Привет!

Если вы читали наши предыдущие посты (читали же?), то точно помните, что мы в RBK.money очень сильно за опенсорс. Настолько, что выложили в открытый доступ наш антифрод в виде открытых исходников под лицензией Apache 2.0.

Как вы понимаете, нам понравилось. Одного антифрода нам показалось мало, поэтому мы взяли и выложили в опенсорс всю нашу платежную платформу. Вообще всю. От самого первого микросервиса до навороченных систем аналитики, маршрутизации платежей, системы обработки и хранения карточных данных и десятков других микросервисов и пользовательских интерфейсов. Это именно тот код, на котором сейчас, в этот момент работает наш процессинг.

Зачем мы это сделали? Как это работает внутри? Как теперь жить дальше? Читайте под катом. Я гарантирую, что такого вы еще не встречали — еще никто в мире не опенсорсил платежную систему такого уровня.

История меняется прямо сейчас на ваших глазах!

Недавно на выходном оффере в Авито спрашивали задачку про нахождение доверительного интервала для медианы. Эта статья появилась в результате моего резерча по этому вопросу.

В данной статье я напишу алгоритм рассчета доверительных интервалов для:
— Среднего значения
— Медианы (через нормальную аппроксимацию к биномиальному распределению)
— Доли (через нормальную аппроксимацию к биномиальному распределению)

Основным научным результатом публикации является всепроникаемость нормального распределения и возможность оценить с его помощью что угодно. В задаче про нахождение доверительного интервала для медианы, нормальное распределение дало такую элегантную формулу, содержащую только корень из размера выборки, что я до сих пор не могу перестать удивляться.

В этой статье вы найдёте пошаговую инструкцию по тестированию открытого GraphQL API через Postman.

Статья постоена по принципу: сначала практика -> потом теория.

Материал будет полезен системным аналитикам, разработчикам и тестировщикам, которые хотят разобраться в структуре запросов и ответов, понять ключевые принципы работы с GraphQL, подходы к его проектированию, а также научиться интегрироваться с сервисами, предоставляющими GraphQL интерфейс для взаимодействия.

В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, визуализация и аугментация текстовых данных становятся важными инструментами для анализа и понимания информации. Эти методы позволяют не только представить данные в наглядной форме, но и улучшить их качество, что делает их более полезными для различных задач. Сегодня достаточно быстро генерировать большой объем расширенной, но лишенной лишнего и максимально близкой к исходному запросу в 1-5 предложений информацию.

По данной информации можно принимать определенные решения: что стоит использовать при показе продукта, стартапа, презентации. Что стоит написать, чтобы тот или иной контингент сотрудников лучше понял и усвоил предлагаемый материал с данными. Что стоит рассказать, а о чем можно промолчать. Автоматизация и даже роботизация работы с текстовыми данными и их визуализация позволяет сэкономить колоссальное количество времени на создание контента, а время уделить возможности выбирать из разных набросков, шаблонов, предложений. В будущем и сам выбор может быть автоматизирован системами принятия решений и нейросетями.

Привет, Хабр! Я не являюсь преподавателем английского языка, но, как и многие присутствующие, долгие годы хотел постигнуть его дебри. В школе я от всего сердца завидовал ребятам, которым он даётся налегке, без видимых трудностей. Я же зубрил, пытался понять, получал двойки… и люто ненавидел английский язык как школьный предмет. Мечтал владеть, но совсем не хотел учить. После школы и университета приступал к его изучению несколько раз, однако каждый мой всплеск быстро угасал.

Наконец случилось чудо. В одну из очередных попыток я нащупал способ, который позволил продолжать развиваться, делать успехи, осознавать их и разжигать мой огонь всё сильнее и сильнее. Сегодня мне сложно представить день, проведенный без английского языка. И мне не хочется говорить без “изучения”, поскольку не сказал бы, что я именно учу. Скорее — постепенно “прошиваюсь” английским, как это обычно происходит с новорожденным детьми, которые постепенно начинают говорить, слушая и наблюдая за своими родителями. В настоящее время мой словарный запас не такой большой: 9 — 12 тысяч слов (зависит от теста). Я свободно смотрю видео на Ютубе разнообразной тематики (видеоуроки, спорт, фитнес, музыка, путешествия, кулинария, обзоры и т.д.), читаю документацию, компьютерную и популярную литературу, публицистику.

Существуют сотни фреймворков, библиотек и платформ для разработки в формате no-code. Сегодня обсудим те из них, что имеют высокие рейтинги на GitHub, но могли пройти мимо вас незамеченными — Formily, Mitosis, FlowiseAI и ToolJet.

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

В это нелегкое время, так сложно найти работу, когда первокурсники МИРЭА уже пишут курсовые с микросервисами на 1к рпс, а выпускники каждый по системе на миллиарды пользователей. Видимо старому Java-коту ничего не остается, кроме как беседовать с вечностью и её сестрой бесконечностью. Если не они, то кто поможет коту найти работу?

Статью можно прочесть в формате pdf.

TL:DR

Цель данной статьи, в очередной раз, убедить тебя, читатель, что использование генеративных ИИ в реализации твоих идей уже наступившее настоящее(почти). И это один из простых примеров, показывающих, что не требуется сильных технических навыков, чтобы улучшить свою жизнь и это доступно каждому.

Я Илья Мезенцев, ML разработчик в Контуре. Расскажу о том, как мы в DS-команде создавали единую схему всех своих решений. Статья для DS-специалистов уровня senior/lead, которые отвечают за проекты целиком.

Предлагать теории сознания очень неблагодарное занятие, потому, что практически каждый считает себя специалистом в этом вопросе и имеет своё мнение. Ведь сознание это то с чем каждый имеет дело, каждый так или иначе его воспринимает непосредственно, а поэтому точно знает, что это такое. Эта тема всегда вызывает много критики и споров. Но, если разобраться, то даже слово «сознание» не имеет общепринятого определения. Словом «сознание» обозначают состояние бодрствования, говоря: «человек в сознании» или «человек без сознания», а иногда в это слово вкладывается нечто более глубокое то, что позволяет воспринимать окружающий мир и осознавать себя и свое положение в этом мире, процесс мышления и всего такого.

Получается много споров о том, что каждый воспринимает субъективно, и что объективно никак не измерить. Плюс существует много кандидатов на теорию сознания и их апологетов, зачастую эти теории весьма абстрактны и непонятны. Главное, что эти гипотезы о сознании обычно игнорируют главный критерий истинности теории сознания — связь субстрата мозга с сознанием. Теория сознания должна опираться на физическую основу работы живых клеток, сетей нейронов, конкретной активности нервной ткани. Все аспекты теории должны иметь, хотя бы теоретическую, возможность воспроизведения.

Описанная ниже теория, лишь пример того как должна выглядеть теория сознания с моей точки зрения, с позиции критериев которые были обозначены. Теорией сознания занимается множество выдающихся личностей, именитые академики и авторитетные философы, но так и не появилось достойного продукта их труда, который зацепил бы меня простотой и явной связью с мозгом.

Когда со мной сразу соглашаются, я чувствую, что я не прав
Оскар Уайльд

История

В авиации есть методика снижения человеческой ошибки: Управление ресурсами экипажа, или CRM — Crew resourse management. CRM стала развиваться после катастрофы на Тенерифе в 1977 году, когда столкнулись 2 боинга на взлетно-посадочной полосе — погибло более 500 человек. Пилоты проигнорировали сомнения бортинжинера в том, что взлетная полоса свободна, что и послужило одной из причин аварии.

А вы сталкиваетесь с постоянными изменениями требований со стороны заказчиков?

В корпоративной среде все чаще возникают ситуации, когда собранные требования не соответствуют реальным бизнес-потребностям. Заказчики и аналитики концентрируются на технических деталях, упуская из виду стратегические цели. Из-за этого приходится вносить изменения в проект на поздних этапах, что значительно увеличивает риски и затраты.

Авторская методика ЛЮСТРА помогает аналитику разработать бизнес-требования таким образом, чтобы минимизировать последующие изменения требований со стороны заказчиков в проекте по автоматизации бизнес-процессов. Ее цель — направить разговор со стейкхолдерами в сторону бизнеса, чтобы выявить легитимные и обоснованные потребности. Преимущество методики заключается в использовании мнемотехник, что делает ее легко запоминаемой и применимой в любом интервью с заказчиком.

Предложенная концепция проходится буквально по грани, предложив настолько разрушительные и философски глубокие идеи, насколько это вообще возможно для того, чтобы остаться в рамках научных исследований. Работа Майкла Левина в области клеточного интеллекта, биоэлектрической коммуникации и вариантах того, какой может быть модель интеллекта, основательно перетряхивает всё, что мы знали про мозг и сознание. 

Наши устройства летали в космос, с ними исследовали поведение бурундуков, и 4 раза мы попадали в книгу рекордов Гиннеса, как самые маленькие диктофоны в мире (37х15х7 мм). Диктофоны использовали для предотвращения терактов в Лондоне в 2006 г., после которых запретили провоз жидкостей в самолетах.

Но сегодня мы продаем на 3 млн ₽ в месяц, потеряли весь экспорт, вынуждены закрывать новые разработки, а я, как владелец производства в Зеленограде, зарабатываю меньше среднего айтишника-сеньора.

Информация – одно из самых неоднозначных и неопределённых понятий в науке и философии. Для гуманитария это любые сведения, которые можно запомнить и передать в устной или письменной форме. Для математика это абстрактная сущность, сохраняющаяся при вычислительном изоморфизме. Для физика-теоретика это набор квантовых чисел, характеризующих состояние элементарной частицы. Для программиста это цифровые данные, которые можно представить в двоичном коде и измерить в битах. Для философа-материалиста это отражение многообразия окружающего мира с помощью знаков и сигналов. Для философа-идеалиста это нематериальная, неизмеримая и нелокальная сущность, что-то связанное с духом или сознанием. Для эзотериков это некая метафизическая субстанция или информационное поле. Что же такое информация на самом деле? В данной лекции я покажу, что информация – физическая, объективная, измеряемая величина, в которой нет ничего субъективного и мистического. Заодно мы разберёмся, что такое энтропия по Шеннону, насколько избыточен естественный язык, в чём заключается принцип Ландауэра и обладает ли информация массой.