Toyota — мировой лидер автомобилестроения, один из самых дорогих автомобильных брендов и синоним слова «качество». Toyota известна своей сложной производственной системой, благодаря которой она стала мировым лидером. На её описание потребовалось 10 лет и 20 версий, в итоге появился документ «Философия Toyota 2001». Часть принципов из этой книги — кайдзен и канбан — используются в IT. Но эти принципы лишь часть системы постоянного обучения и непрерывного совершенствования, которая плотно интегрирована во все процессы корпорации.



В системе обучения много разных принципов и техник. Например, перед разработкой новой модели инженеры Toyota изучают передовые разработки поставщиков и технологии конкурентов: разбирают их автомобили, изучают и фиксируют удачные технические решения. При этом обучаются не только инженеры, но и вся компания. Для этого используются контрольные листки, матрицы качества, ретроспективы, таблицы навыков, базы данных стандартов и всех прошлых проектов. Всё это помогают сохранять и систематизировать знания, расти, обучаться и выпускать качественные продукты. Другими словами, в Toyota реализована почти идеальная система управления знаниями. Поэтому они лидеры.

История Toyota — отличный пример управления знаниями. Но что будет, если знаниями не управлять, а систему не выстраивать? Велосипеды, сломанные конвейеры, автобусы, «сжигание» денег на онбординге и legacy — все это случается с компаниями, когда они не задумываются об управлении знаниями.

Мне нравятся разговоры на тему «мне раньше в школе/институте/родители говорили, а теперь я узнал». Если по счастливой случайности я оказываюсь хоть немного компетентен в обсуждаемом вопросе, то такие разговоры обычно сводятся к одному из трех вариантов: «где вообще ты раньше слышал такую чушь?» (если собеседник прав), «а с чего ты взял, что это так?» (если он не прав) и «ты прав, только это не противоречит тому, что тебе говорили раньше» (в подавляющем большинстве случаев). Нравятся такие разговоры мне по следующей причине: обычно их инициатор не обременен излишним предварительным знанием вопроса, что в некоторых случаях позволяет ему указать на некоторые моменты, которые принимались как очевидные, на самом деле таковыми не являясь. И одной из тем для подобных бесед оказалось функциональное программирование.

Вообще про ФП написано и сказано столько, что вроде бы все вопросы о его применимости, крутости, производительности и т.п. обглоданы до костного мозга. И все-таки такого рода вопросы поднимаются снова и снова, и всегда найдется желающий рассказать о том, что вы все неправильно поняли, а на самом деле оно эвона как. Пожалуй, сегодня я примерю на себя эту неблагодарную роль, поскольку недавно попались на глаза несколько постов на эту многострадальную тему. В первом и втором в очередной раз рассказано, что ФП — дрянь и изучать его — только портить свою карму будущего специалиста. Другие (раз и два) куда более адекватны, в них автор ставит целью объяснить, что все эти ваши лямбды, комбинаторы, категории — не более, чем пыль в глаза, а само ФП — штука простая, понятная и приятная в быту.

Насколько это соответствует истине?

С недавних пор я активно заинтересовался темой переезда за границу, и в связи с этим изучил существующие сейчас сервисы, которые оказывают помощь в переезде ИТ-специалистам. К моему удивлению, далеко не так много проектов помогают потенциальным иммигрантам. Пока что я отобрал шесть сайтов, которые показались мне интересными.

Мы рады объявить о выпуске ML.NET 0.7 — последней версии кросс-платформенной и open source системы машинного обучения для разработчиков .NET (ML.NET 0.1 был выпущен на //Build 2018). Этот релиз направлен на расширение функциональности платформы. Подробнее под катом!

Представьте себе: пришли вы вечером домой, а в квартире только два блестящих кошачьих глаза. Темно, хоть глаз выколи. Вы подсвечиваете себе путь мобильником и пытаетесь вспомнить, где лежат свечи и спички и лежат ли они вообще. Вокруг вас растерянно и грустно бродят домашние, обречённо стучит сосед, чтобы спросить, везде ли так. Так выглядит конец света, а точнее временное отключение света в отдельно взятом доме большого города.

Жизнь без света невозможна в принципе: не будет фотосинтеза, остановятся многие биохимические реакции, зрение человека и животных окажется совершенно бесполезным. И в то же время мы все с вами — жертвы светового загрязнения, которое покорило большие города по всему миру. Так зло или благо искусственный свет, где его мера и как он влияет на здоровье человека? Мы нашли повод поговорить об этом.



Мы собрали несколько самых популярных вопросов о свете и решили пролить на них свет — в прямом смысле слова, потому что лампы занимают огромную долю среди посылок, летящих из Gearbest по всему свету (вот это каламбур!). Ну что, добудем свет?

27 сентября начинается курс по машинному обучению от Почты Mail.Ru. Занятия будут проходить два раза в неделю в офисе Mail.Ru Group в течение трех месяцев. Регистрация открыта для студентов московских ВУЗов.

В ходе курса специалисты Почты и Антиспама Mail.Ru расскажут об ML-технологиях, которые применяются для того, чтобы сделать Почту еще более удобным и современным продуктом. Под катом подробности о курсе: формат, программа, авторы и перспективы для выпускников.

Чтобы узнать, правильно ли вы нагибаетесь, проведите простой эксперимент.

«Встаньте и поставьте руки на талию», — говорит Джин Кауч, уже 25 лет помогающая людям избавиться от боли в спине в своей студии в Пало-Альто. «Теперь представьте, что я уронила вам под ноги пёрышко, и прошу вас его поднять, — говорит Кауч. – В этот момент обычно все наклоняют голову и смотрят вниз».

Этот взгляд изгибает позвоночник и отправляет сигнал желудку немного съёжиться. «Вы уже начали неправильно сгибаться – вы сгибаетесь в талии, — говорит Кауч. – Почти все в США сгибаются на уровне живота».

В процессе наши спины вырисовывают букву «С» – или, как говорит Кауч, «Мы становимся похожи на орехи кешью». Иначе говоря, когда мы сгибаемся, то становимся похожими на орехи. Но во многих других частях мира люди не похожи на орехи при сгибании. Там можно увидеть нечто совсем другое.

Совсем недавно мы уже рассказывали о том, нужно ли переопределять Equals и GetHashCode при программировании на C#. Сегодня мы разберемся с параметрами производительности асинхронных методов. Присоединяйтесь!

На рынке представлено огромное количество систем логирования — как открытых, так и проприетарных. У каждой из них своя функциональность, свои достоинства и недостатки.

Сегодня мы решили поделиться опытом выбора системы логирования и рассказать, почему мы в 1cloud остановились на ELK.

Продолжаю знакомить читателей Хабра с главами из своей книжки «Теория счастья» с подзаголовком «Математические основы законов подлости». Это ещё не изданная научно-популярная книжка, очень неформально рассказывающая о том, как математика позволяет с новой степенью осознанности взглянуть на мир и жизнь людей. Она для тех кому интересна наука и для тех, кому интересна жизнь. А поскольку жизнь наша сложна и, по большому счёту, непредсказуема, упор в книжке делается, в основном, на теорию вероятностей и математическую статистику. Здесь не доказываются теоремы и не даются основы науки, это ни в коем случае не учебник, а то, что называется recreational science. Но именно такой почти игровой подход позволяет развить интуицию, скрасить яркими примерами лекции для студентов и, наконец, объяснить нематематикам и нашим детям, что же такого интересного мы нашли в своей сухой науке.





Мы поговорим о фатуме, землетрясениях, очередях и замечательных процессах: пуассоновском потоке, случайном блуждании и немного о цепях Маркова.

С этой статьей я продолжаю публиковать целую серию статей, результатом которой будет книга по работе .NET CLR, и .NET в целом. За ссылками — добро пожаловать под кат.

Архитектура исключительной ситуации

Наверное, один из самых важных вопросов, который касается темы исключений — это вопрос построения архитектуры исключений в вашем приложении. Этот вопрос интересен по многим причинам. Как по мне так основная — это видимая простота, с которой не всегда очевидно, что делать. Это свойство присуще всем базовым конструкциям, которые используются повсеместно: это и IEnumerable, и IDisposable и IObservable и прочие-прочие. С одной стороны, своей простотой они манят, вовлекают в использование себя в самых разных ситуациях. А с другой стороны, они полны омутов и бродов, из которых, не зная, как иной раз и не выбраться вовсе. И, возможно, глядя на будущий объем у вас созрел вопрос: так что же такого в исключительных ситуациях?

Примечание

Глава, опубликованная на Хабре не обновляется и возможно, уже несколько устарела. А потому, прошу обратиться за более свежим текстом к оригиналу:

• CLR Book: GitHub, оглавление
• CLR Book: GitHub, глава
• Релиз 0.5.2 книги, PDF: GitHub Release

Эта статья – логическое продолжение поднятой ранее темы мониторинга систем загородного дома. Тому, кто не читал предыдущую статью, некоторые мысли в данной статье могут показаться странными. Напомню: уже в процессе проектирования и выбора базовых компонентов стало понятно, что мониторингом работы систем загородного дома дело не закончится и что нужно делать не просто мониторинг, а фундамент умного дома. Теперь посмотрим, как развивались события. Как и прежде, я не буду приводить полные листинги программ или детальные схемы. Моя задача – показать ход мысли и, возможно, инициировать дискуссию.

Как можно несколькими строками кода распечатать непрерывный поток сообщений из Твиттера, добавив в него данные о погоде в местах проживания их авторов? И как при этом ограничить скорость запросов к провайдеру метеоусловий, чтобы они не внесли нас в черный список?

Расскажем вам сегодня, как это сделать, но сначала познакомимся с технологией Akka Streams, позволяющей работать с потоками данных в реальном времени так же просто, как программисты работают с LINQ-выражениями, не требуя при этом ручной реализации ни отдельных акторов, ни интерфейсов Reactive Streams.


В основе статьи — расшифровка доклада Вагифа Абилова с нашей декабрьской конференции DotNext 2017 Moscow.

Мой марафон закончен! С июня 2012 года по июнь 2017 года я создал 100 игр.

Прежде, чем мы углубимся в подробности, мне нужно немного рассказать о своём проекте «100 игр за пять лет» и вкратце изложить числа и факты о самих играх.

---

Небольшое объяснение

В 2012 году я решил создать себе долговременную стратегию проверки. Я подумал, что к концу этих пяти лет я буду точно знать, является ли разработка игр интересным для меня занятием и достаточно ли я хорош в ней.

Кроме того, я знал, что даже сами по себе мои игры будут плохими (а многие из них и в самом деле плохи), то по крайней мере поставленная задача заслуживает внимания. Хотя я не могу сказать, что научился при создании 100 игр большему, чем если бы выбрал другой путь, но одним из основных качеств Джеймса из 2012 года была амбициозность. Благодаря проекту я попал в список Forbes 30 Under 30 2017, выработал и упрочил собственный дизайнерский стиль, а также познакомился с самыми удивительными, вдохновляющими и интеллектуальными создателями игр. Я с гордостью называю свою цель «самой умной идеей, пришедшей в голову более юному мне».

В течение нескольких месяцев мы собирали памятки по искусственному интеллекту, которыми периодически делились с друзьями и коллегами. В последнее время сложилась целая коллекция, и мы добавили к памяткам описания и/или цитаты, чтобы было интереснее читать. А в конце вас ждёт подборка по сложности «О большое» (Big-O). Наслаждайтесь.

UPD. Многие картинки будут читабельнее, если открыть их в отдельных вкладках или сохранить на диск.

За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.

Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.

На мой взгляд, теме выбора сервера («они ведь у всех одинаковые») уделяется слишком мало внимания. Ниже я попытаюсь описать, почему не стоит этим пренебрегать, и на что действительно нужно обратить внимание, а также расскажу об особенностях, которые помогут упростить жизнь администратора и сэкономить деньги. Все ниже описанное является личным мнением, основанным на многолетнем опыте работы.

Среди глазных заболеваний есть те, которые особенно опасны. Они протекают вначале бессимптомно — ничего не болит, жалоб нет, могут «маскироваться» под другие «легкие» болезни и, самое главное, появиться в любом возрасте и безвозвратно «уничтожить» зрение.

Представьте, прикрыли вы левый глаз случайно, а правым то все «как в тумане»! Читаете в интернете как себе помочь или звоните друзьям, а они — не переживай, проморгается. Пока ждали — вроде бы и правда туман прошел. Вот так периоды беспокойства повторяются, но на первых порах мало тревожат. А он (убийца) начал свое коварное дело. Причем как правило на обоих глазах, даже если второй никак не беспокоит! И возраст не помеха — дети также подвержены этому заболеванию — 10% детей слепнут именно от глаукомы.

Глаукома достаточно распространена во всех странах — в 15% случаев слепоты причиной является именно она. Это ставит ее на второе место среди причин неизлечимой слепоты!

А все почему — потому что человеческий мозг очень хорошо «замещает» провалы в поле зрения, если они возникают постепенно, адаптируется и только когда 30-40% от зрительного нерва погибло начинается ощущение «тумана». А все — привет, потерянное невозобновимо!

Согласно Gartner, машинное обучение на пике популярности. Занимаясь разработками и внедрениями решений в области анализа данных и машинном обучении, наша команда DATA4 накопила опыт по ключевым этапам и подводным камням, которым я и поделюсь в статье.

Задумайтесь на минутку: что за последний год произошло с .NET? Что изменилось, что из этого мы должны использовать? Можно даже отложить эту статью и подумать, ведь вопрос более чем достойный. Мы сами попробовали и потратили на него не один час.

В этом году ответить на него сложней, чем обычно. С одной стороны, есть масса громких, но очень поверхностных или высокоуровневых новостей, например: в Microsoft теперь связывают будущее компании с облаками и искусственным интеллектом, а не платформой Windows. Но что с того толку обычному разработчику? Разве четыре года назад все уже не писали под облака?

В этой реальности нам приходится каждый раз делать совершенно новую программу DotNext. Чтобы сделать новую программу — нам нужны новые люди. Старые и известные люди в .NET, совершенно новые на DotNext. Например, этой осенью к нам приедет автор CQRS — Грег Янг.

Узнаете эти книги? «CLR via C#», написанная Джеффри Рихтером — настольная книга многих .NET-разработчиков, а «Windows Internals» Павла Йосифовича — одна из самых известных книг про Windows-разработку вообще. Кстати, в этом году вышло уже 7-е издание! Хотите узнать, как пообщаться с авторами этих книг и побывать на их докладах? Добро пожаловать под кат!