Привет, Хабр! Меня зовут Ломакина Мария. Я процессный‑аналитик нескольких продуктов экосистемы в компании СМ Лаб. Моя статья будет посвящена тому, как много всего придумано, но как некачественно сделано. То ли это профессиональная деформация, то ли я очень восприимчивый и требовательный пользователь.

Фильтры

Недавно, делая заказ на одном из популярных маркетплейсов, поняла, что до совершенства нам еще «топать и топать». Как же хочется просто нажать одну кнопку и вот тебе полный набор всего того, что ты хочешь. Как же хочется не скролить часами в поисках того самого идеального продукта. Как же хочется не устанавливать десятки параметров для того, что бы маркетплейсы предложили тебе в итоге не то, что ты ищешь. Хочется получить то, что хочется и быстренько.

Может возникнуть вопрос «а что не так с нынешними популярным маркетплейсами»?

Сайт написан, домен куплен, так почему же я до сих пор не вижу его в Google/Yandex?

В этой статье Вы узнаете как поисковые системы определяют ваш сайт и как же его добавить в поиск.

Привет! Меня зовут Оля, я работаю в сфере обеспечения качества ПО уже более 15 лет. За это время я успела поработать в самых разнообразных компаниях по очень разным направлениям: от ПО для автозаправок до финтеха и агротеха. Пробовала себя и в ручном, и в  автоматизированном тестировании. В итоге ушла с головой в менеджмент. 

Больше всего мне нравится работать над процессами: выстраивать с нуля, встраивать практики обеспечения качества в существующие процессы, калибровать их в зависимости от результатов и прочее.

Сейчас я курирую QA в нескольких командах в Спортмастер Лаб, и в том числе помогаю им выстраивать те самые хорошие процессы.

На одной из прошлых SQA days я сделала доклад на тему анализа дефектов в командах, и решила написать статью по его мотивам.

Всем привет! Я – Влад, руководитель группы поисковой оптимизации в Ozon. 

Go повсюду. И, конечно, ни при каких обстоятельствах мы не могли пройти мимо него в самом крупном направлении компании –  разработке маркетплейса.

Направление отвечает за разработку инструментов, которыми активно пользуются наши покупатели и продавцы. Сюда входит абсолютно всё, что нужно для того, чтобы продавец смог предложить товар или услугу, а покупатель — сделать заказ.

И нам есть чем поделиться. Приглашаем на открытый Ozon Tech Community Go Meetup, 20 сентября в Москве. На митапе подробно обсудим Go и технологии, которые мы используем в разработке маркетплейса Ozon. Узнаем, как устроена разработка доставки и пути совершения покупки. 

Ссылка на русскую версию / link to Russian version

FIFO is a key concept in hardware design. Understanding of FIFO is necessary for understanding the valid/ready protocol, which in turn is necessary for organisation of flow-control within a design.

Unfortunately, there are very few books on this topic, and to be fair, microarchitectural concepts are quite difficult to master from books, since understanding of these concepts are coming with practice. In other words it is more about developing hardware intuition.

The idea of the HDL training tool is that it can help develop a hardware intuition, providing the opportunity to explore ready-made scenarios in a step-by-step interactive way. The tool also provides detailed visualization of a simulated scenario.

Since the tool is a front-end for the HDL simulator, the real, synthesized SystemVerilog is executed on the simulator itself, which can be viewed and even modified.

So, the video of exploring FIFO on the training tool is here:

Всем привет! Меня зовут Саша, я тимлид в DS-команде дирекции по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайн бизнес, и хочу рассказать вам, как мы создали рейтинг компаний, которые занимаются искусственным интеллектом. Публикация рейтинга не преследует какие-либо коммерческие цели и не направлена на продвижение каких-либо компаний или услуг.

Идея проекта

Откуда вообще может появиться идея? Иногда она просто витает в воздухе и ждёт, пока её кто-нибудь подхватит. Честно говоря, мне бы никогда в голову не пришло отранжировать компании по их влиянию в сфере ИИ. Но ребята из нашего PR-отдела оказались более прозорливыми и пришли к нам с запросом о создании такого рейтинга. Забегая вперед, можно подчеркнуть, что весь проект сам по себе стал прецедентом с точки зрения взаимодействия представителей PR и специалистов по машинному обучению и анализу данных.

Привет! В этом посте мы хотим поздравить всех причастных с Днём тестировщика, а также рассказать о том, как мы в МКБ построили тестирование. 

Про наши процессы, путь новичка, технологии, планы и про то, почему скрам-команду на самом деле можно собрать не из 8-10, а из 20-40 человек — под катом.

Развитие и обновление приложений - это важная часть жизненного цикла разработки программного обеспечения. В мире микросервисов и контейнеризации, Kubernetes стал платформой выбора для развертывания и управления приложениями. Однако одним из основных вызовов при обновлении приложений в Kubernetes является минимизация времени простоя (downtime) и рисков.

Blue-Green Deployment (сине-зеленое развертывание) - это стратегия, которая позволяет разработчикам и операторам эффективно справляться с этими вызовами. Она предоставляет возможность переключаться между двумя параллельными окружениями для приложения - активным (синим) и новым (зеленым), обеспечивая бесперебойное обновление приложения без ущерба для доступности.

Автор статьи: Артем Михайлов

В своем проекте мы столкнулись с необходимостью осуществить определенные действия с заявкой в нашей микросервисной архитектуре между несколькими сервисами. Причем если одно или несколько действий завершаются неудачно, то все следующие действия должны быть отменены, оставив состояние сущностей неизменным. Также в случае получения нефинальной ошибки мы хотели бы попробовать довести процесс до финала, не откатывая предыдущие шаги.

В монолитном приложении это было бы сделать легко, опираясь на гарантии удовлетворяющей требования ACID базы данных. В нашем же случае такой фокус не пройдет, наш бизнес-процесс затрагивает сразу несколько баз данных и брокеров сообщений, следовательно, решить эту задачу, запустив одну транзакцию, невозможно.

Поскольку наверняка не мы первые столкнулись с такой проблемой, то решили изучить существующие способы решения этой задачи.

У некоторых в команде уже был опыт работы с xa-транзакциями.
Довольно удобный способ, когда у вас есть несколько ACID СУБД. Процесс состоит из двух фаз.

Привет! Меня зовут Андрей, я несколько лет занимаюсь разработкой, и за это время успел поработать с разными командами дизайнеров, посмотреть на разные подходы, кто где как делает, где какие есть сложности. 

В этом посте как раз о подобных сложностях я и хочу поговорить, а именно — о проблеме в коммуникациях между разработчиками и дизайнерами. Я очень люблю делать личные кабинеты, поэтому и в качестве примера буду говорить именно о разработке ЛК в билайне за последние три года. О том, какие именно трудности возникали и как мы упростили работу на UI-китом, под катом.

Представьте ситуацию.

Вы приходите на новую работу, забираете ноут, начинаете работать над проектом, над которым поработало уже несколько поколений разработчиков до вас. 

Вот выходишь ты утром на работу, а на газоне перед домом окурки и прочие отходы жизнедеятельности. Бывает, что приходишь домой, а у тебя на балконе пепел или даже окурок. Как же хочется понять, кто это сделал! Я вот терпеть не могу таких людей. Моя история о том, как найти вредителей и, возможно, сделать свой дом немного чище и безопаснее.

Привет! Мы в QIWI любим проводить хакатоны. Во-первых, это просто интересно и помогает разгрузить голову. Во-вторых, зачастую помогает решить какие-то внутренние проблемы компании, от организации тех или иных процессов, которые давно хотелось починить.

В общем, хакатоны стали постоянной частью нашей рабочей жизни. В этом посте мы расскажем, как все начиналось, что из себя хакатоны представляют сейчас, и подсветим пару проектов.

Хакатонам в QIWI более 10 лет. Самый первый хакатон помнят только олды, которые давно в компании. Конечно, времена были разные, когда-то хакатонов проводили больше, а когда-то — меньше, но если говорить о каких-то усредненных числах, то в год мы делаем примерно два хакатона.

На каждый заявляется примерно 10-15 команд. Иногда доходило и до 20. Но одно дело — заявиться, другое — пройти отборочный этап и дойти до непосредственного участия.

Сами хакатоны у нас бывают двух видов:

Это вторая статья из цикла. В первой части я рассказывал про самые базовые понятия Elasticsearch. В этом же посте разберем устройство анализа текста и немного пощупаем полнотекстовый поиск.

Несколько слов про анализ текста

Анализ текста — процесс преобразования оригинального текста в структурированный формат, оптимизированный под эффективное хранение и быстрый поиск.

Мы уже познакомились с некоторыми типами Elasticsearch, но в этом разделе будем рассматривать только два — keyword и text. Тип text анализируется для полнотекстового поиска. Тип keyword преимущественно остается без изменений для точного поиска, сортировки и агрегации.

Написание кода похоже на соединение двух точек. Ожидаемо, что самым простым путем будет нарисовать прямую линию между точками А и Б. 

Для большинства простых случаев это работает, но вот в реальной жизни, кроме соединения точек, вам придется еще и обходить различные препятствия. Но в целом — тут тоже никакой проблемы, кроме необходимости немного поманеврировать.

Давайте увеличим количество препятствий на порядок. Линия становится все более извилистой.

Теперь давайте заставим эти препятствия двигаться. Медленно, но достаточно для того, чтобы вызвать проблемы с необходимостью переподключения точек. Это уже не такая простая прямая линия, и начинает выглядеть куда серьезнее.

А если мы заставим двигаться не только препятствия, но и сами точки? Вдобавок убедимся, что эти точки не приклеены к линиям, и вам придется следить за ними, чтобы они оставались соединенными. Начинает немного бесить?

Продолжаем исследовать тему исторических предпосылках создания нейросетей и ИИ. От мифов переходим уже к чему-то более осязаемому, а именно — к первым автоматонам. Автоматон (восходит к др.-греч. αὐτόματον, ср. форма αὐτόματος «самодвижущийся», «самопроизвольный») — кукла с механическим приводом, выполняющая действия по заданной программе. Сам термин был введён только в XX веке чешским писателем Карелом Чапеком. В этой части рассмотрим истории о первых автоматах и первых роботоподобных устройствах, имеющих реальную или, как минимум, теоретическую реализацию. Для своего  времени это были одни из самых инновационных решений, такие же как создание ChatGPT или Mijorney сегодня.

Привет! Меня зовут Глеб, я разработчик команды продукта «Сервис персонализации» в SM Lab. В цикле из трех постов я расскажу про основы полнотекстового поиска в Elasticsearch.

Данный цикл статей предназначен для всех, но будет особенно актуальным для тех читателей, кто только начинает свое знакомство с Elasticsearch. Я надеюсь, каждый из вас найдет что-то полезное для себя.

В первой части обсудим самые базовые понятия Elasticsearch. Во второй части разберем механизмы анализа текста и полнотекстового поиска. В заключительной части взглянем на стандартную модель ранжирования документов в Elasticsearch.

Итак, начнём с самых базовых понятий.

Сегодня мы поговорим об интересном проекте FUE5. Это Factorio, но в 3D! Иногда мечты становятся явью. Это не совсем игра, а, скорее, потрясающее переосмысление её визуальной составляющей. В этой написанной Hurricane статье будет много технических подробностей, так что давайте приступим.