User
В нынешнее время некоторые инструменты позволяют в один клик получить изображение местности в оптическом, в инфракрасном и в радиодиапазоне. По снимкам со спутника, сотни специалистов мониторят ситуацию в местах военного столкновения, следят за лесами, проводят разного рода расследования.
— В этом посте собраны бесплатные ресурсы и проекты со спутниковыми данными и различные программы обработки этих данных.
В этой статье я расскажу про свой опыт решения рабочей задачи — анализ отзывов о компании от пользователей. Мы разберем возможные ошибки и посмотрим на пример кода и реальных данных. Гайд будет полезен всем, у кого нет большого опыта в анализе данных или работе с LLM через API.
Эффективный поиск это один за важнейших аспектов работы с «большими проектами». Познакомимся с OpenGrok - одним из лучших инструментов для полнотекстового поиска из тех есть в открытом доступе.
Привет, Хабр! Мне, наконец, есть чем поделиться с вами. И это результаты практически годового процесса выбора BI-системы из числа российских разработок на замену одной из западных платформ. За это время мне стало очевидно, что примерно 50% действий, которые мы сделали, можно было и не делать, а 20% не стоило делать вовсе. В итоге получилась практически инструкция “как не надо” выбирать себе BI-систему, если вы хотите, чтобы она действительно начала приносить вам пользу ASAP. Под катом — также мои мысли о том, как надо было бы. Желающих обсудить, прошу присоединяться.
В этой статье я постарался разложить некоторые интересные на мой взгляд аспекты, касающиеся зубной эмали, процессов ре- и де- минерализации, а также роли зубной пасты в этих увлекательных процессах.
Материал я собрал, изучая такие сайты, как researchgate.net, sciencedirect.com, www.ncbi.nlm.nih.gov, escholarship.org и другие. Опираясь на эти данные, я занимаюсь разработкой оптимальной рецептуры гигиенической (т.е. не лечебную) зубной пасты, стараясь добиться оптимального баланса между абразивными, антибактериальными и реминерализирующими свойствами (плюс - еще желательно позаботиться об окружающих зуб тканях).
Зачем? 1. Потому что очень интересно; 2. Потому что не хватает этого баланса в современных не лечебных продуктах (лечебные должны работать в одну цель, там совсем иная история в этом плане).
На первом интервью чаще всего рекрутер может задать вопрос о зарплатных ожиданиях кандидата — “What Are Your Salary Expectations?”. Я принимаю участие в найме продукт-менеджеров, дизайнеров и инженеров и хочу поделиться с вами своим опытом как правильно отвечать на этот вопрос применительно к рынку США.
Я не рекомендую раскрывать никаких цифр как на ранней стадии процесса интервью, так и во время раунда интервью. В этой статье я расскажу почему именно такая стратегия является наиболее выигрышной.
Двое молодых математиков ошеломили коллег, представив полное доказательство гипотезы Кана-Калаи — обобщающее утверждение о том, как возникает структура в случайных множествах и графах.
Когда математики Джефф Кан и Гиль Калаи в 2006 году впервые выдвинули свою гипотезу о «пороге ожидания», они сами в нее не поверили. Их тезис – широкое утверждение о природе математических объектов, именуемых «случайными графами» — казался слишком категоричным, слишком всеобъемлющим, слишком смелым, чтобы претендовать на истинность. Казалось, что он скорее выдает желаемое за действительное, чем отражает математическую истину. Даже с такими оговорками, никто не смог опровергнуть эту гипотезу, и она быстро стала одной из важнейших нерешенных задач в своей области.
Теперь, более 15 лет спустя, двое молодых математиков из Стэнфордского университета сделали то, что, по мнению Кана и Калаи, граничит с невозможным. В В на удивление кратком препринте, выложенном в онлайне всего несколько недель назад, Джинён Пак и Гью Туан Фам дали полное доказательство этой гипотезы.
«Оно получилось поразительно простым и изобретательным», — сказал Калаи, — «Завораживающим. Чудесным».
Как-то в процессе работы возник вопрос как на корпоративном домене в Яндексе выгрузить все контакты организации из адресной книги Яндекс.почты в файл .csv или .xls, чтобы было красиво и потом удобно работать с этими данными в MS Excel.
Оказывается, что стандартными средствами Яндекс.почты можно выгрузить только в Vcard формат, что мне совсем не подходит. Нужно потом его как-то конвертировать сторонними средствами. Такие попадались на просторах интернета, что совсем неудобно.
На помощь пришел Python.
C помощью библиотеки BeautifulSoup очень удобно и быстро парсить html и вынимать всю нужную нам информацию.
Проведя анализ исходного кода страницы и выведя особые закономерности в представлении на ней информации было решено “В бой!”.
Для парсинга нам понадобится Python 3, библиотека BeautifulSoup и браузер с инспектором кода.
По работе мне часто приходится рисовать разные схемы, диаграммы процессов и графики, в том числе и те, которые потом используются в качестве иллюстраций для сайта, статей и презентаций. Всё бы ничего, но есть у диаграмм и графиков, сделанных в популярных онлайн-сервисах наподобие draw.io или lucidcharts одна беда — они выглядят как-то слишком уныло и «олдскульно», в духе «90-х». Всю эту инфографику хотелось бы сделать более заметной, привлекательной и душевной (и, желательно, без привлечения дизайнера).
Так у меня возникла идея создания инструмента для отрисовки диаграмм и графиков в стиле «нарисовано от руки». Об истории создания сервиса и «подводных камнях» я расскажу в этой заметке.
Пишем бота в гугл скриптах на JavaScript. Этот пост - проба пера и статья для начинающих свой путь в гугл скриптах или телеграм ботах. Есть много идей для будущих постов и интересных примеров использования инструментов гугла, в том числе реальных кейсов от заказчиков. Цель поста: получить обратную связь для понимания интересно ли читателю погрузиться в тему глубже.
Александр Иванов
Как только не называют благословенный XIX век – это и век пара, и век электричества, и век социалистических идей, и век железных дорог. Но, так уж вышло, что для подавляющего большинства людей на планете, живших в то время, этот век стал веком холеры.
Страшные пандемии (всего их за столетие случится семь), возникая одна за одной в долине Ганга, уносили жизни миллионов людей. «Быстрый» XIX век, когда мир стал близким и единым, своими пароходами и колониальными товарами мгновенно разносил заразу по всему миру, и не существовало никакой защиты и никакого противодействия этой болезни.
Хотя про гигиену тогда уже знали: карболка стараниями Рунге, Лорана и Листера была знакома каждому лекарю, но всё же медицина оставалась еще в довольно диком состоянии и перед холерой оказывалась полностью бессильной.
В предыдущей статье я описал векторные языки и их ключевые отличия от обычных языков. На коротких примерах я постарался показать, как эти особенности позволяют реализовывать алгоритмы необычным образом, кратко и с высоким уровнем абстракции. В силу своей векторной природы такие языки идеально присоблены для обработки больших данных и в качестве доказательства в этой статье я полностью реализую на векторном языке простой SQL интерпретатор. А чтобы продемонстрировать, что программист на векторном языке может писать на векторном языке на любом языке, я реализую тот же самый интерпретатор на Rust. Преимущества векторного подхода столь велики, что даже интерпретатор в интерпретаторе сможет обработать select с группировкой таблицы в 100 миллионов строк за полминуты.
Вы вряд ли найдете в интернете что-то про разработку ботов, кроме документаций к библиотекам, историй "как я создал такого-то бота" и туториалов вроде "как создать бота, который будет говорить hello world". При этом многие неочевидные моменты просто нигде не описаны.
Как вообще устроены боты? Как они взаимодействуют с пользователями? Что с их помощью можно реализовать, а что нельзя?
Подробный гайд о том, как работать с ботами — под катом.
Как часто мы задаемся вопросом о том, почему порой так сложно настроить себя на некоторые виды деятельности?
Многие из нас имеют план намеченных дел. Однако, немногим удается хотя бы что-то из этого списка просто начать делать. Причем, в некоторых случаях бывает, что настолько мы не хотим чем-либо заниматься, что в принципе перестаем делать что-либо из того, что определили для себя как нечто обязательное. Как будто кто-то внутри нас сидит, и каждый раз берет верх над нашим желанием заняться чем-то полезным, провоцирует нас на мало значимые и повторяющиеся изо дня в день действия, которые отвлекают от чего-то более важного.
Мы можем часами тратить время на различные и не всегда полезные занятия. И делаем это практически на автомате. А потом ругаем себя за то, что в очередной раз потратили продуктивное время на непродуктивные дела. Сталкиваясь с подобным поведением, мы даем себе обещание, что в следующий раз займемся тем, что запланировали. Вместо этого делаем то, что делали раньше.
Мне самому не верится в то, что я сейчас пишу. Еще только пять лет назад я жил в небольшом провинциальном городе Пенза и работал программистом в среднего размера геймдев-компании за очень небольшие деньги. Жил я так сказать не тужил - я потихоньку работал, учился, строил какие-то планы, но особых амбиций не имел, а плыл так сказать по течению. Пока одним холодным осенним вечером не познакомился с человеком, навсегда изменившим мою жизнь.
Он был на несколько лет старше меня и тоже работал программистом, но в отличии от меня он работал на западных заказчиков и получал за свою работу гораздо больше, чем я. Но это было не главное, что меня поразило - впервые я встретил человека, который был настолько активен, столько всего знал и занимался сразу кучей интереснейших проектов. К счастью для меня, он с радостью поделился со мной секретами своей продуктивности, которые оказались совсем не секретами, а информацией, которой просто переполнен интернет. Так я познакомился с миром инструментов и техник личной эффективности.
Это дало мне сильнейший толчок и изменило мою жизнь до неузнаваемости. За прошедшие пять лет я попутешествовал по куче стран, полтора года прожил в солнечной Черногории, переехал в Израиль, несколько раз менял работу на компании с гораздо лучшими условиями, в последний раз устроившись на работу, на которой мой доход в более чем 15 раз превышает мой доход пять лет назад, и на которой я делаю продукты для всемирно известных корпораций и организаций, создал три более-менее успешных open-source проекта на Github и написал множество статей на Хабрахабр, некоторые из которых имели ошеломительный успех у читателей.
В течение этих пяти лет я перепробовал множество техник и инструментов личной продуктивности. Какие-то из них работали плохо, какие-то оказались весьма эффективными. Я собрал все зарекомендовавшие себя методы в единый фреймворк, помогающий мне определять свои желания и направления для развития, ставить четкие цели, разбивать путь к ним на отдельные шаги и достигать их. Этим самым фреймворком я и хочу с вами поделиться.
Для кого-то этот пост может показаться сборником давно знакомых инструментов, а кто-то найдет здесь кладезь полезной информации. Ну что ж, поехали...
