Привет, Хабр, давно не виделись. В этом посте мне хотелось бы рассказать о таком относительно новом понятии в машинном обучении, как transfer learning. Так как я не нашел какого-либо устоявшегося перевода этого термина, то и в названии поста фигурирует хоть и другой, но близкий по смыслу термин, который как бы является биологической предпосылкой к формализации теории передачи знаний от одной модели к другой. Итак, план такой: для начала рассмотрим биологические предпосылки; после коснемся отличия transfer learning от очень похожей идеи предобучения глубокой нейронной сети; а в конце обсудим реальную задачу семантического хеширования изображений. Для этого мы не будем скромничать и возьмем глубокую (19 слоев) сверточную нейросеть победителей конкурса imagenet 2014 года в разделе «локализация и классификация» (Visual Geometry Group, University of Oxford), сделаем ей небольшую трепанацию, извлечем часть слоев и используем их в своих целях. Поехали.
Игорь Олейник
@IgorOleynick
User
Нейронные сети, «вредные» советы
6 min
169KИсторически, искусственные нейронные сети за свою уже более чем полувековую историю испытывали как периоды стремительных взлетов и повышенного внимания общества, так и сменявшие их периоды скепсиса и равнодушия. В хорошие времена ученым и инженерам кажется, что наконец-то найдена универсальная технология, способная заменить человека в любых когнитивных задачах. Как грибы после дождя, появляются различные новые модели нейронных сетей, между их авторами, профессиональными учеными-математиками, идут напряженные споры о большей или меньшей степени биологичности предложенных ими моделей. Профессиональные ученые-биологи наблюдают эти дискуссии со стороны, периодически срываясь и восклицая «Да такого же в реальной природе не бывает!» – и без особого эффекта, поскольку нейросетевики-математики слушают биологов, как правило, только тогда, когда факты биологов согласуются с их собственными теориями. Однако, с течением времени, постепенно накапливается пул задач, на которых нейронные сети работают откровенно плохо и энтузиазм людей остывает.
Юзабилити и дизайн не дадут интернет-магазину прибылей!
8 min
15KВ Рунете и Уанете последнее время придается огромное значение юзабилити и дизайну, как инструментам, способным увеличить продажи интернет-магазинов. Приуменьшать значение юзабилити или дизайна в интернет-магазине, как фактор высоких продаж – глупо. Но я хочу обратить внимание на то, что большинство владельцев магазинов, особенно начинающих, уделяют юзабилити и дизайну первостепенное значение. Создается впечатление, что руководители магазинов забывают о логистике, бухгалтерии, ассортименте, директ-маркетинге, эвент-маркетинге и контенте (я бы даже ввел новое определение контент-маркетинг).
Даже руководители с опытом, когда возникает вопрос “а чтобы нам сделать сайтом, чтобы заказов стало больше” в первую очередь задумываются о юзабилити и дизайне, забывая о том, что покупатель приходит в магазин за товаром; а заказ делает, только получив необходимую ему информацию, а вовсе не за тем, чтобы супер-удобно в 5 сек. сделать заказ или порадоваться красивому “уникальному” дизайну и другим дизайнерским приблудам.
Статистика многих магазинов показывает, что раз уж собравшись покупать (а значит, принял твердое решение) клиент будет преодолевать проблемы, возникающие во время оформления заказа. Попытки 3-4 он сделает (не считая обязательной регистрации).
Что же в интернет-магазине играет наиболее важную роль: юзабилити, дизайн, работа с клиентами или менеджмент? (под менеджментом я понимаю логистику, бухгалетрию, товарооборот, персонал и другие факторы напрямую влияющие на качество работы компании)
Начать хочу с напоминания: интернет-магазин – это в меньше степени сайт, а в большей степени то, что твориться в офисе компании. Но почему я начинаю так издалека? Потому что хочу дать вам понять, откуда растет корень всех проблем и удач, так сказать начать с истоков, чтобы понять суть вопроса максимально эффективно.
Сайт или компания – курица или яйцо – что первее?
Даже руководители с опытом, когда возникает вопрос “а чтобы нам сделать сайтом, чтобы заказов стало больше” в первую очередь задумываются о юзабилити и дизайне, забывая о том, что покупатель приходит в магазин за товаром; а заказ делает, только получив необходимую ему информацию, а вовсе не за тем, чтобы супер-удобно в 5 сек. сделать заказ или порадоваться красивому “уникальному” дизайну и другим дизайнерским приблудам.
Статистика многих магазинов показывает, что раз уж собравшись покупать (а значит, принял твердое решение) клиент будет преодолевать проблемы, возникающие во время оформления заказа. Попытки 3-4 он сделает (не считая обязательной регистрации).
Что же в интернет-магазине играет наиболее важную роль: юзабилити, дизайн, работа с клиентами или менеджмент? (под менеджментом я понимаю логистику, бухгалетрию, товарооборот, персонал и другие факторы напрямую влияющие на качество работы компании)
Начать хочу с напоминания: интернет-магазин – это в меньше степени сайт, а в большей степени то, что твориться в офисе компании. Но почему я начинаю так издалека? Потому что хочу дать вам понять, откуда растет корень всех проблем и удач, так сказать начать с истоков, чтобы понять суть вопроса максимально эффективно.
Сайт или компания – курица или яйцо – что первее?
Идеальное собеседование айтишника
6 min
84K
Tutorial
– Папа, а идеальное собеседование существует?
– Нет, сынок, это фантастика.
(с)
Идеальные собеседования, в отличие от сусликов, практически никогда не встречаются в дикой ИТ-среде. Но стремление к лучшему вымирать не должно, поэтому предлагаем вашему вниманию несколько советов на тему того, как провести идеальное собеседование.
– Нет, сынок, это фантастика.
(с)
Идеальные собеседования, в отличие от сусликов, практически никогда не встречаются в дикой ИТ-среде. Но стремление к лучшему вымирать не должно, поэтому предлагаем вашему вниманию несколько советов на тему того, как провести идеальное собеседование.
Хороший пользовательский интерфейс
7 min
120K
Translation
Вольный перевод статьи Якуба Линовски — «A Good User Interface».
Хороший пользовательский интерфейс обладает высокими показателями конверсии и прост в использовании. Другими словами, он хорош как для бизнеса, а так и для людей, которые им пользуются. Ниже вашему вниманию предлагается ряд практических идей, которые вы можете попробовать применить.
Хороший дизайн интерфейсов. Часть 3
5 min
76K
Tutorial
Translation
Это третья часть переведённых заметок «Good User Interface». Первые 16 частей уже ранее перевели наши коллеги из ADV на Хабре, а вторые 11 перевели мы.
Идея 28
Выбор по-умолчанию или самозаполняющиеся поля с обучением сокращают объем работы, которую должен проделать пользователь. Это стандартная техника, помогающая людям продвигаться по формам быстрее, учитывая, что их время ограничено. Одна из наиболее отвратительных вещей с точки зрения дизайна интерфейсов и конверсии посетителей в клиентов — это снова и снова просить пользователей предоставить данные, которые они уже указали ранее. Старайтесь делать поля, которые будут сами заполняться самыми популярными или уже известными значениями, а не просите людей их каждый раз заполнять. Чем меньше работы — тем лучше.
Идея 28
Используйте варианты по-умолчанию, не заставляя людей выбирать
Выбор по-умолчанию или самозаполняющиеся поля с обучением сокращают объем работы, которую должен проделать пользователь. Это стандартная техника, помогающая людям продвигаться по формам быстрее, учитывая, что их время ограничено. Одна из наиболее отвратительных вещей с точки зрения дизайна интерфейсов и конверсии посетителей в клиентов — это снова и снова просить пользователей предоставить данные, которые они уже указали ранее. Старайтесь делать поля, которые будут сами заполняться самыми популярными или уже известными значениями, а не просите людей их каждый раз заполнять. Чем меньше работы — тем лучше.
Видеоанализ в системах защиты периметра
8 min
15KНа сегодняшний день защита периметра является основным приложением профессиональной видеоаналитики (если не включать в это понятие задачу распознавания номерных знаков автомобилей). В отличие от систем видеоанализа, используемых в общественных местах, периметральная видеоаналитика решает более конкретную и простую задачу — первичное обнаружение человека или транспортного средства в стерильное зоне. В нашей первой публикации в 2009 году мы рассмотрели общие проблемы периметральной видеоаналитики и оценки ее точности.
Главным отличием периметральной видеоаналитики от обыкновенного детектора движения является необходимость стабильного обнаружения объекта интереса (цели) на динамическом фоне, изменения которого обусловлены окружающей средой. Видеоаналитика не должна реагировать на изменения освещения, тени, движение растений, животных, насекомых, птиц, осадки, дрожание камеры от ветра, но при этом должна сохранить высокую чувствительность по отношению к потенциальным нарушителям периметра.
Подготовленный нарушитель может выглядеть совершенно непредсказуемо для разработчика видеоаналитики, и «заточка» детектора для снижения частоты ложных срабатываний, например, под идущего человека не обеспечит адекватной срабатывания видеоаналитики в случае, если нарушитель будет ползти или двигаться в группе людей.
Интегральный характеристикой точности видеоаналитики для периметра является показатель F1, используемых в тестах i-LIDS, который зависит от частот ошибок I и II рода, а так же от времени реакции системы. Срыв слежения за целью приводит к повторному срабатыванию, что считается ошибкой I рода. Поэтому слежение является важной составляющей периметральной видеоаналитики (в отличие от обыкновенного детектора движения).
Настоящая статья дополняет вышеуказанную публикацию современными тенденциями отрасли и более подробно рассказывает о востребованных функциях видеоаналитики в системах защиты периметра.
Главным стимулом применения сенсоров, работающих в различных диапазонах спектра, является обеспечение всепогодного режима работа и/или увеличения дальности действия камеры. На периметрах применяются фиксированные камеры ближний инфракрасной, средней тепловизионной и дальней тепловизионной областей спектра. Как показано на рисунках рис. 1-3, сенсоры формируют изображение различной информативности и требуют адаптации видеоаналитики к специфическим особенностям наблюдения в каждом диапазоне спектра. Здесь наиболее сложными задачами являются: детектирование целей при неблагоприятном соотношении сигнал/шум, слежение за слабоконтрастными целями на большой дальности (при существенной амплитуде дрожания изображения). Так же имеет место сложная отраслевая специфика: например, при мониторинге периметра железнодорожного полотна, видеоаналитика не должна реагировать на поезда и создаваемые им помехи (тени, вихри снега, сильные вибрации камеры).
Рисунок 1 Наблюдение в зоне ближней инфракрасной области спектра: велосипедист на пересеченной местности, катер на воде, человек на мосту
Главным отличием периметральной видеоаналитики от обыкновенного детектора движения является необходимость стабильного обнаружения объекта интереса (цели) на динамическом фоне, изменения которого обусловлены окружающей средой. Видеоаналитика не должна реагировать на изменения освещения, тени, движение растений, животных, насекомых, птиц, осадки, дрожание камеры от ветра, но при этом должна сохранить высокую чувствительность по отношению к потенциальным нарушителям периметра.
Подготовленный нарушитель может выглядеть совершенно непредсказуемо для разработчика видеоаналитики, и «заточка» детектора для снижения частоты ложных срабатываний, например, под идущего человека не обеспечит адекватной срабатывания видеоаналитики в случае, если нарушитель будет ползти или двигаться в группе людей.
Интегральный характеристикой точности видеоаналитики для периметра является показатель F1, используемых в тестах i-LIDS, который зависит от частот ошибок I и II рода, а так же от времени реакции системы. Срыв слежения за целью приводит к повторному срабатыванию, что считается ошибкой I рода. Поэтому слежение является важной составляющей периметральной видеоаналитики (в отличие от обыкновенного детектора движения).
Настоящая статья дополняет вышеуказанную публикацию современными тенденциями отрасли и более подробно рассказывает о востребованных функциях видеоаналитики в системах защиты периметра.
Тенденция 1. Различные спектры наблюдения
Главным стимулом применения сенсоров, работающих в различных диапазонах спектра, является обеспечение всепогодного режима работа и/или увеличения дальности действия камеры. На периметрах применяются фиксированные камеры ближний инфракрасной, средней тепловизионной и дальней тепловизионной областей спектра. Как показано на рисунках рис. 1-3, сенсоры формируют изображение различной информативности и требуют адаптации видеоаналитики к специфическим особенностям наблюдения в каждом диапазоне спектра. Здесь наиболее сложными задачами являются: детектирование целей при неблагоприятном соотношении сигнал/шум, слежение за слабоконтрастными целями на большой дальности (при существенной амплитуде дрожания изображения). Так же имеет место сложная отраслевая специфика: например, при мониторинге периметра железнодорожного полотна, видеоаналитика не должна реагировать на поезда и создаваемые им помехи (тени, вихри снега, сильные вибрации камеры).
Рисунок 1 Наблюдение в зоне ближней инфракрасной области спектра: велосипедист на пересеченной местности, катер на воде, человек на мосту
Многокамерная видеоаналитика
5 min
24KВ первой публикации Хабросообществу мы хотим рассказать об интереснейшем направлении работы компании «Синезис» — многокамерном видеоанализе, точнее, многокамерном алгоритме сопровождения объектов.
Наш коллектив занимается прикладными исследованиями в области видеоаналитики и разрабатывает быстродействующие алгоритмы машинного зрения для автоматической классификации ситуаций по данным поточного видео. Самые интересные результаты мы планируем освещать в корпоративном блоге. Будем благодарны за идеи и критику.
Наш коллектив занимается прикладными исследованиями в области видеоаналитики и разрабатывает быстродействующие алгоритмы машинного зрения для автоматической классификации ситуаций по данным поточного видео. Самые интересные результаты мы планируем освещать в корпоративном блоге. Будем благодарны за идеи и критику.
Алгоритмы о выборе дороги и сетях. Сети Штейнера. Лекция Владимира Протасова в Яндексе
6 min
35KСегодня мы поговорим об одной из первых задач теории больших сетей, которая может быть решена полностью на самом простом базовом уровне, но которая от этого не становится менее интересной. Это задача о кратчайшей системе дорог или задача Штейнера.
Впервые она появилась, когда еще никаких практических надобностей для больших сетей не было: в тридцатые годы XX века. На самом деле Штейнер начал ее изучать еще раньше, в XIX веке. Это была чисто геометрическая задача, практические приложения которой стали известны только несколько десятилетий спустя.
Разговор пойдет о той области математики, которая впоследствии выросла в теорию больших сетей и разбилась на несколько областей. Это прикладная отрасль, которая задействует очень много методов из других математических дисциплин: дискретной математики, теории графов, функционального анализа, теории чисел и т.д. Бурное развитие теории больших сетей пришлось на конец девяностых и начало двухтысячных годов. Связано это конечно, с прикладными задачами: развитием интернета, мобильной связи, транспортных задач для больших городов. Кроме того теория сетей используется в биологии (нейронные сети), при построении больших электронных плат и т.п.
Сама задача формулируется очень просто. Есть несколько точек на плоскости, которые нужно связать системой дорог наименьшей суммарной длины таким образом, чтобы по этим дорогам можно было из каждой точки добраться в любую другую. Число точек конечно.
Начать рассказ стоит с истории о том, как на Малом мехмате двум группам учеников – восьмиклассникам и одиннадцатиклассникам дали решать одну и ту же задачу. Четыре деревни расположены в вершинах квадрата со стороной четыре километра. Существует ли система дорог, которая связывала бы все эти деревни между собой и имела бы суммарную длину не превосходящую 11 километров.
Впервые она появилась, когда еще никаких практических надобностей для больших сетей не было: в тридцатые годы XX века. На самом деле Штейнер начал ее изучать еще раньше, в XIX веке. Это была чисто геометрическая задача, практические приложения которой стали известны только несколько десятилетий спустя.
Разговор пойдет о той области математики, которая впоследствии выросла в теорию больших сетей и разбилась на несколько областей. Это прикладная отрасль, которая задействует очень много методов из других математических дисциплин: дискретной математики, теории графов, функционального анализа, теории чисел и т.д. Бурное развитие теории больших сетей пришлось на конец девяностых и начало двухтысячных годов. Связано это конечно, с прикладными задачами: развитием интернета, мобильной связи, транспортных задач для больших городов. Кроме того теория сетей используется в биологии (нейронные сети), при построении больших электронных плат и т.п.
Сама задача формулируется очень просто. Есть несколько точек на плоскости, которые нужно связать системой дорог наименьшей суммарной длины таким образом, чтобы по этим дорогам можно было из каждой точки добраться в любую другую. Число точек конечно.
Начать рассказ стоит с истории о том, как на Малом мехмате двум группам учеников – восьмиклассникам и одиннадцатиклассникам дали решать одну и ту же задачу. Четыре деревни расположены в вершинах квадрата со стороной четыре километра. Существует ли система дорог, которая связывала бы все эти деревни между собой и имела бы суммарную длину не превосходящую 11 километров.
История создания торрент-рендера для 3ds max
5 min
61KВсем привет, хочу поведать хабру об одном необычном сетевом сервисе и процессе его разработки. Но сперва пару слов непосредственно обо мне — я прикладной программист MAXScript (это встроенный в 3ds max скриптовый язык), а 3ds max это один из популярнейших пакетов для создания разнообразной 3d-графики и в нем, естественно, есть такая штука как рендеринг, из-за которой собственно все ниженаписанное и делалось.
Идея
Начался процесс с одной идеи, которая пришла мне в голову совершенно внезапно поздней ночью 30 ноября 2010 года и вылилась на следующий день вот в такой пост на форуме 3dcenter.ru:
01/12/2010, 12:49
Пришла эта мысль в голову и не вылазит. Хочу обсудить с сообществом полезность и целесообразность. Основную часть технических подробностей пока опускаю, но сделать сие вполне реально либо в качестве плагина (SDK), либо даже скрипта (MAXScript).
Итак, смысл в том, чтобы бесплатно (или не очень) использовать чужие компы для рендера своих сцен. Есть система рейтинга, т.е. нельзя долго рендерить свое («качать»), но не рендерить чужое («раздавать»). Для тех, кто боится, что его сцены или текстуры будут использовать чужие нехорошие люди, предусмотрена защита — координаты всех объектов сцены изначально обнуляются, правильные координаты шифруются и передаются на рендер отдельным файлом, текстуры бьются на маленькие квадратики и собираются в одну тоже только перед рендером. Показ самой визуализации (VFB) можно отключить, т.е. человек даже не видит, что он рендерит. Аналогичные действия происходят и после рендера — изображение автоматически разбивается на кусочки (либо просто перемешиваются пиксели по какому-то закону) и собрать его правильно можно только на стороне автора сцены. Для альтруистов есть возможность отключения защиты, т.е. сцена с барахлом передается в свободном доступе. Защита может быть и другая, и вообще все что я пишу еще до конца не обдумано — только варианты.
…
Ну вот в общем как-то так, прошу не кидаться помидорами, и, если велосипед я не изобрел, то обсудим, насколько вообще жизнеспособна эта идея.
Как мы спасали глаза с OpenCV
10 min
35KМатериалы этого поста задержались с выходом в свет на 4 месяца. Мы — молодая команда разработчиков, и только учимся нарушать dead-лайны, но кажется, что получается уже неплохо. Предыстория в этой статье, где мы и обещали выложить продолжение. Рассказ пойдёт о том, как же наше приложение работает (или не работает, решать читателю).
Какое приложение? Мы — команда проекта Viewaide (бывший EyeDoc) и пишем софт, который при помощи веб-камеры определяет параметры усталости глаз и выводит уведомления, задача которых снизить риск ухудшения зрения вследствие долгой работы у монитора. Чем 100 раз услышать, лучше 1 раз увидеть.
Скачать и попробовать можно по этой ссылке, как говорится, “бесплатно, без смс”. Кроме софта, у нас имеется ещё и часть web-сервиса, но обо всём по порядку.
Какое приложение? Мы — команда проекта Viewaide (бывший EyeDoc) и пишем софт, который при помощи веб-камеры определяет параметры усталости глаз и выводит уведомления, задача которых снизить риск ухудшения зрения вследствие долгой работы у монитора. Чем 100 раз услышать, лучше 1 раз увидеть.
Скачать и попробовать можно по этой ссылке, как говорится, “бесплатно, без смс”. Кроме софта, у нас имеется ещё и часть web-сервиса, но обо всём по порядку.
Кандидатская диссертация.Инструкция по корчеванию научных пней.Часть 1
10 min
75K
Tutorial
Спасибо тем Хабра-пользователям, которые создали посты, являющиеся путеводителями в этом нелегком деле! Выражаю уважение тем, кто прошел через все трудности, связанные с написанием диссертации и получил-таки долгожданную корочку и самоудовлетворение.
Как показывает практика, большинство людей (увы!) бросают свои диссертации, не дойдя до защиты. Почему так происходит?
Всем известно, что диссертация — процесс очень трудоемкий и отнимает огромное количество свободного времени. А также порой очень трудно себя заставлять заниматься диссертацией. Потому что кандидат наук автоматически сверхуспешным человеком не становится. Диссертацию еще необходимо реализовать. А еще диссертацию писать трудно, потому что…
Впрочем, все вышеописанное Вам хорошо известно, и об этом ни раз было написано на Хабре.
В этом посте не будет инструкций о том, как выбирать тему диссертации, расставлять приоритеты. Здесь не будет советов о том, как организовать первый, второй, третий и прочие годы обучения…
А будет перечень проблем и опасностей, возникающих на пути соискателя (будем их называть пнями, чтобы было не так печально читать). К перечню прилагаются практические советы о том, как избежать этих опасностей и решить возникающие проблемы. Хочу поделиться с Вами своим успешным опытом и опытом своих друзей. В части №1 расскажу о корчевании пней на раннем этапе написания диссертации.
Почему посетители не становятся покупателями или 17 шагов на пути к идеальному интернет-магазину
7 min
16K Очень часто бывает так, что владелец интернет-магазина выделяет огромные деньги на рекламу — размещает свои товары в торговых сетях, даёт объявления в системах контекстной рекламы, ставит баннеры на сайтах близких по тематике. Все это, безусловно, привлекает огромное количество посетителей, но проблема в том, что лишь ничтожно малая часть из них действительно совершает заказ. Именно этой проблеме и посвящена данная статья.
Три правила проектирования интерфейсов с высокоскоростным пользовательским взаимодействием
9 min
40KЭта запись о том, как увеличить скорость навигации и взаимодействия пользователя с интерфейсом, не прибегая к оптимизациям вычислений и рендеринга. Рекомендации касаются приложений, где сервер используется только для получения данных, а вся логика интерфейса находится в самом приложении. Эта запись о преимуществе клиентских приложений над приложениями с плохо разделённой логикой, представлением и данными.
Особенно ценными рекомендации могут оказаться для тех, кому приходиться вести разработку или проектировать интерфейс, когда данные от сервера приходят не слишком быстро, а обращаться к нему чересчур часто нельзя.
Правила организации высокоскоростного взаимодействия пользователя с приложением можно сформулировать следующим образом:
Изложенная в этой заметке информация — это мой практический опыт проектирования и разработки интерфейса моего приложения для поиска и прослушивания музыки seesu.me. Приложения, в котором гармонично комбинируются огромные пласты данных из разрозненных сервисов, таких как last.fm, вконтакте, ex.fm, hypem.com, soundcloud.com, discogs.com, youtube.com
Особенно ценными рекомендации могут оказаться для тех, кому приходиться вести разработку или проектировать интерфейс, когда данные от сервера приходят не слишком быстро, а обращаться к нему чересчур часто нельзя.
Правила организации высокоскоростного взаимодействия пользователя с приложением можно сформулировать следующим образом:
- Вычисления не должны блокировать взаимодействие с интерфейсом и его рендеринг — пользователь всегда должен иметь возможность указать на фокус своих интересов.
- Страница объекта, к которому обратился пользователь, должна отображаться мгновенно, не дожидаясь загрузки данных, в которых нуждается объект.
- Запросы в сеть не должны уходить одной большой группой, не должны отправляться сразу; должны откладываться на небольшое время, складываться и приоритезироваться в случае необходимости.
Изложенная в этой заметке информация — это мой практический опыт проектирования и разработки интерфейса моего приложения для поиска и прослушивания музыки seesu.me. Приложения, в котором гармонично комбинируются огромные пласты данных из разрозненных сервисов, таких как last.fm, вконтакте, ex.fm, hypem.com, soundcloud.com, discogs.com, youtube.com
Создание своего банка, или Как обеспечить себе безбедную старость
15 min
354KНаблюдая за своими родителями-пенсионерами, а точнее за размерами их пенсий, я крепко задумываюсь о том, как обеспечить себе нечто оное в достойном меня размере. На государство в составе СНГ рассчитывать, похоже, не приходится. Значит, надо что-то делать самому! И начинать надо сейчас, пока мне 32 года, есть какой-никакой заработок и силы крутиться. Раньше были мысли, что я буду вечно молодым, вечно здоровым и все время что-то делать. Постепенно начинаю осознавать, что лет 20… 30 — и силы будут таять (или распыляться). Поэтому пару лет назад я начал понемногу что-то делать в этом направлении. Получил некоторый опыт, который может быть интересен уважаемому сообществу. Даже если для читателя вопрос пенсии сейчас звучит безумно абстрактно, то все равно рекомендую хотя бы пробежаться. Если бы я 5 лет назад почитал такой материал — я был бы уже существенно богаче!..
UPD: в статье добавил про смысл диверсификации, а то в комментариях много вопросов было…
UPD: в статье добавил про смысл диверсификации, а то в комментариях много вопросов было…
Как прочитать патент за одну минуту
3 min
39K
Tutorial
Translation
Допустим, кто-то подал на вас в суд за нарушение патента. Вам нужно выяснить, насколько все плохо. Или, например, ваш начальник дал вам поручение проверить, нарушает ли кто-либо патент, который вы когда-то получили. А вы совершенно ничего про это не помните, потому что в среднем на патентную экспертизу уходит около четырех лет и к тому времени, когда случится что-то интересное, вы обо всем этом благополучно забудете.
Или, например, читаете вы одну из восьмидесяти сиксилиардов историй на Slashdot, в которых используется название патента, чтобы порассуждать на тему из разряда «догадайтесь, какую простую вещь додумались запатентовать». При этом вы понимаете, что название — это еще не само изобретение, и вам любопытно, о чем же все-таки идет речь.
На полную оценку патента может уйти несколько часов или даже дней. Если времени у вас мало, вот неприлично быстрый способ выяснить, что представляет собой патент, меньше чем за одну минуту.
Или, например, читаете вы одну из восьмидесяти сиксилиардов историй на Slashdot, в которых используется название патента, чтобы порассуждать на тему из разряда «догадайтесь, какую простую вещь додумались запатентовать». При этом вы понимаете, что название — это еще не само изобретение, и вам любопытно, о чем же все-таки идет речь.
На полную оценку патента может уйти несколько часов или даже дней. Если времени у вас мало, вот неприлично быстрый способ выяснить, что представляет собой патент, меньше чем за одну минуту.
Написание диссертации. Инструкция к применению. Взгляд с другой стороны баррикад
12 min
199KНа Хабре регулярно появляются статьи, ориентированные на помощь при написании и защите диссертации (например, здесь и здесь). Лично мне в свое время помогли шуточные заповеди диссертанта, коим уже не один десяток лет (вариант, который впервые увидел я, был еще рукописным, причем потрепанным не хуже древнерусских летописей).
Да и вообще написание диссертации иногда полезно и с профессиональной точки зрения, когда, например, занимаешься наукоемким бизнесом (то, к чему в итоге я сам и пришел) и хочется впечатлить клиентов глубиной, шириной и высотой познаний и регалий.
Но тему самой процедуры написания диссертации захотелось немного дополнить взглядом с другой стороны. Так уж сложилось, что я не просто однажды сам написал диссертацию и забыл об этом, как о страшном сне, а в течение уже нескольких лет являюсь членом диссертационных советов – поэтому регулярно слышу и вижу проходящие защиты, и, соответственно, типовые проблемы, с ними связанные.
Ниже я постараюсь коротко описать основные моменты, на которые следует обратить внимание при подготовке и защите диссертации (в первую очередь кандидатской, конечно, т.к. те, кто пишут докторскую, уже, по идее, состоявшиеся ученые, и сами с усами).
При этом обращу внимание, что все нижесказанное ни в коей мере не официальная позиция ученых советов или, наоборот, тайное знание клана профессоров, а просто субъективное мнение отдельно взятого меня.
Десять смертных грехов в оценке трудоёмкости разработки программного обеспечения
6 min
52KВведение
В этом топике я хочу представить вам, дорогие читатели, пересказ вебинара от человека, чьё имя не нуждается в представлении. Для того, чтобы изложить часовой вебинар в виде небольшого топика, мне пришлось значительно ужать комментарии автора, поэтому я сознательно не помечаю топик как «перевод». В этот раз Стив МакКоннелл решил поделиться с нами своим опытом в виде коротких тезисов, в которых он отражает самые страшные ошибки при оценке трудоёмкости разработки программного обеспечения. В 1998 году читатели журнала Software Development назвали Стива одним из самых влиятельных людей в индустрии разработки программного обеспечения на равне с Биллом Гейтсом и Линусом Торвальдсом. Стив — автор книги «Software Estimation. Demystifying The Black Art» — одной из самых популярных книг в области оценки трудоёмкости разработки ПО. Надо признаться, что вебинар был проведён относительно давно (июнь 2009 года), но информация, представленная там, совсем не устарела. Сам топик будет построен следующим образом. Заголовки будут достаточно точно переведены из презентации, которую показывал Стив, а в остальном я постараюсь отразить только основные мысли, чтобы не перегружать топик. Если кто-то посчитает, что ту или иную мысль я излагаю неправильно — милости прошу в комментарии, можно будет меня поправить.
«Я бизнесмен»: как выиграть 300 000 на развитие бизнеса
1 min
4.9K«Я бизнесмен» — это конкурс видеороликов, который СКБ Контур проводит уже второй раз подряд. Принять участие в нём могут предприниматели, владеющие малым и средним бизнесом. Для этого необходимо снять на любую камеру видео с рассказом о своем деле длиною не более 3 минут и прислать его на сайт конкурса.
Главный приз — 300 000 рублей на развитие дела. Победителей определит голосование в интернете и жюри.
В прошлом году участниками стали свыше 160 владельцев бизнеса со всей страны.
Приглашаем индивидуальных предпринимателей и владельцев небольших компаний принять участие в конкурсе!
Видео для примера:
Главный приз — 300 000 рублей на развитие дела. Победителей определит голосование в интернете и жюри.
В прошлом году участниками стали свыше 160 владельцев бизнеса со всей страны.
Приглашаем индивидуальных предпринимателей и владельцев небольших компаний принять участие в конкурсе!
Видео для примера:
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Челябинск, Челябинская обл., Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity