Многие выбрали Git за его гибкость: в частности, модель веток и слияний позволяют эффективно децентрализовать разработку. В большинстве случаев эта гибкость является плюсом, однако некоторые сценарии поддержаны не так элегантно. Один из них — это использование Git для больших монолитных репозиториев — монорепозиториев. Эта статья исследует проблемы монорепозиториев в Git и предлагает способы их смягчения.


Скала Улуру в Австралии как пример монолита — КДПВ, не более

Что такое монорепозиторий?

Определения разнятся, но мы будем считать репозиторий монолитным при выполнении следующих условий:

• Репозиторий содержит более одного логического проекта (например, iOS-клиент и веб-приложение)
• Эти проекты могут быть не связаны, слабо связаны или связаны сторонними средствами (например, через систему управления зависимостями)
• Репозиторий большой во многих смыслах:
  
  • По количеству коммитов
  • По количеству веток и/или тегов
  • По количеству файлов
  • По размеру содержимого (то есть размеру папки .git)

Всем привет!

Итак, новая порция обещанного холивара про монорепозитории. В первой части мы обсуждали перевод статьи уважаемого инженера из Lyft (и ранее Twitter) о том, какие есть недостатки у монорепозиториев и почему они нивелируют почти все достоинства этого подхода. Лично я во многом согласен с доводами, приведенными в оригинальной статье. Но, как и обещал, чтобы поставить точку в этом обсуждении, я бы хотел озвучить еще несколько моментов, на мой взгляд даже более важных и более практических.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод моей статьи "Understanding the Customer Lifetime Value with Data Science".

Взаимоотношения с клиентами важны для каждой компании и играют ключевую роль в росте бизнеса. Одна из наиболее важных метрик в этой сфере — пожизненная ценность клиента (customer lifetime value, далее LTV) — предсказание чистого дохода, связанного со всеми будущими отношениями с клиентом. Чем дольше клиенты продолжают пользоваться продуктами компании, увеличивая прибыль, тем выше их LTV.

Есть много маркетинговых статей, о том, как важны LTV и сегментирование клиентов. Но, как Data Scientist’а, меня больше интересуют формулы и я хочу понимать, как модель на самом деле работает. Как предсказать LTV, используя только 3 признака? В этом посте я покажу некоторые модели, которые используются для маркетинговой сегментации клиентов и объясню математику, на которой они основаны. Здесь будет много формул, но не переживайте: все уже готово в библиотеках Python. Цель этого блога показать, как математика делает всю работу.

Beta-geometric/negative binomial модель для определения вероятности, что клиент “жив”

Рассмотрим такой пример [из онлайн-сервиса для заказа поездок (такси) по городу]: пользователь зарегистрировался 1 месяц назад, сделал 4 поездки и последняя поездка состоялась 20 дней назад. Основываясь только на этих данных, эта модель может предсказать вероятность, что клиент будет активен в течение определенного периода времени (как показано на графике), а также число транзакций в будущем (которое является основой для понимания ценности клиента в течение всей его “жизни” — взаимоотношений клиента и компании).

Модель дает прямое руководство к действию для бизнеса: предпринять маркетинговые меры по отношению к пользователю, когда его вероятность активности снижается ниже определенного уровня, чтобы предотвратить его уход.

Исследователь машинного обучения из Вирджинского технологического института предложил способ рассмотрения научных работ с использованием ИИ, оценивающего внешний вид текста и графики в документе. Достаточно ли будет его методов оценки «законченности» научной работы для ускорения процесса независимого рецензирования?

В области машинного обучения наблюдается целая лавина исследований. Эту ситуацию инженер из Google Клифф Янг сравнил с законом Мура, приспособленным для публикаций на тему ИИ – количество академических работ по этой теме, появляющихся на сайте arXiv, удваивается каждые 18 месяцев.

И эта ситуация создаёт проблемы при рецензировании работ – опытных исследователей в области ИИ просто недостаточно для того, чтобы тщательно прочесть каждую новую работу. Могут ли учёные доверить ИИ работу по приёму или отклонению работ?

Data Science начал приходить не только в большие компании, но и в маленькие, и даже в стартапы. Однако очень часто у топ-менеджеров нет понимания, что требуется для его успешного применения. Многие думают, что один дата-саентист за месяц решит все проблемы компании, а искусственный интеллект по щелчку начнет идеально работать во всех отделах. К сожалению, это не так. Меня зовут Иван Серов и в этом посте я расскажу, с чего нужно начинать создавать отдел DS и с какими трудностями это сопряжено.

^{Долина внутри кратера вулкана, маленький «Затерянный мир», тёплый и надёжно защищённый от непогоды снаружи. Озеро так вообще +75 градусов Цельсия в некоторых местах.}

Азорские острова — это архипелаг посреди Атлантического океана, примерно на полдороге между Европой и Америкой. Поскольку это единственные острова на многие километры вокруг, есть три классных спецэффекта:

• Тут очень изолированный биом. Например, есть эндемичный азорский снегирь Pyrrhula murin (хотя тут вечное лето, даже на Новый год). Среди животных нет ничего ядовитого или иначе опасного для человека.
• Очень высокая влажность из-за температурных инверсий и «шершавых» гор, останавливающих облака (как следствие — рай для флоры)
• И тут очень важный перевалочный пункт как по дороге из Африки и Индии (вспоминаем времена Ост-Индской торговой кампании), так и начиная со Второй Мировой — база для дозаправки и встреч конвоев.

А ещё благодаря изолированности, отличному климату, вулканической почве с кучей удобрений, закрытым долинам кальдер (на месте старых кратеров) тут можно и нужно собирать растения, которые будут защищены от масштабных биологических катастроф континентов.

И ещё на островах очень, очень интересно. Сейчас расскажу.

Рассмотрим одно из подразделений Яндекс.Маркета. Оно довольно крупное — 85 человек. Внутри подразделения есть несколько команд. Команды либо занимаются функциональными частями Маркета, либо решают какую-то большую пользовательскую задачу. Вот одна из них: изменить сам сервис Яндекс.Маркет и интернет-торговлю в регионах так, чтобы местным пользователям стало удобнее решать свои проблемы.

С чего командам начать? Как объяснить всем вокруг, почему мы делаем одно, а не другое? Как донести до каждого инженера, зачем он занимается своей текущей задачей? Как вкладывать силы в то, что действительно улучшит мир вокруг, и не тратить время на то, что не нужно? Как сделать работу команд прозрачной друг для друга?

Чтобы лучше отвечать на эти и прочие вопросы, мы внедрили особый подход. В соответствии с ним мы разрабатываем продукты и расставляем приоритеты.

Однажды я прочитал в одной статье, которую теперь не могу найти, высказывания директора одного стартапа-«единорога» [частная компания с капитализацией более $1 млрд / прим. перев.], которые не понравились многим людям. Такие вещи вообще неприлично говорить по поводу других людей. Более того, такие вещи даже думать не стоит по отношению к другим людям – однако этот гражданин, очевидно, не справился с этим. Люди ахнули от дерзости, с которой говорилось об этих вещах, но упустили при этом тот факт, что многие на самом деле думают именно так. Даже сегодня.

И я сейчас говорю не про расизм или сексизм. Речь шла о пожилых людях в области технологий.

Насколько я помню, речь шла о следующем: считается, что вы должны зайти в этот бизнес, заработать денег, и отвалить, то есть, уйти на пенсию. Вы продаёте своё барахло и путешествуете по миру, изредка пописывая статейки на Medium. Ну, вся эта пирамида желаний, врубаетесь?

В рамках проходящей в данный момент выставки CES 2019 подразделение IBM Research провело анонс первой в мире квантовой системы, пригодной для коммерческого применения.

Иногда возникает задача защитить строку-идентификатор от случайных ошибок, сделанных человеком. Например, номер платёжной карты. Для этого к строке добавляется вычисленная специальным образом контрольная цифра, и когда человек вводит этот номер, можно сделать первичную проверку на ошибки без обращения к базе данных. Самый простой вариант — добавить остаток от деления суммы всех цифр на 10, в таком случае искажение любой одной цифры (в том числе контрольной) будет легко обнаружить, и такая строка не пройдёт проверку. Но некоторые другие ошибки такая контрольная сумма пропустит, например, перестановку двух цифр местами, а это тоже довольно распространённая ошибка.

Я работаю в сфере, где IT подразделение хоть и играет заметную роль, но все-таки лишь обслуживает основной бизнес. По своей должности я провоцирую всякие инновации и сую нос в самые разнообразные бизнес-процессы. В этой статье я поделюсь своим опытом создания конкурсов для менеджеров по продажам.

Чтобы сразу продемонстрировать своё отношение к предмету, в заголовок я вынес понятие “мета-игры”. В современном мире компьютерных приложений “мета-игры” понимаются, как механики, направленные в первую очередь на выполнение целей разработчика, а не на развлечение игрока (источник).

Перенося данную идею на работу отдела продаж, можно сформулировать следующее положение:

Конкурс для продающих сотрудников конструируется для достижения конкретных результатов, нехарактерных в рамках обычной окладно-премиальной мотивации.

Космический 2019 начался уже весьма бодро — китайский «Чанъэ-4» успешно сел на обратной стороне Луны, а межпланетная станция NASA «Новые горизонты» пролетела мимо транснептунового астероида (486958) 2014 MU₆₉, сделав его самым отдаленным объектом из посещенных земными аппаратами. Тем не менее, главный фокус года лежит в области пилотируемых космических кораблей — первые полеты готовятся совершить Dragon 2 от SpaceX и Starliner от Boeing, а суборбитальные New Shepard и SpaceShipTwo должны будут наконец добраться до отметки 100 км с людьми на борту. Но и кроме этого будет немало интересного.


Starliner и Dragon 2, пристыкованные к МКС. Графика Nathan Koga/NSF

Некоторые идеи ярко зарождаются и быстро умирают ввиду сложности, дороговизны или даже ненужности реализации. Акулы-убийцы с лазерными установками на голове — звучит очень круто, очень сложно и невероятно нелепо. Однако некоторые идеи в своей реализации обещают если не «золотые горы», то как минимум горшочек золота. Это касается и квантовых компьютеров, которые обещают быть супер мощными, супер быстрыми и очень энергоэффективными. Звучит заманчиво, не так ли? Вот и многие ученые думают так же. Реализация квантовых вычислений требует решения многих проблем. И сегодня мы с вами будем знакомиться с исследованием, в котором ученые решили улучшить показатели скорости посредством создания так называемого кубитового гибрида. Что это такое, из чего оно состоит и как работает мы узнаем из доклада исследовательской группы. Поехали.

В середине 2018 года была опубликована работа по электрофизиологии головного мозга крыс, совместно с которой был выложен в открытый доступ один уникальный набор данных. Уникальность датасета состоит в том, что в нем присутствуют одновременные записи локального полевого потенциала с помощью нового высокоплотного электрода Neuropixels (проба, или probe) и патч-электрода от клетки, находящейся вблизи пробы. Интерес к подобным записям не только фундаментальный, но и прикладной, потому что позволяет валидировать модели для анализа нейрональной активности, зарегистрированной современными пробами. А это, в свою очередь, непосредственно касается разработки новых нейропротезов. В чем принципиальная новизна, и почему этот датасет такой важный, — я расскажу под катом.


КДПВ: результат моделирования внеклеточного потенциала вблизи одного нейрона при генерации потенциала действия (источник). Цветом обозначена амплитуда потенциала. Данная иллюстрация будет важна для дальнейшего понимания.

Всем доброго нового года!

Навеяно статьей Бизнес, я люблю тебя коллеги Verovir, а также ее же статьей Уходя — уходи? Ночной разговор об увольнениях (хотя последняя заслуживает отдельного развернутого ответа).

Коллега, вы в статье хорошо выделили ключевые проблемные точки, с которыми можно встретиться в ИТ- (и не только) бизнесе.

А вот объективная оценка и рекомендации по каждой этих точек ("что, собственно, произошло, и что делать") — вопрос ой какой дискуссионный.

// Кстати, то же касается и вашей предыдущей статьи

Научная команда NASA New Horizons сегодня получила подтверждение, что их космический аппарат пережил новогоднюю встречу с ледяным миром в 4 миллиардах миль, известным как Ultima Thule, — и несет бесценную массу данных.

«Наш космический корабль избежал повреждений», — заявила в лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса, менеджер по операциям миссии, Алиса Боуман. «Мы только что выполнили самый дальний полет и готовы к научным передачам Ultima Thule, которые помогут нам понять происхождение нашей солнечной системы».

Доклад был встречен приветствиями и поздравления в центре управления полетами APL.

«Этот космический корабль очень прочный!», — сказал главный исследователь миссии Алан Стерн в интервью GeekWire сразу после отчета о состоянии New Horizons.

Важный отчет поступил через антенну в Испании, которая является частью сети Deep Space Network NASA, сразу после 10:30 по восточному времени (7:30 по тихоокеанскому времени) — через 10 часов после того, как зонд размером с пианино пролетел мимо объекта шириной в 20 миль, известный как 2014 MU69 или Ultima Thule.

У Ильфа и Петрова есть фельетон о том, как писатели ходят по инстанциям и просят организовать юбилеи. Излишнее внимание к ним, действительно, штука смешная, но оглядываться назад полезно. Формально мой первый научно-популярный материал о космонавтике вышел летом 2013, но я предпочитаю отсчитывать от начала 2014 года, когда я перешел в режим регулярного создания контента. Таким образом сейчас получается наноюбилей в пять лет. А еще случайно вышло так, что в 2014 году из Хабрахабра выделили Гиктаймс, а в этом году влили обратно. И можно посмотреть на то, как менялись цифры, отражающие поведение пользователей. Также под катом традиционные размышления о GTD и отчет о прошедшем годе.


Автор: Рина Зенюк

Продолжение истории о том, как я проходил собеседования в разные компании на разные позиции. В этот раз закроем несколько вопросов и комментариев касательно первой части и продолжим говорить о тестовых заданиях и технических собеседованиях.

К моему удивлению, предыдущая статья о собеседованиях с рекрутерами и HR вызвала неожиданный интерес: более 100 000 просмотров по всем источникам. Я получил кучу положительного фидбека в личку, мне написали бывшие коллеги, которых я последний раз видел лет 5 назад; героини некоторых историй; парень, которому я несколько недель назад продавал системник через OLX (аналог Slando, — прим. пер.); барабанщик с которым мы в прошлом году играли метал в гараже, и, как это ни странно, довольно много рекрутеров, которые поинтересовались моими мыслями касательно тех или иных аспектов собеседований и найма. 250 человек зачем-то добавились ко мне в LinkedIn :).

Хочу представить вам перевод увлекательнейшей книги «Skunk Works. Личные мемуары моей работы в Локхид». Skunk Works — это секретное подразделение корпорации Локхид, созданное в 1943 году для скорейшей разработки первого американского реактивного истребителя P-80. Также они создали такие знаменитые самолёты, как F-104, первый истребитель со скоростью 2 Маха, U-2, 4 года летавший над СССР, невероятный SR-71 Blackbird, летавший на скорости 3 Маха и высоте 24 километров, первый малозаметный F-117A, F-22 и многие другие.

Сегодня мы все привязаны к нашим гаджетам. Мы, жители развитых стран, просыпаемся под звук смартфона, как одержимые постоянно обращаемся к нему в течение дня, а потом засыпаем, не выпуская его из рук. С рассвета до заката мы смотрим на наши умные часы, на мониторы, телеэкраны и планшеты, слушаем радио и другую аудио электронику, часто через наушники. Иногда запускаем дроны, делаем фотографии при помощи фотокамер, встроенных в сотовые телефоны или играем на приставках. Мы привыкли к устройствам, помогающим нам в работе и в отдыхе, и к некоторым устройствам, которые не просто помогают нам, а полностью автоматизируют часть нашей работы и отдыха.

Вся эта инфраструктура гаджетов была создана инженерами-электротехниками в течение десятилетий. Некоторые из их примечательных творений мы вспоминаем с удовольствием, но многие уже забыты.