Пожалуй каждый программист, который сталкивался с вопросом: "А как устроиться на работу в FAANG?" - получал ответ, что ему нужно разобраться с алгоритмами, со структурами данных и прорешать порядка 300-400 задач на leetcode по алгоритмам.

Однако вслед за этим советом тут же появляются люди, которые говорят, что это никоим образом не делает тебя лучше, как программиста. Да и вообще - просто пустая трата времени.

Поэтому, в этой статье я постараюсь дать ответ, насколько это может быть полезным для работы и развития, и как может сказаться на карьере.

Всем привет, меня зовут Александр и я врач-гематолог. Для справки, это тот, кто занимается болезнями крови. Мой общий стаж перевалил за 16 лет, я кандидат медицинских наук и последние пару-тройку лет интересуюсь анализом данных, machine learning и ИИ в медицине. Под "интересуюсь" я подразумеваю исследования и публикации по этим темам, а также обучение и саморазвитие.

Так как я ни разу не программист, то мой пост будет не про это. Тем не менее последние пару лет моим рабочим инструментом является R. Это не тот язык программирования, на котором можно писать крутые сайты или приложения, но кое-что он все-таки умеет. R - больше про анализ данных, чем я и занимаюсь. Сегодня я хочу кратко рассказать и показать один из моих проектов на R, который решает вполне конкретную прикладную задачу - интерпретацию общего анализа крови.

Общий анализ крови (ОАК) – самый частый и один из самых сложных анализов человека для интерпретации, что обусловлено большим числом входящих в него параметров. Как правило, именно этот анализ является скрининговым тестом как для гематологов амбулаторного приема, так и для врачей общей практики и других специальностей. Объемы выполняемых анализов исчисляются сотнями тысяч. Моя идея не нова - машинная помощь в правильной и быстрой интерпретации общего анализа крови, которая будет содействовать развитию качественной, доступной и своевременной диагностики онкогематологических заболеваний. Зачастую врач первичного звена (терапевт) не может дифференцировать изменения в ОАК, что приводит либо к гиподиагностике, либо к повышенной настороженности и излишне частому направлению на консультацию к врачу-гематологу. Ситуацию усугубляют огромные объемы анализов, выполняемые в рамках профилактических и лечебно-диагностических процессов как в государственном, так и в частном секторе здравоохранения. Расшифровка анализов онлайн - один из востребованных запросов в Интернете. Меня часто просят об этом в социальных сетях.

Как Минцифры «забыло», что уже создавало «национальный удостоверяющий центр», как фейковые сертификаты стали «государственными» и почему никто за это до сих пор не вылетел из мягкого кресла.

Последние месяцы регулярно получаю уведомления с Хабра, что мою майскую статью упомянули в публикации, посвященной очередному этапу обилечивания россиян «надежными» «суверенными сертификатами». Также регулярно комментирую эту тему для СМИ и почти всегда сталкиваюсь с выпадением собеседника в BSOD. Казалось бы, вот все факты, вот официальные документы и прочие «пруфы», но поверить в услышанное все равно невозможно: федеральный орган исполнительной власти не первый месяц открыто нарушает закон, раздает филькины грамоты для «защиты» важнейших сайтов и… ничего.

Давайте и вам расскажу эту историю: как Минцифры не имея на то полномочий «создало» т.н. «национальный удостоверяющий центр», да не один раз, как несуществующий УЦ выпускает «государственные» TLS-сертификаты, и как вся эта деятельность проходит по разделу перехода на отечественную криптографию, а не превышения должностных полномочий, а то и чего похуже.

Итак, на сайте Минцифры сообщается, что сертификаты выдает Национальный удостоверяющий центр. Сервис по выдаче сертификатов безопасности работает с марта 2022 года на портале Госуслуг. Однако «Портал государственных услуг Российской Федерации», утверждает, что российский сертификат безопасности для интернет-сайтов, заверенный «российским корневым сертификатом» предоставляется самим Минцифры. Да и сертификате указано, что его выпустило «The Ministry of Digital Development and Communications», а не какой-то «национальный удостоверяющий центр».

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трёх основных столпах:

Привет, Хабр! Относительно недавно после пары лет перерыва в айти, потраченных на изучение японского языка, мне пришлось срочно обновлять свои знания на работе. Ну знаете, искать возможности исполнить все хотелки начальника, как и положено эникею. Меня ждало много увлекательных открытий, но при этом, как водится, и немало боли и борьбы с непонятками. Docker, контейнеры, реверс DNS и реверс прокси, получение TLS сертификатов. В какой-то момент я наконец дошёл до удобного решения, которым я теперь хочу поделиться.

В своё время домашний сервер очень облегчил бы мне понимание Docker’а, да и удобство работы с ним неслабо бы повысил. Поэтому возникла идея написать эту статью, после прочтения которой любой человек даже с поверхностными знаниями в информационных технологиях сможет поставить себе постоянно доступный домашний сервер на базе Docker Swarm с удобной веб-мордой, простым получением TLS-сертификатов и Heroku-подобным функционалом (для чего будем использовать PaaS CapRover). 

Статья, в общем-то, рассчитана на новичков, обладающих какими-то техническими знаниями — школьников старших классов, студентов и просто любителей — а потому вряд ли будет интересна серьёзным профессионалам.

Не так давно я начал интересоваться работой гэмблинг рынка, а именно казино. У многих людей ошибочное мнение о работе онлайн-казино. Многие представляют себе казино как сервис, где людей нагло обманывают, все игры подкручивают и выиграть там нереально, но в этой статье я хочу рассказать подробнее о возможностях как обычный игрок может проверить свою ставку или средства на честность.

С Нового Года в России от Индивидуальных Предпринимателей (ИП) и директоров Обществ с Ограниченной Ответственностью (ООО) требуют использовать Квалифицированную Электронную Подпись (КЭП) выданную Федеральной Налоговой Службой (ФНС).

В этой статье речь пойдёт о том, как работать с КЭП от ФНС под Linux без головной боли.

15 декабря Верховный суд выпустил постановление Пленума «О некоторых вопросах судебной практики по уголовным делам о преступлениях в сфере компьютерной информации, а также иных преступлениях, совершенных с использованием электронных или информационно-телекоммуникационных сетей, включая сеть „Интернет“». (Пока оно не опубликовано, поэтому ссылка ведет на неофициальную публикацию). Такие постановления с обобщением судебной практики по самым разным вопросам выпускаются регулярно. Предназначены они для игнорирования нижестоящими судами.

Вернее, нет, не так. Игнорируются в таких документах, в основном, те положения, которые могут как-то облегчить ответственность или вообще исключить ее. Все то, что позволяет еще глубже запинать обвиняемого под тюремную шконку — используется охотно и с удовольствием, во славу знаменитого «обвинительного уклона».

Именно поэтому я думаю, что в среде наших правоохранителей этот документ, к сожалению, станет очень популярным. Поговорим о том, почему это произойдет…

 Об опасности заимствования западной методологии нормализации и ведения Справочника МТР по шаблонам свойств-значений

Досадную, непростительную ошибку мы совершили в далеком 2007 году: ФГУ «Федеральный центр каталогизации» Росстандарта (а мне довелось в те годы работать в этой организации) пригласил в Россию Южно-африканскую компанию “RAMIS”. Сначала – на Международную конференцию по каталогизации с целью информировать техсообщество о новом стандарте параметрического описания продукции ISO 22745, а затем – мы свели их с руководством одной из крупнейших отечественных металлургических компаний с целью «реализовать идеи на практике».

К тому времени на отечественном ИТ-рынке не только SAP/IBM/Oracle, но и ряд отечественных компаний стали активно продвигать практику нормализации и автосборки наименований закупаемой продукции по примитивным, односложным шаблонам свойств-значений. То, что с внедрением этой практики резко «просело» качество нормативно-справочной информации (НСИ) – это считалось временным явлением и объяснялось новизной методологии.

С другой стороны, традиционный подход, подразумевающий, что главное в описании продукции  – это формирование технически грамотного наименования (с разумной единообразностью внутри своей группы, конечно) – всячески очернялся как пережиток прошлого, как чрезмерно затратный, ибо требовал наличия грамотных технических специалистов.

Основная техническая часть этой статьи была написана еще весной 2022 года и имела целью исключительно узкопрофессиональную критику одной из привнесенных с Запада ИТ-методологий.  Сегодня же есть смысл взглянуть на проблему и с точки зрения «конспирологии»: а не случайны ли эти «закладки»? Не повторение ли это аферы с СОИ 80-х годов, приведшей к перегрузке нашей экономики непроизводительными затратами?

Дисклеймер: изначально я планировал оформить статью логотипами упоминаемых в ней компаний и программ, но на TDS запрещено обширное использование логотипов, поэтому я решил украсить содержание случайными изображениями и справочной информацией. Весело вспоминать, где мы в те времена находились и чем занимались.

«Чем больше я узнаю, тем больше понимаю, как много я ещё не знаю».