_{Эдвард Мэтью Ворд. Пузырь Компании Южных морей. 1847 г. Галерея Тейт, Лондон.}

В какие ценные бумаги вкладывать деньги? Как накопить на пенсию? Кто такие ETF’ы и почему все с ними носятся? Зачем покупать акции, если рынок может упасть? Такие вопросы я слышу от студентов и коллег, когда читаю лекции о деривативах. В принципе, неудивительно. Деривативы — это что-то далёкое из мира больших банков, а личные инвестиции намного ближе к телу.

Можно было бы ответить коротко: «Покупайте индексные фонды, это хорошо!» К сожалению, такой ответ не объясняет, почему это хорошо. Если бы я услышал его 15 лет назад, когда ещё не интересовался финансами, то он не нашёл бы отклика в моём сердце. Пришлось прослушать не один курс лекций, чтобы осознать, какая экономическая теория стоит за этим советом, и начать применять его на практике.

Собственно, моя статья — не столько инвестиционный совет (хотя я и расскажу о личном опыте и даже посчитаю свою «альфу»), сколько обзорный курс по теории инвестиций. Полезно знать, какие модели придумали предыдущие поколения, и в каких терминах можно думать об инвестициях. Если из теории следует, что имеет смысл покупать индексные ETF’ы, чтобы копить на пенсию — так и быть, расскажу и об этом.

Не секрет, что в финансах много математики. Я постарался соблюсти баланс. Я считаю, что интуитивное понимание главных экономических идей важнее, чем конкретная формула. Даже если вы пропустите вообще все формулы, то вы всё равно поймёте суть и получите полезные знания. С другой стороны, если вы хотели бы размять мозги не ахти какой сложной математикой, то у вас будет такая возможность.

Давно не писал на хабр, и вот приспичило. Истории со временем забываются, стираются из памяти, хочу записать в том виде, в каком сейчас помню.

Я живу в Нидерландах уже почти 5 лет, и мне здесь очень нравится. Здесь у нас родился сын, мы купили дом и посадили рядом с ним дерево. Но по работе за это время случалось всякое. Вот несколько историй я и хочу рассказать.

Доброго времени суток.

Пару лет назад перед нашей командой (compliance в швейцарском банке) встала очень интересная задача — нужно было сгенерировать большой граф транзакций между клиентами, компаниями и банкоматами, добавить в этот граф паттерны, похожие на паттерны отмывания денег и другой преступной деятельности, а также добавить минимальную информацию об узлах этого графа — имена, адреса, время, и т.д. Разумеется, все данные должны былии быть сгенерированны с нуля, без использования существующих данных клиентов.

Для решения данной задачи был написан генератор, которым мне бы хотелось с вами поделиться. Под катом вы найдете историю, объясняющую зачем нам это было нужно, и описание работы генератора. Для нетерпеливых — вот тут лежит код. Буду рад, если кому-нибудь будет полезен наш опыт.

Довольно часто происходят ситуации, когда доступ к серверу нужен здесь и сейчас. Однако, не всегда подключение по SSH является наиболее удобным способом, потому что под рукой может не оказаться SSH клиента, адреса сервера или связки «пользователь/пароль». Конечно, есть Webmin, который упрощает администрирование, но он также не даёт моментальный доступ.

Здравствуйте.

В данной статье мы в домашних условиях произведем установку на платформу EC2 AWS (Amazon Web Services) Apache Kafka, Apache Spark, Zookeeper, Spark-shell и научимся всем этим пользоваться.

Добрый день, уважаемые читатели!

Я уже писал о том, как можно получить дуальную трудовую карту чтобы легально работать в Чехии, уже находясь в стране. Сейчас я бы хотел рассказать о процедуре смены работодателя в случае дуальной трудовой карты. Кому интересно, прошу под кат.

При использовании библиотеки pandas для анализа маленьких наборов данных, размер которых не превышает 100 мегабайт, производительность редко становится проблемой. Но когда речь идёт об исследовании наборов данных, размеры которых могут достигать нескольких гигабайт, проблемы с производительностью могут приводить к значительному увеличению длительности анализа данных и даже могут становиться причиной невозможности проведения анализа из-за нехватки памяти.

В то время как инструменты наподобие Spark могут эффективно обрабатывать большие наборы данных (от сотен гигабайт до нескольких терабайт), для того чтобы полноценно пользоваться их возможностями обычно нужно достаточно мощное и дорогое аппаратное обеспечение. И, в сравнении с pandas, они не отличаются богатыми наборами средств для качественного проведения очистки, исследования и анализа данных. Для наборов данных средних размеров лучше всего попытаться более эффективно использовать pandas, а не переходить на другие инструменты.



В материале, перевод которого мы публикуем сегодня, мы поговорим об особенностях работы с памятью при использовании pandas, и о том, как, просто подбирая подходящие типы данных, хранящихся в столбцах табличных структур данных DataFrame, снизить потребление памяти почти на 90%.

В этой статье вас ждёт десять лучших докладов от Андрея Александреску, Дэвида Вандервурда, Джона Калба и многих других.

Фичи компилятора C++, асинхронность, многопоточность, параллелизм, модель памяти, алгоритмы и STL, метапрограммирование и рефлекшен, огромное множество тем.

Всё это — записи с конференции C++ Russia, самой большой в истории. Восемь сотен участников, немаленький зал, спикеры с мировым именем. Прошёл год, но большинство докладов ничуть не утратило своей актуальности. Впрочем, и неудивительно — именно такие доклады и попадают в топ по оценке участников.

Формат таков:

• Обязательное видео на YouTube
• Слайды, если есть
• Подробное описание доклада на русском языке
• Краткая биография докладчика

Плюс у вас есть комментарии Хабра, чтобы обсудить увиденное. Реклама на ютубе отключена, никто не будет мешать. Есть всё, чтобы начать смотреть прямо сейчас.

Продолжаем говорить о технических собеседованиях (если вы не читали — просмотрите предыдущие статьи из цикла — о собеседованиях с HR и технических). В этот раз будет больше субъективного опыта, минимум советов, а также немножко про тестовые задания и теоретические вопросы. Поехали.

Disclaimer: автор — не турборазработчик, а обычная веб-макака без претензий. Поэтому приведенные задания и решения могут вызвать у вас улыбку, баттхерт и желание указать автору на его некомпетентность. С нетерпением жду вас в комментариях! :)

Обсуждение выполненных тестовых заданий

В прошлой части я описывал, что делал аж два тестовых задания: первое на DevOps Engineer, второе — на Ruby Developer. Расскажу, что же было дальше.

Наверняка, многие слышали, а кто-то встречал на практике, такие слова, как взаимные блокировки(deadlock) и гонки(race condition). Эти понятия относятся к разряду ошибок в использовании concurrency. Если я задам вам вопрос, что такое дедлок, вы с большой вероятностью без доли сомнения начнете рисовать классическую картинку дедлока или его представление в псевдокоде. Что-то вроде этого:



Эту информацию мы получаем в институте, можно найти в книжках и статьях на просторах интернета. Такой дедлок с использованием, например, двух мьютексов, во всей своей красе можно встретить в коде. Но в большинстве случаев не все так просто, и не каждый может увидеть классический паттерн ошибки в коде, если он представлен не в привычном виде.

Как и обещали, выкладываем вторую часть решений ежегодного хакквеста. Day 4-7: напряжение нарастает, а задания всё интереснее!

Всем привет! Наступила весна, а это значит, что до запуска курса «Разработчик Python» остается меньше месяца. Именно этому курсу и будет посвящена наша сегодняшняя публикация.

В этой статье мы обсудим разные Git-команды, которые могут оказаться полезными для разработчика или специалиста по Big Data. Вы узнаете, как проверять, удалять и приводить код в порядок. А еще рассмотрим способы выхода из Vim и экономию времени с помощью псевдонимов Bash и конфигурации редактора Git.

При разработке ПО для микроконтроллеров на С++ очень часто можно столкнуться с тем, что использование стандартной библиотеки может привести к нежелательным дополнительным расходам ресурсов, как ОЗУ, так и ПЗУ. Поэтому зачастую классы и методы из библиотеки std не совсем подходят для реализации в микроконтроллере. Существуют также некоторые ограничения в использовании динамически выделяемой памяти, RTTI, исключений и так далее. В общем случае, чтобы писать компактный и быстрый код нельзя просто так взять библиотеку std и начать пользоваться, скажем операторами типа typeid, потому что необходима поддержка RTTI, а это уже накладные расходы, хоть и не очень большие.

Поэтому иногда приходится изобретать велосипеды, чтобы выполнить все эти условия. Таких задач немного, но они есть. В данном посте, хотелось бы рассказать про вроде бы как простую задачку — расширить коды возврата существующих подсистем в ПО для микроконтроллера.

"… Не может чуждой славянину
Быть чехов доблестных земля."
П.А. Вяземский

Небольшое предисловие

Нашего коллегу Андрея Дмитриева, как-то рассказавшего Хабру свою историю развития от бездомного до Senior Developer'a, недавно позвал поучаствовать в подкасте linkmeup наш другой коллега Loxmatiymamont. В рамках проекта "По'уехавшие" он общается с IT специалистами, которых объединяет одна деталь: когда-то они уехали работать из России в другую страну. Но, дабы не повторять миллион и тысячу подобных проектов, в этом подкасте нет разговоров про мотивацию, рассуждений "зачем и почему", а также поиска высших смыслов. Нет, здесь упор делается на бытовую часть вопроса жизни обычного человека в совершенно новом для него месте, без скучных сравнений а-ля "где огурцы дороже".

Андрей уже почти три года как живёт в Праге, поэтому решил принять участие. А вот и расшифровка их разговора. Ссылка на полную запись, конечно же, есть, но в самом конце.

— Всем привет!
Нас [linkmeup] раньше любили обвинять в какой-то предвзятости и то, что наш проект периодически продается [выпуски с представителями вендоров — ред]. И вот сегодня у вас будет новый повод это сделать, потому что в гости я позвал своего коллегу – это Андрей Дмитриев, он сейчас работает в Праге. Привет, Андрей!

— Привет!

предыдущие главы

Кривые обучения

28 Диагностирование смещения и разброса: Кривые обучения

Мы рассматривали несколько подходов к разделению ошибок на избегаемое смещение и на разброс. Мы делали это оценивая оптимальную долю ошибок вычисляя ошибки на тренировочной выборке алгоритма и на валидационной выборке. Давайте обсудим более информативный подход: графики кривой обучения.
Графики кривых обучения представляют из себя зависимости доли ошибки от количества примеров тренировочной выборки.

Статья, перевод которой мы сегодня публикуем, посвящена технологиям одновременного выполнения команд на нескольких Linux-серверах. Речь здесь пойдёт о нескольких широко известных инструментах, реализующих подобный функционал. Этот материал пригодится системным администраторам, которым, например, регулярно приходится проверять состояние множества удалённых систем. Предполагается, что у читателя уже имеется несколько серверов, к которым организован доступ по SSH. Кроме того, при одновременной работе с несколькими машинами весьма полезно настроить SSH-доступ к ним по ключу, без пароля. Такой подход, с одной стороны, повышает безопасность сервера, а с другой — облегчает работу с ним.

Недавно анонсированный бесплатный онлайн-курс Стэнфорда по основам искусственного интеллекта вызвал настоящий ажиотаж у публики. Заявки на регистрацию подали уже 81 966 человек. Оно и понятно: курс ведут Питер Норвиг и Себастьян Тран — настоящие звёзды. Первый раньше работал в НАСА и написал учебник по ИИ, а второй разрабатывает лучшие в мире роботизированные автомобили (для Google).

Очевидно, что качественное образование через интернет нужно людям и становится всё популярнее. Поэтому перед началом учебного года есть смысл напомнить список 13-ти бесплатных учебных курсов Stanford Engineering. В отличие от лекций Норвига и Трана, это не онлайновые, а старые курсы. В свободный доступ уже выложены видеозаписи всех лекций от первой до последней, PDF'ы с заданиями и другие материалы, но здесь нельзя задать вопрос преподавателю.