Привет! Меня зовут Алексей Дёмин, я Android-разработчик в Prequel - мобильном редакторе для фото и видео. Даунскейл изображений встречается в приложениях повсеместно, но из-за высокого уровня абстракции работы с изображениями может возникнуть иллюзия о тривиальности этого процесса. Сегодня я бы хотел детальнее взглянуть на даунскейл и разобраться что именно происходит с изображением с точностью до пикселя.

Известно, что для получения достоверных выводов качественное исследование должно подкрепляться количественным, однако этот шаг нередко опускают по самым разным причинам. Часто команды приблизительно оценивают TAM-SAM-SOM рынка, на который они планируют выходить и после этого сразу переходят к фреймворку JTBD, чтобы понять смогут ли они сделать так, чтобы будущие пользователи выполняли свою большую и маленькие джобы быстрее/удобнее/дешевле, чем у конкурентов. 

Замечательно, если при этом команды безошибочно подбирают репрезентативную выборку предполагаемой ЦА, мотивация к покупке будущего продукта которой подтверждена. На практике многие пользуются  магическими числами необходимого числа интервью, типа 12-15-16, и если большинство интервьюируемых удовлетворило требованиям, то выполнение задачи считается успешным, что с точки зрения статистики еще ничего не значит.

4 года назад я решила уйти из маркетинга и начать работать фронтенд-разработчиком. Расскажу о том, как искала первую работу, как жила на 30 тысяч в Москве, как обучалась, как устроилась фронтом в Prequel и что сделала бы иначе, окажись в той же ситуации. Также всем желающим могу рассказать, как выровнять блок по вертикали))

Если подумываешь о переходе в разработку или хочешь поностальгировать по своим славным джуниорским временам, то велкам.

Как все начиналось

В далеком 2007 году я заканчивала экономический факультет Тверского университета, у нас был курс информатики на семестр, где 3-4 занятия были посвящены html и css. Преподаватель объяснила основы табличной верстки, без адаптива, на уровне “Цвет текста можно поменять вот так, а картинку вставить вот так”. Далее в голодные студенческие годы я начала заниматься фотографией и для поиска клиентов сделала свой первый сайт на Joomla. Отсутствие способностей к дизайну, несколько лекций по табличной верстке и случайно купленная книжка с маркетинговым названием “Как сделать сайт, продвинуть его и начать зарабатывать” дали свой ужасающий по стилю, но вполне работающий результат.

Вычитанные в этой книге советы по SEO сработали, удалось продвинуться по некоторым средне- и низкочастотным запросам, например, “деловая фотосессия”, помогло еще и то, что я жила в городе на 400 тысяч человек с умеренной конкуренцией в фотографии. Однако после универа и переезда в Москву заниматься фотографией стало сложнее – отработать полную неделю в Москве, а на выходных встать в 5 утра на съемку свадьбы было тяжеловато физически. В одну из суббот, отсняв армянскую свадьбу на 200 человек, я осознала, что с фото пора завязывать.

Дальше была попытка работать по специальности, однако я снова пришла к SEO и 2,5 года отработала в агентстве SEO-шником, но со временем меня перестало устраивать, что в оптимизации сложно отследить точное влияние своих действий на результат. Одновременно вокруг росло количество курсов, обещающих, что ты станешь Senior Java Developer за 2 недели (нет) и друзей-программистов, обещающих 150к уже через полгода (нет, нет, нет).

Я самоуверенно решила, что верстку и так знаю, купила книгу по JavaScript и начала читать и делать упражнения. Дополнительно посмотрела пару уроков на Youtube “Как сделать сайт за 2 часа”, повторила за авторами, получила несколько лендингов. Через пару месяцев отправилась на поиски работы, сайтики с видео-уроков представила как свое портфолио, но не скрывала, что сделаны по обучающим видосам.

Привет!
Я Даша, психолог, немедицинский терапевт и People Care Manager в Prequel. По долгу службы и по причине собственного интереса изучаю то, с какими переживаниями и трудностями сталкивается современный человек в окружающей нас реальности.

В последнее время я часто слышу от знакомых, коллег, ровесников и собственных клиентов заявления о противоречивых отношениях с вечерним временем для отдыха и отхода ко сну. «И я жду, когда все это кончится, чтобы уже наконец-то спокойно в телефоне посидеть, пока никто не отвлекает»; «до победного вчера в интернете сидел, хотелось с удовольствием спать пораньше, но тогда это бред вообще: поспал, проснулся, на работу, поспал, проснулся…»; «я лучше фильм гляну перед сном, хоть какое-то разнообразие»

Не так давно в психологических статьях и публикациях начал использоваться термин, описывающий такие ситуации. Это новый тип всем нам знакомой прокрастинации, авторски названный «мстительной» или «из мести». На мой взгляд, таким названием подчеркнут ее разрушительный характер. Хочется «урвать» у кого-то или чего-то неопределенного кусочек свободного времени на развлечения, мнимый отдых — но жертвовать в итоге приходится собственным сном и бодростью на следующий день.

Сценарий мстительной прокрастинации: даже если вы очень вымотаны после загруженного дня, но еще полночи жертвуете на листание лент соцсетей, организм, полностью готовый ко сну, и тело, уже принявшее горизонтальное положение, ждут, когда вы вы закончите. Расслабление фиксируется только мысленно, в то время как общее состояние организма не меняется, нет ощущения успокоения. Вам кажется, что вы отдыхаете, хотя на самом деле вы все равно тратите энергию, без задней мысли жертвуете сном, чтобы «хотя бы ночью заняться чем-то для себя».

Привет! Меня зовут Алексей Дёмин, я Android-разработчик в Prequel - мобильном редакторе для фото и видео. Сегодня я бы хотел детально разобрать реализацию поведения Pinch-to-zoom. Такое поведение широко распространено в приложениях и выглядит привычным и естественным для большинства пользователей. Поэтому, на первый взгляд, его реализация на основе предоставляемого системой api не должна вызывать трудностей. Однако при попытке разработать решение, применимое в большинстве кейсов, возникают интересные нюансы, которые я постараюсь осветить в данной статье.

Привет! Меня зовут Екатерина Ванская, и я занимаюсь data science в компании Prequel. В этой статье я продолжу обзор рекомендательных алгоритмов, которым мы начали в предыдущем моем материале

(вот ссылка на первую часть).

Область рекомендаций усложняется по мере расширения сферы ее применения, с каждым новым вызовом и нюансом использования. По мере увеличения объемов данных и усложнения задач появлялись новые подходы, отличные от рассмотренных ранее простых коллаборативных моделей.

Привет! Я хочу рассказать вам о рекомендательных алгоритмах. Мы в Prequel создаем фильтры и эффекты для редактирования фото и видео. Создаем давно, и постепенно этих эффектов стало очень много. А с ними и пользовательского контента. Мы захотели помочь с выбором из этого многообразия, для чего нам и понадобилась система рекомендаций. Если масштабы вашей системы такие, что пользователям сложно в ней ориентироваться, возможно, что рекомендации могут помочь и вам.

Задуманный систем оказался слишком объемным для одной статьи, поэтому мы разбили его на две части. Перед вами первая, она посвящена постановке задачи и базовым методам решения. В этой части мы разберем коллаборативные модели от матричного разложения (на примере ALS) до neural collaborative filtering. Кроме того, будет небольшой обзор метрик и техник борьбы с проблемой холодного старта.