На днях SpaceX заявила о намерении отправить двух туристов в полет вокруг Луны уже в конце следующего года. Насколько можно понять, в компании Илона Маска уже знают, кого будут отправлять, поскольку заявлено о том, что тренировки людей начнутся уже в этом году. Более того, туристы и финансируют всю (или почти всю) лунную программу (об этом ниже). Детальная информация о том, кто полетит будет опубликована уже после того, как все потенциальные участники проекта пройдут ряд тестов медицинского характера.

Без тяжелой ракеты-носителя такой полет будет невозможен, так что компания планирует использовать разрабатываемую ею сейчас ракету-носитель Falcon Heavy. Фактически, это три объединенных в единое целое ракеты Falcon. Что касается космического корабля, то им станет Dragon 2. Разработка ракеты-носителя финансируется SpaceX, а Dragon 2, в основном — агентством НАСА. Причем похоже на то, что руководство агентства не слишком радуется новостям о лунном проекте Маска.

Привет, Хабр!

В 2014 году мы совместно с несколькими министерствами и ведомствами дали старт мониторингу трудоустройства российских вузов, результаты которого были опубликованы в 2015 году на портале http://graduate.edu.ru/.

Мониторинг проводился среди выпускников 2013 года (у них было достаточно времени, чтобы найти работу). Сейчас идет работа над мониторингом выпускников 2014 года и мы решили рассказать вам о целях и результатах прошлогоднего проекта. Если вам интересно узнать, как размер зарплаты и успех трудоустройства зависит от вуза, специальности и региона, добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр! Прошлым летом мы опубликовали статью о результатах мониторинга трудоустройства выпускников вузов. Проект получил активную поддержку от вузов и всех заинтересованных сторон, благодаря чему за прошедший год был проведен ряд улучшений.

Во-первых, были собраны и обработаны данные о выпускниках вузов 2014 и 2015 годов. Данные за 2015 год были обработаны и опубликованы буквально несколько дней назад (возможно, кто-то из читателей заметил недавние публикации в СМИ на эту тему). Так что теперь можно анализировать результаты мониторинга сразу за три года, прослеживая динамику показателей. Но об этом мы расскажем подробнее в следующей статье.

Во-вторых, были собраны, обработаны и опубликованы на портале spo.graduate.edu.ru данные о выпускниках среднего профессионального образования 2013 и 2014 годов выпуска. Для тех, кто не очень разбирается в официальных терминах, – это выпускники «колледжей», «техникумов» и т.п. Вот о результатах этого мониторинга, а также об их сравнении с результатами мониторинга вузов мы и поговорим в данной статье.

Ссылаясь на статью: Маркетологи уже победили или почему я никогда не куплю себе топовый смартфон, хотелось бы сделать свой анализ рынка смартфонов 2007 и 2016 года. В своём анализе рынка автор статьи приходит к выводу что смартфоны за последние 10 лет подорожали на 20%. К этому он приходит просто подсчитав среднюю цену на топовые смартфоны в 2007 и 2016 годах, но при это он не учитывает очень важный параметр — Покупательская способность. Этот параметр сводит все его рассуждение на нет, и в итоге мы получаем совершенно иной результат.

Если выполнить вход на Spotify.me, то можно получить персонализированную сводку того, как Spotify понимает вас через музыку, которую вы слушаете на этом сайте Spotify. Это круто!

Я слушаю много музыки и люблю работать с данными, поэтому это вдохновило меня на попытку анализа моей коллекции музыки.

Мне было очень любопытно, существуют ли какие-то конкретные ингредиенты, из которых составлены хитовые песни. Что делает их крутыми? Почему нам нравятся хиты, и есть ли у них определённая «ДНК»?

Задача

Это привело меня к попытке ответить при помощи данных Spotify на два вопроса:

1. На что похож мой музыкальный плейлист?
2. Существуют ли конкретные атрибуты аудио, общие для всех хитовых композиций?

Инструменты

К счастью, есть очень простые инструменты, позволяющие подключиться к Spotify, получить данные, а затем визуализировать их.

Мы будем работать с языком программирования Python 3, библиотекой Python Spotipy, позволяющую подключаться к Spotify Web API, а визуализировать данные будем с помощью plot.ly и Seaborn.

Массив данных

В конце каждого кода Spotify компилирует плейлист из 100 самых часто воспроизводимых песен. Использованный мной массив данных уже выложен на Kaggle: Top Spotify Tracks of 2018. Список 100 самых популярных песен со Spotify кажется вполне разумным массивом данных для изучения хитов, не правда ли?

Многие разработчики приходят в разработку ПО, потому что хотят создавать игры. Не все могут стать профессиональными разработчиками игр, но любой может создавать собственные игры из интереса (а может быть, и с выгодой). В этом туториале, состоящем из пяти частей, я расскажу вам, как создавать двухмерные однопользовательские игры с помощью Python 3 и замечательного фреймворка PyGame.

(Остальные части туториала: вторая, третья, четвёртая, пятая.)

Мы создадим версию классической игры Breakout. Освоив этот туториал, вы будете чётко понимать, что необходимо для создания игры, познакомитесь с возможностями Pygame и напишете собственный пример игры.

Мы реализуем следующие функции и возможности:

• простые стандартные GameObject и TextObject
• простой стандартный Game object
• простая стандартная кнопка
• файл конфигурации
• обработка событий клавиатуры и мыши
• кирпичи, ракетка и мяч
• управление движением ракетки
• обработка коллизий мяча с объектами игры
• фоновое изображение
• звуковые эффекты
• расширяемая система спецэффектов

Не стоит ожидать, что игра будет очень красива графически. Я программист, а не художник, меня больше интересует эстетика кода. Созданный мной дизайн может неприятно удивить. С другой стороны, у вас будут почти неограниченные возможности по улучшению графики этой версии Breakout. Если вы отважитесь повторять за мной, посмотрите на скриншот:


Готовый исходный код выложен здесь.

Всем привет!

Мы продолжаем делится с вами интересными найденными вещами про питончик. Сегодня вот решили разобраться с 2D играми. Это, конечно, немного попроще, чем то, что проходят у нас на курсе «Разработчик Python», но не менее интересно это уж точно.

ПЕРЕВОД
Оригинал статьи — opensource.com/article/18/4/easy-2d-game-creation-python-and-arcade
Автор — Paul Vincent Craven

Поехали.

Python — выдающийся язык для начинающих изучать программирование. Он также идеально подходит тем, кто хочет “просто взять и сделать”, а не тратить кучу времени на шаблонный код. Arcade — библиотека Python для создания 2D игр, с низким порогом вхождения, но очень функциональная в опытных руках. В этом статье я объясню, как начать использовать Python и Arcade для программирования игр.

Я начал разрабатывать на Arcade после преподавания азов библиотеки PyGame студентам. Я очно преподавал PyGames в течение почти 10 лет, а также разработал ProgramArcadeGames.com для обучения онлайн. PyGames отличная, но в какой-то момент я понял, что устал тратить время на оправдание багов, которые никогда не фиксятся.

Меня беспокоило преподавание таких вещей, как событийный цикл, которым уже почти не пользовались. И был целый раздел, в котором я объяснял, почему y-координаты повернуты в противоположном направлении. PyGames обновлялась редко и базировалась на старой библиотеке SDL 1, а не чем-то более современном вроде OpenGL. На светлое будущее я не рассчитывал.

В моих мечтах была простая и мощная библиотека, которая бы использовала новые фичи Python 3, например, декораторы и тайп-хинтинг. Ей оказалась Arcade. Посмотрим, как начать ее использовать.

Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре!

В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного обучения и рассмотрим 2 простых подхода – деревья решений и метод ближайших соседей. Также обсудим, как с помощью кросс-валидации выбирать модель для конкретных данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу.

Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом использование энтропии помогает при создании классификаторов. После чего, в общих чертах сформулируем алгоритм построения дерева принятия решений и его особенности.

Я познакомился с Evernote лет пять назад, но первое время активно не использовал — у меня там были бессистемные блокноты для записи идей, документы, какие-то редкие фотографии, да и все. Задачи, которые я контролировал, хранил в Things, а контент — в Evernote. Примерно четыре года назад я начал формировать из контента личную базу знаний, раз в полгода её модифицируя. И вот уже как год я вношу только минорные изменения в структуру. Вот, что у меня получилось:

Как известно, лазер – это устройство способное к усилению света путем вынужденного излучения. И возможность построения этого устройства была сначала предсказана в теории, а лишь много лет спустя удалось построить первый образец. Напомню, что вынужденное излучение было объяснено с точки зрения квантовой теории Эйнштейном, а первое воплощение этого принципа в железе началось в 50х годах ХХ века независимо различными группами ученых, наиболее известными из которых стали Ч. Таунс, А. М. Прохоров и Н. Г. Басов. Тогда им удалось построить первый квантовый генератор – мазер, который генерировал излучение в области сантиметровых волн. Непокоренным на то время оставался оптический диапазон, и о том, как его удалось покорить я и постараюсь рассказать в этой статье.

1. Что такое IEMs?

Внутриканальные наушники (англ. In-Ear-Canalphone), еще именуемые как затычки, реже ухо-мониторы или (правильное) IEMs (в дальнейшем в статье будет именно это название, т.к. оно очень лаконичное и нравится автору) — это наушники, внешне очень похожие на вкладыши, но разработанные для максимальной звукоизоляции ушного канала слушателя. Ее (звукоизоляцию) еще называют, звуковая «герметизация», — она имеет две функции: блокировка лишних шумов и формирование звуковой площади (камеры) для достижения полноты звучания. Создает такую герметизацию насадка, надетая на сопло наушника и вложенная в переднюю часть ушного канала. Существуют также наушники, где насадка создана по слепкам ушей владельца, — они называются (у русскоговорящей аудитории) кастомами (англ. Custom molded earplugs), — подобные вещи служат для достижения максимального качества звука и комфорта от прослушивания.

Почему выбирают IEMs? Из-за высокой портативности, качественного звука и способности к блокировке лишних шумов. Некоторые модели уже давно используют аудио-инженеры; музыканты, выступая на сцене. Затычки (в России это название прижилось больше), являются разновидностью IEMs. Когда производители внутриканальных наушников начали клепать их для общего потребителя (поколение iPod), аббревиатура IEMs стала более популярна (не в России), заменив выражение «затычек».  Техническим языком правильно «затычки» называть — IEMs. Реже аббревиатура IEMs используется для обозначения внутриканальных наушников высокого качества.

Как выбрать наушники? Прежде всего нужно прикинуть бюджет, выбрать, какого размера и типа наушники вам нужны, а затем оценить качество звучания подходящих моделей. Наушников сейчас выпускается огромное количество, и подобрать подходящие лично вам очень непросто. Надеюсь, этот гид по моделям и типам наушников поможет сделать вам правильный выбор.

А вот и нет, не поможет! Выбирая наушники для себя, я однажды понял, что несмотря на огромное количество ресурсов – статей, обзоров, тестов, обсуждений на форумах – вроде бы старающихся мне помочь, я на самом деле страшно одинок. Если статья или пост написаны с максимально нейтральной позиции, то они полезны разве что для самообразования, но не для выбора. Все остальное – форумы, советы продавцов, даже искренне старающихся помочь, друзей и знакомых – зачастую «помогают» выбрать наушники, от которых страшно болит голова и никакого кайфа. А что делать-то?

Не имеет значения, новичок вы или профессионал, удобные инструменты программирования важны для любого человека, который хочет писать код продуктивно.



Я подготовил небольшую подборку полезных советов, хитростей и расширений для современного веб-разработчика.

Улучшаем внешний вид

1. Material Theme & Icons

Это прямо зверь в темах VS Code. Я думаю, что материальная тема наиболее близка к написанию ручкой на бумаге в редакторе (особенно при использовании неконтрастной темы). Ваш редактор выглядит практически гладко, переходя от встроенных инструментов к текстовому редактору.

Представьте себе эпическую тему в сочетании с эпическими иконами. Material Theme Icons — отличная альтернатива для замены значков VSCode по умолчанию. Большой каталог иконок плавно вписывается в тему, делая ее красивее. Это поможет легко найти файлы в проводнике.

За много лет использования Windows я привык к Диспетчеру задач. Оттуда я убил сотни приложений за плохое поведение. Там же смотрел, кто из них пожирает ресурсы. Пока я не начал работать с машинами, у которых сотни гигабайт памяти, а у приложений соответствующие запросы. В этой статье обсудим, почему Диспетчер задач плохо отслеживает память и что использовать взамен. Во-первых, о механизме выделения памяти в Windows.

tl;dr: Диспетчер задач скрывает информацию о подкачке (paged memory) и виртуальном пространстве процесса. Лучше используйте Process Explorer из комплекта Sysinternals.

Доброй глубокой ночи, незаметно для меня перешедшей в утро.

Пишу под влиянием того поста, тоже написанного под влиянием. Да, вторично и уже начинает надоедать, но удержаться просто не могу. Хочу описать свой личный, немного нетривиальный, вовсе не претендующий на способ и метод, но тем не менее — путь изучения английского языка. И некоторые соображения и выводы, которые я сделал уже сильно позже.



Для начала — немного интриги. Я, увы, я не проходил разных тоефл и йелтс, но чтение профессиональной литературы и восприятие на слух у меня не вызывает проблем. Как же я выучил английский язык сам до вполне сносного уровня? Дело в том, что я просто… никогда не изучал английский язык!

Итак, дорогие читатели, после семи месяцев просмотра сериалов на английском, я решила, наконец, написать обзор о лучших, на мой взгляд, сериалах для изучения английского языка.

Запрос “Алиса, что послушать о Python”, заданный Гуглу, скорее всего приведет вас в ступор, на статьи многолетней давности, которые не очень актуальны, либо на давно закрытые темы, которые просто нельзя (или некому) обновить.

Так и родилась идея сделать список тематических аудио-видео-кастов и постараться поддерживать его в актуальном виде. Хотя бы год. Если вы читаете это в 2020-м, тоже стучитесь в личку или пишите о своем подкасте в комментарии — добавим.

Как найти первых клиентов?

Это один из самых популярных вопросов, которые мне задают начинающие дизайнеры. И этот вопрос абсолютно логичен, ведь он заботил и меня, когда я только начинал свой профессиональный путь, живя в общежитии, без макбука, специального образования и практически ничего не понимая в дизайне.