Привет. Меня зовут Белла Гурина, я работаю в команде Яндекс.Заправок. На днях мы обновили наше приложение, чтобы упростить оплату топлива для водителей. Процесс и раньше не был сложным и особо не отличался от оплаты в других приложениях Яндекса. Но некоторые водители всё равно в нём путались. Мы провели исследование и эксперименты, чтобы выяснить причины. В итоге поняли, как сделать удобнее.



Немного о нас, чтобы вы понимали, с чем имеете дело. Яндекс.Заправки — это относительно молодой сервис, мы запустили его в конце 2018 года. Тогда подобных сервисов мы не встречали, поэтому во многом приходилось набивать шишки.

Два года всё бурно росло. Мы подключали топливные сети, заходили в новые регионы и добавляли услуги. В итоге сейчас в сервисе более 7000 АЗС, расположенных по всей России. Но во время интенсивной работы над развитием Заправок стали замечать, что часть водителей срезается перед оплатой, когда номер колонки и тип топлива уже введены. Это показалось странным, и мы начали разбираться. Итогом стало обновление интерфейса приложения.

Мы стремимся к тому, чтобы после заказа такси к пользователю приезжал чистый, исправный автомобиль той марки, того цвета и с тем номером, которые отображаются в приложении. И для этого мы используем дистанционный контроль качества (ДКК).

Сегодня я расскажу читателям Хабра о том, как с помощью машинного обучения снизить затраты на контроль качества в быстро растущем сервисе с сотнями тысяч машин и не выпустить на линию машину, которая не соответствует правилам сервиса.

Некоторое время назад Яндекс.Такси стало предлагать вызвать такси не точно туда, где вы находитесь, а пройти несколько метров, но доехать быстрее и дешевле.



На первый взгляд, не самое знаменательное событие, но я хочу рассказать, почему на деле это очень знаковый шаг к будущему — жить в котором нам предстоит уже очень скоро. Речь идет о будущем личного и общественного транспорта в городе. В статье я объясню, почему это важно и почему разработка сложнее, чем кажется, а способны на такое очень немногие компании в мире.

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.

Преамбула

Для того, чтоб описать и задокументировать правила клиент-серверного
взаимодействия используя Rest-api можно выделить три основных метода:

1. Описывать своим коллегам правила обращения к серверу на пальцах
   Этот метод быстр и не требует долгосрочной поддержки, но высока вероятность, что вас за это будут бить.
   
2. Руками составлять Google-docs/Wiki/Readme в проекте
   Удобно тем, что однажды написанная документация не требует повторного объяснения. Её можно показать коллегам и даже иногда заказчику. Минусом данного метода является долгосрочная поддержка такой документации. Когда Api в проекте вырастает до таких размеров, что сама мысль "А когда же я обновлял документацию?" вызывает холодок по спине, тогда вы понимаете, что дальше так продолжаться не может. Формально вы можете обновлять документацию очень часто и маленькими фиксами, но это до первого отпуска.

3. Использовать систему автодокументирования
   И вот для того, чтобы решить минусы первых двух методов человечество придумало системы автоматического документирования. Основная идея заключается в том, что к проекту пристыковывается некий плагин, который собирает информацию по вашему коду, сам составляет документацию и обёртывает её в удобочитаемый формат. Но большинство решений по этому методу не идеальны. Давайте попробуем сделать инструмент, который поможет получить документацию нашего проекта с минимальным количеством телодвижений

Если вы интересуетесь разработкой AR приложения на андроиде, в частности хотите написать свои «Маски», или любое другое AR приложение, то вам сюда. Здесь я вам дам краткий экскурс, как это можно сделать, не считаю, что я предлагаю самый лучший вариант, может быть проще воспользоваться уже готовыми фреймворками, но он по крайней мере рабочий и не сложен в реализации. Вообще в данном случае, как мне кажется не надо использовать какую-либо дополнительную обвеску, в виде библиотек или фреймверков или чего-либо еще, т.к. она только загромождает все сущее, а достаточно воспользоваться стандартными средствами. Здесь я покажу как работать с камерой, как можно обработать изображение, и как наложить эффекты, предполагаю, что читатель уже умеет создавать “Hello world” на андроиде. Все это под катом.

Привет, хабрапользователь! Сегодня я попробую представить тебе очередную статью о докере. Зачем я это делаю, если таких статей уже множество? Ответов здесь несколько. Во-первых не все они описывают то, что мне самому бы очень пригодилось в самом начале моего пути изучения докера. Во-вторых хотелось бы дать людям к теории немного практики прямо по этой теории. Одна из немаловажных причин — уложить весь накопленный за этот недолгий период изучения докера опыт (я работаю с ним чуть более полугода) в какой-то сформированный формат, до конца разложив для себя все по-полочкам. Ну и в конце-концов излить душу, описывая некоторые грабли на которые я уже наступил (дать советы о них) и вилы, решение которых в докере просто не предусмотрено из коробки и о проблемах которых стоило бы задуматься на этапе когда вас распирает от острого желания перевести весь мир вокруг себя в контейнеры до осознавания что не для всех вещей эта технология годна.

Что мы будем рассматривать в данной статье?

В Части 0 (теоретической) я расскажу вам о контейнерах, что это и с чем едят
В Частях 1-5 будет теория и практическое задание, где мы напишем микросервис на python, работающий с очередью rabbitmq.
В Части 6 — послесловие

В этой статье я расскажу вам, как использовать CSS Grid для создания супер классной сетки изображений, которая варьирует количество столбцов в зависимости от ширины экрана.

И самое классное: адаптивность будет добавлена с помощью одной строки CSS.
Это означает, что нам не нужно загромождать HTML лишними классами (Col-sm-4, col-md-8) или создавать медиа-запросы для каждого размера экрана.

Рассмотрим все подробнее.

Приближается 2018 год, и технари — в частности веб-разработчики — должны отбросить многие старые методики и верования в сфере разработки защищённых PHP-приложений. Особенно это относится ко всем, кто не верит, что такие приложения вообще возможны.

Это руководство — дополнение к электронной книге PHP: The Right Way с сильным уклоном в безопасность, а не общие вопросы программирования на PHP (вроде стиля кода).

Хочу поделится с вами своим опытом работы с сервисом Dialogflow и рассказать о некоторых не самых очевидных вещах.

Beautiful Capi — это инструмент облегчающий создание динамических библиотек на языке С++ с внешним интерфейсом на языке Си. Данный инструмент генерирует также С++ обертки для этого Си интерфейса. Beautiful Capi написан на языке Python 3.

Основная головная боль разработчиков библиотек на С++ в отсутствии единого стандарта ABI. Различные компиляторы имеют разный ABI, соглашения о именовании, схемах перехвата исключений и т.д. Поэтому программистам на С++ приходится каждый раз брать исходники библиотеки и собирать ее при помощи нужного компилятора.

Это хорошо, если библиотека популярная, и для нее добрый дядя уже выложил бинарные файлы для большинства компиляторов С++. Опять таки, для большинства компиляторов. Компиляторов С++ достаточно много, и, если учитывать разные версии одного и того же компилятора, имеющими несовместимый ABI, то вероятность того, что уже собранная библиотека вам не подойдет — достаточно высока. Плюс, добавим к этому различные настройки компиляторов, влияющие на двоичную совместимость.

Добро пожаловать в учебник «Создание языка программирования с LLVM». Этот учебник знакомит вас с созданием простейшего языка программирования, и при этом показывает, каким оно может быть легким и интересным, а также даёт вам начальные знания, которые вы затем сможете применить на других языках программирования. Код в этом учебнике также может быть использован в качестве стартовой площадки для ваших творений с помощью LLVM.

Целью данного учебника является постепенное представление нашего языка, описание его пошагового создания. Это позволит нам охватить достаточно широкий спектр вопросов проектирования языков и использования LLVM, попутно показывая и объясняя код без огромного количества ненужных деталей.

Привет Хабр! Летом мы переводили цикл статей про Bash-скрипты — судя по отклику, статьи оказались для вас полезными. И, по многочисленным просьбам, мы решили сделать PDF-версию перевода.



Подробности под катом.

Bash-алиасы («псевдонимы») — это ярлыки к файлам, позволяющие ссылаться на другую команду через более запоминающиеся слова, сокращения или символы. Например, если вы используете Git, вы можете запускать git-статус много раз в течение дня, поэтому, чтобы сэкономить время и количество нажатий клавиш, вы можете присвоить ему алиас, который вызовет правильную команду.

Как менялся фоторедактор для Android — от первой версии Snapster до фильтров в официальном приложении ВКонтакте.

Мне приходилось писать расширения для того, чтобы воспользоваться функциями C++ библиотек в коде PHP. Ещё, одно тяжёлое расширение портировал с 5й версии на 7ю.

Если загуглить документацию на тему написания расширений для PHP, то, в основном, это будут тексты до 2014 года, актуальные для версии 5. Сам сайт php.net предоставляет обрывчатые и устаревшие сведения, а то, что удаётся найти в их wiki, опять про 5ю версию. Максимум, что удалось найти на офф сайте, это скудный ман по миграции уже написанных расширений.

В итоге, единственным более или менее понятным маном по написанию расширений для меня оказался исходный код PHP, которым я и руководствовался при написании и миграции расширений.

Сразу спешу предупредить, что в Грузии нет аналога 327 статье УК РФ, поэтому все действия, описанные здесь, являются законными, пока не будет нанесен ущерб на сумму >2000 лари(~50000 рублей).

Стоит отметить, что сама идея была навеяна тремя другими статьями: «Тройка», «Подорожник», «Ситикард».



Транспортная система в Тбилиси несколько отличается от привычной для жителей России. Здесь вы не увидите трамваев или троллейбусов. Есть только автобус, метро, маршрутное такси и канатная дорога. Первое и второе вам обойдется в 50 тетри(~12,5 рублей), маршрутное такси — 80 тетри, а канатная дорога — 2 или 3 лари. Весь этот транспорт можно оплатить картой Metromoney.

Laravel имеет мощный IoC-контейнер, но, к сожалению, официальная документация Laravel не описывает все его возможности. Я решил изучить его и задокументировать для собственного использования.

Примеры в данной статье основаны на Laravel 5.4.26, другие версии могут отличаться.

Введение в Dependency Injection

Я не буду объяснять, что такое DI и IoC в этой статье — если вы не знакомы с этими принципами, вы можете прочитать статью "What is Dependency Injection?" от Fabien Potencier (создателя фреймворка Symfony).

Расскажем о том, как устроен поиск похожих треков среди всех аудиозаписей ВКонтакте.

Зачем всё это надо?

У нас действительно много музыки. Много — это больше 400 миллионов треков, которые весят примерно 4 ПБ. Если загрузить всю музыку из ВКонтакте на 64 ГБ айфоны, и положить их друг на друга, получится башня выше Эйфелевой. Каждый день в эту стопку нужно добавлять еще 25 айфонов — или 150 тысяч новых аудиозаписей объёмом 1.5 ТБ.

Конечно, далеко не все эти файлы уникальны. У каждого аудио есть данные об исполнителе и названии (опционально — текст и жанр), которые пользователь заполняет при загрузке песни на сайт. Премодерации нет. В результате мы получаем одинаковые песни под разными названиями, ремиксы, концертные и студийные записи одних и тех же композиций, и, конечно, совсем неверно названные треки.

Если научиться достаточно точно находить одинаковые (или очень похожие) аудиозаписи, можно применять это с пользой, например:

• не дублировать в поиске один трек под разными названиями;
• предлагать прослушать любимую композицию в более высоком качестве;
• добавлять обложки и текст ко всем вариантам песни;
• усовершенствовать механизм рекомендаций;
• улучшить работу с жалобами владельцев контента.

Я весело вещал на киевской партнерке про Agile в небольших командах. Но… недовещал, а только разогрел. Хочется, все таки, закончить повествование и рассказать, наконец, правду-матку о том, как все таки красиво Agile ломает шеи разработчикам и менеджерам! Наливаем кофе и ныряем под кат, будет очень весело.