Многие уже давно или активно используют или смотрят в сторону модели хранения и публикации документации как кода, это значит применять к документации все те же правила, инструменты и процедуры, что и к программному коду, например, хранить в репозитории, прогонять тесты, собирать и релизить в CI/CD. Этот подход позволяет поддерживать документацию актуальной к коду, версионировать и отслеживать изменения, используя привычные инструменты разработки.

Однако в то же время во многих компаниях годами существуют также и вики-системы, в которых к документации получают доступ другие команды и сотрудники, например, менеджеры проектов. Что если вам захотелось привести хранение и публикацию к единому виду, то есть наряду с HTML публиковать доки и в Confluence? В этой статье я дам обзор решений задачи публикации документов из репозитория в Confluence.

Пролог

По сети сейчас гуляет видео — как автопилот Теслы видит дорогу.

У меня давно чесались руки транслировать видео, обогащенное детектором, да и в реальном времени.



Проблема в том, что транслировать видео я хочу с Raspberry, а производительность нейросетевого детектора на ней оставляет желать лучшего.

Ненавистники Python всегда говорят, что одной из причин того, что они не хотят использовать этот язык, является то, что Python — это медленно. Но то, что некая программа, независимо от используемого языка программирования, может считаться быстрой или медленной, очень сильно зависит от разработчика, который её написал, от его знаний и от умения создавать оптимизированный и высокопроизводительный код.



Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, предлагает доказать то, что те, кто называет Python медленным, неправы. Он хочет рассказать о том, как улучшить производительность Python-программ и сделать их по-настоящему быстрыми.

С точки зрения проект-менеджера и с точки зрения управления людьми, люди в депрессии — идеальные работники.

Привет, Хабр.

Недавно посмотрела выступление одного scrum-мастера и stand up комика по совместительству. Выступление оказалось эмоциональное, с большим количеством непечатных слов и долей здравого смысла.

В каждой шутке только доля шутки, но все же прошу не относиться к этому материалу слишком серьезно. Предлагаю для ознакомления свое изложение в «очищенном» формате. Увидеть полное выступление Ильи Якямсева «Эффективность не работает» на конференция FrontDays 2018 можно по ссылке.

Эффективность не работает

Этот доклад скорее жизнеутверждающий, позитивный, и он про жизнь, не про программирование. Хотя много будет про программирование, но косвенно. 

Я работаю менеджером проекта. Начинал я в Тольятти, в 96 году, на должности «эй, пацан, принеси пиво». С 99 года я начал программировать front, тогда это называлось «верстак». Потом я открыл контору, закрыл ее, многое произошло, и сейчас я менеджер проектов.

Мой доклад называется «Эффективность не работает». И я объясню почему.

Жизнь после 30

Дело в том, что мне сорокет в этом году. Я работаю в основном с людьми помоложе себя, и они у меня часто спрашивают: «Илья, как она жизнь в IT после 30? Ну, то есть, что с ней происходит?». Я отшучиваюсь: как говорится, баб поменьше, детей побольше. 



Но я всерьез задался этим вопросом, подумал, что случилось со всеми людьми, с которыми я начинал, с которыми продолжаю. Всем моим друзьям около 40, все по-разному живут. Какое у нас общее свойство? О чем стоит рассказать людям? На что им ориентироваться в процессе работы? Каким образом это будет у них? И я вывел то общее, о котором хочу сегодня рассказать.

Предыдущая статья на эту тему вызвала к жизни бурное обсуждение в количестве более четырехсот комментариев, среди которых, как водится, не было ни одного умного (шутка). В принципе, это и неудивительно. Такая же ситуация обстоит, например, с лингвистикой. Как говаривал гениальный и увы, уже покойный академик Андрей Зализняк, поскольку каждый человек свой язык знает, а лингвистика она про язык, то почему бы ему и не разбираться в ней, так сказать, априори. И как мы знаем, также уже почивший сатирик Михаил Задорнов со своими изысканиями в области русского языка не даст соврать:

«А слово «Богатырь» образовано из двух слов – «бог» и «тырить».

С самосознанием, сознанием, самоосознанием, самостью, внутренним «я», личностью — дело обстоит примерно также. Поскольку это всё есть внутри головы почти у каждого из нас, то почему бы нам не родить ещё парочку-тройку умных мыслей и предположений по этому поводу, коль скоро философы спорят на эту тему уже две тысячи лет, а учёные и психологи лет двести и всё никак не могут докопаться до истины. Ещё правда, есть нейробиологи-томограферы, которые всё делают через томограф, но это каста относительно молодая и в основном они смотрят «где» и «что» в голове происходит, не объясняя «как». У них на это, правда, есть свои резоны, к которым мы ещё вернемся.

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!

Соединим клеточные автоматы с генетическим алгоритмом и посмотрим, что из этого получится.

В статье присутствуют Gif (трафик!) и контрастные картинки. У эпилептиков может случиться эпилептический припадок.

Я тимлид в небольшой команде разработчиков. Зимой 2018 года один из наших сильных разработчиков ушел в декрет. И я столкнулась с проблемой подбора персонала. Ранее опыта в проведении собеседований и поиске подходящего кандидата у меня не было. Все знания, которые меня были на тот момент были получены на конференциях, митапах, из обсуждений с коллегами либо обучающих курсов, которые были ориентированы в основном на развитие персонала.

Как и в любой компании у нас есть отдел HR, которые занимаются поиском кандидатов. Но к сожалению, в первые месяцы поиска нам так и не дали ни одного кандидата для очной встречи. В этот момент ко мне попала книга «Решите вашу проблему номер 1. Кто» Джефф Смарт, Ридли Стрит. Как говорится, поначитавшись умных книжек, я начала писать всем своим знакомым с вопросом: «есть у тебя знакомый, которого ты бы мог порекомендовать к нам в команду». Скажу сразу, мне было немного страшновато / не комфортно, когда я отправляла первые сообщения. Но получив, адекватные ответы и даже несколько рекомендаций, поняла, что это действенный способ и очень хороший инструмент.

«Проще, чем кажется» — бизнес-роман о том, на что еще способны программисты.

В переговорной было пусто и очень свежо – окно было нараспашку, и холодный воздух зимнего утра свободно гулял по комнате. Сергей пришел за пятнадцать минут до назначенного времени – боялся выглядеть невежливым, или чересчур самоуверенным. Все-таки, первое большое совещание в качестве руководителя проекта.

Минут через пять начали подтягиваться остальные участники. Первым пришел Самохвалов, начальник склада. Сергей встал, поздоровался, но вот беда – никак не мог вспомнить, как зовут этого серьезного дядьку. Кажется, он бывший военный – то ли кто-то рассказывал, то ли выправка и осанка говорили сами за себя.

Представьте, что у вас есть абзац текста. Можно ли понять, какую эмоцию несет этот текст: радость, грусть, гнев? Можно. Упростим себе задачу и будем классифицировать эмоцию как позитивную или как негативную, без уточнений. Есть много способов решать такую задачу, и один из них — свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks). CNN изначально были разработаны для обработки изображений, однако они успешно справляются с решением задач в сфере автоматической обработки текстов. Я познакомлю вас с бинарным анализом тональности русскоязычных текстов с помощью свёрточной нейронной сети, для которой векторные представления слов были сформированы на основе обученной Word2Vec модели.

Статья носит обзорный характер, я сделал акцент на практическую составляющую. И сразу хочу предупредить, что принимаемые на каждом этапе решения могут быть неоптимальными. Перед прочтением рекомендую ознакомиться с вводной статьей по использованию CNN в задачах обработки естественных языков, а также прочитать материал про методы векторного представление слов.

Всем привет!

Одним из основных инструментов на нашем курсе «Разработчик BigData» является Jupyter. Глянем, что его разработчики приготовили в новой итерации и что уже доступно в бета-версии.

Поехали.

Вкратце: JupyterLab готов к ежедневному использованию (установка, документация, экскурс через Binder)

JupyterLab — это интерактивная среда разработки для работы с блокнотами, кодом и данными.

Часть 1. «Очевидные» советы

Большинство рекомендаций для желающих учиться лучше выглядит довольно банально: помимо посещения лекций и выполнения домашних заданий важно правильно питаться, вести здоровый образ жизни, высыпаться, и следить за режимом дня.

Все это, безусловно, хорошо, но чем конкретно эти прописные истины могут помочь студенту? Как организовать режим дня так, чтобы больше успевать и лучше запоминать материал? Есть ли реальная связь между чувством жажды и когнитивными способностями? Правда ли, что спорт помогает в учебе (и речь не только о дополнительных баллах к ЕГЭ за значок ГТО)?

Попробуем разобраться со всем ниже.

В первой части нашего обзора полезных лайфхаков для учащихся мы говорили о том, какие научные исследования стоят за очевидными советами — «пить больше воды», «заниматься спортом», «планировать распорядок дня». В этой части рассмотрим менее очевидные «хаки», а также направления, которые считаются на сегодняшний день одними из наиболее перспективных в обучении. Попробуем разобраться в том, чем могут быть полезны «каракули на полях тетради», и в каких случаях размышления об экзамене помогают лучше его сдать.

Одна из наиболее приятных для меня концепций Go — это возможность композиции интерфейсов. В этой статье мы разберем небольшой пример использования такой возможности языка. Для этого представим гипотетический сценарий, в котором две структуры обрабатывают пользовательские данные и выполняют http-запросы.

В Playrix приходит много новых сотрудников и большинство из них не работали с Git. Особенно это касается гейм-дизайнеров и художников. Хотя и для программистов это не редкость – опыт работы с другими системами контроля версий не слишком помогает. Например, часто встречается опыт работы с SVN. Но Git заметно отличается по идеологии. Заучить, какие кнопки нажимать, в большинстве случаев не сложно, но шаг в сторону – и уже трудно понять, что происходит.



Поэтому мы решили написать ознакомительный материал. Мы поговорим о системе контроля версий и логике её работы, с самых азов. С Git можно работать с помощью  разных клиентов, потому в статье не пойдет речь об интерфейсе пользователя. Это может показаться непривычным, но это сделано намеренно. Вместо этого мы сфокусируемся на рабочем каталоге, коммитах, ветках, командах pull, push и прочих. Когда вы разберетесь в этих понятиях, вам останется выбрать один из Git-клиентов и освоить его интерфейс.

Привет, хабрчане! Какой бы заезженной не была тема создания телеграм бота на python3, я не нашёл инструкций, где показан путь от первой строчки кода до деплоинга бота (по крайней мере все методы, что я видел, немного устарели). В этой статье я хочу показать процесс создания бота от написания BotFather-у до деплоинга бота на Heroku.

Статья получилась длинной, советую пробежаться глазами по содержанию и кликнуть по интересующему вас пункту.

P.S. Пишите если нужна статья по созданию более сложного бота, т.е. с вебхуками, БД с настройками юзеров и т.д.


Для начала стоит определиться, что же будет делать наш бот. Я решил написать банального простого бота, кторый будет парсить и выдавать нам заголовки с Хабра.
И так, начнём же.

Как выглядит трек обучения программированию на Python с нуля? С чего стоит начать? На чем сделать акцент? Как не потерять интерес?

Полгода я искал ответы на эти вопросы, тщательно исследуя предметную область. Я обнаружил много полезных советов. Особенно в заметке Василия Большакова и на Хекслете. Но мне не хватало структуры. Знания нарастали со всех сторон и превращались в кучу. Чтобы структурировать процесс обучения и оценить его масштаб, я собрал план.