Эта статья написана в основном для системных администраторов Java-приложений (DevOps-инженеров, SRE и других производных специализаций). Вероятнее всего, Java-разработчики уже все это прекрасно знают. Хотя Junior Java-разработчикам эта информация может помочь систематизировать знания.

Статья не претендует на полноту или полную непогрешимость. Во-первых, нельзя объять необъятное. Во-вторых, все меняется и проверенные истины могут перестать быть истинами в новых версиях. В сети существует множество статей об  устройствах Java, однако в этой статье в блоге ЛАНИТ я стремился сделать выжимку основных моментов, необходимых для администраторов Java-приложений. Для более глубокого погружения в тот или иной вопрос потребуется обратиться к другим источникам.

Для успеха каждого проекта критически важно, чтобы все его участники одинаково понимали слова и словосочетания, которые они применяют в общении между собой, и, что даже более важно, понимали разницу между ними. Срок. Продолжительность выполнения задач. Трудоемкость. Трудозатраты. В принципе, ничего сложного и сакрального в этих понятиях нет. Главная сложность состоит в том, чтобы договориться об их единообразном понимании на проекте. Обычно проблемы налаживания таких соглашений вообще не отсвечивают в специальной литературе. Однако в случае, если ваши стейкхолдеры сразу не подтверждают готовность сотрудничать в рамках этих понятий, это главный признак того, что на проекте вы уже имеете проблемы. Большие проблемы. Проявление этих проблем в реальном мире – это только вопрос времени. Ближайшего времени. Это индикатор того, что ваша проектная команда столкнулась с рафинированным менеджером.

Javascript ― язык весьма оригинальный. Его можно любить, ненавидеть и даже бояться, но равнодушным он вас вряд ли оставит. Не знать или не понимать, с чем ты работаешь ― самая частая ошибка, допускаемая современными фронтенд‑разработчиками. Вам бы понравилось, если бы дантист, к которому вы пришли, не понимал, какой он инструмент использует и какие у него особенности работы? Очевидно, что нет. И рано или поздно, если вы действительно хотите стать профессионалами, вы разберётесь во всём, но как сделать так, чтоб это случилось раньше?

В этой статье в блоге ЛАНИТ хотелось бы показать, что о сложных вещах можно и нужно говорить просто.

Хочу поделиться в блоге ЛАНИТ впечатлениями о книге нейробиолога, профессора Стенфордского университета Дэвида Иглмена «Живой мозг. Удивительные факты о нейропластичности и возможностях мозга» (Москва, «Манн, Иванов и Фербер», 2022). Книга читается легко, она не содержит «страшных» медицинских терминов, которые могли бы отпугнуть читателя, и в то же время достаточно убедительно разъясняет природу мышления и причину довольно сложных случаев отклонений от нормального развития мозга.

Опыт показывает, что построение результативных коммуникаций в маркетинге требует пристального изучения целевой аудитории и неочевидных знаний о ней. А значит, нужны новые подходы. Наши специалисты из CleverData предлагают использовать практику data science и рассмотреть один из таких подходов, как бренд-анализ. Хотим поделиться опытом, как с помощью NER (техники распознавания именованных сущностей) мы начали выделять бренды в покупках целевой аудитории одного из европейских производителей автомобилей. Оказалось, что эта аудитория предпочитает бутилированную воду, товары для взрослых Durex и электронику Apple. Расскажем, как мы пришли к таким выводам и чем они могут быть полезны.

Признайтесь, что каждому иногда хочется провести выходные за ничегонеделанием. Особенно это желание увеличивается под конец года. Да и зимой лениться хочется чуть больше обычного. Ну а чтобы это делать было ещё приятнее, мы решили собрать для читателей блога ЛАНИТ подборку новых сериалов, посвящённых технологическим стартапам и компаниям. 

Вовремя обратить внимание на желание сотрудника сменить работу, понять, что стало причиной и попробовать сохранить кадры – задачи, с которыми очень часто сталкиваются HR и пытаются справиться своими методами. Мы в НОРБИТ нашли техническое решение для этой проблемы, основанное на применении искусственного интеллекта.