2020-й подходит к концу. Настало время подвести итоги, но не одного года, а целого десятилетия. Оно оказалось очень продуктивным в плане развития разнообразных технологий. Мы составили список технологий, которые сделали 2010-2020-е годы такими, какими мы их знаем.

Дисклеймер. Мы не претендуем на абсолютную объективность. Предлагаемый список — это исключительно мнение нашей команды.

Итак, не будем долго рассусоливать — поехали!

Последние несколько недель я работал над своим сайтом и хотел придать ему некоторый динамизм. Эта статья не о создании веб-страницы. Я покажу готовые сниппеты с объяснениями.

Я начал писать код в моей комнате родительского дома, когда мне было 14. Помню, как читал всё, что мог достать с помощью своего медленного соединения с Интернетом. Затем, когда мне было 20, я подписал первый контракт, став веб-разработчиком и изучая PHP и JavaScript. Мне потребовалось 18 лет, чтобы осознать, что кодинг — только часть профессии. Заметьте, я по-прежнему наслаждаюсь кодингом. Не думаю, что когда-нибудь перестану программировать, даже если это станет просто моим хобби, но есть нечто гораздо большее, чем код. Вот почему я хочу поделиться своим опытом. Я думаю, что иногда разработчики усваивают эти уроки слишком поздно.

Прошлую неделю я провёл в поиске приложения для заметок, которое было бы идеально для использования каждый день. После некоторого обширного исследования я нашёл на рынке множество хороших вариантов. Задача свелась к анализу различных параметров приложений, чтобы найти подходящее.

Каждое приложение имеет свои недостатки и преимущества. Некоторые параметры, от которых зависит качество приложений, — это синхронизация в реальном времени, возможность совместной работы, поддержка Markdown, возможность писать быстро, поиск по тексту, аннотирование изображений, безопасность и приватность, небольшая стоимость и другие параметры. Присмотримся к 8 лучшим приложениям для заметок, которые помогут найти идеальное для вас решение.

Привет, Хабр! Я хочу рассказать тебе историю о давних временах. Был 1891 год. Малоизвестный тогда сербско-американский ученый по имени Никола Тесла разработал устройство, генерирующее и передающее электричество без проводов. Катушка Тесла была прототипом технологии его же авторства, эта катушка считалась Священным Граалем передачи энергии.

Сегодня революция в науке возродила необыкновенную идею Теслы, которая когда-то считалась несбыточной мечтой и перспективы невероятно привлекательны.

В постоянно меняющемся, эволюционирующем мире приложений отдавать полусырые релизы пользователям — не вариант. Именно здесь на первый план выходит управление релизом. Данный материал от одного из менеджеров компании Hike, рассказывает о трейн-релизах и о стратегии ветвления, вводя в курс дела тех, кто хочет расширить свою зону компетенции и получить представление об управлении проектом.

Если вы хотите написать приятный глазу сайт, достаточно ли немного фантазии с CSS и HTML? Большинство из нас ответили бы на этот вопрос ← нет. Мы хотим картинок, много картинок! Когда мы смотрим на большой сайт интернет-магазина или просто пост блога, наши взгляды естественным образом притягивают изображения между строками текста. Изображения помогают проиллюстрировать идеи, юмор или показывают детали товара, который мы покупаем.

Привет, Хабр! Сегодня я расскажу, как развивается сфера Data Science. 2020 год стал переломным не только для мира в целом, сфера данных активно совершенствуется и сегодня можно уже подводить итоги года. Встречайте тренды DS в 2020-2021 году.

В 1983 году группа молодых людей из Милуоки прославилась взломом нескольких высококлассных компьютерных систем, включая Национальную лабораторию Лос-Аламоса и Мемориальный онкологический центр им. Слоуна Кеттеринга. Сегодня, в день старта нового потока курса Этичный хакер делюсь с вами их историей.

В 1983 году в технотриллере WarGames Дэвид Лайтман, которого играет тогда ещё молодой Мэтью Бродерик, сидит в своей спальне, погружаясь в компьютер квадратной формы с 8-битным процессором Intel. Когда текст пробегает по экрану, лицо Дэвида светится; он думает, что взломал компанию по производству видеоигр, но на самом деле подросток имеет дело с военным суперкомпьютером. «Поиграем в игру?» — зловеще спрашивает компьютер. В развязке фильма был спровоцирован обратный отсчёт до Третьей мировой войны.

В том же году, когда этот фильм вышел на экраны, группа подростков и молодых людей из Милуоки играла в свою игру. Как и персонаж Бродерика, эти пригородные учёные-технологи, получившие название 414, в поиске новых игр взломали большие сетевые компьютерные системы, используемые известными организациями. И точно так же то, что начиналось как безобидное веселье, имело очень ощутимые последствия. В конце концов группа была поймана ФБР за взлом около дюжины правительственных и промышленных систем. Среди них были Мемориальный онкологический центр Слоана Кеттеринга и Лос-Аламосская национальная лаборатория — исследовательский центр ядерного оружия, на котором производились атомные бомбы, применявшиеся во время Второй мировой войны.

Когда я только начал своё путешествие к науке о данных, я потратил много времени на то, чтобы понять, с чего начать, что я должен узнать в первую очередь и какие ресурсы должен использовать. За последние два года я узнал несколько вещей, о которых хотел знать раньше, например о том, стоит ли сначала сосредоточиться на программировании или статистике, какие ресурсы я должен использовать для изучения новых навыков, как я должен подходить к изучению этих навыков и так далее. Таким образом, эта статья написана, чтобы дать направления и идеи для тех, кто изучает Data Science.

Привет, Хабр! Делюсь с вами постом, в котором рассказывается, как группа юристов обнаруживает и борется с автоматизированными системами, которые отказывают бедным в жилье, работе и в базовых услугах. Рассматривается американский опыт, но в России данная проблема тоже очень скоро будет актуальна, ведь алгоритмы кредитного скоринга активно внедряются и у нас. А где ещё поднимать вопросы этичности подобных систем, как не среди тех, кто их создаёт?

В течение последних нескольких недель я вёл переписку по электронной почте с моим любимым анархо-синдикалистом Ноамом Хомским. Сначала я обратился к нему, чтобы спросить, не заставили ли его недавние разработки в области ANNs (искусственных нейронных сетей) пересмотреть свою знаменитую лингвистическую теорию универсальной грамматики. Наш разговор коснулся возможных ограничений глубокого обучения, того, насколько хорошо на самом деле ANN моделирует биологический мозг, а также побеседовали на философские темы. Здесь я не буду напрямую цитировать профессора Хомского, поскольку наша дискуссия была неофициальной, но попытаюсь резюмировать ключевые выводы.

И, между прочим, вчера, 7 декабря, Ноаму Хомскому исполнилось аж 92 года!

Я старый. При этом я в ладу с собой. Я не лежу ночью, беспокоясь о своей старости. Но прекрасно понимаю, что я определённо стар — по крайней мере в смысле программирования. Большинство непрограммистов посмеялись бы над мыслью о старости. Во многих сферах в середине пятого десятка лет означает, быть на вершине профессиональных навыков. Но в разработке программного обеспечения любой человек старше 40 часто рассматривается с некоторым подозрением. Люди старше 50 часто выпадают из пула резюме. Человеку за 60 хорошо иметь очень прочную стратегию выхода на пенсию. Но это статья не об определении «старости» или о предвзятости к старикам. Эта статья о том, что «более опытным» разработчикам часто труднее приспособиться к конкретной работе, задаче или среде.

Смешивание — это ансамблевый алгоритм машинного обучения. Это разговорное название для стекового обобщения (stacked generalization) [далее будем использовать термин «пакетирование» вместо принятого в научных работах термина «стекинг»] или ансамбля пакетирования, где вместо того чтобы обучать метамодель на прогнозах вне групп, сделанных базовой моделью, модель обучается на прогнозах, сделанных на независимом наборе данных.

Термин «смешивание» использовался для описания моделей пакетирования, которые объединили многие сотни моделей в конкуренции на соревновании по машинному обучению от Netflix с призом в $1 000 000, и как таковое смешивание остаётся популярным методом и названием для пакетирования в конкурсах машинного обучения, например на Kaggle. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делимся туториалом, из которого вы узнаете, как разработать и оценить смешанный ансамбль на python. После завершения этого туториала вы будете знать:

• Смешанные ансамбли — это тип пакетирования моделей, при котором метамодель обучается с использованием прогнозов на независимом тестовом наборе данных валидации вместо прогнозов во время k-кратной кросс-валидации.
• Как разработать смешанный ансамбль, включая функции обучения модели и составления прогнозов на основе новых данных.
• Как оценить смешанные ансамбли для задач классификации и регрессионного прогностического моделирования.

Коничива, Хабр!

В глазах многих людей Япония — земля спокойствия дзен-садов, безмятежные храмы и изысканные чайные церемонии. Как традиционные, так и современные японские архитектура, книги и журналы — предмет зависти дизайнеров всего мира. Однако по каким-то причинам практически ни одно из этих умений не перенесено на цифровые продукты, в частности на веб-сайты, большинство из которых выглядят так, как будто они появились примерно в 1998 году.

Теории о том, почему всё именно так, многочисленны, и сегодня, в преддверии старта курса «Профессия Веб-разработчик» попытаемся развить некоторые из наиболее распространенных теорий в этом посте.

Чтобы быстро решать вопросы пользователей без вмешательства человека, эффективный чат-бот требует огромного количества обучающих данных. Однако основное узкое место в разработке чат-бота — это получение реалистичных, ориентированных на задачи диалоговых данных для обучения этих систем с помощью методов машинного обучения. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делюсь с вами списком лучших наборов данных разговоров из чатов, разбитых на вопросы и ответы, данные службы поддержки клиентов, диалоговые данные и мультиязычные данные.

Привет, Хабр! У нас стартанул новый поток курса Frontend-разработчик, а я делюсь с вами небольшим чек-листом для фронтендера о том, как мыслить при создании макета, какие вопросы задавать себе самому. Смело кладите её в закладки, если хотите рассказать своему падавану джуну, с какой стороны подойти к дизайну макета, но не хотите тратить своё время на объяснение относительно несложных вещей.