Предисловие: это рассказ о книгах для тех, кто решил изучить программирование самостоятельно. Но поскольку читать список книг было бы скучно, то я решил дополнить его своей биографией.

Итак… Мне за сорок. По образованию лингвист, работаю в научной сфере. С программированием никогда не сталкивался, хотя формально в школе проходил уроки по информатике, которые, собственно, свелись к набору программы на Бэйсике из методички и к лицезрению загадочного ДОСа на компьютере учителя. Ох, да, ещё было очень краткое знакомство с Фокалом, но, опять же, все строго по методичке.

Не желал бы я вам попасть ко мне на собеседование года два назад. Я провел их около сотни, и за все время взял может человек четырех. Не знаю почему, но эйчары считали, что это круто. Слава строгого интервьюера шла впереди меня. Знакомые звали меня собеседовать для чужих команд, и даже для чужих компаний, о которых вы слышите каждый день. И везде — не проходил никто.

Всем привет, я один из разработчиков сервиса SearchFace и готов поговорить о нём в комментариях.



Из-за шумихи с иском ВК на второй план отошло то важное, ради чего мы запустили сервис — чтобы протестировать возможности поиска. А раз уж теперь сервис доступен широкой публике, хочется продемонстрировать всем, на что способны наши алгоритмы распознавания.

Я чёртовы сутки просидел над таской. Нужно было спроектировать самостоятельный модуль, а людям с тяжелой формой перфекционизма нельзя давать задачи на проектирование.

У меня была неделя — целая бесконечность, которой мне не хватило. Снова и снова я перебирал в голове варианты использования того, что должен сделать, но картинка идеального модуля не клеилась. Всегда находился кейс, который хорошо показывал: такой дизайн — говно. Я думал, играл на гитаре, пробовал писать, тупил в монитор, гуглил, играл с детьми, снова думал — голова всегда была занята дурацким модулем.

В последний день я был на пределе, потратил двадцать часов на работу не вылезая. И вот — вечер воскресенья, я безумно хочу спать, но всё ещё сижу и пытаюсь придумать подходящее название для какого-то класса в своём псевдокоде, чей дизайн, конечно же, отправиться на помойку сразу, как только я его закончу, потому что он слишком неидеальный. За несколько часов до дьюдейта у меня не было ничего, кроме убитой поисками недели.

В понедельник утром я отправил пулл реквест. Его приняли с восторгом. Но способ, на который я пошел… вот уж никогда не думал, что отважусь на такое.

Схема метода реконструкции речи. Человек прослушивает слова, в результате активируются нейроны его слуховой коры. Данные интерпретируются четырьмя способами: сочетанием двух типов регрессионных моделей и двух типов речевых представлений, затем поступают в систему нейросетей для извлечения признаков, которые впоследствии используются для настройки параметров вокодера

Нейроинженеры Колумбийского университета (США) первыми в мире создали систему, которая переводит мысли человека в понятную, различимую речь, вот звукозапись слов (mp3), синтезированных по мозговой активности.

Наблюдая за активностью в слуховой коре головного мозга, система с беспрецедентной ясностью восстанавливает слова, которые слышит человек. Конечно, это не озвучивание мыслей в прямом смысле слова, но сделан важный шаг в этом направлении. Ведь похожие паттерны мозговой активности возникают в коре головного мозга, когда человек воображает, что слушает речь, или когда мысленно проговаривает слова.

Я часто критикую технологии, которые кажутся мне неправильными, и в ответ получаю не только аргументы, но и откровенную злобу, обиду, и даже в морду.

Уколы в адрес технологий разрабы воспринимают на свой счет. Культ инструмента — очень странная штука, которую не объяснить логически. Одни говорят, что культ есть у всех, потому что мышление плотно сплетается с япом. Другие говорят, это джунироская болезнь — ты впервые что-то написал, оно получилось, от восторга ты посчитал свой яп чудом божьим.

Чем бы оно ни было, я эту фигню не понимал никогда.

Сторонники культов кажутся мне непроходимыми тупицами. А я всегда пытаюсь понять, как тупицы стали тупицами, и почему тупицей не стал я. Начал думать и бам! — понял, что все-таки стал. Я тупица-культист, который восхваляет F#. И конечно за этим есть история.

У многих парализованных людей, не имеющих возможности говорить, сигналы того, что они хотят сказать сокрыты в их мозге. И никто не мог расшифровать эти сигналы. Но недавно три команды исследователей достигли прогресса в переводе данных, поступающих от электродов помещенных на мозг хирургическим способом, в синтезированную компьютером речь.

Используя модели, построенные на нейронных сетях, они реконструировали слова и даже целые предложения, которые, в некоторых случаях, были вполне вразумительными для обычного слушателя-человека.

Во время очередного спора знакомый озвучил мысль, которая меня очень сильно задела. «В большинстве популярных ЯПов существует очень много разных путей сделать одно и то же. Это приводит к проблемам. А вот в Go всё не так. Философия языка такова, что на Go разные разработчики решают одинаковые проблемы одинаковым образом. Поэтому их код легко читаем, предсказуем и надежен. И поэтому крупный бизнес выбирает Go». Это достаточно мощный аргумент, над которым нужно как следует поразмыслить, прежде чем опровергать.

Поэтому я в два счета размазал его, прицепившись к отсутствию дженериков, а умную мысль унес, пожил с ней несколько дней, и в какой-то момент сформировал свое мрачное видение.

Однажды в моей команде был настолько слабый парень, что его собирались уволить (уволить разработчика!). Каждый мой коммент на ревью к его коду был гвоздем в крышку гроба. Я почти слышал стук молотка, нажимая «submit review». Он был приятным человеком, я даже переживал за него, но это не мешало мне разносить его старания в щепки. Мое право критиковать его работу казалось очевидным и неотъемлемым. Все просто — я сильнее, я прав. Никто же не хочет сказать, что плохой код — это хорошо, а? Его уволили, предварительно лишая стандартной премии в течение нескольких месяцев.

Я говорил себе: «Но ведь не делать же мне всю работу за него!? Он занимал место более талантливого разработчика. Я все правильно сделал». Но почему-то на душе скребли кошки. И когда мне пришел на ревью очередной pull request, что-то очень сильно поменялось.

Прочитал еще одну статью про «психологические типажи разработчиков». И с меня хватит. Как всегда, в этой статье предлагают узнать себя в одном из антипаттернов «плохих парней», понять, что я врежу бизнесу и начать наконец «исправляться». Я вот узнал себя в каждом типе. Я и рок-звезда, и солдат, и некомпетентный, и мечу в менеджеры… Короче, все выглядит так, что каким бы разработчиком и человеком я ни мечтал быть, бизнес увидит здесь проблему.

Знаете что? Пусть катятся к черту.

Sidenis — относительно небольшая ИТ-компания, которая на первый взгляд не отличается от сотен других аутсорсинговых фирм. Но мы ищем рассказы об уникальном опыте и ситуациях, с которым сталкиваются далеко не везде. И здесь они, конечно, тоже есть. Сиденис 20 лет работает в страховой сфере, работает на крупнейшие корпорации и пытается создавать свои продукты.

По итогам оценки компании, которую Sidenis получили на «Моем круге», сотрудники особенно благодарны компании за хороший соц.пакет, комфортные условия работы и профессиональный рост.

Мы поговорили с Виктором Климовым, agile-коучем Sidenis, и попытались узнать, трудно ли связать двести человек между часовыми поясами, как бороться со списком запрещенных технологий от заказчика, заниматься на работе личными проектами и зачем гениальным программистам знать английский язык.

Когда мы с другом учились в школе и только мечтали стать разрабами, мы думали как сделаем вместе какую-нибудь штуковину — игру или супер-полезную программу.

Я начал учить плюсы и C#, он — JavaScript. Закончили школу, отучились в универах, отслужили в армии, устроились на работы. Нас потаскало промышленной разработкой там и тут, и когда мы оба от нее подустали, вспомнили с чего начинали.

Собравшись уже матерыми разрабами, мы решили, наконец, сделать свой проект — двумерную видеоигру. Так как друг был чистый фронт, а я фулстек, очевидной платформой для нас стал браузер. Раньше я разрабатывал фронт только на TypeScript, и мы подумали, никаких проблем, TS — всего-лишь надмножество JavaScript. Возьмем его и все пройдет гладко. Как бы не так. Когда мы начали обсуждать работу, столкнулись с невероятной бездной непонимания друг друга.

Когда я только начал учиться кодить, я поверил старым мудрым засранцам с их мантрой «язык программирования не важен». У меня появилась идея фикс — быть разработчиком, который может всё. Парнем, который переносит опыт использования одной технологии на другую и возносится над деталями. Но эта затея с треском провалилась.

«СКБ Контур» — одна из крупнейших и старейших ИТ компаний в России. В конце октября ей исполняется 30 лет, количество всех сотрудников перевалило за 8 тысяч.

По оценкам, собранным на сервисе оценки работодателей «Моего круга», в июле 2018 «Контур» разделил первое место с «Яндексом» среди компаний-тяжеловесов.

«Контур» основали в Екатеринбурге, когда город еще назывался Свердловском. Но ИТ тогда и ИТ сейчас — две разные сферы. Все развивается со скоростью света, наследие и масштабы не всегда помогают в конкуренции.

Поэтому мы попытались разобраться, какой «Контур» на самом деле — древний динозавр или передовая технологическая компания — и поговорили с Александром Голубевым, отвечающим за разработчиков в компании.

Привет, читатель!

Прошлая моя статья вышла несколько “суховатой”, в чем меня справедливо упрекнули на нескольких площадках, поэтому я решил написать другую, более наполненную живыми примерами и понятными объяснениями. Поговорить сегодня я предлагаю о психическом здоровье в целом — что это такое, в чем проявляется, где грань между ним и… не совсем здоровыми состояниями и т.п.

ПРЕДСТАВЬТЕ, ЧТО ТУТ — КАРТИНКА ДЛЯ ПРИВЛЕЧЕНИЯ ВНИМАНИЯ

tl:dr: В статье рассматривается вопрос психического здоровья на примере модели, предложенной Нэнси Мак-Вильямс (“16 элементов психического здоровья”). По каждому элементу я постараюсь дать примеры — как выглядит “сломанная” в этом аспекте психика, что было сделано, чтобы её “починить” (в данном конкретном случае), какие ошибки были допущены, что ещё можно было бы сделать и т.д.

К сожалению, стремление к упрощению материала с моей стороны значительно снизило точность и объективность формулировок, предупреждаю сразу.

Пилотный выпуск вам, кажется, понравился. И мы по-прежнему уверены, что ребята, которые не попадают в объективы камер, столь же интересны, как и ИТ-звезды. А может и еще больше, потому что они рассказывают о реальных проблемах и их решениях. На этой неделе мы задали 10 вопросов человеку, который скромно стоит за «Яндекс.Картами» для iOS.

Прим. перев.: Этой статьёй мы открываем цикл публикаций про пакетный менеджер для Kubernetes, который активно используем в повседневной работе, — Helm. Оригинальным автором материала является Matt Butcher — один из основателей проекта Helm, работающий над Open Source-проектами в Microsoft и написавший 8 технических книг (в частности, «Go in Practice»). Однако статья дополнена нашими (местами — обширными) комментариями, а в скором времени будет ещё больше расширена новыми заметками по Helm более практической направленности. ОБНОВЛЕНИЕ (03.09.2018): вышло продолжение — «Практическое знакомство с пакетным менеджером для Kubernetes — Helm».



В июне Helm перешёл из статуса ведущего проекта Kubernetes в фонд Cloud Native Computing Foundation (CNCF). CNCF становится родительской организацией для лучших в своём роде cloud native-инструментов с открытым исходным кодом. Поэтому большая честь для Helm стать частью такого фонда. И наш первый значимый проект под покровительством CNCF по-настоящему масштабный: мы создаём Helm 3.

В начале апреля научный сотрудник Массачусетского технологического института Арнав Капур двадцати четырех лет добавил на YouTube короткое видео. В ролике показано, как он гуляет по студенческому городку, переходя из одной локации в другую; на правой стороне лица у него закреплено белое пластиковое приспособление.


Сначала он проходит мимо ряда велосипедов, припаркованных возле подтаявших сугробов, губы у него сомкнуты, а на экране высвечиваются не озвученные мысли. Появляется надпись: «Время?», и мужской голос отвечает: «Десять часов тридцать пять минут». В следующей сцене Капур делает покупки в местном магазине. Цена каждого товара, который он бросает в корзину (туалетная бумага, сэндвич по-итальянски, консервированные персики) отображается на экране. «Общая сумма — 10.07 $», — отзывается мужской голос. В последней сцене Капур двигает по экрану курсор, по всем признакам силой мысли.

Капур приехал из Нью-Дели, чтобы устроиться в Media Lab Массачусетского технологического института и создавать носимые устройства, которые органично интегрировали бы технологии в нашу повседневную жизнь. Чтобы больше не тянуться за телефоном, не стоять уставившись в экран, не ходить с опущенными глазами и не выпадать из реальности, чтобы включиться в процесс.

Это прозвучит неправдоподобно, но AlterEgo — девайс, работающий беззвучно, без голосового управления и наушников, который Капур разрабатывал последние два года — сейчас уже настолько успешно считывает его мысли, что он может заказать такси в Uber, не произнеся ни единого слова.

С приходом на рынок ASIC-решений для майнинга биткоина многие специалисты утверждали, что добыча криптовалют с помощью видеокарт канет в лету так же, как это случилось и с майнингом на CPU.

Однако рост популярности альткоинов на отличных от SHA256 алгоритмах внес определенные коррективы. Условно, майнинг разделился на ASIC и GPU сегмент. Большинство современных блокчейнов имеют ASIC-стойкие алгоритмы шифрования: это справедливо для Ethereum, Monero и других популярных монет. При этом, подобный подход — сознательная политика разработчиков упомянутых криптовалют. Таким образом они стимулируют «массовость» майнинга и снижают порог вхождения в сферу, вовлекая в процесс добычи по принципу Proof-of-Work все новых и новых участников. Но для майнинга на видеокартах недостаточно купить любую карточку и воткнуть ее в риг: разные альткоины базируются на разных алгоритмах, которые влияют на эффективность добычи в зависимости от архитектуры самой видеокарты.

Изображение, полученное с телескопа Хаббл, демонстрирует массивное скопление галактик PLCK_G308.3-20.2, ярко светящихся в темноте. Именно так выглядят огромные участки удалённой Вселенной. Но как далеко простирается известная нам Вселенная, включая и ту часть, что мы не можем наблюдать?

13,8 млрд лет назад произошёл Большой взрыв. Вселенная заполнилась материей, антиматерией, излучением, и существовала в сверхгорячем и сверхплотном, но расширяющемся и охлаждающемся состоянии. К сегодняшнему дню её объём, включающий наблюдаемую нами Вселенную, расширился до того, что его радиус составляет 46 млрд световых лет, и свет, сегодня впервые приходящий в наши глаза, соответствует пределам того, что мы способны измерить. А что же находится дальше? Что насчёт ненаблюдаемой части Вселенной? Именно это хочет знать наш читатель:

Мы знаем размер наблюдаемой Вселенной, поскольку нам известен её возраст (по меньшей мере, с момента фазового перехода) и мы знаем, как распространяется свет. Мой вопрос в том, почему математика, описывающая реликтовое излучение и другие предсказания, не может сообщить нам размер Вселенной? Мы знаем, насколько горячей она была, и насколько холодная она сейчас. Разве масштаб не влияет на эти расчёты?

Ох, если бы всё было так просто.