User
Всем привет! Меня зовут Елена Свистова, я методист образовательных программ английского языка в Практикуме, преподаватель и англоговорящий интервьюер в международных IT-компаниях.
В этой статье я расскажу, как показать себя с лучшей стороны во время собеседования: какого плана придерживаться во время самопрезентации и какие формулировки использовать — всё с конкретными примерами на английском и объяснениями.
Готовитесь к собеседованию за рубежом и переживаете за свой английский? Хотели бы работать в международной компании, но сомневаетесь, хватит ли языка? Не уверены, поймут ли ваш акцент? Тогда эта статья может помочь.
Меня зовут Андрей Столбовский, последние 5 лет я работал в Яндексе, а в прошлом году перешёл в Амазон и теперь работаю Software Development Manager в AWS Redshift – это мой первый полноценный опыт работы в международной компании.
В этой статье хочу поделиться своими наблюдениями и выводами относительно владения английским языком, которые я сделал после прохождения собеседований и поработав почти год.
Итак, поехали.
Привет всем! Меня зовут Максим, я технический продакт-менеджер в американском стартапе. В мае я получил резидентскую визу и Emirates ID в ОАЭ как Digital Nomad по инструкции в интернете. Рассказываю, чем реальность отличается от гайдов в интернете, с конкретными датами и суммами.
За последние месяцы только ленивый не сделал телеграм-бота, который работает с API OpenAI. Были такие статьи и на Хабре.
Написать игрушечного ChatGPT-бота можно хоть за час. А вот сделать его удобным в повседневной работе заметно сложнее. Я занимался этим последние несколько недель и хочу показать, что получилось.
Друзья, всех приветствую и предлагаю ознакомиться, как мне кажется с довольно полным FAQ по теме налогового и валютного резиденства РФ. По ходу материала есть некоторые примеры, а внизу вопросы & ответы.
Всем привет! Скажу честно, это статья дожидалась своего часа много времени. Попытки добавить еще материала, потом ковид и последние события не очень-то способствовали публикации советов для путешественников. Но я думаю, что эти советы могут помочь и в текущее время, когда многих хабрачитателей разбросало по всему миру.
Ноябрь — время планирований путешествия на Новый год, как домой, так и на отдых. Покупать билеты можно по-разному. Можно потратить 250000 рублей на полет в Турцию, а можно за 7000 слетать в Таиланд. Так как новогодние перелеты часто «гибкие», можно перебирать разные варианты и системы бронирований, чтобы найти оптимальные даты и пункт назначения. И именно о последних интересностях, а также советах из моих поисков и других путешественников, кто помогал в создании этой статьи, эта статья.
Сегодня покажем, как генерировать новые изображения по текстовому описанию при помощи KerasCV, stability.ai и Stable Diffusion. Материал подготовлен к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Вероятно вы уже слышали про успехи нейросетей в генерации картинок по текстовому описанию.
Я решил разобраться, и заодно сделать небольшой туториал, по архитектуре модели Stable Diffusion. Сегодня мы не будем глубоко погружаться в математику и процесс тренировки. Вместо этого сфокусируемся на применении и устройстве основных компонент: UNet, VAE, CLIP.
Почему так сложно понять asyncio?
Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.
Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.
Многих людей вдохновляют TED выступления. Они учат чему-то новому, позволяют посмотреть увидеть знакомые вещи с разных сторон, и мотивируют к новым действиям.
Среди них не мало выступлений, связанных с технологиями.
Что же делает их презентации особенными? И как научиться выступать в стиле TED если вы работаете в IT?
Цель: открыть заблокированные провайдером сайты;
Примерное время: 30 минут;
Стоимость: бесплатно;
Что надо делать: нажимать кнопки, копировать и вставлять текст, читать простые слова на английском.
Project V - набор инструментов, которые помогут обойти замедление или полную блокировку сайтов. Он разработан азиатскими гениями для обхода великого китайского фаервола.
Mito — это графический интерфейс для быстрой работы с наборами данных, который по вашим действиям создаёт код на Python. Даже если вы работаете с Python много лет, наблюдая за кодом Mito, вы можете узнать что-то новое, при этом понятный код на много строк можно получить всего за несколько кликов. Подробности рассказываем, пока у нас начинается флагманский курс Data Science.
Python – один из самых популярных языков для веб-автоматизации с Selenium, поскольку в нем есть упрощенный синтаксис, который позволяет выполнять больше задач за меньшее количество строк кода! Таким образом, Python и Selenium создают идеальную комбинацию для автоматизированного тестирования в вебе.
Начнем с того, что Selenium – это открытый фреймворк, который в основном используется для автоматизации взаимодействия с веб-элементами в AUT (Application Under Test). Наряду с Python, Selenium также поддерживает Java, C#, JavaScript, Ruby и PHP. Однако, по своему опыту скажу, что Python – лучший вариант для веб-автоматизации в комбинации с Selenium.
В последних версиях Delphi, появилось много новых, интересных возможностей. Сейчас попробуем сделать, с их помощью, что-нибудь полезное. Конкретно, создадим тип, который владеет объектом, ведет себя как этот объект, но при этом автоматически освобождается, когда на него больше нет ссылок.
Для начала приведу пример двух процедур: первая классическая, вторая использует новые типы. Дальше рассмотрим как это реализовано.
Datascience – это не только fit-predict
Представим, что вы начали работать в компании, которая производит однообразные операции с бесконечными таблицами. Например, в крупном ретейлере или у ведущего оператора связи. Ежедневно перед вами ставят задачу выяснить, останется ли клиент с вами или хватит ли товара на полках до конца недели. Алгоритм выглядит просто. Вы берете выборку, изучаете бесконечные ряды признаков, удаляете мусор, генерируете новые признаки, собираете сводную таблицу. Подаете готовые данные в модель, настраиваете параметры и с нетерпением ждете заветных цифр итоговой метрики. Это повторяется день за днем. Затрачивая каждый день всего 60 минут на генерацию фич или подбор параметров, за месяц вы израсходуете минимум 20 часов. Это, без малого, целые сутки, за которые можно выполнить новую задачу, обучить нейросеть или прочесть несколько статей на arxiv’e.
Удобно, когда структура данных не меняется. Стабильный набор лейблов и признаков каждый день. Вы понимаете алгоритм обработки и выстраиваете пайплайн. Однообразные таблички со знакомыми признаками начинают обрабатываться без вашего участия. Сложности начинаются в момент, когда признаки в данных становятся разными от задачи к задаче. Или, что еще страшнее, фич становится мало и модель начинает выдавать низкие метрики. Надо снова тратить время на предобработку. Рутина поглощает, блеск в глазах пропадает, продуктивность падает. Вы не первый, кто сталкивался с такими проблемами. Разработчики выкладывают в открытый доступ библиотеки, которые помогают автоматизировать однообразные операции.
Продолжаем строить домашний медиа-комбайн на Kubuntu с KODI на борту. Сегодня научим его запускать ретро-игры и позволим себе немного поностальгировать по Darkwing Duck на SEGA и Grand Theft Auto или Gran Turismo на Playstation 1.
О том, как разворачивался сам медиацентр, как его настраивали и какими дополнительными возможностями он оброс читайте в предыдущих публикациях - часть 1, часть 2.
