Не любите Java? Да вы не умеете ее готовить! Mani Sarkar предлагает нам познакомиться с инструментом Valohai, позволяющим проводить исследования модели на Java.
Игорь @igor_suhorukov
java / open source
Взаимодействие с Asterisk сервером из Java-приложения
8 min
Взаимодействие с сервером Asterisk из java-приложения через Asterisk Managment Interface (AMI)
Если вы только начинаете исследования в этой области, то взаимодействие с данным сервером может показаться вам несколько запутанным, как когда-то показалось мне.
Чтобы не искать нужные крупицы информации на форумах в стиле ответ-вопрос, прилагаю небольшой туториал о взаимодействии с сервером Asterisk из java.
Тревожная психология игр с системой «pay-to-loot»
7 min
Translation
«В поведенческой психологии эта система случайных вознаграждений вызывает наибольшее привыкание», – говорит Эмиль Ходзич [Emil Hodzic], управляющей клиникой лечения пристрастий к видеоиграм Video Game Addiction Treatment Clinic. «Именно она доставляет основные неприятности».
Этот комментарий взят из интервью о микротранзакциях, привязанных к генератору случайных чисел (ГСЧ) – тому, что называется «pay-to-loot», платой за трофеи. Эта система существует вне жанров и не связана со стоимостью игры. И она становится всё более распространённой. Её можно найти в Battlefield 1, Call of Duty: Infinite Warfare, Overwatch, Counter-Strike: Global Offensive, Gears of War 4, Dirty Bomb и Hearthstone – это только несколько примеров названий игр, постоянно попадающихся на глаза при исследовании упомянутого явления.
Программист, менеджер, MVC и критерии приемки
6 min
Заметил. что работа с любым заказчиком очень похожа на работу веб-приложения. В статье показано как можно воспользоваться этим знанием для улучшения процессов.
О том кто же является контроллером, а кто моделью под катом.
Как я проработала 3 месяца в Я.Маркете и уволилась
6 min
Первая попытка
Все началось с того, что я люблю ходить по конференциям и частенько хожу на них в Яндекс, Mail.ru и другие крупные компании. Однажды мне написал HR из Яндекса и попросила сделать тестовое на стажера фронтенд-разработчика.
Я его сделала, вот оно. По условию оно должно было работать на айфонах и андроидах, поэтому я проверила его в Browser Stack и дописала пару префиксов и css-стилей.
Через какое-то время поняла, что не хочу быть стажером, имея несколько лет опыта за плечами и зааплаилась в Я.Маркет через форму на их сайте.
Мне позвонила HR и предложила пройти скайп-интервью с лайвкодингом. Перед собеседованием я повторила структуры данных, сложность алгоритмов, сортировки. Тогда я еще не знала, что этого недостаточно.
На интервью я не смогла решить алгоритмические задачки, не знала внутренности JS и меня сбрили.
Это задело мою самооценку и весь следующий год параллельно с работой я учила JS на глубоком уровне и решала задачки на codewars. Здесь можно оценить мой прогресс.
Сертифицированный мониторинг температуры
4 min
В нашей компании используется Система менеджмента качества (СМК). В рамках одной из сертификации по системе ISO:9001 было предписано собирать показания температуры и влажность в некоторых помещениях, например в серверной или на складах.
Т.к. все бюрократические процедуры требуют бумажек, то и сбор данных должен производиться устройством имеющим поверку.
В связи с этим был повешен самый обычный гигрометр и на протяжении нескольких лет люди ежедневно записывали показания в журнал. Согласитесь, неудобно.
Т.к. все бюрократические процедуры требуют бумажек, то и сбор данных должен производиться устройством имеющим поверку.
В связи с этим был повешен самый обычный гигрометр и на протяжении нескольких лет люди ежедневно записывали показания в журнал. Согласитесь, неудобно.
Домашний ЧПУ-фрезер как альтернатива 3D принтеру, часть вторая, инструмент и приспособления
7 min
Tutorial
На днях устыдили меня, мол ругаюсь на дилетантов, а сам ничего хорошего не пишу, а обещал ажно «цикл статей». Пришлось достать старый черновик и доработать. Для забывших — первая часть про выбор станка тут.
Предположим, что Вы определились с моделью фрезера, провели первичные переговоры с поставщиком и начали морально готовиться к покупке. Что еще понадобится для начала работы?
Хотя многие поставщики вкладывают в комплект «стартер кит», для комфортного домашнего использования он будет явно недостаточен. Так что сразу начинаем искать/покупать/делать следующее:
— Режущий инструмент — фрезы/граверы и боры
— Дополнительные цанги к шпинделю
— Крепеж для стола
— Систему изоляции и/или удаления стружки
И да, сразу оговорюсь: данная статья касается домашних фрезеров со шпинделями типа Kress или китайчонками с цангой Er11, поэтому во-первых предположим, что хвостовик фрезы у нас цилиндрический до 6 мм (у Кресса есть 8, но нормальной его работу с 8кой не назовешь — слабенький он таки), во-вторых, механический инструмент смысла не имеет — мощи не хватит, а в третьих, сверла-развертки-метчики-флайкаттеры недоступны, поскольку минимальная скорость — 6000 оборотов.
Предположим, что Вы определились с моделью фрезера, провели первичные переговоры с поставщиком и начали морально готовиться к покупке. Что еще понадобится для начала работы?
Хотя многие поставщики вкладывают в комплект «стартер кит», для комфортного домашнего использования он будет явно недостаточен. Так что сразу начинаем искать/покупать/делать следующее:
— Режущий инструмент — фрезы/граверы и боры
— Дополнительные цанги к шпинделю
— Крепеж для стола
— Систему изоляции и/или удаления стружки
И да, сразу оговорюсь: данная статья касается домашних фрезеров со шпинделями типа Kress или китайчонками с цангой Er11, поэтому во-первых предположим, что хвостовик фрезы у нас цилиндрический до 6 мм (у Кресса есть 8, но нормальной его работу с 8кой не назовешь — слабенький он таки), во-вторых, механический инструмент смысла не имеет — мощи не хватит, а в третьих, сверла-развертки-метчики-флайкаттеры недоступны, поскольку минимальная скорость — 6000 оборотов.
Дайджест новостей из мира PostgreSQL. Выпуск №17
10 min
Мы продолжаем знакомить вас с самыми интересными новостями по PostgreSQL.
Главные новости
Релиз-кандидат PostgreSQL 12
В релизе-кандидате вся функциональность идентична грядущему официальному релизу. Если вновь выявленные и недоисправленные баги будут закрыты в срок, то официальный релиз выйдет 3 октября. По сравнению с PG 12 beta 4 исправлено несколько багов, в основном связанных с ECPG — SQL, встраиваемом в C. Релиз-кандидат доступен.
- Подробно о релизе здесь;
- а здесь изменения в PG относительно PG 11;
- нерешенные проблемы (Open Issues) PG 12;
- сообщить о найденном баге.
Как собеседовать работодателя?
4 min
У программистов обычно принято обсуждать собеседования с точки зрения (около)технических вопросов, которые им задает интервьювер.
Надо ли писать код на доске? Надо ли жонглировать бинарными деревьями и знать наизусть все сложности алгоритмов, или просто разговаривать про жизнь и проекты?
Я хотел бы зайти в этой статье с другого конца и обсудить, во-первых, не техническую часть, а, во-вторых, вопросы, которые сам кандидат должен задать интервьюверу.
Надо ли писать код на доске? Надо ли жонглировать бинарными деревьями и знать наизусть все сложности алгоритмов, или просто разговаривать про жизнь и проекты?
Я хотел бы зайти в этой статье с другого конца и обсудить, во-первых, не техническую часть, а, во-вторых, вопросы, которые сам кандидат должен задать интервьюверу.
Как технология in-memory изменила бизнес-аналитику
10 min
Примерно 5 миллисекунд проходит от запроса до ответа, если данные хранятся на жестком диске. SSD отвечает в 30 раз быстрее — за 150 микросекунд. Оперативной памяти требуется в 300,000 раз меньше времени — лишь 15 наносекунд.*
Можно долго рассуждать о том, как бизнес-аналитика помогает финансам или логистике. Способов применить информацию много, все время появляются новые. Но принцип работы разных аналитических решений один и заключается он в том, чтобы соединить данные из разных источников и посмотреть на них вместе — то есть целиком.
Чтобы воспользоваться информацией из нескольких источников, нужно к ним подключиться и извлечь данные. Но данные создавались разными способами, с разной периодичностью и хранятся в разных форматах. Поэтому прежде, чем визуализировать данные или передать другим системам для дальнейшей обработки, их придется объединить с помощью каких-то математических операций — трансформировать.
Технология in-memory заключается в том, что для трансформации в оперативную память единовременно загружаются все данные из разных источников. После этого трансформацию можно выполнить «на лету», без запросов к диску. Например, кликом выбрать измерение и сразу получить график, который будет отображать значения показателей в нужном разрезе. Благодаря тому, что все данные уже в оперативной памяти, аналитическому приложению не нужно делать запросы к жесткому диску для получения новой информации.
Это вступление должно помочь мне рассказать о том, как и почему менялись технологии, лежащие в основе современных аналитических решений.
Можно долго рассуждать о том, как бизнес-аналитика помогает финансам или логистике. Способов применить информацию много, все время появляются новые. Но принцип работы разных аналитических решений один и заключается он в том, чтобы соединить данные из разных источников и посмотреть на них вместе — то есть целиком.
Чтобы воспользоваться информацией из нескольких источников, нужно к ним подключиться и извлечь данные. Но данные создавались разными способами, с разной периодичностью и хранятся в разных форматах. Поэтому прежде, чем визуализировать данные или передать другим системам для дальнейшей обработки, их придется объединить с помощью каких-то математических операций — трансформировать.
Технология in-memory заключается в том, что для трансформации в оперативную память единовременно загружаются все данные из разных источников. После этого трансформацию можно выполнить «на лету», без запросов к диску. Например, кликом выбрать измерение и сразу получить график, который будет отображать значения показателей в нужном разрезе. Благодаря тому, что все данные уже в оперативной памяти, аналитическому приложению не нужно делать запросы к жесткому диску для получения новой информации.
Это вступление должно помочь мне рассказать о том, как и почему менялись технологии, лежащие в основе современных аналитических решений.
Финансовая ловушка в Яндекс.Деньги
3 min
Привет, Хабр! Хотел бы поделиться с вами одной особенностью Яндекс.Денег, которая выглядит, как ловушка для ваших денег и, на мой взгляд, является хорошим примером непродуманного UX. Хочется верить, что это было сделано не нарочно, а эта небольшая статья или как-то оградит часть аудитории хабра (из ближнего зарубежья) от этой ловушки или же как-то сподвигнет Яндекс на улучшение этого момента.
Итак, по существу. Вчера впервые зарегистрировался на Яндекс.Деньгах, тут же перевел туда деньги со своей карты, для этого почему-то (!!!) не потребовалось указывать своих данных. Далее я попробовал совершить перевод денег и тут я понял, что сделать этого не могу, так как нужно было уже указать паспортные данные. Проблема заключалась в том, что я не являюсь гражданином РФ и проживаю в Литве, методы прохождения идентификации не предполагают быстрого и относительно недорогого решения проблемы, потому что ближайший город, где это можно сделать — это Рига (Латвия). И, наконец, окончательная засада заключается в том, что вернуть деньги на свою же карту (с которой было осуществлено пополнение) я тоже не могу, так как нужно пройти идентификацию. Замкнутый круг.
Особенности национального распознавания образов
4 min
Recovery Mode
«Когда я слышу про распознавание образов, я никогда не спрашиваю, хорошие там алгоритмы или плохие. Я спрашиваю только, отличают ли они мотоцикл от трактора.»©
Зачем вам служба поддержки, которая не поддерживает?
12 min
Компании анонсируют искусственный интеллект в своей автоматизации, рассказывают о том, как они внедрили пару крутых систем обслуживания клиентов, но, звоня в техподдержку, мы продолжаем страдать и слушать страдающие голоса операторов с выстраданными скриптами. Причём вы наверняка заметили, что мы, айтишники, гораздо острее воспринимаем и оцениваем работу многочисленных служб клиентской поддержки сервис-центров, ИТ-аутсорсеров, автосервисов, справочных служб операторов связи, включая саппорт компании, в которой мы работаем или которой руководим.
Так в чём дело? Почему звонок техподдержки / в техподдержку — это почти всегда повод для тяжёлого вздоха и какая-то обречённая необходимость? Мы кое-что знаем о причинах.
Техподдержка мечты из нашего детства
Так в чём дело? Почему звонок техподдержки / в техподдержку — это почти всегда повод для тяжёлого вздоха и какая-то обречённая необходимость? Мы кое-что знаем о причинах.
Техподдержка мечты из нашего детства
Как мы собирали данные по рекламным кампаниям с интернет-площадок (тернистый путь к продукту)
12 min
Кажется, что сфера интернет-рекламы должна быть максимально технологичной и автоматизированной. Ещё бы, ведь там работают такие гиганты и эксперты в своём деле, как Яндекс, Mail.Ru, Google и Facebook. Но, как оказалось, нет предела совершенству и всегда есть что автоматизировать.
Источник
Коммуникационная группа Dentsu Aegis Network Russia — крупнейший игрок на рекламном digital рынке и активно инвестирует в технологии, пытаясь в оптимизировать и автоматизировать свои бизнес-процессы. Одной из нерешенных задач рынка интернет-рекламы стала задача сбора статистики по рекламным кампаниям с разных интернет-площадок. Решение этой задачи в итоге вылилось в создание продукта D1.Digital (читать как ДиВан), о разработке которого мы и хотим рассказать.
Источник
Коммуникационная группа Dentsu Aegis Network Russia — крупнейший игрок на рекламном digital рынке и активно инвестирует в технологии, пытаясь в оптимизировать и автоматизировать свои бизнес-процессы. Одной из нерешенных задач рынка интернет-рекламы стала задача сбора статистики по рекламным кампаниям с разных интернет-площадок. Решение этой задачи в итоге вылилось в создание продукта D1.Digital (читать как ДиВан), о разработке которого мы и хотим рассказать.
Индексы в PostgreSQL — 8
11 min
Мы уже рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, интерфейс методов доступа и все основные методы доступа, как то: хеш-индексы, B-деревья, GiST, SP-GiST и GIN. А в этой части посмотрим на превращение джина в ром.
RUM
Хоть авторы и утверждают, что джин — могущественный дух, но тема напитков все-таки победила: GIN следующего поколения назвали RUM.
Этот метод доступа развивает идею, заложенную в GIN, и позволяет выполнять полнотекстовый поиск еще быстрее. Это единственный метод в этой серии статей, который не входит в стандартную поставку PostgreSQL и является сторонним расширением. Есть несколько вариантов его установки:
- Взять пакет yum или apt из репозитория PGDG. Например, если вы ставили PostgreSQL из пакета postgresql-10, то поставьте еще postgresql-10-rum.
- Самостоятельно собрать и установить из исходных кодов на github (инструкция там же).
- Пользоваться в составе Postgres Pro Enterprise (или хотя бы читать оттуда документацию).
Ограничения GIN
Какие ограничения индекса GIN позволяет преодолеть RUM?
Во-первых, тип данных tsvector, помимо самих лексем, содержит информацию об их позициях внутри документа. В GIN-индексе, как мы видели в прошлый раз, эта информация не сохраняются. Из-за этого операции фразового поиска, появившиеся в версии 9.6, обслуживается GIN-индексом неэффективно и вынуждены обращаться к исходным данным для перепроверки.
Во-вторых, поисковые системы обычно возвращают результаты в порядке релевантности (что бы это ни означало). Для этого можно пользоваться функциями ранжирования ts_rank и ts_rank_cd, но их приходится вычислять для каждой строки результата, что, конечно, медленно.
Метод доступа RUM в первом приближении можно рассматривать как GIN, в который добавлена позиционная информация, и который поддерживает выдачу результата в нужном порядке (аналогично тому, как GiST умеет выдавать ближайших соседей). Пойдем по порядку.
Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе
4 min
Translation
Нет времени объяснять, вот главные постулаты сегодняшнего перевода:
Под катом – подробности исследования и инсайты от ученых. Приятного чтения!
- чат-боты не имеют предельных издержек и продают в 4 раза больше, чем люди;
- вероятность продажи падает на 79%, если люди понимают, что говорят с роботом;
- потребители воспринимают роботов как менее компетентных и эмпатичных.
Под катом – подробности исследования и инсайты от ученых. Приятного чтения!
Блокировки в PostgreSQL: 4. Блокировки в памяти
11 min
Напомню, что мы уже поговорили о блокировках отношений, о блокировках на уровне строк, о блокировках других объектов (включая предикатные), и о взаимосвязи разных типов блокировок.
Сегодня я заканчиваю этот цикл статьей про блокировки в оперативной памяти. Мы поговорим о спин-блокировках, легких блокировках и закреплении буфера, а также про средства мониторинга ожиданий и семплирование.
Сегодня я заканчиваю этот цикл статьей про блокировки в оперативной памяти. Мы поговорим о спин-блокировках, легких блокировках и закреплении буфера, а также про средства мониторинга ожиданий и семплирование.
Анализ «Эффекта пикабу»
3 min
После запуска приложения всегда встает вопрос, откуда брать пользователей. В этой статье хотел бы поделиться своим опытом, как на старте проекта без денежных вложений я получил неплохой стартовый трафик.
Реверс инжиниринг протокола активации Яндекс.Станции
4 min
«Яндекс.Станция» — умная колонка с голосовым помощником Алиса. Чтобы её активировать, нужно поднести телефон и проиграть звук из приложения «Яндекс». Под катом я расскажу, как устроен этот сигнал, про пароль от WiFi в открытом виде и попробую развить идею передачи данных через звук.
Параметризация нейросетью физической модели для решения задачи топологической оптимизации
10 min
Недавно на arXiv.org была загружена статья с не очень интригующим названием "Neural reparameterization improves structural optimization" [arXiv:1909.04240]. Однако оказалось, что авторы, по сути, придумали и описали весьма нетривиальный метод использования нейросети для получения решения задачи структурной/топологической оптимизации физических моделей (хотя и сами авторы говорят, что метод более универсален). Подход очень любопытный, результативный и судя по всему, — совершенно новый (впрочем, за последнее не поручусь, но ни авторы работы, ни сообщество ODS, ни я, аналогов припомнить не смогли), поэтому его может быть полезно знать интересующимся как использованием нейросетей, так и решением разнообразных задач оптимизации.