В большом проекте может возникнуть задача идентификации изменений для конечного пользователя по отличиям в коде фронтенда приложения. Разработчик из Яндекс.Маркета Никита Сидоров @nickshevr рассказал, как мы решали эту проблему при помощи библиотеки Diffector, о построении и анализе графа модулей в Node.js-приложениях и о поиске дефектов в коде до его запуска.



— Сегодня я постараюсь быть с вами максимально откровенным.

Меня зовут Артём Несмиянов, я фулстек-разработчик в Яндекс.Практикуме, занимаюсь в основном фронтендом. Мы верим в то, что учиться программированию, дата-аналитике и другим цифровым ремёслам можно и нужно с удовольствием. И начинать учиться, и продолжать. Любой не махнувший на себя рукой разработчик — всегда «продолжающий». Мы тоже. Поэтому рабочие задачи воспринимаем в том числе как формат учёбы. И одна из недавних помогла мне и ребятам лучше понять, в какую сторону развивать наш фронтенд-стек.

Кем и из чего сделан Практикум

Команда разработки у нас предельно компактная. На бэкенде вообще всего два человека, на фронтенде — четыре, считая меня, фулстека. Периодически к нам в усиление присоединяются ребята из Яндекс.Учебника. Работаем мы по Scrum с двухнедельными спринтами.

С выходом macOS 10.14.5, Apple добавила обязательную процедуру нотаризации (Notarization process) приложений перед их распространением. Что это и какие сложности возникли с этим обновлением при разработке на Electron.js я и хотел бы рассказать.

Вы, наверное, никогда не обращали внимания на такую мелочь, но в вашем браузере есть заранее определённые цвета, которые являются не тем, чем кажутся. Если бы я сказал вам, что названия образцов выше это LightGray, Gray и DarkGray, какому бы из цветов вы сопоставили каждое название?

Расшифровка видеозаписи лекции.

Теория игр — дисциплина, которая прочно зависла между математикой и социальными науками. Одним канатом к математике, другим канатом — к социальным наукам, прочно прикреплена.

В ней есть теоремы, достаточно серьёзные (теорема существования равновесия), про неё снят фильм «Игры разума», теория игр проявляется в множестве художественных произведений. Если смотреть вокруг, то и дело встречаешь игровую ситуацию. Я собрал несколько сюжетов.

Все мои презентации делает жена. Все презентации могут свободно распространяться, я буду крайне рад, если вы по ней будете читать лекции. Это полностью свободный материал.

Некоторые сюжеты спорные. Модели могут быть разные, можете не соглашаться с моей моделью.

• Теория игр в Талмуде.
• Теория игр в русской классике.
• Телеигра или задача о парковочных местах.
• Люксембург в Евросоюзе.
• Синдзо Абэ и Северная Корея
• Парадокс Брайеса в Метрогородке (Москва)
• Два парадокса Дональда Трампа
• Рациональное безумие (снова Северная Корея)

(В конце поста — опрос про бомбу.)

Это ответ на неожиданную статью на Хабре психиатра с тридцатипятилетним стажем Александра Геннадьевича Данилина, также довольно известного youtube влогера. До его статьи на Хабре я не обращал на его творчество внимания, как выяснилось, зря.

Но сначала короткое предисловие.

Для меня психиатрия болезненная и личная история. К сожалению, это очень специфичная область медицины, в которой эзотерика и мракобесие очень успешно сопротивляются научному знанию. Дело в том, что доказательной медицине вообще чуть более тридцати лет. И медицинское сообщество только сейчас с кровавой рвотой исторгает из себя всякую гомеопатию. В психиатрии же ввиду объективных факторов процесс идет тяжелее всего. Эта область все еще является заповедником для шарлатанов, невежд, идиотов и фриков от науки со своими особыми трактовками и истинами, почерпнутыми из “философских размышлений”. Революция в нейронауках, в частности, в психологии и психиатрии происходит прямо сейчас. Увы, не для всех.
К не слишком компетентным, но придерживающимся стандартных программ и методик лечения психиатрам, я отношусь довольно холодно. Тем не менее, они делают то, чему их научили. Как правило, это позволяет им вывести пациента из острого психотического состояния. Ну, а дальше у него по крайней мере будет шанс. Возможно, в будущем разработают лучшие методики, будут лучше лечить. Но вот фрики, выковыривающие свои антинаучные гипотезы из известного места и применяющие их при лечении тяжелых пациентов, вызывают во мне острое нестерпимое желание жечь, жечь, жечь в драконьем пламени. Я слишком хорошо знаю, к чему приводит их невежество.

Я был в этом аду, я в нем горел.

Многие привыкли ставить оценку фильму на КиноПоиске или imdb после просмотра, а разделы «С этим товаром также покупали» и «Популярные товары» есть в любом интернет- магазине. Но существуют и менее привычные виды рекомендаций. В этой статье я расскажу о том, какие задачи решают рекомендательные системы, куда бежать и что гуглить.

Об авторе. Энди Томасон — ведущий программист Genomics PLC. Он с 70-х годов занимается графическими системами, играми и компиляторами; специализация — производительность кода.

Гены: краткое введение

Геном человека состоит из двух копий примерно по 3 миллиарда пар оснований ДНК, для кодирования которых используются буквы A, C, G и T. Это около двух бит на каждую пару оснований:

3 000 000 000 × 2 × 2 / 8 = 1 500 000 000 или около 1,5 ГБ данных.

На самом деле эти копии очень похожи, и ДНК всех людей практически одинаков: от торговцев с Уолл-Стрит до австралийских аборигенов.

Существует ряд «референсных геномов», таких как файлы Ensembl Fasta. Эталонные геномы помогают построить карту с конкретными характеристикам, которые присутствуют в ДНК человека, но не уникальны для конкретных людей.

Я начну с целой пачки отказов от ответственности, чтобы не тратить время благородных донов на мелкий ни к чему не обязывающий пост.

• это не статья, это пост. А более конкретно — реакция на серию статей "Блеск и Нищета"
• я сознательно не буду брать случаи "Блеска", потому что музыканты-миллионеры, как и многие другие суперзвезды, попадают в несколько другую схему. Тем не менее, в качестве примера раскрутки человека в творческой сфере "с нуля на непаханном поле" я бы хотел привести интервью Покраса Лампаса https://youtu.be/APayqoDDYMA
• Пару раз сталкивался, в т.ч. на хабре, с достаточно радикальным мнением, что разбор вопроса в метафорах и аналогиях — моветон. Тем не менее мне это не кажется чем-то из ряда вон, и я считаю аналогии применимыми во многих случаях, в т.ч. и в этом.
• Мне откровенно лениво делать картинки, тем более, что писать я и не планировал. Простите.

Итак, почему какие-то музыканты, которых навалом в VK, YT и на треккерах зарабатывают? Должны ли они зарабатывать вообще, и как выжить в суровом пиратском мире?
Для начала надо понять, кто же это такие, "современные музыканты": чем они отличаются от "музыкантов несовременных", и чем они отличаются от "немузыкантов".

Привет, читатель!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Меньше слов, больше данных.

Подборка датасетов для машинного обучения:

• Данные смертей и сражений из игры престолов — этот набор данных объединяет три источника данных, каждый из которых основан на информации из серии книг.
• Глобальная база данных терроризма — Более 180 000 террористических атак по всему миру, 1970-2017.
• Биткойн, исторические данные — данные биткойнов с интервалом в 1 минуту с избранных бирж, январь 2012 г. — март 2019 г.

Разработчики сходят с ума от самых странных вещей. Мы все предпочитаем считать себя супер-рациональными существами, но когда дело доходит до выбора той или иной технологии, мы впадаем в некое подобие безумия, перескакивая от комментария на HackerNews к посту в каком-нибудь блоге, и вот уже будто в забытье, мы беспомощно плывем по направлению к самому яркому источнику света и покорно преклоняемся перед ним, абсолютно позабыв о том, что именно мы изначально искали.

В сентябре мы выпустили тёмную тему официального приложения ВКонтакте для iOS, а неделю назад релиз состоялся и на Android. За этим запуском стоит большой совместный труд разработчиков и дизайнеров. Вместе мы не просто перевели VK на тёмную сторону, но и серьёзно изменили подход к работе с цветами в наших интерфейсах, упростив их выбор и снизив вероятность ошибиться и наплодить лишних стилей.

Меня зовут Михаил Лихачёв, я ведущий дизайнер VK. Расскажу, как небольшой командой адаптировали 300 экранов и систематизировали все существующие в мобильных приложениях цвета — для этого мы синхронизировали их между платформами и вынесли работу с ними в единую дизайн-систему с токенами. Поделюсь впечатлениями о том, как нам теперь с этим живётся и усложнился ли процесс дизайна.

«10.01 х 10.01 = 1000.1001»
Джордж Оруэлл. «1010001001001000.1001001000100001»



Существует ли позиционная система счисления с иррациональным основанием, в которой все натуральные числа записываются конечным числом цифр? В которой число больше единицы, не имеющее цифр после запятой, наверняка не целое и даже не рациональное? В которой 1 + 10 = 100, а 1 + 1 = 10.01?

Вычисление ряда Фибоначчи — это классическая алгоритмическая задача, потому её нередко дают на собеседованиях, когда хотят проверить, что кандидат в принципе хоть как-то умеет в алгоритмы. Предположим, вы тот самый кандидат. Вам дали задание: на языке JavaScript написать функцию fib(n), возвращающую энное число Фибоначчи. Считаем, что нулевое число Фибоначчи — это нуль. Проверка корректности аргумента не требуется. Какие у вас есть варианты?

История создания ВКонтакте есть в Википедии, её рассказывал сам Павел. Кажется, что ее знают уже все. Про внутренности, архитектуру и устройство сайта на HighLoad++ Павел рассказывал еще в 2010 году. Много серверов утекло с тех пор, поэтому мы обновим информацию: препарируем, вытащим внутренности, взвесим — посмотрим на устройство ВК с технической точки зрения.



Алексей Акулович (AterCattus) бэкенд-разработчик в команде ВКонтакте. Расшифровка этого доклада — собирательный ответ на часто задаваемые вопросы про работу платформы, инфраструктуры, серверов и взаимодействия между ними, но не про разработку, а именно про железо. Отдельно — про базы данных и то, что вместо них у ВК, про сбор логов и мониторинг всего проекта в целом. Подробности под катом.

В феврале 2019 года Яндекс запустил Практикум — сервис для онлайн-обучения будущих разработчиков, аналитиков и других ИТ-специалистов. Чтобы решить, какие курсы делать в первую очередь, наши коллеги изучили рынок вместе с аналитической службой HeadHunter. Мы взяли данные, которые они использовали, — описания более 300 тысяч ИТ-вакансий в городах-миллионерах за 2016–2018 годы — и подготовили обзор рынка в целом.

Как меняется спрос на специалистов разных профилей, какими навыками они должны обладать в первую очередь, в каких областях выше всего доля вакансий для новичков, на какую зарплату они могут рассчитывать — всё это можно узнать из обзора. Тем, кто хочет освоить профессию в сфере ИТ, должно пригодиться.

Когда венчурные инвесторы проявляют должную осмотрительность, они тщательно концентрируют внимание на финансовой составляющей бизнеса. Интересная ли у компании бизнес-модель? Насколько большой её потенциальный рынок? Какие у компании планы роста? Они нанимают дорогих экспертов и используют передовые инструменты для анализа данных для ответа на эти вопросы и гарантии того, что все финансовые детали будут учтены.

Однако при оценке команды стартапа основными инструментами осмотрительности становятся интуиция и внутреннее чутьё. Это не самый хороший подход. Судя по статистике, 60% новых предприятий проваливаются из-за проблем с командой.

Что делает команду стартапа успешной?

«Столкновение с землёй в управляемом полёте» (Controlled Flight into Terrain) — это авиационный термин, обозначающий аварию нормально функционирующего самолёта из-за того, что пилоты были чем-то отвлечены или дезориентированы. Настоящий кошмар. По моим оценкам, ещё хуже столкновение с землёй в автоматизированном полёте, когда система управления самолётом заставляет его совершать пикирование в землю, несмотря на отчаянные попытки экипажа спасти ситуацию. Такова предполагаемая причина двух недавних аварий новых самолётов Boeing 737 MAX 8. Я попытался разобраться, как могли произойти эти инциденты.

Примечание: изучение катастроф MAX 8 находится на раннем этапе, поэтому многое из статьи основано на данных из непрямых источников, другими словами, на утечках и слухах, а также на рассуждениях тех людей, которые знают или не знают, о чём говорят. Так что учитывайте это, если решите продолжить чтение.

Аварии

Ранним утром 29 октября 2018 года рейс 610 авиакомпании Lion Air вылетел из Джакарты (Индонезия) с 189 людьми на борту. Это был новый, эксплуатировавшийся всего четыре месяца 737 MAX 8 — последняя модель линейки самолётов Boeing, созданной ещё в 1960-х. Взлёт и подъём до высоты примерно 1 600 футов (480 метров) был нормальным, после чего пилоты убрали закрылки (элементы крыла, повышающие подъёмную силу при малых скоростях). В этот момент воздушное судно неожиданно снизилось до 900 футов (270 метров). В радиопереговорах с авиадиспетчерами пилоты сообщали о «проблеме с системой управления» и спрашивали данные о своей высоте и скорости, отображаемых на экранах радаров диспетчеров.

Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое вами место, и, конечно, в 2017 году вы ожидаете, что все, что нужно сделать – сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет. А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению. В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с надписью «все уже хорошо». Звучит здорово, но как же приблизить эту реальность?



На днях мы выпустили новое приложение Яндекс.Такси для iOS. В обновленном интерфейсе один из акцентов сделан на выборе конечной точки маршрута («точки Б»). Но новая версия – это не просто новый UI. К запуску обновления мы существенно переработали технологию прогнозирования пункта назначения, заменив старые эвристики на обученный на исторических данных классификатор.

Как вы понимаете, кнопки «сделать хорошо» в машинном обучении тоже нет, поэтому простая на первый взгляд задача вылилась в довольно захватывающий кейс, в результате которого, мы надеемся, у нас получилось немного облегчить жизнь пользователей. Сейчас мы продолжаем внимательно следить за работой нового алгоритма и еще будем его менять, чтобы качество прогноза было стабильнее. На полную мощность запустимся в ближайшие несколько недель, но под катом уже готовы рассказать о том, что же происходит внутри.

Машинное обучение применяется на всём цикле заказа автомобиля в Яндекс.Такси, и число компонентов сервиса, работающих благодаря ML, постоянно растёт. Чтобы строить их единообразно, нам потребовался обособленный процесс. Руководитель службы машинного обучения и анализа данных Роман Халкечев рассказал про препроцессинг данных, применение моделей в продакшене, сервис их прототипирования и сопутствующие инструменты.


— На мой взгляд, какие-то новые вещи намного проще воспринимаются, когда их рассказывают на каком-нибудь простом примере. Поэтому, чтобы доклад не был сухим, я решил рассказать про одну из задач, которые мы решаем. На её примере я покажу, почему мы действуем именно так.

Давайте сформулируем проблему. Есть пользователи Такси, которым нужно добраться из точки А в точку Б, и есть водители, которые готовы за определенную сумму доставлять этих пользователей из точки А в точку Б. У пользователя есть несколько состояний, в которых он находится. Он вызывает такси, выбирает точку А, точку Б, тариф и так далее, производит посадку в такси, едет, и наконец, производит высадку. Cегодня я бы хотел поговорить про посадку в автомобиль и проблемы, которые могут при этом возникать.