В 2019 году команда учёных из NASA начала разрабатывать план по запуску космического зонда DART. Цель — проверить возможность изменения орбиты астероида. Дело в том, что в Солнечной системе большое количество таких объектов, и некоторые из них время от времени могут создавать угрозу для Земли и нас с вами. В этом случае можно придумать странный план, как в фильме «Армагеддон», отправив на астероид людей.

А можно загодя рассчитать орбиты астероидов, выделить потенциально опасные для Земли и отправить к таким объектам один‑единственный (и относительно недорогой)
аппарат. У него одна задача — долететь к астероиду и врезаться в нужное место для изменения орбиты. Примерно так и поступила команда проекта DART. Результаты реализации проекта были несколько неожиданными, и об этом поговорим под катом.

Первый одноплатник линейки Nvidia Jetson компания Nvidia представила в 2019 году. Достоинство устройства — высокая производительность и небольшой размер. Кроме того, есть и еще один плюс — это совместимость с Raspberry Pi. Недавно команда студентов Южного методистского университета (Даллас, штат Техас, США), представила компактный суперкомпьютер на основе 16 устройств Nvidia Jetson Nano. Почему именно первая модель одноплатного ПК использовалась в проекте и для кого разработали кластерную систему на его основе?

Привет, %username%. Сегодня предлагаем обсудить, как оперативно решать сложные задачи в разработке при помощи ментальных моделей. Их ещё называют паттернами мышления. Вероятно, на Хабре почти все слышали о «‎методе уточки». Но есть и другие, не такие известные модели, которые помогают работать — как отдельным разработчикам, так и целым командам. Как именно и что это за модели? Давайте посмотрим.

Корпорация Google выпустила седьмую версию смартфона Pixel, а также его Pro-версию с бОльшим экраном и немного отличающимся железом. Прошло уже больше недели с момента выхода обеих моделей, и негативных обзоров пока нет.  Если у кого-то из читателей «Хабра» уже есть Pixel 7 или Pixel 7 Pro, поделитесь своим мнением о нём в комментариях, пожалуйста.

Ну а мы пока посмотрим, что там в этих ваших интернетах говорят о «семёрке» (Pro-версию обсудим в следующем обзоре), её возможностях и ремонтопригодности. Всё это ― под катом.

В честь Хэллоуина мы поговорили о страхах с разработчиками, директорами по продукту, техническими топ-менеджерами и другими нашими друзьями и коллегами. Оказалось, они не боятся самой страшной ночи в году, зато имеют множество профессиональных страшилок за плечами. Что они нам рассказали?

Привет, Хабр! Сегодня мы расскажем об интересных задачах соревнования Fusion Brain Challenge с международной конференции AIJ 2021 по искусственному интеллекту, нейросетям и смежным темам. Цель проведения ― собрать на одной площадке представителей международных организаций, бизнеса, научного сообщества и технических специалистов.

Конференция проводилась в прошлом году, но решения, которые предлагались участниками, оказались настолько интересными, что некоторые из них мы сохранили на потом. Время пришло, и сегодня мы решили поделиться этими кейсами. Речь идет, в первую очередь, о решениях, предложенных участниками соревнования Fusion Brain Challenge. В его ходе решались задачи, связанные с нейросетями, multitask-моделями, обработкой данных. Подробности (а их немало, так что вы можете почерпнуть что-то для себя), как всегда, ― под катом.

По данным Хабр.Карьеры за июнь, чаще всего среди всех IT-специалистов российские компании искали backend-разработчиков. При этом самым популярным языков программирования, на которых реализуют backend, является Java. Так, доля вакансий Java-разработчиков среди всех вакансий на backend составляет более 35%.

Программный директор факультета backend-разработки направления «Программирование» Skillbox, директор центра подбора IT-специалистов SymbioWay Даниил Пилипенко рассказал, какие умения должен показать джуниор Java-разработчик, чтобы успешно пройти собеседование.

Data Science — быстро развивающееся направление, без которого сейчас невозможно обойтись ни в одной отрасли бизнеса или науки. Сырые и неструктурированные данные — кладезь информации. Но для того чтобы ее получить в нужном виде, требуется приложить немало усилий. А объемы таких сырых данных зашкаливают — каждый день, по статистике, человечество генерирует около 2,5 квинтиллиона байт.

Для обработки всего этого необходимы специалисты — чем больше, тем лучше. Основной инструмент в их руках — математика. Сегодня обсудим, какие разделы науки наиболее востребованы в профессии. Об этом мы поговорили с Кириллом Шмидтом, Product analyst Team Lead в корпорации Citrix (США) и автором профессии Data Analyst в Skillbox. Сразу стоит сказать, что статья рассчитана на новичков. Что же, приступим. 

Александр Нозик, физик и программист, руководитель Nuclear Physics Methods Laboratory в JetBrains Research, заместитель заведующего Лабораторией методов ядерно-физических экспериментов и магистерской программой в МФТИ — о том, как перевести научный код на современный стек и почему в науку тяжело внедрять новые инструменты. Статья написана на основе выпуска подкаста «Люди и код» от Skillbox (декабрь 2021 года).

Python - один из самых популярных языков программирования. Как мы писали, в январе 2022 года он во второй раз за свою историю стал лидером ежемесячного рейтинга языков программирования Tiobe. Рост популярности Python за год составил 1,86%.

Популярность языка обусловлена его относительной простотой - работать с ним может быстро начать даже новичок. Конечно, никто не говорит, что этот новичок сможет сразу же писать высоконагруженные проекты, нет. Но решать задачи базового уровня - вполне. Но все же есть проблемы даже здесь, и о них поговорим в статье. Разбираем подводные камни Python вместе с Алексеем Некрасовым, лидером направления Python в МТС, программным директором направления Python и спикером профессии “Python-разработчик” в Skillbox.

О том, что такое SCRUM, рассказывать на Хабре необходимости нет. Эта методология применяется компаниями любого масштаба для работы над проектами с оптимизацией взаимодействия команды. У нее есть как поклонники, так и противники, в чем можно убедиться, почитав комментарии под статьями соответствующей тематики – хоть на том же Хабре, хоть на других ресурсах. 

Как бы там ни было, многим компаниям эта методология успешно помогает. Не так давно мне понадобилось найти SCRUM-инструменты для работы: по итогам масштабного поиска я выбрал несколько, которые заслуживают особого внимания. Лучшие из них я решил описать и разместить в этой подборке. Возможно, кому-то она пригодится. 

 В JavaScript есть два основных способа обработки асинхронного кода: Promise (ES6) и async / await (ES7). Эти синтаксисы дают нам равные базовые функции, но по-разному влияют на читаемость и область видимости. В этой статье мы увидим, как один синтаксис помогает, а другой отправляет нас в callback hell! Материал адаптирован на русский язык совместно с Тимофеем Тиуновым, автором курса “JavaScript” в Skillbox.

После релиза нашей первой модели, расставляющей знаки препинания и большие буквы, было много пожеланий доработать её, чтобы она могла обрабатывать тексты целиком, а не отдельные предложения. Это коллективное пожелание и было осуществлено в нашей новой версии модели.

В целом, архитектура и датасеты остались прежними. Что изменилось:

• обучение теперь производилось не на отдельных предложениях, а на нескольких последовательных предложениях (принимаем во внимание, что конструктивное ограничение модели при обучении — 512 токенов на вход, что позволяет свободно подавать ~150 слов на любом из четырех поддерживаемых языков)
• для ускорения обучения модели сокращение словаря теперь проводилось не только на инференсе, но и на трейне, что позволило увелить размер батча