Несколько лет назад небольшой командой сделали тестовый прототип PvP-шутера, который внезапно выстрелил. Тогда ни разработчики, ни процессы не были готовы к такой популярности, мы развивали проект здесь и сейчас — с энтузиазмом хватались за все понравившиеся идеи и старались реализовать их к ближайшему апдейту. 

Когда команда увеличилась вдвое, а работы кратно прибавилось, старые процессы перестали работать. Мы могли запросто утонуть в операционке, если бы вовремя не начали меняться.

Материал для тех, кто задумался о долгосрочном планировании или только начал выстраивать процессы у себя. Внутри я подробно рассказал про наш опыт: как мы целиком обновили воркфлоу разработки, внедрили Jira, систему оценки фичей ICE, методологию планирования GIST, а также целую пачку новых инструментов и гуглдоков. Теперь мы на несколько месяцев вперед точно знаем, что будет в проекте. 

Часть 1: Реализация шаблона Entity-Component-System на C++

Григорий Сапунов (Intento)

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

Вступление

Дисклеймер

За последний месяц я слушал интервью с разработчиками на всех трех продуктах и слышал утверждение «считайте [Ansible / Salt / StackStorm] клеем». А теперь я, как самоделкин-любитель, с удовольствием скажу, что у меня в гараже отнюдь не единственный горшок с клеем. У меня 6 разных типов клея для разного применения, различных склеиваемых материалов и условий среды. Все эти 3 продукта находятся в одном и том же лагере, и каждый может быть с успехом использован для достижения совершенно разных целей. Недавно произошел большой перехлест функционала, состоящий в том, что все они проникают в область сетевой автоматизации. Мнения, приведенные ниже, принадлежат мне, а не моему работодателю (который продает продуктов сетевой инфраструктуры и развертывания на миллиарды долларов).

Немного о схеме данных в SQL

Intro

достаточно ли будет в качестве операторов сравнения использовать стандартные "<,>,!=,="? Или есть какие-то операторы, которые стоит добавить?

Сергей Аверин ( XEK )