Бизнес увлёкся, и это стало настораживать. Нейросети, блокчейн, машинное обучение, роботы, автоматизация всего и вся создали опасную иллюзию того, что всё решено. А значит, можно увольнять, сокращать, не удерживать, не мотивировать. А зачем? Часть издержек экономится за счёт внедрения автоматизации, а на те рабочие мощности, что остались, стоят очереди из соискателей, к чему держаться за кого-то. Это не утопия, это наша данность, с которой мы входим в новый 2018 год. И её, этой данности, не должно быть. Потому что за каждой технологией стоят люди, за каждой компанией и за каждым продуктом компании — люди, и за владельцами компаний — тоже люди. За четыре дня до нового года мы хотим поговорить о том, как бизнесу ладить с сотрудниками, а сотрудникам — с бизнесом. Ведь мы по-прежнему не можем существовать друг без друга. Поэтому поговорим — как люди с людьми. О людях.


Источник: Яндекс.Картинки

Недавно на sitepen.com вышла серия статей, посвящённая фреймворкам для разработки веб-приложений. А именно, в этих материалах исследованы платформы Angular 2+, React + Redux, Vue.js, Dojo 2, Ember и Aurelia.

Сегодня мы хотим поделиться с вами переводом статьи из этой серии, в которой, подводя итоги всех публикаций, каждый из этих фреймворков анализируют по нескольким показателям. А именно, речь пойдёт о плюсах и минусах каждого из них, о том, что может ждать их в будущем, и о том, в каких обстоятельствах стоит обратить внимание на тот или иной фреймворк.

В этой статье я рассмотрю компоненты платформы .NET Core 2.0, необходимые для загрузки и выполнения .NET Core-приложений, а также артефакты для двух возможных типов развертывания.

Текст объемный и рассчитан на:

• начинающих разработчиков, которые только знакомятся с платформой .NET Core;
• опытных разработчиков, выполняющих роль DevOps-инженеров в produсtion-окружении.

В статье не упоминается процесс создания приложений при помощи SDK (dotnet CLI), однако эта информация будет полезной для понимания, как работает SDK, а именно её основной компонент (ядро) — «драйвер» dotnet.dll, поскольку эта библиотека является управляемой сборкой и выполняется на .NET Core.

Примеры процессов выполнения описаны для ОС Windows, но работают по тому же принципу и на других ОС (с учетом различных расширений исполняемых файлов и нативных библиотек).

Нашим инспекторам, осматривающим автомобили при их приёмке на аукцион, условия выбирать не приходится — они работают и в дождь, и в снегопад, и в летнюю жару. Они не просто тщательно осматривают автомобиль, но и заполняют сотни пунктов чек-листов, снимают десятки, а то и сотни фотографий, записывают видео. И всё это без пачки бумаг, фотоаппарата и камеры, а с помощью одного лишь смартфона и нашего специального приложения. Недавно мы даже защитили патентом нашу систему осмотра автомобилей. Под катом — рассказ с подробностями.

Καλημέρα! (Доброе утро!) В этот раз мы приветствуем вас из греческого города Гераклиона.

С самого начала работы над GitLab мы стремимся создать инструмент, позволяющий каждому внести свой вклад. С каждым релизом мы становимся на шаг ближе к этой цели. В GitLab 10.1 появились новые инструменты для совместной работы, повысилась безопасность, улучшился механизм аутентификации, производительность выросла, а интерфейс стал еще удобнее.

Мы в команде Web Development компании Itransition уже имеем хороший опыт разработки на Angular 2 и хотим им поделиться.

Эта статья ориентирована на тех крутых ребят, которые разрабатывают на Angular и подумывают перейти на вторую его версию.

Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.

В этой публикации сделаем обзор пяти наиболее интересных и перспективных JavaScript фреймворков первой половины 2016 года. В обзоре собраны вместе различные типы библиотек, которые предоставляют различный функционал — от создания UI компонентов к изоморфному JavaScript. Это не будет глубокий и детальный технический анализ, скорее это краткое введение в ключевые особенности.

Ниже список наших фреймворков:

• Polymer
• Aurelia
• Meteor
• Webix
• React

Теперь, пришло время взглянуть на них поближе.