Как стать автором
Обновить
7
0

Пользователь

Отправить сообщение

Как я чуть не стал миллионером, продавая воздух, или почему Россия – не Америка

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров119K

Все знают, что Россия — энергетическая сверхдержава, она же – «разорванная в клочья Обамой бензоколонка». Но не все знают, как это может отражаться в области развития математического моделирования. Расскажу одну жизненную историю. 

Начну с далекого 2007 года. Довелось мне в те времена поработать на крупном заводе, который «эффективные менеджеры» как раз делили на несколько отдельных предприятий, каждое из которых крутилось, как могло.  В том цеху, который и стал одним из таких предприятий, на токарных станках могла крутиться (и крутилась!) металлическая болванка размером с автобус. А в печку для нагрева металла можно было затолкать паровоз. Целиком.  Когда я в первый раз увидел токарный станок, на котором крутится и обтачивается деталь размером с автобус, моему восторгу не было предела. Гордость за страну переполняла до состояния «в зобу дыханье сперло». А потом старожилы показали ту часть цеха, где стояли фундаменты таких же станков и пояснили:

- А вот тут были станки для точной обработки. Их продали китайцам по цене металлолома.

- А почему вот другие не продали?

- Потому, что у них точность обработки такая, что их только в металлолом можно сдать. Поэтому они здесь работают и крутятся как могут, и обтачивают валы турбин Siemiens.

Схема бизнеса был гениальна: Siemiens привозил на завод многотонные болванки, их неделями и месяцами обтачивали до состояния заготовок и увозили для чистовой обработки в Германию. Где уже выполняли чистовую доводку на точных и дорогих станках. Главные затраты при черновой обработке – это износ станков и инструмента, зарплата токаря и электроэнергия, необходимая для вращения тонн металла. Поскольку электроэнергия в РФ дешевле немецкой, недели обработки болванок с лихвой окупают транспортировку, а низкая точность обработки не требует дорогого обслуживания и мало чувствительна к износу еще советского оборудования.  В итоге весь бизнес заключался в «перепродаже» дешевой электроэнергии из РФ в Германию, но в виде металлических обточенных болванок. 

Читать далее

Мамкин программист про ИИ, «программисты скоро будут не нужны» и прочие страшилки

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров36K

Недавно на Хабре вышел перевод статьи под названием: «Классическое программирование на грани вымирания» с постапокалиптической картинкой, где автор буквально пишет, что «Приближается конец эпохи классических компьютерных наук, и большинство из нас словно динозавры в ожидании падения метеорита». Если коротко, данная статья о том, что классические компьютерные науки становятся менее актуальными на фоне развития искусственного интеллекта и современных технологий. Автор рассказывает о своем опыте в области компьютерных наук, полученном в 80-х и 90-х годах, и подчеркивает, что, несмотря на то что классические подходы к программированию и алгоритмам всё еще актуальны, но в будущем (горизонт автор не указывает), скорее всего, ИИ с самообучаемыми системами заменит программистов. В будущем студентам факультетов компьютерных наук не нужно будет изучать традиционные навыки, такие как работа с двоичными деревьями или программирование на С++, обучение таким вещам станет неактуальным, потому что от инженеров будущего будет требоваться обучение и запуск генеративных моделей.

Я читаю Хабр довольно давно и очень люблю этот ресурс. При этом здесь регулярно возникают статьи, типа «Если хочешь программировать, начни с языка Си» или наоборот, «Python — это простой язык, с которым любой идиот может разобраться» (статьи такой направленности иногда нещадно минусуют). Есть также и третья категория статей о том, что программисты скоро станут попросту не нужны (как статья, которая недавно опубликована).

Читать далее

Не повышая TON: готово ли общество к криптовалютным переводам?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров5K

Чуть больше месяца назад наша компания устраивала хакатон, для своих сотрудников. Тема была относительно свободной: что-то на благо сотрудников компании, выбор технологий за командой. В общем, отличный шанс попробовать и изучить что-то новое.

А где-то в далекой IT-галактике, там где не ступала нога сотрудников нашей компании, все чаще появлялись новости про TON.

И мне захотелось применить что-то оттуда в нашей компании. А именно идея была в телеграм-боте, который собирал бы деньги на дни рождения сотрудников (очень болит эта тема). Но сначала, я захотел провести небольшое исследование, которое дало неожиданные результаты.

Читать далее

Как выбрать тимлида в команду

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров12K

Кого обычно ставят тимлидом? По каким правилам и критериям происходит выбор? Как стать именно таким кандидатом, которого назначат на эту позицию?

Это и многое другое в статье. Прошу под кат.

Читать далее

Вероятно, вы неправильно используете метод __init__ в Python

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров37K

Автор статьи обращает внимание на проблему, которая заключается в использовании метода __init__ для сложной логики создания объектов, что приводит к разрастанию и усложнению кода. Статья предлагает использовать вспомогательные методы, чтобы разделить логику создания объектов на более мелкие и понятные части. Это упростит код и облегчит понимание того, как объекты создаются и инициализируются.

Читать далее

Как мы обучили нейросеть создавать «разумные» протоколы совещаний

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров9.4K

Применение искусственного интеллекта в окружающей нас действительности стремительно растет — международная консалтинговая компания McKinsey подсчитала, что среднее количество возможностей ИИ, используемых в организациях, удвоилась за последние четыре года. Занимаясь автоматизацией бизнес‑процессов, мы также начали исследования в этой области для упрощения и ускорения решения корпоративных задач. Мы уже писали ранее о первом опыте работы над автоматической генерацией протоколов совещаний. А в данной статье расскажем, как применили нейросетевые технологии для абстрактивной суммаризации, требующей минимальной доработки человеком.

Читать далее

«Кочевой» стиль работы. как смена рабочих мест помогает оставаться эффективным в течение дня

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров5.6K

Одна из самых частых техник продуктивности, которую я использую последние лет пять — это использование разных локаций для выполнения разных задач. Если вам не нужно все время сидеть в офисе, то ниже вас ждет полноценный гайд про такой «челночный» стиль работы.

Читать далее

Развенчание мифа о собственной продуктивности программистов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров29K

В наше время среди разработчиков распространено убеждение, что хорошие программисты значительно лучше плохих программистов. Величина этого "значительно лучше" является предметом яростных дискуссий. Оценку в 10 раз часто называют консервативной.

В данной статье будет показано, что такие утверждения упускают важные детали и, в целом, ошибочны.

Читать далее

Эксперимент: сделать Telegram канал и зарабатывать на рекламе больше 500 тысяч в месяц

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров136K

Привет! Меня зовут Аня!
Хабр я читаю уже давно, решила что теперь и у меня есть интересный материал, чтобы с вами поделиться :)

В начале 2023 года начала заниматься Telegram каналами и за 10 месяцев я создала 6 каналов в Telegram, на которые подписано уже более 70 000 подписчиков.

До Telegram я занималась парсингом данных сайтов на VB, созданием сайтов (wordpress, tilda) и бизнес-презентациями. Был даже свой собственный интернет-магазин детских товаров 2 года (опыт был неудачным, тогда еще нельзя было продавать через маркетплейсы )) 

Я расскажу вам о своем опыте создания и монетизации Telegram-каналов, об ошибках, которые я допустила в начале своего пути, и постараюсь сформулировать основные принципы и возможности заработка в этой сфере (кстати считаю, что IT -тематика одна из самых перспективных сегодня для создания телеграм-канала) 

Читать далее

Реализация SOLID на примере

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров9K

Рассмотрим на простом и наглядном примере реализацию SOLID на Symfony. Будет так же ссылка на Github. Допустим, нужно реализовать импорт товаров из внешнего сервиса...

Читать далее

Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей: что, где, в какой последовательности изучить

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение26 мин
Количество просмотров238K

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Читать далее

Стартап в соло. Часть 1: текущие показатели

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров13K

Примерно 11 месяцев назад я начал разрабатывать пет-проект - Telegram чат для сайта. С тех пор и до сегодняшнего дня занимаюсь его разработкой и продвижением самостоятельно. Правда занимаюсь им в свободное от основной работы время, которого мало.

Недавно проект перешагнул за 100 платящих пользователей в месяц и 100 000 рублей суммарной выручки (именно выручки, всё возвращается в проект, в карман ничего пока не положил). Вложения пока не отбились, но плавно к этому иду.

Хочу рассказать тем, кто тоже работает над своими проектами, как за год я пришел к текущим показателям (что было нелегко). Попробовал структурировать свои мысли, вышло довольного много текста. Текст разбил на статьи, содержание будет в каждой статье.

Читать далее

Как я заработал 500 000 рублей, сделав доступ к ChatGPT. А потом Яндекс убил SEO и всё (почти) закончилось

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров88K

Статья о том, как я почти проспал "бум" ChatGPT, но сделал к нему доступ и заработал на этом (и продолжаю зарабатывать). Сам проект сейчас идёт на спад, но об этом в конце.

Читать далее

3 хакатона = 6 лет стажа: как я сделал красивое резюме и получил первую работу в IT

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров31K

Привет, хабравчане! Меня зовут Максим. Я из Новосибирска, мне 36 лет. Два года назад я начал воплощать в жизнь юношескую мечту: занялся программированием. Надо всех обойти, а я из продаж, IT не изучал. Базово освоив Python, я стал мониторить рынок труда и через два отклика на стажёра понял, что таких, как я, — сотни. На удалённые стажировки и вакансии с минимальным опытом — по 800 откликов, на вакансии в моём миллионнике — по 50–80 человек. В этой статье хакатоны — главная тема, но я начну с предыстории и плавно перейду к тому, как готовиться к хакатонам, как собрать команду и на что делать упор, чтобы найти первую работу. Всё это на личном опыте — вам в помощь.

Поехали →

Доводим разработчика до выгорания: три простых шага

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров46K
Если вы менеджер и хотите, чтобы ваши лучшие разработчики выгорели и разуверились в вашей способности руководить – могу помочь. Мне довелось работать в двух командах, подверженных выгоранию, и молча смотреть, как окружающие меня талантливые программисты один за другим покидали команду или компанию.

В первом случае я был ведущим специалистом в стартапе на посевной стадии с финансированием, работал непосредственно под и совместно с руководителем. Во втором я был одним из рядовых разработчиков, работал в команде из одиннадцати человек в составе крупной технологической компании (уровня Meta, Google, Apple и т.д.). Вот пошаговое руководство из методички выгорания, по которой работали эти команды.
Читать дальше →

Искусственный интеллект на Python с использованием TensorFlow и Keras

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров57K

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более востребованными в современном мире. Многие компании и стартапы активно внедряют технологии искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и оптимизации процессов.

Одним из ключевых инструментов для реализации нейро-сетевых архитектур и алгоритмов глубокого обучения является язык программирования Python. Благодаря наличию мощных библиотек, таких как TensorFlow и Keras, создание и обучение нейронных сетей на Python стало достаточно простым.

TensorFlow - это библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Она позволяет определять, тренировать и запускать нейронные сети различных архитектур. Keras - библиотека глубокого обучения высокого уровня, может использовать TensorFlow в качестве бэкенда. Keras упрощает создание моделей нейросетей благодаря удобному API.

Цель этой статьи - познакомить читателей с основными принципами глубокого обучения, а также возможностями библиотек TensorFlow и Keras для создания и обучения нейронных сетей на Python. Мы рассмотрим базовые концепции, этапы обучения моделей, а также практические кейсы использования TensorFlow и Keras для решения задач классификации, распознавания и анализа данных.

Изучив эту статью, читатели получат представление о том, как при помощи Python и рассматриваемых библиотек можно создавать эффективные модели искусственного интеллекта.

Читать далее

React vs Vue vs Angular. Часть 3

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Количество просмотров12K

Управление глобальным состоянием

В прошлой части мы рассмотрели методологии оптимизации и реюзабельности логики, а так же подход к роутингу каждого фреймворка. Однако давайте теперь переключим наше внимание на другой важный аспект - управление глобальным состоянием. В этом разделе на примере Angular, React и Vue мы рассмотрим уникальные стратегии, используемые этими фреймворками для работы с глобальными состояниями. По мере изучения этих подходов мы узнаем, как разработчики эффективно решают сложную задачу поддержания синхронизации данных в приложениях.

Читать далее

Прививка от ошибки выбора: что спросить работодателя «на берегу»

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров24K

Меня зовут Настя, я руководитель службы инструментов репозитория в Yandex Infrastructure. Больше 15 лет я проработала в IT-индустрии: сначала как разработчик, потом тимлид, техлид, менеджер проектов и руководитель службы. За это время несколько сотен человек рассказали мне о своём карьерном пути: кто-то собеседовался со мной как с нанимающим менеджером, кто-то приходил ко мне на менторинг, кто-то расширял свой нетворк, как теперь модно говорить. Из этих разговоров можно выделить причины недовольства работой, которые я вижу у людей чаще остальных. Одна из главных причин — ошибка выбора вакансии.  

В этом посте я собрала исчерпывающий список вопросов к нанимающему менеджеру, которые помогут кандидатам избежать ошибок выбора. И заодно не испортить себе резюме, карьеру и нервную систему.

Читать далее

Clickhouse — непростая жизнь в продакшене

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров21K

Около двух лет назад вышла небольшая статья Kafka Streams — непростая жизнь в production, в которой я описывал сложности, с которыми наша команда столкнулась при попытке решить задачи проекта с помощью kafka-streams. Эксперимент вышел неудачным, и мы в итоге совсем отказались от этой технологии. Вместо нее решили попробовать Clickhouse (CH), и сейчас уже можно сказать, что эта база нам очень хорошо подошла и отлично решает почти все задачи, которые нам ставит бизнес. В этой статье я расскажу об особенностях использования CH.

Читать далее

Как работать эффективно с распределенными таблицами в ClickHouse

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров13K

Приветствуем!

На связи Глеб Кононенко и Алексей Диков, мы разработчики из Лиги Цифровой Экономики. Год назад на одном большом проекте мы с коллегами начали работать с ClickHouse и сразу столкнулись с кучей проблем и недостатком информации по их преодолению.

ClickHouse — это специфичная, очень быстрая база данных. Особенность заключается в том, как хранятся и обрабатываются данные. Для каждой таблицы указывается Engine, движок, который обрабатывает данные после загрузки в асинхронном режиме. Обработка позволяет удалять дубликаты, сортировать данные, реплицировать и т. д. Более подробно с разными движками можно ознакомиться здесь.

Продукт — с открытым исходным кодом, русскоязычной документацией и возможной поддержкой. Поэтому растущая популярность неудивительна.

Мы набрались опыта, «набив шишки» на практике, и готовы им поделиться — запускаем цикл статей о том, как правильно «готовить» ClickHouse. И начнем с того, как эффективно создавать и использовать распределенные таблицы. 

Немного о проекте: 

Читать далее

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Backend Developer, Application Developer
PHP
Symfony
Doctrine2
PostgreSQL
OOP
English
Software development
SQL
Oracle