Мы постоянно встречаемся в своей жизни с новыми людьми, и стоит констатировать, что помимо хороших друзей нам попадаются мутные товарищи, а иногда и отъявленные мошенники. Любовь наших сограждан оставить свой след в интернете и старания наших ИТ-компаний по автоматизации всего и вся позволяют нам довольно оперативно собирать интересующую информацию о конкретных персонах по открытым источникам. Чтобы это делать быстро и качественно, нам нужно владеть простой методологией разведывательной работы и знать, где и какую информацию о человеке можно добыть в интернете.

Автор: Анатолий Соловей, developer

Язык программирования Python очень востребован на современном рынке, он развивается изо дня в день, и вокруг него сложилось активное сообщество. Во избежание конфликтов между разработчиками-питонистами, создатели языка написали соглашение PEP 8, описывающее правила оформления кода, однако даже там отмечено, что:

Many projects have their own coding style guidelines. In the event of any conflicts, such project-specific guides take precedence for that project.

В результате добавления новых правил количество требований к оформлению кода увеличилось настолько, что удержать их в голове стало очень трудно. При этом обращение к гайдам может занимать много времени и отвлекать от процесса разработки.

За долгое время работы у программистов вырабатывается собственный стиль написания кода, предпочтения в стайлгайдах и прочие мелочи, которые оставляют авторскую печать на программах девелопера. Убедить разработчиков отказаться от привычных им кодстайлов очень сложно, но, даже если это удастся, велик шанс, что в их коде будут проскакивать старые фишки, добавленные в силу привычки.

Когда каждый апдейт проходит строгий код ревью, включающий в себя проверку стилей, подобные ошибки могут очень сильно замедлять процесс разработки. А если ошибки в итоге не заметят даже в процессе ревью, в системе контроля версий проекта очень скоро появится куча нечитаемого и непонятного кода.

На помощь в этом случае приходят линтеры — инструменты, контролирующие оформление кода в проекте. Именно они помогают поддерживать его чистоту и, в нашем случае, предотвращать создание коммитов, которые могут содержать ошибки. Я для контроля качества использую Flake8 и сейчас постараюсь объяснить, почему выбрал именно его, и расскажу, как его настроить, чтобы получить максимальный результат. Заинтересовались? Добро пожаловать под кат.

После регистрации общество с ограниченной ответственностью ставят на налоговый учёт, и компания, вместе с правом вести бизнес, получает определённые обязанности. Не все эти обязанности очевидны и известны новичкам в бизнесе. Чтобы не было мучительно жалко в первые же месяцы платить штрафы из своего кармана, советуем учредителям ООО убедиться, что вы знаете, как избежать ненужных потерь.

А для тех, кто зарегистрировался в качестве ИП, мы подготовили: 7 советов начинающему ИП, чтобы избежать проблем (что-то вы точно из этого не знаете)

Обычно в статьях про финтех пишут о том, как работают биржи, которые обрабатывают огромные объемы данных на огромных скоростях, о том, как гениальные трейдеры и кванты используют отточенные алгоритмы, чтобы зарабатывать (или терять, бывает всякое) миллиарды долларов, или о работе блокчейна, обеспеченной сложными математическими выкладками. Все это создает впечатление, будто уровень входа в финтех-разработку запредельно высок. И отчасти оно правдиво — требования к разработчикам высоконагруженных финансовых приложений строги и специфичны.

Но все начинали с малого, и мы считаем, что любой заинтересованный человек способен создать приложение в финансовой сфере. Попробуем разработать собственное небольшое приложение, которое станет полезным для пользователей уже через полчаса.

Утром, когда завтракаю, почти ежедневно просматриваю Яндекс.Погоду и у меня переодически возникает чувство дежавю, но только наоборот. Глядишь — одна температура на выходные указана, а на другой день смотришь — уже совем другие показатели температуры обещаны. Потихоньку начинаешь сомневаться в своей памяти (30 лет — это же уже четвёртый десяток начался). Но чтобы окончательно не пасть духом — я решил проверить, насколько прогноз соотносится с реальной температурой.

Голубая линия — это реальная температура. Оранжевая область — это диапазон предсказаний.

Источник картинки.

На этой неделе я проходила техническое собеседование в Google и, хоть и провалила, хочу поделиться опытом в этой статье.

Доброго времени суток, Хабрахабр! Данный материал является продолжением первой части, в которой освещены инструменты и возможности разработки продукта на облачной платформе. Примером является актуальное мобильное расширение доступа к расписанию пар в университете — Telegram-bot.

Уделив время первой публикации, вы можете ознакомиться не только с первоначальным развертыванием и необходимыми ресурсами, но и с обзором приложения от автора. Информация ниже сконцентрирована в большей степени на описании технической стороны и в меньшей на выводах по итогам на текущий момент.

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:



Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

Потребляя гигабайты информации, мы начинаем мыслить шаблонно. Роботы автоматизируют все больше специальностей, и незаменимыми становятся лишь те работники, кто мыслит нестандартно. Многие считают, что креативность — это врожденный навык. Я тоже так думал, пока не прочел эти книги. Они доказали, что мыслить нестандартно может научиться каждый.

Попробуем решить задачу поиска аномалий в звуке.
Микрофоны, на данное время, представляют из себя одни из самых распространенных универсальных детекторов. Они маленькие, дешевые, надежные. И они по-умолчанию присутствуют в сотовых телефонах. Их можно использовать практически везде. Поэтому задача обработки звука, не только речи, стоит перед нами прямо сейчас. Это классический пример Low hanging fruit — "низко висящего фрукта". :)

Примеры аномалий звука:

• Неисправности в работе двигателя.
• Изменения в погоде: дождь, град, ветер.
• Аномалии работа сердца, желудка, суставов.
• Необычный трафик на дороге.
• Неисправности колесных пар у поезда.
• Неисправности при посадке и взлете самолета.
• Аномалии движения жидкости в трубе, в канале.
• Аномалии движения воздуха в системах кондиционирования, на крыле самолета.
• Неисправности автомобиля, велосипеда.
• Неисправности станка, оборудования.
• Расстроенный музыкальный инструмент.
• Неправильно взятые ноты песни.
• Эхолокация кораблей и подводных лодок.
  

Содержание

1. Введение в Computer Science
2. Структуры данных и Алгоритмы
3. Системное программирование
4. Распределенные системы
5. Базы данных
6. Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
7. Искусственный интеллект
8. Машинное обучение
9. Веб-разработка и интернет-технологии
10. Concurrency
11. Компьютерные сети
12. Разработка мобильных приложений
13. Математика для программистов
14. Теория информатики и языки программирования
15. Архитектура компьютера
16. Безопасность
17. Компьютерная графика
18. Работа с изображениями и компьютерное зрение
19. Интерфейс Человек-Компьютер
20. Вычислительная биология
21. Прочее

Введение

Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.

Небольшая статья о том, как можно решить одну и ту же задачу несколькими способами. Предназначена для новичков в Python и программировании.

В качестве примера взят простой случай — реализация диалога подтверждения какой-либо операции. Программа задает пользователю вопрос Вы уверены? [Д/н (Y/n)]:, на который требуется ответить, введя одно из восьми допустимых значений (Д, д, Н, н, Y, y, N, n).

Введение

Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Первое время мне нравился ритм жизни фрилансера. Но после очередного проекта, о котором я забыл, как только получил деньги, мне захотелось что-то в моей работе поменять. Я выписал свои навыки, стремления и выбрал для себя новый путь. Мне захотелось не просто получать деньги, но и сделать что-то значимое. Именно в тот момент я решил на время отказываться от будущих заказов и подготовил пошаговый план достижения цели — стать главным дизайнером продукта.

Карта связей мозга человека

В течение многих сотен или даже тысяч лет люди пытаются понять, что такое сознание. Где располагается «я» каждого человека? Представители древних цивилизаций считали по-разному. Кто-то говорил, что «я» находится в животе, еще кто-то утверждал, что сознание человека размещается в сердце или вообще находится в неких космических сферах (не в нынешнем понимании космоса, вовсе нет). Чуть позже в этом стали «подозревать» мозг. Выяснить, где все же располагается сознание человека и понять, что это такое, означает понять и природу человека. Что такое «я», сознание и личность каждого человека — все еще вопрос. Но вот области мозга, которые отвечают за то, чтобы человек находился в сознании, похоже, найдены.

«Мы впервые обнаружили связь между той областью ствола головного мозга, который отвечает за бодрствование и областях, которые делают возможным мыслительный процесс. Элементы головоломки сложились в единое целое, указывая на то, что эта связь играет роль в сознании человека», — заявил Майкл Фокс из Медицинского центра Beth Israel Deaconess в Гарвардской медицинской школе.

Для того, чтобы осуществить наш хакерский финансовый эксперимент (чтобы еще на нем и заработать), нам потребуется программа, которая может проводить исследования, тестирование, обучение и торговлю по алгоритму. Ни одна из существующих программ на сегодняшний день по-настоящему не покрывает все эти области. Тем не менее, можно объединить различные системы и попытаться решить задачу. К счастью, есть пара подходящих инструментов. По большому счету, я буду использовать Zorro Trader и язык R, но иногда и некоторые другие инструменты.

Вы уже много раз слышали (и мы много раз рассказывали), что автоматизация маркетинга помогает подогревать лиды, увеличивать конверсию и выручки, не тратя при этом денег на рекламу.

В одном из отчётов Lenskold Group говорится, что 63% компаний, которые опережают своих конкурентов, используют автоматизированный маркетинг. DemandGen в исследовании B2B сегмента заявляют, что 67% маркетологов видят по крайней мере десятипроцентный рост возможностей продаж после предварительной подготовки лида — ключевой функции автоматизированного маркетинга.

В конце сентября в нашем офисе состоялся очередной Moscow Python Meetup. И сегодня мы хотим поделиться материалами выступлений, под катом вас ждут презентации и видеозаписи трех докладов.