Я собираюсь написать несколько статей про новую методологию гибкой разработки Канбан (Kanban Development) в целях подготовки к Scandinavian Agile Conference 2009, где я буду делать один из докладов (кстати, заодно приглашаю всех на конференцию).
Сегодня публикую первую из статей.
Основная задача первой статьи — это как можно проще описать основы Канбан: что это такое, в чем отличие от других гибких методологий и зачем это нужно.
Также я хотел бы собрать как можно больше вопросов и сомнений в комментариях, чтобы ответить на них в следующих статьях, так что пишите всё, что вам непонятно, или что ещё вы хотели бы узнать про Канбан.
Я не то, чтобы большой специалист по этой новой методологии, но мы внутри команды пришли к Канбану самостоятельно и последовательно прошли все этапы мутации от SCRUM до Канбан, так что практический опыт есть.

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.

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.

Мы в Skyeng очень много внимания уделяем анализу данных. Он позволяет нам правильно планировать работу и распределять ресурсы между различными задачами. Сегодня разработчик аналитики Глеб Сологуб расскажет, как он собрал для нас инфраструктуру сбора и анализа данных по всему нашему зоопарку сервисов и приложений, уложившись в годовой бюджет 12 тыс долларов.

— Что лучше: очки, линзы или лазерная коррекция зрения?
Лучше всего видеть без каких-либо средств коррекции. Если вас полностью устраивают очки — сохраняйте спокойствие, ни какую другую коррекцию делать не нужно. Линзы — этот способ коррекции требует соблюдения четких правил пользования, в конечном счете более затратный и рисковый, но он очень популярен, поскольку основные опасности появляются не сразу после начала ношения, а годы спустя.

— Я решил остановиться на очках, но боюсь, что мне в лицо откроется подушка автомобиля, и они станут контактными линзами. Что делать?
По моему хирургическому опыту, современные подушки безопасности не травмируют очкариков. Глаза и лицо повреждаются осколками лобового стекла обычно. Если вы беспокоитесь о сохранности очков, то подумайте про современные, с поликарбонатными линзами, они невероятно прочные, на краш-тестах по ним машина ездит.

— Это правда, что все болезни глаз от компьютера?
Нет, неправда. Основная причина проблем с оптикой — близорукости, дальнозоркости или астигматизма — это генетика. Неблагоприятные условия внешней среды, особенно при длительной работе на близком расстоянии, важны в детстве, когда развитие организма ещё не завершено. А такие болезни, как катаракта, глаукома, отслойка сетчатки и прочие с одинаковой частотой встречаются у тех, кто работает часами за компьютером и у тех, кто не знает где у компьютера кнопка включения.

— Могу ли я очками испортить зрение?
Если вы видите плохо и не надеваете очки, вы теряете часть информации об окружающем мире и при этом создаете дополнительную нагрузку на зрительный аппарат. Есть проблема — нужна оптическая коррекция. А испортить глаза очками можно как один из наших коллег из клиники в Марбурге – он уснул в стеклянных очках за компьютером дома, упал лицом на клавиатуру, и осколок стекла вошёл в хрусталик. Сначала заменили хрусталик, потом через год понадобилась трансплантация.

Сегодня мы завершаем серию публикаций о фреймворке FML, в которых рассказываем о том, как и для чего автоматизировали в Яндексе применение технологий машинного обучения. В сегодняшнем посте мы расскажем:

• почему нужно следить за качеством факторов и как мы это делаем;
• как FML помогает в задачах распределённых вычислений над поисковым индексом;
• каким образом и для чего наши технологии машинного обучения уже применяются и могут быть применены как в Яндексе, так и вне его;
• какую литературу можно посоветовать для более глубокого погружения в затронутую проблематику.

Мы продолжаем серию публикаций о нашем фреймворке FML, который автоматизировал работу с машинным обучением и позволил разработчикам Яндекса использовать его в своих задачах проще и чаще. Предыдущий пост рассказывал о том, что такое функция ранжирования и как мы научились строить её, имея на входе лишь достаточно большое число оценок от асессоров и достаточно разнообразный набор признаков (факторов) документов по большому количеству запросов.

Из этого поста вы узнаете:

1. Почему нам нужно подбирать новую формулу ранжирования очень часто, и как именно нам в этом помогает FML;
2. Как мы разрабатываем новые факторы и оцениваем их эффективность.

Сегодня мы начинаем публиковать серию постов о машинном обучении и его месте в Яндексе, а также инструментах, которые избавили разработчиков поисковой системы от рутинных действий и помогли сфокусироваться на главном — изобретении новых подходов к улучшению поиска. Основное внимание мы уделим применению этих средств для улучшения формулы релевантности, и более широко — для качества ранжирования.

Только дочитал означенную в названии топика книгу. Она предлагает очень интересную и удобную схему для ведения проекта. Фактически, это – несколько усложненная диаграмма Ганта.

Однако я предположил, что таблица уже созданная в Excel будет многим хабравчанам удобна. Сама по себе книга имеет ценностью на 80-90 % в этой схеме. Но, думаю, без первоисточников вполне можно справиться с изучением данной диаграммы, тем более, что на официальном сайте издательства она представлена как:

Добрый день!

В данной статье я хочу рассказать о проблеме классификации данных методом опорных векторов (Support Vector Machine, SVM). Такая классификация имеет довольно широкое применение: от распознавания образов или создания спам-фильтров до вычисления распределения горячих аллюминиевых частиц в ракетных выхлопах.

Сначала несколько слов об исходной задаче. Задача классификации состоит в определении к какому классу из, как минимум, двух изначально известных относится данный объект. Обычно таким объектом является вектор в n-мерном вещественном пространстве . Координаты вектора описывают отдельные аттрибуты объекта. Например, цвет c, заданный в модели RGB, является вектором в трехмерном пространстве: c=(red, green, blue).

Участие в стартапе по эмоциям напоминает езду по американским горкам, когда в какой-то момент вы чувствуете, что владеете миром, а через секунду — что всё рушится. Это руководство может помочь в запуске стартапа.

Данная статья является обновлением моей предыдущей статьи, написанной в 2014 году. Прошло уже почти три года с той поры, и я хотел бы дать улучшенную информацию посвежее.

В течение 6 лет я работал исключительно в стартапах. Я был «программистом» — специалистом, которого нанимали для преобразования идей в «реальный» бизнес. У меня никогда не было желания запустить моё собственное дело: стоит ли рисковать комфортной жизнью ради идеи, которая может не сработать?

Затем 4 года назад я взялся за трудное дело, основав стартап — 5-дневные курсы обучения программированию в Лондоне под названием Steer. Через два года я оставил Steer, запустив SuperHi.

Прежде чем я начну рассказ, хотел бы обратить, что я не эксперт по стартапам. Вообще, не думаю, что кто-то может быть таким экспертом, поскольку опыт, получаемый при запуске стартапов, сильно различается. Однако множество людей является новичками как в вопросах самих стартапов, так и информационных технологий, поэтому я адресую настоящее руководство всем, кто интересуется возможностью погружения в тёмные воды этого бизнеса.

Споры между основателями стартапов о принадлежности интеллектуальных прав на созданный продукт — не редкость. Вспоминается, например, судебный иск Регги Брауна к двум другим основателям Snapchat. В большинстве случаев конфликты заканчиваются уходом кого-то из основателей из проекта. Российской судебной практике также известно немало примеров, когда создатели сервисов и приложений спорят о правах на них (и о праве контроля над стартапом в целом). Чаще всего конфликты происходят в проектах, где один из основателей придумал идею стартапа и алгоритм функционирования сервиса, а другой написал исходный код программы. В этом материале мы расскажем несколько невыдуманных историй, как такие споры решаются в России, и попытаемся понять юридические причины конфликтных ситуаций. Возможно, кто-то в этих историях «увидит» себя, а кому-то наш пост поможет не повторить ошибок его героев.

Для того, чтобы развивать продукты в нужном (и прибыльном) направлении, необходимо тщательно отслеживать поведение пользователей и их реакцию на те или иные изменения. Мы в Skyeng уделяем много внимания аналитике, и в этой статье расскажем про то, как с помощью чего отслеживаем показатели наших мобильных приложений Aword и Words.

Онлайн-консультанты эффективны. Бесспорно. Но секрет их эффективности заключается в правильном использовании. Этому и посвящена статья + немного статистики, кейсов A/B тестирования, советов, ошибок и обзор лучших сервисов.



Онлайн-чатами уже никого не удивишь. Они используются на многих сайтах уже около 10 лет. Они помогают потенциальным клиентам принимать решения. Они помогают снизить количество отказов. Они помогают генерировать лидов. И даже помогают лучше понять свою целевую аудиторию.

И это не пустые слова. По данным различных исследований, онлайн-чаты реально помогают добиться этого. Так, если ещё 5 лет назад только 38 % покупателей в американских интернет-магазинах использовали онлайн-консультантов, то сейчас — 58 %. Более того, по данным исследований компании Zendesk взаимодействие через онлайн-чат оказалось самым удобным способом коммуникации с точки зрения клиентов – 92 % удовлетворенности этим способом из 100 возможных.

Пример очень неудачного опыта, пояснение в разделе “о технике безопасности”

К моему предыдущему посту было множество комментариев по части экспериментов с детьми. Тогда я пообещал написать отдельный пост о простых увлекательных опытах. Сейчас я это обещание выполняю. Данная статья будет вводной, в ней я расскажу только о самых популярных и известных экспериментах которые легко выполнить дома с ребенком.

Компания Xiaomi была основана семью партнёрами 6 июня 2010 года, это очень молодая компания, которая смогла стать третьим производителем смартфонов в мире всего за несколько лет. Смартфоны Xiaomi делает так, что дешевле без ущерба к качеству уже не бывает. Но это не весь бизнес компании: значимую часть продукции занимают устройства для умного дома.

О воздухоочистителе, фильтре для воды, наборе безопасности с сенсорами тела и закрытия окон и дверей, тонометре и других домашних гаджетах от Xiaomi — читайте под катом.

Лампа Xiaomi

«Советы основателя» в очередной раз знакомят читателей «Мегамозга» со звёздами IT-рынка, основателями и управляющими собственного бизнеса.

В другой нашей постоянной рубрике: «Как работают профессионалы» на вопросы уже отвечал Роман Кумар Виас, совладелец и директор по маркетингу Qlean. На этот раз пришла пора познакомиться с человеком, который данный бизнес начал.

В 2011 году Никита закончил Медицинский университет по специальности «Биотехнологии», после чего работал в банковском деле, где и познакомился с двумя сооснователями. В 2014 году Qlean стартовал как сервис онлайн-заказа уборки квартир в Москве, по словам создателей, сейчас с помощью него совершается более 400 уборок каждый день в столице и Московской области.

Вот какими советами поделился Никита.

Ричард Фейнман в знаменитой книге “Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман” поделился своим способом быстро понимать и оценивать новые вещи:

Я придумал схему, которой пользуюсь и по сей день, когда кто-то объясняет мне что-то, а я пытаюсь это понять: я придумываю примеры. Скажем, в комнату входят математики в чрезвычайно возбужденном состоянии с потрясающей теоремой. Пока они рассказывают мне условия этой теоремы, я в уме строю нечто, что подходит ко всем ее условиям. Это легко: у вас есть множество (один мяч), два непересекающихся множества (два мяча). Затем, по мере роста количества условий, мои мячики приобретают цвет, у них отрастают волосы или что-нибудь еще. Наконец, математики выдают какую-то дурацкую теорему о мяче, которая совсем не подходит к моему волосатому зеленому мячику. Тогда я говорю: «Ложь!»

Фейнмана никто не обвинит в неспособности к абстрактному мышлению, но даже ему было проще и понятнее сначала смотреть на частные случаи. Когда мы выступаем, этот же подход может быть актуален и для многих наших слушателей. Давайте же предоставим им возможность слушать нас так, как им проще и понятнее. В этой статье я хочу осветить несколько свойств хороших примеров, знание которых поможет сделать ваши выступления ясными и запоминающимися.

Этот человек богаче Билла Гейтса и Уоррена Баффетта вместе взятых. А начинал он, будучи бедным шотландским иммигрантом. Интервью с ним – мечта многих. Вот только незадача — он умер 96 лет назад. Как Эндрю Карнеги, человек, владеющий самой крупной стальной империей в мире, смог создать ее с нуля, без стартового капитала, возможностей и связей, и стать настолько богатым человеком?

Последнее время на хабре все чаще появляются топики, посвященные 3D-печати вообще и домашним 3D-принтерам в частности. И почти в каждом в комментариях вспыхивает холивар между романтиками, в жизни не видевшими 3D отпечатков, и практиками, единожды потрогавшими и разочаровавшимися. При этом вторые почему-то не приводят адекватных альтернативных технологий, комментарии носят либо чисто критический характер, либо предлагают заведомо более дорогие альтернативы. Тем не менее, достойная альтернатива есть — домашний фрезерный станок с ЧПУ.

Звучит удивительно, да? Как-то само слово станок в народе ассоциируется с производством, с отдельными помещениями и специально обученным персоналом. В действительности, существует большой класс ЧПУ-станков, рассчитанных на настольное использование в офисе и на малых производствах, а при желании — и дома. При этом цена маленьких ЧПУ-фрезеров приближается (чтобы не сказать равна) к реальной цене 3D-принтеров.

Жизнь сложилась так, что последний год с гаком я занимаюсь изготовлением литьевых форм для полиуретановых изделий на ЧПУ-фрезере. Поскольку до этого 10 лет оттрубил в IT ритейле, а образование не имеет никакого отношения ни к инжинирингу, ни к ЧПУ, осваивать технологии пришлось с нуля. За прошедший год я подрос с должности оператора-фрезеровщика до инженера-конструктора, а затем и до замдиректора по технологиям, моими стараниями ЧПУ-парк предприятия вырос с одинокого старенького роланда до 5 разнокалиберных станков. В связи с чем еще свеж и актуален опыт выбора, покупки, пусконаладки, тюнинга, эксплуатации и ремонта различных ЧПУ-станков.

И вот — решил поделиться опытом с сообществом. Я осознаю сам, и прошу принимать во внимание читателей, что я — самоучка без базового инженерного образования, все нижеизложенное основано исключительно на личном опыте.