Эпиграф: Зарплата у меня хорошая, но маленькая!

Глядя на то, как появляются и исчезают в черновики вместе с комментариями и обсуждениями статьи о найме и удержании сотрудников, я тоже решил рискнуть.
Я хочу поспорить с тезисом о том, что деньги не мотивируют и высказать свои аргументы в пользу высокой заплаты.
Вот тезисы, которые я хочу раскрыть немного подробнее в статье.
1. Высокая зарплата не мотивирует. А вот низкая зарплата демотивирует сама по себе.
2. Высокая зарплата отрезвляет, так как хорошо понимаешь, что на такую позицию быстро найдутся желающие.
3. Высокая зарплата затрудняет переход в другое место.

Можно много рассуждать о том, что обеспеченный человек может гармонично развиваться, что он чувствует себя востребованным и ценным, что это стимулирует работодателя заниматься реально полезным делом, повышать эффективность и т.д.
Но эти три тезиса, на мой взгляд, работают математически просто, прямо и эффективно. Без бла-бла-бла. Особенно последний — он самый мощный.

Перевод первой части материала с github, обстоятельно объясняющего работу интернета: что именно происходит, когда пользователь набирает в адресной строке google.com?

Кнопка «ввод» возвращается в исходное положение

Для начала отсчёта выберем момент, когда кнопка «ввод» утоплена. В этот момент замыкается контур, отвечающий за эту кнопку. Небольшой ток проходит по логическим контурам клавиатуры. Они сканируют состояние всех переключателей, гасят паразитные электрические импульсы, и преобразовывают нажатие в код клавиши 13. Контроллер кодирует код для передачи в компьютер. Теперь это почти всегда делается через USB или Bluetooth, а раньше в процессе участвовали PS/2 или ADB.

Всем привет. А особенно тем, кто пишет на плюсах и интересуется грядущими изменениями языка.
Для исследования фич нового стандарта С++ я сделал забавную штуку — функцию для превращения простого функтора в ленивый. Т.е. вычисляемый не более одного раза, и только при первом обращении.
Для использования вам понадобится простой функтор, без аргументов, возвращающий значение.
Применяете к нему calc_once(some_func) — и он становится ленивым.

auto my_func = calc_once([]{ return SomeHugeCalculation(); });
if ((my_func() && some_case) || (!my_func() && some_other_case))
{
}

* This source code was highlighted with Source Code Highlighter.

Под хабракатом код, там и auto, и decltype, и лямбды.

UPD. Спасибо за карму. Перенес в блог С++.

"Кто ни разу не ошибался в индексировании цикла, пусть первый бросит в деструкторе исключение."

— Древняя мудрость

Циклы ужасны. Циклы сложно читать — вместо того, чтобы сразу понять намерение автора, приходится сначала вникать в код, чтобы понять, что именно он делает. В цикле легко ошибиться с индексированием и переопределить индекс цикла во вложенном цикле. Циклы сложно поддерживать, исправлять в случае ошибок, сложно вносить текущие изменения, и т.д. и т.п.

В конце концов, это просто некрасиво.

Человечество издревле пытается упростить написание циклов. Вначале программисты подметили часто повторяющиеся циклы и выделили их в отдельные функции. Затем они придумали ленивые итераторы, а потом и диапазоны. И каждая из этих идей была прорывом. Но, несмотря на это, идеал до сих пор не достигнут, и люди продолжают искать способы улучшить свой код.

Данная работа ставит своей целью пролить свет на отнюдь не новую, но пока что не слишком распространённую идею, которая вполне способна произвести очередной прорыв в области написания программ на языке C++.

Так как же писать красивый, понятный, эффективный код, а также иметь возможность параллелить большие вычисления лёгким движением пальцев по клавиатуре?

Хочешь знать, как и откуда добывают нефть, и зачем для этого нужны математики, инженеры и программисты? Это первая часть из серии статей, представляющих собой очень быстрое обзорное введение в предметную область для будущих математиков-программистов, которым предстоит решать задачи, связанные с моделированием нефтедобычи и разработкой инженерного ПО в области сопровождения нефтедобычи. Для того, чтобы понять всё, что здесь написано, не требуется каких-то специальных знаний: достаточно только здравого смысла и школьного “арсенала” математики и физики. Зато работа в этой области, в отличие от какого-нибудь документооборота, происходит на стыке математических, естественно-научных и технических дисциплин и полна интересных кросс-дисциплинарных задач.

Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстояния в пространстве 3D моделей становится совсем нетривиальной.

В этой заметке мы поговорим о том, какие функции ошибки (Loss functions) алгоритмов используются в 3D ML, какие из них можно использовать в качеств метрик качества (metrics), а какие — в качестве регуляризаторов (regularizers).

Linux — это операционная система. Как винда (windows), только более защищенная. В винде легко подхватить вирус, в линуксе это практически невозможно. А еще линукс бесплатный, и ты сам себе хозяин: никаких тебе неотключаемых автообновлений системы!

Правда, разобраться в нем немного посложнее… Потому что большинство операций выполняется в командной строке. И если вы видите в вакансии «знание linux» — от вас ожидают как раз умение выполнять простейшие операции — перейти в другую директорию, скопировать файл, создать папочку… В этой статье я расскажу про типовые операции, которые стоит уметь делать новичку. Ну и плюс пара полезняшек для тестировщиков.

Я дам кратенькое описание основных команд с примерами (примеры я все проверяла на cent os, red hat based системе) + ссылки на статьи, где можно почитать подробнее. Если же хочется копнуть еще глубже, то см раздел «Книги и видео по теме». А еще комментарии к статье, там много полезного написали)

Спортивный блоггер из YouTube: "Делай это упражнение всего 5 минут в день и у тебя будет стальной пресс"
Твой менеджер проекта: "Чтобы пройти этот опрос нужно 2 минуты, неужели так сложно?"
Онлайн-школа английского языка: "В изучении английского языка - главное регулярность!"
Тренинг по тайм-менеджменту: "Просто заносите все в список задач и проводите еженедельные обзоры."

Часто вам приходится слышать такое, а иногда и говорить другим? Почему сколько бы раз мы не повторяли подобные мантры мы так редко переходим от слов к делу? Как все просто в формулировках… от этого чувство вины от очередного похода к холодильнику вместо пробежки еще сильнее. А помните как хорошо все начиналось? Как плавно шел новый язык программирования, с каким энтузиазмом мы оповещали окружающих о начале здорового образа жизни и утренних пробежек? Методично, но не без усилий, мы разберемся в этом вопросе и сформируем практические советы в ситуации, когда очень хочется начать что-то новое (свой проект, привычку и т.п.), но мы соответствуем этому желанию и сбиваемся с пути. Будет много полезных ссылок, без изучения которых, опыт от прочтения статьи не будет полным.

На днях в Праге прошла встреча международного комитета по стандартизации C++. И-и-и-и…



C++20 готов! Осталось поставить штампик от ISO, но это чисто формальный шаг, с которым не должно быть проблем.

Поздравляю всех с этим замечательным событием! Concepts, Coroutines, Modules, Ranges, std::format, constexpr new и constexpr алгоритмы+vector+string, datetime, jthread, span, bit_cast и многие другие мелкие и большие нововведения.

Что успели добавить и поправить в последний момент, что предложили разломать и что все хотят видеть в C++23 — обо всём этом под катом.

В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Индийцы из неприкасаемых каст, работающие в американских технокомпаниях, рассказывают журналу VICE о том, как пытаются скрывать свои реальные личности, чтобы избежать кастовой дискриминации, которую считали делом прошлым.

Когда в 2002 году в возрасте 21 года Майя, индийский программист, покинула Индию, то решила, что оставляет дома деспотическую кастовую систему.

Майя принадлежит к далитам [«угнетённые» — самоназвание людей из каст, которые в русском языке принято называть "неприкасаемые" / прим. перев.], которых раньше в индийской системе каст называли «неприкасаемые». Кастовая система управляла структурой индийского сообщества много веков. Согласно ей людей ранжируют при рождении, и ранг человека влияет на все аспекты его жизни, включая работу, брак и доступ к образованию.

Однако вскоре она узнала, что кастовая дискриминация не знает границ, и вот уже 18 лет она подвергается дискриминации со стороны брахманов, членов высшей касты, организовавших влиятельные клики со множеством крупнейших компаний Кремниевой долины. Чтобы получить работу, она скрывала свою личность и использовала вымышленные имена.

Физики нашли алгебраическую структуру, лежащую в основе запутанной математики столкновений элементарных частиц. Некоторые надеются, что она приведёт нас к более элегантной теории физического мира.

Когда специалисты по физике частиц пытаются моделировать эксперименты, они сталкиваются с невозможными расчётами из-за бесконечно большого уравнения, работа с которым лежит за пределами возможностей современной математики.

К счастью, они могут выдавать в целом точные предсказания, не прорабатывая всю эту загадочную математику до конца. Укорачивая вычисления, учёные с Большого адронного коллайдера в европейском ЦЕРН делают предсказания, совпадающие с событиями, которые они потом наблюдают при столкновениях субатомных частиц, несущихся с огромной скоростью по 26-километровому треку.

Эта шпаргалка поможет вам подготовиться к техническому собеседованию, чтобы вы могли освежить в памяти ключевые вещи. По сути, это содержание курса по информатике безо всяких подробностей.

(c) 

Проекты создания общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI), о которых сегодня пойдет речь, считаются менее амбициозными, чем любой сильный ИИ. Однако некоторые ученые утверждают, что компьютеры никогда не смогут получить возможности человеческого интеллекта.

Как у сторонников, так и у противников идеи о компьютерах, способных решить любую подвластную человеку интеллектуальную задачу, найдется немало аргументов в защиту своей позиции. Узнаем, какие доводы приводит каждая из сторон, и попробуем разобраться, есть ли шанс у AGI сейчас и в будущем.

Статья основана на недавней публикации профессора Рагнара Фьелланда «Почему ИИ общего назначения не будет создан», но мы будем рассматривать не только аргументы «против». 

Мы рассказали про выпускные проекты выпускников семестровых курсов по мобильной разработке Технопарка (МГТУ им. Баумана) (предыдущие публикации: «Разработка приложений на iOS», «Разработка приложений на Android»). Сегодня делимся интересными проектами студентов второго семестра Техносферы — совместного с МГУ образовательного проекта с годовой программой обучения в области анализа и работы с большими объемами данных. Студенты проходят курсы по машинному обучению, инфопоиску, нейронным сетям и другим дисциплинам. В обучении применён проектный метод, поэтому итоги семестра мы подводим на защитах студенческих проектов.

В образовательном процессе большую роль играют эксперименты. Студенческие проекты без них не обходятся: ребята пробуют разные подходы, методы, архитектуры, инструменты. Часто после эксперимента студенты отказываются от выбора технологии и алгоритма в пользу нового подхода. Это большая часть опыта и обучения. Ниже мы расскажем о таких этапах в разработке двух студенческих проектах.

В этой статье мы подробно разберем понятие сопрограмм (coroutines), их классификацию, детально рассмотрим реализацию, допущения и компромиссы, предлагаемые новым стандартом C++20.