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.
Приветствую, мой дорогой читатель, в этой статье я собрал небольшой набор заметок для самого себя, а также для тех, кто решил начать по-настоящему работать и активно расти в своем направлении. Разумеется, здесь далеко не все и расположен материал далеко не в порядке важности, но в целом ничего из этого упускать нельзя, все это очень важно. Не сомневаюсь, многие заключения и утверждения вызовут негодования у многих кто не разделяет мнения относительно чего-либо из этих заметок и это справедливо.
Сейчас миллионы людей приспосабливаются к работе на дому из-за вынужденной самоизоляции, связанной с COVID-19. Они должны работать в совершенно новых для себя условиях, поэтому перестроиться и максимизировать свою производительность за пределами офиса может быть очень непросто.
Но есть ряд программных продуктов, которые могут решить проблему. В этом посте мы рассмотрим 50 инструментов и приложений, которые помогут значительно оптимизировать рабочий процесс, и гарантировать, что вы сможете выполнять задачи в своём домашнем офисе (или за кухонным столом, или в кровати… где угодно).
Взгляните на этот список — там обязательно найдётся несколько полезных инструментов и приложений, которых вам, возможно, не хватает.
Привет, Хабр! Меня зовут Стас, и я отвечаю за направление Common Libraries в компании ABBYY. Недавно мы выложили на GitHub созданную нами библиотеку для машинного обучения NeoML.
NeoML — это кроссплатформенная C++ библиотека, позволяющая организовать полный цикл разработки ML-моделей. Основной фокус в ней сделан на простом и эффективном запуске готовых моделей на различных платформах. Даже если эти модели созданы другими фреймворками.
Вы спросите: зачем нужна еще одна библиотека машинного обучения?
Ниже я отвечу на этот вопрос, расскажу, как мы создавали нашу библиотеку, с какими сложностями столкнулись и что в итоге получилось. И в конце приведу результаты сравнительных замеров производительности.
Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.
В 2019 году нам потребовалось автоматизированно проверить умение писать Python-код у сотен разработчиков. Так мы отбирали будущих студентов для Школы бэкенд-разработки. Это не то же самое, что предложить решить задачу на листе бумаги, как на собеседовании. С другой стороны, мы также не могли переиспользовать условия задач, уже подготовленные для наших соревнований по программированию. Дело в том, что соревнования с целью определить лучших из лучших — это одно, а отбор специалистов с небольшим опытом в школу — совсем другое. Нам требовались задачи, по решению которых было бы видно, обладает ли разработчик базовыми навыками написания кода и умением грамотно использовать память и время. Вот какие условия мы составили.
Рано или поздно разработчик всерьез задумывается о фрилансе. В этот момент большинство идут на биржи. Выбор бирж огромен. В СНГ: fl.ru, weblancer и прочие. Но когда доходишь до дела начинаешь понимать в каком все упадке. Единственным местом где водятся более-менее нормальные заказы можно назвать fl.ru и еще одну-две биржы. Но на fl.ru нужен pro аккаунт, ведь оказывается чтобы взять заказ нужно заплатить бирже, и далеко не факт что тебе что-то светит. Поэтому было решено идти на Upwork.
