Как стать автором
Обновить
0
0
Alexandr Tsvetkov @atsvetkov

Пользователь

Отправить сообщение

R в Microsoft Azure для победы на хакатоне. Инструкция по применению

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров7.3K
Стандартный план любого хакатона
Microsoft Azure Machine Learning Hackathon
R, один из популярнейших языков программирования среди data scientist'ов, получает все большую и большую поддержку как среди opensource-сообщества, так и среди частных компаний, которые традиционно являлись разработчиками проприетарных продуктов. Среди таких компаний – Microsoft, чья интенсивно увеличивающая поддержка языка R в своих продуктах/сервисах, привлекла к себе и мое внимание.

Одним из «локомотивов» интеграции R с продуктами Майкрософт является облачная платформа Microsoft Azure. Кроме того, появился отличный повод повнимательнее взглянуть на связку R + Azure – это проходящий в эти выходные (21-22 мая) хакатон по машинному обучению, организованный Microsoft.

Хакатон – мероприятие, где кофе время чрезвычайно ценный ресурс. В контексте этого я ранее писал о best practices обучения моделей в Azure Machine Learning. Но Azure ML – это не инструмент для прототипирования; это скорее сервис для создания продукта с SLA со всеми вытекающими отсюда затратами как на время разработки, так и на стоимость владения.

R же прекрасно подходит для создания прототипов, для копания (mining) в данных, для быстрой проверки своих гипотез – то есть
всего того, что нам нужно на такого типа соревнованиях! Ниже я расскажу, как использовать всю мощь R в Azure – от создания прототипа до публикации готовой модели в Azure Machine Learning.
Читать дальше →
Всего голосов 18: ↑16 и ↓2+14
Комментарии5

Теория, игра и практика Канбан — Certified Kanban/Lean Training

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров17K


Совсем недавно я начал работать в компании ScrumTrek. Все новички у нас в рамках ввода в строй в обязательном порядке проходят обучение на открытых тренингах компании. И так устроен мой мозг, что хорошо усвоить материал у меня получается только тогда, когда удается внятно донести основные его тезисы другим. Бедная моя жена, коллеги и друзья – сколько им всего пришлось выслушать от меня! Кстати, Ицхак Пинтосевич называет это универсальной методикой системы сверхобучения 3-П.

Итого, по мере прохождения тренингов я буду рассказывать вам про полученные знания глазами участника. Конечно, для компании ScrumTrek это реклама. Хотя лично я надеюсь, что выбранный формат поможет с ответом на вопрос: нужно ли это обучение вам или вашим коллегам?
Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+8
Комментарии10

Параллельное выполнение тестов с учетом контекста с использованием Visual Studio 2015 Update 1

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров11K
Visual Studio 2015 с обновлением 1 включает в себя ряд улучшений и исправлений. В этой публикации мы сконцентрируем внимание на двух улучшениях, способных существенно повысить общую производительность разработки ПО.

Параллельное выполнение тестов


Тестовое ядро Visual Studio 2015 Update 1 способно параллельно выполнять тестовые сборки, что существенно повышает производительность тестирования. По умолчанию этот режим отключен, поэтому Вам необходимо включить его.

Система параллельно выполняет тестовые сборки на указанном вами количестве ядер — вплоть до всех ядер вашего компьютера. Разумеется, при наличии единственного тестового проекта это не дает никаких преимуществ. Данное решение предназначено для проектов значительного масштаба. Оно не зависит от типа используемой тестовой платформы и работает с MSTest, NUnit 2, NUnit 3 и XUnit. Этот механизм полностью независим от поддержки параллелизма базовой платформой.
Продолжить чтение
Всего голосов 18: ↑15 и ↓3+12
Комментарии8

Подходы к проектированию RESTful API

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров138K

Автор: Вячеслав Михайлов, Solutions Architect.

В этой статье я поделюсь опытом проектирования RESTful API — на конкретных примерах покажу, как делать хотя бы простые сервисы красиво. Также мы поговорим, что такое API и зачем он нужен, поговорим об основах REST — обсудим, на чем его можно реализовывать; коснемся основных веб-практик, которые зависят и не зависят от этой технологии. Также узнаем, как составлять хорошую документацию, затрачивая на это минимум усилий, и посмотрим, какие существуют способы нумерации версий для RESTful API.

Часть 1. Теория


Итак, как мы все знаем, API — application programming interface (интерфейс программирования приложений), набор правил и механизмов, с помощью которых одно приложение или компонент взаимодействует с другими

Почему хороший API — это важно?

  • Простота использования и поддержки. Хороший API просто использовать и поддерживать.
  • Хорошая конверсия в среде разработчиков. Если всем нравится ваш API, к вам приходят новые клиенты и пользователи.
  • Выше популярность вашего сервиса. Чем больше пользователей API, тем выше популярность вашего сервиса.
  • Лучше изоляция компонентов. Чем лучше структура API, тем лучше изоляция компонентов.
  • Хорошее впечатление о продукте. API — это как бы UI разработчиков; это то, на что разработчики обращают внимание в первую очередь при встрече с продуктом. Если API кривой, вы как технический эксперт не будете рекомендовать компаниям использовать такой продукт, приобретая что-то стороннее.


Теперь посмотрим, какие бывают виды API.

Виды API по способу реализации:
  • Web service APIs
    • XML-RPC and JSON-RPC
    • SOAP
    • REST

  • WebSockets APIs
  • Library-based APIs
    • Java Script

  • Class-based APIs
    • C# API
    • Java



Виды API по категориям применения:

  • OS function and routines
    • Access to file system
    • Access to user interface

  • Object remoting APIs
    • CORBA
    • .Net remoting

  • Hardware APIs
    • Video acceleration (OpenCL…)
    • Hard disk drives
    • PCI bus



Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑24 и ↓2+22
Комментарии37

Специализация по машинному обучению на Coursera от Физтеха и Яндекса

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров67K
В начале года на Coursera открылся курс по машинному обучению от Яндекса и Вышки, о котором мы уже рассказывали. К моменту старта на него записались 14000 человек. Через час после открытия пользователи создали канал в Slack, где стали обсуждать программу. Сейчас слушателей уже 21000.



9 февраля на платформе стала доступна запись на специализацию по машинному обучению, которая разрабатывается нашими специалистами уже совместно с Физтехом. Она устроена таким образом, чтобы помочь слушателям плавно погрузиться в тему.

Специализация «Машинное обучение и анализ данных» состоит из пяти курсов и работой над собственным проектом. Обучение будет длиться несколько месяцев. Записаться на него можно до 19 февраля. Если вы не успеете это сделать, с 14 марта можно будет записаться на второй поток.

Авторы курса — сотрудники Яндекса, специалисты Yandex Data Factory, которые преподают на Физтехе. Константин Воронцов тоже среди них. Мы попросили некоторых из коллег рассказать, кому может быть полезна специализация и для чего она нужна. Также под катом — программа всех курсов.
Читать дальше →
Всего голосов 42: ↑40 и ↓2+38
Комментарии49

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Praha, Hlavni Mesto Praha, Чехия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность