Думаю, как и я, очень многие задавались вопросом: «Почему несмотря на хорошее образование, любознательность, способности и трудолюбие, они зарабатывают меньше, чем им хочется. Где баг, который мешает зарабатывать больше?»

При проектировании системы видеонаблюдения большого объекта потребовалось разместить камеры на плане, учитывая их углы обзора/наклона и получаемую плотность пикселей (необходима для определения зон задач идентификации, распознавания и т.п.). Вcпомнил математику 8 класса и сделал параметрический блок для AutoCAD, потом захотелось большего - чтобы прикинуть расстановку камер мог каждый желающий. Только была небольшая проблема - я не программист...

Аналитик-экономист Саша устроилась на новую работу, у неё не было навыков программирования. В описании вакансии умение писать код не требовалось. Программирование преследовало экономиста в школе и университете. Саша старательно отмахивалась от написания кода, но избежать кодинга не вышло. 

В Сашин первый день предыдущий сотрудник оставил три скрипта на Python для подготовки отчетности, уволился и сменил номер телефона. Ближайших срок сдачи отчетности – через месяц. Запуска кода было недостаточно для подготовки отчетов, нужно адаптировать скрипт под запрос руководителя. 

Статья описывает ошибки, которые совершила Саша при изучение Python, и пути исправления этих ошибок. Статья расскажет об экстремальном опыте погружения в программирование на Python: анализ данных и визуализацию. Вот как это было…

Сегодня открою вам Америку на основе данных OpenStreetMap в PostgreSQL15/PostGIS и моего проекта openstreetmap_h3. Запустим запрос и сравним время его выполнения на колоночном хранилище Citus в PostgreSQL и на стандартном в секционированной по H3 геоиндексу базе данных объемом 100GB.

Найдем top15 мест по застройке а Северной Америке и общую протяженность дорог, а также их тип и покрытие. Не буду перегружать публикацию логами программ, сфокусируемся на данных! Вы можете легко повторить все запросы самостоятельно на своем компьютере или ноутбуке.

Мировые СМИ пишут громкие заголовки, что "сотрудничество с Apple принесло знаменитому инвестбанку Goldman Sachs убыток в размере 1,2 млрд долларов". Бывает, пишут даже, что "Тим Кук обвел Голдманов вокруг пальца". На самом деле, все не совсем так. Разбираемся в произошедшем, попутно вспоминая основы розничного кредитования.

Сегодня задачи технического зрения становятся с каждым днем все более актуальными. Одной из классических и, пожалуй, самых распространенных и востребованных задач этой сферы является распознавание. Основная проблема распознавания заключается в том, что эта задача даже в самых сложных вариациях легко решается человеком, но требует значительных ресурсов для решения даже простейших вариантов этой задачи машинами.

Я продолжаю серию интервью с российскими разработчиками игр. Так, недавно я от имени информационной службы Хабра общался с разработчиками из инди-студии Baba Yaga Games, которые выпускают свои игры на ПК и консолях. После беседы с ними возникла идея пообщаться с отечественными разработчиками мобильного сегмента игр. Случайный поиск друзей в социальной сети «Вконтакте» вывел меня на арт-директора студии Black Caviar Games, и это подтолкнуло меня взять интервью у этой студии. 

Привет! За 10 лет работы в IT, я заметил, что многие не знают все направления по IT-специальностям. Я и сам когда-то не знал полной картины... Но ведь какая может быть польза от этого?

Например, для айтишника уровня middle и senior, такое знание поможет выбрать новое направление, когда понял, что выгорел или достиг потолка. Для начинающего —  направит, когда тот выбирает специальность и планирует карьерный путь. Для HR — составить вакансию и список требований. А тем кто далек от IT — даст понимание, кто за что отвечает.

Я собрал весь свой опыт и опыт коллег, проштудировал информацию в интернете и составил модель IT-направлений по уровням — «SLI» (Specializations Levels Interconnection — взаимосвязь уровней специализаций). За основу взял сетевую модель OSI, которую разработали специалисты на Западе еще в далекие 80-е и считают эталоном по сей день.

Разберем схему SLI и ответим на вопросы:

Алгоритмы в основе традиционных сетей настраиваются во время обучения, когда подается огромное количество данных для калибровки наилучших значений их весов, ликвидные («текучие») нейронные сети лучше адаптируются.

«Они способны изменять свои основные уравнения на основе входных данных, которые они наблюдают», в частности, изменяя скорость реакции нейронов, — рассказывает директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института Даниэла Рус.

Модель сегрегации Шеллинга является одной из самых ранних агент-ориентированных моделей в социальной науке. Модель была представлена Томасом Шеллингом для иллюстрации того, как индивидуальные стимулы и индивидуальное восприятие различий могут привести к сегрегации. Хотя модель показательна для целого ряда явлений, когда люди склонны переселяться в зависимости от доли похожих соседей, она была признана особенно полезной для изучения сегрегации по месту жительства.

В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации. Изучение этнических жилых моделей израильских городов с высоким разрешением показывает, что реальность сложнее, чем эта простая дихотомия интеграции-сегрегации.

Меня искренне восхищает то, как Крис Бернхардт рассказывает про квантовые вычисления в своей книге. На мой дилетантантский взгляд, объяснение неравенства Белла в его исполнении – лучшее, что можно найти сейчас в интернете без доступа к телу кафедры квантовой физики. Я бы хотел пересказать его изложение, так что если вы уже читаете книгу – смело пропускайте эту статью.

Сейчас миллионеру Брайану Джонсону 45 лет. Он делает все возможное, чтобы повернуть свои биологические часы вспять. И речь не только о внешности. Джонсон поставил перед собой цель - любыми способами вернуть все свои внутренние органы к тому состоянию, когда ему было всего 18 лет. Деньги на себя миллионер не жалеет. Только в 2023 году он планирует потратить на "эликсиры молодости" как минимум $2 млн.

Когда дизайнер проектирует несложный сервис вроде службы доставки или типовой интернет-магазин, он опирается на уже сложившийся User Experience в определенной отрасли. Но бывает такое, что клиенты приходят с задачами, где очень мало вводных. Например, новый продукт, стартап или сложный сервис, у которого нет аналогов. 

В статье делимся своим опытом как действовать дизайнерам при проектировании уникальной и сложной системы.

Привет, Хабр. Я в свободное время развиваю свой небольшой сайт — платформу для ведения личных дневников. Похож на ЖЖ или Дайри, но более современный и молодежный, полузакрытый, уютный. И у нас есть необходимость отслеживать, когда пользователи создают себе дополнительные аккаунты. В этом посте хочу поделиться своими идеями и опытом, как это у нас реализовано.

Почти всё самое важное, что произошло за неделю в мире финансов как в России, так и в мире: чипирование загранпаспортов остановлено, айтишников заманивают обратно в Россию плюшками, аргентинские банки в буквальном смысле лопаются от денег, а криптаны (снова) украли всё, что смогли.

Есть такой полезный принцип: уверенность в чём-то не должна возникать из ниоткуда. Если вы имеете сильную уверенность в некоем убеждении, то вы обязаны иметь много свидетельств в его подтверждение. Если свидетельств мало, то и уверенность должна быть низкой. Но сегодня не совсем про это.

Если вас спрашивают, почему вы в чём-то так уверены, то вы запаковываете свидетельства для передачи собеседнику. Такие запакованные свидетельства называются доказательствами, про них сейчас и поговорим. Вот четыре типа доказательств про которые пойдет речь: истории, статистика, логика, авторитеты. 

Ни для кого не секрет, что, используя GitHub Pages, вы можете бесплатно разместить свой статический веб-сайт в сети Интернет. 1 Гбайт доступного пространства, SSL-сертификат, возможность привязать собственный домен — разве не сказка? Но что делать, если вам необходимо, чтобы содержимое вашего статического ресурса периодически обновлялось? Допустим, несколько раз в час.

Пути решения уже существуют, и в этой статье я расскажу об одном из них. Вооружившись GitHub Actions в качестве среды выполнения и отдельной веткой Git-репозитория в качестве хранилища, мы организуем автоматизированный пайплайн получения, обработки и отображения малых неконфиденциальных данных, который будет ежемесячно нам обходиться в целых 0 рублей.

Рисунок 1. Модель логистической регрессии. Источник.

Логистическая регрессия использовалась в области биологических исследований ещё в начале двадцатого века. Затем её стали применять во многих общественных науках. Логистическая регрессия применима, когда зависимая переменная (целевое значение) является категориальной. Подробности в иллюстрациях — в материале, а практика — на нашем курсе, посвящённом Data Science.