Статья подготовлена с коллегами, занимающимися установкой систем усиления сотовой связи https://t.me/usileniesvyazi.

Статья о вариантах усиления сигнала сотовой связи на различных объектах: дача, офис, склад..., так же краткий обзор популярных предложений на рынке.

Существует два основных варианта усиления сотовой связи:

1. С помощью антенны, модема и роутера.
2. С помощью активного усилителя (репитера).

Первый вариант для усиления интернета 3G/4G/5G, не усиливает голосовую связь в обычном для нас формате (но можно пользоваться звонками через мессенджеры: WhatsApp, Viber, Skype, Telegram).

Второй вариант универсальный – усиливает интернет и голосовую связь, но имеет ряд ограничений (о ограничениях ниже).

Мы собрали могучую команду на железную триатлонную эстафету IronStar 226, которая пройдет в Сочи 22 сентября 2018 года, и призываем ИТ-шников присоединится! Лучше всего — это собрать команду и зарубиться с нами… ну или в крайнем случае предлагаем просто поболеть с пивком за (пока) единственную ИТ-команду

Эстафета включает в себя три дисциплины (проходимые в указанной ниже последовательности):

1. 3,8 км – плавание на открытой воде (плыву я);
2. 180 км – велосипед по живописной трассе Адлер - Красная Поляна (поедет Дмитрий Сидельников);
3. 42,2 км – бег (побежит Антон Старшов).

До старта еще два месяца. С дивана, конечно, команду не соберешь, но во многих ИТ-компаниях наверняка есть спортивные сотрудники, которые могут преодолеть указанные дистанции. Так что присоединяйтесь!

Зарегистрироваться можно тут. Стоимость – 20 000 руб за команду.

Надпись на плакате у милой девушки: "Железные люди – сексуальные". "Железные люди" – это те, кто преодолевают классическую дистанцию триатлона, пусть даже в эстафете ;-)

Я побывал на многих плохих собеседованиях, и в качестве кандидата и в качестве ведущего, и в качестве наблюдателя. В результате сформулировался крайне субъективный набор заметок о том, как стоит и как не стоит проводить собеседование разработчиков.

Собеседование — это экзамен

Ведущий — строгий учитель, а кандидат — студент. Классический сеттинг. Обычно проходит так. Спросили откуда ты, что ты, и потом пошло техническое собеседование.

Начинается с простых вопросов на раскачку, примерно таких:

Я много лет работал Data Engineer'ом и Data Scientist'ом, решал сложные бизнес-кейсы, строил большие системы, выводил это все в продакшен. В начале 2017го я бросил пить, курить и работать в офисе и ушел фрилансить, экспериментировать с альтернативными формами занятости. Довольно много времени я провел на Upwork. Судя по многочисленным комментариям, уважаемая аудитория не до конца представляет себе, что это такое. Вещаю.

Upwork это крупнейшая в мире биржа фриланса. Дата сатанисты и дата инженеры мало кому в этом мире нужны (по сравнению с переводчиками, веб-мастерами и переписывателями текстов), так что задач для нас относительно мало, так что они тяготеют к крупнейшей бирже в мире. Других фриланс-бирж с постоянным потоком задач для дата саентистов в мире нет — ни Guru, ни Toptal, ни отечественный fl.ru спросом похвастаться не могут. Что важно — для специалистов более массовых специальностей опыт фриланса может сильно отличаться.

Дано: заказчик за рубежом, желающий работать с Вами и платить вам евро или доллары.
Найти: оптимальный способ организовать работу с ним, чтобы платить налоги и спать спокойно.

Сразу скажу, что получение денег на пластиковую карту без уплаты налогов может вылиться в серьезные проблемы (про ответственность написано в конце топика). Объяснения, что деньги «от бабушки внучку на мороженное» при суммах больше 10К$ в год уже не прокатывают, особенно если в реквизитах «бабушки» будет стоять что-то вроде «GMBH Star Development» Вероятность того, что возьмут за задницу достаточно высокая и поэтому лучше не рисковать и делать все по Закону, тем более, что ничего сложного в этом нет

Сегментация строки на символы является одним из важнейших этапов в процессе оптического распознавания символов (OCR), в частности, при оптическом распознавании изображений документов. Сегментацией строки называется декомпозиция изображения, содержащего последовательность символов, на фрагменты, содержащие отдельные символы.

Важность сегментации обусловлена тем обстоятельством, что в основе большинства современных систем оптического распознавания текста лежат классификаторы (в том числе — нейросетевые) отдельных символов, а не слов или фрагментов текста. В таких системах ошибки неправильного проставления разрезов между символами как правило являются причиной львиной доли ошибок конечного распознавания.

Поиск границ символов усложняется из-за артефактов печати и оцифровки (сканирования) документа, приводящим к “рассыпанию” и “склеиванию” символов. В случае использования стационарных или мобильных малоразмерных видеокамер спектр артефактов оцифровки существенно пополняется: возможны дефокусировка и смазывание, проективные искажения, деформирование и изгибы документа. При съемке камерой в естественных сценах на изображениях часто возникают паразитные перепады яркости (тени, отражения), а также цветовые искажения и цифровой шум в результате низкой освещенности. На рисунке ниже показаны примеры сложных случаев при сегментации полей паспорта РФ.





В этой статье мы расскажем о методе сегментации символов текстовых строк документов, разработанном нами в Smart Engines, основанный на обучении сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Основным рассматриваемым в работе документом является паспорт РФ.

После моего комментария, периодически получаю однотипные вопросы о получении валютных платежей из-за рубежа.

Наконец-то решил оформить всё это в пост, чтобы не писать каждый раз одно и то же. Сразу скажу, что ничего сложного тут нет – я сам разобрался в этом и оформил ИП примерно за пару недель, раньше ничего об этом не зная.

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Сегодня мы публикуем восьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
3. Морфологическая обработка изображений;
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов;
7. Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.

Сегодня мы публикуем пятую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба. Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео».
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений.
3. Морфологическая обработка изображений.
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки.

Под катом вы найдете план этой лекции, слайды и подробную расшифровку.

Изучавшие или изучающие английский язык знают, каким страшным может казаться множество английских временных форм глаголов.
Всего в английском 12 временных форм. А в русском-то, на первый взгляд, всего 3, и как их связать с английскими, для новичка может быть совершенно не понятно.

Автор оригинальной статьи Ali Mese добавил ещё 100 новых бесплатных сервисов. Все 400 потрясающих сервисов доступны здесь. И еще подборку +500 инструментов от 10 марта 2017 г. смотрите здесь.

A. Бесплатные Веб-Сайты + Логотипы + Хостинг + Выставление Счета

• HTML5 UP: Адаптивные шаблоны HTML5 и CSS3.
• Bootswatch: Бесплатные темы для Bootstrap.
• Templated: Коллекция 845 бесплатных шаблонов CSS и HTML5.
• Wordpress.org | Wordpress.com: Бесплатное создание веб-сайта.
• Strikingly.com Domain: Конструктор веб-сайтов.
• Logaster: Онлайн генератор логотипов и элементов фирменного стиля (new).
• Withoomph: Мгновенное создание логотипов (англ.).
• Hipster Logo Generator: Генератор хипстерских логотипов.
• Squarespace Free Logo: Можно скачать бесплатную версию в маленьком разрешении.
• Invoice to me: Бесплатный генератор счета.
• Free Invoice Generator: Альтернативный бесплатный генератор счета.
• Slimvoice: Невероятно простой счет.

Персональные рекомендации позволяют познакомить пользователя с объектами, о которых он, возможно, никогда не знал (и не узнал бы), но которые могут ему понравиться с учетом его интересов, предпочтений и поведенческих свойств. Однако, часто пользователь ищет не новый объект, а, к примеру, объект A похожий на объект B («Форсаж 2» похож на «Форсаж»), или объект A, который приобретается/потребляется с объектом B (сыр с вином, пиво с детским питанием, гречка с тушенкой и т.д.). Построить такие рекомендации позволяют неперсонализированные рекомендательные системы (НРС).


Рекомендовать похожие/сопутствующие объекты можно, ориентируясь на знания об объектах (свойства, теги, параметры) или на знания о действиях, связанных с объектами (покупки, просмотры, клики). Преимуществом первого способа является то, что он позволяет достаточно точно определить похожие по свойствам объекты («Форсаж 2» и «Форсаж» — похожие актеры, похожий жанр, похожие теги, ...). Однако данный способ не сможет порекомендовать сопутствующие объекты: сыр и вино. Еще одним недостатком этого способа является тот факт, что для разметки всех объектов, доступных на сервисе, требуется не мало усилий.

В то же время почти каждый сервис логирует информацию о том, какой пользователь просмотрел/купил/кликнул какой объект. Данной информации достаточно для построения НРС, которая позволит рекомендовать как похожие, так и сопутствующие объекты.

Под катом описан метод ассоциаций, позволяющий построить неперсонализированные рекомендации, основываясь лишь на данных о действиях над объектами. Там же код на Python, позволяющий применить метод для большого объема данных.

Доброго времени суток!

Совсем недавно мой коллега познакомил меня с замечательным инструментом автоматизации ручного труда под названием Ansbile. После чего моментально родилась идея написать что-то своё, что упрощает тот самый ручной труд. Что чаще всего приходится делать руками? Правильно, деплоиться.

В этой статье я расскажу о том, как с использованием ansible раскатать django-проект на чистом удаленном сервере ubuntu 14.04, создав при этом для проекта отдельного пользователя.

Теория памяти человека, зачатки ИИ

Наверняка всем Вам очень хорошо известны такие моменты, когда нужно что-то вспомнить, но извлечь информацию из мозга становится большим пазлом.

Почему же такое происходит. Для начала немного теории работы нейрона, можно почитать тут или тут

Предположим, а может так оно и есть, все нейроны объединены в одни очень большой граф со сложной структурой. Данная структура сложна и не может работать хаотично, т.е. передаваемые импульсы передаются строго в определённом порядке, поэтому тут есть 2 варианта:

1. Ребра графа имеют только положительные веса
2. Ребра графа могут иметь, как положительные так и отрицательные веса

Рассматривая второй случай в реальной работе памяти человека, можно предположить, что такая ситуация возникает при провалах памяти человека, т.е. к нейрону содержащему ту информацию которая нам необходимо либо поступает недостаточно сигналов, для накопления и дальнейшей передачи, либо этих сигналов вообще нет. В случае с графами это можно представить, как узел у которого мало путей, либо они отрицательны, либо их вообще нет (рис 1).


Что же касается первого случая, когда все ребра имеют положительные веса, т.е. головной мозг человека не поврежден. Тогда почему же человек не может вспомнить моменты из своего детства? Ответ прост: “Любое тело стремится к покою”, так же и наша с вами нейронная сеть старается оптимизировать свою работу. (Владельцам навигаторов должно быть знакомо, что прокладка маршрута, как раз таки строится на принципах работы графа, нахождения кратчайшего пути и т.д.). Мозг человека более изощренная система и его оптимизация заключается в разрыве связей с малыми весами, и построении новых связей с более высокими. (рис. 2). Таким образом объяснятся многочисленные разрывы и новые соединения нейронов. Чем больше узел имеет связей, тем легче вспомнить необходимую информацию.

Есть один курс, который я бы добавил в программу обучения по всякой инженерной специальности, и он не о компиляторах или сложности алгоритмов. Это “Введение в реальность индустрии”, ибо об этом не говорят и это приводит к никому не нужным обломам. Эта статья претендует стать README.txt для молодого инженера в деле построения карьеры. Ее цель — сделать вас счастливее, заполнив пробелы в образовании относительно того, как работает реальный мир. Я не призываю следовать написанному как подробному руководству, но я надеюсь, что эта информация окажется для вас более ценной, чем то ничто, что вам рассказали об этом в университете.

Судя по отзывам на мою предыдущую статью о процессе прохождения интервью, многие хаброколлеги интересуются, как лучше подготовиться к поиску работы на западе. Хочу поделиться моим опытом и дать ссылки, которые будут полезны тем, кто думает о переезде или просто хочет узнать, как это работает в другом мире. Статья ориентирована на среднестатистического разработчика ПО, так что если у вас блестящие навыки разговорного языка и превосходные знания нужных технологий и языков программирования, то многие советы можно пропустить.

Итак, вы задумались о поиске новой работы.

Вот уже полтора года я зарабатываю фрилансом на бирже oDesk. За это время у меня накопилось много материалов по данной теме. В данном топике я собрал все в одну статью и адаптировал для аудитории хабра.

В этой статье даются ответы на нижеследующие вопросы, основываясь на личном опыте и опыте коллег.

1. Почему стоит начать работать «в белую»
2. Почему на начальном этапе ИП лучше ООО
3. Что делать, если партнёров несколько

Если вы – начинающий или уже опытный фрилансер и подумываете о работе «в белую», но ещё точно не определились с вопросами «Стоит ли оно того?» и «ИП или ООО?», вэлком

Год назад мы отказались от всех публичных счетчиков в пользу закрытых сервисов и собственной инфраструктуры обработки данных. Собирая на Олимпиаде по 10 млн. хитов в сутки, мы нащупали предел доброты Google Analytics, за которым бесплатное обслуживание уже не возможно. Но теперь у нас есть свой лунапарк со сверткой и графиками, поэтому мы можем легко снизить интенсивность использования GA, сохранив за ним только аудиторские функции. О том, как мы собираем данные и как используем их в своей работе – в простыне с веселыми картинками внутри.