На Хабре да и вообще в русскоязычном Интернете есть немало инструкций о том, как перебраться в Нидерланды. Я и сам немало полезного почерпнул из одной статьи на Хабре (ныне, видимо, скрытой в черновике уже нет, вот она). Но я все-таки расскажу о своем опыте поиска работы и переезда в эту европейскую страну. Помнится, и когда я только собирался рассылать резюме, и когда уже проходил собеседования, мне было очень интересно почитать об аналогичном опыте других коллег по цеху.



В общем, если вам интересен рассказ о том, как C++ программист из Подмосковья искал работу в Европе, желательно в Великобритании, а нашел-таки в Нидерландах, переехал туда сам и привез жену, все это с непогашенной ипотекой в России и с небольшими приключениями — добро пожаловать под кат.

На заглавном изображении моллюск рода Аплизия, в его нервной системе всего 20 000 нервных клеток. Практически таких же как и в Вашей нервной системе, те же самые дендриты, аксоны, медиаторы. Те же самые белки и вещества. И путь к понимаю природы сознания и сложного интеллектуального поведения не может проходить мимо этого скромного существа.

Здравствуй, Geektimes, и мы переходим ко второй части, которая будет посвящена второму типу нейроэлементов – это модулируемому нейроэлементу.

Через какие трудности нужно пройти, чтобы стать космическим туристом? Сегодня в офисах, институтах и даже на заводах трудится целое поколение людей, мечтающих полететь в космос. Все успешные молодые люди, которые открывают бизнес, изобретают новые креативные решения или трудятся над чертежами и схемами, – выросли на книгах Лема, Азимова, Гаррисона, фильмах и сериалах про космос. Все мы с молоком матери впитали, что скоро на Марсе будут цвести яблони, а на Луне появятся настоящие лунапарки. В детстве, когда смотрели на звезды, мы мечтали о том, что мы взрослые будем летать на соседние планеты в отпуск, а кому-то посчастливится стать настоящим космическим Колумбом. Увы, пока не сложилось. Мы тратим деньги на айфоны, берем ипотеку, покупаем машины и водим девушек в суши-бары, и, кажется, уже не мечтаем о космосе. Между тем, первый космический турист отправился на орбиту 28 апреля 2001ого года! Деннис Тито облетел вокруг Земли 28 раз и провел на борту МКС неделю. Вернувшись с орбиты, он заявил: «Это величайшее приключение в моей жизни. Я побывал на небесах и парил, как ангел, глядя вниз на Землю. Знал, что это будет рискованное приключение, и готовился к худшему. Однако все шесть дней я испытывал эйфорию!»

Родители часто покупают классных роботов своим детям, надеясь, что те пробудят в них интерес к науке и технике. Иногда оказывается, что эти роботы – не больше, чем дистанционно управляемые игрушки. Но они имеют огромный потенциал для обучения через игру.

На рынке появилось много игрушек, которые можно программировать. Они демонстрируют детям преимущества программирования, мгновенно выполняя созданные команды. Раньше обучение этому было преимущественно теоретическим. Существует много хороших роботов, но не каждый из них подходит для всех.

Это перевод статьи, которая очень странно на меня повлияла. Оригинал



Поля Α и B — одного и того же цвета

Скорее всего это самое важное, что я когда-либо писал, т.к. я считаю, что нашёл не что иное, как смысл жизни, или его отсутствие. Если вы умны/образованны, начало этого эссе может показаться вам достаточно стандартным. Тем не менее следите за мыслью.

Основной аргумент

Смысл << Эмоция << Химия << Физика

"Смысл" жизни исходит исключительно из эмоционального опыта, который базируется на химии. Мы знаем, что эмоция, и даже духовный опыт, по своей природе химические события. В наше время с помощью науки возможно, используя препараты и/или прямые манипуляции с мозгом индуцировать "духовный" опыт.

Это статья про семь простых правил, которые я сформулировал для себя за годы работы программистом. Семь правил, которые подняли мою эффективность. Сделали меня лучше. Это мои правила и они работают для меня. Я не пытаюсь навязать их вам, я хочу поделиться с вами, и, возможно, узнать о том, каких правил и принципов придерживаетесь вы.

Компьютер всегда прав

Самая раздражающая ситуация в программировании — когда код верный, но не работает. “Да тут три строчки, блин, просто негде ошибиться! Наверное баг! Пойду потрачу три дня на изучение баг-репортов компилятора/интерпретатора/фреймворка...”. Возникает чувство, будто компьютер над вами издевается!

Тут главное помнить, что в этих трех строчках есть ошибка. Если код работает не верно — значит код написан не верно. Точка. Виноваты только вы. Универсальный совет — идите спать! Ну или хотя бы отвлекитесь на чашку чая. Когда, через некоторое время, вы вернетесь к коду, наверняка станет ясно, что тут лишний оператор отрицания, или перепутаны две переменные с похожими именами, или еще какая-нибудь мелочь, в которой мы никогда никому не признаемся.

Цель: недорого собрать систему поддерживающую проброс PCI-устройств в виртуальную машину (c IOMMU). Создать полноценное рабочее место, поднять виртуальный маршрутизатор и еще полезные мелочи.

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).

Уверен, что разработчики часто задаются вопросом, какие их профессиональные навыки компании ценят больше всего. К примеру, при смене работы, или когда внезапно обнаруживают, что работают в компании так давно, что окружающий мир, скорее всего, ушел далеко вперед.

Этой публикацией я начинаю цикл аналитических статей по анализу необходимых и востребованных навыков для различных специализаций на российском и зарубежном IT-рынке.

Мы продолжаем знакомить вас с переводами статей Chris Bailey, где он делится советами, которые извлек во время проекта «a Year of Productivity». Ранее мы публиковали статьи этого автора, они доступны в нашем блоге в разделе «личная продуктивность».

Итак, даем слово Крису!

Одним из самых популярных топиков в нашем блоге стал рассказ о Джесси Сполдинге — парне, который заработал $500к на фондовом рынке, применив свои познания в программировании и понимание основ фондового рынка (часть 1, часть 2). В комментариях к этим текстам некоторые хабрапользователи выражали свое сомнение в реалистичности такого сценария в нашей стране. Также слышались фразы вроде «ну он раньше работал в этой сфере».

В связи с этим редакция блога ITinvest поговорила с Андреем Горьковенко — разработчиком, который повторил путь Джесси Сполдинга и сумел перевернуть свою жизнь с помощью фондового рынка и технологических знаний. Этим текстом мы открываем цикл интервью с непосредственными участниками процессов на российском фондовом рынке — разработчиков софта, трейдеров и руководителей компаний.

Примечание: Андрей Горьковенко раньше работал программистом в ITinvest. В частности, он трудился над проектом торгового терминала SmartX (история его создания описана в отдельном хабратопике). Позднее он создал универсальную механическую торговую систему, с помощью которой можно реализовывать различные стратегии торговли на фондовом рынке. Эта разработка приносит ему основной доход, который превышает среднюю зарплату разработчика в Москве.

Андрей, привет! Расскажи, как ты вообще оказался связан с фондовым рынком?

В 2007 году я ушел с четвертого курса Воронежского военного института радиоэлектроники и начал искать работу. Поскольку я всегда увлекался программированием, и, как мне казалось, обладал определенными навыками в этой области, то рассматривал соответствующие вакансии. Так получилось, что мне предложили место в местном воронежском отделении одного из крупнейших российских брокеров.

Лет пять назад в моей жизни наметилась неприятная закономерность: я стал замечать, что процент выполнения «целей на год» год от года уменьшался, и достиг в итоге катастрофической отметки в районе 12%. При этом у меня абсолютно не было ощущения провального года, поэтому я начал подозревать что что-то не так. В результате несколько лет экспериментировал с постановкой целей, попутно изучая теорию и дискутируя с GKh. В результате мне удалось сформулировать способы постановки целей, максимизирующие вероятность их невыполнения – и хочу поделиться этим знанием с вами.

Игрушечные квадрокоптеры и профессионльный тест для пилотов — есть ли что-нибудь общего?
Недавно я писал про лабораторию психофизиологии МГУ и про iddqd-квадрокоптеры (с кодом на бессмертие). Сразу после того как я заглянул к себе в мозг во время чтения Хабра и управления дронами, я прошел профессиональный тест для спецслужб пилотов и диспетчеров.

«Графики цен великолепны, чтобы предсказывать прошлое»
Питер Линч


С временными рядами мне как-то не доводилось иметь дело на практике. Я, конечно, читал о них и имел некоторое представление в рамках учебного курса о том, как в общих чертах проводится анализ, но хорошо известно, что то, о чем рассказывают в учебниках по статистике и машинному обучению, не всегда отражает реальное положение дел.

Примечание переводчика 1. Я наткнулся на этот блог в одном из обзоров материалов по машинному обучению. Если вы хорошо разбираетесь в машинном обучении, то в этой статье вы не найдете для себя ничего интересного. Она достаточно поверхностная и затрагивает только основы. Если же вы, как и я, только начинаете интересоваться данной темой, то добро пожаловать под кат.
Примечание переводчика 2. Кода будет мало, а тот что есть написан на языке R, но не стоит отчаиваться, если вы его до сих пор никогда в глаза не видели. До этой статьи я тоже ничего о нем не знал, поэтому я специально отдельно написал «шпору» по языку, включив туда все, что вам встретится в статье. Если хотите сами разобраться, то начать рекомендую c маленького курса на CodeSchool. На хабре тоже есть интересная информация и полезные ссылки. И наконец вот тут есть большая шпаргалка.
Примечание переводчика 3. Статья из двух частей, однако самое интересное начинается только во второй части, поэтому я позволил себе объединить их в одну статью.

Часть 1

В этой серии статей, я собираюсь шаг за шагом построить и оттестировать простую стратегию управления активом, основанную на машинном обучении. Первая часть будет посвящена базовым концепциям машинного обучения и их применению к финансовым рынкам.

Машинное обучение является одним из наиболее многообещающих направлений в финансовой математике, в последние годы получившее репутацию изощренного и сложного инструмента. В действительности все не так сложно.

Основное

• Reference Source для .NET 4.6 перелицензируется под MIT;
• В дальнейшем фреймворк будет с открытыми исходниками и поставляться по частям через NuGet, можно будет с приложением поставлять свою сборку, которая будет изолирована от всего остального;
• Разработка переезжает на GitHub;
• Скоро откроют исходники рантайма, включая RyuJit и сборшик мусора;
• Для всего этого счастья планируется официальная поддержка никсов.

​

​

Mono не то чтобы больше не нужен, в дальнейшем с ними будут плотно сотрудничать для портирования, вероятно, этот стек будет некоторое время поставляться в составе Mono, так как открыто ещё далеко не всё и для полноценной работы потребуются вещи из его состава.

В статье попытаюсь рассмотреть два типа мышления и возможные варианты их тренировки и геймификации. Мышление по типу решаемой задачи можно разделить на так называемое продуктивное и репродуктивное.
Продуктивное, оно же творческое мышление характеризуется созданием чего то качественно нового, в контексте решения задач (problem solving) иcпользуется для решения сложных, до этого не решаемых человек задач. Репродуктивное же мышление наоборот, используется для задач у которых уже известна схема решения, и выполнение по сути зависит только от базовых когнитивных навыков человека.

Творческое мышление

Представим задачу стоящую перед творческим мышлением в виде абстрактной двухмерной плоскости, на которой где-то находятся несколько точек приемлемых решений. Перед человеком стоит проблема найти одну из таких точек-решений, но сложность состоит в невозможности перебрать все возможные варианты, поэтому в большинстве случаем на помощь приходит озарение. Классическая схема решения творческой задачи состоит из стадий
1) Подготовка — формулирование задачи
2) Инкубация — временное отвлечение от задачи
3) Озарение — появление интуитивного решения.

DARPA и Kickstarter уже взялись за мозг, теперь ваша очередь

В 2013 году DARPA обратилось к сообществу мэйкеров и хакеров с предложением создать бюджетный вариант портативного ЭЭГ. (Статья The Verge, запись выступления на fora.tv). Наступил момент которого я так долго ждал, а именно, что в Москве появилось много нейрогарнитур. (Одна из них живет в Хакспейсе, можно приходить и тестить)


Впервые я заинтересовался нейроинтерфейсами в 2011 году, но в те времена в Москве был только MindBall (за 60.000 руб если не ошибаюсь), пару лет спустя, благодаря Хабрастарожилу sasha237, мне удалось потестить Emotiv (он стоил тогда 15.000+ рублей) и даже выступить с ним в НИУ ВШЭ, сейчас же на всех выставках гаджетов присутствует нейрогаджет NeuroSky (примерная цена 5.000 рублей), что меня очень радует, ибо с тех пор как на моей голове побывали электроды от Emotiv, я ждал того момента, когда в руки разработчиков попадет подобный девайс и начнется развитие этой отрасли.

Так же, как когда-то первые компы появлялись в гаражах и мастерских у айтишников и это привело к появлению нового мира, так я очень надеюсь, что когда за ЭЭГ возьмется достаточное количество сумасшедших толковых разработчиков, это приведет к чему-то новому, о чем сейчас даже трудно представить. (например, что человек станет всего лишь периферийным устройством)

Следующие шаги которых я жду:
а) появление сообщества людей, которые тренируют мозг как спорт
б) появление сообщества разработчиков ПО/железяк

Под катом обзор софтины по прокачке мозга и нескольких нейропроектов с кикстартера

Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее):


Дело в том, что перед выполнением программы интерпретатор Python компилирует все её части в специальный байт-код. Используя метод, описанный хабрапользователем SkidanovAlex, данный декоратор анализирует получившийся байт-код функции и пытается оптимизировать применяющийся там алгоритм. Далее вы увидите, что эта оптимизация может ускорять программу не в определённое количество раз, а асимптотически. Так, чем больше будет количество итераций в цикле, тем в большее количество раз ускорится оптимизированная функция по сравнению с исходной.

Эта статья расскажет о том, в каких случаях и каким образом декоратору удаётся делать подобные оптимизации. Также вы сможете сами скачать и протестировать библиотеку cpmoptimize, содержащую данный декоратор.

На написание данной статьи меня сподвиг следующий топик: В поисках идеального поста, или загадки хабра. Дело в том, что после ознакомления с языком R я крайне искоса смотрю на любые попытки, что-то посчитать в экселе. Но надо признать, что и с R я познакомился лишь неделю назад.

Цель: Собрать средствами языка R данные с любимого HabraHabr'а и провести, собственно то, для чего и был создан язык R, а именно: статистический анализ.

Итак, прочтя этот топик вы узнаете:

• Как можно использовать R для извлечения данных из Web ресурсов
• Как преобразовывать данные для последующего анализа
• Какие ресурсы крайне рекомендуются к прочтению всем желающим познакомиться с R поближе

Ожидается, что читатель достаточно самостоятелен, чтобы самому ознакомиться с основными конструкциями языка. Для этого как никак лучше подойдут ссылки в конце статьи.