Сегодня платформа Ethereum стала одним из самых узнаваемых брендов блокчейн сферы, вплотную приблизившись по популярности (и капитализации) к Bitcoin. Но из-за отсутствия "полноценного" рускоязычного гайда, отечественные разработчики все еще не очень понимают, что это за зверь и как с ним работать. Поэтому в данной статье я попытался максимально подробно охватить все аспекты разработки умных контрактов под Ethereum.

Я расскажу про инструменты разработки, сам ЯП, процесс добавления UI и еще много интересного. В конечном итоге мы получим обычный сайт-визитку, но "под капотом" он будет работать на умных контрактах Ethereum. Кого заинтересовало — прошу под кат.

Недавно OpenDataScience и Mail.Ru Group провели открытый курс машинного обучения. В прошлом анонсе много сказано о курсе. В этой статье мы поделимся материалами курса, а также объявим новый запуск.

UPD: теперь курс — на английском языке под брендом mlcourse.ai со статьями на Medium, а материалами — на Kaggle (Dataset) и на GitHub.

Кому не терпится: новый запуск курса — 1 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_ai.

Когда мы слышим о сверточных нейронных сетях (CNN), мы обычно думаем о компьютерном зрении. CNN лежали в основе прорывов в классификации изображений — знаменитый AlexNet, победитель соревнования ImageNet в 2012 году, с которого начался бум интереса к этой теме. С тех пор сверточные сети достигли большого успеха в распознавании изображений, в силу того факта, что они устроены наподобие зрительной коры головного мозга — то есть умеют концентрироваться на небольшой области и выделять в ней важные особенности. Но, как оказалось, CNN хороши не только для этого, но и для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Более того, в недавно вышедшей статье [1] от коллектива авторов из Intel и Carnegie-Mellon University, утверждается, что они подходят для этого даже лучше RNN, которые безраздельно властвовали областью на протяжении последних лет.

Сверточные нейронные сети

Для начала немного теории. Что такое свертка? Мы не будем на этом останавливаться подробно, так как про это написана уже тонна материалов, но все-таки кратко пробежаться стоит. Есть красивая визуализация от Стэнфорда, которая позволяет ухватить суть:


Источник

Неважно, кто вы — зарекомендовавшая себя компания, или же только собираетесь запустить свой первый сервис — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы проверить ваш продукт, усовершенствовать его и расширить его функциональность.

Обработкой естественного языка (NLP) называется активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных.

Как вам может помочь эта статья

За прошедший год команда Insight приняла участие в работе над несколькими сотнями проектов, объединив знания и опыт ведущих компаний в США. Результаты этой работы они обобщили в статье, перевод которой сейчас перед вами, и вывели подходы к решению наиболее распространенных прикладных задач машинного обучения.

Мы начнем с самого простого метода, который может сработать — и постепенно перейдем к более тонким подходам, таким как feature engineering, векторам слов и глубокому обучению.

После прочтения статьи, вы будете знать, как:

• осуществлять сбор, подготовку, и инспектирование данных;
• строить простые модели, и осуществлять при необходимости переход к глубокому обучению;
• интерпретировать и понимать ваши модели, чтобы убедиться, что вы интерпретируете информацию, а не шум.

Пост написан в формате пошагового руководства; также его можно рассматривать в качестве обзора высокоэффективных стандартных подходов.

В основе этой статьи доклад Дениса Иванова (@DenisIvanov) на РИТ++ 2017, в котором он поделился опытом разработки и запуска в продакшен REST-сервиса на ASP.NET Core на Kubernetes. На текущий момент это сделать уже можно без особенных проблем и бояться использовать .NET Core, судя по опыту 2ГИС, не стоит.

Конфигурация: ASP.NetCore на Linux позволила не только использовать существующую on-premise платформу, но и принесла еще несколько дополнительных плюсов, в частности, в виде полноценных Docker и Kubernetes, которые сильно упрощают жизнь.

О сервисе

С 1 апреля 2017 года в продуктах 2ГИС появилась иконка, на которую можно нажать и начнет проигрываться видео. Рекламодатели, которые размещаются в справочнике, теперь могут купить новый способ размещения рекламы, а все продукты нашей компании (мобильные, онлайн, API), ходят на сервис, про который я буду сегодня рассказывать.

Топология этого сервиса примерно представлена на картинке ниже. Сервис помечен облачком в центре, он, по сути дела, является бэкендом для продуктов. Когда продукт приходит и говорит: «Дай мне для этого рекламодателя всю информацию о видеорекламе», сервис ему послушно ее отдает. Это информация такого плана: такая-то обложка лежит на таком-то CDN, такой-то видеофайл в таких-то разрешениях лежит там-то и там-то, само видео длится такое количество времени и прочее.


Осторожно: много информации и кода.

Описать понятие прокрастинации можно этим максимально простым изображением. У вас есть ряд определенных задач и есть выделенное время на их выполнение. Прокрастинаторы решают свалить все задачи в кучу и оставить на самый последний момент.

Проблема в том, что прокрастинация всегда заставляет нас чувствовать себя хуже, влияет на нашу продуктивность и на наш уровень счастья.



Есть даже исследование, которое доказывает, что жизнь прокрастинатора короче, чем жизнь человека, который делает все вовремя, потому что он прокрастинирует даже визиты к врачам.

Нет сомнений, что прокрастинация, и особенно борьба с ней, — очень актуальная тема для всех нас. Мир, в котором мы живем, очень сложен и очень быстро развивается, есть интернет, социальные сети, письма, чаты и огромное количество разных других отвлекающих моментов. Поэтому уровень прокрастинации сильно растет, а навык контроля за ним наиболее важен для того, чтобы достичь успеха в вашей личной жизни.

Под катом рассказ Петра Людвига на конференции Aletheia Business 2017 о том, как положить конец прокрастинации используя три простых инструмента. Как только вы внедрите их в свою жизнь, вы сразу заметите разницу. Вы будете более продуктивны, почувствуете себя счастливее и у вас появится больше энергии.

Искусственный интеллект сейчас является одной из самых обсуждаемых тем и главным двигателем цифровой трансформации бизнеса. Стратегия Microsoft в области ИИ включает в себя демократизацию ИИ для разработчиков, т.е. предоставление простых в использовании фреймворков и сервисов для решения интеллектуальных задач. В этой статье рассказывается, как .NET-разработчики могут использовать возможности ИИ в своих проектах: начиная от готовых когнитивных сервисов, работающих в облаке, заканчивая обучением нейросетей на .NET-языках и запуском сложных нейросетевых моделей на компактных устройствах типа Raspberry Pi.

Прототипом статьи послужил доклад Дмитрия Сошникова на конференции DotNext 2017 Moscow. Дмитрий — технологический евангелист компании Майкрософт, занимается популяризацией современных технологий разработки программного обеспечения среди начинающих разработчиков. Специализируется в области интернета вещей, в разработке универсальных приложений Windows, в области функционального программирования и на платформе .NET (F#, Roslyn). Лично провел несколько десятков хакатонов по всей России, помогал многим студенческим стартапам начать свои проекты в различных областях. Доцент, к.ф.-м.н., ведет занятия в МФТИ и МАИ, член Российской ассоциации искусственного интеллекта, летом — ведущий кафедры компьютерных технологий детского лагеря ЮНИО-Р.

Осторожно, трафик! В этом посте присутствует огромное количество картинок — слайдов и скриншотов с видео в формате 720p.

Последние четыре года я работал разработчиком программного обеспечения в Google, но 1 февраля уволился, потому что они не сделали мне подарок на Рождество.

Шучу, на самом деле всё немного сложнее.

Первые два года

Первые два года я любил Google.

Когда при ежегодном опросе сотрудников мне задавали вопрос, вижу ли я себя в Google через пять лет, я отвечал «разумеется, без вариантов».

Ну конечно я буду в Google через пять лет. Я окружён лучшими инженерами в мире, использую самые продвинутые инструменты разработки в мире и кушаю самую бесплатную в мире еду.


Мой обычный день в Google.
— Ещё тортика, господин Программист? Он бесплатен в любом количестве.
— Не сегодня, Пьер. Я опаздываю на массаж, он тоже бесплатный.

Привет, харб! Примерно год назад я выкладывал статью о том, как я в прямом эфире создал выживалку за 150 часов. На этот раз хочу представить вам сетевой шутер, который я создал за 25 заходов по 3 — 4 часа. Всего вышло около 90 часов и в итоге мы создали онлайн шутер, в который сыграли вместе со зрителями.



Как и в прошлой серии, цель проекта — показать новичкам, как работать с сетью в UE4 на примере шутера. В стримах мы рассмотрели как организовывать связь между сервером и клиентами, где какая логика должна быть и выполняться, а так же рассмотрели разные побочные аспекты разработки, вроде создания карт, настройки анимаций и прочее.

Несмотря на чистое время, данный проект занял примерно 10 месяцев. Я делал большие перерывы в стримах, но тем не менее, закончил разработку и теперь он доступен всем бесплатно и без смс.
Если вас интересуют подробности, записи стримов, исходники или билд игры с сервером в комплекте, предлагаю прочитать дальше под катом!

Rust — это язык системного программирования, создатели которого уделили внимание трем вещам: параллелизму, скорости и безопасности. И хотя Rust считается молодым языком программирования — его первая стабильная версия вышла в 2015 году — он разрабатывается уже более десяти лет.

Сегодня мы бы хотели заглянуть в прошлое и рассказать историю языка Rust, показать, как изменились его функции и возможности за время разработки и привести конкретные примеры внедрения этого ЯП на практике.

Этот список появился как личная памятка по темам, которые я обсуждал с коллегами и друзьями и в которых хотел разобраться поглубже…

Я не большой любитель задавать технические вопросы на собеседованиях: по мне так лучше посидеть с кандидатом (или кандидаткой) за клавиатурой над каким-то реальным кодом, реальной проблемой — и целый день заниматься парным программированием, желательно поочерёдно с остальными членами команды. Но я считаю, что некоторые технические вопросы могут быть хорошей отправной точкой для начала увлекательного и приятного разговора и позволят глубже узнать друг друга.

В этом репозитории собран ряд вопросов, связанных с серверной частью, которые можно использовать при проверке потенциальных кандидатов. Ни в коем случае не рекомендуется задавать все вопросы одному кандидату: это займет несколько часов и вообще не имеет смысла, потому что они охватывают слишком широкий спектр тем. Никто не может знать всего. Выберите наиболее актуальный раздел и самые интересные вопросы, чтобы развернуть беседу.

Рассказывать айтишникам про психологию то еще дело, некоторые читатели скажут: «Bullshit!», и вообще не поверят, потому что психологию, даже прикладную, нельзя назвать точной наукой. Тем не менее, задача этой статьи — показать и доказать вам, что некоторые модели действительно работают. В основе доклад Сергея Котырева из UMI на РИТ++ 2017, от его лица дальше и пойдет повествование.



Я — IT-предприниматель с 20 летним стажем. Так получилось, что с самого начала карьеры мне пришлось управлять людьми. Как выпускник технического вуза и айтишник, я изначально понял, что люди сложно поддаются алгоритмизации, и вообще осознанию, пониманию и прогнозированию.

Позже я пришел к мысли, что люди — это вообще самое сложное, с чем приходится работать. Сейчас я думаю, что люди вообще, наверное, самое сложное, что есть во Вселенной.

Мне кажется, о поведении и предсказании поведения спиральных галактик мы знаем больше, чем о том, как поведет себя человек, например, моя жена, сотрудник, или особенно сотрудница моего отдела маркетинга, не говоря уже о пиарщицах. О том, что ближайшая к нам Галактика летит, и через сколько-то миллиардов лет столкнется с нашей, мы уже знаем точно.

Решил собрать в одной статье короткий рецепт приготовления страницы, которая круто шарится во все основные соцсети. Тем, кто вообще не в теме, придётся сначала прочитать про Open Graph protocol.

Привет, Хабр! Меня зовут Святослав, и я VP of Engineering. Вся моя жизнь прошла в Питере: я родился и вырос на улице Союза Печатников напротив Мариинского театра, учился во второй гимназии с углублённым изучением английского языка и физмата, поступил в Университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП). После учёбы я работал в нескольких софтверных компаниях в России и США, но в итоге всё вернулся в Санкт-Петербург и оставался тут даже когда это казалось верной дорогой к карьерному болоту.



На основании своего личного опыта я расскажу о том, почему многим IT-специалистам нереально найти в Санкт-Петербурге работу по своему уровню, как работает механизм перетягивания лучших специалистов — как минимум, в Москву, а то и сразу в США или другие страны. И о том, как мне всё-таки удалось найти в родном городе свою лучшую работу на данный момент. Но обо всём по порядку.

Из Санкт-Петербурга в Санкт-Петербург через Санкт-Петербург

Моя трудовая биография началась с позиции Java-разработчика в небольшой софтверной компании в 1999 году. За следующие 9 лет я продвинулся по карьерной лестнице до позиции Эккаунт Менеджера, где мне подчинялось более 100 человек. Кризис 2008 года сбил нас на взлёте, и моей следующей записью в трудовой стала должность Lead IT Process Manager в московском отделении Deutsche Bank. Полтора года спустя мне поступило заманчивое предложение из США: консультировать бизнес-клиентов компании Grid Dynamics в вопросах оптимизации процессов разработки.

В данной статье я рассматриваю процесс написания простого драйвера PCI устройства под OC Linux. Будет кратко изучено устройство программной модели PCI, написание собственно драйвера, тестовой пользовательской программы и запуск всей этой системы.

В качестве подопытного выступит интерфейс датчиков перемещения ЛИР940/941. Это устройство, отечественного производства, обеспечивает подключение до 4 энкодеров с помощью последовательного протокола SSI поверх физического интерфейса RS-422.

На этот вопрос вы не найдете четкий ответ в этой статье. Я предлагаю вам почву для размышлений на тему компаний-перевозчиков в США.

Что это такое?

Бодишоп — это компания, которая занимается перевозом программистов в ИТ-хабы и «продажей» их труда другой компании. Программист при этом официально числится в компании-бодишопе, но работает на проектом другой компании. «Это же старый добрый аутсорсинг,» – подумаете вы. Но нет, помимо того, что программист работает над проектом другой компании, он еще и физически находится в их офисе. И называется это аутстаффингом.

Дальше я расскажу больше о плюсах и минусах бодишопов для переезжающих по H1B визе и о том, как минусы сделать плюсами.

Эта статья родилась в качестве ответа на вот эту вот статью. А именно на вот этот пункт:

«Правило Лебедева» — никто внутри компании не должен знать, сколько получает другой. Не соблюдает ваш зам — увольняйте; не соблюдает профессионал — увольняйте; вы сами обмолвились — с этого момента работать у вас никто не будет, получать зарплату будут, а работать — нет. Будут выполнять письменно сказанное, но буквально понятое. Если профессионал получает много — это хорошо. Если об этом знают другие, они исследуют, а не говно ли он как человек.

Мы подготовили дайджест из 30 полезных материалов о блокчейне: это книги, статьи, видео для тех, кто «что-то слышал, но хочет лучше разобраться в теме». Этот список мы формировали на основе собственных материалов и исследований, а также рекомендаций резидентов платформ Hacker News, Quora, Reddit.

Как устроены смарт-контракты, как объяснить концепцию биткойна ребенку и (самое интересное) как сделать свой собственный блокчейн — обо всем под катом.

Недавно на одном из проектов банка возникла задача написать бота. Итогом этого опыта стал данный текст, который предназначен, прежде всего, для начинающих разработчиков.



Практически все, кто пользуется современными средствами обмена сообщениями, сталкивались с ботами. Одно из определений бота – это программа, выполняющая автоматически и/или по заданному расписанию какие-либо действия через интерфейсы, предназначенные для людей.

Боты могут использоваться для информирования, для автоматизации процессов (например, автоматической генерации задачи в TFS на основе письма пользователя) и для многих других целей, но т.к. одной статьи не хватит, чтобы рассмотреть все варианты, далее пойдёт рассказ лишь о том, как создать бота для обработки команд.

Зачем этот рассказ? Когда я изучал blockchain по открытым источникам, например по Википедии, информация казалась отрывочной и бессвязной. Прошло время, прежде чем она сложилась в целостную картину. Кажется, я знаю, в каком порядке и какими словами описать введение в blockchain, чтобы любой профессиональный разработчик смог понять общую картину за 1—1,5 часа. В тексте будут некоторые упрощения. Понятно, что в любой теме есть много деталей, куда можно при желании погрузиться.