Одной из самых распространённых задач аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные 100 пользователей? Или стоит собрать данные о 1000 пользователях? Какую вероятность ошибиться при анализе мы можем допустить: 5% или 1%? Относятся ли две выборки к одной совокупности, или между ними есть ощутимая значимая разница и они относятся к разным совокупностям? Точность прогноза и вероятность ошибки при ответе на эти и другие вопросы поддаются вполне конкретным расчётам и могут корректироваться в зависимости от потребностей продукта и бизнеса на этапе планирования и подготовки эксперимента. Рассмотрим подробнее, как параметры эксперимента и статистические критерии оказывают влияние на результаты анализа и выводы обо всей совокупности, а для этого смоделируем тысячу A/A, A/B и A/B/C/D тестов.

В последнее время я все чаще и чаще сталкиваюсь с мнением о том, что тимлид не должен писать код. И, если лет эдак 15 назад это была просто шутка, то сейчас это мнение становится чуть ли не мейнстримом в индустрии. Поэтому я хочу чётко сформулировать свой взгляд на этот вопрос.

Я достаточно давно решил ознакомится с ассемблером архитектуры Arm. По большей части для ознакомления и понимания внутренних процессов архитектуры. Чем больше я изучал литературу и различные источники, тем больше я понимал, что нужна практика. Я решил вспомнить ассемблер для x86-х машин и заодно потренироваться на архитектуре Arm.

Но как всегда для практики надо быть подготовленным, а как оказалось, я был не подготовлен...

Во времена дефицита информации о выходящих проектах пропустить что-то действительно интересное было раз плюнуть. Интернет имели единицы, а прочитать в журнале про все предстоящие проекты было довольно проблематично (да и для многих дорого). Но однажды мне повезло, и при очередном походе в магазин за новой игрой я совершенно случайно наткнулся, если и не на хит, то уж на знаковый проект – точно. Это был Battle Realms!

Будучи стратегией в восточном сеттинге и имея много интересных для жанра нововведений и игровых механик, она так и не стала значимой фигурой в индустрии (во многом из-за релиза незадолго до выхода Warcraft 3). Если вы подумали «О боже, очередной клон популярных стратегий нулевых», то спешу вам сообщить, что это в корне не так! Battle Realms не является пародией на Warcraft, Starcraft, Dune 2 или Red Alert, а пытается идти по своему пути! Это было круто и в 2001, а учитывая, что жанр стратегических игр не сильно развивается в наши дни, это интересно и сегодня. К тому же, недавно вышел её официальный ремастер, позволяющий самостоятельно попробовать этот самобытный проект.

Сегодня я постараюсь кратко рассказать, чем знаменательна Battle Realms, и пробудить ваше любопытство и ностальгию. Надеюсь, у меня получится убедить вас сыграть в неё. А чтобы вам было максимально удобно, я выложу сборку с уже готовой к запуску игрой.

Все чаще объектами статистического анализа становятся не массивы (таблицы) значений, а временные ряды. Такие ряды формируются при наблюдениях за природными процессами и явлениями, изучении социологических или макроэкономических показателей, при промышленном производстве и сбыте продукции. Главное, что отличает временной ряд от других типов данных – это то, что номер (время) наблюдения имеет значение. То есть, важен не только результат измерения, но и тот момент времени, когда оно выполнено. К сожалению, при применении статистических методов на этот нюанс часто не обращают внимания. Однако, именно эта "мелочь" приводит к очень серьезным и нетривиальным следствиям с точки зрения обработки таких сигналов. Самые обычные формулы, описанные во всех учебниках, внезапно отказываются работать. А попытки их применения "в лоб" иногда дают, мягко говоря, весьма неожиданные результаты. Например, статистическая связь между числом пиратов и глобальным потеплением оказывается не просто "значимой", а "практически достоверной". Что удивительно, столкнувшись с такой ситуацией, даже достаточно грамотные исследователи не всегда понимают, где же тут "порылась собака" . Данные вроде бы правильные, математика (как и жена Цезаря) – точно вне подозрений. А результат – ни в какие ворота... А Вы твердо уверены, что всегда правильно оцениваете значимость таких корреляций?

Привет, Хабр! Я бизнес-тренер. Мы в ОТП Банке очень любим читать полезные книги и делиться своими наблюдениями с коллегами. Решили, что и с читателями Хабра тоже нужно поделиться. Возможно, кто-то их все уже прочёл, а кто-то нет — и тогда я буду очень рада, что рекомендации пригодились:) Эти книги помогут прокачать soft skills — полезные навыки на пути к большим зарплатам.

Структуры данных такие как HashSet могут использоваться для небольшого набора данных, позволяя проверять принадлежность элемента множеству. При этом использование проверки принадлежности элемента на большом наборе данных может быть затратным. Временная и пространственная сложность могут быть линейными в худшем случае.

Вероятностные структуры данных предоставляют постоянную временную и пространственную сложность за счет предоставления недетерминированного ответа. Примером вероятностной структуры данных является фильтр Блума.

Цель статьи осветить state of the art методы сжатия целых чисел, чтобы сэкономить в будущем время исследования алгоритмов и терминологии. При этом описание части алгоритмов может быть упрощено для понимания. Сравнение алгоритмов тоже находится вне рамках этой статьи. Подробнее можно почитать в ссылках.

Многие из упомянутых ниже алгоритмов используются в прикладных задачах: сжатие битмап, обратных индексов, просто массивов данных.

• Безопасность типов с проверками форматирующих строк во время компиляции. Эти проверки включены по умолчанию начиная с С++ 20, и присутствуют в качестве дополнения для С++ 14/17. Форматирующие строки среды выполнения в {fmt} также оказываются безопасными, чего невозможно достичь в printf.
• Расширяемость. Определяемый пользователем тип можно сделать форматируемым. При этом большинство типов стандартных библиотек, например, контейнеры и пакеты для обработки даты и времени, предлагают возможность форматирования изначально.
• Производительность. {fmt} намного быстрее любой распространённой реализации printf, порой на несколько порядков (например, в форматировании чисел с плавающей запятой).
• Возможность переноса поддержки Unicode.

В C и C++ есть особенности, о которых вас вряд ли спросят на собеседовании (вернее, не спросили бы до этого момента). Почему не спросят? Потому что такие аспекты имеют мало практического значения в повседневной работе или попросту малоизвестны.

Целью статьи является не освещение какой-то конкретной особенности языка или подготовка к собеседованиям, и уж тем более нет цели рассказать все потайные смыслы языка, т. к. для этого не хватит одной статьи и даже книги. Напротив, статья нужна для того, чтобы показать малоизвестные и странные решения, принятые в языках C и C++. Своего рода солянка из фактов. Вопрос “что делать с этими знаниями?” я оставляю читателю.

Если вы, как и я, любите и интересуетесь C/C++, и эти языки являются неотъемлемой частью вашей жизни, в том числе и его углубленного изучения, то эта статья для вас. По большей части я надеюсь, что эта статья сможет развлечь и заставить поработать головой. И если получится, рассказать что-то, чего вы, возможно, еще не знали.

Всем привет!

И отдельный привет тем, кто, как и я, работает удаленно. Вот скажите, вам удалось сделать ваше домашнее рабочее место комфортным? Ничего не болит и не отваливается к концу дня? Казалось бы, массовая удаленка вошла в нашу жизнь уже довольно давно, и большинство из нас успело за это время приспособиться к новой реальности. Кто-то не заморачивается и превозмогает, другие ищут варианты, как не сгубить свое здоровье. Для меня с недавних пор эта тема стала животрепещущей, и посему хотелось бы обсудить ее с такими же неравнодушными.

Итак, давайте разбираться!

Я уже написал здесь много статей на тему прокси-протоколов и прокси-клиентов, которые очень сложно детектировать и заблокировать, и которые используют пользователи в Китае, Иране, Ираке, Туркменистане, и теперь вот в России (мы здесь в отличной компании, правда?). Но довольно часто мне в комментариях писали, мол, это все отлично, но мне нужен именно VPN для целей именно VPN - доступа в частные локальные сети, либо для соединения клиентов между собой, и желательно так, чтобы его не заблокировали обезьяны с гранатой. Поэтому сегодня мы поговорим именно о VPN.

Классические OpenVPN, Wireguard и IPSec отметаем сразу - их уже давно умеют блокировать и блокировали не раз. Модифицированный Wireguard от проекта Amnezia под названием AmneziaWG — отличная задумка, но есть одно но...

Деградация культуры Google в конце концов станет необратимой, потому что люди, которые нужны вам в качестве морального компаса - это те же самые люди, которые не приходят в организацию без этого самого морального компаса.