Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 16642 сообщений
Cообщения с меткой

рекомендации - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
ВСЕ_ДЛЯ_ДЕТЕЙ (Автор -nata_tursha)

Что нужно моему ребенку?!

Среда, 29 Июня 2016 г. 22:31 (ссылка)



Что нужно моему ребенку?!


СВЕТА ГОНЧАРОВА 09.02.2012 34 571 ПРОСМОТРОВ





Маленький, нежный, родной… Такой бесценный и такой непонятный ваш малыш!

Вы ждали его, готовились к его появлению, собирали для него приданное с таким трепетом и с таким трудом!..



Вы выбрали для него самую экологически чистую кроватку, самую безопасную коляску и самые нежные подгузники. Вы прочитали несколько хороших книг о младенцах и запаслись ворохом советов из мамских форумов. А ваш младенец отвергает половину предложенных ему вещей и, кажется, предугадывает все ваши действия, чтобы выразить свое с ними несогласие:




  • ему не нравится кроватка,


  • он плачет в дорогой коляске и без коляски,


  • плачет ночью и днем,


  • плачет, когда голодный и когда сытый…



Вы судорожно пробуете всевозможные советы подруг, но они не работают. Вам не становится проще в уходе за ребенком. Вы все время напряжены и хронически устали (ага, вот она, главная причина вашей усталости!).



Вы тратите кучу времени на то, чтобы испробовать все возможные ходы и приемы для того, чтобы услужить вашему малышу. А когда у вас это, наконец, получается, то успех не приносит вам удовлетворения. Все равно кажется, что ребенок остается всего лишь потребителем вашей заботы и энергии. И никакой отдачи вам. Это тяжело. И очень грустно. «Да, быть мамой так сложно», – думаете вы со вздохом…



Итак, если вы:




  • не можете сразу определить, почему ваш ребенок плачет;


  • не можете наладить режим сна ребенка;


  • мечтаете о том, чтобы первый год малыша как можно скорее прошел;


  • непроизвольно думаете о ребенке как об обузе;


  • постоянно рыщете на мамских форумах в поисках ответов на свои вопросы;


  • ваше материнство не приносит вам радости и удовлетворения…



…то вам совершенно необходимо что-то менять в отношениях с малышом. 

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
ВСЕ_ДЛЯ_ДЕТЕЙ (Автор -nata_tursha)

Преступление и наказание, или Можно ли наказывать детей

Среда, 29 Июня 2016 г. 22:21 (ссылка)



Преступление и наказание, или Можно ли наказывать детей


СВЕТА ГОНЧАРОВА 19.03.2012 61 980 ПРОСМОТРОВ





Тема дисциплины и связанного с ней физического наказания детей очень неудобная, неприятная и спорная. Лучше ее вообще не трогать, а то можно сорвать шквал неудовольствия, споров и нарваться на «холивор». Но я все-таки хочу эту тему поднять и совершенно открыто обсудить ее с вами. В контексте нашего разговора о детских истериках поговорить о дисциплине необходимо.



Начну с истории о себе самой и моих детях



Когда я была беременна первым ребенком, то с радостью посещала семинары о том, как правильно наказывать детей, читала об этом книги Добсона и была абсолютно уверенна, что любить ребенка и шлепать его – это практически одно и то же. К тому же, тогда я живых детей видела мало и считала их маленькими, злобными деспотами,




  • которым нужно не дать сесть тебе на голову (а значит, наказывать),


  • которых нужно воспитывать (а значит, шлепать),


  • которых нужно дисциплинировать (и снова, значит, шлепать).



Когда же я, наконец, взяла в руки своего первого сына, то мое мнение поменялось кардинально.Ребенок оказался вовсе не злым манипулятором, а очень беззащитным и зависимым от меня существом. У него была куча потребностей и совершенно никаких при этом возможностей их удовлетворить. Единственные люди, которые могли ему помочь, – это была я и мой муж.



Однако после того как малышу исполнился год, я столкнулась с тем, что его желания все чаще отличаются от моих и он заявляет об этом все громче. А к полутора годам он преспокойно ел песок, в который какал кот, и лез в розетки, невзирая на мои запреты и уговоры. У нас с ним были прекрасные взаимоотношения, он был грудным, спал у меня под боком, весь день проводил со мной и папой, получал море любви и внимания, и все равно наступали моменты, когда ничто не могло помочь ему послушаться маму: 

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
ВСЕ_ДЛЯ_ДЕТЕЙ (Автор -nata_tursha)

Детские истерики – просьба о помощи

Среда, 29 Июня 2016 г. 22:14 (ссылка)



Детские истерики – просьба о помощи


СВЕТА ГОНЧАРОВА 11.03.2012 28 879 ПРОСМОТРОВ





У меня двое детей. Мальчик и… еще один мальчик. На том, что они мальчики, их сходство и заканчивается. Они абсолютно разные: внешне, по характеру, по темпераменту, по способности слушаться и т.д. Мне до сих пор странно, что мои дети могут быть такими разными! Один из любопытных моментов: мои парни совершенно по-разному выражают негативные эмоции, по-разному не слушаются и совершенно по-разному закатывают истерики. В общем-то, мои дети никогда и не плакали в течение первого года жизни :), а вот потом…



Младенческие истерики



Ну, с малышами все ясно, если младенец плачет, значит, у него есть какая-то потребность. И все, что нужно от родителя, – это понять, в чем нужда, и удовлетворить ее. Все просто. В общем-то, ребенку внимательных родителей истерически плакать не за чем. Единственное, на что нужно обратить внимание, – это плач и истерика, которую вы не можете контролировать. Такое поведение может говорить о болезни, и, конечно, нужно обязательно обратиться к врачу.



Плач «за идею»



Но вернемся к моим непохожим сыновьям. После года они, как и все остальные дети, начали осознавать свое «я», потихоньку отделять себя от мамы и, конечно, истерить :).



Старший мой мальчик – интроверт, ведомый, склонный слушаться, воспринимает жизнь в минорных нотах. Младший же – экстраверт, ведущий, не любящий авторитеты, радостный во всем и всегда. Каждый из них истерил по-своему, и вот как это было.

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
ГалинаБирюковаКИРИЛЮК

Как правильно пить напитки

Среда, 29 Июня 2016 г. 15:39 (ссылка)

Это цитата сообщения Алиция_Гадовская Оригинальное сообщение

Как правильно пить напитки




Как правильно пить алкоголь, чтобы с утра не было мучительно больно? Узнаем и принимаем к сведению!



Советы как правильно пить на вечеринке



Запивайте водой



Чтобы на утро избежать похмелья, следуйте правилу: после каждого стакана алкоголя следует выпить 1 стакан чистой воды. Таким образом, избежите обезвоживания и головной боли.



Плотно перекушивайте



Актуально перекусить до начала вечеринки. Лучше сложными углеводами: рисом, макаронами, цельнозерновым хлебом. После перекуса алкоголь медленнее всасывается в кровь.



Запаситесь активированным углем



Несколько таблеток угля, выпитых до вечеринки, абсорбируют часть спирта.



Избегайте пузырьков



Углекислый газ, который присутствует в шампанском и газированных водах, лишь ускорит всасывание алкоголя в кровь. Вы быстро опьянеете, поэтому избегайте коварных пузырьков.



Не смешивайте алкоголь



Коктейли, вина, крепкие напитки... Все они приготовлены на разном сырье. Смешивание алкоголя - верный путь к похмелью!



Как правильно пить алкогольные напитки?



Абсент — один из самых крепких алкогольных напитков в мире. Пьют его осторожно. Есть 3 способа.



1868538_sostavabsenta (500x270, 40Kb)



Французский способ. Считается классическим вариантом. На стакан с абсентом кладут ложечку с отверстиями, на нее — кусочек сахара. Поливают ледяной водой до помутнения абсента. Соотношение воды и напитка - 1:5 (1 часть абсента и 5 частей воды).



Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
NetFact

Поисковая оптимизация. Практическое руководство по продвижению сайта в Интернете. 3-е издание / И. Севостьянов (2016) PDF » NetFact.Ru: Скачать бесплатно – Популярная Интернет Библиотека

Среда, 29 Июня 2016 г. 12:49 (ссылка)
netfact.ru/computer/2957-po...6-pdf.html


Поисковая оптимизация. Практическое руководство по продвижению сайта в Интернете. 3-е издание / И. Севостьянов (2016) PDF




Перед вами обновленное и актуализированное издание, которое поможет сориентироваться в сложном и противоречивом мире поисковой оптимизации.



Автор приводит способы привлечения большего количества клиентов на сайт без дополнительных инвестиций в рекламу за счет создания проекта в соответствии с требованиями поисковых систем ("Яндекс", Google и др.).



В книге также обобщен практический опыт ведущих российских компаний по разработке интернет-решений. Вы узнаете, как создать эффективную систему поисковой оптимизации с учетом новейших разработок SEO, получите конкретные рекомендации по оптимизации сайтов различной тематики, созданию с нуля проекта сайта, оптимизации структуры и средств существующего интернет-ресурса компании, увеличению коммерческой эффективности сайта компании.



Название: Поисковая оптимизация. Практическое руководство по продвижению сайта в Интернете. 3-е издание

Жанр: компьютерная литература

Автор: И. Севостьянов

Год издания: 2016

Издательство: Питер

Формат: pdf

Язык: русский

Количество страниц: 276

Размер: 198,64 Мб



Скачать: Поисковая оптимизация. Практическое руководство по продвижению сайта в Интернете. 3-е издание / И. Севостьянов (2016) PDF



Скачать | Download | TurboBit.net

http://turbobit.net/krkjhhn475w9/Poisk_optimizac_3.rar.html



Скачать | Download | HitFile.net

http://www.hitfile.net/knHjrBt/Poisk_optimizac_3.rar.html



Скачать | Download | Файлообменник.рф

http://файлообменник.рф/y75ier46ziux/Poisk_optimizac_3.rar.html



Скачать | Download | DataFile.com

http://www.datafile.com/d/TVRZd05qRTVOamsF9/Poisk_optimizac_3.rar

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
NetFact

Энциклопедия бодибилдинга (2007) Видеокурс » NetFact.Ru: Скачать бесплатно – Популярная Интернет Библиотека

Среда, 29 Июня 2016 г. 12:47 (ссылка)
netfact.ru/videotech/2287-e...okurs.html


Энциклопедия бодибилдинга (2007) Видеокурс




Энциклопедия "Бодибилдинг" позволит всем познакомиться с искусством совершенствования своего тела, не выходя из-за рабочего стола. Изучив теорию, вы сможете перейти к практике в настоящем спортивном зале, причем под руководством опытного мастера — директора фитнес-центра "Марк Аврелий", знаменитого гладиатора Владимира Турчинского, более известного как Динамит. В компьютерной энциклопедии заложены видеоуроки, где Динамит объясняет и показывает упражнения, а также даны рекомендации по правильному питанию и история самых знаменитых культуристов мира.

Диск будет интересен начинающим и профессиональным спортсменам, а также всем, кто интересуется бодибилдингом и хочет сделать свою фигуру совершенной.



На диске представлены лучшие энциклопедии по бодибилдингу:

Культуризм энциклопедия

Большая энциклопедия бодибилдинга

Энциклопедия бодибилдинга

Обучающее видео



Дополнительная информация:



Энциклопедия Бодибилдинга:



Энциклопедия "Бодибилдинг" позволит всем познакомиться с искусством совершенствования своего тела, не выходя из-за рабочего стола. Изучив теорию, вы сможете перейти к практике в настоящем спортивном зале, причем под руководством опытного мастера — директора фитнес-центра "Марк Аврелий", знаменитого гладиатора Владимира Турчинского, более известного как Динамит. В компьютерной энциклопедии заложены видеоуроки, где Динамит объясняет и показывает упражнения, а также даны рекомендации по правильному питанию и история самых знаменитых культуристов мира.

Диск будет интересен начинающим и профессиональным спортсменам, а также всем, кто интересуется бодибилдингом и хочет сделать свою фигуру совершенной.



Особенности программы:

— Видеосоветы знаменитого Динамита.

— Мастер-класс абсолютного чемпиона Москвы по бодибилдингу.

— 60 минут качественного видео.

— Рекомендации по выбору питания.

— Биографии знаменитых культуристов



Тренинг-энциклопедия "Культуризм":



Эксклюзивная тренинг-энциклопедия "Культуризм" поможет Вам "построить" идеальное тело, которому позавидовал бы сам Железный Арни!

На этом диске вы найдете рекомендации по правильному питанию, методики тренировки различных групп мышц, демонстрационные ролики упражнений.

Вы узнаете все о процессах, проходящих в человеческом организме, об устройстве мышечной системы, особенностях телосложения, возможых негативных последствиях чрезмерных тренировок.

Вы начинающий культурист? Профессиональные бодибилдер? В любом случае этот диск для вас!



Особенности:

1. Лучшая мультимедийная тренинг-энциклопедия по бодибилдингу

2. Удобная навигация по необходимым разделам

3. Более 50 иллюстрированных статей по культуризму

4. 60 минут высококачественного видео

5. 27 видеоупражнений



Большая энциклопедия Бодибилдинга:



На этом диске вы найдете коллекцию электронных книг и статей по бодибилдингу, программы тренировок, упражнения на разные группы мышц, большое количество материалов о питании и фармакологии. А также на диске вы найдете программы, которые помогут вам быстрее достичь цели.

Бодибилдинг — это высокий жизненный тонус! Бодибилдинг — это хорошее настроение и уверенность в себе! Бодибилдинг — это ваше здоровье и ваш успех!

Бодибилдинг — это ваш спорт!



Видео бодибилдинг первые соревнования Арнольд Шварценеггера:



Видео с первых соревнований Арнольда. Позирование на свежем воздухе, тренинг в Франко Коломбо.



Мастер класс. Качай тело с Динамитом. 3 части:

Вид спорта: Бодибилдинг

Участники: Владимир Турчинский, Михаил Малек, Наталья Суворова

Данная программа является первой частью серии фильмов с участием Владимира Турчинского — самого сильного человека России по версии "Интерстронг", знаменитого гладиатора "Динамита" — и представляет собой комплекс упражнений по наращиванию мышц как для начинающих атлетов, так и для уже умеющих опыт тренировок. Также, посмотрев этот диск, вы можете получить ценные рекомендации Владимира Турчинского, касающиеся возможных вариантов питания и соблюдения режима занятий. В этой части серии основное внимание уделяется наращиванию мышц груди, брюшного пресса, бицепсов и трицепсов



Системные требования:

— операционная система Microsoft® Windows® 98/2000/ME/XP

— Internet Explorer версии 6.0 или выше (есть на диске)

— Кодек DivX версии 5.0 или выше (есть на диске)

— процессор Pentium® II 500 Мгц

— 64 МБ оперативной памяти

— 8 МБ свободного места на жестком диске (выборочная установка без видео)

— устройство для чтения компакт-дисков

— разрешение экрана 1024х768 с глубиной цвета 16 бит



Название: Энциклопедия бодибилдинга

Год выпуска: 2007

Автор (издатель): Petrosoft

Жанр: физический тренинг

Продолжительность: 05.33.11



Формат: AVI, EXE

Видео: ~834 Kbps, 15.0 fps, 720x528

Аудио: MP3; 192 Kbps, 2 ch, 44 Hz

Размер архива: 4,25 Gb



Скачать: Энциклопедия бодибилдинга (2007) Видеокурс



Скачать | Download | TurboBit.net

http://turbobit.net/8crzaccuz7vx/Enciklopediya_bodibildinga.rar.html



Скачать | Download | HitFile.net

http://www.hitfile.net/TsxCdI8/Enciklopediya_bodibildinga.rar.html



Скачать | Download | Файлообменник.рф

http://файлообменник.рф/hbdstr7v9jgi/Enciklopediya_bodibildinga.rar.html

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Joker-6

Три интересных фильма

Среда, 29 Июня 2016 г. 11:11 (ссылка)


Сахар





Читать далее...
Метки:   Комментарии (8)КомментироватьВ цитатник или сообщество
oryoberta

Памятка: «Как выжить участнику АТО и его семье в условиях мирной жизни»

Среда, 29 Июня 2016 г. 11:07 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/events/7959...144a12aa01

Памятка: «Как выжить участнику АТО и его семье в условиях мирной жизни»


Житомирский сектор Государственной службы по делам ветеранов войны и участников АТО выпустил брошюру \Как выжить участникам боевых действий в условиях мирной жизни\ ...

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
nobudazi

Памятка: «Как выжить участнику АТО и его семье в условиях мирной жизни»

Среда, 29 Июня 2016 г. 09:14 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/events/7959...515a134e9d


Житомирский сектор Государственной службы по делам ветеранов войны и участников АТО выпустил брошюру \Как выжить участникам боевых действий в условиях мирной жизни\
...

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Mages_Queen

Новый вид честного обмана покупателей

Вторник, 28 Июня 2016 г. 16:03 (ссылка)


Санкт-Петербург, угол Караванной и Инженерной улиц. Ларёк с овощами-фруктами. Увидели черешню по 200 руб, решили взять полкило. Но при расчете продавщица говорит: "С вас 150 рублей". Ээээ... Как это?




Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

[Перевод] Секреты самых эффективных людей (часть 2)

Вторник, 28 Июня 2016 г. 10:31 (ссылка)

image



В первой части материала с нами поделились своим жизненным опытом диджей Дипло, Бобби Браун и Джон Леджер. Теперь настало время дать слово Бобби Флею, Адоре Чанг и другим. Некоторые моменты вызывают улыбку, а некоторые — откровенное недоумение. Но каждый имеет право на свои особенности!



6. «Вечерняя прогулка, как молитва»



Хамди Улукайя (Hamdi Ulukaya)

Основатель и генеральный директор компании Chobani.



Я, как правило, пишу всего одно или два электронных письма в день — это всё. Я также не злоупотребляю разговорами по телефону. Я чрезвычайно избирателен в контактах, и некоторые люди считают, что я не коммуникабелен. Когда я основал Chobani, никто не знал меня, я был свободен и целиком посвящал себя тому, что делал. Но по мере роста бизнеса, я начал привлекать к себе больше внимания, пока, в конце концов, не понял, что весь мир пытается заполучить мое время. Это льстит. Но каждый раз, когда вы посвящаете свое время миру, вы отнимаете его у своего дела. Меня это не радует. Большинство выходных я провожу в северной части страны [в Нью-Йорке]. Прогулка, которую я совершаю по вечерам, походит на молитву. В городе прогулка становится моим спасением. Иногда я иду в книжный магазин на Prince Street, выбираю книгу, прихожу домой и просто ложусь на пол.



ВРЕМЯ ПРОБУЖДЕНИЯ:

Между 7 и 8 утра.


ПЕРВОЕ ДЕЙСТВИЕ С УТРА:

Я остаюсь в постели и ворочаюсь. На это уходит приблизительно 30 — 45 минут, потом я встаю. На завтрак у меня обычно черника Chobani, но если время позволяет, то я делаю изумительный турецкий завтрак с яйцами, сыром фета и бастурмой.


ФИЛОСОФИЯ:

Никогда не переставайте быть обычным человеком. Я все еще сам вожу машину и делаю покупки. Это во многом отражается на том, кто я есть, кого нанимаю, и где черпаю свои идеи.


ОБЕД:

Если я нахожусь на севере США, то просто еду домой. Но в городе я обедаю с коллегами. Разговор за едой обладает особой мистической силой. Это турецкий и средиземноморский стиль ведения дел.


ДЕЛАЕТЕ ЛИ ВЫ ПЕРЕРЫВЫ В ТЕЧЕНИЕ ДНЯ?

Если вы находитесь около здания Spring and Crosby и видите сумасшедшего парня в наушниках, наворачивающего круги на улице, то знайте — это я говорю с кем-то о бизнесе. Если я не разговариваю, то слушаю музыку.


ЛУЧШАЯ ПРИВЫЧКА:

Моя лучшая привычка — гулять. Я люблю природу. Это любовь объясняется тем, что я вырос в гористой сельской местности Турции.


ХУДШАЯ ПРИВЫЧКА:

Я курю, хотя сейчас уже бросаю. Осталось три месяца. Я ненавижу курить и почти избавился от этой привычки.


ПОСЛЕДНЕЕ ДЕЙСТВИЕ ПЕРЕД ОТХОДОМ КО СНУ:

Если я нахожусь в северной части страны, прежде чем зайти домой, я смотрю на звезды. Это напоминает мне, что я просто крошечная частичка огромной вселенной. Я могу также смотреть новые фильмы на Apple TV или ноутбуке. В настоящее время я смотрю Mad Men (Безумные Мужчины).


ВРЕМЯ ОТХОДА КО СНУ:

Между 12:30 и 1.00 ночи.


— Интервью брал JM



7. «Если вопрос не на повестке дня, мы не обсуждаем его»





Адора Чанг (Adora Cheung)

Генеральный директор компании Homejoy.



В тех компаниях, где я когда-то работала, собрания, казалось, тянулись вечность. Все считали нужным поднимать вопросы, которые приходили на ум за прошедшие 24 часа. В Homejoy мы создали документ в Google Doc для каждого рабочего собрания, и я прошу, чтобы сотрудники добавляли туда свои идеи [в течение недели] и вопросы, которые хотели бы обсудить. Я просматриваю получившийся документ и располагаю по приоритетам те пункты, которые, на мой взгляд, достойны внимания, и затем, во время встречи, мы просто идем по списку. Если вопрос не входит в адженду, мы его не касаемся.



ВРЕМЯ ПРОБУЖДЕНИЯ:

7 утра.


ПЕРВОЕ ДЕЙСТВИЕ С УТРА:

Я планирую свой день и не ложусь спать, пока не заканчиваю все, что было задумано.


ПРИЛОЖЕНИЯ И ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА:

Sane Box (для сортировки электронной почты), Post-its (для записей во время встреч), Evernote (для фиксации случайных мыслей), календарь Google на рабочем столе, Sunrise на мобильном телефоне.


КАК ОБСТОЯТ ДЕЛА С ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТОЙ:

Я разбираю почту по принципу: прибыл последним — обслуживается первым (LIFO) .


ЧТО ВАС МОТИВИРУЕТ?

Фирменная рубашка клининговой компании, в которой я раньше работала. Это напоминание о том, насколько успешна компания Homejoy, и с чего я начинала.


ЛУЧШАЯ ПРИВЫЧКА:

Я занимаюсь программированием, чтобы расслабиться. Моя работа требует высокой концентрации, и я всегда делаю что-то, что, по моему убеждению, будет полезно. Каждые выходные я провожу один день, просто занимаясь программированием. Для меня это своеобразный Дзен.


ХУДШАЯ ПРИВЫЧКА:

Я просыпаюсь посреди ночи и проверяю электронную почту или открываю Google Doc на телефоне. Это делается инстинктивно. Если я просыпаюсь позже 5:00, то просматриваю контрольные показатели, потому что именно в это время они обновляются. Я начала бороться с собой и стараюсь оставлять телефон подальше от спальни, но все равно встаю, чтобы взять его.


ПОСЛЕДНЕЕ ДЕЙСТВИЕ ПЕРЕД ОТХОДОМ КО СНУ:

Проверка почты.


ВРЕМЯ ОТХОДА КО СНУ:

3 часа утра.


—Интервью брал Джилиан Гудман (Jillian Goodman).



8. «Я избавляюсь от всего лишнего»



Гэри Фридман (Gary Friedman)

Председатель и генеральный директор компании Restoration Hardware.

Одна из вещей, которые я усвоил [начиная свою деятельность] в компании Gap — это то, что Микки Дрекслер (Mickey Drexler) [на тот момент генеральный директор Gap Inc., а теперь генеральный директор J.Crew], будучи хорошим слушателем, способен задавать отличные вопросы, например:



Что мы делаем правильно? Какие совершаем глупости? Что может повлиять на маржу? Что по-настоящему важно, а что нет?



Все хотят сосредоточиться на важных вещах и избавиться от неважного. Нужно понять, что в нашей деятельности лишнее или не принципиальное, и прекратить эту активность. Большие организации в состоянии отредактировать свою деятельность.




ВРЕМЯ ПРОБУЖДЕНИЯ:

Между 5:30 и 6:30 утра.


ПЕРВОЕ ДЕЙСТВИЕ С УТРА:

Проверка данных за вчерашний день на iPad, который обычно лежит около моей кровати.


ПРИЛОЖЕНИЕ И ПОЛЕЗНЫЕ ПРИСПОСОБЛЕНИЯ:

У меня хорошо развита зрительная память, поэтому мне нужно показывать все схематически: на доске или салфетке. Я пользуюсь одними и теми же ручками, потому что немного суеверен. Это может быть архитекторский фломастер, Pentel Sign. Я также использую WhatsApp и Viber.


ФИЛОСОФИЯ:

Девиз нашей компании: Думайте, пока не станет больно, пока не начнете видеть то, что другие не видят, и делать то, что не могут остальные.


АТМОСФЕРА, В КОТОРОЙ ВЫ НАИБОЛЕЕ ПРОДУКТИВНЫ:

Я наиболее производителен, когда вокруг много народу, там, где витают идеи, идут обсуждения и дебаты. Но затем я должен остаться в полном одиночестве на несколько часов. Как правило, я нахожу уединение в небольшом местечке под названием New Morning Cafe, недалеко от меня [округ Мэрин], там я обычно завтракаю.


ЧТО ВАС МОТИВИРУЕТ?

На самом деле этот предмет я ношу на запястье – это четыре браслета. Надпись на первом гласит: 'Верь'. На втором есть металлическая вставка с выгравированной петлей, символизирующей бесконечные возможности, бесконечность способов решения проблемы, бесконечность выбора. На третьем выгравированы слова: 'Живи и позволь жить другим'. Когда вы судите кого-то, вы, образно говоря, опускаете шторы, и к вам перестает поступать свет и информация. Последний отражает то, что мы называем «Правилами Resto» — нашими основными убеждениями: «Видение — все. Любите нас или уходите. Неприветливым дороги нет. Это личное. Скорость ограничивается только нами самими». Эти браслеты контролируют меня самого и мою деятельность.


ЛУЧШАЯ ПРИВЫЧКА:

Спрашивать: «Что-то еще?»


ХУДШАЯ ПРИВЫЧКА:

Я могу быть непунктуальным.


ПОСЛЕДНЕЕ ДЕЙСТВИЕ ПЕРЕД СНОМ:

Проверка почты, информации, чисел.


ВРЕМЯ ОТХОДА КО СНУ:

2 часа ночи.


— Интервью брал Джеф Чу (Jeff Chu).



9. «Я делаю упражнения Зумба»



Велма Скэнтлбери (Velma Scantlebury), врач

Помощник руководителя отделения пересадки тканей в Christiana Care Health System (сеть больниц) в Ньюарке, Делавэр (за время своей врачебной деятельности она выполнила больше 1000 пересадок почек).



Слушать ритм сердца – монотонное занятие. Обычно мы общаемся, и у всех есть любимые радиостанции. Порой у меня бывают крупные пациенты — с весом более 110 кг и мне приходится использовать стул-стремянку, чтобы оказаться выше, добраться до них и провести операцию. Над операционным столом располагаются тяжелые лампы. Я сохраняю хорошую физическую форму, передвигая их под нужным углом, поднимаясь и спускаясь для этого со своего стула-стремянки. Получается, что я выполняю упражнения Зумба прямо во время операции.



ВРЕМЯ ПРОБУЖДЕНИЯ:

Все зависит от того, во сколько я легла. Половину времени я на связи. Сложно сказать, во сколько вы проснулись, если за ночь вам пришлось несколько раз отвечать на звонки или садиться за компьютер.


ПЕРВОЕ ДЕЙСТВИЕ С УТРА:

Медитация. Если, конечно, на момент моего пробуждения не приходит информация о том, что в пути донорская почка.


АТМОСФЕРА, СПОСОБСТВУЮЩАЯ ПРОДУКТИВНОЙ РАБОТЕ:

Я люблю тишину. Мои родители живут в Нью-Йорке, и я могу ехать к ним в абсолютной тишине, наедине со своими мыслями. Честно говоря, в такие моменты я могу понять и мысленно привести в порядок очень многое.


ДЕЛАЕТЕ ЛИ ВЫ ПЕРЕРЫВЫ В ТЕЧЕНИЕ ДНЯ?

Наша клиника находится на расстоянии трети мили от того места, где мы принимаем пациентов, поэтому мы постоянно бегаем туда и обратно. Так что делать перерывы особой нужды нет.


ЧТО ВАС МОТИВИРУЕТ?

Молитвенник, который прислали мне родители пациента, которому мы делали пересадку. Он помогает мне сохранять концентрацию. Иногда я думаю, что с меня достаточно, но молитвенник напоминает мне, что у всех нас есть цель и предназначение в жизни.


ЛУЧШАЯ ПРИВЫЧКА:

Слушать. Мне нравится слушать.


ПОСЛЕДНЕЕ ДЕЛО ПЕРЕД ОТХОДОМ КО СНУ:

Я молюсь.


ВРЕМЯ ОТХОДА КО СНУ

После полуночи.


—Интервью взято Джилиан Гудман (Jillian Goodman).



10. «Я составляю списки»



Бобби Флей (Bobby Flay)

Повар, ресторатор и ведущий сотрудник продовольственной сети Beat Bobby Flay.



Независимо от того, готовлю ли я ужин на День благодарения или придумываю новое меню для Gato [новый ресторан], я составляю списки. Когда я вычеркиваю в нем строчки, чувствую, что все делаю «правильно». Это для меня единственный способ добиться цели. Этому не учат в школе, а из института меня просто выгнали. Я могу точно сказать, что то время для меня не было особо успешным. Секреты успеха я постиг гораздо позже.

ВРЕМЯ ПРОБУЖДЕНИЯ:

6 утра.


ПЕРВОЕ ЗАНЯТИЕ УТРОМ:

Я читаю The New York Times. Настоящую газету. Мне нравится запах и шуршание бумаги.


ПРИЛОЖЕНИЯ И ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА:

Желтый блокнот. Его я использую, если нужно написать речь или составить список ингредиентов или блюд.


КАК ОБСТОЯТ ДЕЛА С ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТОЙ:

Если я не отвечу на письма сразу же, то могу просто забыть о них. Поэтому я снова просматриваю их на ноутбуке в конце дня.


ЧТО ВАС МОТИВИРУЕТ?

Бутылка хорошего бурбона — Woodford Reserve. Всегда в конце тяжелого дня я выпиваю немного бурбона.


ЛУЧШАЯ ПРИВЫЧКА:

Я заканчиваю начатое.


ХУДШАЯ ПРИВЫЧКА:

Я беру на себя слишком много дел. Мне трудно оказывать людям.


ПОСЛЕДНЕЕ ДЕЛО ПЕРЕД ОТХОДОМ КО СНУ:

Я принимаю душ.


ВРЕМЯ ОТХОДА КО СНУ:

Полночь.


— Интервью брал Джеф Чу (Jeff Chu).



P.S. Рекомендуем ещё одну статью по теме — 10 шагов, которые помогут вам наслаждаться жизнью.



Автор перевода — Давиденко Вячеслав, основатель компании MBA Consult
Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/304070/

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Поиск связей в социальных сетях

Понедельник, 27 Июня 2016 г. 18:32 (ссылка)

Привет, Хабр! В этом посте мы хотим поделиться нашим решением задачи по предсказанию скрытых связей в корпоративной социальной сети “Улей” компании Билайн. Эту задачу мы решали в рамках виртуального хакатона Microsoft. Надо сказать, что до этого хакатона у нашей команды уже был успешный опыт решения таких задач на хакатоне от Одноклассников и нам очень хотелось опробовать наши наработки на новых данных. В статье мы расскажем про основные подходы, которые применяются при решении подобных задач и поделимся деталями нашего решения.



Постановка задачи и исходные данные



Разработка качественного алгоритма рекомендаций друзей является одной из самых приоритетных задач практически для любой социальной сети т.к. подобный функционал является сильным инструментом для вовлечения и удержания пользователей.



В англоязычной литературе существует достаточно много публикаций по этой теме, а сама задача даже имеет специальную аббревиатуру PYMK (People You May Know).



Компания Билайн в рамках виртуального хакатона от Microsoft предоставила граф корпоративной социальной сети «Улей». 5% ребер в графе была искусственно скрыта. Задача заключалась в поиске скрытых ребер исходного графа.







Помимо наличия связи между пользователями социальной сети, для каждой пары также была предоставлена информация о компаниях в которых работают пользователи, информация о числе отправленных и принятых сообщений, длительности звонков и числе отправленных и принятых документов.



Задача поиска ребер сформулирована как задача бинарной классификации, в качестве приемочной метрики была предложена мера F1. В некоторых подобных задачах метрику качества считают отдельно для каждого пользователя и оценивают среднее. В данной задаче качество оценивалось глобально для всех ребер.



Обучение и тест



В общем случае для поиска скрытых ребер в графе необходимо перебрать все возможные пары вершин и для каждой пары получить оценку вероятности наличия связи.



Для больших графов такой подход потребует много вычислительных ресурсов. Поэтому на практике множество кандидатов в социальных графах ограничивают только парами, имеющими хотя бы одного общего друга. Как правило, такое ограничение позволяет заметно сократить объем вычислений и ускорить работу алгоритма без существенной потери в качестве.



Каждая пара кандидатов описывается вектором признаков и бинарным ответом: “1” если ребро есть или “0” в случае отсутствия ребра. На полученном множестве {вектор признаков, ответ} обучается модель, предсказывающая вероятность наличия ребра для пары кандидатов.



Т.к. граф в данной задаче ненаправленный, то вектор признаков не должен зависеть от перестановки кандидатов в паре. Это свойство позволяет при обучении учитывать пару кандидатов только один раз и сократить объем обучающей выборки вдвое.



Чтобы ответить на вопрос какие именно ребра скрыты в исходном графе, оценку вероятности на выходе модели необходимо превратить в бинарный ответ, подобрав соответствующее значение порога.



Для оценки качества и подбора параметров модели мы удалили из предоставленного графа 5% случайно выбранных ребер. Оставшийся граф использовали для поиска кандидатов, генерации признаков и обучения модели. Скрытые ребра использовали для подбора порога и финальной оценки качества.



Ниже описаны основные подходы для генерации признаков в задаче PYMK.



Счетчики



Для каждого пользователя считаем статистики: распределение друзей по географии, сообществам, возрасту или полу. По этим статистикам получаем оценку похожести кандидатов друг на друга, например с помощью скалярного произведения.



Схожесть множеств и общие друзья



Коэффициент Жаккарда — позволяет оценить сходство двух множеств. В качестве множеств могут быть как друзья, так, например, и сообщества кандидатов.





Коэффициент Адамик/Адара — по сути это взвешенная сумма общих друзей двух кандидатов.



Вес в этой сумме зависит от числа друзей общего друга. Чем меньше друзей у общего друга, тем больший вклад он дает в результирующую сумму. Кстати, именно эту идею мы активно использовали в своем решении.



Латентные факторы



Эти признаки получаются в результате матричных разложений. Причем, разложения можно применять как к матрице связей между пользователями, так и к матрицам сообщество — пользователь, или география — пользователь и им подобным. Полученные в результате разложения вектора с латентными признаками можно использовать для оценки похожести объектов друг на друга, например с помощью косинусной меры расстояния.



Пожалуй самым распространенным алгоритмом матричного разложения является SVD. Также можно использовать популярный в рекомендательных системах алгоритм ALS и алгоритм поиска сообществ в графах BigCLAM.



Признаки на графах



Эта группа признаков вычисляется с учетом структуры графа. Как правило, для экономии времени при расчетах используется не весь граф, а какая-то его часть, например, подграф общих друзей глубины 2.



Одним из популярных признаков является Hitting Time — среднее число шагов, необходимое для прохождения маршрута от одного кандидата к другому с учетом весов ребер. Путь прокладывается таким образом, что очередная вершина выбирается случайно с вероятностью, зависящей от значений атрибутов ребер, исходящих из текущего узла.



Решение



В решении данной задачи мы активно использовали идею заложенную в коэффициенте Адамик/Адара о том, что не все друзья одинаково полезны. Мы экспериментировали с дисконтирующей функцией — пробовали дробные степени вместо логарифма, а также экспериментировали со взвешиванием общих друзей по различным атрибутам полезности.



Т.к. над задачей мы работали параллельно, то у нас получилось два независимых решения, которые в последствии были объединены для финального сабмита.



Первое решение основано на идее Адамик/Адара и представляет собой эмпирическую формулу, учитывающую как число друзей общего друга, так и поток сообщений между кандидатами через общих друзей.



n — количество общих друзей;

xi — количество друзей у общего друга;

yi — сумма входящих и исходящих сообщений между кандидатами через их общего друга



Во втором решении мы сгенерировали 32 признака и обучили на них модель лог. регрессии и random forest.



Модели из первого и второго решения объединяли с помощью еще одной логистической регрессии.



В таблице описаны основные признаки, которые использовались во втором решении.






























признак описание
weighted_commom Аналог коэффициента Адамик/Адара, но вместо логарифма использовали корень третьей степени
conductivity_common Взвешиваем общих друзей с учетом проводимости сообщений. Чем меньше соотношение исходящих и входящих сообщений/звонков/документов общего друга, тем выше его вес при суммировании
flow_common Оцениваем проходимость сообщений/звонков/документов между кандидатами через общего друга. Чем выше проходимость, тем больше вес при суммировании
friends_jaccard Коэффициент Жаккарда для друзей кандидатов
friend_company Похожесть на основе доли друзей пользователя из компании кандидата
company_jaccard Оцениваем дружественность компаний кандидатов с помощью коэффициента Жаккарда (равен единице, если кандидаты из одной компании)




Ниже в таблице приведены оценки качества как отдельно, так и результирующих моделей






































Модель F1 Точность Полнота
Эмпирическая формула 0.064 0.059 0.069
Лог регрессия 0.060 0.057 0.065
Random forest 0.065 0.070 0.062
Лог регрессия + Random Forest 0.066 0.070 0.063
Лог регрессия + Random Forest + Эмпирическая формула 0.067 0.063 0.071


Подбор порога



Итак, модель обучена. Следующий шаг — это подбор порога для оптимизации приемочной метрики.



В данной задаче мы оптимизировали метрику F1.



Эта метрика одинаково чувствительна как к точности, так и к полноте и представляет собой гармоническое среднее этих величин.



Т.к. зависимость метрики F1 от порога является выпуклой функцией, то поиск максимума не составляет большого труда.



В данной задаче для подбора оптимального значения порога мы воспользовались алгоритмом бинарного поиска.



Технологии



Исходный граф был задан в виде списка ребер с указанием идентификаторов пользователей и соответствующими атрибутами. Всего в обучающей выборке было представлено 5.5 миллионов связей. Исходные данные предоставлены в виде текстового файла формата csv и занимают на жестком диске 163Мб.



В рамках хакатона нам были предоставлены ресурсы облачного сервиса Azure по программе Microsoft BizSpark, в котором мы создали виртуальную машину для наших расчетов. Цена сервера в час составляла $0.2 и не зависела от интенсивности расчетов. Выделенного организаторами бюджета оказалось достаточно для решения данной задачи.



Алгоритм поиска общих друзей мы реализовали на Spark, результаты промежуточных вычислений кешировали на диск в формате parquet, что позволило заметно сократить время чтения даных. Время работы алгоритма поиска общих друзей на виртуальной машине составило 8 часов. Кандидаты со списком общих друзей в формате parquet занимают 2.1Гб.



Алгоритм обучения и подбора параметров модели реализован на python с использованием пакета scikit-learn. Процессы генерации признаков, обучения модели и подбора порога на виртуальном сервере суммарно заняли примерно 3 часа.



В заключении хочется поблагодарить Брагина Ивана за активное участие в решение задачи и креативность в выборе эмпирической формулы.
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/303838/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Странник-52

Кинорецензия, внезапно

Понедельник, 28 Июня 2016 г. 01:50 (ссылка)

Сказать по-правде, я не очень серьёзно воспринимаю кинематограф Франции.
Нет, боевики и комедии - это они отжигают космично. И эта... Анжелика - ога, сочно, особенно - по тем советским "сексанетным" временам.
А из серьёзных лент в памяти только "Мужчина и женщина". Вот ведь пичалька!
И к неграм я отношусь, наверное, несколько предвзято. И дело тут не в Обаме. Тем более, что Обама и негр - так себе, на четверть.
Да и фильмы и рассказы о больных людях не люблю. Ну нафиг, я этих страданий в реале насмотрелся!
И вообще, нет у меня времени на фильмы!

Читать далее...
Метки:   Комментарии (33)КомментироватьВ цитатник или сообщество
ГалинаБирюковаКИРИЛЮК

На каком боку сон крепче.

Воскресенье, 26 Июня 2016 г. 11:47 (ссылка)


Оказывается, большинство людей спит неправильно! Врачи рассказали, на каком боку сон крепче.



развернуть




Ни для кого не секрет, что сон является одной из самых важных составляющих физического и психического здоровья человека. Однако мало кто догадывается, что качество сна не менее важно, чем его количество. Согласно многочисленным исследованиям ученых, от позы во время сна зависит состояние кожи, пищеварительной системыи даже иммунитет.



 Сегодня мы расскажем о том, на каком боку лучше спать: на правом или на левом и почему. Полноценный сон — залог крепкого здоровья!



Позы во время сна




как правильно спать



 



ЧИТАТЬ ПОСТ ЦЕЛИКОМ
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Кейси_Кармен

Пост для милых дам! Как правильно выбрать нижнее бельё? Всё о бюстгальтерах. (1)

Суббота, 26 Июня 2016 г. 00:25 (ссылка)


Р±СЋСЃС‚ (700x480, 196Kb) Нижнее бельё при правильном его выборе - это прекрасный корректор фигуры и отличный способ соблазнения мужчин. Осталось только определить, какой же тип нижнего белья подходит именно вам.



0_9a70b_f29c4903_XS.jpg (100x84, 11Kb)
Метки:   Комментарии (2)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Joker-6

Три интересных фильма

Суббота, 25 Июня 2016 г. 11:40 (ссылка)


Заклятие 2





Читать далее...
Метки:   Комментарии (15)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Васисуалий2

Сумки весна-лето 2016 года: модные тенденции

Суббота, 25 Июня 2016 г. 08:12 (ссылка)
sovety-tut.ru/krasota-i-pri...tendentsii


Для того, чтобы выглядеть привлекательно, необходимо разбираться в новых направлениях, сумки весна-лето 2016 года, модные тенденции на которые изменились в

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
soni27

Как вырастить клубнику в мешках, выбираем семена и посадочный | Женский журнал

Вторник, 21 Июня 2016 г. 18:06 (ссылка)
refwm.com/vyirashhivanie-kl...yilno.html

Выращивание клубники в мешках. Все рекомендации о том, как посадить и вырастить клубнику в мешках: насколько это прибыльно
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Приложение на API hh.ru. Рекомендуем вакансии по вашему резюме

Вторник, 21 Июня 2016 г. 12:21 (ссылка)



Недавно я опубликовал пост, рассказывающий, как можно просто начать использовать наше API. Мне самому захотелось поиграться с данными, которые можно из него получить, и я решил написать приложение, рекомендующее актуальные вакансии на основе информации из резюме. В конце статьи будет ссылка на результат, где каждый сможет получить список рекомендаций по своему резюме.



На hh.ru можно искать вакансии, подходящие к резюме, но они используют нашу общую систему поиска, а мне захотелось сделать более персонализированную подборку.



Со стороны пользователя это будет обычный веб-сайт, на котором можно авторизоваться с помощью API HeadHunter, получить список личных резюме и просмотреть рекомендованные вакансии. Со стороны разработчика еще добавляются модуль, который будет выкачивать через API актуальные вакансии, и модуль, который будет строить на основе собранных вакансий рекомендации.



Сборщик вакансий



Алгоритм простой. Раз в N минут получаем список вакансий, опубликованных за последние N минут. Тут надо учесть, что за один запрос возвращается не более 500 вакансий, поэтому запросы делаются с разбивкой на страницы. Путь к вакансиям в API выглядит как-то так: /vacancies?per_page={}&date_from={}&date_to={}&page={}. В списках содержатся не все данные вакансий, а значит, придется каждую вакансию запросить отдельно. Еще следует учесть, что иногда за короткий промежуток времени публикуется большое количество вакансий, так что программа не успевает за отведенные N минут скачать все опубликованные. Значит, качаем вакансии в несколько потоков. Кому интересно, вот ссылка на код качальщика на Github-е. Сразу извиняюсь за качество кода — я не «питонщик». Данный скрипт периодически запускается по крону.



Отдельно хочу отметить, что сначала я пытался сохранять вакансии в MySQL. Но на моем сервере очень ограниченное количество ресурсов и нет возможности при построении рекомендаций держать всё в памяти, а выгружать все каждый раз из MySQL небыстро. Поэтому приходилось получать данные частями, на рекомендации уходило около часа. Тогда я решил поискать in-memory хранилище для вакансий. Выбор пал на Redis из-за наличия поддержки в Python, простоты установки и использования, наличия поддержки структур данных и сохранения состояния при рестарте.



Векторизация вакансий



Логично, что все данные вакансии хранить нет смысла. Поэтому при скачивании преобразуем вакансию в вектор параметров. Под параметрами подразумеваются слова, которые входят в разные вакансии. Каждому документу (вакансии) соответствует вектор одинаковой длины. Каждому элементу вектора соответствует определенное слово и задается значение — вес, который это слово имеет в текущем документе.



Если взять все слова, которые содержатся во всех вакансиях, то получится слишком длинный список. Важно найти ограниченный список таких слов, которые бы максимально характеризовали все документы. Из этих слов составим словарь.



Вакансии принадлежат определенным профобластям. Я предположил, что имеет смысл разбить вакансии по профобластям и извлечь самые важные слова для каждой профобласти. Для создания словаря я скачал около 113 000 вакансий. Одно и то же слово может иметь несколько словоформ. Было бы хорошо представить их как одно слово. Для этого применяется стемминг — нахождение основы слова. В «Питоне» есть хорошая реализация (PyStemmer), поддерживающая русский язык.

import Stemmer
stemmer = Stemmer.Stemmer('russian')
print stemmer.stemWord('хабром')
хабр
print stemmer.stemWord('хабру')
хабр


После стемминга я разбил все документы по группам, соответствующим профобластям. Если вакансии соответствует несколько профобластей, то, конечно, она будет в нескольких группах. Каждый документ внутри каждой группы преобразуем в вектор. Для этого нам поможет sklearn-овкий CountVectorizer. Ему на вход подается список документов. Он достает все слова из списка и считает, сколько раз какое слово встречается в конкретном документе. Это и будет вектор.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = ['aa bb cc', 'bb bb dd']
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print X.toarray()
[[1 1 1 0]
[0 2 0 1]]


Некоторые слова слишком часто встречаются во многих документах и являются незначительными. А некоторые — наоборот, встречаются не так часто, но хорошо описывают документ или несколько документов. Для компенсации считается TF-IDF для каждой группы векторов. При подсчете вес некоторого слова пропорционален количеству употребления этого слова в документе и обратно пропорционален частоте употребления слова в других документах коллекции. Для подсчета этой меры в sklearn есть TfidfTransformer. Он принимает на вход векторы, полученные из CountVectorizer-а, и возвращает пересчитанные векторы такой же размерности.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

corpus = ['aa bb cc', 'bb bb dd']
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
transformer = TfidfTransformer()
X_tfidf = transformer.fit_transform(X)
print X_tfidf.toarray()
[[ 0.6316672 0.44943642 0.6316672 0. ]
[ 0. 0.81818021 0. 0.57496187]]


После того как посчитали TF-IDF для документов каждой группы, считаем в каждой группе среднее арифметическое для каждого параметра в векторах. Находим определенное количество параметров с максимальным значением и сохраняем слова, соответствующие этим значениям. Это и будут самые важные слова для конкретной специализации. Я сохранял для каждой специализации по 350 слов, чтобы в итоге получить словарь примерно из 10 000 слов. Вектором именно такой длины будет характеризоваться каждая вакансия. Вот полный код для создания словаря. Каждый документ, описывающий вакансию, был составлен из слов заголовка, основной информации и ключевых навыков.



Теперь у нас есть словарь, используя который можно превратить каждую вакансию при сохранении в вектор, соответствующий только этим словам. Для этого создается новый CountVectorizer, параметризованный словарем.



Хранение актуальных данных



Для каждой вакансии, данные которой мы хотим сохранить, производим стемминг данных, прогоняем через CountVectorizer и TfidfTransformer и сохраняем в Redis. При сохранении в Redis векторов вакансий я столкнулся с проблемой недостатка места в оперативной памяти. Я для рекомендаций использую вакансии за последние 5 дней, а это около 130 000. Для каждой из них приходится хранить вектор размером 10000 элементов. У меня этот объем занял 7,5GB. Столько оперативки нет на моем сервере. Тогда я подумал о том, что, раз данные я сохраняю в json и они получилиcь очень разреженными, они наверняка отлично сжимаются. Поэтому перед сохранением я их энкодю в zlib. В итоге те же данные стали занимать примерно 250MB.



Отдельно хочу отметить пару приятных функций Redis-а:


  1. Сохраняемым записям можно выставлять TTL, после которого они автоматически удаляются и не приходится заботиться о высвобождении места.

  2. Одному ключу можно сопоставить HashMap. Так, вместе с вектором я для вакансии сохраняю её регион и зп.



В «Питоне» сохранение в Redis выглядит так:

import redis
import json
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
timeout = 5*24*60*60
data = {}
data['features'] = json.dumps(vector).encode("zlib")
data['salary'] = salary
data['area'] = area_id
r.hmset(vacancy_id, data)
r.expire(vacancy_id, timeout)


Для желающих попробовать Redis есть инструкция. Поднимается за пару минут.



Система рекомендаций



Когда пользователь авторизуется на сайте, его резюме сохраняется в приложении. Чтобы сравнивать резюме с вакансиями, его так же надо преобразовать в вектор той же размерности и с таким же порядком параметров. Для создания вектора я брал текст из заголовка, ключевых навыков и поля «Обо мне». Также я предварительно сохранил CountVectorizer со словарем и TfidfTransformer, обученные на данных вакансий, которые я скачал в самом начале. Используя их, легко получить векторы для резюме.



Для создания рекомендаций находим векторы вакансий, похожие на вектор резюме. В качестве меры схожести я использовал косинусное расстояние. В sklearn есть готовая реализация.



Для каждого резюме сохраняем список самых похожих вакансий.



Еще надо учесть такие вещи, как зарплата и региональность. Поэтому исключаем для каждого резюме вакансии из неподходящих регионов, и если зарплата не соответствует определенной вилке. Часто в вакансии не указывается сумма. А именно: 31% из сохраненных 113 000 не содержал ЗП. Я решил, что такие вакансии тоже стоит рекомендовать.



Скрипт по подбору рекомендаций запускается периодически по крону. Это значит, что придется немного подождать, чтобы получить рекомендацию для своего резюме.



Сайт



Собственно, вот результат того, что получилось. Пробуйте. Если кому интересны исходники, то вот.



Какие могут быть проблемы у моего подхода. Во-первых, недостаточность данных в резюме: либо из-за их скудности, либо из-за специфичности. Также вероятность хорошей рекомендации снижается для регионов. Можно было бы улучшить показатели за счет профобластей и предыдущего опыта работы. Если бы это была популярная система, можно было бы добавить оценку качества рекомендаций, чтобы использовать её для дальнейших предложений. Если по резюме есть отклики и приглашения, использование этих данных тоже может повысить релевантность. Еще было бы здорово искать соответствия не только для одинаковых слов, но и для родственных. С этой задачей помог бы справиться word2vec. Но в любом случае пока это только пилотная версия.



Итак, я написал систему рекомендаций вакансий по информации, взятой из резюме. Все данные были получены через API HeadHunter. Используйте API, если у вас возникнет желание сделать свой сервис или мобильное приложение, связанное с HR тематикой. О проблемах или недостающем функционале пишите нам в issues.
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/303710/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Leovik10

ЦИТАТЫ, КОТОРЫЕ ПОМОГУТ ПОСМОТРЕТЬ НА МИР.

Вторник, 21 Июня 2016 г. 08:19 (ссылка)







← вернуться к рассылке



50 цитат, которые помогут по-иному посмотреть на мир.



 








50 цитат, которые помогут по-иному посмотреть на мир





1. Вам суждено стать только одним человеком — человеком, которым Вы решили стать.



2. Делай добро и чувствуй себя хорошо. Делай плохие вещи и чувствуй себя плохо. Это очень просто. Читать далее






Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Васисуалий2

Бизнес-идеи 2016 с минимальными вложениями в маленьком городе

Вторник, 21 Июня 2016 г. 06:56 (ссылка)
sovety-tut.ru/biznes-idei/b...kom-gorode


Для тех, кого интересуют бизнес-идеи 2016 с минимальными вложениями в маленьком городе, можно предложить целый перечень задумок, которые можно осуществить. Это

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<рекомендации - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda