tl;dr У 90% современных смартфонов диагональ экрана превышает пять дюймов. Появление таких дисплеев представило принципиально новые проблемы для разработчиков приложений и дизайнеров. Давайте посмотрим, как их решить.



После презентации Apple в январе 2007 года весь мир сжался до размера наших ладошек. Компания объединила iPod, телефон и браузер в едином устройстве. Apple представила на массовый рынок новый для себя класс устройств, которые нам сегодня известны как «смартфоны». Эти гаджеты работали без клавиатуры (как у BlackBerry) или стилуса (как Palm).

iPhone был спроектирован для удобной работы только одной рукой, с плавными движениями большим пальцем по экрану.

Key promoter X

Использование сочетаний клавиш вместо мыши может значительно повысить производительность. С таким количеством функций, которые предлагает IDEA, это может быть пугающим и трудным для изучения всех быстрых клавиш. К счастью, есть плагин под названием Key Promoter X, который может вам помочь.

Идея проста: всякий раз, когда вы используете мышь для вызова команды в вашей IDE, появляется всплывающее окно, которое сообщает вам, каково сочетание клавиш для этого действия.

предыдущие главы

30. Интерпретация кривой обучения: Большое смещение

Предположим, ваша кривая ошибок на валидационной выборке выглядит следующим образом:

Мы уже говорили, что если ошибка алгоритма на валидационной выборке вышла на плато, вы вряд ли сможете достигнуть желаемого уровня качества просто добавляя данные.

Но трудно предположить, как будет выглядеть экстраполяция кривой зависимости качества алгоритма на валидационной выборке (Dev error) при добавлении данных. А если валидационная выборка маленькая, то ответить на этот вопрос еще сложнее из-за того, что кривая может быть зашумлена (иметь большой разброс точек).

Предположим, мы добавили на наш график кривую зависимости величины ошибки от количества данных тестовой выборки и получили следующую картину:

Проходя собеседование на позицию Product Owner я понял, что у меня серьезный пробел по бизнес метрикам в Agile проекте, т.к. работаю в госструктуре. В русском сегменте информация достаточно скудная. В английском сегменте очень понравилась статья Ashwinee Kalkura. Поэтому решил сделать немного вольный перевод. Оригинал статьи здесь.

Что значат метрики для Agile команд?

Многие пытаются понять, что же такое «лучшая практика» в отрасли, и наложить её на свой продукт, чтобы улучшить свои собственные показатели. Некоторое время я размышлял над тем, существует ли такое универсальное и эффективное решение.

Организации склонны копировать «то, что сработало для других», даже не заботясь об ограничениях и условиях, в которых конкретная метрика работала на «других».

Тогда, что измерять? На мой взгляд, организации, которые поняли, что и сколько измерять в продукте, выжили и процветают до сих пор. Они в конечном итоге стали Agile-организациями. Когда у них несколько продуктов, у них разные подходы для каждого из них. Некоторым продуктам потребуется много статистики и данных, в то время как некоторым понадобиться лишь пара метрик!

И как тогда понять, что именно нужно измерить? Для меня ближайший путеводитель — это 7-й принцип в Agile Manifesto — «работающее программное обеспечение — лучший измеритель прогресса». Если Вы можете определить, что является для Вас рабочим программным обеспечением, становится легче измерить прогресс.

Опять же, каждый должен определять свое «работающее» программное обеспечение по-разному. Поэтому очень важно иметь целостное представление о том, кем является заказчик, кто разработчик, кто спонсор и, кто управляет процессом. Попробуем рассмотреть процесс со стороны каждого из них.

Есть в графиках что-то магическое. Изгиб кривой мгновенно раскрывает всю ситуацию — историю развития эпидемии, паники или периода процветания. Эта линия просвещает, пробуждает воображение, убеждает.
― Генри. Д. Хаббард

Объемы данных, с которыми нужно работать, постоянно увеличиваются. И чем больше информации, тем сложнее ее обрабатывать. Вот почему сейчас стала особенно популярна тема визуализации данных — в виде графиков, диаграмм, дашбордов, желательно интерактивных. Визуальное представление данных позволяет нам, людям, тратить меньше времени и сил на их просмотр, анализ и осмысление, а также на принятие правильных, информированных решений на основе этого.

Вряд ли кто-то станет отрицать, что в современном HTML5 вебе JavaScript — самая универсальная и простая технология для визуализации данных. Так что, если вы занимаетесь фронтенд-разработкой, то вы, скорее всего, либо уже имели дело с созданием JS чартов, либо столкнетесь с этим в (скором) будущем.

Существует множество JavaScript библиотек для построения графиков и диаграмм, каждая из которых (как и любые другие инструменты) имеет свои плюсы и минусы. Чтобы облегчить вам жизнь, я решил рассказать о тех из них, которые нравятся мне больше всего. Я считаю, десять следующих библиотек — это лучшие JS библиотеки для создания графиков, и они действительно способны помочь решить практически любую задачу по визуализации данных. Давайте вместе пройдемся по списку и убедимся, что они вам известны хотя бы базово и вы не упустили из виду какую-нибудь хорошую библиотеку, которая может оказаться полезной в текущих или будущих больших проектах.



Что ж, приступим: вот лучшие JS библиотеки для визуализации данных!

Как начинают свой напряженный день американские (и не только) участники Олимпийских игр и «Морские котики» (и как можете действовать и вы!)?



Жизнь активного предпринимателя — это, мягко говоря, езда по американским горкам.
Как же преуспевающие люди ухитряются переживать такие сумасшедшие дни?