Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.

За последние восемь месяцев я прошел собеседования в самых разных компаниях — DeepMind в Google, Wadhwani Institute of AI, Microsoft, Ola, Fractal Analytics и некоторых других — в основном на позиции Data Scientist, Software Engineer и Research Engineer. По ходу дела мне предоставлялись возможности не только пообщаться со многими талантливыми людьми, но также по-новому взглянуть на себя с пониманием того, что хотят услышать работодатели, когда беседуют с кандидатами. Думаю, если бы я располагал этой информацией раньше, то мог бы избежать многих ошибок и подготовиться к собеседованиям куда лучше. Это и стало импульсом к написанию данной статьи — возможно, она поможет кому-нибудь получить работу мечты.


В конце концов, если уж собираешься две трети своего времени (если не больше) проводить за работой, она должна быть этого достойна.

Предисловие переводчика

И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.

• Часть 1
• Часть 2
• Часть 4
• Оригинал

Операторы сравнения и тестирование значений

Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:

>>> a = np.array([1, 3, 0], float)
>>> b = np.array([0, 3, 2], float)
>>> a > b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a == b
array([False,  True, False], dtype=bool)
>>> a <= b
array([False,  True,  True], dtype=bool)

Предисловие

В этой статье речь пойдет о методах решения задач математической оптимизации, основанных на использовании градиента функции. Основная цель — собрать в статье все наиболее важные идеи, которые так или иначе связаны с этим методом и его всевозможными модификациями.

Как известно, совместимость с инструментарием GNU и поддержка GDB делают практически любую популярную среду разработки пригодной для отладки широкого спектра встраиваемых платформ, чаще всего бесплатно и легально. В теории.

Что получается на практике при попытке подружить STM32 и NetBeans, и возможно ли в принципе получить работоспособную систему с поддержкой новейших камней — под катом.

На ныне покойном Geektimes есть (или был) блог Gearbest и он был (или есть) уныл. Их маркетологи зачем-то раз за разом втюхивают одни и те же телефоны и планшеты, тогда как на сайте (впрочем, как и на Ali) есть куча других отличных товаров для гиков. Поэтому, можно я поделюсь своими маленькими китайскими открытиями?



У меня есть дети. Дети = выброшенные батарейки. Т.е. там есть еще промежуточные звенья типа больших роботов, мечей, орущих робокошек, которые катаются по дому и мерцают как мечта эпилептика и так далее. Но все приводит к одному — выброшенным батарейкам.

Благодаря Алексею Надежину мы уже знаем, что лучшими по соотношению цена/емкость являются либо батарейки Ikea и Ашан, либо GP Super. Тем, собственно и жили.
UPD: в комментариях указали, что Алексей провел новое исследование. С учетом обновления цен до текущих, получается, что лучше выглядят батарейки Pairdeer и Lexman из Леруа Мерлен. Ну и опять же Ашан.
Однако, вывалив в специальный контейнер очередную порцию дохлых батареек и испытав на себе полуночный плач ярославны о том, что любимая кукла не работает, пришел к простому выводу — пора переходить на аккумуляторы. Причем, если будут аккумуляторы, неплохо бы их как-то еще и заряжать. Полез гуглить простые зарядки и тут мне открылся “о дивный новый мир”.

Основатель школы английского языка для корпоративных клиентов WES English, американский предприниматель Джаред Фирт в колонке для «Нетологии» рассказал об основных проблемах русскоязычных специалистов при общении с иностранцами.

Хочу рассказать о нюансах деловой коммуникации, которые сложно найти в учебниках, и столкнуться с которыми можно только на практике. Подразумевается, что с грамматикой и словарным запасом у вас уже всё хорошо. Если английский язык — рабочий, и вы с его помощью закрываете сделки или устанавливаете партнёрские взаимоотношения, то академические знания нужно оперативно конвертировать в ежедневно применяемые умения. Поэтому поделюсь, о каких нюансах делового общения следует помнить, когда ведёшь бизнес с носителями языка или просто иностранцами.

В российских компаниях, которые продвигают свои услуги на международной арене, легко выделить два типа основных типа коммуникаций: со своими зарубежными коллегами и с клиентами и партнёрами.

Эффективность внутренних коммуникаций измеряется градусом общей атмосферы в команде, а также успешностью выполнения совместных задач в отведённый срок.

SSH/HTTPS/OpenVPN/Telegram и всё на одном порту?! Что?!
— Да!

• Хотите скрыть наличее у вас некоторых сервисов?
• В публичной wi-fi сети блокируется всё кроме 443 (https) порта?
• Настроили Telegram Proxy/OpenVPN и не хотите его «светить» ?
• SSH подключение к своему серверу из стран с цензурой?

На все эти вопросы ответ один — Мультиплексирование SSL/TLS соединений, или SSLH.

В посте мы рассмотрим как в 1 команду спрятать кучу сервисов за 1 портом.

Любые собеседования специфичны. Они отличаются от компании к компании; кроме того, если HR любит использовать нестандартный подход к делу, то у одного и того же специалиста не будет двух одинаковых собеседований. Пройти этот этап трудоустройства бывает очень непросто даже на родном языке — что уж говорить об иностранных.

Во многих случаях «иноязычные» рабочие интервью при успешном прохождении позволяют прорубить окно не только в Европу, но и во многие другие страны мира, включая те, что расположены за океаном. О том, как лучше проходить англоязычные собеседования, мы и поговорим в этой статье.

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так: