Всем привет! Меня зовут Ян, я руководитель разработки Департамента ИТ инвестиционного бизнеса Газпромбанка. Совершенно неожиданно я занял первое место на конференции Highload++ с докладом про то, как организована работа в наших командах разработки.

Очень коротко: мы пересобрали процесс разработки как таковой, постаравшись выкинуть оттуда явно кривые решения. Получилось следующее: каждые две недели в команде есть дежурный, который отвечает вообще за все внешние коммуникации. То есть он не разрабатывает, а ловит всех входящих в мессенджерах и в личке и не даёт им пробиться до самой команды. Естественно, этот дежурный знает всё происходящее и может ответить на любой вопрос, а это требует и понимания архитектуры, и знания интерфейсов, и понимания особенностей кода коллег.

В результате из простой задачи «не трогайте разработчиков» получилось сделать и очень правильное обучение (если вы дежурите, то у вас нет шансов не разбираться во всех процессах команды), и снижение техдолга (дежурный не берёт таски по фичам на спринты, но может заниматься документацией и всякими вещами в наведении порядка, до чего обычно не доходят руки), и много чего ещё. Сначала казалось, что за это мы платим снижением эффективности команды на 8–10 % (ведь мы выключаем дежурного из разработки), но на деле оказалось, что эффективность даже растёт. Есть ряд вещей, которые очень поменялись и в управлении такими командами в лучшую сторону.

Естественно, такой подход имеет кучу подводных камней и подходит далеко не всем и не каждому типу команд.

Сейчас расскажу про практический опыт.

Всем привет! Недавно меня заинтересовал вопрос: «может ли быть такое, что 2 игрока в Minecraft имеют один и тот же одиночный мир?»

В предыдущей статье про модельно ориентированное проектирование было показано, что не все методики одинаково полезны. И объясняется как делать правильно, что бы не было потом мучительно больно. Но в конце статье был поставлен вопрос, провокационный как Шарон Стоун на допросе у следователей: модельно ориентированное проектирование это конечно хорошо, но как доказать, что модель соответствует объекту? Какие ваши доказательства?


Общий ответ на данный вопрос еще готовится, но про частный зато реальный и свежий пример могу привести прямо сейчас. Оказался тут у меня в руках, как всегда случайно, текст от ведущего специалиста нашей страны по электроприводу Калачева Юрия Николаевича, автора книги Моделирование в электроприводе. Инструкция по пониманию. вместе с его любезным согласием на публикацию. Данный текст еще готовится к публикации в специализированных издания, но читатели хабра увидят его первые.

Далее под катом
Калачев Ю. Н., Ланцев В.Ю., Окулов Е.В.
Электропривод с бесколлекторным двигателем постоянного тока
(практика применения моделирования и кодогенерации в АО «Аэроэлектромаш»)

Перевод статьи подготовлен для студентов курса «Математика для Data Science»

---

Аннотация

В этой статье рассматривается задача поиска контуров лица для одного изображения. Мы покажем, как ансамбль деревьев регрессии можно использовать для прогнозирования положения контуров лица непосредственно по рассеянному подмножеству интенсивностей пикселей, достигая супер-производительности в режиме реального времени с предсказаниями высокого качества. Мы представляем общую структуру, основанную на градиентном бустинге, для изучения ансамбля деревьев регрессии, который оптимизирует сумму квадратичных потерь и, естественно, обрабатывает отсутствующие или частично помеченные данные. Мы покажем, как использование соответствующих распределений, учитывающих структуру данных изображения, помогает в эффективном выборе контуров. Также исследуются различные стратегии регуляризации и их важность для борьбы с переобучением. Кроме того, мы анализируем влияние количества обучающих данных на точность прогнозов и исследуем эффект увеличения данных с использованием синтезированных данных.

Обычно на вопрос «зачем нужна математика?» отвечают что-то вроде «гимнастика для ума». На мой взгляд, этого объяснения недостаточно. Когда человек выполняет физические упражнения, то он знает точное название групп мышц, которые при этом развиваются. Но разговоры про математику остаются слишком абстрактными. Какие конкретно «мышцы ума» тренируются школьной алгеброй? Она ведь совсем не похожа на настоящую математику, в которой делаются великие открытия. Что дает умение искать производную каких-то запутанных функций?

Преподавание программирования слабым студентам привело меня к более точному ответу на вопрос «зачем?». В статье я постараюсь донести его вам.

Хотели посмотреть на мир глазами существа живущего в компактной замкнутой вселенной со сферической геометрией? Посмотреть на мир без ночи? Мир, где на небе виден другой полюс планеты? Мир, где нет разницы между солнечным и лунным затмением? Добро пожаловать под кат!

В данной главе я даю простое и по большей части визуальное объяснение теоремы универсальности. Чтобы следить за материалом этой главы, не обязательно читать предыдущие. Он структурирован в виде самостоятельного эссе. Если у вас есть самое базовое представление о НС, вы должны суметь понять объяснения.


Один из наиболее потрясающих фактов, связанных с нейросетями, заключается в том, что они могут вычислить вообще любую функцию. То есть, допустим, некто даёт вам какую-то сложную и извилистую функцию f(x):