• запускать программы на Python, работать со строками и использовать переменные;
• писать программы, принимающие решения;
• повысить эффективность кода с помощью циклов while и for;
• использовать множества, списки и словари для организации, сортировки и поиска данных;
• разрабатывать программы с использованием функций и методики нисходящего проектирования;
• создавать алгоритмы поиска и использовать нотацию «О большое» для разработки более эффективного кода.

Мой опыт подсказывает, что любой более или менее сложный проект по машинному обучению рано или поздно превращается в набор сложных неподдерживаемых внутренних инструментов. Эти инструменты, как правило, мешанина из скриптов Jupyter Notebooks и Flask, которые сложно развёртывать и интегрировать с решениями типа GPU сессий Tensorflow.

Впервые я столкнулся с этим в университете Карнеги, затем в Беркли, в Google X, и, наконец, при создании автономных роботов в Zoox. Зарождались инструменты в виде небольших Jupyter notebooks: утилита калибровки сенсора, сервис моделирования, приложение LIDAR, утилита для сценариев и т.д.

С ростом важности инструментов появлялись менеджеры. Бюрократия росла. Требования повышались. Маленькие проекты превращались в огромные неуклюжие кошмары.

На Хабре уже было 244 статьи о карьере, тысячи комментариев о плохих собеседованиях разработчиков и множество недовольных программистов всех сортов и расцветок. Не то что бы это был необходимый минимум для успешного найма, но когда начал давать тестовые задания, становится сложно остановиться.

Верстальщик — такой человек, который хорошо разбирается в HTML и CSS и немного знает JavaScript. Ну то есть понимает, как в целом всё работает, но сильно не погружается. При этом бывает непросто выбрать хорошего верстальщика, потому что всех учат по-разному.

Чтобы решить эту проблему, собираем в одном месте опыт десятков собеседований с верстальщиками. Вместе с Дашей Владыко из фронтенд-аутсорса «Лига А.» рассказываем, на что смотреть в тестовом задании джунов и мидлов, и как отличить хороший результат от плохого. Плюс несколько практических советов — например, как выбирать плагины и составить тестовое задание.

• из статьи «Tidy Data»
• из соответствующего swirl урока по tidyr package

Кроме редактора кода, терминала, браузера и гита веб-разработчики пользуются вагоном и маленькой тележкой маленьких инструментов, которые выполняют какую-то одну задачу, но могут пригодиться в ежедневной работе. Предлагаем вам нашу подборку — надеемся, что что-то пригодится, а по поводу чего-то вы и вовсе скажете «А что, так можно было?».

Краткое содержание: проверка кода по стандартам, проверка вёрстки и стилей, работа с кодом, работа с графикой (SVG, фавиконки, конвертеры и сжималки), работа с текстом (типографы и конвертеры всего во всё).

Дисклеймер: подборка не претендует на полноту, но в комментариях собираем другие полезные инструменты.

Могу честно сказать — я побаиваюсь CSS. За последние годы он неслабо разросся, но вместе с этим пришла и монструозность (ну то есть чего вы всерьёз не можете сделать на CSS? Машину времени?). Мне сложно смотреть даже на селекторы, а из-за угла уже манят флексы с гридами и говорят — «псс, не хочешь немного сеток и бессоных ночей?». Больно думать о позиционировании текста на бесконечном холсте, когда всю жизнь расставлял кнопки мышкой на форме. 

Хотя мне должно быть проще, ведь я смотрю на фронтенд с сишарповой стороны баррикад, и хоть что-то в разработке понимаю. А тем, кто только-только приходит в IT, не представляю вообще как быть. Это уже изнутри становится понятно, что какие-то темы не такие страшные, а вот снаружи далеко не всегда так.

Программирование — большой мир, который, как и любая профессия, давно оброс мифами и легендами. Мой рассказ сегодня о них, чтобы другим людям стало немного проще.

6 лет назад мы обсуждали с сообществом критерии качества вёрстки, которые мы используем в обучении, чтобы наши выпускники радовали рынок своими умениями и подходом к работе.

С тех пор в разработке интерфейсов произошло море изменений: сначала в продакшн пришли флексы, потом подтянулись гриды, умер IE, все переехали из Фотошопа в Фигму, и много чего ещё. Каждое это изменение влияло на наши критерии, и мы постоянно их дорабатывали.

Сейчас пришло время обсудить с сообществом обновлённые критерии.

В посте — система, которую мы планируем внедрить на осенних запусках курсов. Мы публикуем её сейчас, чтобы собрать обратную связь от сообщества и внести изменения в критерии. Приглашаем к обсуждению всех, кто занимается веб-разработкой.

Новичкам может быть сложно создать сайт, доступный лицам с ограниченными возможностями. Мы решили собрать в один материал обширный ассортимент инструментов, проверяющих доступность страниц — от одноразовых букмарклетов до полноценных приложений. Надеемся, он поможет вам погрузиться в мир создания доступных сайтов.

Это перевод статьи Nic Chan «A Complete Guide To Accessibility Tooling» из журнала Smashing Magazine.

«Делай сайты с Open Graph, а без Open Graph — не делай», — возможно, так бы сказал Тони Роббинс о разметке сайта для соцсетей. И мы бы с ним согласились. А все потому, что с Open Graph сайт намного лучше выглядит при расшаривании в соцсетях.

Разбираемся, что это за разметка и как ее самостоятельно настроить.

Разговоры о том, останутся ли верстальщики без работы, длятся годами. Как только появляется новая программа или плагин для автоматизации вёрстки, специалистам начинают тут же пророчить бессрочный отпуск. Но стоит ли всерьёз относиться к таким разговорам?

Уже сейчас есть множество конструкторов, которые позволяют создавать сайты без знания HTML и CSS. Существуют плагины и программы, которые сами создают код на основе макета. Есть даже нейросети, почти полностью автоматизирующие процесс вёрстки. Но ни одна из этих программ всё еще не смогла полностью заменить человеческий труд и лишить верстальщиков работы.

Доброго времени суток, друзья!

В этой статье я хочу поделиться с вами результатами небольшого исследования, посвященного HTTP-заголовкам, которые связаны с безопасностью веб-приложений (далее — просто заголовки).

Сначала мы с вами кратко разберем основные виды уязвимостей веб-приложений, а также основные виды атак, основанные на этих уязвимостях. Далее мы рассмотрим все современные заголовки, каждый — по отдельности. Это в теоретической части статьи.

В практической части мы реализуем простое Express-приложение, развернем его на Heroku и оценим безопасность с помощью WebPageTest и Security Headers. Также, учитывая большую популярность сервисов для генерации статических сайтов, мы настроим и развернем приложение с аналогичным функционалом на Netlify.

Исходный код приложений находится здесь.

Демо Heroku-приложения можно посмотреть здесь, а Netlify-приложения — здесь.

Основными источниками истины при подготовке настоящей статьи для меня послужили следующие ресурсы:

• Security headers quick reference — Google Developers
• OWASP Secure Headers Project
• Web security — MDN

Мы уже писали о том, как запустить Python в браузере, а сегодня к старту флагманского курса по Data Science расскажем, как привычные для Python задачи решаются на JavaScript. Если вы знакомы только с JS и хотите попробовать Data Science, не покидая зону комфорта, (или, наоборот, хотите познакомиться с JS), просто хочется необычных экспериментов или нужно интегрировать небольшую управляемую визуализацию о статистике на сайт, читайте подробности под катом.

Автор, переводом статьи которого о множестве Мандельброта мы уже делились в блоге, также включил ссылку на репозиторий polyglot_fit с решением задачи из сегодняшней статьи на других языках.

Рекомендуемый минимум

Ниже приведены основные элементы для любого веб-документа (веб-сайта/приложения):

meta charset — определяет кодировку веб-сайта, стандартом является utf-8.

meta name="viewport" — настройки viewport, связанные с мобильной отзывчивостью

width=device-width — физическая ширина устройства (отлично подходит для мобильных устройств!)

initial-scale=1 — начальный масштаб, 1 означает отсутствие масштабирования

Элементы

Допустимые элементы <head> включают meta, link, title, style, script, noscript и base.

Эти элементы предоставляют информацию о том, как документ должен восприниматься и отображаться веб-технологиями, например, браузерами, поисковыми системами, ботами и так далее.

Оцветнение видео под капотом

Все мы уверенно можем сказать, красив ли человек, на котором остановился наш взгляд во время прогулки. И точно определим самую симпатичную женщину-кошку всех времен и народов. Но что движет нами при выявлении своих предпочтений? 

Мишель Спейп и его коллеги из Хельсинского университета смогли обучить нейронные сети создавать изображения мужских и женских лиц, отвечающих индивидуальным предпочтениям людей. Причем, точность предсказания того, красив ли изображенный человек, составила свыше 80%.