Каждый год мы обучаем под свои проекты и набираем в команду студентов. Хантим, конечно, не всех. «Мы на работу ходим, а нам деньги плотют» — это точно не к нам. За «звездами» тоже не охотимся. Ищем в первую очередь тех, кто хочет расти, развиваться, становиться «звездой», а мы можем им в этом помочь.

Одна из проблем нашего высшего образования в том, что в вузах учат много чему, и алгоритмам, и языкам программирования, и ООП, и даже паттернам проектирования. Но я еще ни разу не встречал, чтобы в вузах учили работать работу. Лабораторки не в счет. Спихнул – и забыл! Возможно, просто не везло.

В свое время, я сформулировал набор навыков, которыми, по моему мнению, должен владеть каждый профессиональный программист. Не только Мастер с большой буквы, но и студент, который претендует на то, чтобы за его работу ему платили деньги. И, если мы не смогли научить студента этим навыкам за три месяца его испытательного срока, то или мы взяли не того, или назначили никудышного наставника.

Итак, про семь навыков…

В жизни даже самого «махрового» IT-шника порой наступает момент, когда нужно не только вылезти из своей берлоги на улицу, но целиком перенести себя на новое место жительства. Обычный человек в таких случаях вооружается Интернетом и прочёсывает сайты недвижимости в поисках подходящих вариантов, которые отмечаются на карте, выписываются или распечатываются, а затем планомерно прозваниваются. Если наступает конец цикла, а задача ещё не выполнена — goto line 1… А на каком-то этапе человеку это надоедает и он идёт в агенство.

Вот и в моей жизни пришло время для переезда, но проведя несколько дней за такой рутинной деятельностью я вспомнил, что незря ношу бороду есть такой чудесный сервис, как Яндекс.Карты, и у них есть не менее чудесное API. Посидев одно утро и скомбинировав всё с простейшим граббером на PHP и XPath я получил такую вот красочную карту, где разными маркерами можно отмечать объекты (квартиры) по любому из критериев, или просто одним взглядом оценить, какие из них ближе к желаемому месту дислокации (в моём случае это было метро):

Авторский пересказ двух публикаций с демонстрационным фильмом.

Предлагается решение задачи улучшения видимости далеких предметов, наблюдаемых сквозь случайно-неоднородную атмосферу. Метод основан на обработке в реальном времени последовательных кадров, снятых цифровой видеокамерой с длиннофокусным объективом. В фильме показаны, как мне кажется, довольно эффектные результаты.

Большинство приложений провальны. Эта жестокая реальность приводит многих разочарованных разработчиков к заключению, часто подсознательному, что преуспевание в App Store — всё равно, что разбогатеть на «золотой лихорадке»: нужно быть чертовски удачливым.



Идея «удачи» — опасное успокоительное средство, облегчающее боль неудачи. А боль — это хорошая вещь. Она показывает, что что-то идёт не так. Если моё приложение потерпело крах, я хочу знать почему. Вместо того, чтобы обвинять мироздание, почему бы не посмотреть, что ребята из tap tap tap и Tapbots делают для того, чтобы снова и снова достигать успеха.

Несмотря на то, что безупречное следование этой формуле невозможно, работа в этом направлении резко увеличит ваши шансы на успех. Эти принципы выработаны для iOS, но многие из них могут быть применены и для других платформ.