• Удалили зуб значительно раньше сроков его смены.
• Соседние зубы повернулись и наклонились, чтобы закрыть дефект.
• Замедлился или остановился рост челюстей, так как они зависят от жевательной нагрузки.
• Постоянные зубы прорезались с дефектами, так как зачатки повреждены инфекцией.
• В подростковом возрасте имеем сложные зубочелюстные аномалии и очень-очень дорогое ортодонтическое лечение, растянутое на годы, чтобы это хоть как-то исправить.

Статья написана по мотивам моего доклада на митапе. В нем я рассказываю историю того, как мы взяли и не распилили монолит на микросервисы, и что сделали вместо этого.

На тот момент наша команда работала над приложением, начало которому было положено еще в 2009 году не искушенными в архитектуре студентами. К 2018 это уже был типичный big ball of mud (большой ком грязи), или, этакий «монолит-копролит», как выразился один наш коллега. Думаю, многим знакомо.

В 2021 наметился тренд: повышенный спрос на бизнес-аналитиков. Практически каждый проект стремится заполучить в свои ряды специалиста с такой ролью. При этом вакансии с примерно одинаковым описанием должностных обязанностей поражают многообразием названий: requirement specialist, business analyst, system analyst, (proxy) product owner, product manager. Меня зовут Святослав Щербатюк, я сотрудничаю с ЕРАМ в роли ведущего бизнес-аналитика. В этом материале предлагаю порассуждать, почему сложилась такая ситуация, отличаются ли эти роли между собой и если да, то чем.

(статья обновлена в мае 2021 г.)

Какие системы управления базами данных (СУБД) распространены в мире больше всего? Как они изменились с 2006 года и какие входят в десятку самых популярных? В этой статье мы проанализируем базы данных, которые были на пике популярности с 2006 по 2021 год. Данные обновляются каждый месяц. Подробнее — в индексе ведущих баз данных TOPDB. Итак, рассмотрим самые популярные базы данных с 2006 по 2021 год.

Продолжаем веб-серфинг в поисках крутых ИБ-историй. И вот сегодня – поучительный рассказ о том, как Амели Коран (Amélie Koran aka webjedi) практически голыми руками поймала хакера, атаковавшего сервера Всемирного банка, а также инсайдера, который пытался сыграть на этой истории. Обезвредив их, она вышла на гораздо более крупную и опасную «дичь». Историей этой с общественностью поделился англоязычный подкаст Darknetdiaries. Приводим пересказ эпизода.

Современные системы искусственного интеллекта подходят к решению таких задач, как распознавание объектов на изображениях и прогнозирование трёхмерной структуры белков, как прилежный студент готовится к экзамену. Тренируясь на многих примерах решения аналогичных задач, они со временем сводят к минимуму собственные ошибки и в конце концов добиваются успеха. Но приведённый пример — лишь частный случай и лишь одна из известных форм обучения. К старту курса "Machine Learning и Deep Learning" делимся переводом статьи о том, как в DeepMind создали многоагентную систему при помощи нового подхода EigenGame, то есть компромисса между чистой оптимизацией и динамической системой.

У меня сложилось стойкое ощущение, что сейчас в связи с высокими зарплатами в IT на рынок попадает много самоучек и выпускников курсов с названиями вроде «Стань разработчиком за N месяцев».

Около 6 лет назад таким же самоучкой был и я. На протяжении примерно 4 лет я получал опыт только во фронтенде. Тем не менее, я был уверен, что этого достаточно, чтобы считаться крутым разработчиком. Но потом мне повезло попасть в команду, в которой нет разделения на фронтов, бэков, тестировщиков и девопсов. Я открыл для себя очень много нового и хотел бы поделиться с вами своими наблюдениями.

В курсовой работе потребовалось написать алгоритм с логарифмической сложностью, который будет находить N-е число из последовательности Фибоначчи.

При разработке продуктов мы стараемся снизить количество решений, которые необходимо принимать пользователю. Предполагается, продукт используют для выполнения задачи, и чем проще и интуитивнее она будет выполняться, тем лучше. Чем больше мелких решений вынужден принимать человек в течение определенного времени, даже если они очень простые (например, какой сериал посмотреть), тем ниже будет качество принятия решений.

Если вы устали, это может значительно повлиять на способность принимать решения, поэтому UX-дизайнеры при разработке интерфейса должны понимать, как усталость влияет на пользователей. И это очень интересная тема, ведь есть множество причин, по которым пользователи могут испытывать когнитивную перегрузку при использовании вашего продукта.

В этой статье мы рассмотрим 6 способов снизить когнитивную нагрузку в UX-проекте.

▍Как все начиналось

Язык Python предоставляет всем пользователям возможность создавать свои пакеты и делиться ими со всем сообществом. Так появлялись очень популярные библиотеки для работы с данными (Pandas, Numpy, Matplotlib), для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), для веб разработки. Но есть много смешных, полезных или интересных пакетов, про которые вы вероятно никогда не слышали. Именно про них и пойдёт речь дальше.

Привет, хабровчане! Недавно в OTUS мы провели соревнования по Data Science. По задаче в категории Data Warehouse нам прислали всего два решения — и мы решили поинтересоваться у более широкой аудитории, насколько сложной получилась эта задача. Если вы работаете с данными, приглашаем попробовать ее решить и получить приятные бонусы от OTUS.

Работа с контейнерами многим кажется волшебством, пришло время разобраться как работает сеть Docker. Мы покажем на примерах, что это совсем не сложно. Нам потребуется немного сетевой магии и никакого кода...

В этой статье мы ответим на следующие вопросы:

• Как виртуализировать сетевые ресурсы, чтобы контейнеры думали, что у каждого из них есть выделенный сетевой стек?

• Как превратить контейнеры в дружелюбных соседей, не дать им мешать друг другу и научить хорошо общаться?

• Как настроить сетевой доступ из контейнера во внешний мир (например, в Интернет)?

• Как получить доступ к контейнерам, работающим на сервере, из внешнего мира (публикация портов)?

Аисты жили в нашей деревне давно. Пока работал, было не до них, но всегда хотелось посмотреть на их жизнь сверху.

Только выйдя на пенсию я смог наладить круглосуточные трансляции из гнезда и за месяц полностью окупил расходы и даже начал зарабатывать вместе с аистами.

Меня всегда поражало, что основы всей нашей цивилизации были заложены людьми, жившими две с половиной тысячи лет назад и не имевшими почти никаких способов получения знаний о мире кроме собственного разума - только лишь с помощью него одного они по капле воды смогли догадаться о существовании океана.

В этом посте я хочу рассказать про трех великих философов античности, чьи идеи о природе сущего находят подтверждение в теориях квантовой механики и самых смелых гипотезах современной теоретической физики.

Как появился Пегас?

Величайшим из древнегреческих философов по праву считается ученик Сократа афинянин Платон. Именно благодаря его "Диалогам" до нас дошла большая часть сведений о греческой философской мысли.

Несмотря на то, что Платон изучал и даже преподавал математику, никаких особенных математических достижений он после себя не оставил. Но все же девизом основанной им Академии он избрал фразу "Не геометр да не войдет", тем самым подчеркнув важность математики для познания мира и формирования ума.

Основной идеей философии Платона была, извините за каламбур, сама "идея". Именно он ввел в оборот это слово, которое на древнегреческом звучало как "эйдос". Для объяснения своей теории Платон обычно использовал аллегорию, позже ставшую известной как миф о пещере. Я вкратце приведу здесь только самую ее суть.

Представьте себе абсолютно пустую белую комнату. В этой комнате нет дверей, на одной из стен почти под потолком располагается единственное окно. Под этим окном стоит кресло, к которому железными цепями крепко-накрепко привязан человек. Его голова и тело зафиксированы таким образом, что единственное, что он видит - противоположную от окна стену. Этот человек в раннем детстве был похищен учеными, подключен к системам жизнеобеспечения и привязан цепями к своему креслу, он вырос в этой комнате и никогда не видел мира за ее пределами. Время от времени ученые проносят за окном какие-то предметы: статуи, изображения животных, растений, зданий. Узник не видит самих предметов, а видит лишь только тени, отбрасываемые ими на противоположную от окна стену комнаты. Он различает в этих тенях схожие паттерны и дает им названия. Узник искренне считает, что те тени на стене, что он видит и которым дает имена - реальны.

Немного истории