В каждом классе есть 3-4 ребёнка, которые орут и ломают весь сюжет, когда остальные пытаются что-то целенаправленно делать. Точнее, как — они просто гиперактивные, и их темп событий не даёт покоя остальным. Они не злонамеренные, а просто хотят причинить добро и радость в особо крупных размерах.

В Тюмени Мосигрой руководит Денис. Он часто и много работает со школами, и собаку съел на том, как играть с детьми. Смысл в том, что в третьем классе дети вообще не умеют слушать друг друга, а игры дают им возможность лучше договариваться — и неожиданно привносят дисциплину. Потому что в играх есть правила, и их надо соблюдать, а это уже навык.

И вот, значит, он приходит на игротеку, а там не 3-4 гиперактивных ребёнка, а сразу примерно от четверти до трети класса. И игротека превращается в ад.

То, что придумал Денис — с моей точки зрения, просто прекрасный этюд социнжиниринга. Я сейчас доведу вам вводные, а потом расскажу решение. В промежутке можно будет попробовать придумать своё.

За последние восемь месяцев я прошел собеседования в самых разных компаниях — DeepMind в Google, Wadhwani Institute of AI, Microsoft, Ola, Fractal Analytics и некоторых других — в основном на позиции Data Scientist, Software Engineer и Research Engineer. По ходу дела мне предоставлялись возможности не только пообщаться со многими талантливыми людьми, но также по-новому взглянуть на себя с пониманием того, что хотят услышать работодатели, когда беседуют с кандидатами. Думаю, если бы я располагал этой информацией раньше, то мог бы избежать многих ошибок и подготовиться к собеседованиям куда лучше. Это и стало импульсом к написанию данной статьи — возможно, она поможет кому-нибудь получить работу мечты.


В конце концов, если уж собираешься две трети своего времени (если не больше) проводить за работой, она должна быть этого достойна.

Хотите знать, как религия влияет на рабочий день, у кого самый длинный обеденный перерыв, и правда ли, что Москва никогда не спит? Но это же Хабр, а не жёлтая газета, так что историю вам поведает самый объективный рассказчик из всех — данные пользовательской активности.


Вам когда-нибудь доводилось найти пиратский настоящий клад? Такой что с первого взгляда становится понятно, что вы теперь богач. Если находили, то наверняка первый месяц провели, обложившись книжками, увеличительными стеклами и всем, что может помочь вам узнать про находку всё. А следующие несколько месяцев вы хвастались находкой всем друзьям.

Что-то в этом роде произошло со мной, когда я наткнулся на логи sci-hub. Вроде в интернете полно открытых данных, но чтобы заполучить журнал учёта на 195 миллионов записей — это не каждый день так везёт. Несколько недель я изучал доставшееся мне богатство, а теперь пришёл на хабр, чтобы рассказать вам, что я нарыл.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Big Ball of Mud" авторов Brian Foote и Joseph Yoder.

От переводчика: Статья Big Ball of Mud написана Брайаном Футе и Джозефом Йодером летом 1999 года. Она рассказывает о наиболее распространённых антипаттернах разработки ПО, причине их возникновения и развития. Несмотря на то, что с момента публикации прошло больше 18 лет, описанные проблемы никуда не пропали, так что большая часть написанного актуальна и по сей день. Это первая часть статьи из трёх, остальные я надеюсь выложить в ближайшее время.

Введение

В последние годы сразу несколько авторов [Garlan и Shaw, 1993] [Shaw, 1996] [Buschmann и другие, 1996] [Meszaros, 1997] представили паттерны, которые характеризуют архитектуру ПО высокого уровня, например, PIPELINE (конвейер) и LAYERED ARCHITECTURE (многоуровневая архитектура).

В идеальном мире все системы были бы образцом одного или более подобных шаблонов высокого уровня. Тем не менее, в реальной жизни все не так. Архитектура, которая на данный момент является доминирующий, до сегодняшнего дня ещё не обсуждалась. Речь идет о BIG BALL OF MUD или БОЛЬШОМ КОМКЕ ГРЯЗИ.

Продолжение перевода статьи «Big ball of Mud».

ОДНОРАЗОВЫЙ КОД

он же
QUICK HACK (быстрый хак)
KLEENEX CODE (код на салфетке)
DISPOSABLE CODE (утилизируемый код)
SCRIPTING (скрипт)
KILLER DEMO (демо-убийца)
PERMANENT PROTOTYPE (постоянный прототип)
BOOMTOWN (быстро выросший город)

Владелец дома может возвести временный ангар или навес для автомобиля с твердым намерением разобрать эту конструкцию и заменить ее на что-то более постоянное. Как показывает время, такие структуры могут прожить гораздо дольше, чем планировалось изначально. Может у него не осталось средств, чтобы заменить эти временные решения. Или, когда появляется такая новая постройка, то сразу возникает соблазн попользоваться ей «еще какое-то» время.

То же самое происходит и с прототипированием системы — вы не сильно переживаете о том, насколько красив и эффективен ваш код. Вы знаете, что код нужен вам только для того, чтобы показать работающий прототип. Как только он готов, код будет выброшен и прописан заново уже более тщательно. Когда подходит время демонстрации, возникает непреодолимое желание нагрузить его крутыми, но, по сути, бесполезными функциями. Иногда такая стратегия бывает “принести успешной”. Клиент, вместо того чтобы спонсировать разработку следующего этапа проекта, остается доволен прототипом.

Об авторе. Алекс Ирпан — разработчик из группы Brain Robotics в Google, до этого работал в лаборатории Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR).

Здесь в основном цитируются статьи из Беркли, Google Brain, DeepMind и OpenAI за последние несколько лет, потому что их работы наиболее заметны с моей точки зрения. Почти наверняка я что-то упустил из более старой литературы и от других организаций, так что прошу прощения — я всего лишь один человек, в конце концов.

Введение

Однажды в Facebook я заявил следующее.

Когда кто-то спрашивает, может ли обучение с подкреплением (RL) решить их проблему, я сразу отвечаю, что не может. Думаю, что это верно как минимум в 70% случаев.

Глубинное обучение с подкреплением сопровождается массой шумихи. И на то есть хорошие причины! Обучение с подкреплением (RL) — невероятно общая парадигма. В принципе, надёжная и высокопроизводительная система RL должна быть прекрасна во всём. Слияние этой парадигмы с эмпирической силой глубинного обучения очевидно само по себе. Глубинное RL — это то, что больше всего похоже на сильный ИИ, и это своего рода мечта, которая подпитывает миллиарды долларов финансирования.

К сожалению, в реальности эта штука пока не работает.

Но я верю, что она выстрелит. Если бы не верил, то не варился бы в этой теме. Но впереди куча проблем, многие из которых фундаментально сложны. Прекрасные демки обученных агентов скрывают всю кровь, пот и слёзы, что пролились в процессе их создания.

Думаю, очень полезным будет сделать обзор стартапов работающих в области термоядерной энергии. Почему стартапов, а не университетских научных команд, скажем? Стартап — это форма организации проекта с четко поставленной практической целью, и такая форма позволяет максимально жестко и четко тестировать разнообразные идеи практикой. В то время, как задача науки в целом — это добыча знаний без какой-то особой сортировки на “полезные” и “бесполезные” (бесполезные когда-то знания о том, что ток в проводе вызывает появление магнитного поля определяют нашу жизнь сегодня).


Спасибо за помощь в создании статьи Андрею Гаврилову.

Я попробую не только перечислить стартапы, но и оценить их “продвинутость” на этой магистральной дороге — от идеи о работающих термоядерных электростанций, построенных на базе этой идеи. Кроме того, я дам краткую характеристику по отношению экспертного сообщества к той или иной концепции термоядерного реактора. Для того, чтобы оценивать технологическую зрелость, предлагаю ставить баллы от 1 до 7 в соответствии с такой табличкой

Итак, последняя из трех частей рассказа об эволюции стрелкового оружия от мушкета до автомата.

Использованные термины

УСМ – ударно-спусковой механизм

Метрическое обозначение патрона — состоит из двух чисел, первое из которых означает калибр, второе – длину гильзы. Например, 9х19 говорит о том, что 9мм – калибр, а длина гильзы 19мм. Но это обозначение все равно во многом номинально.

Пистолетный патрон – небольшой патрон с короткой тупоконечной пулей и с зарядом быстрогорящего пороха менее 0.5г. Напр. 9х19, 7.62х25, 9х18 и т.д.



Винтовочный, он же винтовочно-пулеметный патрон – крупный по габаритам патрон, чаще всего введенный изначально на вооружение для магазинных или самозарядных винтовок, позже широко применяемый в пулеметах. Гильза бутылочной формы, заряд медленно горящего пороха ок. 3 г.

Напр. 7.62х54R, 7.62х51, 7.92х57.



Промежуточный, переходной патрон – патрон по мощности промежуточный между пистолетным и винтовочным. Создан для автоматов, но находит широкое применение и в ручных пулеметах. Гильза бутылочной формы, масса порохового заряда ок. 1.5 г пороха со средней скоростью горения.

Напр. 7.92х33, 7.62х39.



Малоимпульсный патрон – условный тип промежуточного патрона, появившийся впервые в винтовке М16. Представляет собой промежуточный патрон, однако с дальнейшим уменьшением размеров и калибром ок. 5.5мм. Свое название получил из-за уменьшенного импульса отдачи. Масса порохового заряда ок. 1.5 г, порох обычно того же типа что и в промежуточном патроне.

Напр. 5.56х45, 5.45х39, 5.8х42.



В прошлый раз мы остановились на том, что армии ведущих стран мира оказались вооружены магазинными винтовками.

По юниорству не понимал шутку про «программирование — это как кататься на горящем велосипеде в аду», но очень быстро мне ее объяснили.

Какая связь есть между умножением методом русских крестьян и современной криптографией? В отличие от обычно изучаемых процедур умножения, его можно запросто адаптировать под вычисление степеней, а не произведений; и в некоторых криптосистемах требуется вычисление именно степеней.

Должен сразу признаться, что статья не будет посвящена тому, как русским крестьянам удавалось обмениваться информацией втайне от своих помещиков.

Умножение методом русских крестьян

Если вы не знали о нём раньше, то это довольно любопытный подход к умножению, который не требует запоминания таблиц умножения — для него достаточно способности удваивать и делить пополам целые числа. Не очень понятно, как он относится к русским крестьянам: похоже, так же, как «датская сдоба» к Дании. Этот метод был известен ещё древним египтянам, которые явно жили намного раньше русских крестьян.

Общее описание метода просто, но не слишком информативно. Тем не менее, давайте начнём с него.

Когда деревья были только бинарными, а дешевая чашка кофе стоила дороже, чем час программиста, автор делал первые попытки программирования. Не существовало «айтишников», «дизайнеров», «js-ников», и даже «прогеров» — ты либо был на «ты» с железками, всем софтом и программированием, либо нет. Время ушло, пришла специализация, выросли оклады, потом еще раз, а потом помножились на два. И теперь мы охеревшие настолько специализированы, что…

Автор — из старой школы. По разным причинам. Мне нравится заниматься «всем», помогать себе и компании, и я рассчитываю на отдачу — не только, и не столько, на финансовую. Я постоянно учусь. Но не только своей «основной», узкой специальности (=программирование), за которую платят, и ниже объясню, почему…

Недавно я столкнулся с проблемой, известной как «переученность». Такое бывает, когда ты переростаешь вакансию «вширь», а компания не может никак это использовать. Тогда ты ломишься в стартапы, стараясь самовыразиться, ищешь варианты, разговариваешь с руководством (тут мне повезло), или просто уходишь.

Дальше я постараюсь обобщить личный и известный мне опыт по этой проблеме.

Вы придумали стартап и с самыми лучшими намерениями нанимаете разработчика для реализации своей идеи. Но идет неделя за неделей, а приложение по-прежнему нуждается в доработке. Как-то незаметно появляются новые функции, и масштаб задачи понемногу расширяется.

Складывается ощущение, что проект зажил собственной жизнью и пытается сожрать вас.



Как так случилось? Может, наняли плохого разработчика? Кто-то ошибся в планировании проекта? А вдруг сама идея проекта была ужасной?

Возможно. Но часто проект бывает с самого начала обречен на провал из-за недопонимания одного важного момента.

Мы предполагаем, что продукт определяется набором функций, записанных на листочке бумаги: иногда что-то добавляется, иногда убирается — но масштаб проекта всегда будто бы можно понять с одного взгляда.

Это предположение — неверно.

Проект — это не лист бумаги, не двумерный объект — у него есть глубина.

Каждую функцию на поверхности можно раскрыть — и так слой за слоем. Будь у меня склонность к громким заголовкам, я бы сказал, что всякое приложение — это лук, и нужно уметь правильно его чистить. Не очень понятно? Тогда давайте я поясню, что имеется в виду, и расскажу, почему не получается раскрывать слои приложения без слёз.

Переведено в Alconost

Привет, Хабр! Давно у нас в блоге не было расшифровок мастер-классов. Исправляемся. В этом посте вас ждет грандиозное путешествие в мир шрифтов от древнейших времен до наших дней. Если вы хотите понять, каким образом шрифты влияют на наши эмоции и наконец научиться отличать гуманистический гротеск от ленточной антиквы — добро пожаловать под кат. И да, там очень много картинок. Передаем слово автору.

---

Шутка, написанная гарнитурой Times, на 10 % смешнее той, что написана гарнитурой Arial. Почему? Чёрт знает. Лучшее объяснение, которое я видел: юмор ассоциируется с агрессией, с остротой, с остроумием — а Times выглядит более острым, чем Arial.

Ещё один любопытный эксперимент, в котором участвовало 45 тыс. человек. Заходишь на сайт, тебе показывают статью Дэвида Дойча, британского физика. В статье автор пишет, что сегодня очень трудно внезапно умереть. Например, от инфекционного заболевания или в уличной драке. Лет сто назад это случалось намного чаще. Главный вывод статьи — сейчас мир безопасен как никогда. В среднем, конечно, ведь где-то постоянно идут локальные военные конфликты.

Подробно теорема Байеса излагается в отдельной статье. Это замечательная работа, но в ней 15 000 слов. В этом же переводе статьи от Kalid Azad кратко объясняется самая суть теоремы.

• Результаты исследований и испытаний – это не события. Существует метод диагностики рака, а есть само событие — наличие заболевания. Алгоритм проверяет, содержит ли письмо спам, но событие (на почту действительно пришел спам) нужно рассматривать отдельно от результата его работы.
  
• В результатах испытаний бывают ошибки. Часто наши методы исследований выявляют то, чего нет (ложноположительный результат), и не выявляют то, что есть (ложноотрицательный результат).
  
• С помощью испытаний мы получаем вероятности определенного исхода. Мы слишком часто рассматриваем результаты испытания сами по себе и не учитываем ошибки метода.
  
• Ложноположительные результаты искажают картину. Предположим, что вы пытаетесь выявить какой-то очень редкий феномен (1 случай на 1000000). Даже если ваш метод точен, вероятнее всего, его положительный результат будет на самом деле ложноположительным.
  
• Работать удобнее с натуральными числами. Лучше сказать: 100 из 10000, а не 1%. При таком подходе будет меньше ошибок, особенно при умножении. Допустим, нам нужно дальше работать с этим 1%. Рассуждения в процентах неуклюжи: «в 80% случаев из 1% получили положительный исход». Гораздо легче информация воспринимается так: «в 80 случаях из 100 наблюдали положительный исход».
  
• Даже в науке любой факт — это всего лишь результат применения какого-либо метода. С философской точки зрения научный эксперимент – это всего лишь испытание с вероятной ошибкой. Есть метод, выявляющий химическое вещество или какой-нибудь феномен, и есть само событие — присутствие этого феномена. Наши методы испытаний могут дать ложный результат, а любое оборудование обладает присущей ему ошибкой.
  

7.2. Как форс-мажор указана забастовка в отрасли и регионе, это лучше вычеркнуть, т.к. неясно, в какой отрасли и в каком регионе.

Чтобы быть плохим юристом, не надо обладать специальными навыками: достаточно здравого смысла, чтобы разбираться в документах. Чтобы быть приемлемым юристом — ещё нужна хорошая память для того, чтобы помнить, что и где в нормативах и прецедентах. А чтобы быть отличным — ещё иметь огромную практику и нездоровое чувство юмора. Хотя последнее необязательно, конечно.

Каждый наш договор страхует юрист-отладчик, который как брекпоинтами размечает точки рисков. Сейчас покажу пару примеров того, что он видит и чувствует.

long long ago; /* in a galaxy far far away */

 //
    //                       _oo0oo_
    //                      o8888888o
    //                      88" . "88
    //                      (| -_- |)
    //                      0\  =  /0
    //                    ___/`---'\___
    //                  .' \\|     |// '.
    //                 / \\|||  :  |||// \
    //                / _||||| -:- |||||- \
    //               |   | \\\  -  /// |   |
    //               | \_|  ''\---/''  |_/ |
    //               \  .-\__  '-'  ___/-. /
    //             ___'. .'  /--.--\  `. .'___
    //          ."" '<  `.___\_<|>_/___.' >' "".
    //         | | :  `- \`.;`\ _ /`;.`/ - ` : | |
    //         \  \ `_.   \_ __\ /__ _/   .-` /  /
    //     =====`-.____`.___ \_____/___.-`___.-'=====
    //                       `=---='
    //
    //
    //     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    //
    //               佛祖保佑         永无BUG
    //

«Слава богу, багов нет»

Эта статья — вольный пересказ моего доклада на прошедшем Хайлоаде.

Я возглавляю компанию, в которой работает 75 человек, а начинали мы 10 лет назад впятером.

И я хотел бы рассказать как, со временем, и почему менялась система менеджмента, какие основные ошибки мы совершили, как их исправляли, и чему научились по этому поводу.

В очередном опусе Итана Сигеля резанула фраза

Пронаблюдав за удалёнными сверхновыми и измерив, как Вселенная расширялась миллиарды лет, астрономы обнаружили нечто удивительное, загадочное и неожиданное.

И нет, с переводом всё в порядке, в оригинале ещё желтее:

By observing distant supernovae and measuring how the Universe had expanded over billions of years, astronomers discovered something remarkable, puzzling and entirely unexpected

wat?

О какой неожиданности может идти речь? Там ведь совершенно шикарная история длиной в 80 лет с яркими открытиями и закрытиями. История про то, как на самом деле делается настоящая наука. История скорее про физиков, чем про физику.

Интенсивность фотосинтеза под красным светом максимальна, но под одним только красным растения гибнут либо их развитие нарушается. Например, корейские исследователи [1] показали, что при освещении чистым красным масса выращенного салата больше, чем при освещении сочетанием красного и синего, но в листьях значимо меньше хлорофилла, полифенолов и антиоксидантов. А биофак МГУ [2] установил, что в листьях китайской капусты под узкополосным красным и синим светом (по сравнению с освещением натриевой лампой) снижается синтез сахаров, угнетается рост и не происходит цветения.


Рис. 1 Леанна Гарфилд, Tech Insider — Aerofarms

Какое нужно освещение, чтобы при умеренном энергопотреблении получить полноценно развитое, большое, ароматное и вкусное растение?

После 10 лет работы в качестве ИТ руководителя, когда за плечами уже достаточно выполненных проектов и компаний, а также опыт создания проектного офиса, видишь все вокруг немного иначе. Любую уникальную задачу хочется декомпозировать на подзадачи, расположить их на scrum-доске или на временной шкале, оценить приоритеты, риски, трудозатраты. К сожалению, в реальности, даже элементарные практики из проектного управления соблюдаются не всегда.

Именно о том, что всегда должно быть сделано при выполнении проекта мы и поговорим на неожиданном примере трансатлантического яхтенного перехода.