Это перевод статьи Рафаля Лукавецки из компании Project Botticelli Ltd, которая предлагает онлайн-обучение и курсы по разным технологиям, в том числе машинному обучению и Power BI и так далее. Оригинал статьи можно найти по адресу

Сервис машинного обучения Azure Machine Learning в настоящее время находится в предварительном публичном тестировании доступном каждому, у кого есть учетная запись Azure (или хотя бы триальный доступ). Если вам интересно почему я всегда был настолько возбужден этой технологией, посмотрите мою обзорную статью, написанную месяц назад или читайте дальше этот пост, в котором я обо всем расскажу.



Если кратко, для того чтобы выполнять задачи аналитики с прогнозированием (predictive analytic) с помощью Azure Machine Learning вам достаточно выполнить следующие шаги:

Сегодня моя цель – коротко рассказать о подходах data-informed продуктового менеджмента, который я исповедую и попытаться заинтересовать вас в использовании его базовых инструментов в ваших продуктах.

Короткий дисклеймер – я пришла в продуктовую разработку из проектного менеджмента в аутсорсе. Для меня стало неожиданностью, что в то время как продуктовым метрикам уделяется пристальное внимание, процессные и командные часто незаслуженно уходят на задний план.

Для себя я сформулировала, что измерения успешности продукта состоит из трех блоков:

— счастье пользователей;
— успешность (качественная и количественная) итераций и релизов;
— счастье команды.

Введение
Наследование
MK.Object
MK.Array
Matreshka.js v0.1
Matreshka.js v0.2
Реализация TodoMVC

Cайт Матрешки
Github репозиторий.

Всем привет! В этом кратком посте, представляю на суд общественности долгожданную реализацию «Hello, world на стероидах» — TodoMVC на базе фреймворка Матрешка.



Напомню, одной из идей Матрешки является удобное связывание данных и HTML элементов с помощью простых функций, которое имеет следующие преимущества перед решением той же задачи в других фреймворках:

1. Никакой логики в HTML коде. Мне, как человеку, который с трепетом относится к JavaScript и HTML, хотелось бы, чтоб язык программирования так и остался языком программировния, я язык разметки — языком разметки.
2. Не нужно отдельно слушать события данных, для того, чтоб обновить UI, и слушать события UI для того, чтоб обновить данные. Это возволяет избежать ошибок, типа «забыл повесить обработчик», так как не приходится хранить в голове несколько сущностей сразу. Вы задаёте правила, как данные синхронизируются с видом, а дальше работаете исключительно с данными.

this.bindNode( 'x', 'select.my-select' );

TodoMVC — эталонное приложение, включающее в себя наиболее распространенные и «неудобные» задачи, у которого есть спецификация и которое призвано помочь программисту выбрать понравившийся фреймворк. На одноименном сайте размещен список реализаций приложения, используя самые популярные фреймворки. На github проекта — больше (папка labs).

Добрый день, уважаемые читатели.
Пролетели 2 недели и пришло время нашей подборки материалов по анализу данных. Сегодняшний дайджест получился большим, и признаюсь често сам осилил не все, что в него попало. Но так как на вкус и цвет товарище нет, то я решил выложить всю подборку.
Итак, из сегодняшней подборки вы узнаете о том как использовать хранилища данных различных типов в одном проекте, посмотрите какими большими данными может обладать бизнес и как их анализ может ему помочь. Также в нашей подборке будет статья посвященная алгоритму FTCA, а также будет материал про сравнени различных алгоритмов машинного обучения.

«Детали — это не детали. Они создают дизайн.» — Чарльз Имз.

Успех цифровых продуктов определяется мелочами. Книга «Микровзаимодействия» Дэна Саффера научит вас проектировать эффективные функциональные элементы. А этот подробный конспект поможет лучше запомнить прочитанное или даже заменит англоязычный оригинал.

Как пользователю изменить настройку? Как включить бесшумный режим или узнать о получении нового сообщения?

Используя яркие примеры из реальных современных устройств и приложений, автор разбирает микровзаимодействия на составные части и показывает, как их использовать в мобильных приложениях, веб виджетах и бытовой технике.

Хорошая локализация, то есть адаптация приложения для пользователей из разных стран, позволит ему завоевать сердца своей аудитории. Плохая же, напротив, станет настоящей болью. Например, один из навигаторов в Google Play предлагает «Не обновлять, не вы приобрели коммерческая карта» и пугает, что «На некоторых устройствах вы будете просить, чтобы выбрать папку установки».

Цель локализации не в том, чтобы сделать приложение просто доступным на других языках, но дать каждому пользователю почувствовать, что оно было разработано с учетом особенностей именно его родного языка.

В этой статье мы вкратце расскажем о тех аспектах локализации, которым нужно уделить внимание в первую очередь, и поделимся опытом, который мы накопили при переводе Badoo на 46 языков. Это очень обширная тема, и мы продолжим рассказывать в деталях, как мы реализовали те или иные инструменты. В конце статьи вы можете проголосовать и выбрать тот аспект, о котором вам интересно узнать в первую очередь.

В этом посте хочется поделиться личным опытом создания продукта с нуля. Путь «а давайте запилим/скопируем и выкинем на рынок» мы уже проходили. Такой подход чуть не убил нашу компанию.



По статистике, около 50% фич среднестатистического продукта никогда не используются и только 12% опций клиенты используют активно. Как всегда попадать в эти 12% функционала? А что, если я сам не являюсь пользователем этого продукта? Как сделать продукт простым и удобным? Наконец, стоит ли его вообще делать нашей компании? И как понять, будет ли продукт востребован рынком еще до его создания?

Работая с детьми, понимаешь что программирование, конструирование и прочий STEM можно спокойно начинать с 3 лет. Для этого не потребуется никакого оборудование — детское воображение заменит любой супер-гипер-интерактивный девайс. Главное, желание родителей работать с ребёнком.

Расскажу о том, как мы играли в программистов, что использовали и каких результатов достигли.

Вы, наверное, уже читали интересную статью о том, как можно отключать эффекты :hover при скроле – это позволяет здорово сохранить отзывчивость сайта, но имеет один недостаток – вам приходится опираться на один общий класс, и это плохо.

.hover .element:hover {
  box-shadow: 1px 1px 1px #000;
}

В качестве введения

В настоящее время Байесовские методы получили достаточно широкое распространение и активно используются в самых различных областях знаний. Однако, к сожалению, не так много людей имеют представление о том, что же это такое и зачем это нужно. Одной из причин является отсутствие большого количества литературы на русском языке. Поэтому здесь попытаюсь изложить их принципы настолько просто, насколько смогу, начав с самых азов (прошу прощения, если кому-то это покажется слишком простым).

Меня зовут Чингис, я сооснователь веб-сервиса для командного решения задач Worksection.com

Мы у себя в сервисе отслеживаем ряд контрольных метрик. Посещения, регистрации, конверсии, активации, удержание, отток и тд. Метрики ведем в сводной таблице в Google Docs. Данные для метрик — собирались вручную из Google Analytics и из самого нашего сервиса. Потратив совсем немного времени, мы автоматизировали этот сбор.

Проектируете ли вы систему для анализа Big Data или просто пытаетесь собирать и обрабатывать данные своих мобильных приложений, вам никак не обойтись без качественных инструментов для аналитики. Хорошей новостью является то, что в данный момент множество компаний выпускают на рынок инструменты, учитывающие потребности разработчиков и соответствующие их навыкам.

На написание данной статьи меня сподвиг следующий топик: В поисках идеального поста, или загадки хабра. Дело в том, что после ознакомления с языком R я крайне искоса смотрю на любые попытки, что-то посчитать в экселе. Но надо признать, что и с R я познакомился лишь неделю назад.

Цель: Собрать средствами языка R данные с любимого HabraHabr'а и провести, собственно то, для чего и был создан язык R, а именно: статистический анализ.

Итак, прочтя этот топик вы узнаете:

• Как можно использовать R для извлечения данных из Web ресурсов
• Как преобразовывать данные для последующего анализа
• Какие ресурсы крайне рекомендуются к прочтению всем желающим познакомиться с R поближе

Ожидается, что читатель достаточно самостоятелен, чтобы самому ознакомиться с основными конструкциями языка. Для этого как никак лучше подойдут ссылки в конце статьи.

По следам недавней статьи об изменении размеров изображений на сервере, я решил поделиться опытом внедрения модуля ImageResizer для IIS. Конечно написать простой обзор было бы слишком скучно, но мы не ограничились простым внедрением модуля.
Итак, у нас в распоряжении был купленный ImageResizer + набор плагинов Cloud Bundle для работы с облаками.

В последнее время на Хабре часто начали появляться статьи о ASP.NET MVC. Однако в этой статье я бы хотел сделать несколько заметок по поводу построения приложений на вышеприведенном фреймворке: минимальный набор NuGet-packages (без которых грех начинать работу), логирование, подводные камни при использовании стандартных membership-, profile- провайдеров. И, напоследок, почему Web API из MVC 4 — то, что так долго мы все ждали.

В этой статье анализируются сходства и различия между двумя типами очередей, доступных в современной платформе Windows Azure: очереди Windows Azure и очереди шины обслуживания Windows Azure. Опираясь на эту информацию, вы сможете выделить сходства и различия соответствующих технологий и выбрать решение, наилучшим образом удовлетворяющее ваши потребности.

Введение

Windows Azure поддерживает два типа механизмов очередей: очереди Windows Azure и очереди шины обслуживания.

Очереди Windows Azure, входящие в состав инфраструктуры хранилища Windows Azure, поддерживают простой REST-интерфейс с функциями Get/Put/Peek (Получение/Запись/Считывание) для создания надежной и отказоустойчивой системы обмена сообщениями между службами и внутри них.

Очереди шины обслуживания входят в состав более обширной инфраструктуры обмена сообщениями Windows Azure, которая поддерживает создание очередей, а также публикацию, подписку, удаленную работу с веб-службами и шаблоны интеграции.

Обе технологии организации очередей существуют параллельно, однако очереди Windows Azure появились раньше. Эта надстройка для служб хранилища Windows Azure представляет собой специализированный механизм работы с хранилищами данных с помощью очередей. Очереди шины обслуживания представлены в новейшем выпуске шины обслуживания. Они являются надстройкой более обширной инфраструктуры обмена промежуточными сообщениями. Эта инфраструктура разработана для интеграции приложений или компонентов приложений, которые могут использовать несколько различных протоколов обмена сообщениями, контрактов данных, доверенных доменов и сетевых сред.

В этой статье приводится сравнительный анализ двух технологий организации очередей, реализованных в Windows Azure. Обсуждаются режимы работы и функциональные возможности обеих технологий. В статье также приводятся рекомендации по выбору функций, наилучшим образом подходящих для решения ваших задач, связанных с разработкой приложений.

Поздравляю всех с пятницей и в качестве небольшого развлечения предлагаю представить, как бы выглядел популярный CSS-фреймворк Twitter Bootstrap, если бы он был от Google? Встречайте Plusstrap.

Привет, Хабр!

Сегодня я хочу рассказать, о маленькой библиотеке, которую я написал недавно на коленке всего за несколько часов. Эта библиотека может декомпилировать методы в их λ-представление.

Зачем это может понадобиться — под катом.

В этом топике я хотел бы рассказать о том, как устроена кассандра (cassandra) — децентрализованная, отказоустойчивая и надёжная база данных “ключ-значение”. Хранилище само позаботится о проблемах наличия единой точки отказа (single point of failure), отказа серверов и о распределении данных между узлами кластера (cluster node). При чем, как в случае размещения серверов в одном центре обработки данных (data center), так и в конфигурации со многими центрами обработки данных, разделенных расстояниями и, соответственно, сетевыми задержками. Под надёжностью понимается итоговая согласованность (eventual consistency) данных с возможностью установки уровня согласования данных (tune consistency) каждого запроса.

NoSQL базы данных требуют в целом большего понимания их внутреннего устройства чем SQL. Эта статья будет описывать базовое строение, а в следующих статьях можно будет рассмотреть: CQL и интерфейс программирования; техники проектирования и оптимизации; особенности кластеров размещённых в многих центрах обработки данных.

Нас всё время спрашивают: какова погрешность сбора данных в Google Analytics? Какому счетчику лучше доверять? Нельзя ли избавиться ото всех несовпадений и получить точные цифры посещаемости?

Мы всегда отвечаем: погрешность обычно около 10%, явного лидера по точности нет, убрать все ошибки невозможно — так уж устроена технология.

Практически никто не понимает, что неточный сбор данных — это не единственная ошибка, влияющая на результат анализа. Даже идеально собранные данные не позволят нам точно подсчитать нужные показатели на сайте (прежде всего, процент конверсии). Собранных данных может быть недостаточно! Это понимает каждый: если на сайт пришли всего 15 посетителей и ни один из них не заполнил форму заявки на кредит, о конверсии говорить рано. Так подсказывает нам здравый смысл; но в какой момент можно сказать, что данных хватает? Ждать ли еще 100 посещений? 200? 500?