Спустя долгие годы ожидания в beta и alpha релизах (а это около 3.5 лет) наконец-то вышел Sublime Text 3.0!

Редко когда кандидат проходит только одно техническое собеседование — обычно их несколько. Среди причин, почему человеку они могут даваться непросто, можно назвать и ту, что каждый раз приходится общаться с новыми людьми, думать о том, как они восприняли твой ответ, пытаться интерпретировать их реакцию. Мы решили попробовать использовать формат контеста, чтобы сократить количество итераций для всех участников процесса.

Для Блица мы выбрали исключительно алгоритмические задачи. Хотя для оценки раундов и применяется система ACM, в отличие от спортивного программирования все задания максимально приближены к тем, которые постоянно решают в продакшене Поиска. Те, кто решит успешно хотя бы четыре задачи из шести, могут считать, что прошли первый этап отбора в Яндекс. Почему алгоритмы? В процессе работы часто меняются задачи, проекты, языки программирования, платформы — те, кто владеет алгоритмами, всегда смогут перестроиться и быстро научиться новому. Типичная задача на собеседовании — составить алгоритм, доказать его корректность, предложить пути оптимизации.

Квалификацию можно пройти с 18 по 24 сентября включительно. В этом раунде вам нужно будет написать программы для решения шести задач. Можете использовать Java, C++, C# или Python. На всё про всё у вас будет четыре часа. В решающем раунде будут соревноваться те, кто справится как минимум с четырьмя квалификационными задачами. Финал пройдёт одновременно для всех участников — 30 сентября, с 12:00 до 16:00 по московскому времени. Итоги будут подведены 4 октября. Чтобы всем желающим было понятно, с чем они столкнутся на Блице, мы решили разобрать пару похожих задач на Хабре.

Нельзя сказать, что я не искал с этим демоном встречи. Я дождался пока он вылезет и выследил его логово. Поиграл с ним немного. Потом демон исчез, как обычно, по расписанию — в 9.00. Я успокоился и занялся своими бытовыми делами.

Дело было в том, что у нас в Питере не найти в книжных магазинах рабочую тетрадь по английскому языку "Планета знаний" 3 класс. Ну как в Союзе было, дефицит. И мне жена дала задание — зайти в книжные в Москве. Дескать, в столице все есть, тетки на форуме оттуда заказывают, платят 500 рублей за доставку, а ты, пользуясь случаем, купишь сам и сэкономишь для семьи. Хоть какой-то толк от неудачника будет. Я включаю Гугль-карту, задаю фразу "книжные магазины" и не понимаю. Ни Красной площади, ни реки, какие-то непонятные улицы.

Черт! Он вылез опять! Я ведь еще успел только до Варварки дойти.

И, повинуясь зову природы, я расчехлил опять свое оружье.

Приветствую вас, коллеги. Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве делают очень даже хорошую сегментацию. Для сегментации от пользователя требуется дать алгоритму несколько подсказок, но с помощью dlib и opencv такие подсказки легко автоматизируются. В качестве бонуса мы так же сгладим вырезанное лицо и перенесем на какого-нибудь рандомного человека, тем самым поймем, как работают маски во всех этих снапчятах и маскарадах. В общем, классика еще жива, и если вы хотите немного окунуться в классическое компьютерное зрение на питоне, то добро пожаловать под кат.

Постановка задачи

Использование CSV-файлов для хранения данных полученных от датчиков, работающих с Arduino

• Для записи данных в CSVфайл можно использовать простой листинг:
  
  

  import csv
  data = [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'], ['Python', 'Arduino', 'Programming']]
  with open('example.csv', 'w') as f:
    	w = csv.writer (f)
   	 for row in data:
  		w.writerow(row)
  

Привет! Меня зовут Кирилл и я алкоголик более 10 лет был менеджером в сфере ИТ. Я не всегда был таким: во время учебы в МФТИ писал код, иногда за вознаграждение. Но столкнувшись с суровой реальностью (в которой необходимо зарабатывать деньги, желательно побольше) пошел по наклонной — в менеджеры.

Но не все так плохо! С недавнего времени мы с партнерами целиком и полностью ушли в развитие своего стартапа: системы учета клиентов и клиентских заявок Okdesk. С одной стороны — больше свободы в выборе направления движения. Но с другой — нельзя просто так взять и заложить в бюджет "3-х разработчиков на 6 месяцев для проведение исследований и разработки прототипа для…". Много приходится делать самим. В том числе — непрофильные эксперименты, связанные с разработкой (т.е. те эксперименты, что не относятся к основной функциональности продукта).

Одним из таких экспериментов стала разработка алгоритма классификации клиентских заявок по текстам для дальнейшей маршрутизации на группу исполнителей. В этой статье я хочу рассказать, как "не программист" может за 1,5 месяца в фоновом режиме освоить python и написать незамысловатый ML-алгоритм, имеющий прикладную пользу.

Вводная

Недавно мы писали о забавных, хитрых и странных примерах на JavaScript. Теперь пришла очередь Python. У Python, высокоуровневого и интерпретируемого языка, много удобных свойств. Но иногда результат работы некоторых кусков кода на первый взгляд выглядит неочевидным.

Ниже — забавный проект, в котором собраны примеры неожиданного поведения в Python с обсуждением того, что происходит под капотом. Часть примеров не относятся к категории настоящих WTF?!, но зато они демонстрируют интересные особенности языка, которых вы можете захотеть избегать. Я думаю, это хороший способ изучить внутреннюю работу Python, и надеюсь, вам будет интересно.

Если вы уже опытный программист на Python, то многие примеры могут быть вам знакомы и даже вызовут ностальгию по тем случаям, когда вы ломали над ними голову :)