Основываясь на многолетнем опыте преподавания английского специалистам IT-сферы (программистам, бизнес аналитикам, тестировщикам, маркетинговым специалистам), я собрала список наиболее распространенных среди “айтишников” ошибок в английском языке.

Хотели бы вы поучиться освоению космоса у Криса Хэдфилда, разработке игр у создателя SimCity Уилла Райта, писательскому мастерству у Дэна Брауна, Нила Геймана или Малькольма Гладуэлла, актерскому мастерству у Натали Портман или Кевина Спейси, шахматам у Гарри Каспарова, а режиссуре у Мартина Скорсезе и Дэвида Линча?

Предлагаю вашему вниманию 70 курсов с MasterClass, они платные, но тот кто ищет, тот найдет и бесплатно.

А какие суперкрутые видеокурсы встречали вы?

А ещё, учите английский, без него никак, «нету ножек, нету мультиков».

Разработка игр
Освоение космоса
Кинопроизводство
Актерское мастерство и перформанс
Музыка
Писательство и журналистика
Кулинария и вино
Спорт, балет и покер
Мода и дизайн
Экономика, бизнес и лидерство
Научное мышление
Переговоры (от ФБР)
Экстремальная фотография
Сохранение природы

В статье описывается простой способ унификации правил валидации пользовательского ввода клиент-серверного приложеия. На примере простого проекта, я покажу как это можно сделать, с использованием Asp net core и Vue js.

Разрабатывая веб приложения, мы как правило сталкаваемся с задачей двойной валидации данных, вводимых пользователем. С одной стороны, пользовательский ввод необходимо валидировать на клиенте, чтобы сократить избыточные запросы к серверу и ускорить саму валидацию для пользователя. С другой стороны, говоря о валидации, сервер не может принимать "на веру" то, что клиентская валидация действительно отработала перед отправкой запроса, т.к. пользователь мог отключить либо модифицировать валидационный код. Или вообще осуществить запрос из API клиента вручную.

В последнее время мне все чаще на глаза попадается информация о фреймворке для машинного обучения Ml.NET. Количество упоминаний о нем переросло в качество, и я решил хотя бы одним глазком глянуть, что же это за зверь такой.

Ранее мы с вами уже пробовали решить простейшую задачу предсказания с помощью линейной регрессии в экосистеме .NET. Для этого мы использовали Accord.NET Framework. Для этих целей из открытых данных по обращениям граждан в органы исполнительной власти и лично в адрес мэра г. Москвы, был подготовлен небольшой набор данных.

Спустя пару лет на обновлённом наборе данных мы попробуем решить простейшую задачу. Используя модель регрессии в Ml.NET Framework предскажем сколько запросов в месяц получает положительное решение. Попутно мы сравним Ml.NET с Accord. NET и библиотеками на Python.

Хотите овладеть силой и могуществом предсказателя? Тогда милости прошу под кат.



P.S. Пусть вас не смущает изображение С.С. Собянина, в статье не будет ни слова о политике.

Информации на тему микросервисной архитектуры приложений, успевшей уже набить оскомину, сегодня вполне достаточно для того, чтобы определиться, подходит она вашему продукту или нет. И совершенно не секрет, что компаниям, решившим выбрать этот путь, предстоит принять множество инженерных и культурных вызовов. Одним из источников проблем является множащийся всюду оверхед, и это в равной степени касается и рутины, связанной с производственными процессами.

_{Источник изображения:}

Как можно догадаться, Антиплагиат – как раз такая компания, где постепенно пришло понимание, что нам с микросервисами по пути. Но прежде чем начать есть кактус, мы решили его почистить и приготовить. А так как все единственно верные и правильные решения для каждого уникальны, то вместо универсальных DevOps-слайдов с красивыми стрелками мы решили просто поделиться собственным опытом и рассказать, как мы уже прошли немалую часть нашего особого пути к, я надеюсь, успеху.

КДВП © Diana, made by Siuzanna

Часть 2. Практическая

Вы твёрдо решили построить свою домашнюю солнечную станцию? Взвесили все риски, нашли финансирование, прикинули взором, где она будет стоять и какие деревья придется спилить? Ну что, если ещё не передумали — прошу далее.

Пост лучше всего подойдет разработчикам «one-man-company» или командам. Я расскажу, как достаточно легко и просто (при отсутствии или минимальном бюджете) попасть в топ поисковой выдачи в развитых странах в нише разработки и перестать бороться за клиентов в СНГ, которые хотят круто, классно, без ТЗ (ну ты понял, бро, хотим, чтобы все было красиво) и так, чтобы за $4/час и вообще оплата по факту. В конце попробую свести все в чеклист. Кто попробует ему следовать и отпишется о результатах в комментариях, обязательно дам фидбек с советами.

Что стоит учесть при проектировании интернет-магазина, чтобы не пришлось переделывать пол сайта для начала продвижения.

Статья разбита на две части.
Теория: о том, что в принципе можно учесть в SEO интернет-магазина и как это работает.
Чек-лист: 80 пунктов, по которым легко проверить, насколько удобно будет продвигать ваш сайт после разработки

По этому чек-листу мы проверяем все прототипы в студии, что сильно упрощает дальнейшую работу с сайтом для пользователей, администратора и для команды поддержки/продвижения.

На сегодняшний день, большинство информационных систем представляют из себя комплексные решения с достаточно сложной архитектурой и большим количеством взаимных зависимостей. При работе подобных систем, в момент пиковых нагрузок часть модулей может отказать, или работать некорректно. В этом случае система перестает быть стабильной и может перестать корректно обрабатывать все входящие запросы. Для обеспечения стабильной работы системы, могут быть реализованы различные стратегии.

Привет, Хабр! Меня зовут Саша и я backend разработчик. В свободное от работы время я изучаю ML и развлекаюсь с данными hh.ru.

Эта статья о том, как мы с помощью машинного обучения автоматизировали рутинный процесс назначения задач на тестировщиков.

В hh.ru есть внутренняя служба, на которую в Jira создаются задачи (внутри компании их называют HHS), если у кого-то что-то не работает или работает неправильно. Дальше эти задачи вручную обрабатывает руководитель группы QA Алексей и назначает на команду, в чью зону ответственности входит неисправность. Лёша знает, что скучные задачи должны выполнять роботы. Поэтому он обратился ко мне за помощью по части ML.

Статья больше техническая, чем про бизнес, но какие-то итоги с точки зрения бизнеса мы тоже подведем. Больше всего внимания будет уделено автоматическому сопоставлению товаров из разных источников.

Работа интернет-магазина состоит из достаточно большого числа составляющих. И каким бы ни был план, получать прибыль прямо сейчас, или расти и искать инвесторов, или, например, развивать смежные направления, как минимум придется закрывать такие вопросы:

• Работа с поставщиками. Чтобы продать что-то ненужное, нужно сначала купить что-то ненужное.
• Управление каталогом. У кого-то узкая специализация, а кто-то продает сотни тысяч разных товаров.
• Управление розничными ценами. Тут придется учесть и цены поставщиков, и цены конкурентов, и доступные финансовые инструменты.
• Работа со складом. В принципе, можно и не иметь собственного склада, а забирать товар со складов партнеров, но так или иначе вопрос стоит.
• Маркетинг. Тут наполнение сайта контентом, размещение на площадках, реклама (онлайн и офлайн), акции и много чего еще.
• Прием и обработка заказов. Колл-центр, корзина на сайте, заказы через мессенджеры, заказы через площадки и маркетплейсы.
• Доставка.
• Бухгалтерия и прочие внутренние системы.

Магазин, о котором мы будем говорить, не имеет узкой специализации, а предлагает кучу всего от косметики до мини-трактора. Я расскажу, как у нас устроена работа с поставщиками, мониторинг конкурентов, управление каталогом и формирование цен (оптовых и розничных), работа с оптовыми клиентами. Немного затронем тему склада.

Чтобы лучше понимать некоторые технические решения, будет не лишним знать, что в
какой-то момент мы решили, что технологические вещи, если это возможно, будем делать не для себя, а универсальными. И, возможно, после нескольких попыток выйдет развить новый бизнес. Получается, условно, стартап внутри компании.

Так что рассматриваем отдельную систему, более-менее универсальную, с которой интегрирована остальная инфраструктура компании.

Вам любопытно, как работает юнит-тестирование в Unity? Не знаете, что такое юнит-тестирование в целом? Если вы ответили положительно на эти вопросы, то данный туториал будет вам полезен. Из него вы узнаете о юнит-тестировании следующее:

• Что это такое
• Его польза
• Достоинства и недостатки
• Как оно работает в Unity при использовании Test Runner
• Как писать и выполнять юнит-тесты, которые будут проходить проверку

Примечание: в этом туториале предполагается, что вы знакомы с языком C# и основами разработки в Unity. Если вы новичок в Unity, то изучите сначала другие туториалы по этому движку.

Что такое юнит-тест (Unit Test)?

Прежде чем углубляться в код, важно получить чёткое понимание того, что такое юнит-тестирование. Если говорить просто, то юнит-тестирование — это тестирование… юнитов.

Юнит-тест (в идеале) предназначен для тестирования отдельного «юнита» кода. Состав «юнита» может варьироваться, но важно помнить, что юнит-тестирование должно тестировать ровно один «элемент» за раз.

Хочу поделиться процессом разработки простой мобильной игры силами двух разработчиков и художника. Данная статья в большей мере состоит описания технической реализации.
Осторожно, много текста!

Статья не являются руководством или уроком, хотя надеюсь что читатели смогут вынести что то полезное из нее. Рассчитано на разработчиков знакомых с Unity имеющих некоторый опыт в программировании.

Привет, читатель!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Меньше слов, больше данных.

Подборка датасетов для машинного обучения:

• Данные смертей и сражений из игры престолов — этот набор данных объединяет три источника данных, каждый из которых основан на информации из серии книг.
• Глобальная база данных терроризма — Более 180 000 террористических атак по всему миру, 1970-2017.
• Биткойн, исторические данные — данные биткойнов с интервалом в 1 минуту с избранных бирж, январь 2012 г. — март 2019 г.

Зачем хранить все данные в памяти?

Для хранения данных сайта или бекэнда первым желанием большинства здравомыслящих людей будет SQL база данных. 

Но иногда в голову приходит мысль что модель данных не подходит для SQL: например, при построении поиска или социального графа нужен поиск по сложным связям между объектами. 

Хуже всего ситуация, когда работаете в команде, и коллега не умеет строить быстрые запросы. Сколько времени вы потратили на решение проблем N+1 и на построение дополнительных индексов, чтобы SELECT на главной странице отрабатывал за разумное время?

Другим популярным подходом является NoSQL. Несколько лет назад был большой хайп вокруг этой темы — для любого удобного случая разворачивали MongoDB и радовались ответам в виде json-документов (кстати, сколько костылей пришлось вставить из-за циклических ссылок в документах?).

Почему бы не попробовать хранить все данные в памяти приложения, периодически сохраняя в произвольное хранилище (файл, удаленная база данных)? 

Введение

История началась с хакатона по разработке игр на блокчейне. На старте мероприятия я встретил человека, который в качестве хобби создает настольные деловые игры (я был на плейтесте одной такой игры), мы объединились, вместе нашли команду, с которой за выходные “слепили” простую стратегическую игру. Хакатон прошел, а задор остался. И у нас родилась идея многопользовательской карточной игры о счастье, мировом сообществе и выборах.

В цикле статей будем отражать наш путь по созданию игры, с описанием граблей, на которые уже наступили и будем наступать по мере продвижения вперед.
Под катом будет:

• Краткая информация об игре
• Как принималось решение на чем делать backend. Где это будет “жить” так, чтобы за это не платить на этапе разработки
• Первые шаги в разработке — аутентификация игроков и организация поиска игры (matchmaking)
• Дальнейшие планы

Люди учатся архитектуре по старым книжкам, которые писались для Java. Книжки хорошие, но дают решение задач того времени инструментами того времени. Время поменялось, C# уже больше похож на лайтовую Scala, чем Java, а новых хороших книжек мало.

В этой статье мы рассмотрим критерии хорошего кода и плохого кода, как и чем измерять. Увидим обзор типовых задач и подходов, разберем плюсы и минусы. В конце будут рекомендации и best practices по проектированию web-приложений.

Эта статья является расшифровкой моего доклада с конференции DotNext 2018 Moscow. Кроме текста, под катом есть видеозапись и ссылка на слайды.

Искажения, бесшовный шум и как с ними работать.

Генерируем планету

Один из простейших способов генерации планеты — использование шума. Если мы решим выбрать его, то у нас есть пара возможных вариантов. Давайте рассмотрим каждый и определим лучший:

• Шум Перлина (Perlin Noise) — самый простой вариант. Шум Перлина был разработан Кеном Перлином в 1983 году, он имеет пару недостатков — визуальные артефакты и довольно низкая по сравнению с другими вариантами скорость при генерации больших изображений.
• Симплекс-шум (Simplex Noise) — разработан Кеном Перлином в 2001 году как попытка устранения недостатков шума Перлина; это вполне достойное и быстрое решение, однако обладающее серьёзным недостатком: использование трёхмерного симплекс-шума защищено патентом, что делает его довольно дорогостоящим.
• Открытый симплекс-шум (Open Simplex Noise) — был разработан KDotJPG с одной простой целью: создать современную и бесплатную версию симплекс-шума, относительно быструю и без искажений.

Из этих трёх лично я предпочитаю Open Simplex Noise, который использую в своих личных проектах. Стоит заметить, что в текущей реализации OpenSimplexNoise для получения простого доступа к масштабу, октавам и порождающим значениям потребуется дополнительная работа. В Интернете есть множество информации о том, что делает каждый из этих элементов, и я крайне рекомендую вам её изучить. Однако в своей статье я буду говорить не об этом.

_{Источник изображения:www.nikonsmallworld.com}

Антиплагиат – это специализированный поисковик, о чем уже писали ранее. А любому поисковику, как ни крути, чтобы работать быстро, нужен свой индекс, который учитывает все особенности области поиска. В своей первой статье на Хабре я расскажу о текущей реализации нашего поискового индекса, истории его развития и причинах выбора того или иного решения. Эффективные алгоритмы на .NET — это не миф, а жесткая и продуктивная реальность. Мы погрузимся в мир хеширования, побитового сжатия и многоуровневых кешей с приоритетами. Что делать, если нужен поиск быстрее, чем за O(1)?

Если кто-то еще не знает, где на этой картинке шинглы, добро пожаловать…

Всем привет!

Заранее извиняюсь за дилетантизм, но я почитал статью о том, как человек пытался бороться с чрезмерной связностью сущностей в Unity, и подумал, что было бы интересно рассказать о своём велосипеде, который я сколотил для создания игровых прототипов как геймдизайнер.

Передо мной стояла задача создать систему эвентов и сообщения различных сущностей, избежав той самой связанности, когда у каждого объекта присутствует большое количество ссылок на другие объекты.

В итоге моя система позволяет не делать таких ссылок вовсе. Она решает главную задачу: мне с ней удобно работать, она не захламляет код лишним мусором и, вроде бы, не так ужасна по производительности как постоянные вызовы GetComponent().

Буду рад любой критике на тему, почему так делать не надо, и как делать всё-таки надо.