Хакатон AI.Hack: возьмите на работу искусственный интеллект |
|
Метки: author megapost карьера в it-индустрии машинное обучение искусственный интеллект |
Как Red Hat убила свой главный продукт и стала многомиллиардной корпорацией |
|
|
Как Red Hat убила свой главный продукт и стала многомиллиардной корпорацией |
|
|
Хардкорные Java/JVM задачки |
Перформансные задачи от Контура уже были, настала и наша очередь: представляем хардкорные задачи с Java-конференции JBreak 2018, aka «ад от Excelsior».
Задачи даны в оригинальных формулировках, в каждой задаче может быть несколько правильных ответов, и к каждой задаче дано решение под спойлером.
Ваш коллега начитался Java Language Specification и написал следующее:
void playWithRef() {
Object obj = new Object();
WeakReference ref = new WeakReference<>(obj);
System.out.println(ref.get() != null);
System.gc();
System.out.println(ref.get() != null);
}А разгребать вам: какие результаты исполнения возможны?
Правильный ответ и еще больше хардкора!|
Метки: author cypok системное программирование компиляторы занимательные задачки java jvm hardcore garbage collector bytecode assembler hardware exceptions verification |
Хардкорные Java/JVM задачки |
Перформансные задачи от Контура уже были, настала и наша очередь: представляем хардкорные задачи с Java-конференции JBreak 2018, aka «ад от Excelsior».
Задачи даны в оригинальных формулировках, в каждой задаче может быть несколько правильных ответов, и к каждой задаче дано решение под спойлером.
Ваш коллега начитался Java Language Specification и написал следующее:
void playWithRef() {
Object obj = new Object();
WeakReference ref = new WeakReference<>(obj);
System.out.println(ref.get() != null);
System.gc();
System.out.println(ref.get() != null);
}А разгребать вам: какие результаты исполнения возможны?
Правильный ответ и еще больше хардкора!|
Метки: author cypok системное программирование компиляторы занимательные задачки java jvm hardcore garbage collector bytecode assembler hardware exceptions verification |
Я сетевой архитектор, и меня это беспокоит |
|
|
Я сетевой архитектор, и меня это беспокоит |
|
|
[Перевод] Откровения работника крупных IT-компаний [в Кремниевой долине] |
|
Метки: author progblog карьера в it-индустрии google силиконовая долина кремниевая долина amazon facebook apple microsoft netflix карьера в сша |
[Перевод] Откровения работника крупных IT-компаний [в Кремниевой долине] |
|
Метки: author progblog карьера в it-индустрии google силиконовая долина кремниевая долина amazon facebook apple microsoft netflix карьера в сша |
Исследование кибератак 2017 года: 47% атак направлены на инфраструктуру компаний |
|
Метки: author ptsecurity информационная безопасность блог компании positive technologies уязвимости кибератаки |
Исследование кибератак 2017 года: 47% атак направлены на инфраструктуру компаний |
|
Метки: author ptsecurity информационная безопасность блог компании positive technologies уязвимости кибератаки |
Плюсы и минусы ведения бизнеса в США: наблюдения после года развития своей компании |
|
Метки: author alexlash развитие стартапа сша стартапы переезд личный опыт бизнес |
Тренинг FastTrack. «Сетевые основы». «Основы телефонии». Часть 1. Эдди Мартин. Декабрь, 2012 |
|
|
Собственная игровая аналитика за $300 в месяц |
На рынке много продуктов, подходящих для игровой аналитики: Mixpanel, Localytics, Flurry, devtodev, deltaDNA, GameAnalytics. Но все же многие игровые студии строят свое решение.
Я работал и работаю со многими игровыми компаниями. Я заметил, что по мере роста проектов, в студиях появляется необходимость в продвинутых сценариях аналитики. После того, как несколько игровых компаний заинтересовались данным подходом, было решено задокументировать его в серии из двух статей.
Ответы на вопросы "Почему?", "Как это сделать?" и "Сколько это стоит?" вы найдете под катом.
Читать дальше ->|
Метки: author PoisonousJohn разработка игр программирование анализ и проектирование систем data mining big data аналитика игр аналитика облачные технологии архитектура приложений |
Ардуированная кофемашина |
|
|
CSS ScaleFlux, или как ускорить базы данных в два-три раза простой заменой NVMe |
|
Метки: author GDExpert машинное обучение высокая производительность it- инфраструктура big data блог компании globaldots scaleflux данные производительность |
Приглашаем на хакатон Whatever Hack 16 марта |
В нашем московском офисе 16 марта начнется 48-часовой марафон по машинному обучению, в ходе которого вы сможете продемонстрировать свои скиллы, чтобы создать решение для генерации мемов, отличить шкаф от ковра или сделать лучший MVP (minimum viable product) в рамках свободной темы.
Зовем всех желающих решить любую из трех задач и побороться за призовой фонд в 1,5 миллиона рублей (или не рублей).
Далее — о задачах и подробности.
Читать дальше ->|
Метки: author meetup_vero блог компании mail.ru group ods machine learning |
Как адаптировать игру на Unity под iPhone X к апрелю |
|
Метки: author P1CACHU разработка под ios разработка мобильных приложений разработка игр unity3d блог компании pixonic unity ios iphone iphone x gamedev |
Наташа — библиотека для извлечения структурированной информации из текстов на русском языке |
Наташа — это аналог Томита-парсера для Питона (Yargy-парсер) плюс набор готовых правил для извлечения имён, адресов, дат, сумм денег и других сущностей.В статье показано, как использовать готовые правила Наташи и, самое главное, как добавлять свои с помощью Yargy-парсера.
|
Метки: author alexkuku машинное обучение python data mining big data наташа yargy ner nlp |
О жизни, свободе и стремлении к счастью пользователя API |
Мы постоянно сталкиваемся с системами, созданными другими людьми. Будь то UI приложений в смартфоне или облачные инфраструктуры современного Интернета — именно процесс взаимодействия определяет наши ощущения, впечатления, и в конечном счёте — отношение к технологии. Мы можем быть в роли инженеров, разработчиков или простых пользователей — user experience важен везде. Вокруг систем с хорошим UX образуется общество счастливых, довольных и продуктивных людей; плохой UX приводит только к боли и страданиям.
Даже если специально не отдаешь себе отчёт, то создавая новый софт, обязательно создаешь user experience. Когда код уже написан, с ним начинают взаимодействовать люди. Может быть, это разработчики из твоей команды. Может, это мобильные разработчики, пытающиеся использовать твой API, или сисадмины, на ночном держурстве пытающиеся разобраться, почему всё сломалось. Сами примеры могут быть совершенно различными по сути, но к ним применимы общие принципы. В этом хабропосте мы поговорим об идеях по поводу UX, дизайна API, психологии обучения, и других связанных областей. Рассмотрим применение хороших практик на самых разных уровнях разработки приложений. Что бы ты ни делал — писал базы данных, библиотеки, hypermedia API или мобильные приложения — рано или поздно кто-то прикоснется к твоему коду — и пусть уж он получит от этого удовольствие, верно?
|
Метки: author olegchir api .net блог компании jug.ru group architecture архитектура dotnext dotnext2018piter |