В этой статье много замечательных моментов, которые показывают, почему тестирование улучшает доставку, производительность и долгосрочную прибыльность любого программного продукта или услуги для бизнеса всех видов и отраслей промышленности. Специально к старту нового потока нашего курса по ML и его расширенной версии Machine Learning и Deep Learning мы покажем, как с помощью PyTest создать эффективные тестовые функции для простого модуля машинного обучения.
User
Люди не меняют свою жизнь, потому что в глубине души знают — они фиговые специалисты
Сколько людей в стране не любят свою работу и вообще ненавидят свою жизнь? Три года назад мне в руки попало одно очень занятное исследование Google: Barriers, motives & triggers of entrepreneurship. Три тысячи респондентов, очищенная выборка, больше ста российских городов, интервью дольше 20 минут. Там были несколько чисел, которые меня, мягко говоря, ошеломили.
Как найти удаленную работу в зарубежной компании. 10 шагов
Каждый год Оксфордский словарь английского языка выбирает «Слово года». Но в 2020-м что-то пошло не так. Издательство Оксфордского университета описало 2020-й как «год, который лишил нас дара речи», и сказало, что к нему невозможно подобрать правильное слово.
Но на наш взгляд, такое слово всё-таки есть. С прошлого марта в мире резко возросло использование слова «удаленно». Большинство предприятий отошли от традиционной модели офисной работы и стали пытаться организовать труд сотрудников из дома. Для разработчиков из СНГ это прекрасная возможность начать работу в лучших мировых компаниях. Зарплаты за рубежом выше, а возможностей сейчас стало больше, чем когда-либо прежде.
Мы постоянно исследуем рынок. Публикуем сотни вакансий ежедневно. И сейчас 40% выручки получаем от иностранных компаний, которые в основном нанимают программистов для удаленной работы.
Вот несколько наблюдений о том, как разработчику найти удаленную работу в 2021 году. И большой список ресурсов, которые могут помочь вам получить хорошую должность.
Я живу, а они — умирают: бактерии в моем теле
Одна из самых значимых книг по проблеме долголетия людей «Этюды оптимизма» была написана великим русским естествоиспытателем, лауреатом Нобелевской премии И. И. Мечниковым. В своей работе он впервые предположил, что причиной страданий человека могут быть микробы кишечника, которые при неправильном их соотношении образуют яды, отравляя организм. Книга была написана еще в начале прошлого века. За 120+ лет наука ушла далеко вперед, теперь мы знаем, какие микробы ответственны за гнилостные процессы и можем контролировать их количество. Но мы всё ещё в начале большого пути по исследованию того микромира, который существует в нас и определяет не только наше физическое, но и психическое, и духовное здоровье.
Когда я говорю «мы», я имею в виду учёных в целом и учёных-биологов из Новосибирского Академгородка в частности, одним из которых я и являюсь. Мы рассматриваем микробиоту, то есть совокупность всех микроорганизмов, населяющих человека, как целостный метаболически активный орган. Этот орган подвижен в своем составе и зависим от множества факторов — состояния здоровья человека, его диеты, качества продуктов, климата, образа жизни и даже социального окружения. Лично я живу с идеей «причинения пользы» людям через эту научную область — я вижу, как культура заботы о микробиоме улучшает качество жизни здоровых людей и облегчает состояние больных. Научно-прикладной фундамент этой темы мы с коллегами прорабатываем с 1992 года, работая над живыми пробиотиками серии «Биовестин». Здесь я хочу рассказать подробнее о том, как и зачем восстанавливать и поддерживать этот орган под названием микробиом — и, возможно, посеять в вас живой интерес к моей теме.
Обновление версий PostgreSQL, или Как не уронить базу при update?
Классические задачи Computer Science на языке Python. Обзор книги
Одной из самых интересных наших книг по Python в течение уходящего года оставались "Классические задачи Computer Science на языке Python" от Дэвида Копеца.
Для тех, кто еще не успел ознакомиться с этой книгой, предлагаем ее обзор, написанный по оригинальному изданию в октябре 2019 года. Также можно ознакомиться с небольшим обсуждением на Reddit. Также все желающие могут высказаться по поводу допечатки — для этого в конце статьи поставлена голосовалка.
Помощник в проведении технического интервью и совместный кодинг
UPD: обновил превью на новую. meet2code.com
Сколько мне довелось пройти технических собеседований на фронтенд-разработчика, столько разных способов и инструментов на них использовали интервьюеры.
Чат в одном месте, созвон в другом, кодинг в третьем. «Что-то не работает этот сервис, а расшарь-ка экран. Код решения отвалился, ну напиши снова…» И без того стрессовая ситуация для кандидата превращается в неприятную карусель.
И по такому же сценарию выстроена структура интервью — чаще хаос, перескакивания с темы на тему.
Я пытаюсь сделать простой, удобный и бесплатный сервис для технического собеседования, как для интервьюера, так и для кандидата. Всё в одном месте для всех: заметки, отчет и прочие фичи для интервьюера, и удобный редактор, полноценный и красивый фидбек на почту и т.п. для кандидата.
Чтобы всё было предсказуемо и по стандартам, ведь столько статей о правильном проведении интервью написано на хабре. Есть чем вдохновляться.
Назвал его Meet2Code.
Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 1. Краткий обзор
1.1 Что такое Decision Tree?
1.1.1 Пример Decision Tree
Например, у нас есть следующий набор данных (дата сет): погода, температура, влажность, ветер, игра в гольф. В зависимости от погоды и остального, мы ходили (〇) или не ходили (×) играть в гольф. Предположим, что у нас есть 14 сложившихся вариантов.
Из этих данных мы можем составить структуру данных, показывающую, в каких случаях мы шли на гольф. Такая структура из-за своей ветвистой формы называется Decision Tree.
Например, если посмотреть на Decision Tree, изображенный на картинке выше, мы поймем, что сначала проверяли погоду. Если было ясно, мы проверяли влажность: если она высокая, то не шли играть в гольф, если низкая — шли. А если погода была облачная, то шли играть в гольф вне зависимости от других условий.
Взять, разобраться и настроить свой домашний кинотеатр: 10 экспертных обзоров и руководств
Ранее мы обсудили выбор между смарт-тв и классическим телевизором, плюс — затронули тему акустической подготовки помещения. Продолжаем анализировать компоненты домашнего кинотеатра — говорим о настройке картинки телевизора, 4k-проекторах, экранах для них, точечно затрагиваем тему саундбаров и делимся выпусками подкаста о строительстве кинозала.
Как трекать людей в масках или универсальный подход к трекингу объектов произвольной природы
Введение
С тех пор, как нейронные сети начали набирать популярность, большинство инженеров стали решать многие из задач ПО в области Public Safety методами deep learning. Несмотря на то что у нейросетей нет конкурентов в вопросах обнаружения (detection) и распознавания (identification) объектов, всё же они не могут похвастаться способностью анализировать и рассуждать, а лишь создают закономерности, которые не всегда можно понять или интерпретировать.
Мы придерживаемся такого мнения: для трекинга нескольких объектов более эффективными будут интерпретируемые и предсказуемые подходы, такие как, например, метод вероятностной ассоциации данных (probabilistic data association approach).
О точности трекинга и преимуществах выбранного нами подхода наглядно (подробнее в посте):
Сравнение популярного трекера Re3 (слева) и нашего компонента AcurusTrack (справа)
Дисклеймер: этот пост не претендует на почетный статус “средства от всех бед в Public Safety Software”. Мы также не заявляем, что изобрели что-либо новое. Мы лишь приводим примеры некоторых популярных подходов к решению задачи мультитрекинга, анализируем их и предлагаем собственную практическую реализацию.
Целиком проект лежит на GitHub.
Книга «BPF для мониторинга Linux»
Apache Airflow: делаем ETL проще
Привет, я Дмитрий Логвиненко — Data Engineer отдела аналитики группы компаний «Везёт».
Я расскажу вам о замечательном инструменте для разработки ETL-процессов — Apache Airflow. Но Airflow настолько универсален и многогранен, что вам стоит присмотреться к нему даже если вы не занимаетесь потоками данных, а имеете потребность периодически запускать какие-либо процессы и следить за их выполнением.
И да, я буду не только рассказывать, но и показывать: в программе много кода, скриншотов и рекомендаций.
Что обычно видишь, когда гуглишь слово Airflow / Wikimedia Commons
Если вы используете моки, то вы хоть что-то тестируете?
Было ли у вас ощущение, что ради тестирования вы делаете код труднее для чтения? Допустим, у вас есть код, который ещё не тестировался. У него есть ряд побочных эффектов, и вас просят сначала прогнать тесты. Вы начинаете следовать советам вроде передачи глобальных переменных в виде параметров или извлечения проблемных побочных эффектов, чтобы сделать вместо них заглушки в тестах.
Но чем дальше вы заходите, тем больше чувствуете себя не в своей тарелке. У вас скапливается куча заглушек для состояний и данных, которые позволяют писать быстрые и надёжные модульные тесты. В результате создаётся ощущение, что вы создали совершенно другой класс, который неточно воспроизводит реальный код.
Вы останавливаетесь и задумываетесь: «Допустимо ли менять сигнатуры кода ради тестирования? Тестирую ли я реальный код или совершенно другой класс, в котором не происходит то, что нужно?» Перед вами может возникнуть дилемма. Вы уверены, что стоит и дальше придерживаться этого подхода? Или это потеря времени?
Вопрос на миллион: для устаревшего кода нужно писать модульные тесты или интеграционные?
Об оценках сроков в разработке ПО
К примеру, возьмите методологию Scrum, по которой сегодня работают многие компании. Центральная идея Scrum — брать в спринт не больше задач, чем ваша команда способна за это время выполнить. На первый взгляд, звучит разумно. К сожалению, слишком часто на практике этот подход приводит к замедлению работы команды в обмен на иллюзию планирования. Позвольте объяснить, почему.
Я есть root. Разбираемся в повышении привилегий ОS Linux
Первый квартал 2020 года я провел за подготовкой к экзамену OSCP. Поиск информации в Google и множество «слепых» попыток отнимали у меня все свободное время. Особенно непросто оказалось разобраться в механизмах повышения привилегий. Курс PWK уделяет этой теме большое внимание, однако методических материалов всегда недостаточно. В Интернете есть куча мануалов с полезными командами, но я не сторонник слепого следования рекомендациям без понимания, к чему это приведет.
Мне хочется поделиться с вами тем, что удалось узнать за время подготовки и успешной сдачи экзамена (включая периодические набеги на Hack The Box). Я испытывал сильнейшее ощущение благодарности к каждой крупице информации, которая помогала мне пройти путь Try Harder более осознанно, сейчас мое время отдать должное комьюнити.
Я хочу дать вам мануал по повышению привилегий в OS Linux, включающий в себя разбор наиболее частых векторов и смежных фишек, которые вам обязательно пригодятся. Зачастую сами механизмы повышения привилегий достаточно несложные, трудности возникают при структурировании и анализе информации. Поэтому я решил начать с «обзорной экскурсии» и далее рассматривать каждый вектор в отдельной статье. Надеюсь, я сэкономлю вам время на изучение темы.
Radarr, Jackett и бот в телеге. Качаем торренты по-новому
В итоге, конечно, стриминг таки добьёт торренты. И если в 720/1080p мире это, по сути, уже свершилось, то Blue-ray/4k/8k контент пока ещё держится за счёт торрентов (у нас и в Европе) и юзнетов (штаты).
Сегодня стриминг выигрывает, в основном, за счёт удобства. Открыл апп, зашёл в раздел «новинки» и выбирай на любой вкус. Я прокачал свой процесс с торрентами, и теперь он смотрится, как минимум, не хуже.
7 бесплатных курсов для специалистов по работе с данными (DS и DE)
Кстати!
- Все курсы бесплатные (вы даже сможете попробовать платные продукты бесплатно);
- 6/7 на русском языке;
- Начать обучение можно мгновенно;
- По окончании вы получите бейдж об успешном прохождении обучения.
Присоединяйтесь, подробности под катом!
Следующая серия статей
- 8 самых новых курсов Microsoft Learn
- 10 бесплатных курсов для начинающих специалистов
- 10 бесплатных курсов для продвинутых специалистов
Эта серия статей, начало 2020 года
- 5 бесплатных курсов для ИИ-инженеров
- 6 бесплатных курсов для безопасников
- 7 бесплатных курсов для специалистов по работе с данными (Data-Science и Data-Engineering)
Более ранняя серия статей, 2019 год
На Moscow Python Conf++ приходите поговорить с разработчиками языка
Сейчас расскажу, какой получилась программа конференции, и выбора у нас просто не останется. На площадке в центре Москвы будет: 3 потока докладов, поток воркшопов и митапов, 4 Core-разработчика (я до сих пор не знаю, считать ли Python Core-разработчиком заведующего разработкой Pytest и Hypothesis), 6 зарубежных спикеров с нетривиальным опытом, доклады от Microsoft, Wargaming, JetBrains, Parallels, EPAM, Booking.com, Tinkoff и других не менее интересных компаний. Ни одной проходной темы, я проверил. Каждый докладчик по-своему интересен, и каждая тема точно найдет тех, кому есть что обсудить со спикером. В этой статье я максимально кратко расскажу обо всех наших гостях: акцент на спикерах, по темам вы и сами сориентируетесь.
Сказ о том, как я автоматизировал квартиру с помощью Node-RED. Часть I
Трудно быть Колей, или практики обмена знаниями в Lamoda
Всем привет! Меня зовут Александр Афенов, я тимлид команды Order Processing в компании Lamoda. Сегодня я хочу вам рассказать о практиках обмена знаниями: какие проблемы эти практики решают, как мы к ним пришли, и как они влияют на жизнь разработчика.
Information
- Rating
- 2,501-st
- Location
- Белгород, Белгородская обл., Россия
- Registered
- Activity