TLDR. Я примерно год создавал курс из 141 урока. Курс получился хороший, все кто проходят рады и пишут положительные отзывы. Я пытался его продавать, в лучшем случае у меня получалось отбивать рекламу в ноль. Короче, я хороший разработчик, я хорошо доношу материал, но я плохой маркетолог. Все эти таргреты, ретаргеты, воронки, шморонки — тоска унылая. Мне гораздо веселее и понятнее заработать на создании и запуске IT-продуктов, чему я и учу в этом учебнике. Так что пишу эту статью, чтобы сообщить вам о существовании моего курса и предложить всем желающим абсолютно бесплатно получить от него пользу 🙂

Цель обучения — создать проект с нуля, изучив и применив технологии и архитектуру, которые обеспечивают качество и масштабируемость вашего кода, скорость разработки, а также удовольствие и радость от процесса.

Давайте рассмотрим наипростейшую модель естественного отбора. В сети встречал модель с двумя параметрами-генами, а у нас будет всего один, при сохранении наглядности. Модель настолько элементарна, что её можно обсудить даже со своим ребёнком (проверил со своей шестилетней дочкой).

NB: Весь код в статье интерактивный, кликайте, чтобы открыть, запустить, попробовать свои идеи сразу на ходу. Используется Python + p5py (который разрабатывался для книги для детей, преподавания в Универе, детских кружках и школе)

Внимание: 21 гифка, 29 фрагментов кода и 12 ссылок на запускаемый код.

Промпт-инженеринг - это не просто наука, это настоящее искусство, требующее практики и постоянного совершенствования. Вооружившись знаниями из этого руководства и регулярно применяя их на практике, вы сможете создавать более эффективные промпты и получать именно те результаты, которые вам нужны.

Стремительное развитие искусственного интеллекта привело к бурному росту числа вакансий в этой области, и сегодня многие люди строят в ней увлекательную карьеру. На протяжении многих лет американский учёный Эндрю Ын наблюдал, как это происходит у тысяч студентов, а также инженеров в больших и малых компаниях. Теперь он предлагает практическую схему, по которой можно проложить собственный карьерный трек. 

О трех ключевых составляющих этой схемы — обучении базовым навыкам, работе над проектами и поиске работы, — читайте под катом. 

Привет! Это моя первая статья, и я решил начать с темы, которая, как мне кажется, актуальна для многих системных администраторов. Часто сталкиваюсь с ситуацией, когда нужно быстро получить информацию о системе — будь то для проверки после внесения изменений, для поиска узких мест в производительности или для составления отчёта. Конечно, существуют различные утилиты и программы для мониторинга, но иногда хочется иметь под рукой простой и гибкий инструмент, который можно быстро адаптировать под свои нужды. Именно поэтому я считаю Python отличным выбором для решения подобных задач. Его простой синтаксис и богатая экосистема библиотек позволяют легко и быстро писать скрипты для получения практически любой системной информации. В этой статье я поделюсь своим опытом и покажу, как с помощью Python можно легко и эффективно получать данные о системе.

Я – начальник отдела разработки небольшой государственной компании, и в последнее время мне снова пришлось провести несколько десятков созвонов-собеседований, с которых мне удалось отобрать только одного человека. О том, почему выпускники скиллбоксов присылают резюме пачками, но выхлоп от обучения собственных юристов компании оказывается выше, чем от собеседований по вакансии – эта статья.

Важно при этом отметить, что я считаю себя достаточно адекватным собеседующим. Я практически не задаю лично-специфичных вопросов (моя часть – техническое собеседование, и мы с него начинаем); отвечаю всем кандидатам, чтобы сразу было понятно, рассматриваем мы их или нет; стараюсь построить собеседование так, чтобы на него не уходило больше полутора часов; не спрашиваю про красно-черные деревья и знание алгоритмов; и вообще имею достаточно четкие критерии для оценки собеседуемых, которые и попытаюсь для вас обосновать.

Я решил поговорить об этой, казалось бы зажеванной теме по одной простой причине: у меня вызывает недоумение почему многие путаются в оценках. Поэтому я решил немного уменьшить эту путаницу и помочь коллегам использовать оценки по назначению.

Раскройте весь потенциал ChatGPT с помощью этих семи полезных промптов, призванных повысить ваши навыки программирования. Каждый промпт посвящен одному из важнейших аспектов разработки программного обеспечения, помогая вам писать читаемый, отлаживаемый и совместимый код.

Как же глупы мнения некоторых людей из Ост-Индии, полагающих, что обезьяны и бабуины, которых там огромное количество, наделены рассудком и умеют разговаривать, но не делают этого из страха, что их возьмут на службу и заставят работать (Антуан Легран, около 1675 года).

Эту остроумную цитату я увидел в замечательной книге недавно ушедшего от нас Дэвида Гребера "Бредовая работа: Трактат о распространении бессмысленного труда", которая произвела на меня очень сильное впечатление. О ней я и хочу рассказать.

Почему некоторые разработчики останавливаются в развитии, выбирая путь посредственности, и при этом получают отличные зарплаты, повышения и признание? 

Программист и основатель нескольких компаний Эрик Дитрих* объясняет это феноменом «экспертов-новичков» — самоуверенных дилетантов, которые имеют влияние именно благодаря своей ограниченности. Под катом читайте, как такие псевдоэксперты появляются и приводят продуктивные команды к деградации. А также советы, как избавиться от влияния их «экспертного» мнения, сохранить эффективность коллектива и самому не попасть в ловушку ложного всезнайства.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис

Я Женя, и меня всегда бесили идиоты и идиотские процессы. Если вижу такое, сразу об этом говорю и пытаюсь исправить. Поэтому в найме я особо не проработал, и в системе не прижился. Поэтому теперь у меня свое производство, своя система. Здесь сам выстраиваю процессы. Делаю их такими, какими считаю правильными.

В статье расскажу, как начал производство одежды с трех машинок в квартире и дошел до оборота в 260 миллионов. Объясню, почему закрыл розничные магазины и ушел на Wildberries. А еще расскажу, как сделал швейный цех либеральным, как навел порядок на складе и научился считать цену на маркетплейсе.

Год назад я решил пройти курс Яндекс Практикум "Расширенный курс мидл Python-разработчик" (11 месяцев). В этом отзыве расскажу, как проходило обучение, чему я научился и совпали ли мои ожидания с реальностью.

Но в начале надо проговорить несколько важных моментов:

26 ноября — Всемирный день информации (World Information Day). Можно сказать, что это профессиональный праздник любого специалиста и праздник вообще любого человека, потому что всё есть информация: строение органов, ДНК, процессы в организмах и организациях, программный код, чертежи, цвета красок, ноты, показания приборов и проч. Мы не можем жить без информации и одновременно тонем в постоянно нарастающем потоке информации. Мы устаём от неё. Мы ищем её. И снова устаём.

Мы попросили пользователей Хабра дать определение информации. Определения получились разные, субъективные, отражающие позицию и взгляды на мир каждого. А единого определения не получилось. Да и возможно ли оно?

Статья о принципах организации работы над проектами разработки и внедрения ПО со стороны РП организации‑исполнителя контракта с фиксированной стоимостью, плохо определенными требованиями и сжатыми сроками.

Это не пересказ учебника, а обобщение личного опыта, накопленного в ходе участия в руководстве и курировании 50+ подобных проектов. Предлагаемые подходы не являются исчерпывающими или окончательными, критика приветствуется :-)

Этой мини-серией статей я хочу объединить свои заметки для математического кружка о различных необычных, но полезных числовых системах, основанных на парах чисел. План знакомства с числовыми системами будет такой:

1. В этой статье мы (признаюсь, достаточно занудно) построим из натуральных чисел целые, при этом познакомимся с важнейшими инструментами математики: упорядоченной парой, эквивалентностью и факторизацией.

2. Во второй части от целых мы перейдём к рациональным числам, которые тоже можно представить в виде пары — рациональной дроби. Главный вопрос на который мы постараемся ответить: «А чего у дробей всё так сложно-то?»

3. В третьей части мы сконструируем Гауссовы числа и порассуждаем над более общим вопросом: «Что такое число?». В этой части мы перейдём от пар к матричным представлениям чисел, что позволит нам ввести их классификацию.

4. Четвёртая часть будет посвящена эллиптическим арифметикам: комплексным числам и числам Эйзенштейна. Здесь мы порассуждаем над сакраментальным вопросом: «Реальная ли мнимая единица?»

5. В пятой части мы рассмотрим гиперболические арифметики и познакомимся с двойными числами, и немного используем их на практике, чтобы понять «Как работает формула Бине?»

6. Шестая часть завершит эту серию. Она расскажет о параболических арифметиках, в частности, о дуальных числах, которые позволят арифметике быть неточной. Кроме того, мы порассуждаем о том как вписать в нашу классификацию рациональные дроби.

Впрочем, поскольку материал рассчитан на старшеклассников или младшекурсников, изложение будет неспешным и основательным. В духе туториала или методического пособия.

Я не любитель Хэллоуина и всего с ним связанного (ну разве что кроме печёной тыквы). Однако, когда коллеги запланировали активности с размахом, подумалось, что для многих этот день — символ победы над страхом. Помните, как мы в детстве проходили через ночное кладбище или тёмные закоулки, а потом невероятно гордились собой? В этих приключениях заложены сложные биологические механизмы, но мы поговорим не о них — в конце концов, вряд ли на Хабре кто-то собрался выживать и быть лицом к лицу с опасностью жизни и здоровью. Поговорим о страхах других видов.

Всем привет, думаю у вас на слуху разного рода Diffusion модели последние 2 года. На его основе генерируют реалистичные изображения и видео, поэтому мне захотелось копнуть поглубже и узнать какова кроличья нора...

Меня зовут Юра, я - разработчик, фаундер и ML энтузиаст, также пишу свои заметки в своем ТГ канале. Я решил разобраться и понять, как устроена Diffusion модель внутри, понять ее математику и постараться объяснить и разложить ее на пальцах. Ну и конечно пописать код, который (спойлер) заработал. На гифке изображены примеры итоговых картинок на моей финальной модели.

Если вам тоже интересно, то читайте дальше

Как в условиях кадрового голода найти сотрудников, которые будут приносить пользу и деньги? Взять специалиста с опытом или вырастить новобранца-стажера. Потратить деньги или время? Расскажем, как опытный может принести неприятности и убытки, а стажер становится ценным активом, если его правильно отбирать и обучать. Делимся методикой, которую создавали 5 лет