Лайфхаки для гиков

Вот вообще не очевидно. Отпуск, как ходить? когда ходить? зачем ходить?

Как я первый раз официально сходил в отпуск...

В современном мире мы ежедневно сталкиваемся с потоком информации: ссылки, фото, видео, документы — всё это быстро накапливается и теряется в хаосе закладок, медиатеки или чатов. Я устал от этой проблемы и решил её раз и навсегда, создав Telegram-бота Favie. Это инструмент, который упрощает хранение данных, предлагает умный поиск по тегам и работает на любом устройстве, и в этой статье я расскажу о нём и как он появился.

Ссылки, скриншоты, статьи, заметки на ходу, важные сообщения — всё это появляется спонтанно, быстро, в разных местах. А потом так же быстро теряется. Закладки, «Избранное» в Telegram, «Посмотреть позже» — удобны в моменте, но со временем превращаются в захламлённые корзины. И главное — всё это разбросано по разным сервисам.

Я искал инструмент, который позволял бы мне фиксировать все интересное быстро, удобно и централизованно. И таким инструментом стал Google Keep — инбокс, точка входа для всего. Расскажу, почему выбрал именного его и как сделал интеграцию с Telegram.

Привет! Это эксперты курсов английского в Практикуме. Возможно, вы замечали, что в начале изучения английского прогресс гораздо более явный: с каждым уроком становится больше знакомых слов, понятнее тексты и диалоги. Но со временем развитие замедляется.

Нередко это происходит на уровне B1. Вы уже можете поддержать беседу, читать статьи на интересные темы, понимать основное в фильмах и подкастах. Вроде бы делаете всё правильно, но переход на следующий уровень не даётся. Это называется языковое плато.

В этой статье расскажем, что делать, когда привычные методы перестают работать и одного учебника становится мало. Но сначала разберёмся, почему так происходит.

В этой статье я расскажу о том, как плагин Templater может упростить ежедневное взаимодействие с заметками в вашем хранилище Obsidian, постараюсь рассмотреть большинство его возможностей, а также поделюсь собственными шаблонами, которые могут оказаться для вас полезными.

Перед тем, как мы перейдем к главному предмету, позвольте я немного отойду в сторону к ранее обсуждаемому измерителю толщины мононити, на который меня вдохновил и помог с составлением аппаратной базы @nikolz . Ключевым элементом которого является ПЗС TCD1304 (краткие ТТХ: ширина матрицы 29,2 мм., количество пикселей 3948, расположены линейно, размер пикселя 8х200 мкм., 16 бит, диапазон длин волн 330-100 нм.). Мы много обсуждали варианты таких устройств. В текущей момент в продаже, укажу всем известный Aliexpress, существует множество вариантов дорогих лазерных измерителей ,что по определенным причинам не подходит. Конструирование движется и, в ближайшей перспективе, я представлю готовое к свободному копированию устройство, но речь сейчас пойдет о способах увеличении точности. Исходя из текущего разрешения матрицы, напрашивается прямое решение "в лоб" - подсчет засвеченных и не засвеченных пикселей, при этом точность составит 8 мкм. (~ 0,008 мм.), но используя программно субпиксельную обработку (методы интерполяции по краям объекта: поиск точки пересечения сигнала с порогом, аппроксимация линейного участка фронта сигнала) позволит увеличить точность до 1-2 мкм.

Пример: Устанавливаем порог (например, уровень АЦП = 1500), и если сигнал выше — считаем пиксель "засвеченным" - это решение "в лоб" или второй вариант (для объекта диаметром ~1.0 мм.):

По образованию я учитель географии. Что в современном мире привело меня в продажи.

Посвящается всем, кто везет, разгружает, загружает, оформляет грузы, и, конечно же, всем нам – логистам-экспедиторам.

Если вы заметили, что коллега-айтишник стал пить чай через трубочку, вяжет в перерывах крючком или прикупил четки, не стоит сразу вызывать санитаров. Возможно, ваш товарищ пытается избавиться от стереотипий или цифровых привычек, и при этом сохранить погружение в проект.

Так называются повторяющиеся действия, которые возникают непроизвольно во время работы.

Какой смысл у этих бессмысленных движений?

Физиологическая разрядка. Тело пытается “выпустить пар”, чтобы “чайник” не засвистел  от умственной нагрузки.

Скука. Рутина (написание документации к проекту, тестирование, поиск ошибок) провоцирует автоматические движения.

Привычка, закрепившаяся на уровне рефлекса (например, курение во время ночных марафонов перед запуском).

Стимуляция мозга. Ритмичные движения помогают сосредоточиться (как у детей, которые грызут карандаш или раскачиваются на стуле).

Стереотипии у программистов — это чаще симптом, а не болезнь. Обычно их замечают, когда они явно начинают мешать общению, раздражать близких или приводят к ухудшению здоровья (боли, выгорание, бессонница - все те самые профессиональные болячки, о которых я писала здесь).

В статье - примеры, последствия и варианты замены без вреда для ментального и физического здоровья.

Искусство общения с респондентами: «вредные» и практические советы.

В современном мире исследования стали неотъемлемой частью принятия решений — от выбора фильма на вечер до разработки инновационных технологий. Но что делает их по-настоящему ценными? Конечно, люди, которые делятся своим опытом — респонденты.  В этой статье я поделюсь опытом общения с разными участниками исследований, а также дам практические советы, как сделать интервью максимально эффективным. 

Меня зовут Паша, я DevOps-инженер. Раньше работал в офисе в Мурманске и приезжал в Кемер только в отпуск. Нравилось, как здесь всё устроено: утром можно за двадцать минут дойти до моря, вечером — посидеть в кафе под открытым небом. Всё рядом, спокойно, климат мягкий, люди простые и доброжелательные. Даже короткий отпуск здесь ощущался как перезагрузка.

А потом перешёл на удалёнку в европейскую компанию и понял, что больше нет привязки к месту. Приехал в Кемер уже без обратного билета. Всё, что нравилось в коротких поездках, стало частью обычной жизни: тёплые вечера, свежие продукты, море через дорогу и работа в своём темпе. Так и решил остаться.

Привет! Меня зовут Лена Кочева, сейчас я помогаю учить языки как консультант, а раньше работала IT-аналитиком. Айтишный бэкграунд наложил отпечаток: мне нравилось раскладывать процесс изучения на четкие алгоритмы. В прошлом году решила написала книгу, как учить язык по принципу 20/80. Но если бы я знала, во что ввязываюсь… 😅

В этой статье расскажу, как айтишный бэкграунд помог мне затащить совсем неайтишный проект. Бонусом — как устроен процесс издания книги, сколько зарабатывает автор и почему я разве что выйду в ноль, даже издавшись в издательстве.

В главных ролях:
- «Лингво-хакинг. Как выучить иностранный язык эффективно и без выгорания» —руководство для тех, кто учит язык для работы или эмиграции.
- И я — изо всех сил старающаяся сделать хорошо 😁

А сейчас мое производство электрощитов занимает 1 700 кв.м, и поставляет продукции на 500 млн ₽ (прошлый год). В этом году я планирую выйти на миллиард. 

Книжки, фильмы, а иногда и непосредственное окружение вдалбливают, что героем быть круто. Вот только в реальности героизм — это путь наименьшего сопротивления. У каждого из нас есть героическая часть — и если дать ей волю, она всем создаст проблемы. Почему так выходит и какие психологические плюшки мы получаем от героизма?

Я «нанял» ChatGPT в кофаундеры — делюсь результатами, промптом, пятью масками и чек‑листом рисков, которые внедряются за вечер

Привет! Я Ната из «Контур.Эльбы» — мы делаем сервис, который помогает предпринимателям вести бизнес без бухгалтера и не сойти с ума от документооборота и отчетности.

Среди наших клиентов много разработчиков и интеграторов. Все они уже ИП — но многие раньше работали по найму или были самозанятыми. Кто-то ушел во фриланс ради свободы, кто-то стал ИП, чтобы заключать контракты с компаниями напрямую.

Я решила разобраться, как айтишники выбирают между наймом, самозанятостью и ИП. Поговорила с предпринимателями — и вот что получилось.

До 2018 года мы влачили жалкое существование и, смотря на отчётность, хотели всё это закрыть, и больше никогда к такому не прикасаться. Это были условно 150–250 000 ₽, прибыли в лучшем случае. Развиваться невозможно, можно только смотреть на это и грустить.

В этой статье я хочу раскрыть параллели между миром технологий и классическими ММО. Думаю, это поможет в развитии и новичкам и опытным игрокам. Не претендую на кристальную картину нынешнего IT мира, но параллели должны вам понравиться.

Уже и не помню, почему я решил попробовать ChatGPT. Если честно, то и не помню, когда точно это случилось, думаю, что в декабре 2022 года или чуть позже. Но с той давней, почти доисторической поры с искусственным интеллектом через чат-боты общаюсь постоянно, вполне можно сказать «со-живу». Не только с детищем OpenAI, среди моих ИИ-компаньонов есть и Gemini, и Grok, и LeChat, и DeepSeek, и Claude. Но ChatGPT – бесспорный фаворит: обращаюсь каждый день и множество раз.

И вот недавно решил проверить, а как именно чаще всего я его использую, в каких задачах мне, обычному человеку без технического бэкграунда и далекому от IT, он больше всего помогает. Эдакая инвентаризация.

“Глубокий анализ” в основном построен на предположении: чаще используется – полезнее, хотя не обошлось и без субъективных оценок и рассуждений. Если интересны выводы и обоснования, добро пожаловать.

Чтобы определить частоту использования пришлось немного потрудиться: изначально я не придумал лучше способа получения списка всех чатов, кроме как скриншотить историю и выбирать из нее этот список. Мне стыдно, но так все и было.

А потом осенило, что можно экспортировать данные (меню Settings -> Data controls -> Export data) и разобрать полученный JSON-файл. Жаль, что именно «потом», после многих сделанных и обработанных скриншотов. Ладно, что уж теперь… С JSON-файлом все пошло гораздо быстрее и за считанные минуты на-гора вышло несколько таблиц, но оставлю только одну – с группировкой по категориям по количеству токенов. Сразу оговорюсь, что токены здесь – не в том смысле, как их понимают в мире нейронок, мои токены – это примерное количество слов в чате.

Когда речь заходит о таких инструментах, как Airflow, MLflow или Docker, многие сразу представляют себе продакшен-среду, и новичков это может пугать. Однако на самом деле эти инструменты полезны не только в проде или крупных компаниях.

Сегодня я хочу рассказать об MLflow. Эта статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении и обладает базовыми знаниями, а также на практикующих ученых в области ИИ, которые пока не знакомы с этим инструментом или сознательно им не пользуются.