Pull to refresh
-9
0
Турьев Роман @Vinchi

User

Send message

Побочные эффекты вакцинации: что правда, а что нет

Reading time 24 min
Views 59K

Иллюстрация из мультфильма «Про бегемота, который боялся прививок», Союзмультфильм, 1966. Режиссёр Л. Амальрик, Художники-постановщики: Н. Привалова и Т. Сазонова.

Побочные явления - тема очень острая и сложная, но говорить об этом необходимо, чтобы информационный вакуум не заполнялся фейками. Любая вакцинация несет небольшие риски нежелательных реакций, но опыт миллионов вакцинированных во всем мире показывает, что вакцины от covid-2019 переносятся большинством людей без негативных последствий для здоровья. Серьезные побочные реакции встречаются с частотой на несколько сотен тысяч и миллионов вакцинированных.

Риски вакцинации несоизмеримы с рисками смерти и тяжелых осложнений covid-2019. Официально в России на конец июля зарегистрировано 154 тыс смертей на 6,140 млн заболевших, это соответствует летальности 2,5% (цифры по избыточной смертности намного печальнее). Эпидемия не остановится пока не сформируется коллективный иммунитет, но у нас есть выбор между минимальными рисками, связанными с вакцинацией, и высокими рисками covid-2019.

Длительность иммунитета
Total votes 133: ↑100 and ↓33 +67
Comments 1468

Скучные числа

Reading time 51 min
Views 20K

1 / 0


При освоении программирования встречается один смешной спор, начинать адресацию элементов в массиве с единицы или с нуля. С одной стороны, если у тебя один элемент в массиве, то и номер у него должен быть равен единице. С другой стороны, когда выбираешь куда поместить первый элемент, то надо подыскать место, равное количеству элементов до помещения — нулевое. То есть, чему равен адрес последнего элемента — количеству элементов до помещения или после? — Вот в чём здесь вопрос.

Но, как бы то ни было, для себя я просто разделили на два понятия: индекс и номер. Индекс относится уже не к элементу, а к его месту, к величине отступа, которая для элемента номер один равна нулю. Элемент с индексом ноль — первый. Всё просто.

Соревнование между нулём и единицей может быть описано более детально.

Заметка длинная, разделена на главы
1 / 0
Зря-зря
Спуск
Простые числа
Золотая середина
Предыдущее и следующее
Уровни
Что было до нуля
Вообще без нуля

Часть вторая:
Двойные функции
Двойные числа
Биномиальная свёртка
Происхождение чисел Бернулли
Откатная функция
Пи

Функция состоит не только из нулей
Суммируя
Умножая
Симметрия Дзеты
Ось
Откуда там вообще нули?

Исторически счёт принято начинать с единицы, и это оправдано, так как отводит нулю его место — то что было в самом начале, до начала счёта. И этим указывает, что такое сам счёт. Это нахождение элемента между предыдущим и предстоящим. «Предыдущий» в начале счёта ноль, «предстоящий» элемент тоже вполне определён. Основное действие — то что понимается под «предыдущим» меняется на то что получено, и счёт можно продолжать.
Читать дальше →
Total votes 81: ↑78 and ↓3 +75
Comments 32

Мои machine learning тулы для инвестирования

Reading time 17 min
Views 35K

В последнее время все больше людей приходит к тому, чтобы не держать деньги под матрасом, а куда-то их инвестировать в надежде сохранить и преумножить свой капитал. Вариант с матрасом плох тем, что с повышением цен на товары и услуги(инфляция) покупательная способность денег падает и через какое-то время купить на них можно значительно меньше, чем раньше. Есть много вариантов, куда вложить деньги(недвижимость, банковский вклад, ценные металлы), но в последнее время популярным становится инвестирование в акции. Только у брокера Тинькофф Инвестиции за несколько лет число клиентов превысило 3.5 млн. В статье я постараюсь описать свой подход к выбору бумаг и поделюсь инструментами, которые для этого разрабатываю.

Читать далее
Total votes 55: ↑54 and ↓1 +53
Comments 39

Боевой OSINT — разведка и сбор информации из открытых источников

Reading time 7 min
Views 61K

OSINT (англ. Open source intelligence) или разведка на основе открытых источников включает в себя поиск, сбор и анализ информации, полученной из общедоступных источников. Ключевой целью является поиск информации, которая представляет ценность для злоумышленника либо конкурента. Сбор информации во многом является ключевым элементом проведения пентеста. От того, насколько качественно он был осуществлён, может зависеть, как эффективность пентеста в целом, так и эффективность отработки отдельных векторов атаки (социальная инженерия, брутфорс, атака на Web-приложения и пр.). В этой статье соберем информацию о компании и посмотрим что о ней знает Интернет и потенциальный злоумышленник.

Читать далее
Total votes 8: ↑6 and ↓2 +4
Comments 0

Нейросетевой подход к моделированию карточных транзакций

Reading time 7 min
Views 16K

Клиент банка может совершить до нескольких тысяч транзакций по дебетовым и кредитным картам за год. Банк же в свою очередь сохраняет всю история пользовательских операций на своей стороне. В итоге образуется огромный объем данных, достаточный для того, чтобы на текущий момент его можно было смело называть модным словом BigData. Дата-сайентисты обожают, когда для решения задачи доступен большой объем информации, так как все методы машинного обучения сводятся к выявлению зависимостей между данными и целевой переменной — чем больше объем данных и богаче признаковое описание, тем более сложные зависимости можно обнаружить за счет увеличения сложности моделей.

Благодаря высокой плотности транзакционной истории становится возможным моделирование множества целевых переменных, в том числе наиболее ценных для банка: выход клиента в дефолт, интерес к кредитным продуктам, доход клиента.

В рамках соревнования Альфа-Баттл 2.0 на boosters.pro участникам предлагалось решить задачу кредитного скоринга, используя только транзакционные данные клиента за предшествующий год. После соревнования была организована песочница, являющаяся копией соревнования, но без ограничения по времени и без денежных призов. Датасет соревнования можно использовать в научных публикациях, дипломных и курсовых работах.

Читать далее
Total votes 18: ↑18 and ↓0 +18
Comments 2

Собеседование в Яндекс: театр абсурда :/

Reading time 14 min
Views 506K

Привет, Хабр!

В прошлой статье меня знатно разбомбили в комментариях, где-то за дело, где-то я считаю, что нет. Так или иначе, я выжил, и у меня есть чем с вами поделиться >:)

Напомню, что в той статье я рассказывал, каким я вижу идеальное собеседование и что я нашёл компанию, которая так и делает - и я туда прошёл, хотя это был адский отбор. Я, довольный как слон, везде отметил, что я не ищу работу, отовсюду удалился и стал работать работу.

Как вы думаете, что делают рекрутеры, когда видят "Alexandr, NOT OPEN FOR WORK"? Правильно, пишут "Алексей, рассматриваете вариант работать в X?" Я обычно игнорирую это, но тут мне предложили попытать счастья с Яндекс.Лавкой, и я не смог пройти мимо - интересно было, смогу ли я устроиться куда-нибудь, когда введут великий российский файерволл. К тому же за последние 3 года я проходил только два интервью, и мне показалось, что я не в теме, что нынче требуется индустрии. Блин, я оказался и вправду не в теме. И вы, скорей всего, тоже - об этом и статья.

Читать далее
Total votes 664: ↑637 and ↓27 +610
Comments 1270

13 подвохов мобильного приложения, о которых лучше знать до старта разработки

Reading time 13 min
Views 35K

Главная сложность в разработке приложения – накодить его функционал. Например, сделать редактирование текста для приложения-блокнота. Так я полагал, когда был моложе и наивнее.

С тех пор я запустил три приложения руками разработчиков и ещё одно собственноручно. Не бог весть какой опыт, но иллюзий поубавилось. А реализация функционала видится мне теперь самой простой и прогнозируемой задачей из всех.

Хочу поделиться краткой выжимкой из своего опыта: какие неожиданные сложности вас ждут, если вы делаете мобильное приложение впервые.

Читать далее
Total votes 58: ↑57 and ↓1 +56
Comments 20

Никогда такого не было и вот опять. Почему нужно использовать self-hosted VPN. Релиз Amnezia

Reading time 11 min
Views 153K
Вот и пришло время для релиза VPN-клиента, родившегося благодаря хакатону DemHack, и выращенного при поддержке РосКомСвободы, PrivacyAccelerator и Теплицы социальных технологий.

Спустя полгода с того момента, как идея была впервые озвучена, мы презентуем готовый продукт — бесплатный опенсорсный клиент для self-hosted VPN, с помощью которого вы сможете установить VPN на свой сервер в несколько кликов.

Вместо скучной технической статьи о том, что вот оно: что-то сделали, что-то не успели, что-то пересмотрели, которую можно сократить до нескольких абзацев сути, я решил написать о своих размышлениях, о том, что вообще происходит, о бешеных принтерах, о развитии Интернета, в контексте его приватности, анонимности и блокировок.

image
Читать дальше →
Total votes 130: ↑128 and ↓2 +126
Comments 168

Выбираем self-hosted замену IFTTT

Reading time 6 min
Views 15K


If This Then That — сервис для автоматизации задач и создания пайплайнов из действий в разных сервисах. Это самый известный и функциональный продукт на рынке, но популярность ему навредила: полноценное создание апплетов теперь возможно только с платной подпиской, а на реддите периодически появляются жалобы на нестабильную работу сервиса. Как и в случае с любым полезным но платным продуктом, ищущий альтернативы обрящет их в опен-сорсном комьюнити. Мы сравним три self-hosted инструмента: Huginn, Beehive и Node-RED, попробуем их в действии и выберем лучший по функционалу и удобству использования.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑34 and ↓2 +32
Comments 14

Impact Mapping на практике

Reading time 9 min
Views 104K


Когда читал книгу Impact Mapping первый раз, у меня было желание бросить её на середине. Всё, что там написано, слишком очевидно. Я нашел в себе силы и дочитал, благо книга коротная и с большими картинками. Как в последствии выяснилось, вся соль была в том, что все эти очевидные и простые практики из книги я не применял в своей работе.

Иногда заказчики писали свои цели в официальных документах к проекту. Иногда мне казалось, что я и так понимаю цели заказчика — они абсолютно очевидны. К чему уточнять очевидное? Разницу я почувствовал, когда начал применять Impact Mapping в работе.

Читать дальше →
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Comments 13

Книга «Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go»

Reading time 14 min
Views 16K
image Привет, Хаброжители!

Вам уже знакомы основы языка Go? В таком случае эта книга для вас. Михалис Цукалос продемонстрирует возможности языка, даст понятные и простые объяснения, приведет примеры и предложит эффективные паттерны программирования. Изучая нюансы Go, вы освоите типы и структуры данных языка, а также работу с пакетами, конкурентность, сетевое программирование, устройство компиляторов, оптимизацию и многое другое. Закрепить новые знания помогут материалы и упражнения в конце каждой главы. Уникальным материалом станет глава о машинном обучении на языке Go, в которой вы пройдёте от основополагающих статистических приемов до регрессии и кластеризации. Вы изучите классификацию, нейронные сети и приёмы выявления аномалий. Из прикладных разделов вы узнаете: как использовать Go с Docker и Kubernetes, Git, WebAssembly, JSON и др.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑9 and ↓2 +7
Comments 9

MLOps — Cook book, chapter 1

Reading time 10 min
Views 9.8K


Всем привет! Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.


Я все это к чему?


В процессе реализации проектов мы набили шишки, много шишек, с частью проблем вы или знакомы, или познакомитесь в будущем.


Моделируем ситуацию


Представим, что мы устроились в молодую компанию “N”, деятельность которой связана с ML. Работаем мы над ML (DL, CV) проектом, потом по каким-либо причинам переключаемся на другую работу, в общем делаем перерыв, и возвращаемся к своей или чужой нейроночке.


  1. Наступает момент истины, нужно как-то вспомнить на чем ты остановился, какие гиперпараметры пробовал и, самое главное, к каким результатам они привели.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑25 and ↓1 +24
Comments 4

Как предсказать гипероним слова (и зачем). Моё участие в соревновании по пополнению таксономии

Reading time 8 min
Views 12K

Как может машина понимать смысл слов и понятий, и вообще, что значит — понимать? Понимаете ли вы, например, что такое спаржа? Если вы скажете мне, что спаржа — это (1) травянистое растение, (2) съедобный овощ, и (3) сельскохозяйственная культура, то, наверное, я останусь убеждён, что вы действительно знакомы со спаржей. Лингвисты называют такие более общие понятия гиперонимами, и они довольно полезны для ИИ. Например, зная, что я не люблю овощи, робот-официант не стал бы предлагать мне блюда из спаржи. Но чтобы использовать подобные знания, надо сначала откуда-то их добыть.


В этом году компьютерные лингвисты организовали соревнование по поиску гиперонимов для новых слов. Я тоже попробовал в нём поучаствовать. Нормально получилось собрать только довольно примитивный алгоритм, основанный на поиске ближайших соседей по эмбеддингам из word2vec. Однако этот простой алгоритм каким-то образом оказался наилучшим решением для поиска гиперонимов для глаголов. Послушать про него можно в записи моего выступления, а если вы предпочитаете читать, то добро пожаловать под кат.


Читать дальше →
Total votes 25: ↑24 and ↓1 +23
Comments 5

Управление высокодоступными PostgreSQL кластерами с помощью Patroni. А.Клюкин, А.Кукушкин

Reading time 62 min
Views 109K

Расшифровка доклада/tutorial "Управление высокодоступными PostgreSQL кластерами с помощью Patroni". А.Клюкин, А.Кукушкин


Patroni — это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary — replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.


Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:


  • область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
  • обзор архитектуры
  • создание тестового кластера
  • утилита patronictl
  • изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
  • мониторинг с помощью API
  • подходы к переключению клиентов
  • дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
  • настройка синхронной репликации
  • расширяемость и универсальность
  • частые ошибки и их диагностика

Total votes 17: ↑16 and ↓1 +15
Comments 9

Как стать DevOps инженером за полгода или даже быстрее. Часть 1. Введение

Reading time 8 min
Views 123K

Целевая аудитория


Вы разработчик, который хочет повернуть свою карьеру в сторону более совершенной модели DevOps? Вы являетесь классическим Ops-инженером и хотели бы получить представление о том, что означит DevOps? Или же вы не являетесь ни тем, ни другим и, потратив некоторое время на работу в области ИТ-технологий, хотите поменять работу и понятия не имеете, с чего начать?
Если да, то читайте дальше, чтобы узнать, как можно стать инженером DevOps среднего уровня за шесть месяцев! Наконец, если вы уже много лет занимаетесь DevOps, то все равно сможете почерпнуть много полезного из этого цикла статей и узнать, где находится отрасль интеграции и автоматизации в данный момент и куда она стремится в своем развитии.

Читать дальше →
Total votes 38: ↑27 and ↓11 +16
Comments 13

Почему нам нужен DevOps в сфере ML-данных

Reading time 14 min
Views 5.7K


Развертывание машинного обучения (machine learning, ML) в продакшн – задача нелегкая, а по факту, на порядок тяжелее развертывания обычного программного обеспечения. Как итог, большинство ML проектов так никогда и не увидят света — и продакшена — так как большинство организаций сдаются и бросают попытки использовать ML для продвижения своих продуктов и обслуживания клиентов.

Насколько мы можем видеть, фундаментальное препятствие на пути большинства команд к созданию и развертыванию ML в продакшн в ожидаемых масштабах заключается в том, что нам все еще не удалось привнести практики DevOps в машинное обучение. Процесс создания и развертывания моделей ML частично раскрыт уже вышедшими MLOps решениями, однако им недостает поддержки со стороны одной из самых трудных сторон ML: со стороны данных.
Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0 +23
Comments 1

RBK.money выпустила первый в мире open-source платежный процессинг — творим будущее вместе

Reading time 15 min
Views 40K


Привет!


Если вы читали наши предыдущие посты (читали же?), то точно помните, что мы в RBK.money очень сильно за опенсорс. Настолько, что выложили в открытый доступ наш антифрод в виде открытых исходников под лицензией Apache 2.0.


Как вы понимаете, нам понравилось. Одного антифрода нам показалось мало, поэтому мы взяли и выложили в опенсорс всю нашу платежную платформу. Вообще всю. От самого первого микросервиса до навороченных систем аналитики, маршрутизации платежей, системы обработки и хранения карточных данных и десятков других микросервисов и пользовательских интерфейсов. Это именно тот код, на котором сейчас, в этот момент работает наш процессинг.


Зачем мы это сделали? Как это работает внутри? Как теперь жить дальше? Читайте под катом. Я гарантирую, что такого вы еще не встречали — еще никто в мире не опенсорсил платежную систему такого уровня.


История меняется прямо сейчас на ваших глазах!

Читать дальше →
Total votes 86: ↑84 and ↓2 +82
Comments 43

Как мы предсказываем будущее в поиске Яндекса: от исправления ошибок до discovery-запросов

Reading time 6 min
Views 8.8K
Люди не всегда точно формулируют свои запросы, поэтому поисковые системы должны помогать им в этом. Меня зовут Сергей Юдин, я руковожу группой аналитики функциональности поиска в Яндексе. Мы каждый день улучшаем что-то с помощью машинного обучения. Последний год мы разрабатываем технологию, которая предугадывает интересы человека.

Со специалистом из моей команды Анастасией Гайдашенко avgaydashenko я расскажу читателям Хабра, как работает эта технология, опишу архитектуру и применяемые алгоритмы. А ещё вы узнаете, чем предсказание следующего запроса отличается от предсказания будущих интересов человека.


Читать дальше →
Total votes 24: ↑24 and ↓0 +24
Comments 10

Почему требования к ИИ объясниться могут только ухудшить ситуацию

Reading time 7 min
Views 6.8K

Создав более прозрачные нейросети, мы можем начать излишне доверять им. Возможно, стоит изменить методы, при помощи которых они объясняют свою работу.




Апол Эсан однажды на пробу прокатился в робомобиле от Uber. Пассажирам, вместо того, чтобы волноваться по поводу пустого сиденья водителя, предлагалось наблюдать за «успокаивающим» экраном, на котором было показано, как видит дорогу автомобиль: опасности отрисовывались оранжевым и красным, безопасные зоны – тёмно-синим.

Для Эсана, изучающего взаимодействие людей с ИИ в Технологическом институте Джорджии в Атланте, сообщение, которое пытались донести до него, было понятным: «Не беспокойтесь – вот причины, по которым машина ведёт себя именно так». Однако что-то в чуждом изображении улицы не успокаивало, а наоборот, подчёркивало странность происходящего. Эсан задумался: что, если бы робомобиль мог по-настоящему объясниться?

Успех глубокого обучения основан на неуверенном ковырянии в коде: лучшие нейросети подстраивают и адаптируют, чтобы улучшать их дальше, а практические результаты обгоняют их теоретическое понимание. В итоге, подробности того, как работает обученная модель, обычно неизвестны. Мы уже привыкли считать ИИ чёрным ящиком.
Читать дальше →
Total votes 14: ↑11 and ↓3 +8
Comments 11

В поисках «Годзиллы». Нейросети и прогнозирование котировок на основе биржевых и «внешних» данных

Reading time 13 min
Views 16K


Эта работа вдохновлена статьей «Мечтают ли нейросети об электроденьгах?», где автор без преувеличения талантливо в своей доходчивости объясняет, почему использование искусственных нейросетей на голых биржевых данных не приводит к успеху. Вот особенно, на мой взгляд, удачный отрывок:


«Цена не формирует сама себя… Если рынок выразить как метафоричное озеро, то биржевой график это лишь рябь на воде. Может быть это ветер подул, может камень в воду бросили, может рыбы плеснула, может Годзилла прыгает в 200 километрах на батуте. Мы видим лишь рябь.»

Действительно, пытаться предсказать поведение ряби на следующий день, имея в распоряжении только лишь данные о поведении ряби в прошлом, видится, как минимум, самонадеянным. Не тот масштаб модели. Поведение водной глади формируется за счет множества внешних и внутренних по отношению к водоему факторов. И вот на этом моменте мое любопытство не позволило мне пройти мимо. А что если все-таки поработать с этими факторами? Что получится, если учесть их в модели данных, предназначенных для «кормежки» нейросети?


«Но как же учесть миллионы, если не миллиарды возможных факторов влияющих на наш метафорический водоем?» — спросите вы. А я отвечу, что нас не интересуют ни движение мальков, ни случайно упавший с близлежащей скалы камушек, ни мерное покачивание удочки Дяди Вити-рыбака. Нас интересует Годзилла.

Читать дальше →
Total votes 18: ↑18 and ↓0 +18
Comments 48

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Registered
Activity