Почему именно больница?

А почему бы и нет? Это хороший пример. Проект везде проект: плюс-минус те же стадии, та же схема управления, документооборот, работа с рисками, контроль качества и так далее. Везде есть требования и к оборудованию, и к помещениям, и к ПО. Вы спросите, какие могут быть требования к помещениям в Информационной Системе? Очень просто: расположение рабочих мест операторов, сервера — и тем и другим потребуется кондиционер. Вот уже и требования к помещениям. И вряд ли нынче кто-то сомневается, нужно ли больнице ПО. Если вы хотите идти в ногу со временем, перед вами встанет задача создать автоматизированное лечебное учреждение с электронными медицинскими картами, где врачи делают осмотр с планшетами, а, например, санитарки отмечают вымытый туалет не на листике, а в телефоне. Требований к ПО в данном случае будет предостаточно. А как только потребуется ПО, появится необходимость установить сервера, куда-то посадить админа и операторов. Все взаимосвязано.

Мы выбрали строительный проект, потому что на нем проще всего продемонстрировать, как спроектировать ИС. Информационная система скрыта где-то внутри, мы ее не видим, а стены — вот они перед нами: кривые и косые, с тупиковыми коридорами, потому что проект был сделан на коленке, да еще и заказчик свои требования менял сто раз по ходу пьесы.

Программный код внутри (но этого никто не видит)

При чем тут больница, если мы разрабатываем ПО?

А вот и нет, дорогие разработчики, руководители, аналитики, тестировщики.

Не программное обеспечение вы разрабатываете… Возьмем Android, — это ПО. А если, например, перед вами бухгалтерская система, то вы уже имеете дело не просто с ПО, а с ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМОЙ.

Эти две фотографии, сделанные Curiosity 21 мая (слева) и 17 июня (справа) показывают, насколько отличается текущий уровень освещенности Марса, в атмосфере которого бушует пылевая буря, от нормальной ситуации.

На Марсе вот уже много недель бушует пылевая буря, которая покрыла практически всю планету. Из-за нее марсоход Opportunity не получает необходимого количества солнечного света, который преобразуется фотоэлементами в электричество. Ровер ушел в спящий режим и не сможет выйти из него до тех пор, пока атмосфера не очистится от пыли и солнечные лучи не достигнут поверхности Марса.

Когда это случится — пока неясно, поскольку масштаб бури лишь увеличивается, по всей видимости, в ближайшее время она не ослабнет. «Мы не можем связаться с ровером уже пару недель», — говорит Рей Арвидсон из Вашингтонского университета. Он — один из руководителей миссии Mars Exploration Rover, которая изначально включала и брата-близнеца Opportunity — марсоход Spirit. Оба ровера прибыли на Марс в январе 2004 года и дружно приступили к изучению поверхности соседа Земли.

Возвращение традиционных ремёсел — один из способов саботировать современную индустрию одноразовых вещей. В данной статье рассматривается другой вариант: проектирование модульных потребительских товаров, детали и компоненты которых используются повторно в других объектах.

Инициативы OpenStructures, Grid Beam и Contraptor сочетают модульность систем в стиле LEGO, Meccano и Erector с силой коллективного сотрудничества, как в Википедии и Linux.

Экономика, основанная на концепции повторного использования, не только принесёт важные преимущества с точки зрения устойчивости, но и сэкономит деньги потребителей, ускорит инновации и выведет производство из-под контроля транснациональных корпораций.

В марте команда наших разработчиков с гордым названием «Руки-Ауки» двое суток неусыпно сражалась на цифровых полях хакатона AI.HACK. Всего было предложено пять задач от разных компаний. Мы сосредоточились на задаче «Газпромнефти»: прогнозирование спроса на топливо со стороны В2В-клиентов. Нужно было по обезличенным данным — регион приобретения топлива, номер заправки, вид топлива, цена, дата и ID-клиента — научиться прогнозировать, сколько в будущем купит тот или иной клиент. Забегая вперёд — наша команда решила эту задачу с наивысшей точностью. Клиенты были разбиты на три сегмента: крупные, средние и мелкие. И помимо основной задачи мы также построили прогноз суммарного потребления по каждому из сегментов.

Во всех современных системах модерации используется либо краудсорсинг, либо уже ставшее классикой машинное обучение. На очередной тренировке по ML в Яндексе Константин Котик, Игорь Галицкий и Алексей Носков рассказали о своём участии в конкурсе по массовому выявлению оскорбительных комментариев. Конкурс проходил на платформе Kaggle.


— Всем привет! Меня зовут Константин Котик, я data scientist в компании «Кнопка жизни», студент физфака и Высшей школы бизнеса МГУ.

Примечание: статья в целом актуальна для любого европейского языка, в том числе для английского.

В феврале прошлого года нахлынуло на меня желание изучить испанский. Ну как-бы интерес был и раньше, нравится мне латино-музыка и сам язык. Но то времени не хватало, то чем-то другим занят был… Короче, время наконец-то нашлось и решил я, что надо воспользоваться им по максимуму, чтобы с нулевого уровня научиться хотя бы понимать песни на слух и более-менее разговаривать.

Курсы я отмёл сразу, т.к. в принципе не верю в такую модель обучения. Она создаёт приятную иллюзию того, что тебя обучают, а тебе только надо 2 раза в неделю приходить на занятие и иногда не забывать делать домашку. Такое своеобразное перекладывание ответственности. Всё это мы и в школе проходили, даже в более интенсивном формате. Но растягивать это дело на долгие годы, чтобы получить сомнительный результат, мне совершенно не хотелось...

Привет, Хабр. В этот раз снова о Data Science. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, вот и зря, ведь он очень важный.

Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности в этом вопросе. Давайте разберем все на примере.

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

В разработке существует множество ситуаций, когда вам надо выразить что-то с помощью "optional" — объекта, который может содержать какое-либо значение, а может и не содержать. Вы можете реализовать опциональный тип с помощью нескольких вариантов, но с помощью C++17 вы сможете реализовать это с помощью наиболее удобного варианта: std::optional.

Сегодня я приготовил для вас одну задачу по рефакторингу, на который вы сможете научиться тому, как применять новую возможность C++17.

Вступление

Давайте быстро погрузимся в код.

Представим, что есть функция, которая принимает объект ObjSelection, представляющий из себя, например, текущую позицию указателя мыши. Функция сканирует выделение и находит количество анимированных объектов, есть ли там гражданские юниты и есть ли там военные юниты.

Последние несколько лет в развитии глубоких нейронных сетей происходит настоящая революция: возникают новые архитектуры, совершенствуются фреймворки для разработчиков, а железо для экспериментов можно получить совершенно бесплатно — например, в рамках проекта Google colaboratory. Всем, кому интересно как применить предобученные модели из репозитория Tensorflow Object Detection API к решению своей задачи, используя мощности Colaboratory — добро пожаловать под кат.

Если не хочется читать статью — можно сразу познакомиться с ноутбучеком в репозитории

С ростом сервиса почти всегда нужно более подробно расписывать роли в команде. Когда все участники процесса понимают специализацию друг друга, то сразу видят, кому какие вопросы задавать и каких компетенций недостаёт для развития.

Поэтому если маленькому сервису нужен просто менеджер, то в более крупных фигурируют две роли: менеджера продукта и менеджера проектов. На сленге технологических компаний, сплошь состоящем из англицизмов, говорят иначе — продакт- и проджект-менеджер. Это может быть один и тот же человек — подобно тому, как разработчик может заниматься фронтендом и бэкендом одновременно.



Но в чём смысл разделения роли менеджера? Кто такой продакт, а кто проджект? По случаю нового набора в нашу Школу менеджеров, который завершится уже 30 апреля, мы задали этот вопрос руководителям четырёх популярных сервисов. Заодно каждый из них поделился подборкой ссылок для начинающего менеджера.

Способность data scientist-а извлекать ценность из данных тесно связана с тем, насколько развита инфраструктура хранения и обработки данных в компании. Это значит, что аналитик должен не только уметь строить модели, но и обладать достаточными навыками в области data engineering, чтобы соответствовать потребностям компании и браться за все более амбициозные проекты.

При этом, несмотря на всю важность, образование в сфере data engineering продолжает оставаться весьма ограниченным. Мне повезло, поскольку я успел поработать со многими инженерами, которые терпеливо объясняли мне каждый аспект работы с данными, но не все обладают такой возможностью. Именно поэтому я решил написать эту статью — введение в data engineering, в которой я расскажу о том, что такое ETL, разнице между SQL- и JVM-ориентированными ETL, нормализации и партиционировании данных и, наконец, рассмотрим пример запроса в Airflow.

Сегодня мы представляем гостевой пост от Илии Карина.

Добрый день, Хабр! Меня зовут Илия Карин (Iliya_karin). Я занимаюсь всеми вопросами в области системноного администрирования в крупной компании более 7 лет. Спасибо коллегам из Veeam за возможность рассказать здесь немного о моем опыте.

Недавно Veeam совместно с PureStorage выпустил плагин интеграции для Veeam Backup & Replication 9.5 с массивами компании PureStorage. И если вы являетесь счастливым обладателем лицензии Veeam Backup & Replication Enterprise Plus, то нет ни одной причины не делать резервные копии инфраструктуры из снапшотов стораджа.

Однако поскольку решение это новое, то в России и странах СНГ информации на русском языке о том, как настроить инфраструктуру под работу со бэкапами из сторадж снапшотов, пока что нет.
В своей статье я постараюсь ликвидировать этот пробел.
Перейдем к делу.

Одно время я увлекался сборкой роботов-машинок на Ардуино и Raspberry Pi. Играть в конструктор мне нравилось, но хотелось чего-то большего.

И как-то раз, блуждая по Алиэкспрессу, я набрел на алюминиевое шасси для танка. Выглядело это творение в сравнении с машинками из пластика как Феррари в сравнении с телегой.

Разработка многопоточного кода — это сложное занятие. Действительно сложное. К счастью для упрощения жизни разработчиков давным-давно придуманы высокоуровневые абстракции, например, task-based parallelism, map-reduce/fork-join, CSP, actors и т.д.

Но когда попадаешь на профильные форумы, где общаются C++ники, то складывается ощущение, что многие просто не в курсе наличия чего-то более простого и удобного, чем std::thread в купе с std::mutex+std::condition_variable. Регулярно встречаются вопросы из категории: «Мне нужно запустить несколько рабочих потоков, в одном делается то-то, во втором то-то, а в третьем то-то. Я их запускаю вот так, а информацией между потоками обмениваюсь вот так. Правильно ли я делаю?»

Очевидно, что такие вопросы задают новички. Но, во-первых, количество неопытной молодежи в разработке софта всегда было велико, и с ростом привлекательности отрасли ИТ это количество только увеличивается. При этом печально, что новички знают про std::thread и std::mutex, но не знают про готовые инструменты, которые могли бы упростить им жизнь (вроде Intel TBB, HPX, QP/C++, Boost.Fiber, FastFlow, CAF, SObjectizer и т.д.).

И, во-вторых, среди ответов на такие вопросы довольно редко встречаются советы «возьмите вот этот готовый инструмент, ваша задача с его помощью решается всего в несколько строчек». Гораздо чаще люди обсуждают низкоуровневые детали самодельных реализаций thread-safe очередей сообщений.

Все это наводит на мысль о том, что имеет смысл на простых примерах показывать, как конкретный фреймворк может помочь в решении даже небольших и, казалось бы, несложных задач, связанных с многопоточностью. Поскольку мы развиваем SObjectizer как раз как инструмент для упрощения разработки многопоточных приложений на C++, то сегодня попробуем показать, как реализованные в SObjectizer-е CSP-шные каналы способны избавить разработчика от части головной боли при написании многопоточного кода.

Предлагаю самим разобраться с докладом «мирового правительства», а заодно и помочь перевести первоисточник.

Предисловие

Начиная с основания Римского клуба в 1968 г. для него было подготовлено более 40 докладов. Первый доклад «Пределы роста» привлек к Римскому клубу международное внимание. Книга вызвала шок в мире, ранее не обращавшем внимание на долгосрочные перспективы продолжающегося роста населения, которые сегодня принято называть человеческим следом в экологии. Основатель и позже президент Римского Клуба Ауре́лио Печче́и (Aurelio Peccei) понимал необходимость обсуждения проблем, перед которыми стоит мир, вызовов человечеству, но и для него было неожиданностью узнать из упомянутого доклада, что все они связаны с человеческим стремлением к бесконечному росту на конечной территории нашей планеты. То послание молодой смелой команды Массачусетского технологического института заключалось в том, что если рост продолжится в том же неослабевающем темпе, то сокращающиеся ресурсы и серьезное загрязнение неизбежно приведут к коллапсу существующего миропорядка.

Конечно, сегодняшние компьютерные модели намного более продвинутые, чем модель World3, подготовленная командой в 1972 году. Некоторые аспекты экономического роста последних пятидесяти лет не были полностью учтены, например, инновации. Но основная мысль «Пределов» актуальна сегодня так же, как и в 1972 году. Сегодня мир стоит перед лицом многих трудностей, о которых предупреждали в 1970-х гг.: изменение климата, дефицит плодородных земель и массовое исчезновение видов. Более того, социальная обстановка в мире остается крайне неудовлетворительной: около 4 млрд. человек живет в очень скудных экономических условиях, им грозят тяготы природных бедствий или войн. По последним оценкам более 50 млн. людей каждый год вынуждены покидать свои дома и эмигрировать. Куда им деваться? В 2017 г. беженцев в мире насчитывалось уже 60 млн. человек!

Python-разработчики, внимание: шестой российский PyCon пройдёт 22-23 июля в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км. от Москвы. Доклады будут идти в два потока, плюс мастер-классы, Lightning Talks и афтепати.

Если вы не знаете, что такое PyCon Russia, посмотрите маленький ролик ниже — в нём коротко о том, как прошёл PyConRu-2017.


В прошлом году у нас выступили Paul Hildebrandt (Walt Disney Animation Studios, США), Łukasz Langa (Facebook, США), Nina Zakharenko (Venmo, США), Maciej Fijałkowski (PyPy, ЮАР), Андрей Степанов (Тинькофф Банк), Александр Кошкин (Positive Technologies), Кирилл Борисов (Яндекс), Елизавета Шашкова (JetBrains), Михаил Юматов (ЦИАН), Олег Чуркин (Rambler&Co) и ещё 16 крутейших спикеров. Все видео прошлогодних докладов можно посмотреть на нашем YouTube-канале.

Регистрация для участников открыта. Early Bird билеты стоят от 15000 рублей. А до 12 июня мы принимаем заявки на доклады. Под катом все подробности.

Каждый бизнес, даже если это маленький семейный ресторанчик, с чего-то начинался. В IT, и особенно в web, скорость роста очень высока, поэтому истории становления успешных компаний из ничего могут занимать всего каких-то десять лет, но при этом, пройти много этапов, взлетов и падений. Так все происходило и для KODIX, которая стартовала, как маленькая web-студия, а пришла… читайте дальше в расшифровке выступления Кирилла Новикова на Whale Rider, к чему пришла компания, что нужно, чтобы повторить успех, и какие есть перспективы.



О спикере: Кирилл Новиков основатель и руководитель компании, которая с недавнего времени называется KODIX Automotive Digital и работает более, чем с 10 автомобильными брендами и более 300 их дилерами. По числу клиентов и согласно разным отраслевым рейтингам — это ведущая компания в сфере Web-разработки для автомобильного бизнеса.

Но так было не всегда.

Привет Хабр, сегодня я расскажу о том, как я проходил тестовое задание на летнюю стажировку в Яндекс. Эта публикация будет полезна начинающим разработчикам, любителям олимпиадного программирования, тем кто неравнодушен к С++ и Java, или просто хочет прочесть интересную статью после трудного рабочего дня.

Чего ожидать от этой статьи?

• Introduction, о том что такое стажировки в Яндкесе, как и когда на них подать
• Мотивация к написанию данной статьи
• Примеры задач, моё решение и краткий разбор (Можно смело пропустить первые два пункта, и начинать именно отсюда)

Introduction

Для тех кто мало знаком с системой отбора на стажировку в Яндексе расскажу вкратце. На сайте яндекса, за несколько месяцев до лета объявляется оплачиваемая вакансия для начинающих разработчиков, в том отделе, в котором вы бы хотели работать (i.e. Яндекс.Диск, Яндекс.Алиса). По ссылке, нужно заполнить форму, о том где Вы учитесь, чем занимаетесь, какой был опыт работы, о чем писали дипломную работы итп. После заполнения формы Вам на почту присылают тестовое задание, на выполнение которого у Вас есть 6 часов, в любой день в течении недели с момента, когда Вы получили это письмо.

У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, десятки тысяч машин для мониторинга, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.