Внутри вы найдёте: размышления о бронзовых мужиках, китайскую комнату (господи, опять?) и разведение руками в конце.
.NET Разработчик
Как предсказать настроение женщины или зачем нам статистика. Часть 1
Как предсказать настроение своей девушки.
Предсказать настроение человека, а тем более женщины, не простая задача. Существует множество методик, к примеру, принимающих во внимание физиологические аспекты, гормональный уровень или фазу луны.
Я же решил пойти своим путём опираясь на логику и статистику.
Почти за год мною был собран сет данных, основанный на ежедневных опросах моей спутницы по двадцати трём пунктам, как я предположил, способным наиболее выражено повлиять на её настроение.
Полезные материалы по Data Science и машинному обучению, которые помогут пройти сквозь джунгли из терминов
Привет, Хабр! Меня зовут Ефим, я MLOps-инженер в Selectel. В прошлом был автоматизатором, ML-инженером, дата-аналитиком и дата-инженером — и уже несколько лет падаю в пропасть машинного обучения и Data Science. Это буквально необъятная сфера, в которой почти нет ориентиров. Основная проблема в том, что разделов математики довольно много и все они, на первый взгляд, нужны в том же машинном обучении.
В этой статье делюсь полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию. Добро пожаловать под кат!
C/C++ из Python (Kivy, ctypes) на iOS
Ранее я писал статьи C/C++ из Python (ctypes), C/C++ из Python (Kivy, ctypes) на Android. В них описывается процесс запуска на Linux и Android. Теперь поговорим как тоже самое сделать на iOS. В этой статье речь пойдет о сборке, необходимых инструментах, механизмах отладки и установки.
Лучшая задача по программированию для собеседования
Готовиться к собеседованию можно по-разному: смотреть ролики на YouTube, читать документацию, положиться на судьбу и тд. В большинстве случаев кандидатам предложат решить одну или несколько задач. В этой статье вас ждет подробный разбор реальной задачки, рекомендации к ее решению и объяснение ожиданий интервьюера от кандидатов.
Особые исключения в .NET и как их готовить
Под катом расшифровка доклада Евгения (epeshk) Пешкова с нашей конференции DotNext 2018 Piter, где он рассказал про эти и другие особенности исключений.
Tinder по интересам, «Морской Boy» и сегментация КТ-снимков: 10 студенческих идей, которые стали проектами
А чем вы занимались в университете? Стипендиаты Selectel Career Wave — программы для учащихся технических вузов — создают бота для автоматизации работы в шахтах, развивают геймдев и устанавливают системы для «умного дома». В тексте собрали самые яркие проекты и предлагаем вам их оценить. Также узнали, на что ребята потратили стипендию. Спойлер: варианты очень разные — от вложений в свой проект до покупки курса по английскому и организации мини-отпуска для себя и мамы.
Книги, которые мы читаем
Вы видели отчёты крупных книжных онлайн-магазинов и маркетплейсов о самых читаемых книгах 2022 года? Скажу откровенно: любопытно, но мне бы не хотелось получить такой список литературы на лето. Причём ни из какого рейтинга. Отдельные — да, вполне, некоторые даже ждут своей очереди на полке или прочитаны, — а вот на все просто жалко времени. Но насколько же точно востребованные книги отражают нашу действительность и демонстрируют, как глубоки и сильны переживания читателей! Отчаяние, вера, желание помочь самому себе, стремление к быстрым и лёгким деньгами, спорадическое стремление к обучению и смене профессии, тяга к любви и красивой жизни, — обо всём говорят молчаливые обложки книг, не побоюсь сказать, бестселлеров.
А вот хабравчане накидали неплохой список книг, причём обосновали, чем же каждая из них хороша. Критики, которым я доверяю ?
Собирайте свои достижения
Прошлый год, помимо того что принёс уйму проблем и заставил пересмотреть планы и ценности, преподал ещё один урок — нужно собирать свои достижения. Причём мне сигнал поступил сразу с двух сторон.
Во-первых, в сложные годы особенно остро встаёт вопрос «а кто я?». Спрашиваешь себя: «Я вообще профессионал? Я что-то могу?» Многие начали искать работу на новых для себя рынках и, соответственно, задаваться вопросом — а нужны ли мы там?
Во-вторых, когда я решил попробовать податься на визу талантов, пришлось лихорадочно собирать подтверждения своих заслуг, что оказалось больно и сложно.
В этой статье я расскажу, зачем надо собирать свои достижения, как именно это делать и какие бенефиты вы можете получить от этого неожиданно важного навыка.
Советы для джунов на современном технологическом рынке
Во второй половине 2021 года мы оказались в центре самого горячего рынка технических вакансий за все время. Я писал о том, почему этот рынок достиг рекордных высот во время "идеального шторма". Однако, несмотря на огромный спрос на инженеров-программистов, выделялась одна вещь.
А именно, уже в 2021 году рынок для джунов уже был холодным. Для миддл+ было много возможностей трудоустройства, и значительное зарплаты было обычным делом. Однако верно обратное, особенно для джунов: спрос на этих людей не увеличился, равно как и их зарплата. В октябре 2021 года я уже делился советами для этой группы.
Год спустя рынок остыл и для миддл+. А что тогда будет с джунами?
Интернет-цензура и обход блокировок: не время расслабляться
Disclaimer: практически всё описанное в статье, не является чем-то принципиально новым или инновационным - оно давно известно и придумано, используется в разных странах мира, реализовано в коде и описано в научных и технических публикациях, поэтому никакого ящика Пандоры я не открываю.
Нередко на Хабре в темах, посвященных блокировкам ресурсов встречаются забавные заявления, вида "Я настроил TLS-VPN, теперь будут смотреть что хочу и цензоры мой VPN не заблокируют", "Я использую SSH туннель, значит все ок, не забанят же они SSH целиком", и подобное. Что ж, давайте проанализируем опыт других стран и подумаем, как же оно может быть на самом деле.
5 вещей, которым я научился за 20 лет программирования
Последние 4-5 десятилетий спрос на программистов вырос в сотни раз. По некоторым оценкам их количество удваивается каждые пять лет, и в результате программист с 5-летним опытом работы имеет стаж работы в отрасли больший, чем у половины всех ее сотрудников.
Эрик Дитрих* около 10 лет провел на должностях, где его основной функцией было написание кода. Еще 10 лет были связаны с управлением программистами, их обучением, консультированием организаций, практикой оценки кодовой базы, а в наши дни и контент-маркетингом. Но во всех этих ролях он в той или иной степени писал код. И, по своим расчетам, прошел больший путь, чем 94% работающих в отрасли. Получается некое противопоставление: программист со стажем, который общается с кучей новичков в программировании.
Специально для своего блога Эрик попытался обобщить весь свой опыт в виде кратких советов, которые он хотел бы дать молодым программистам. Под катом — наиболее важные, на взгляд автора, уроки и выводы из его 20-летней карьеры.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.
Как выглядит стажировка в ИТМО
Обсуждая IT-образование, представители компаний часто жалуются на отсутствие у вчерашних студентов навыков работы в команде и понимания, как в принципе функционирует бизнес в этой сфере. Но мы уверены ― многое зависит как от самого студента, так и среды, в которой он проводит время, учится. На некоторых факультетах ИТМО стажировка в магистратуре обязательна. После нее на рынок труда выходит готовый джун или мидл, зачастую с предложением о работе в той самой компании, где он стажировался.
В этой статье мы покажем, как стажировка проходит на практике и что она приносит самим IT-компаниям. В фокусе истории двух магистрантов института прикладных компьютерных наук ИТМО ― Федора Золотухина и Андрея Стояна.
К вопросу о математических способностях студентов или как учить переполненный мозг
Я люблю давать простые задачки студентам на лекции. Во-первых, понятно, скольких мы потеряли, во-вторых, это переключение из режима потребления информации в режим выдачи результатов, в третьих — возможность проявить себя для шустрых. Сплошные плюсы!
Одна из простых задач звучит так: «При переводе картинки из цветового пространства RGB в YUV мы выполняем прореживание, то есть выкидываем каждый четный столбец и каждую четную строку в компонентах U и V (все компоненты пикселя по 1 байту). Вопрос: во сколько раз меньше данных у нас стало?» Эта операция называется chroma subsampling и широко используется при сжатии видео, например.
Забавно, что когда-то давно, когда винчестеры были меньше, а дискеты больше, студенты реально отвечали на этот вопрос быстро. А в последние годы регулярно народ в ступор впадает. Приходится разбирать по частям: «Если выкинуть каждую четную строку и каждый четный столбец, во сколько раз меньше данных будет у компоненты?» Почти хором: «В четыре». Начинаю подкалывать: «Отлично! У нас было 3 яблока, первое осталось как есть, а от второго и третьего осталось по четвертинке. Во сколько раз меньше яблок у нас стало?» Народ ржет, но, наконец-то, дает правильный ответ (заметим, не все).
Это было бы смешно, если бы от способности быстро в уме прикинуть результат не зависела способность быстрее создавать сложные алгоритмы.
И хорошо видно, как эта способность в широких массах студентов заметно плавно падает. Причем не только в нашей стране. Придуман даже специальный термин: «цифровое слабоумие» ("digital dementia") — снижение когнитивных способностей, достаточно серьезное, чтобы повлиять на повседневную деятельность человека.
Кому интересно как теряют мозг студенты масштабы бедствия и что с этим делать — добро пожаловать под кат!
Новая Яндекс.Станция Мини. Большая история маленького устройства
Сегодня я поделюсь с вами несколькими историями о новой колонке. Вы узнаете про одно из самых необычных применений фазоинвертора, про то, как мы достаточно комично сушили фотополимерные модели в домашних условиях. Расскажу, где спрятан сервисный разъём и как работает управление просмотром ТВ через ещё одно новое устройство — Модуль. Будут и другие детали, которые показались нам интересными.
Работа с поверхностными и глубокими копиями в Python
В этой статье объясняется, как делать копии списков Python, массивов NumPy и датафреймов Pandas при помощи операций получения срезов, списочного индексирования (fancy indexing) и логического (boolean indexing). Эти операции очень часто используются при анализе данных и должны рассматриваться всерьёз, поскольку ошибочные предположения могут привести к падению быстродействия или неожиданным результатам.
Python кажется простым, но всякий раз, возвращаясь к его азам, ты находишь новые для освоения вещи. Здесь на ум приходит известное изречение Эйнштейна:
«Чем больше я узнаю, тем больше понимаю, как много я ещё не знаю».
Информация
- В рейтинге
- 3 770-й
- Зарегистрирован
- Активность