Pull to refresh
1
0
Алексей @AleksQ

User

Send message

О работе в Германии

Reading time 12 min
Views 72K
В этой статье я расскажу о том как собственно работается в Германии, какие коллеги попадаются, какие комбинации проворачивают немецкие корпорации, для грамотного распиливания бабла. Комбинаций, которым многим нашим чиновникам стоило бы поучиться.

К сожалению я никогда не работал на маленьких фирмах, поэтому будем считать, что все это относится к большим компаниям. О себе могу сказать лишь то, что я работал уже на 6-ти различных AG и прошел в Германии абсолютно все стадии эволюции: полугодовая практика на Daimler, работа Werkstudent’ом(Студенческая работа программистом), Junior, Middle, Senior.

Также, когда закончится вода, я расскажу о реальных зарплатах, ожиданиях, а также затрону тему мусора, которое льется из многих статей и видео, о работе программистом в германии. Большинство из того что вы можете увидеть и найти на youtube о работе разработчиком в Германии это рассказы людей, которые или пару лет находятся здесь, или вообще здесь никогда не были, или просто находятся в каком-то сказочном неадеквате.

А начну я с коллег которые вам будут встречаться везде — легкие русофобы.
Читать дальше →
Total votes 99: ↑65 and ↓34 +31
Comments 459

Курс о Deep Learning на пальцах

Reading time 2 min
Views 172K
Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.


Читать дальше →
Total votes 117: ↑117 and ↓0 +117
Comments 31

Бешеные псы: Angular 2 vs React

Reading time 19 min
Views 25K
Встречайте, противостояние двух фреймворков: Angular и React в формате поединка на примере конкретного простого приложения. За Angular выступает Евгений Гусев (@bunopus), за React — Илья Таратухин (@ilfa). Чтобы сделать честные выводы, они сначала поменялись технологиями и попробовали развернуть базовый проект. Старт на React породил множество проблем, а вот с Angular дело обстояло гораздо проще, потому что это идеальное приложение для человека, который не особенно работал с фронтендом. Но, конечно, это было только начало, дальше пошел настоящий спор, все этапы которого под катом


Total votes 44: ↑40 and ↓4 +36
Comments 34

Как решить 90% задач NLP: пошаговое руководство по обработке естественного языка

Reading time 16 min
Views 109K
Неважно, кто вы — зарекомендовавшая себя компания, или же только собираетесь запустить свой первый сервис — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы проверить ваш продукт, усовершенствовать его и расширить его функциональность.

Обработкой естественного языка (NLP) называется активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных.

Как вам может помочь эта статья


За прошедший год команда Insight приняла участие в работе над несколькими сотнями проектов, объединив знания и опыт ведущих компаний в США. Результаты этой работы они обобщили в статье, перевод которой сейчас перед вами, и вывели подходы к решению наиболее распространенных прикладных задач машинного обучения.

Мы начнем с самого простого метода, который может сработать — и постепенно перейдем к более тонким подходам, таким как feature engineering, векторам слов и глубокому обучению.

После прочтения статьи, вы будете знать, как:

  • осуществлять сбор, подготовку, и инспектирование данных;
  • строить простые модели, и осуществлять при необходимости переход к глубокому обучению;
  • интерпретировать и понимать ваши модели, чтобы убедиться, что вы интерпретируете информацию, а не шум.

Пост написан в формате пошагового руководства; также его можно рассматривать в качестве обзора высокоэффективных стандартных подходов.
Total votes 38: ↑36 and ↓2 +34
Comments 11

Сравнение открытых OLAP-систем Big Data: ClickHouse, Druid и Pinot

Reading time 26 min
Views 38K
ClickHouse, Druid и Pinot — три открытых хранилища данных, которые позволяют выполнять аналитические запросы на больших объемах данных с интерактивными задержками. Эта статья — перевод подробного сравнения, выполненного Романом Левентовым.

Спойлер

ClickHouse Druid или Pinot
В организации есть эксперты по C++ В организации есть эксперты по Java
Малый кластер Большой кластер
Немного таблиц Много таблиц
Один набор данных Несколько несвязанных наборов данных
Таблицы и данные находятся в кластере перманентно Таблицы и наборы данных периодически появляются в кластере и удаляются из него
Размер таблиц (и интенсивность запросов к ним) остается стабильным во времени Таблицы значительно растут и сжимаются
Однородные запросы (их тип, размер, распределение по времени суток и т.д.) Разнородные запросы
В данных есть измерение, по которому они могут быть сегментированы, и почти не выполняется запросов, которые затрагивают данные, расположенные в нескольких сегментах Подобного измерения нет, и запросы часто затрагивают данные, расположенные во всем кластере
Облако не используется, кластер должен быть развернут на специфическую конфигурацию физических серверов Кластер развернут в облаке
Нет существующих кластеров Hadoop или Spark Кластеры Hadoop или Spark уже существуют и могут быть использованы
А под катом — подробный рассказ о том, как Роман к этому пришёл.
Читать дальше →
Total votes 45: ↑45 and ↓0 +45
Comments 5

Начинающему веб-мастеру: делаем одностраничник на Bootstrap 4 за полчаса

Reading time 15 min
Views 207K
Фреймворк Bootstrap — это свободный набор инструментов для создания интерфейсов сайтов и веб-приложений. Его возможности ориентированы исключительно на фронтенд-разработку. Bootstrap — проект весьма популярный, о чём, например, говорит то, что он занимает (по состоянию на начало марта 2018-го года) второе место по количеству звёзд на GitHub.


Если вы хотите освоить Bootstrap, в частности, его самую свежую, четвёртую версию, значит, этот материал подготовлен специально для вас. Здесь, на небольшом сквозном примере, который реально освоить за полчаса, будут продемонстрированы основы Bootstrap, разобравшись с которыми вы вполне сможете сделать что-то своё, использовав этот фреймворк.
Читать дальше →
Total votes 40: ↑31 and ↓9 +22
Comments 42

Почему в Петербурге так сложно построить карьеру VP of engineering

Reading time 7 min
Views 35K
Привет, Хабр! Меня зовут Святослав Кулаков, я VP of Engineering в Aurea Software. Вся моя жизнь прошла в Питере: я родился и вырос на улице Союза Печатников напротив Мариинского театра, учился во второй гимназии с углублённым изучением английского языка и физмата, поступил в Университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП). После учёбы я работал в нескольких софтверных компаниях в России и США, но в итоге всё вернулся в Санкт-Петербург и оставался тут даже когда это казалось верной дорогой к карьерному болоту.



На основании своего личного опыта я расскажу о том, почему многим IT-специалистам нереально найти в Санкт-Петербурге работу по своему уровню, как работает механизм перетягивания лучших специалистов — как минимум, в Москву, а то и сразу в США или другие страны. И о том, как мне всё-таки удалось найти в родном городе свою лучшую работу на данный момент. Но обо всём по порядку.

Из Санкт-Петербурга в Санкт-Петербург через Санкт-Петербург


Моя трудовая биография началась с позиции Java-разработчика в небольшой софтверной компании в 1999 году. За следующие 9 лет я продвинулся по карьерной лестнице до позиции Эккаунт Менеджера, где мне подчинялось более 100 человек. Кризис 2008 года сбил нас на взлёте, и моей следующей записью в трудовой стала должность Lead IT Process Manager в московском отделении Deutsche Bank. Полтора года спустя мне поступило заманчивое предложение из США: консультировать бизнес-клиентов компании Grid Dynamics в вопросах оптимизации процессов разработки.
Читать дальше →
Total votes 60: ↑53 and ↓7 +46
Comments 179

Выход из тупика тимлида: у Software Engineering Manager больше зарплаты, лучше перспективы — и мы их нанимаем пачками

Reading time 6 min
Views 36K
Классификация должностей в современных, особенно технологических компаниях сбивает с толку не только обилием сокращений и миксом терминов на двух языках, но и нюансами скрывающегося за ними содержания. Этому нигде не учат — понимание тонкостей, наполнения и специфики тех или иных должностей приходит с опытом и передаётся только с опытом. Со временем мы планируем систематизировать наши знания в этой области, но пока поговорим о насущном: в субботу в Москве состоится очередной Hiring Tournament. На турнир — точнее, сафари, — в котором сразу четыре софтверных компании DevFactory, Aurea, Ignite и Crossover вышли на охоту за головами редкого зверя Software Engineering Manager, пытаясь выманить его на годовой оклад в $100 000. Чем не повод поговорить о том, что это за создание и чем в корпоративных джунглях SEM отличается от должности-двойняшки — Team Lead.


Чем совершеннее в компании отлажены процессы — тем больше они напоминают конвейер вне зависимости от её профиля

Team Lead, особенно в небольших командах — это универсальный солдат, который и таски по команде раскидает, и сам за станок может встать, чтобы показать, как надо работать или закрыть собой дыру в ресурсах. В общем, тимлид он во всём тимлид — батя команды разработки.

Однако если в вашей компании имеются Software Engineering Manager, «семы» — то они тоже будут руководить командами разработчиков или инженеров, контролируя и обеспечивая работоспособность команды, и поддерживая рабочий контакт с «соседними» отделами разработки. Так в чём же разница с тимлидами? Мы попросили VP of Technical Product Management компании Aurea Software Максима Винникова помочь внести нам ясности в деталях.
Читать дальше →
Total votes 53: ↑42 and ↓11 +31
Comments 65

Применение моделей CatBoost внутри ClickHouse. Лекция Яндекса

Reading time 8 min
Views 14K
В каких ситуациях удобно применять предобученные модели машинного обучения внутри ClickHouse? Почему для такой задачи лучше всего подходит метод CatBoost? Не так давно мы провели встречу, посвящённую одновременному использованию этих двух опенсорс-технологий. На встрече выступил разработчик Николай Кочетов — его лекцией мы и решили с вами поделиться. Николай разбирает описанную задачу на примере алгоритма предсказания вероятности покупки.


— Сначала о том, как устроен ClickHouse. ClickHouse — это аналитическая распределенная СУБД. Она столбцовая и с открытым исходным кодом. Самое интересное слово здесь — «столбцовая». Что оно значит?
Total votes 26: ↑25 and ↓1 +24
Comments 6

Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost

Reading time 6 min
Views 102K
Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



CatBoost – это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN) и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы.

Total votes 216: ↑215 and ↓1 +214
Comments 128

«День знаний» для ИИ: опубликован ТОП30 самых впечатляющих проектов по машинному обучению за прошедший год (v.2018)

Reading time 7 min
Views 34K


Чтобы выбрать ТОП 30 (только 0,3%), за прошедший год команда Mybridge сравнила почти 8800 проектов по машинному обучению с открытым исходным кодом.

Это чрезвычайно конкурентный список, и он содержит лучшие библиотеки с открытым исходным кодом для машинного обучения, наборы данных и приложения, опубликованные в период с января по декабрь 2017 года. Чтобы дать вам представление о качестве проектов, отметим, что среднее число звезд Github — 3558.

Проекты с открытым исходным кодом могут быть полезны не только ученым. Вы можете добавить что-то удивительное поверх ваших существующих проектов. Ознакомьтесь с проектами, которые вы, возможно, пропустили в прошлом году.


Осторожно, под катом много картинок и gif.
Total votes 31: ↑31 and ↓0 +31
Comments 4

Сверточная сеть на python. Часть 1. Определение основных параметров модели

Reading time 8 min
Views 71K

Несмотря на то, что можно найти не одну статью, объясняющую принцип метода обратного распространения ошибки в сверточных сетях (раз, два, три и даже дающих “интуитивное” понимание — четыре), мне, тем не менее, никак не удавалось полностью понять эту тему. Кажется, что авторы недостаточно внимания уделяют обычным примерам либо же опускают какие-то хорошо понятные им, но не очевидные другим особенности, и весь материал по этой причине становится неподъемным. Мне хотелось разложить все по полочкам для самого себя и в итоге конспекты вылились в статью. Я постарался исключить все недостатки существующих объяснений и надеюсь, что эта статья ни у кого не вызовет вопросов или недопониманий. И, может, следующий новичок, который, также как и я, захочет во всем разобраться, потратит уже меньше времени.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑15 and ↓1 +14
Comments 10

Загоним мамонта в яму: как провести презентацию, чтобы вас услышали и запомнили

Reading time 10 min
Views 37K
Многие из нас бывали на айтишных конференциях. А если не бывали, то наверняка смотрели трансляции, записи или читали расшифровки докладов на Хабре. А вы знаете, какие доклады становятся хитами даже на самых-самых хардкорных мероприятиях? Внутренности сложных технологий? Нет. DevOps? Отнюдь. Чаще всего приз зрительских симпатий берут так называемые доклады-кейноуты — презентации людей, вовсе не обязательно связанных с IT. Дело не в красивой презентации и даже не в харизме докладчика, а в том, что эти ребята знают секрет SUCCES. Нет, мы не опечатались.

Источник: Duran
Total votes 69: ↑67 and ↓2 +65
Comments 15

Как рендерит кадр движок Unreal Engine

Reading time 23 min
Views 56K


Однажды я искал исходный код Unreal и, вдохновлённый отличным анализом того, как популярные игры рендерят кадр (перевод статьи на Хабре), я решил тоже сделать с ним что-то подобное, чтобы изучить, как движок рендерит кадр (с параметрами и настройками сцены по умолчанию).

Поскольку у нас есть доступ к исходному коду, мы можем изучить исходники рендерера, чтобы понять, что он делает, однако это довольно объёмная часть движка, а пути рендеринга сильно зависят от контекста, поэтому проще будет исследовать чистый низкоуровневный API (иногда заглядывая в код, чтобы заполнить пробелы).
Читать дальше →
Total votes 64: ↑62 and ↓2 +60
Comments 14

Шесть мифов о блокчейне и Биткойне, или Почему это не такая уж эффективная технология

Reading time 9 min
Views 206K
Автор статьи — Алексей Маланов, эксперт отдела развития антивирусных технологий «Лаборатории Касперского»

Неоднократно слышал мнение о том, что блокчейн — это очень круто, это прорыв, за ним будущее. Спешу вас разочаровать, если вы вдруг поверили в это.

Уточнение: в этом посте мы поговорим о том варианте реализации технологии блокчейн, который используется в криптовалюте Биткойн. Существуют другие применения и реализации блокчейна, в некоторых из них устранены какие-либо недостатки «блокчейна классического», но обычно они построены на одинаковых принципах.


Читать дальше →
Total votes 217: ↑190 and ↓27 +163
Comments 435

Как писать нормальные тексты на английском, не будучи носителем языка

Reading time 10 min
Views 87K
Ксения Каланова, выпускница нашего курса по копирайтингу и маркетолог в MERA, написала колонку для блога Нетологии о том, как заставить текст звучать «по-английски», даже когда до уровня Advanced еще далеко.

Вся моя жизнь связана с английским языком: школьные олимпиады, подготовка к вступительным экзаменам в вуз, пять лет на переводческом факультете, лето в США и путешествия по миру. В студенческие годы я работала письменным переводчиком, а сразу после выпуска — устным.

С тех пор как я устроилась маркетологом в международную IT-компанию, ко мне все чаще обращаются с просьбами написать или отредактировать англоязычные тексты IT-тематики.

Если бы не опыт работы переводчиком, меня такие просьбы поставили бы в ступор. Ведь мой текст увидят иностранцы — клиенты компании, руководители!



В этой статье я поделюсь секретами, как заставить текст звучать «по-английски», если вы не носитель языка. Для этого расскажу о 5 основных ошибках, которые мешают написать нормальный англоязычный текст.
Читать дальше →
Total votes 115: ↑107 and ↓8 +99
Comments 63

Где лучше всего жить и работать разработчику

Reading time 7 min
Views 71K
Алёна Лазарева, редактор-фрилансер, перевела для блога Нетологии статью Benjamin Martin о городах, в которых разработчиков ждут лучшие зарплаты.



Где лучше всего искать работу разработчику? В Нью-Йорке? Сан-Франциско?

Если судить по уровню заработной платы, Кремниевая долина явный победитель — среднегодовой доход для разработчика там составляет 110 554 $, согласно данным Glassdoor. Но стоимость аренды в области залива Сан-Франциско настолько высока, что не все разработчики могут позволить себе снимать там жильё.
Читать дальше →
Total votes 43: ↑38 and ↓5 +33
Comments 170

Play with Docker — онлайн-сервис для практического знакомства с Docker

Reading time 4 min
Views 66K


В конце прошлого года два капитана Docker представили свою разработку под названием Play with Docker (PWD) — «игровую площадку для Docker». Пользователям предлагается бесплатно поработать со сборкой и запуском Docker-контейнеров прямо в веб-браузере, а также выполнить лабораторные работы для знакомства с Docker с нуля и совершенствования своих навыков.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑39 and ↓0 +39
Comments 6

JetBrains MPS для интересующихся #2

Reading time 5 min
Views 4.9K

Йо-хо-хо!


В прошлом посте мы остановились на том, что мы умеем добавлять массив входных погодных данных, а точнее данные "Время + температура", слегка попробовали использовать Behavior и разобрались с концептами.


Пришло время делать что-то полезное, ведь пока все, что мы реализовали, можно было реализовать на любом другом языке, за исключением прикольного синтаксиса.


Первым делом, введем ограничения на время. Сейчас мы ограничим его, чтобы часы были в пределе 0-24, а минуты 0-60, иначе будет выдаваться ошибка компиляции.


Constraints


Constraints это аспект языка, который отвечает за валидность реализации концепта. В нашем случае нам нужно ограничить property hours и minutes, поэтому мы создаем Constraints аспект концепта Time.


image


Здесь мы видим 3 пункта, которые отвечают за структуру AST.


  • can be child: получаем на вход данные об узле, родительском узле, дочернем и все, что только можно и решаем, может ли реализация концепта в данном контексте быть дочерней или нет
  • can be parent: то же самое, что и с child, только проверка на возможность быть родительским узлом
  • can be ancestor: все то же самое, что с parent, но более вложенно: в данном случае мы можем идти как угодно выше по AST, дословно — может ли узел быть предком
Читать дальше →
Total votes 14: ↑14 and ↓0 +14
Comments 0

Точное вычисление средних и ковариаций методом Уэлфорда

Reading time 7 min
Views 22K

Метод Уэлфорда — простой и эффективный способ для вычисления средних, дисперсий, ковариаций и других статистик. Этот метод обладает целым рядом прекрасных свойств:


  • достигает отличных показателей по точности решений;
  • его чрезвычайно просто запомнить и реализовать;
  • это однопроходный онлайн-алгоритм, что крайне полезно в некоторых ситуациях.

Оригинальная статья Уэлфорда была опубликована в 1962 году. Тем не менее, нельзя сказать, что алгоритм сколь-нибудь широко известен в настоящее время. А уж найти математическое доказательство его корректности или экспериментальные сравнения с другими методами и вовсе нетривиально.


Настоящая статья пытается заполнить эти пробелы.


Читать дальше →
Total votes 53: ↑53 and ↓0 +53
Comments 9

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity