Disclaimer

Есть ли у вас та штука, что называется pet project или side project? Тот самый проект, который бы вы делали в свое удовольствие и для себя, для саморазвития или расширения портфолио. Лично у меня долгое время не было ничего, что можно было бы показать. Однако, в рамках стартовавшего этой осенью конкурса Atos IT Challenge 2018, у меня как раз появилась возможность начать такой проект.

В силу специфики научной деятельности мне нужно замерять время работы алгоритмов и строить по получившимся данным графики. Раньше процесс выглядел так:

1. Алгоритм подготовлен.
2. Запуск эксперимента, выходные данные идут в лог.
3. Перенос данных в эксель.
4. Постобработка: разбить, группировать, отсортировать.
5. Строим график, а он кривой — ошибка в эксперименте, переход на шаг 1.

Первая проблема — просто посмотреть как прошел эксперимент занимало очень много времени.

Ладно, пережили, графики построили, время идет, готовим публикацию и выясняется, что в результатах экспериментов не сохранены некоторые параметры запуска алгоритма. Не доглядел. Это уже вторая проблема — хранение метаданных об эксперименте.

Меня как программиста всегда раздражала необходимость «ручной работы». Да график готов, но мы еще что-то вручную подвинем, там перекрасим, тут подрисуем. Каждый раз когда приходят новые данные этот процесс приходится повторять. Третья проблема — перестроение графиков должно быть полностью автоматизированным.

Для решения озвученных проблем я придумал формат хранения данных в JSON и назвал его Measurelook. В этой статье я расскажу о Measurelook и о его применении в подготовке научной публикации.

Привет, хабр! Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.

70 тысяч звездочек на гитхабе и сотни интересных проектов. Кажется, что D3 это что-то большое и очень сложное, но это не так. Я расскажу об основах D3 и поделюсь опытом разработки инфографики Бюростат.

Главнокоммивояжер Аристарх стоял у окна и с лёгкой грустью во взгляде провожал стаю улетающих на юг комаров. Осень. Конец сезона. Пора дубинки, полюбившиеся жителям города Н в качестве средства самозащиты от кровососов и предмета статуса (известно, некусаный горожанин — милее надкушенного), забирать из оружейных лавок и завозить на их место рогатины от снежных троллей.

В рознице падение спроса на сезонные товары приводит к смене ассортимента на полках и возвратам невостребованных остатков на склады поставщиков. Кутерьма та еще. Не все могут похвастаться сбалансированным портфелем продуктов. Конец сезона может привести к кассовому разрыву и поставщики всячески стараются уменьшить потери. Незадача коммивояжера, как она есть.

Лето жаркое выдалось, потому сезон затянулся — мысль поселилась в голове Аристарха — годовой ритм миграции крылатых определенно укладывался в какие-то предопределённые природой рамки. А что если между продажами и погодой есть эта, как её, корреляция?

Покажи мне корреляцию погоды и продаж дубинок от комаров, вот тебе гигабайт сводных таблиц в экселе — так началось мое знакомство с возвратами сезонных продуктов.

Визуальное программирование позволяет описывать процессы в графическом виде, в отличии от текстового представления, где нужно приложить дополнительные усилия, чтобы мыслить так, как это должен выполнять компьютер. Звучит многообещающе, но попробуем разобраться в сути и выяснить, почему Вам стоит это попробовать.

Само по себе программирование подразумевает не только процесс написания кода, но зачастую на это тратится большая часть времени при разработке. Только представьте, сколько усилий приходится тратить на то, чтобы держать в голове множество правил и спецификаций к конкретному языку программирования, вместо того, чтобы сосредоточиться на решаемой проблеме. Особенно может раздражать разнообразие синтаксиса в языках: где-то нужна точка с запятой, где-то не нужны фигурные скобки, где-то вообще ни одно выражение не обходится без скобок. Что уж и говорить о холиварах, напоминающие религиозные споры.

Меня зовут Евгений Жиров, я разработчик в инфраструктурной команде Контур.Экстерна. Этот пост — текстовая версия моего доклада с недавнего митапа Perm Tech Talks.

У нас в команде 200 микросервисов, которые должны быть отказоустойчивыми, чтобы пользователи не замечали никаких проблем. А проблемы, конечно, возникают. Поэтому мы собираем метрики, чтобы знать, как дела у конкретных сервисов и у системы в целом. Метрики помогают вовремя среагировать и всё починить.

Метрики можно собирать, хранить и визуализировать. И есть много способов собрать метрики неправильно, нарисовать с ошибками и сделать неверные выводы.

Я расскажу о нескольких примерах из своей работы и поделюсь советами.

Какие бывают метрики?

Метрика requests.count.byhost.*

• Широта-latitude
• Долгота-longitude
• Способ взятия пробы-method_name
• Дата и время взятия пробы-date_local

1. Найти параметры максимально влияющие на уровень CO в атмосфере.
2. Создание гипотезы, предсказывающей уровень CO в атмосфере.
3. Создание нескольких простых визуализаций.