Знали ли вы, что санки – это запатентованное изобретение? В нашей статье мы рассказываем об истории появления управляемых саней, которые принесли огромный доход его создателю.

В своём последнием посте в блоге я описал, как программы TIGER, а потом и MATE, класифицировали сражения (в терминах информатики - "объекты") на основе атрибутов, конкретнне - атрибута закреплённых и не закреплённых флангов, а после распознания их наличия или отсутвия, мы увидели как были реализованы тактические манёвры охвата и поворота. Сегодня я хочу рассмотреть вместе с вами ещё один атрибут, который мы можем детектировать, с помощью машинного обучения: ограниченные пути атаки и отступления.

«Не все то золото…»

Вчера на Хабре вышла очередная маркетинговая статья. В ней рассказывается, как в Китае местные китайские бренды делают отличные ноутбуки, не уступающие условному ThinkPad. Ну а мне, любителю азартных игр заказов неизвестной китайской техники с китайских интернет-магазинов - есть чем ее дополнить. А заодно, вполне вероятно - сберечь ваши деньги, время и нервы. На все нижеизложенное в этой небольшой статье - имеются пруфы. Десять минут - и вы будете иметь представление о "китайских брендах для внутреннего рынка". Возьмите кота на колени и приступим.

Дисклеймер: изначально я планировал оформить статью логотипами упоминаемых в ней компаний и программ, но на TDS запрещено обширное использование логотипов, поэтому я решил украсить содержание случайными изображениями и справочной информацией. Весело вспоминать, где мы в те времена находились и чем занимались.

Привет! На связи Иван Антипин, CTO AGIMA. В этой статье поговорим, как сделать так, чтобы команда хотела постоянно расти и совершенствоваться. Разберем ошибки внедрения философии Total Quality Management и подскажем, как их избежать.

Для роста и прогресса не нужно обладать знаниями философии, — достаточно обладать пытливым умом, быть внимательным и задавать правильные вопросы. Многие команды, не зная о теориях и философиях непрерывных улучшений, совершенствуют и оптимизируют свои рабочие процессы. Однако для этого нужны люди с особым взглядом на вещи или люди, склонны к перфекционизму.

В ближайшие несколько лет реальные доходы типичного жителя нашей планеты сократятся. Но человек - существо хитрое. Даже если денег становится меньше, снижать качество жизни он не хочет. В таких условиях компаниям придется применять смекалку. Например, развивать лоукостерную бизнес-модель. Что такое тру-лоукост - разбираемся на примерах.

Привет, друзья!

Все, описанное мной в этой статье, является пересказом моих личных наблюдений и моим личным мнением. Статья не несет в себе цели кого-либо порочить, но, возможно, подтолкнет кого-то из руководителей Сбера к изменениям в компании.

В конце 2021 года я работал архитектором в Ростелекоме. На тот момент, я работал в компании уже более двух лет, отлично знал своих коллег из разных департаментов, своих заказчиков, вел свой портфель проектов. У меня было отличное рабочее место, у окна, в офисе в новой высотке на Вернадского, режим посещения работы почти свободный. В те дни, когда я приезжал в офис, меня всегда ждали вкусные печеньки на кухне, и, иногда, ставшие к тому времени уже почти родными, коллеги по отделу архитектуры.

Все началось с моего желания расширить горизонты своих компетенций и сменить привычную работу технического архитектора на интригующую и казавшуюся мне такой волнующей работу корпоративного архитектора. Должности, отличающиеся всего на одно слово в составе названия, настолько сильно отличаются по фактуре работы.

Какой русский не любит быстрой езды? И теории о том, что каждый успешный человек — это сын маминой подруги, получивший всё от богатых родителей. Ведь если наш условный Ваня Иванов, простой оборванец из глубинки, не выбился в люди — значит и другие не могли этого сделать никак, разве что родители помогли или еще какие родственнички. Особым почетом у нас пользуется живучая идея о том, что Билл Гейтс был не талантливым программистом и блестящим предпринимателем, а оказался… сыночкой-корзиночкой, которому мамка устроила сладкую жизнь в высшей лиге, перетерев за бокалом вина с одним из директоров IBM.

Но всё это – полная ерунда. Сегодня поведаю вам о том, почему Билл Гейтс сделал себя сам, что предшествовало его работе с IBM, и почему его мать, при всем уважении к ней, была неспособна повлиять на его судьбу так, как это представляют в своих влажных мечтах многие наши соотечественники.

Пора разобраться с этим недоразумением раз и навсегда.

Представьте себе, что в мире есть волшебное средство, которое в 7 раз повышает эффективность обучения — быстрее выучить английский, быстрее освоить программирование, быстрее понять что угодно в мире.

Удивительно, но такое средство было найдено в 1990 году американским социологом Майклом Хоу. Он провел серию тестов среди студентов и определил, что пользователи «волшебного средства» в 7 раз лучше запоминали материал, легко вспоминали факты и легко применяли знания на практике.

Тот, кто использовал «волшебное средство» был наголову выше обычных студентов. «Обычные» хуже помнили материал и хуже его понимали, более того, даже одаренные отличники были слабее тех, кто использовал это «волшебное средство».

Это удивительное средство...

Во Вселенной существует множество законов сохранения — энергии, импульса, заряда и так далее. Многие свойства физических систем сохраняются: они не могут быть просто созданы или уничтожены. Рациональное мышление говорит нам, что мы не можем получить что-то из ничего. Но в квантовой сфере это оказывается возможным.

Благодаря научному прогрессу, мы уже несколько лет как научились создавать даже саму материю, имитируя ситуацию через секунды после Большого взрыва. Для этого мы сталкиваем вместе два кванта в коллайдерах при настолько высоких энергиях, которые обеспечивают возникновение равных частей материи и антиматерии по формуле E = mc². А недавно человечеству впервые удалось создать реальные частицы материи вообще без столкновений и каких-то частиц-предшественников. С помощью сильных электромагнитных полей и эффекта Швингера впервые что-то возникло вообще из ничего.

Недавно мы обнаружили в сети новое исследование российского рынка BI. На этот раз его проводили не исконно российские коллеги — то есть не BI Consult, а компания Axenix — бывшее подразделение Accenture в России. В этом посте мы разбираемся, какие требования к BI-платформам предъявляют специалисты, внедрявшие до этого исключительно зарубежные продукты, а также думаем о том, насколько  соответствует им Visiology сегодня.

С Вами снова Владимир и меня все еще зовут девопс.

Сегодня делюсь свежеобретенным представлением о создании архитектуры нового проекта или реконфигурации нового.

Немного контекста: я живу в Санкт-Петербурге и работаю в большой компании с крайне бюрократической структурой управления, в которой девопс – это драйвер, лидер и на-все-руки-мастер.

• запускать программы на Python, работать со строками и использовать переменные;
• писать программы, принимающие решения;
• повысить эффективность кода с помощью циклов while и for;
• использовать множества, списки и словари для организации, сортировки и поиска данных;
• разрабатывать программы с использованием функций и методики нисходящего проектирования;
• создавать алгоритмы поиска и использовать нотацию «О большое» для разработки более эффективного кода.

Конечно, вы и сами можете легко нагуглить ответы на этот вопрос, однако, как я обнаружил, большинство ответов, которые вы найдете, раскрывают эту тему чересчур поверхностно.

В сегодняшнем вечно занятом мире новые данные, теперь представляющие из себя фундаментальные активы большинства предприятий, создаются без остановки. Системы доступны 24/7, генерируя данные каждую секунду каждого дня. И даже больше, эти сложные композиции систем генерации и обработки данных непрерывно взаимодействуют друг с другом для предоставления услуг конечному пользователю. В последнее время я все чаще натыкаюсь на один вопрос, который заключается в следующем: как обстоят дела с графовыми базами данных и чем они выделяются на фоне реляционных? И в итоге я решил как следует разобраться в этой теме. Найти множество ответов на этот вопрос не представляет особого труда, достаточно просто немного погуглить. Однако, как я обнаружил, большинство ответов перечисляют преимущества очень поверхностно.

Именно поэтому я решил поделиться с вами в этой статье кратким разбором того, в чем по моему мнению заключается их истинная ценность — независимо от маркетинговых презентаций крупных компаний и технологических инфлюенсеров.

Нейронные сети занимают все больше и больше бизнес-ниш: они считают посетителей, контролируют качество и соблюдение техники безопасности, считывают автомобильные номера и проверяют, не забыли ли вы надеть маску. Даже этот текст мог бы быть написан нейронной сетью.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, имеющая программное или аппаратное воплощение. Название пришло от сравнения с принципом работы биологических нейронных сетей. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами,так как  нейросети позволяют прогнозировать сразу несколько величин (и даже одновременно решать задачи классификации и прогнозирования) одной моделью. При этом нейросети требуют значительно большего количества ресурсов — как аппаратных, так и подготовленных данных, необходимых для обучения.

Развитие нейронных сетей связано как с развитием технологий, так и с вкладом глобального IT-сообщества в обучение различных моделей на большом количестве различных наборов данных.

Пожалуй, самая популярная область применения нейросетей сегодня — распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде — от робота-автоответчика в банке и спецэффектов в TikTok до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе. Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год.

В этой статье мы расскажем о нейросетях, которые использовали при разработке программной платформы Digital Sense — собственного продукта Цифроматики, который позволяет строить бизнес-процессы на обработке искусственным интеллектом графических и аудиоканалов в режиме реального времени, обрабатывать данные, представлять результаты анализа в графической форме и запускать программные сценарии.

Всем привет!

Меня зовут Коля, и я периодически собеседую кандидатов на позицию системного аналитика. За последние два месяца провёл порядка 20 десятков собеседований. В основном были кандидаты с опытом 1.5-3 года, на пути к уровню Middle и с зарплатными ожиданиями 150-200 тысяч рублей в месяц.

В данной статье хочу побрюзжать про несколько расстроивших меня особенностей, которыми обладало большинство кандидатов данного уровня.

Последние несколько месяцев изо всех щелей лезут рекламные предложения купить жилье в ипотеку с нулевой процентной ставкой. Разбираемся в цифрах, насколько это выгодная тема (ответ, возможно, вас удивит), и почему Эльвира Набиуллина недовольна вот этим всем.

Официальная легенда Маска, она же легенда Гейтса, Делла, Джобса, Цукерберга и Дурова, гласит, что прогресс движется гениями и вознаграждается богатством. Соответственно, богатство превращается в индикатор гениальности, а его размер — в меру. Чем богаче, тем гениальнее. Получается идеальная в своей нефальсифицируемости основа для религиозной веры. Если человек готов в это поверить изначально, то абсолютно все факты реального мира будут служить только подтверждением изначального допущения.

Если же изначально ставить под сомнение, что богатство является главным индикатором гениальности или, точнее, значимости вклада индивида в прогресс цивилизации, то становятся видны проблемы веры в прогресс, творимый богачами-демиургами. Главная из которых — вопрос умножения результатов. Если прогресс движется демиургами, то где нам взять новых демиургов?