Что?

Просматривая примеры разных игровых приложений и интересных решений я наткнулся на пример механики "типичного" раннера. Рассматривался там только принцип движения заднего фона с применением эффекта «параллакс», но эта идея натолкнула меня на некоторые мысли, о которых я и хотел бы рассказать ниже.

Рекрутеров редко спрашивают про то, как устроена их работа: обычно на собеседованиях кандидатам интереснее узнавать про проекты, куда они будут выходить. Оно и правильно. Но в одну пятницу CEO DigitalHR Катя Гаврилова в интервью с Hexlet отвечала на поток вопросов от разработчиков: почему эйчары не перезванивают, как становятся рекрутерами и как они вообще ищут кандидатов. На некоторые темы так и не хватило времени, поэтому постараемся дать ответ здесь:

ОБРАЗОВАНИЕ

Если у кандидата есть высшее образование, но непрофильное?

Разработчики — счастливые люди. Хотя бы потому, что у работодателей нет строгих требований к образованию кандидатов. Важны: опыт коммерческой разработки, владение определенным фреймворком, знание конкретной базы данных. Мы редко получаем запросы от компаний, чтобы кандидат заканчивал МГТУ, МИФИ или МАИ, но если запрос на высшее технического образование есть, эти вузы будут обязательно названы. Этот вопрос важен, если вы в будущем будете рассматривать релокацию, и вас будут приглашать работать заграницу. В этом случае важно, чтобы образование было профильным.

ПРЕДЫДУЩИЙ РАБОТОДАТЕЛЬ

Насколько важны рекомендации от других компаний?

Очень важны. Из-за плохой рекомендации в лучшем случае с вами проведут дополнительные интервью, в худшем — не возьмут в компанию. Рекомендации обычно берут у нескольких компаний, чтобы не делать вывод только по одному отзыву. Вдруг какой-то руководитель или коллега решит отомстить кандидату по личным причинам? HR и рекрутеры очень любят брать отзывы у предыдущих клиентов. Например, если программист работал в студии и даст контакты клиентов, которым он разрабатывал проекты, это будет только в плюс.

Сегодня на /r/C_Programming задали вопрос о влиянии const в C на оптимизацию. Я много раз слышал варианты этого вопроса в течении последних двадцати лет. Лично я обвиняю во всём именование const.

Введение.

На той неделе darkk описал свой подход к проблеме распознавания состояния моста(сведён/разведён).

Алгоритм, описанный в статье, использовал методы компьютерного зрения для извлечения признаков из картинок и скармливал их логистической регрессии для получения оценки вероятности того, что мост сведён.

В комментариях я попросил выложить картинки, чтобы можно было и самому поиграться. darkk на просьбу откликнулся, за что ему большое спасибо.

В последние несколько лет сильную популярность обрели нейронные сети, как алгоритм, который умудряется в автоматическом режиме извлекать признаки из данных и обрабатывать их, причём делается это настолько просто с точки зрения того, кто пишет код и достигается такая высокая точность, что во многих задачах (~5% от всех задач в машинном обучении) они рвут конкурентов на британский флаг с таким отрывом, что другие алгоритмы уже даже и не рассматриваются. Одно из этих успешных для нейронных сетей направлений — работа с изображениями. После убедительной победы свёрточных нейронных сетей на соревновании ImageNet в 2012 году публика в академических и не очень кругах возбудилась настолько, что научные результаты, а также програмные продукты в этом направлении появляются чуть ли не каждый день. И, как результат, использовать нейронные сети во многих случаях стало очень просто и они превратились из "модно и молодёжно" в обыкновенный инструмент, которым пользуются специалисты по машинному обучению, да и просто все желающие.

Вступление

Каждый должен делать свою работу качественно и в срок. Допустим, вам нужно сделать веб-сервис классификации картинок на базе обученной нейронной сети с помощью библиотеки caffe. В наши дни качество — это асинхронные неблокирующие вызовы, возможность параллельного исполнения нескольких заданий при наличии свободных процессорных ядер, мониторинг очередей заданий… Библиотека RQ позволяет реализовать все это в сжатые сроки без изучения тонны документации.

Сделаем веб-сервис на одном сервере, ориентированный на несильно нагруженные проекты и сравнительно длительные задания. Естественно, его применение не ограничивается этими вашими нейронными сетями.