Одной из сложнейших задач, но при этом важнейших, для тимлида является построение эффективного взаимодействия внутри своей команды. Почему это так сложно? Потому что команда — это, в первую очередь, люди, которые имеют различные ценностные качества, принципы, компетенции, стремления и многое другое. При этом работа тимлида состоит в том, чтобы сформировать единый (или близкий к такому) культурный код команды. Под культурным кодом можно понимать ценности, принципы работы, подходы и особенности, которые свойственны команде и которым придерживаются все ее участники. Синхронизация членов команды на уровне культурного кода позволяет выработать общекомандные подходы к решению задач, коммуникации с основными стейкхолдерами и т.д.

Одним из способов формирования культурного кода команды является формализация общего свода «правил», которым все члены команды обязательно должны придерживаться. Такой «формализованный» документ называется МАНИФЕСТ (или MANIFESTO). Если сказать общими словами, то МАНИФЕСТ — это документ, описывающий ценности, принципы и ожидания, которым сотрудник должен придерживаться при работе в команде. МАНИФЕСТ является общим трудом всей команды, которому все согласились придерживаться. Обычно для его создания собирается целая сессия, на которой каждый член команды может выговориться и проголосовать за те или иные элементы МАНИФЕСТА. В идеальном мире он должен вбирать в себя еще и основные фрагменты корпоративной культуры компании, но не полностью их дублировать (так сказать, иметь специфику самой команды).

Его структура нигде не закреплена и каждая команда определяет ее для себя. Я хочу поделиться своим примером манифеста для IT HR бизнес-партнеров и надеюсь, что кому-то он тоже будет полезен.

Привет, Хабровчане!

JVM работает как хорошо отлаженный механизм, автоматически распределяя и освобождая память. Это и есть суть Garbage Collection. Это процесс, который автоматически находит и удаляет объекты, которые больше не используются вашим приложением. Благодаря этому, разработчики могут сосредоточиться на логике приложения, не беспокоясь о ручном управлении памятью.

Знание того, как работает GC и JVM, необходимо каждому Java-разработчику. Правильное управление ресурсами напрямую влияет на производительность и стабильность приложений.

Привет, Хабр!

Что такое предсказательное моделирование? Проще говоря, это искусство и наука прогнозирования будущего, основанная на изучении и анализе прошлых и настоящих данных. Это не просто гадание на кофейной гуще или предсказания астролога; это строгий научный процесс, в котором данные, собранные из прошлых событий и текущих тенденций, анализируются с использованием сложных математических и статистических методов для выявления закономерностей и тенденций. Эти знания затем применяются для предсказания будущих событий и трендов, позволяя нам принимать более обоснованные и эффективные решения.

Серверный рендеринг обеспечивает быстрый и надежный доступ к контенту. В этом подходе веб-страницы формируются на сервере, а не в браузере пользователя. Это позволяет значительно ускорить время загрузки, что особенно критично для современных одностраничных приложений, известных как SPA (Single-Page Applications).

SPA несмотря на их удобство и функциональность сталкиваются с рядом проблем, включая SEO-оптимизацию и производительность, особенно на медленных соединениях или устройствах.

Серверный рендеринг не только решает указанные проблемы, но и оптимизирует веб-приложения, делая их доступными для широкого круга пользователей.

Сегодня я расскажу вам о целях проекта и целях встреч, почему важно уделять этому пристальное внимание и возвращать команду к целям на ваших встречах.

Но прежде чем приступить к основной теме, хочу задать вам один вопрос: как часто вы присутствуете на встрече, совещании, продуктовой сессии или даже встрече топ-менеджеров по стратегическому планированию, где отсутствует цель встречи, где фасилитатор или заказчик встречи ее не озвучили или вовсе не определили при подготовке? 

Приложение — это ненужная работа, если оно не вызывает великого человеческого чувства. Приложения преобразуют сознание в чувства. Великое приложение (как и великое искусство) объединяет разных людей в одно чувство, и это чувство будет соответствовать их жизненным целям.

Так сказал бы Лев Николаевич Толстой.

Привет, Хабр!

Каждая миллисекунда имеет значение, микрооптимизация это must have, особенно на языке Go.

Казалось бы, современные пекарни настолько мощные, что могут простить нам небольшую неэффективность. Однако, когда дело доходит до масштабируемых систем и высоконагруженных приложений, каждая лишняя аллокация памяти и каждый неоптимальный цикл могут привести к значительному снижению производительности. Микрооптимизации позволяют добиться максимальной эффективности и производительности.

Двумерное преобразование Фурье — один из важнейших алгоритмов компьютерной науки этого столетия. Он нашел широкое применение в нашей повседневной жизни — от фильтров Instagram до обработки MP3-файлов.

Наиболее частой реализацией, используемой рядовым пользователем, иногда даже неосознанно, является адаптация из NumPy. Однако, несмотря на популярность, их алгоритм не является самым эффективным. С помощью нескольких простых манипуляций и статьи 2015 года мы обошли алгоритм NumPy по производительности аж на 30-60%. Основная проблема этой реализации заключается в том, что она изначально основана на слабом с точки зрения производительности алгоритме.

По своей сути алгоритм, реализуемый NumPy, является поочередным применением обычного одномерного БПФ (FFT) к двум измерениям, что очевидно не может быть оптимальным решением.

С другой стороны, в 2015 году двое российских ученых предложили свою версию алгоритма, адаптировав идею одномерного преобразования бабочки для двумерных сигналов. В этой статье мы реализовали их базовую концепцию алгоритма, дополнив ее парочкой своих идей.

Масштабирование — это не просто увеличение мощности, это искусство эффективного управления ресурсами, чтобы удовлетворить растущие запросы пользователей без потери качества обслуживания. В телеграм-ботах, где количество пользователей может увеличиваться экспоненциально, способность вашего бота адаптироваться к растущей нагрузке становится ключом к его успеху.

Aiogram, асинхронная библиотека для создания ботов на питоне, выделяется своей гибкостью и производительностью. Она позволяет создавать более отзывчивые и масштабируемые боты, используя современные асинхронные возможности Python.

Раньше, когда я ещё учился, мы любили собираться с друзьями и пробовать создать игры на выходных или в течение месяца. Каждый из нас был занят чем-то одним: кто-то создавал сцены, кто-то делал модели, а я программировал логику. И с тех времён была главная сложность: как работать с одной сценой нескольким людям одновременно? Ответ — почти никак. Но есть одна хитрость, называемая саблевел.

Управление конфигурациями позволяет автоматизировать и оптимизировать эти процессы, снижая риски человеческих ошибок и обеспечивая более высокую эффективность и безопасность систем.

В управлениях конфигурациями выделяются три крупных игрока: Puppet, Chef и Ansible. Все они предлагают мощные возможности, но каждый со своим уникальным подходом и философией.

В этой статье мы рассмотрим несколько распространенных способов создания кластера Kubernetes на AWS:

• Создание кластера с помощью kops: kops — это инструмент, предназначенный для промышленной эксплуатации, используемый для установки, обновления и управления Kubernetes на AWS.

• Создание кластера с помощью Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS): EKS — это управляемый сервис Kubernetes, предоставляемый компанией Amazon. Кластер Kubernetes с EKS можно создать с помощью AWS Management Console.

• Создание кластера с помощью Rancher: Rancher — это платформа управления Kubernetes, которая упрощает развертывание Kubernetes и контейнеров.

Привет, Хабр!

NLTK предлагает удобные инструменты для множества задач NLP: токенизация, стемминг, лемматизация, морфологический и синтаксический анализ, а также анализ настроений. Библиотека идеально подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков, предоставляя интуитивно понятный интерфейс и обширную документацию.

В NLTK включены корпуса текстов и словарные ресурсы, такие как WordNet, позволяющие работать с огромным объемом текстовых данных. Это делает NLTK мощным инструментом для анализа и обработки текста на разных языках.

NLTK — это свободно распространяемая библиотека Python, разработанная для работы с человеческим языком. Это комплексный набор инструментов, предназначенный для символьной и статистической обработки естественного языка. Она предоставляет легкий доступ к более чем 50 корпусам текстов и лексическим ресурсам, таким как WordNet, а также набор библиотек для классификации, токенизации, стемминга, метки частей речи, синтаксического анализа и семантического рассуждения.

Миграции баз данных — это отличный способ безопасно обновить схему базы данных. Это именно то, что нам нужно в продакшене, ведь терять имеющиеся там данные крайне нежелательно. В этой статье я хочу поделиться с вами советом, который поможет навести порядок в ваших миграциях. Конечно, стоит сразу оговориться, что это представляет проблему в основном для локальной разработки: на продакшене нас не очень волнует, сколько файлов миграции было выполнено в прошлом.

Привет Хабр! В этой статье мы рассмотрим такое понятие в машинном обучении, как компромисс смещения и дисперсии (bias-variance Tradeoff). Так как понимание того, что можно изменить в процессе обучения нашего алгоритма обучения, приведет нас к созданию более точных моделей.

В мире, где Kubernetes доминирует в управлении контейнеризированными приложениями, один вопрос часто встаёт перед теми, кто стремится понять его внутренние механизмы: 'Как на самом деле работает k8s scheduler?' Эта статья предназначена для развенчания мифов и предоставления чёткого объяснения работы Kubernetes планировщика. Мы исследуем ключевые моменты этого процесса, начиная от того, назначает ли планировщик модули узлам один за другим в очереди или выполняет эту задачу параллельно, и заканчивая более сложными аспектами его работы. Погрузитесь в детали этой сложной, но увлекательной темы вместе с нами, чтобы лучше понять, как Kubernetes оптимизирует размещение подов в вашем кластере

Привет, Хабр!

Key Performance Indicators (KPI) - это числовые метрики, которые используются для измерения и оценки эффективности и успеха продукта или бизнес-процесса. KPI являются непосредственными индикаторами того, насколько хорошо продукт выполняет свои цели и достигает поставленных задач.

Для разрабов, KPI могут быть своего рода сводом метрик, которые помогают оценить эффективность разрабатываемых функций, качество кода и пользовательский опыт. Например, время загрузки страницы может быть ключевым показателем для веб-разработчиков, так как она напрямую влияет на удовлетворение пользователей.

Неправильно выбранные KPI могут привести к искаженной картине или к фокусировке на неважных метриках.

ClickHouse — система управления базами данных с открытым исходным кодом, построенная на основе колонок. Это означает, что данные хранятся и обрабатываются не по строкам, а по столбцам. Она стала широко популярной среди ИТ-организаций благодаря своим способностям по быстрой обработке данных и масштабируемости. Высокопроизводительная обработка запросов в ClickHouse делает ее идеальным выбором для работы с большими объемами данных и оперативной аналитики.

В данной статье мы подробно рассмотрим, что представляет собой разработка ClickHouse, а также как организации используют ее для хранения и обработки данных. Еще мы обсудим недостатки этой системы и разберемся, насколько подходит она под ваши потребности.

Вы до сих пор ищете информацию по старинке или идете в ногу со временем, обращаясь за помощью к нейросетям? В современном информационном мире поиск и обработка огромных объемов данных становятся все важнее для многих компаний и организаций. Согласно опросу HubSpot 45% маркетологов уже используют нейросети для поиска информации.

В этой статье мы рассмотрим пять способов, как нейронные сети могут помочь автоматизировать процесс поиска информации, и обсудим потенциальные подводные камни и риски, с которыми можно столкнуться при использовании этих методов.

Привет, Хабр!

Архитектурные шаблоны в машинном обучении представляют собой общие структуры и методологии, которые позволяют разработчикам более эффективно решать задачи. Они представляют собой набор bewährte Lösungen, то есть "проверенных решений", которые могут быть адаптированы к конкретным задачам и данным. Использование архитектурных шаблонов позволяет сэкономить время и ресурсы при разработке моделей машинного обучения.

Gradient Boosting – это один из наиболее мощных и гибких архитектурных шаблонов в машинном обучении. Он позволяет строить ансамбли моделей, комбинируя слабые ученики в сильную модель, способную решать разнообразные задачи классификации и регрессии. Этот метод обрел популярность благодаря своей способности обучаться на ошибках предыдущих моделей, постепенно улучшая свои прогнозы.

Преимущества Gradient Boosting включают в себя высокую точность прогнозов, устойчивость к переобучению и способность работать с разнородными данными. Он также позволяет эффективно решать задачи как классификации, так и регрессии, что делает его незаменимым инструментом для разработчиков.