Всем привет! Продолжим погружение в тему, и сегодня я бы хотел поделиться реальными задачами и кейсами из практики в Норникеле по направлениям Industrial AI и Computer Vision. Ни для кого не секрет, что еще несколько лет назад машинное обучение в промышленности уступало в развитии таким прикладным направлениям, как ML в ИТ / телекоме, банковской сфере, ритейле и т.п. Часто при общении с коллегами из других исследовательских институтов, R&D отделов крупных компаний разговоры о промышленных кейсах в машинном обучении напоминали байки о рыбалке. Или, скорее, рассказы авантюристов-золотоискателей, бросивших стабильность и уют хорошо изведанных земель ИТ и машинного обучения и ушедших в дикие пустынные края в поисках скрытого от всех сокровища.  Все быстро меняется и стараниями флагманских отраслевых компаний, крупных исследовательских коллективов работа над кейсами Industrial AI шагнула далеко вперед - от редких и робких хакатонов к полномасштабной разработке, внедрению и эксплуатации моделей в производственные процессы.

В последнее время большое количество крупных мировых поставщиков бизнес-приложений ушли с российского рынка. Например, SAP, Microsoft и Oracle. Однако, много их решений все еще используются в российских компаниях. За время их работы накопилась значительная экспертиза по их доработке и поддержке как внутри компаний, так и в ИТ-интеграторах. Можно продолжать их использовать их еще определенное время, но никто не защищен от внезапных проблем, которые, например, случились с Meraki.

К сожалению, основная проблема в том, что для многих узкоспециализированных решений от крупных мировых поставщиков не существует готовых российских аналогов. И одним из немногих выходов в таком случае является создание нового решения “с нуля”. Однако, разработка с использованием классических языков программирования занимает много времени и человеческих ресурсов, что в условиях значительного оттока ИТ-специалистов в РФ является существенной проблемой. 

Одним из решений этих проблем является использование платформ для быстрой разработки приложений (RAD). В этой статье сделан краткий обзор современной открытой и бесплатной платформы lsFusion, которая очень хорошо подходит для решения вышеописанных задач. При этом платформа может быть запущена с использованием исключительно программ из Единого реестра российского ПО (Astra Linux, Liberica JDK, Postgres Pro). При этом лицензия платформы позволяет создавать собственные решения на ее основе и вносить их в реестр.

Все говорят о том, что для эффективной работы в командах нужны софт скиллы. Но обычно их оценивают по факту - в основном в контексте найма. А что делать, если с технической точки зрения люди - огонь, но рабочий процесс требует, чтобы они были более “софтовыми”?

Софт скиллы можно и нужно развивать. Поговорим о том, как это сделать в рамках компании - о том, как это делаем мы.

Привет! Меня зовут Максим Павлов, я управляющий партнёр KTS и отвечаю за направление системной и бизнес-аналитики.

Подготовка документации — дело затратное. Прежде чем приступать к ней, нужно подумать, действительно ли она нужна, или это делается, потому что «так принято». 

В статье я подробно остановился на ситуациях, когда написать её необходимо. Если в одной из них вы узнаете свой проект, то документация сильно поможет в его реализации.

В этом докладе я расскажу о мониторинге: о том, как собрать множество метрик из разных мест в одном, как разруливать права для разных частей этих метрик и как хранить большие объемы данных. Еще поговорим о выборе системы мониторинга на примере небольшого сериала о вымышленной компании, система мониторинга которой эволюционирует вместе с ростом инфраструктуры.

Итак, вы закончили свою первую версию опенсорс проекта на Питоне, выложили её на Гитхаб, и даже написали честный ридми: "Требуется Python 3.10, поставьте зависимости через pip install -r requirements.txt"

И... через какое-то время вам звонит пользователь друг с вопросом: "Слушай, интересный проект, а как его под Windows поставить?"

Собственно, с этого момента у вас есть 3 варианта:

1. Попытаться сэкономить всем время и попробовать упаковать ваш проект в EXE-файл через утилиты типа pyinstaller или Auto PY to EXE. Минус: при сколь-нибудь сложных зависимостях нужно будет ковыряться довольно долго, чтобы заставить EXE заработать. Второй минус: как вы думаете, на кого ляжет почетная обязанность собирать EXE-шники после каждого апдейта кода?

2. Попытаться объяснить другу, что такое python, GIT и как всё это поставить. Минус: возможны проблемы в отношениях с другом :))) (Вариант: поставить всё самому через дистанционный доступ, но он требует слишком много времени если пользователей друзей больше 5)

3. Дописать под себя набор BAT-файлов, о которых пойдет речь в статье, и которые:

• ставят сами Python и GIT в локальную папку проекта (в стиле conda);

• выкачивают свежую версию вашего проекта с Гитхаба (а также апдейтят её при необходимости);

• ставят нужные зависимости;

• можно прописать несколько сценариев запуска приложения;

• установленный проект можно перемещать в другие папки и между компами.

Всем привет! Меня зовут Елена Поплоухина. Я — один из авторов Youtube‑канала по тестированию «Багаж тестировщика».

На канале выходило несколько выпусков с примерами проектирования чек-листов. В этой статье я хочу дать несколько практических рекомендаций по формулированию проверок в чек-листах.

В этом материале я постараюсь описать один из способов организации алертов в микросервисной архитектуре.

Далее речь пойдет о системе, которая работает на основе стека prometheus alertmanager + с учетом того, что микросервисы развернуты в кубере. Итак, приступим.

В незапамятные времена, когда еще не вышла последняя серия «Во все тяжкие», алерты чаще всего хранились в одном месте — будь то icinga, zabbix, TICK stack или тот же самый Prometheus. В этом есть свои плюсы — можно легко отслеживать изменения, грепнуть нужный алерт, накидать CI и так далее. Но когда речь заходит о микросервисной архитектура, где бизнес логика представлена отдельными сервисами, было бы логичным держать бизнес алертинг рядом с микросервисов.

Что ж, давайте попробуем реализовать такой подход.

Привет, Хабр! Продолжаем разбираться существует ли идеальное компьютерное кресло.

Тонны информации «гугления», тысячи часов «сидения», сотни часов разработки, проектирования и производства... Я рассказываю о своем детище — эргономичной компьютерной киберстанции E-station (EasyWorkStation), в которой человек работает полулежа или лежа.

Близится окончание учебного года, а значит, скоро для старшекурсников наступит жаркая пора — защита выпускных квалификационных работ. Безусловно, для каждого студента это индивидуальный челлендж, однако год за годом тысячи выпускников тратят время, силы и нервы на решение по сути одних и тех же задач.

МойОфис регулярно работает с академическими партнерами — учреждениями начального, среднего и высшего профессионального образования. Оператором таких активностей выступает «Хаб Знаний МойОфис»; именно здесь аккумулируются лучшие практики по работе с образовательными учреждениями. Учащиеся партнёрских организаций получают возможность ознакомиться с нашими продуктами в рамках учебных программ, а также пройти производственную и преддипломную практики по различным направлениями: тестирование, проведение тематических исследований, решение практических задач, связанных с обеспечением информационной безопасности, документооборотом, разработкой макросов и надстроек.

В этой статье мы решили обобщить наш опыт и опыт наших студентов в оформлении ВКР.

Приветствую!

В этой статье рассмотрим какой путь проходит простой SELECT запрос. От стадии сырой строки до отправки ответа клиенту.

А еще:

• Работу со статистикой приложения через API Linux.

• Реализацию динамического списка.

• «Наследование» в C.

• Как ведется работа с диском в БД.

• Немного легаси.

В предыдущих обзорах (https://habr.com/ru/articles/690414/, https://habr.com/ru/articles/695556/) мы рассматривали линейную регрессию. Пришло время переходить к нелинейным моделями. Однако, прежде чем рассматривать полноценный нелинейный регрессионный анализ, остановимся на аппроксимации зависимостей.

Про аппроксимацию написано так много, что, кажется, и добавить уже нечего. Однако, кое-что добавить попытаемся.

При выполнении анализа данных может возникнуть потребность оперативно построить аналитическую зависимость. Подчеркиваю - речь не идет о полноценном регрессионном анализе со всеми его этапами, проверкой гипотез и т.д., а только лишь о подборе уравнения и оценке ошибки аппроксимации. Например, мы хотим оценить характер зависимости между какими-либо показателями в датасете и принять решение о целесообразности более глубокого исследования. Подобный инструмент предоставляет нам тот же Excel - все мы помним, как добавить линию тренда на точечном графике:

Системы, за которые нужно отвечать, есть в государственных структурах и частных компаниях разного масштаба и рода деятельности, в ИТ и других отраслях: от нефтегазовой сферы до розничной торговли. 

В небольших ИТ-командах до 10–12 человек обязанности по работе с системами возложены на плечи программистов и сисадминов. Работа системных инженеров требуется там, где уже есть автоматизация рутинных процессов. Такие специалисты поддерживают то, чем люди пользуются каждый день: социальные сети и банковские сервисы, интернет-провайдеры и маркетплейсы, госуслуги и онлайн-образование. Этим они оптимизируют работу программистов и сисадминов, выстраивают культуру работы с программным кодом и сводят к минимуму риск хаотичных вмешательств в работу системы.

Разберёмся, чем отличается работа системного инженера от смежных специализаций, какие задачи им приходится решать, где можно научиться азам этой профессии и как в ней совершенствоваться.

Привет! В этом посте я хочу обсудить, что такое чистый код и почему я считаю его очень важной практикой. Если у вас всё руки не доходили до того, чтобы сесть и подробно почитать книги Дяди Боба, я подготовил небольшой конспект по его видеолекциям со своими примерами с самым главным.

Существует связь между количеством кода в проекте и количеством сделанных фич в единицу времени. На старте проекта количество фич растет очень быстро. Когда проект увеличивается, в него становится все сложнее вносить изменения, все меньше фич удается сделать в единицу времени. Если писать грязный код, то в конечном итоге это убивает компанию из-за того, что она не может быстро делать какие-то фичи. 

Дядя Боб считает, что единственный способ быстро двигаться в разработке — делать хорошо, поэтому чистота кода очень важна. 

Привет всем. Меня зовут Миша и я сеньор разработчик EvaTeam. Продолжение серии о моей работе на архипелаге Новосибирские острова в Северном Ледовитом океане. В этом посте продолжим восстанавливать связь в посёлке на краю света, сходим в качалку и постираемся.

Прошлая статья «Работаем с Git: первые шаги в GitHub» была посвящена установке, настройке Git и классическим операциям из набора для новичков GitHub. А теперь перейдём к практике и рассмотрим «горячие» сценарии, которые делают трудовые будни куда веселее. Или не очень.

На практике часто необходимо при заданных условиях и ограниченных ресурсах для построения сети выбирать из потенциально возможных структур лучшую в некотором смысле, например, устойчивую к неисправностям (отказам) связей между узлами (каналов) транспортной сети, сети связи, сетей нефте- и газопроводных и многих других. Предлагается рассматривать ряд задач поиска оптимального решения в рамках числовых примеров. Актуальность проблемы несомненна, даже наше городское жилье охвачено большим числом обеспечивающих удобства и комфорт сетями различного назначения: электрическими, снабжения холодной и горячей водой, газопроводной, теплоснабжения, телевизионной, радиотрансляционной, интернетом, канализацией, мусоропроводом, охранного видеонаблюдения и др.

Давайте представим ситуацию.

У вас в подчинении несколько команд и у каждой есть руководитель. Эти руководители с вами работают достаточно долго, хорошо знают продукт, но вы не можете назвать их сильными: периодически происходят какие-то косяки, но в целом ничего критичного.

И вот, в один прекрасный момент в одну из этих команд приходит новый сотрудник (назовем его Сергеем). Еще на собеседовании вы обратили внимание на сообразительность Сергея. С первых дней его работы он начинает положительно выделяться на фоне других и результатами, и вовлеченностью, и некоторыми компетенциями. Несмотря на отсутствие опыта, вы понимаете, что Сергей выглядит посильнее, чем один из ваших текущих подчиненных руководителей (назовем его Николаем).

Вопрос: будете ли вы предпринимать какие-либо действия для того, чтобы Сергей заменил одного из ваших текущих руководителей?