Уже несколько лет я пользуюсь облигациями в качестве замены депозита, потому что процент дохода, который можно получить со вклада стабильно падает. В отличии от ситуации с депозитом, в облигациях всегда можно найти большую доходность. И в этой ситуации меня не устраивало только количество времени на механическую работу по поиску подходящих вариантов бумаг.


Работа скрипта по поиску облигаций на Московской бирже

Так как сервисов по поиску российских облигаций много, но ни один из них не имеет достаточной гибкости и простоты и поэтому на работу с ними тратится достаточно много времени. Исходя из этого и решил разработать собственный скрипт для поиска облигаций.

Сделал это на Node.js с выводом полученных результатов в локальный html файл с интерактивной таблицей от Google Charts (а в случае, если JavaScript отключен в браузере, что например происходит при открытии этого html файла из мессенджера на iPhone, то отображается статическая версия таблицы, также сгенерированная скриптом).

Введение

Паттерны всегда меня очаровывали. Даже не важно какие. Я экспериментировал со многими: сети, листья и их переплетения, ветви, молнии, флокирование, очертания фигур, реки, скальный осадок, пейзажи, слизистая плесень, лишайники, взаимодействие и расплавление, клеточные автоматы, некоторые фракталы и другие штуки. Мне кажется, что самое приятное — это то, как сложные и затейливые результаты можно получить от набора простых правил.



В последнее время мне были особенно интересны биологические образы и дифференциальный рост. У меня есть опыт в вычислительной математике, но не в биологии. Поэтому у меня мало знаний в том, как биологические системы работают. И всё же, я экспериментировал довольно много над воссозданием различных биологических закономерностей. Одна из сложностей заключается в том, чтобы попытаться воссоздать некоторые образы или закономерности максимально малым количеством простых правил.

Иногда мне удается воссоздать явление, которое я собирался создать, а иногда — нет. Чаще всего я получаю нечто интересное, даже если это не всегда то, что было задумано.

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13 Гб видеопамяти на борту. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные tensorflow модели и использовать tensorboard. В данном посте, я хочу поделиться опытом и рассказать, как эти возможности добавить в colab. А напоследок покажу, как можно получить доступ к контейнеру по ssh и пользоваться привычными удобными инструментами bash, screen, rsync.

Гики чаще всего носят любимые гаджеты с собой. Обычно речь идет о ноутбуке, планшете, смартфоне, фотоаппарате и различных мелочах. Часть из них необходима в ежедневной работе, а часть носят просто потому, что хочется (почему нет?). В целом, универсальным средством работы и развлечений сейчас является как раз лэптоп, благо подключиться к сети можно практически в любом месте. Поэтому, именно его чаще всего берут с собой на учебу, работу, коворкинг, кафе или даже на дружескую встречу.

Носить с собой все в сумке — не лучший вариант, поэтому большинство гиков склоняются к рюкзакам. И вот здесь начинаются муки выбора. Помимо того, что рюкзак для техники должен быть защищен от погодных условий, защищать устройства от ударов, он еще должен быть удобен для долгосрочного передвижения по городу или вне населенного пункта. Плюс есть еще много критериев, каждый из которых сугубо индивидуален. Сегодня рассказываем о рюкзаках, которые оптимизированы для удобного ношения гаджетов и отвечают дополнительным требования гиков.

Преимущественно медиафайлы. На полном серьезе, без шуток.

Введение

Бывает, случается так, что вы хотите скачать альбом 2007 года исполнителя, который кроме вас известен 3.5 людям, какой-нибудь испанский ска-панк или малопопулярный спидкор европейского происхождения. Находите BitTorrent-раздачу, ставите на закачку, быстро скачиваете 14.7%, и… все. Проходит день, неделя, месяц, а процент скачанного не увеличивается. Вы ищете этот альбом в поисковике, натыкаетесь на форумы, показывающие ссылки только после регистрации и 5 написанных сообщений, регистрируетесь, флудите в мертвых темах, вам открываются ссылки на файлообменники вроде rapidshare и megaupload, которые уже сто лет как умерли.


_{Увы, частая ситуация в попытке хоть что-то скачать}

Такое случается. В последнее время, к сожалению, случается чаще: правообладатели и правоохранительные органы всерьез взялись за файлообмен; в прошлом году закрылись или были закрыты KickassTorrents, BlackCat Games, what.cd, btdigg, torrentz.eu, EX.ua, fs.to, torrents.net.ua, и еще куча других сайтов. И если поиск свежих рипов фильмов, сериалов, музыки, мультиков все еще не представляет большой проблемы, несмотря на многократно участившееся удаления со стороны правообладателей контента из поисковых систем, торрент-трекеров и файлообменников, то поиск и скачивание оригинала (DVD или Blu-Ray) фильмов и сериалов или просто ТВ-рипов 7-летней давности на не-английском и не-русском языке — не такая уж простая задача.

«Производительность веб-проектов» — это, с точки зрения пользователя, скорость, с которой страницы загружаются и отображаются браузером. Что даёт повышение скорости работы некоего сайта? На самом деле – много всего. Здесь и увеличение продаж, и повышение лояльности клиентов, и улучшение впечатлений пользователей от работы с ресурсом. Скорость, с которой веб-ресурс реагирует на запросы, особенно важна для тех пользователей, которые сидят на медленных каналах связи или занимаются веб-серфингом со смартфонов или планшетов.

Экосистема языка python стремительно развивается. Это уже не просто язык общего назначения. С его помощью можно успешно разрабатывать веб-приложения, системные утилиты и много другое. В этой заметке мы сконцентрируемся все же на другом приложении, а именно на научных вычислениях. Я хотел бы поделиться своим опытом в данной теме.

Мы попытаемся найти в языке функции, которые обычно требуем от математических пакетов. Рассмотрим сильные и слабые стороны идеи использования python вместо MATLAB, Maple, Mathcad, Mathematica.

В свете последних событий связанных с релизом Mozilla Firefox 48, который навёл шухеру среди части пользователей, в связи с обязательным наличием подписи у расширений, люди столкнувшиеся с этой проблемой встали перед выбором, либо:

1. не пользоваться неподписанными расширениями (плохой вариант);
2. использовать небрэндированные сборки;
3. идти окольными путями, пытаясь отключить проверки любыми способами, некоторые из которых предложены в следующих комментариях:
   https://geektimes.ru/post/279132/#comment_9480372
   https://geektimes.ru/post/279132/#comment_9480382
   
4. подписать необходимое расширение самостоятельно.

Как вы уже догадались, здесь пойдёт речь о последнем способе. Если мы не планируем распространять расширения через официальный каталог, то подпись мы можем получить без ручных проверок, т.е. легко и просто.

История развития Guifi — самой большой mesh-сети в мире

Городок Гурб (Gurb) расположен в 75 километрах к северу от Барселоны. Это небольшой населенный пункт, который в Испании назвали бы pueblo. Население — всего 2500 человек. Таких городков в стране много, но именно этот выделяется из ряда себе подобных. Дело в том, что здесь зародился проект Guifi.net. Этот проект — важный эксперимент в области телекоммуникаций. Он представляет собой общественную Mesh-сеть, которая уже давно вышла за пределы одного населенного пункта. Сейчас это крупнейшая сеть такого типа в мире.

Стартовал проект 12 лет назад, а сейчас сеть Guifi связывает десятки тысяч человек в сотнях различных населенных пунктах. Обычно пользователей к интернету централизованно подключают телекоммуникационные компании, но в Gurb и других городах участники проекта решили эту проблему самостоятельно. При этом сеть Guifi не зависит ни от правительства, ни от коммерческих компаний. Основная идея проекта — его участники должны сами определять, когда, где и как общаться. И пользователи очень довольны тем, как все работает.

За последние полгода интернет просто наводнила «буква» «й». Я встречал ее на новостных сайтах, в мессенджерах, на хабрахабре и geektimes. «О чем вообще речь?» — спросите вы — «Я вижу обычную букву й!». Вам повезло. Я вижу ее так:
Если вы из тех счастливчиков, у кого буква «й» выглядит так же, как и «настоящая» «й», вот вам фокус: скопируйте ее (букву «й») в блокнот, поставьте курсор в конец буквы и нажмите backspace. Магия, отвал башки просто!
Как же так получается?

Графемы, глифы, code points, компоновка и байты

Очень краткое введение:
Графема — то, что мы привыкли называть буквой в смысле единицы текста. Глиф является единицей графики, и может графически представлять саму графему или же ее часть (например, различные диакритические знаки: ударения, умляуты, надстрочное двоеточие у буквы ё и т.д.).
Code Point — то, как записывается текст в представлении Unicode. Одна графема может записываться разными code points.
Code Points кодируются различным байтовым представлением в зависимости от стандарта: UTF-8, UTF-16, UTF-32, BE, LE…
Языки программирования, как правило, работают с code points; для нас, людей, привычно мыслить глифами.

Давайте же наконец разберемся с нашей буквой й. Что же в ней такого особенного?
Эта буква представляет из себя одну графему («и» краткое), но записана она двумя code points:

U+000438 CYRILLIC SMALL LETTER I
U+000306 COMBINING BREVE

Если вы проделали фокус с нажатием backspace, вы как раз и стерли COMBINING BREVE, или, говоря полиграфическим языком, значок краткости над гласной.

Обычная буква «и» краткое, которую мы все с вами привыкли набирать клавиатурой, представляет из себя композитный символ, который записывается одним code point:

U+000439 CYRILLIC SMALL LETTER SHORT I

Привет читатель. Этот небольшой вступительный пост о нашем проекте — поисковом сервисе GrabDuck. О том, что это такое, какие проблемы мы пытались решить и, что из всего этого получается.



Проще говоря, история проекта в поисках своих благодарных клиентов, которую мы постарались сделать не нудной и интересной. Получилось или нет — судить вам. Кого заинтересовало, просим под Cut.

Доброго времени суток всем. Это наш первый пост в блог стартапа «Meanotek», и наверное он будет больше ознакомительного характера. Чтобы не было совсем скучно читать, мы попробуем рассказать историю, о том как одна практическая задача привела нас к созданию полноценной системы «понимания» текста компьютером, и что из этого получилось.

Мысль научить компьютер общаться на человеческом языке у меня появилась еще в школе, когда у меня дома был один из первых советских аналогов IBM PC, с языком программирования GW BASIC. Понятно, что далеко эта задумка в то время не ушла, потом ее заслонили другие более важные дела, но совершенно неожиданно она всплыла вновь спустя много лет, уже в связи с конкретной потребностью.

Собственно идея пришла в голову во время работы над другим проектом — сайтом поиска отзывов reviewdot.ru. Идея reviewdot.ru была в следующем — пользователь вводит запрос, например «зеркальный фотоаппарат для начинающих» — и получает список ссылок на отзывы в интернете, которые касаются именно этого вопроса. Или к примеру, чтобы по запросу «что ломается в стиральной машине Indesit?” появлялись ссылки на отзыв пользователей марки Indesit, у которых что-то сломалось. Вопрос ценности данного ресурса для людей пока оставим за скобками, и поговорим немного о технической стороне реализации.

Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (@anokhinn), Владимир Гулин (@vgulin) и Павел Нестеров (@mephistopheies).



Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.

Устройство для снимка экрана на первых компьютерах (Command-Shift-3)

Если вы когда-либо делали хелп или мануал для своего приложения, наверняка вы отметили, как неожиданно много времени и сил занимает создание скриншотов.

Ведь кажется, что скриншот — это “секунда работы, Alt+PrintScreen и Ctrl+V!”. Некоторые клиенты удивляются, когда слышат, что скриншот в мануале может стоить и $2 и даже $5.

В этой статье я расскажу, как правильно делать скриншоты, почему это не просто “два клика” и какие подводные камни встречаются на пути неопытного скриншотера. Рассматривайте ее как чеклист или список практических советов для тех, кто документирует ПО. Надеюсь, это поможет вам избежать разочарований и порадовать юзеров красочными понятными картинками.

Здравствуйте, коллеги!

Хочу снова поделиться интересным случаем решения проблемы, и сэкономить вам время и нервы на её решении. Принесли мне тут на днях для реанимации ноутбук вот с такими же симптомами:



Сразу сделаю отступление — указанный в описании видео метод реанимации в данном случае не помог совершенно никак. Почему — описано ниже.

Предыстория проста: работали себе пользователи на ноуте спокойно, ничего страшного не делали. Система предложила обновиться до 8.1 — согласились. Система начала обновляться, ушла на перезагрузку и на этом всё. Неустранимый BSOD с кодом ошибки «ACPI_BIOS_ERROR». До меня ноутбук уже таскали к местному знатоку, он попробовал всё, что смог навскидку проверить, после чего развел руками и отправил ко мне, потому что в придачу к стабильному BSODу ноутбук категорически отказывался реагировать на горячие клавиши входа в меню UEFI и/или выбора загрузочного устройства. Совсем, абсолютно. При этом и с внешних устройств грузиться даже не пытался, упорно запускаясь с внутреннего винта и разумеется снова уходя в бесконечное кольцо попыток загрузки.

И снова в эфире наша постоянная рубрика «Лекции Технопарка». На этот раз предлагаем вам ознакомиться с материалами курса «Проектирование высоконагруженных систем». Цель курса — получение студентами навыков проектирования высокоэффективных программных систем.

Мы продолжаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций. Первая и вторая уже были опубликованы. В предыдущем рассказе речь шла об основах пространственной и частотной обработки изображений. Третья лекция посвящена основным операциям морфологической обработки изображений. Под катом — слайды, план лекции и её дословная расшифровка.

Excel hell — это состояние, когда много важной для компании информации содержится в excel-файлах сотрудников, происходит постоянный обмен этими файлами по почте, и сложно сказать у кого самая последняя и правильная версия. Для получения общей картины нужно сводить данные из этих файлов в один, что на практике часто сводится к copy-paste, занимает много времени и приводит к ошибкам. В итоге люди мало того что с трудом получают информацию, но еще и рискуют принять неправильные решения на основе устаревших или вовсе неправильных данных. Звучит ужасно, но похоже что это не редкость, и нельзя сказать что ситуация улучшается. Как мы к этому пришли?
Из этой статьи вы узнаете, что такое Excel hell, почему не взлетел Lotus Improv и какая стартап-идея из списка Пола Грэма “Startup Ideas We'd Like to Fund” до сих пор не имеет хорошего решения. Интересно? Добро пожаловать под кат.

Пока маркетологи обмазываются BigData и бегают в таком виде на пресс-конференциях, я предлагаю просто скачать бесплатный инструмент с тестовыми наборами данных, шаблонами процессов и начать работать.

Закачка, установка и получение первых результатов — минут 20 максимум.

Я говорю про RapidMiner — опенсорсную среду, которая при всей своей бесплатности некисло «уделывает» коммерческих конкурентов. Правда, сразу скажу, что разработчики всё равно её продают, а в опенсорс отдают только предпоследние версии. Дома можно попробовать потому, что есть вообще бесплатные сборки со всей-всей логикой с всего лишь двумя ограничениями — максимальный объем используемой памяти 1 Гб и работа только с обычными файлами (csv, xls и т.п.) в качестве источника данных. Естественно, в малом бизнесе это тоже не проблема.

Привет! В посте блиц-обзор книг, которые будут полезны IT-специалистам, бизнесменам и тем, кто просто любит читать интересные технические вещи. Рядом с каждой – пояснения, чем оно может быть нужно. Этот обзор, в отличие от других ежегодных, более технически-прикладной.

Начнём со «Справочника по инженерной психологии» Вудсона и Коновера.

«Справочник по инженерной психологии» — Вудсон, Коновер

Книга о том, какие бывают кнопки и рычаги, как на них нажимают люди. И как проектировать так, чтобы люди работали с системой эффективно. Радует тем, что рассматривает пользователя как базовую систему ввода-вывода, замеряя его среднюю скорость передачи информации (около 20 бит в секунду на кнопочные интерфейсы), скорости ввода и вывода.