Не так давно я переехал в Финляндию и решил, что местный язык знать нужно. Занимаюсь с учителем онлайн, всё идёт хорошо, язык оказался не таким сложным, как казалось, но, пожалуй, самая большая проблема — увеличение словарного запаса. Сначала я решил пользоваться теми решениями, что есть. Но быстро понял, что они мне не очень подходят.

Пришлось самому написать небольшой бот для Телеграма, который можно использовать для изучения практически любого языка.

Привет, Хабр!

У нас в предзаказе появилась долгожданная книга о библиотеке PyTorch.



Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок). Добро пожаловать под кат.

Приближается момент полномасштабного запуска самого ожидаемого криптопроекта, который действительно может изменить мир. К началу ноября сеть TON будет запущена и все смогут в полной мере оценить её достоинства и начать использовать по назначению: разработчики — создавать полезные и прибыльные приложения, пользователи — использовать функционал полезных приложений, с лёгкостью оплачивая его, при необходимости.

Уже запущена тестовая сеть и на официальном сайте есть два интересных документа, проливающих свет на то, как будет функционировать этот проект. Это описание TON, 132 страницы (ссылки на страницы в тексте указаны в круглых скобках, (45)) и описание блокчейна, 120 страниц (ссылки на страницы указаны в квадратных скобках, [55]). Виртуальная машина и язык программирования смарт-контрактов в этой статье рассматриваться не будут, кому нужно — разберёт сам, а кто не разберёт — тому не нужно.

Я для вас прочитал и попытался выделить моменты, интересующие простого обывателя (меня), оставив в стороне очень важные, но малопонятные выкладки, формулы и доказательства, все они изложены в первоисточниках выше. Надеюсь, что моё краткое изложение пригодится тем, у кого не нашлось времени или желания самолично изучить эти интереснейшие документы.

Итак, что такое Telegram Open Network (TON)?

Все знают, что сейчас программирование — это супервостребованная и супероплачиваемая профессия. Но немногие знают, что вакансий для начинающих очень мало. Все работодатели хотят, чтобы к ним пришёл человек, который уже что-то умеет. Напишет код, который не надо выкидывать. Джуниорских вакансий (не требующих опыта работы) мало, и конкуренция здесь очень большая. С одной стороны, существует огромная потребность в программистах. С другой — в начале карьеры вы можете столкнуться со сложностями. Работодатели обращают внимание в первую очередь на тех, у кого в резюме уже есть строчка о прошлом месте работы. Если у вас её нет, будет сложно.

Из собственного опыта скажу, что я окончил хороший университет и ожидал, что меня сразу завалят предложениями о работе. Но моё резюме вызывало минимальный интерес. Я получил два приглашения на собеседования, и никто меня не отрывал с руками.

Итак, как же новичку получить первую работу?

У нас не очень простое собеседование. Нужно пройти 3 шага:

1. Прислать резюме, программист его посмотрит, лайкнет если всё хорошо. Рекрутер позвонит, задаст несколько вопросов.
2. Встретиться или созвониться с нами. Узнаем, какой вы специалист.
3. Прийти на тестовый день. Познакомиться с командой и поработать вместе. Пообщаться с техническим директором, обсудить зарплату и получить оффер.

Я три месяца был тем программистом, который оценивает резюме. Мне есть о чём с вами поговорить.

Update статьи “Пиши резюме правильно или “умею улыбаться и пеку оладушки”.

Начну с того, что я IT рекрутер. В этом тексте выражено только мое мнение по вопросу составления резюме. Это вовсе не значит что мои коллеги по отрасли считают также. Возможно, с чем то-то они согласны, с чем-то нет.

Да, каюсь, в первоначальном варианте статьи, опубликованном некоторое время назад, я несколько категорично выразила свое мне о наличии и качестве фотографии в резюме. Давайте поступим так: ставить фотографию или нет — решать вам. По своему опыту могу сказать лишь, что:

1. Работая в IT кадровом агентстве, я общаюсь с кандидатами только по телефону и мне психологически комфортнее представлять себе человека визуально. Возможно вам тоже. Часто процесс трудоустройства растягивается на недели, а то и на месяцы. В этот период я веду с кандидатом переписку, общаюсь по телефону и в скайпе. Волнуюсь за него, особенно если процесс рассмотрения резюме почему-то затягивается, а человеку срочно нужна работа. Если история заканчивается хорошо, и кандидата приглашают в компанию — радуюсь. И так изо дня в день, и из месяца в месяц. Человек становится уже в чем-то близким для меня. И не представляя его визуально — чуть сложнее и как-то грустнее, что ли, работается.

Поэтому фото в резюме важно для меня, как для рекрутера.

2. Для руководителя, ищущего специалиста себе в команду — фото в резюме кандидата может быть важно по другой причине: с этим человеком он и его коллеги будут работать по 8 часов в день 5 дней в неделю. И хочется, чтобы человек вписался в команду. Конечно, понять, впишется специалист в команду, или нет, можно только на собеседовании, и то не всегда. Но всех на собеседование не пригласишь, у руководителя мало времени для этого. Фото в таком случае выступает для него одним из фильтров для экономии времени.

Отталкиваясь от этого, решать, размещать ли фотографию в резюме, и какую именно — вам. Я лишь попробовала объяснить, почему это может быть косвенно полезно при поиске работы.

И напоследок, перед тем как вы начнете, уже наконец, читать саму статью, хочу попросить вас — не стесняйтесь комментировать! Ваше мнение для меня очень важно, потому что вы — мои друзья, или коллеги по отрасли или те, кому я звоню каждый день, говоря: ”здравствуйте, я нашла ваше резюме..."

По долгу службы я каждый день просматриваю HeadHunter, Linkedin и множество других ресурсов для поиска на предмет IT специалистов разного толка.
Находясь по ту сторону HeadHunter’а, не перестаю удивляться изобретательности тех, кто находится в поиске работы.
Предлагаю поговорить о том, как эффективно позиционировать себя на рынке труда.
Правильное продающее резюме это первый и главный шаг к работе мечты.
Рекомендации будут практические, проверенные на собственном опыте как со стороны соискателя, так и со стороны рекрутера.

Данная статья основана на материалах моего выступления перед студентами Южного Федерального Университета. Большинство примеров – из мира веб-разработки. Однако принципы, о которых я рассказываю, применимы к любой области деятельности.

Хочу рассказать молодым ребятам, как они могут повысить свои шансы быть нанятым на свою первую работу.

Я провел больше сотни собеседований и отсеял тысячи резюме. Каждый раз я искал технических специалистов (инженеры, программисты, тестировщики, физики, математики). Больше половины всех собеседований были со вчерашними студентами или со студентами последних курсов. Увы, почти всегда их резюме было совершенно не информативным.

Зачем я об этом пишу? Мой интерес прост – чтобы классные ребята находились легче, чем это получается сейчас :)

Недавно мне пришло в голову совершенно новое решение Парадокса Ферми. Я не буду пересказывать то, что вы можете прочитать в Вики.



Перейду к сути. Для решения проблемы нам понадобятся несколько ингредиентов.

Это моя первая статья по теме Машинное обучение. С недавнего времени я профессионально занимаюсь машинным обучением и компьютерным зрением. В этой и будущих статьях я буду делиться наблюдениями и решениями специфических проблем при использовании TensorFlow и Keras. В этой статье я расскажу об одном неочевидном вопросе при работе с TensorFlow и Keras — одновременная загрузка и выполнение нескольких моделей. Если вы не знакомы с тем как работают TensorFlow и Keras внутри, эта тема может стать проблемой для начинающих. Если вас заинтересовала тема, прошу под кат.

Привет, Хабр.

В предыдущей части я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.



Для тех, кому интересно как это работает, подробности под катом.

В предыдущей статье я рассказывала про структуру Data Science-проекта по материалам методологии IBM: как он устроен, из каких этапов состоит, какие задачи решаются на каждой стадии. Теперь я бы хотела сделать обзор самой трудоемкой стадии, которая может занимать до 90% общего времени проекта: это этапы, связанные с подготовкой данных －сбор, анализ и очистка.

В оригинальном описании методологии Data Science-проект сравнивается с приготовлением блюда, а аналитик － с шеф поваром. Соответственно, этап подготовки данных сравнивается с подготовкой продуктов: после того, как на этапе анализа бизнес-задачи мы определились с рецептом блюда, которое будем готовить, необходимо найти, собрать в одном месте, очистить и нарезать ингредиенты. Соответственно, от того, насколько качественно был выполнен этот этап, будет зависеть вкус блюда (предположим, что с рецептом мы угадали, тем более рецептов в открытом доступе полно). Работа с ингредиентами, то есть подготовка данных － это всегда ювелирное, трудоемкое и ответственное дело: один испорченный или недомытый продукт － и весь труд впустую.

Алгоритм Левенберга-Марквардта прост. Алгоритм Левенберга-Марквардта эффективен.

А еще о нем говорят, что он где-то посередине между градиентным спуском и методом Ньютона, что бы это ни значило. Ну, с методом Ньютона и его связью с градиентным спуском вроде как разобрались. Но что имеют в виду когда произносят эту глубокомысленную фразу? Попробуем слегка подразобраться.

Доброго дня.

Сегодня хочу рассказать про ORM SQLAlchemy. Поговорим о том, что это, про его возможности и гибкость, а также рассмотрим случаи, которые не всегда понятно описаны.

Данная ORM имеет порог вхождения выше среднего, поэтому я попытаюсь объяснить всё простым языком и с примерами. Статья будет полезна тем, кто уже работает с sqlalchemy и хочет прокачать свои навыки или только знакомится с этой библиотекой.

Первая попытка

Все началось с того, что я люблю ходить по конференциям и частенько хожу на них в Яндекс, Mail.ru и другие крупные компании. Однажды мне написал HR из Яндекса и попросила сделать тестовое на стажера фронтенд-разработчика.

Я его сделала, вот оно. По условию оно должно было работать на айфонах и андроидах, поэтому я проверила его в Browser Stack и дописала пару префиксов и css-стилей.

Через какое-то время поняла, что не хочу быть стажером, имея несколько лет опыта за плечами и зааплаилась в Я.Маркет через форму на их сайте.

Мне позвонила HR и предложила пройти скайп-интервью с лайвкодингом. Перед собеседованием я повторила структуры данных, сложность алгоритмов, сортировки. Тогда я еще не знала, что этого недостаточно.

На интервью я не смогла решить алгоритмические задачки, не знала внутренности JS и меня сбрили.

Это задело мою самооценку и весь следующий год параллельно с работой я учила JS на глубоком уровне и решала задачки на codewars. Здесь можно оценить мой прогресс.

Автоматическое сочинение музыки

Почти сразу после того, как я научился программированию, мне хотелось создать ПО, способное сочинять музыку.

Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные попытки автоматического сочинения музыки для Visions of Chaos. В основном при этом использовались простые математические формулы или генетические мутации случайных последовательностей нот. Добившись недавно скромного успеха в изучении и применении TensorFlow и нейронных сетей для поиска клеточных автоматов, я решил попробовать использовать нейронные сети для создания музыки.

Как это работает

Композитор обучает нейросеть с долгой кратковременной памятью (Long short-term memory, LSTM). LSTM-сети хорошо подходят для предсказания того, «что встретится дальше» в последовательностях данных. Подробнее о LSTM можно прочитать здесь.


LSTM-сеть получает различные последовательности нот (в данном случае это одноканальные файлы midi). После достаточного обучения она получает возможность создавать музыку, схожую с обучающими материалами.

Каждый автор переживает за жизнь своей публикации, после опубликования смотрит статистику, ждет и беспокоится за комментарии, желает, чтобы публикация набрала хотя бы среднее число просмотров. У Хабра эти инструменты кумулятивные и поэтому достаточно сложно представить, как публикация автора начинает свою жизнь на фоне других публикаций.

Как известно, основная масса публикаций набирает просмотры в первые три дня. Чтобы представить, как живет публикация, я отследил статистику и представил механизм мониторинга и сравнения. Данный механизм будет применен к этой публикации и все смогут посмотреть, как это работает.

Первым этапом была собрана статистика о динамике публикаций за три первых дня жизни поста. Для этого анализировал потоки читателей, по публикациям за 28 сентября в период их жизни с 28 сентября по 1 октября 2019 г. путем фиксирования количества просмотров через различные промежутки времени в этот период. Первая диаграмма представлена на рисунке ниже, она получена в результате согласования динамики просмотров по времени.

Как можно посчитать из диаграммы, среднее число просмотров публикации через 72 часа при степенной функции аппроксимации составит ориентировочно 8380 просмотров.


Рис. 1. Распределение просмотров по времени, для всех публикаций.

Мы продолжаем знакомить вас с самыми интересными новостями по PostgreSQL.

Главные новости

Релиз-кандидат PostgreSQL 12

В релизе-кандидате вся функциональность идентична грядущему официальному релизу. Если вновь выявленные и недоисправленные баги будут закрыты в срок, то официальный релиз выйдет 3 октября. По сравнению с PG 12 beta 4 исправлено несколько багов, в основном связанных с ECPG — SQL, встраиваемом в C. Релиз-кандидат доступен.

• Подробно о релизе здесь;
• а здесь изменения в PG относительно PG 11;
• нерешенные проблемы (Open Issues) PG 12;
• сообщить о найденном баге.

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Привет, Хабр.

Про изменение климата сейчас не говорит только ленивый. И случайно найдя неплохой сайт с историческими данными, стало интересно проверить — как же реально менялась температура с годами. Для теста мы возьмем данные с нескольких городов и проанализируем их с помощью Pandas и Matplotlib. Заодно выясним, действительно ли челябинские морозы настолько суровы, и где теплее, в Москве или Петербурге.



Также обнаружилось еще несколько любопытных закономерностей. Кому интересно узнать подробности, прошу под кат.