[Перевод] А может, это логика? Занимательные задачки о лжецах и честных людях |
https://habr.com/ru/post/685052/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685052
|
Метки: Занимательные задачки Логические игры take that логика задачки лжецы |
[Перевод] Моделирование ракеты для достижения максимальной высоты |
https://habr.com/ru/post/684768/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684768
|
Метки: Блог компании RUVDS.com Разработка под Arduino 3D-принтеры DIY или Сделай сам ruvds_ перевод ракетомоделирование arduino diy 3d- печать |
Дорога в полгода к светлой цели или как мы делали стартап для помощи переселенцам |
Всем привет! Я живу в Средней Азии и замечаю следующую картину - мои знакомые и друзья со временем переезжают заграницу. Большей частью в Российскую Федерацию. Кто-то в Америку, кто-то в Корею, Турцию, Европу и прочие благополучные страны. Их всех объединяет одно - они потратили кучу времени и энергии на процесс переезда, получение документов, разрешений и прочих трудностей. Собравшись с несколькими, самыми близкими друзьями, мы решили запилить сервис помощи переселенцам - HumanWay.
В процессе обдумывания, голова просто кругом пошла - насколько сложная доменная область. Количество сущностей множилось с каждой новой мыслью и никакая бритва тут не помогала. Список необходимых действий зависит от страны исхода, от возраста заявителя, состава семьи, профессии, региона вселения и многих других параметров. Все эти данные нам надо собрать, обработать и выдать наиболее оптимальный путь.
Наша мысль пошла дальше, чтобы пользователь не запутался в таком сложном процессе, мы захотели ему помочь: дать подсказки, лайфхаки, придуманные такими же переселенцами до него, и информацию о необходимых документах кратко и в нужный момент. Чтобы реализовать задуманное нужно было какое-то особенное техническое решение. Традиционные подходы хранить свойства в колонках таблицы пользователя подходили плохо, т.к. для каждого пользователя набор атрибутов свой и количество их огромно и постоянно увеличивается по мере развития проекта. Кроме того, мало эти данные записать, нужно еще эти данные удобно проанализировать.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685042/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685042
|
Метки: Блог компании HumanWay Разработка мобильных приложений Развитие стартапа стартап идея архитектура разработка |
[Перевод] 6 шагов к успешному проекту машинного обучения |
Создание проекта машинного обучения – это сложный процесс, требующий глубокого понимания науки о данных и статистических методов, а также способности работать с исследовательскими, инженерными и продуктовыми командами.
В этой статье мы рассмотрим и создадим базовую структуру для последующей реализации проекта машинного обучения.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685002/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685002
|
Метки: проекты проектирование управление проектами проект ии анализ данных искусственный интеллект туториал нейросети машинное обучение блог компании россельхозбанк |
Кластерный анализ в R |
Кластерный анализ решает задачу разбиения множества на группы (кластеры) по принципу наибольшей однородности.
Подобные задачи возникают во множестве сфер деятельности, в частности это реклама и маркетинг. Ситуация, когда нужно выделить группы клиентов, максимально «похожих» друг на друга или определить локации, в которых преобладают определённые предпочтения.
Рассмотрю подобный пример и расскажу о способах решения вопроса средствами языка R.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685040/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685040
|
Метки: Машинное обучение кластеризация маркетинг анализ |
Как записать переменную по определенному адресу в Keil |
Иногда возникает задача сохранить во flash памяти контрольную сумму, картинку, строчку текста, настройку. Иногда возникает задача сохранить переменную не просто в ОЗУ, а в определенной области. Или например иметь функцию, исполняемую из ОЗУ чтобы можно было присылать по UART и сразу исполнять новый код функции. Рассмотрим задачу на примерах.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685028/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685028
|
Метки: Системное программирование Программирование микроконтроллеров scatter file адресация Си keil |
Новинки deep learning. Часть 3: SAM, CogVideo, NUWA-infinity и углеродный след |
Обзор новых работ в области глубокого обучения: генерация видео по запросам и экологическое бремя белого че искусственного интеллекта.
https://habr.com/ru/post/685022/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685022
Об идентификации пользователя |
В этой статье я расскажу о том, какие сегодня существуют основные способы идентификации пользователя в бесконечном интернет-пространстве, и какие преимущества и недостатки у каждого из них.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685020/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685020
|
Метки: браузеры контекстная реклама хранение данных куки персональные данные таргетированная реклама идентификация пользователя etag терминология it idfa мобильный идентификатор |
Классификация данных методом K-ближайших соседей (KNN) |
Метод K-ближайших соседей (KNN) - это тип контролируемого алгоритма ML.
К - ближайший сосед - это тот для которого наименьшее расстояние.
KNN использует “сходство признаков” для прогнозирования значений новых точек данных и присваивания значений, основанное насколько близко она соответствует точкам в обучающем наборе. Чтобы понять его работу определим шаги действий:
Шаг 1 - Загружаем обучающий и тестовый dataset.
Шаг 2 - Выбираем значение K, то есть ближайшие точки данных. Оно может быть любым целым числом.
Шаг 3 - Вычисляем расстояние между тестовыми данными и каждой строкой обучающих данных с помощью любого из методов. Наиболее часто используемый метод вычисления расстояния - евклидов.
Шаг 4- Отсортировываем в порядке возрастания, основываясь на значении расстояния.
Шаг 5 - Алгоритм выбирает верхние K строк из отсортированного массива.
Шаг 6 - Назначаем класс контрольной точке на основе наиболее частого класса этих строк.
Рассмотрим пример для понимания концепции K и работы алгоритма KNN
Задача классификатора определить связь между признаками переменной Х и целевой переменной у, которую предсказываем. Х —> у
В примере будем использовать готовый датасет с координатами точек 2-х классов (фиолетовый и желтый). Необходимо отделить точки.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685014/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685014
|
Метки: python машинное обучение ml knn knn-search machinelearning machine-learning machine learning машинное+обучение питон |
The Merge, переход эфира на Proof-of-stake: что нас ждет и правда ли это важно? |
Дата "The Merge" приближается, то есть сейчас самое время понять, что же это значит для индустрии в целом и для людей в частности. The Merge — переход эфира с Proof-of-work (PoW) на Proof-of-stake (PoS). Почему это ключевое событие последних лет — разбираемся в этом тексте.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/685006/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685006
|
Метки: Solidity Криптовалюты криптовалюта блокчейн эфир merge децентрализация |
5 мини-ноутбуков конца лета 2022 года: модульность, портативность и производительность |
https://habr.com/ru/post/682870/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=682870
|
Метки: Блог компании Selectel Гаджеты Компьютерное железо ноутбуки портативность мини-устройства |
Путь от стажера до junior Data Scientist |
Небольшая статья в первую очередь для начинающих специалистов в Data Science, к которому они смогли бы обращаться, когда необходимо что-то вспомнить при решении задач машинного обучения. Затронем темы, которые необходимо усвоить, чтобы подойти к обучению своей первой модели.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/684998/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684998
|
Метки: Big Data data science python analytics |
Параметры спринтов как качественный показатель Scrum разработки |
Современные парадигмы разработки ПО всегда являются итерационными. В методологии Scrum такими итерациями являются спринты, в классической версии Scrum каждый спринт начинается с планирования и завершается демо, ретроспективой и «инженерным» днем. Оценка успешности каждого спринта – это довольно субъективная вещь, формализация которой важна и может быть реализована с помощью следующих стандартных действий:
• Определить достижение целей спринта;
• Оценить краткосрочное влияние разработки ПО на удовлетворённость заказчиков и пользователей в развитии продуктов;
• Провести формализацию и учет параметров спринтов.
Определять для каждого спринта собственные цели несложно: необходимо сопрягать довольно точно измеряемые и формулируемые сущности: бизнес-цели разрабатываемых продуктов, приоритет функциональных и нефункциональных требований в беклогах различного уровня, логическую очередность этапов развития софтверных проектов.
Узнать большеhttps://habr.com/ru/post/684992/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684992
|
Метки: Разработка мобильных приложений IT-стандарты Управление разработкой agile scrum sprint разработка приложений разработка программного обеспечения |
Миграция кода с Oracle на PostgreSQL: особенности и пути обхода, средства конвертации, вспомогательные модули |
Эта статья завершает цикл о миграции с СУБД Oracle на СУБД PostgreSQL. В первых двух статьях рассматривались проблемы и устоявшиеся способы переноса данных из одной СУБД в другую (часть 1, часть 2). В третьей статье была представлена часть особенностей, которые нужно учесть при переводе хранимого кода с PL/SQL на PL/pgSQL. В сегодняшнем материале рассматривается оставшаяся часть особенностей, адаптация и конвертация кода, включая выбор средств для конвертации.
Глобальные структуры данных уровня пакета
Для таких структур рекомендуется использовать модуль pg_variables. Он позволяет сохранять как скалярные значения, так и множество записей, массивы
При этом нужно понимать, требуется ли собирать статистику для планировщика. Если да, то придётся пользоваться временными таблицами. По возможности, их лучше не использовать слишком интенсивно. Создание и удаление временных таблиц ведёт к изменениям в системном каталоге и сообщениям об инвалидации. Может возникнуть ситуация, когда серверным процессам для своей работы придётся многократно перечитывать системный каталог.
Пример: у одного клиента процессы Postgres тратили большое количество времени на планирование запросов, поскольку они многократно пытались прочитать данные pg_statistic и pg_class и при этом взять соответствующие блокировки на самые распространённые объекты. Соответственно, от создания и удаления временных таблиц на каждую транзакцию пришлось отказаться.
pg_variables можно использовать на реплике – работа с модулем не приводит к изменениям в системном каталоге. Временные таблицы использовать не получится, поскольку реплика не позволяет делать изменения в словаре данных.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/683764/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=683764
|
Метки: Блог компании Postgres Professional postgresql sql миграция миграция данных |
Работа с хранимым кодом приложения при миграции с Oracle на PostgreSQL: особенности, сложности и способы их преодоления |
В предыдущих статьях о миграции с Oracle на Postgres мы рассматривали перенос данных из одной системы управления базами данных в другую (часть 1, часть 2). Сегодня разговор пойдёт об особенностях работы с кодом приложения при необходимости смены СУБД. В частности, будут рассмотрены следующие вопросы:
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/683748/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=683748
|
Метки: Блог компании Postgres Professional postgresql sql миграция миграция данных |
Отправка заказа c автоответчика в CRM (практическое применение транскрибатора) |
Стандартная ситуация: клиенты звонят в нерабочее время, попадают на автоответчик и диктуют на автоответчик заказ.
Была поставлена задача - в получающихся аудиофайлах вытаскивать смыслы и автоматически фиксировать заказ в CRM.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/684914/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684914
|
Метки: Управление продажами Искусственный интеллект прием заказов транскрибация роботы автоматизация |
Синаптические веса в нейронных сетях – просто и доступно (Часть 2) |
В предыдущей статье (Синаптические веса в нейронных сетях – просто и доступно) рассказывалось о смысле синаптических весов на примере модели определения цифры для 13-ти сегментного индикатора.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/684978/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684978
|
Метки: искусственный интеллект нейросети нейронные сети программирование |
Убийство разработки – опыт Тиньков Страхование |
Вечером зашел на Хабр, отсортировал лучшие по суткам, наткнулся на статью «Как убить разработку в три шага и на четвертый навсегда похоронить».
Хтонический ужас провисел почти сутки, не заминусованный. Я судорожно вышел из ридонли. Мне хочется кричать, но я бью по клавишам, пишу, что рвется наружу, на этот лист.
Автор статьи – irintus (имя изменено), в подробностях рассказала, зачем и как она убила процесс разработки, куда и какие зонды вставила, но забыла написать, чего этим добивалась. Давайте я это исправлю.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/684972/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684972
|
Метки: Управление разработкой Управление проектами тинькофф cicd |
Как оформить ПМЖ в Парагвае самостоятельно, пошаговая инструкция |
|
Метки: IT-эмиграция миграция пмж парагвай релокация латинская америка эмиграция эмиграция из россии |
Terraform за 15 дней (AWS/Yandex cloud). День 1 |
Terraform за 15 дней (AWS/Yandex). День 1
Мы от простого к сложному, поднимем небольшую инфраструктуру на aws и Яндекс (актуальность последнего я думаю объяснять не нужно). Так что по итогу вы сможете сказать: “Я изучал terraform от простого к сложному”.
Я постараюсь добавить все необходимые ссылки на документации и доп. источники, так что вы сможете дополнить необходимые знания, но данный курс (если это можно так назвать) скорее рассчитан на тех, кто в общем знаком с облачными технологиями. Это не пособие по terraform. Цель - помочь новичкам в данном вопросе начать изучать IaC и облака в целом. Некий quick start в terraform.
Изучить terraformhttps://habr.com/ru/post/684964/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684964
|
Метки: server сервер cloud aws облачные сервисы ec2 amazon web services terraform devops серверное администрирование яндекс api iac yandex.cloud |
