Освоить новую профессию и начать работать в сфере ИТ сейчас хотят многие. Моя история доказывает, что переквалифицироваться реально, хотя и очень сложно. Расскажу о своем входе в сферу Data Science с несколько нестандартной исходной точки. Шесть лет учёбы филологии, преподавания языков и разработки игр привели к тому, что к тридцати годам я поняла, что хочу всё поменять, и отныне моё призвание – Data Science. В этой статье в блоге ЛАНИТ - подробно о том, какой путь мне пришлось пройти и чему я училась на каждом из этапов. Все пароли-явки курсов и полезных учебных материалов вы найдете под катом. 

Продолжу рассказ "Как поместить весь мир в обычный ноутбук: PostgreSQL и OpenStreetMap" секретами о геоданных OpenStreetMap, на которых множество компаний построили бизнес но не все делятся подробностями... Что ж, сегодня приоткроем завесу!

База данных в PosgreSQL после загрузки из дампа занимает больше 587 GB. Это уже по меркам СУБД большая база и одна огромная таблица на каждый тип объектов не сработает. Для управляемости такие данные надо секционировать, хорошо что PostgreSQL поддерживает декларативное секционирование данных. Осталось лишь придумать как разделить географические данные. После поисков и сравнений мне на помощь пришла иерархическая гексагональная геопространственная система индексирования H Все это было реализовано в моем проекте openstreetmap_h3 для быстрой обработки и загрузки мира в базу.

Привет, меня зовут Артем. Не так давно я спросил Артёма о том, почему бы нам не рассказать о своём проекте, думаю многие смогут подчеркнуть в нашей истории, что-то своё.

Проект ещё начинался, когда я был в 9 классе школы. В университете к разработке присоединился мой друг Артём. Сейчас я закончил университет и темой моей работы стал данный проект.

В августе я уволился с работы, чтобы запустить свою первую мобильную игру. Мой проект провалился, но за 2 месяца я прошел все этапы создания игр. В статье рассказываю про инструменты, как планировал работу, настраивал монетизацию, запускал рекламу, анализировал данные и сотрудничал с издателями.

Я работаю бизнес-аналитиком. Создание диаграмм последовательностей (sequence diagram) – часть регулярной рутины. Всё классно. Но процесс правок…

К счастью, я нашел для себя решение. Теперь я не рисую sequence diagram, а пишу "кодом". Это легко, быстро и удобно.

Представьте себе, что в мире есть волшебное средство, которое в 7 раз повышает эффективность обучения — быстрее выучить английский, быстрее освоить программирование, быстрее понять что угодно в мире.

Удивительно, но такое средство было найдено в 1990 году американским социологом Майклом Хоу. Он провел серию тестов среди студентов и определил, что пользователи «волшебного средства» в 7 раз лучше запоминали материал, легко вспоминали факты и легко применяли знания на практике.

Тот, кто использовал «волшебное средство» был наголову выше обычных студентов. «Обычные» хуже помнили материал и хуже его понимали, более того, даже одаренные отличники были слабее тех, кто использовал это «волшебное средство».

Это удивительное средство...

Привет, друзья!

Еще недавно управление содержимым веб-страницы с помощью жестов можно было наблюдать разве что в фантастических фильмах. Сегодня все, что для этого требуется — видеокамера и браузер (и библиотека от Google).

В данном туториале мы рассмотрим 5 примеров:

• получение данных с видеокамеры и их отрисовка на холсте (canvas);
• обнаружение и отслеживание кисти руки;
• управление "курсором" с помощью указательного пальца;
• определение жеста "щипок" (pinch);
• нажатие кнопки с помощью щипка.

Все примеры будут реализованы на чистом JavaScript.

Источником вдохновения для меня послужила эта замечательная статья.

Для обнаружения и отслеживания руки и жестов будет использоваться MediaPipe. Для работы с зависимостями — Yarn.

Код примеров можно найти в этом репозитории.

Совсем недавно известная художница и иллюстратор Холли Менгерт получила нейросеть своего имени (не давая на то согласия). Модель умеет генерировать иллюстрации, точно копирующие стиль художницы. Автор считает, что всё ок, но как насчёт человеческой стороны вопроса?

Все комьюнити разработчиков торговых роботов, варится вокруг Python и C#, на вопрос почему именно эти языки, они начинают неразборчиво бурчать про многопоточность, количество готовых библиотек, а иногда даже про семафоры. Вот и я решил попробовать влезть в эту солянку, дада именно солянку, по другому это в целом назвать и нельзя.

В общем есть масса инструментов вроде бы годных прям для работы, но таких громоздких, и как то все распихано по разным углам и существует в полном творческом бардаке. И никто не задается вопросом как и почему это так работает, все лишь пытаются что-то написать чтобы заработать немного денег, если повезет.

В общем как это водится у многих разработчиков, мне стало интересно, на что способен JavaScript и V8 с JIT, может ли он дать нужную скорость для сложной математики? И изначально все началось больше как исследовательская миссия. А дело кстати было полтора года назад.

Итак, что нам потребуются для разработки и запуска торговой стратегии, ну например, на Тинькофф Инвестиции :

В режиме бета тестирования запущена телеграмм платформа для копирования сделок торговых роботов на ваш брокерский счет. На данном этапе это бесплатно, о том почему это бесплатно расскажем в этой статье.

Кстати, шли мы к этому целых 3 года, развивая свою OpenSource инфраструктуру для разработки, попутно экспериментируя со стратегиями торговли и механизмами контроля рисков.

Привет, меня зовут Данил Астафуров, я стажёр в команде лаборатории машинного обучения в Альфа-Банке, работаю над кредитным скорингом. В этом году я поучаствовал в соревнованиях «Цифровой прорыв: сезон искусственного интеллекта», на котором занял второе место. Это единственный технологический проект от АНО «Россия — страна возможностей». 

Соревнование длилось месяц и я был на первом месте с первого решения. Но за неделю до конца соревнования участников стал резко больше и меня обогнали. Отрыв от второго места был почти 0.1 (хотя там можно было скрыть лучший результат). Занятость стажера не давала отвлекаться, поэтому было решено, что пусть идёт всё своим чередом. Сейчас, спустя время, я могу разобрать своё решение и понять, как всё же можно было добраться до первого места.

Среди фантастов немало тех, кто ярко проявляет себя или даже сделал себе имя не только и не столько в крупной форме, сколько в рассказах и повестях. Возможность создать быстрое погружение в мир, в сеттинг, в проблематику, чтобы оставалось время на развитие интриги и высказывание, требуют от автора высокого уровня мастерства. Если в тексте, к тому же, есть действительно смелые фантастические допущения и нечто, трогающее читателя «за живое» — это уже высший пилотаж.

Тем, кто ищет именно такого опыта, стоит обратить внимание на свежий сборник Кена Лю «Потаенная девушка». Автор — американский писатель-фантаст и переводчик, а также популяризатор китайской фантастики на западе. В его работах встречается литературное и культурное наследие разных стран, выражаясь в возможности взглянуть на любую ситуацию под разными углами. Это то ответвление жанра, где метафора фантастики используется, чтобы исследовать общечеловеческие проблемы и ценности. Иногда от декораций захватывает дух. Иногда кажется, что Кен Лю рассказывает о чем-то, что реально может случиться через пару лет, настолько сюжет завязан на актуальные реалии и тенденции. Обобщает истории сборника, пожалуй, тема человечности и выхода за ее рамки. И памяти. Наша история, наши воспоминания, наш рассудок или эмоции — что действительно определяет нас? Чему стоит позволить вести нас в будущее?

Прим. переводчика: автор статьи рассматривает практические сценарии и примеры организации SSH-туннелей. А для лучшего понимания того, как это работает, графически показывает потоки трафика.

Туннели SSH — это зашифрованные TCP-соединения между клиентами и серверами SSH. Трафик входит с одной стороны туннеля и прозрачно выходит с другой. Изначально этот термин относился к туннелям на виртуальных сетевых интерфейсах TUN/TAP, однако сейчас так обычно называют проброс портов SSH.

Друзья, всем привет! Как известно, в Kubernetes у каждого pod’а есть ограничение на  использование памяти (limits.memory), и, как показывает опыт, далеко не всегда очевидно, как JVM-приложение интерпретирует эту настройку, что порой может приводить к OOMKill.

Этот учебник поможет вам легко создать yolov4 в облаке с включенным графическим процессором, чтобы вы могли выполнять обнаружение объектов за миллисекунды!

Возможно ли создать поисковую систему, которую тяжело подвергнуть цензуре, влиянию и блокировке?

Говоря техническим языком, возможно ли выполнять полнотекстовый поиск не имея удаленного сервера, удобным для пользователя способом, одновременно храня поисковый индекс в peer-to-peer системе и имея возможность быстро обновлять поисковый индекс?

Да, это возможно!

Под катом описание архитектуры поискового движка Summa на Rust и набора приемов, позволивших ответить утвердительно на все вопрос

Каждый, кто слышит словосочетание "язык программирования", наверняка представляет себе код или скрипт, который выполняет строгий порядок действий для решения сложной технической задачи. Если спросить прохожего, для каких целей используются языки программирования, первое, что придет ему на ум - разработка, а любой гуманитарий скажет, что это скучно и совершенно не интересно. Однако, мне хотелось бы развеять эти стереотипы. Учитывая современные тенденции роста научно-технического прогресса, важно отметить, что программирование пересало быть чисто "техническим" инструментом. Сегодня оно позволяет не только создавать алгоритмы для управления техникой, но и делать научные открытия, например в биологии. Понять, как устроена биоинжереная машина внутри наших клеток, какие функции выполняеет каждый отдельно взятый ген, какие гены ответственны за наши болезни, как вирусы и бактерии влияют на нас на молекулярном уровне, как создать новый фармацевтический препарат и множество других вопросов, позволяет программирование.

Python - высокоуровневый язык программирования, который широко применяется в самых разных сферах деятельности: в разработке, в тестировании, в администровании, в анализе данных, в моделировании, а также в науке. Широкое распространение он получил не только, благодаря своей простоте и лаконичности, но и в силу своей модульности, возможности интегрироваться с другими языками программирования и наличия большого количества пакетов для анализа больших данных и научных расчетов.