Привет сообществу!

Я Юрий Кашницкий, раньше делал здесь обзор некоторых MOOC по компьютерным наукам и искал «выбросы» среди моделей Playboy.

Сейчас я преподаю Python и машинное обучение на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ и в онлайн-курсе сообщества по анализу данных MLClass, а также машинное обучение и анализ больших данных в школе данных одного из российских телеком-операторов.

Почему бы воскресным вечером не поделиться с сообществом материалами по Python и обзором репозиториев по машинному обучению… В первой части будет описание репозитория GitHub с тетрадками IPython по программированию на языке Python. Во второй — пример материала курса «Машинное обучение с помощью Python». В третьей части покажу один из трюков, применяемый участниками соревнований Kaggle, конкретно, Станиславом Семеновым (4 место в текущем мировом рейтинге Kaggle). Наконец, сделаю обзор попавшихся мне классных репозиториев GitHub по программированию, анализу данных и машинному обучению на Python.

На прошлой неделе BBC рассказала, что для новой версии главной страницы использовала методологию БЭМ, созданную в Яндексе. По такому случаю мы решили поднять материалы мастер-класса «Разрабатываем сайт с нуля на полном стеке БЭМ-технологий» и рассказать вам, как начать использовать полный стек БЭМ-технологий в своих проектах.

БЭМ упрощает разработку сайтов, которые нужно быстро создавать и долго поддерживать. Эту технологию используют во фронтенде почти всех сервисов Яндекса, и она уже успела обрасти множеством библиотек и инструментов, которыми мы хотим с вами поделиться.



В статье мы расскажем, в чём преимущество вёрстки независимыми блоками и что такое уровни переопределения, познакомимся с готовыми библиотеками блоков и инструментами для автоматизации сборки. Покажем, как разные инструменты — например, autoprefixer, css-препроцессор Stylus или модульная система YModules — упрощают жизнь разработчика и создают по-настоящему удобную платформу, если встроить их в процесс разработки по БЭМ.

На живом примере мы объясним, в чём польза декларативного подхода, когда одни и те же идеи можно использовать как для CSS, так и для JavaScript. Отдельно остановимся на декларативных шаблонах BEMHTML и BEMTREE, которые позволяют преобразовывать данные в БЭМ-дерево, описанное в формате BEMJSON и, затем в HTML. Рассмотрим в деталях, как написать серверную часть приложения по БЭМ-методологии.

Если вы решили попробовать замечательный язык Go, но не знаете с чего начать, вам прямая дорога в этот пост, где я постарался перечислить все необходимые для новичков ресурсы.

Добрый день, Хабр!

В начале лета мы уже говорили об одной из легенд Амазона «Elements of Programming Interviews: The Insiders' Guide».

Книга продолжает занимать первые места в рейтинге Амазона, но в сентябре 2015 года авторы выпустили еще одну книгу, которая тоже сразу стала бестселлером.

Elements of Programming Interviews in Java: The Insiders' Guide

В ноябре мы запускаем онлайн-курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы» от Computer Science центра. Курс бесплатный, приглашаются все желающие. В курсе будут подробно разобраны базовые алгоритмические методы: жадные алгоритмы, метод «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Для всех алгоритмов будут математически строго доказаны корректность и оценки на время работы. Мы постарались изложить материал так, чтобы были понятны и сами алгоритмы, и то, как можно было бы догадаться до их основных идей. Помимо теоретических основ, будут рассказаны тонкости реализации алгоритмов на языках программирования C++, Java и Python. В частности, будет рассказано, какие есть общие практики написания кода, позволяющие минимизировать вероятность ошибки, как писать и тестировать код, где стоит использовать стандартные методы, а не изобретать колесо.

Мы тщательно подобрали задачи для закрепления материала. Большинство алгоритмов, которые вы узнаете, вам нужно будет запрограммировать. Это лучший способ убедиться, что вы разобрались во всех деталях. Решая такие задачи, вы получите ценный опыт написания и отладки эффективных и надёжных программ. Задачи на программирование помогут вам почувствовать разницу между плохим (медленным) и хорошим (быстрым) алгоритмом. Вас также ждут тесты (где нужно выбрать правильные ответы из предложенных) и теоретические задачи (в них нужно доказать математическое утверждение). Наконец, в курсе есть также задачи повышенной сложности — менее стандартные задачи, которые не являются обязательными для прохождения курса. Получить удовольствие от решения этих задач смогут и те, кто уже знаком с базовыми алгоритмами.

Не так давно Google выпустил версию 7.8 библиотеки Google Play Services. В числе мажорных нововведений представлен новый Mobile Vision API, состоящий из двух больших компонентов: Barcode API — для сканирования и распознавания различных штрих- и QR-кодов и обновленный Faces API — для поиска и трекинга лиц на картинках. Под катом познакомимся с Faces API, рассмотрим его основные возможности и напишем небольшое приложение.

Мы постоянно работаем над тем, чтобы IaaS был простым и понятным даже для тех, кто не сталкивался с ИТ-сферой. Для этого мы проводим оптимизацию всех систем и рассказываем о своем опыте в нашем блоге на Хабре.

Пара примеров:

• «Удобный хостинг»: Предустановка панели управления и дозаказ лицензий на лету
• Как работает API нашего IaaS-провайдера
• Как мы разработали свой DNS-менеджер

Сегодня мы поговорим о том, как ускорить загрузку страниц, и взглянем на советы эксперта по Ruby Нейта Беркопеца (Nate Berkopec).

БЭМ набирает популярность и становится актуальнее — например, недавно Google выпустил новую библиотеку блоков под названием Material Design Lite, реализованную по БЭМ-методологии. Команда БЭМ тоже не сидела без дела — мы выпустили новую версию библиотеки bem-components, на базе которой построены сайты и проекты не только Яндекса, но и других разработчиков.

Эти события натолкнули нас на мысль ещё раз вспомнить и рассказать вам, как сформировались принципы разработки библиотек в БЭМ-методологии. Надеемся, что многим это будет интересно и полезно. Итак, поехали.



Долгое время мы создавали библиотеки блоков, пользуясь в основном интуицией и, как нам тогда казалось, чувством прекрасного. На этом тернистом пути было набито много шишек и усвоено много уроков. В результате у нас родился новый документ, содержащий принципы разработки библиотек, которым мы пользуемся сейчас как чеклистом при разработке каждого нового блока. На наш взгляд, эти простые и очевидные принципы дают нам возможность получить продуманный, удобный, масштабируемый и легкий в поддержке код.

Если вы хотите узнать на примерах, как мы пришли к нашим принципам разработки, добро пожаловать под кат.

Какую бы вы назначили цену за проживание незнакомцев в вашем доме? Или сколько вы сами заплатили бы за то, чтобы пожить у кого–то? Вы заплатили бы больше или меньше, будь это спланированный отпуск или спонтанная поездка?
Не так просто ответить на все эти вопросы. В своё время мы столкнулись с тем, что заставляя арендодателей и пользователей отвечать на них, мы тем самым уменьшали активную базу данных жилья. Собирая фокус–группы мы наблюдали за тем, как люди вносят своё жильё в список доступных для аренды мест на нашем портале. И большинство застревали, когда нужно было назначить стоимость. Многие начинали смотреть, какие цены установлены на жильё поблизости, открывая в браузере кучу вкладок и пытаясь сравнивать своё предложение с аналогичными. Кто–то уже приходил, имея определённую цель, может быть, чтобы немного заработать на оплату ипотеки или оплату отпуска. Такие люди устанавливали цену исходя из своих заранее обдуманных целей, без учёта реальной ситуации на рынке. А некоторые, к сожалению, просто сдавались и не указывали стоимость аренды их жилья.

Мы пришли к выводу, что нужно предложить арендодателям удобный автоматизированный сервис, помогающий принять решение при назначении стоимости аренды. Разработка началась в 2012 году, и мы до сих пор его периодически дорабатываем. Этим летом мы внедрили динамическое ценообразование: ориентировочные цены пересчитываются ежедневно, исходя из текущей рыночной ситуации. Мы настроили алгоритм так, чтобы он учитывал наличие необычных, даже удивительных свойств выставляемого жилья. Также мы внедрили, уникальный, как мы считаем, механизм машинного обучения, позволяющий системе не только обучаться на своём опыте, но и, при необходимости, использовать небольшую толику «человеческой» интуиции.

Готовы видео докладов с митапа Golang Moscow и мы с радостью с вами ими делимся.

1. «Go в Badoo»
Антон einstein_man Поваров

Доброго времени суток %username%.

Захотелось мне пописать что-то ненормальное. Выбор пал на ОС, в конце-концов каждый программист должен написать свою ОС, пусть хотя бы учебную.

Как некоторым известно, я очень люблю язык Go ну, и решил попробовать написать на нем. Что из этого получилось — под хабракатом.

Part 0x00
Part 0x01

Недавно сайт Fog Creek взял у меня интервью, и один из вопросов был связан с моими любимыми книгами по программированию, кодированию и разработке программ. Мне этот вопрос запомнился потому, что я давно себя считаю заядлым книжным ботаником. Книжный ботаник я потому, что безумно люблю книги о науке, компьютерах и программировании. Каждые несколько месяцев я уделяю день или два исследованию недавно изданной литературы и покупке наиболее понравившихся экземпляров. Я мог бы вечно разговаривать о своих любимых книгах. Ведь у меня их так много.

Меня настолько заинтересовал вопрос о книгах, что я решил начать новую серию статей на своём сайте catonmat о моих топ-100 книгах о программировании, программном обеспечении, науке, физике, математике и компьютерах. В каждой статье я буду размещать по пять книг, ведь разбивать огромное задачи на маленькие подзадачи — это самый простой способ их решать (GTD — get things done).

Взгляните на мою книжную полку, чтобы убедиться, что я настоящий ботаник:

Недавняя статья о порядке инициализации членов класса вызвала весьма любопытную дискуссию, в которой, среди прочих, обсуждался вопрос, как правильно оформлять члены класса, хранить ли их по значению и организовывать конструктор так:

A::A(int x) : b(x) {}

Или хранить их по ссылке:

A::A(int x) { b = new B(x); }

Существует множество «за» и «против» для каждого из подходов, но в этой заметке мне бы хотелось сосредоточиться на вопросах обработки исключений.

Одна из самых популярных конференций по open-source проектам, FOSDEM, прошла 31 января — 1 февраля, и, помимо многих dev-румов, был dev-room, целиком посвященный Go. Видео с этой конференции уже выложены в паблик, доклады по 30-40 минут каждый, и, надо сказать, доклады очень достойные — привычного и надоевшего интро для новичков в стиле «Что мне нравится в Go?» или «Как тестировать в Go» тут не было.

По себе знаю, что пересмотреть 7+ часов технических выступлений далеко не всегда реально, особенно если не знаешь толком, стоит ли вообще смотреть, поэтому я подготовил краткие ремарки по каждому докладу, которые могут помочь выбрать — что стоит посмотреть, а что пропустить. Ремарки, разумеется, сугубо субъективные.



Всего было 8 докладов по 30-40 минут, и полтора часа так называемых Lightning talks — коротких докладов, идущих один за другим.

Сразу привожу ссылки на плейлисты:

Youtube: www.youtube.com/playlist?list=PLtLJO5JKE5YDK74RZm67xfwaDgeCj7oqb
FOSDEM http: video.fosdem.org/2015/devroom-go

Итак, в порядке выступлений.

POCO — кроссплатформенная open-source библиотека на С++ под Boost Software License: ru.wikipedia.org/wiki/POCO.
POCO имеет в своем составе средства для создания веб-сервисов c RESTful API.
В данной статье рассмотрено создание такого сервиса на примере TODO.

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).

Доброго времени суток, уважаемые хабровчане! Сегодня я хотел бы поговорить о том, как не имея особого опыта в машинном обучении, можно попробовать свои силы в соревнованиях, проводимых Kaggle.



Как вам уже, наверное, известно, Kaggle – это платформа для исследователей разных уровней, где они могут опробовать свои модели анализа данных на серьезных и актуальных задачах. Суть такого ресурса – не только в возможности получить неплохой денежный приз в случае, если именно ваша модель окажется лучшей, но и в том (а, это, пожалуй, гораздо важнее), чтобы набраться опыта и стать специалистом в области анализа данных и машинного обучения. Ведь самый важный вопрос, зачастую стоящий перед такого рода специалистами – где найти реальные задачи? Здесь их достаточно.

Мы попробуем поучаствовать в обучающем соревновании, не предусматривающем каких-либо поощрений, кроме опыта.

Скорее всего, если вы зашли на Хабр и читаете эту статью, то хоть раз в жизни да слышали про MOOC-курсы.

Но если все же не слышали, то MOOC (по-русски принято произносить «мук») означает «Massive Open Online Course» — массовый открытый онлайн-курс. Это настоящий феномен в образовании XXI века. Газета «New York Times» назвала даже 2012 год «годом MOOC» в связи с появлением на рынке дистанционного образования 3-х «китов» — Coursera, Udacity и EdX. MOOC-ам посвящено множество статей, кто-то видит в них будущее образования, кто-то, наоборот, угрозу. Пытаются также предсказать «традиционную» и «дистанционную» составляющии обучения будущего.




Однако в этой статье я не буду обсуждать перспективы развития дистанционного образования, а расскажу про свой опыт знакомства с курсами на платформе Coursera. Эти курсы будут полезны студентам, изучающим прикладную математику и информатику, в особенности анализ данных. Многое из того, что мне дали эти курсы, как я потом понял — это знания, которыми должен обладать любой уважающий себя исследователь данных (так я предпочитаю переводить профессию Data Scientist).

Polymer — это специальная библиотека для создания и использования веб-компонентов, а веб-компонент можно определить, как выделенный и независимых HTML код, включающий шаблоны, стили и сопутствующую js-логику. Кстати, недавно на Хабре была интересная статья Веб-компоненты в реализации Polymer от Google о том, что же такое Polymer и чем он может быть полезен.

На самом деле, задача Polymer не только упростить создание сайтов, Polymer должен помочь создавать веб-приложения, способные без дополнительного вмешательства функционировать на различных устройствах: от десктопов и мобильных платформ до телевизоров. Polymer можно назвать воплощением Material Design'а для веба.

И специально для тех, кто интересуется будущим веб и вообще приложений (да-да, эти миры очень тесно связаны! И, если вдуматься, то Polymer связывает их еще больше) мы подготовили профессиональный транскрипт видео докладов с Google I\O:

• Polymer: Creating responsive UIs
• Polymer: making Web Components accessible
• Componentize the Web
• Polymer: Interacting with Google Services using nothing but HTML

Привет, Хабр!

Не так давно мы сами себе поставили задачу — построить SPA-приложение. Сложное, большое, быстрое, с поддержкой множества устройств, без утечек памяти. К тому же, постоянно развивающееся, чтобы его было легко поддерживать. В общем, как мы и любим — всё и сразу.

Тема SPA-приложений и javascript-приложений в целом не нова, но нам не удалось найти даже на платных ресурсах основательных руководств по разработке приложений. Они являются скорее рассказом о той или иной MV*-библиотеке, чем примером для подражания. При этом не рассматриваются примеры разбиения по слоям, построения иерархий наследования и тонкостей наследования в javascript и т.д.

Мы попробуем зайти с другой стороны и описать, скорее, ход мыслей при разработке (с кодом и ссылками), чем какой-то конкретный инструмент. Начать мы вынуждены с уровня hello world, чтобы задать одну стартовую точку для читателей и писателя. Но уже со второго раздела повествование резко ускорится.

Мы считаем, что данная статья будет полезна:

1. Front-end разработчикам, у которых уже есть небольшой опыт, но хочется вырасти.
2. Back-end разработчикам, которым в какой-то момент пришлось начать заниматься js-разработкой и которые чувствуют некую неуверенность при работе с javascript.
3. Верстальщикам, которые начали заниматься js-разработкой и хотели бы прокачать свои навыки.

Чтиво получилось весьма объемистым, но надеемся, что настолько же полезным.