Pull to refresh
9
0
Никита Никитинский @torsello

User

Send message

5 практических способов ускорения обучения

Reading time5 min
Views44K
bolgarka

Вы когда-нибудь учились чему-нибудь, что забывалось буквально на следующий день? Так, чтобы затраченное время и усилия, вложенные в обучение, буквально были пущены на ветер, а навыки и знания никогда более не были использованы?

Корень этой проблемы часто заключается в том, каким путем были получены эти знания. Мало кто из нас умеет обучаться наиболее эффективным и быстрым способом, да так, чтобы новые навыки и знания сохранялись хоть сколь нибудь длительное время.

Ответом на эту проблему могут быть следующие советы по интенсификации, позволяющие ускорить обучение. Предлагаемые методы позволят вам освоить любой навык значительно тверже и быстрее.
Читать дальше →
Total votes 24: ↑23 and ↓1+22
Comments5

Советы — как понимать больше, запоминать дольше

Reading time3 min
Views30K
Все мы хотим как можно скорее стать профессионалами в своей области. Все мы хотим иметь феноменальную память, запоминать все с первого раза, на лету воспринимать новые технологии.

Владея несколькими хитрыми принципами мы сможем этого достичь. Для этого нам вовсе не нужно иметь феноменальную память с рождения.

Пост решил писать кратко и по делу, без пространных объяснений и примеров. Зачем они вам? Хитрость легко попробовать на практике. Не помогла? Забудьте. Помогла? Используйте всегда.

Читать дальше →
Total votes 26: ↑24 and ↓2+22
Comments19

Как находить время для сайд-проектов

Reading time5 min
Views11K
Бросать стабильную работу или бизнес ради будоражащей стартап-идеи — тот еще риск. А вот совмещать одно с другим — реально и не так болезненно.

Статью об этом мы в Alconost перевели с особой любовью. Ведь Alconost и сам когда-то был параллельным проектом своего создателя-программиста. А потом, когда агентство переводов стало главным делом, из него начали вырастать новые сайд-проекты: онлайн-переводчик Нитро, продающие видеоролики Alconost Video, а сейчас — онлайн-генератор быстрых и доступных роликов Маки. Параллельные проекты — это напряжно, сложно, но осуществимо, особенно если следовать нижеописанным советам.


Я — веб-предприниматель с множеством идей и нехваткой времени. И иногда это очень раздражает. Я знаю, что могу создать много отличных вещей, но обычно я просто не могу выкроить на это время. Ведь надо переделать так много других важных дел.

Узнали себя? Я очень хорошо вас понимаю. У меня маленькая дочь, и я работаю по 40—50 часов в неделю. И моя голова полна превосходных идей, которые, я знаю, я способен реализовать. Параллельные проекты могут быть перспективными, если вы расставите все по местам. Craigslist начинался как параллельный проект, та же история с Basecamp. И таких примеров очень много.

За годы я вывел набор принципов, которые работают в моем случае.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑15 and ↓1+14
Comments1

Анализируем большие объемы данных с Apache Spark

Reading time1 min
Views17K
image
С анализом больших объемов данных постепенно начинают сталкиваться не только крупнейшие IT-компании, но и обычные разработчики. В нашей компании в ряде проектов такая задача возникает, и мы решили систематизировать накопленный опыт, поделившись с коллегами по i-Free и нашими партнерами наиболее эффективными инструментами и технологиями. Сегодня речь пойдет о применении Apache Spark
Подробности
Total votes 16: ↑13 and ↓3+10
Comments9

4 простых способа разрешить самые сложные ситуации в жизни

Reading time3 min
Views17K
image

Для ощущения полного счастья каждому человеку необходимо что-то свое. Но о том, как работать более эффективно, справляться с дилеммами и запоминать как можно больше полезной информации, задумывались все. Советы, приведенные в статье, помогут решить именно эти задачи.
Читать дальше →
Total votes 24: ↑20 and ↓4+16
Comments0

Магия тензорной алгебры: Часть 1 — что такое тензор и для чего он нужен?

Reading time7 min
Views345K

Содержание


  1. Что такое тензор и для чего он нужен?
  2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
  3. Криволинейные координаты
  4. Динамика точки в тензорном изложении
  5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
  6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
  7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
  8. О свертках тензора Леви-Чивиты
  9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
  10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
  11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
  12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
  13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
  14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
  15. Движение несвободного твердого тела
  16. Свойства тензора инерции твердого тела
  17. Зарисовка о гайке Джанибекова
  18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова


Введение



Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.



Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.



Читать дальше →
Total votes 60: ↑58 and ↓2+56
Comments89

5 экспериментов по визуализации данных

Reading time7 min
Views30K
Этой весной мы в лаборатории экспериментировали с самыми разными данными: характеристиками танков в игре World of Tanks, статистикой правильных и неправильных ответов на тренажёре ПДД, температурными рекордами в городах России, нарушениями в работе маршрутных такси Нижнего Новгорода, историей изменения цен на авиабилеты. Результатом экспериментов стали 5 наглядных интерактивных визуализаций:



Я расскажу, как мы создаём визуализации и каких придерживаемся принципов: в общем и на примере каждой визуализации. Все примеры включают ссылки на интерактивные прототипы, где можно самостоятельно «пощупать» данные и сделать собственные выводы.

Читать дальше →
Total votes 46: ↑45 and ↓1+44
Comments5

Применение Теории Ограничений для постановки процесса

Reading time5 min
Views20K

В деятельности менеджера всегда есть какая-то доля работы связанная с постановкой бизнес-процессов. Как правило это необходимо когда появляются новые потребности компании, бОльший оборот, лучшая стабильность по денежному потоку или просто внедрить каике-то улучшения. Иногда бывает, что мы сталкиваемся только с симптомами или нежелательными явлениями, когда что-то идет не так: «продалбываем» сроки, заказчик недоволен, слишком большие расходы на содержание инфраструктуры или иные издержки. Между этими двумя позициями есть общая деталь: если есть потребность к изменению значит что-то эти улучшения сдерживает, и это можно расценивать как нежелательное явление. Когда мы начинаем разбираться в ситуации, то можем собрать множество разрозненных фактов из которых понятно только то, что изменения требуются. но с чего начать? Как минимальными усилиями провести изменения?


И тоже самое можно сказать о конфликтах в команде. Когда видишь конфликт интересов но решить его в лоб, административным рычагом, будет не самым правильным выходом. Нужно искать корневую причину конфликта и решать ее.


Алгоритм решения
Total votes 13: ↑12 and ↓1+11
Comments4

Что такое «Понятный русский язык» с точки зрения технологий. Заглянем в метрики удобочитаемости текстов

Reading time9 min
Views27K
Так сложилось что в последние годы мне лично приходится всё больше и больше сталкиваться с различными государственными текстами, особенно законами и финансовыми документами вроде обоснований к бюджету, а также пытаться их переводить с нечеловеческого канцелярского языка в слова или визуальные схемы которые были бы понятны и мне и тем кому я потом рассказываю о том что это такое.



За всё это время у меня лично сложилось стойкое ощущение того что русский язык разделился на два его подвида — сухой канцелярский юридический официальный язык и «язык Интернета», с ново-образованными словами, жаргонизмами и значительной персонификацией. Вместе с постоянным чувством что «так дальше жизнь нельзя» всё это привело меня, вначале к поискам правильного названия того как это всё называется, а далее к тому что с этим могут делать люди умеющие программировать.

Немного истории


18 января 2011 года, Президент Обама выпустил новый указ, Executive Order, «E.O. 1356 — Improving Regulation and Regulatory Review» («Улучшение регулирования и рассмотрению вопросов регулирования»). В нем говорится, что "[наша система регулирования] должна обеспечить, чтобы правила были доступны, согласованы, написаны простым языком, и легко понимаемы.".

Написанное простым (понятным) языком — это отнюдь не расхожий термин и не оборот речи. Это сформулированные за десятилетия подход по переводу официальных текстов, документов, речей политиков, законов и всего что наполнено официальным смыслом, в форму понятную простым смертным.

Понятный язык — это четкое, краткое написание предназначенное для того чтобы читатель понимал текст, как можно быстрее и как можно полнее. В нем избегаются избыточная подробность, запутанность речи и жаргон.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑25 and ↓1+24
Comments42

Шпаргалка по mongodb: e-commerce, миграция, часто применяемые операции и немного о транзакциях

Reading time40 min
Views66K

Этот пост — небольшая шпаргалка по mongodb и немного длинных запросов с парой рецептов. Иногда бывает удобно когда какие-то мелочи собраны в одном месте, надеюсь, каждый, кто интересуется mongodb, найдет для себя что-то полезное.


Не хотелось бы, чтобы пост воспринимался в ключе холиваров на тему SQL vs. NOSQL И так понятно что везде есть свои плюсы и минусы, в данном случае это просто где-то немного справки, где-то немного примеров из того, с чем приходилось сталкиваться. Примеры на mongo shell и на python.


  1. Миграция в на новые версии в mongodb
  2. Запросы сравнения и логические
  3. Полнотекстовый поиск в Mongodb, regexp, индексы и пр.
  4. Атомарные операторы (модифицирующие данные )
  5. Немного о транзакциях в Mongodb
  6. Агрегационный фреймворк и JOIN-ы в Mongodb
  7. Примеры
  8. Небольшая песочница на Python

Читать дальше
Total votes 47: ↑42 and ↓5+37
Comments14

Внезапный диван леопардовой расцветки

Reading time8 min
Views83K
Если вы интересуетесь искусственным интеллектом и прочим распознаванием, то наверняка уже видели эту картинку:


А если не видели, то это результаты Хинтона и Крижевского по классификации ImageNet-2010 глубокой сверточной сетью

Давайте взглянем на ее правый угол, где алгоритм опознал леопарда с достаточной уверенностью, разместив с большим отрывом на втором и третьем месте ягуара и гепарда.

Это вообще довольно любопытный результат, если задуматься. Потому что… скажем, вы знаете, как отличить одного большого пятнистого котика от другого большого пятнистого котика? Я, например, нет. Наверняка есть какие-то зоологические, достаточно тонкие различия, типа общей стройности/массивности и пропорций тела, но мы же все-таки говорим о компьютерном алгоритме, которые до сих пор допускают какие-то вот такие достаточно глупые с человеческой точки зрения ошибки. Как он это делает, черт возьми? Может, тут что-то связанное с контекстом и фоном (леопарда вероятнее обнаружить на дереве или в кустах, а гепарда в саванне)? В общем, когда я впервые задумался над конкретно этим результатом, мне показалось, что это очень круто и мощно, разумные машины где-то за углом и поджидают нас, да здравствует deep learning и все такое.

Так вот, на самом деле все совершенно не так.
под катом пятна
Total votes 148: ↑145 and ↓3+142
Comments141

«Под капотом» Netflix: Анализ мирового кинематографа

Reading time3 min
Views34K


/ фото Brian Cantoni CC

Ранее в нашем блоге мы уже рассказывали о том, как большие данные меняют облик компаний и обсуждали интересные способы использования облачных сервисов. Сегодня мы поговорим о том, как изменился кинематографический ландшафт с приходом на рынок сервисов вроде Netflix.
Читать дальше →
Total votes 43: ↑42 and ↓1+41
Comments10

Психология ценообразования: 10 стратегий и 29 тактик

Reading time30 min
Views63K


Добро пожаловать! Это длинный список стратегий ценообразования, учитывающих психологические факторы.

Неважно, запускаете ли вы новый продукт, продаете что-либо на eBay или же заключаете сделку о продаже дома – вы научитесь устанавливать цены, которые максимизируют вашу прибыль.
Читать дальше →
Total votes 30: ↑28 and ↓2+26
Comments5

О принятии устойчивых решений или кейс-клуб на Хабре

Reading time6 min
Views21K
Три года назад волею судеб оказался в одном поволжском городе с корпоративным тренингом. Тогда впервые узнал, что люди в ИТ компаниях могут приходить на работу к 8:30, и тогда же у меня случилась история, с которой больше никогда не сталкивался — ни до, ни после.

Взрослые люди, как известно, учатся на получении конкретного опыта. Собственно, теоретик образования Дэвид Колб на эту тему даже придумал цикл имени себя, который лежит в основе многих семинаров и тренингов. Поэтому в стандартном тренерском чемоданчике находится несколько десяткой упражнений и кейсов, основная цель которых — сделать так, чтобы у слушателей что-то не получилось или получилось не до конца. Делается это не с целью поглумиться над слушателями (хотя некоторые тренеры не упускают этой возможности), но основная цель — запустить рефлексию и вместе прийти к нужным концепциям и моделям, чтобы потом опробовать и закрепить их на практике.

Так вот, на том тренинге в поволжском городе в группе нашелся один слушатель (назовем его Никита), который все задания щелкал как орешки. При этом Никита не был менеджером. Но это не мешало ему из раза в раз предлагать правильные, устойчивые решения непростых ситуаций. Сидящие рядом действующие менеджеры ошибались как надо, а Никита решал все — машина-решатель.

К концу первого дня я уже сгорал от нетерпения узнать, что происходит! Может быть, человек долго работал генеральным директором и потом вернулся в инженеры? Ну, так не бывает — нельзя не имея опыта, решать сложные управленческие задачи.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑22 and ↓4+18
Comments31

Технологии Semantic Web

Reading time2 min
Views29K
Semantic Web (он же Web of Data, Linked Data, Linking Open Data) — это направление развития Всемирной паутины, позволяющее машинам не только отображать информацию в интернете, но и понимать ее смысл.

Смотреть первые две части
Total votes 30: ↑26 and ↓4+22
Comments44

Детальный анализ Хабрахабра с помощью языка Wolfram Language (Mathematica)

Reading time8 min
Views53K

Скачать пост в виде документа Mathematica, который содержит весь код использованный в статье, вместе с дополнительными файлами, можно здесь.

Анализ социальных сетей и всевозможных медиа-ресурсов является сейчас довольно популярным направлением и тем удивительнее для меня было обнаружить, что на Хабрахабре, по сути, нет статей, которые содержали бы анализ большого количества информации (постов, ключевых слов, комментариев и пр.), накопленного на нем за довольно большой период работы.

Надеюсь, что этот пост сможет заинтересовать многих участников Хабрахабра. Я буду рад предложениям и идеям возможных дальнейших направлений развития этого поста, а также любым замечаниям и рекомендациям.

В посте будут рассматриваться статьи, относящиеся к хабам, всего в анализе участвовало 62000 статей из 264 хабов. Статьи, написанные только для корпоративных блогов компаний в посте не рассматривались, а также не рассматривались посты, не попавшие в группу «интересные».

Ввиду того, что база данных, построенная в посте, формировалась за некоторое время до публикации, а именно 26 апреля 2015 г., посты, опубликованные на Хабрахабре после этой даты (а также, возможно, новые хабы) в данном посте не рассматривались.
Читать дальше →
Total votes 158: ↑150 and ↓8+142
Comments61

Как стать руководителем проектов в IT

Reading time7 min
Views85K
Привет, друзья!

Так получается, что со мной периодически связываются мои знакомые и знакомые моих знакомых, которым меня порекомендовали, с примерно одним и тем же вопросом: «Как мне стать project manager'ом в IT, если до этого я работал(-а) на похожей позиции, но не в IT?».

Так как подобных запросов накопилось несколько штук за довольно короткое время, я решил написать об этом отдельную статью. Ну вы понимаете — я же ленивый, и теперь смогу сразу давать ссылку на этот текст, вместо очередного повторения уже несколько раз сформулированных ответов. Статья не претендует на универсальность — это только мой взгляд на ситуацию. В то же время скажу, что когда проводишь собеседования, нанимаешь и обучаешь project manager'ов — накапливается довольно много общих критериев, отвечающих на вопрос «А что же на самом деле должен знать и уметь IT project manager?», чтобы успешно работать в IT.

Кстати, знание английского языка в статье даже не обсуждается. Оно просто обязательно.

Поехали?
Читать дальше →
Total votes 18: ↑14 and ↓4+10
Comments13

50 источников для привлечения и работы с клиентами

Reading time6 min
Views9.6K


Добиться лояльности клиентов – задача не из легких, но всегда стоит попытаться. В отчете Гарвардской школы бизнеса говорится о том, что увеличение показателя удержания клиентов в среднем на 5% увеличивает прибыль на 25-95%.

К глубокому разочарованию многих, в обычных статьях о бизнесе зачастую пишут лишь о стратегиях удержания покупателей и управлении их оттоком. Вам же нужны более детальные материалы. Вы наслышаны о невероятных достижениях таких проектов как Disney World, где возврат клиентов составляет более 70%. Как сделать так, чтобы людям настолько сильно нравился ваш бизнес?

Простого ответа вы не найдете, но эта подборка поможет вам сделать небольшой шаг вперед. Здесь собраны материалы о лояльности, оттоке и удержании клиентов с уклоном в сторону онлайн-бизнеса (в частности, SaaS и электронной коммерции).
Читать дальше →
Total votes 12: ↑12 and ↓0+12
Comments0

Простое суффиксное дерево

Reading time12 min
Views74K
ДеревоСуффиксное дерево – мощная структура, позволяющая неожиданно эффективно решать мириады сложных поисковых задач на неструктурированных массивах данных. К сожалению, известные алгоритмы построения суффиксного дерева (главным образом алгоритм, предложенный Эско Укконеном (Esko Ukkonen)) достаточно сложны для понимания и трудоёмки в реализации. Лишь относительно недавно, в 2011 году, стараниями Дэни Бреслауэра (Dany Breslauer) и Джузеппе Италиано (Giuseppe Italiano) был придуман сравнительно несложный метод построения, который фактически является упрощённым вариантом алгоритма Питера Вейнера (Peter Weiner) – человека, придумавшего суффиксные деревья в 1973 году. Если вы не знаете, что такое суффиксное дерево или всегда его боялись, то это ваш шанс изучить его и заодно овладеть относительно простым способом построения.
Читать дальше →
Total votes 41: ↑40 and ↓1+39
Comments20

Лекции Техносферы. 2 семестр. Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop

Reading time5 min
Views35K
Предлагаем вашему вниманию новый курс лекций Техносферы. Он представляет собой введение в Hadoop, фокусируясь на проектировании и реализации распределенных алгоритмов, которые могут применяться в различных сферах: обработка текстов, графов, связанных данных и т.п. Также рассматриваются различные компоненты платформы Hadoop и программные модели. Целью курса является знакомство студентов со стеком технологий Hadoop, применяемых для хранения, доступа и обработки больших объемов данных. Преподаватели курса: Алексей Романенко, Михаил Фирулик, Николай Анохин.

Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce


Что такое «большие данные». История возникновения этого явления. Необходимые знания и навыки для работы с большими данными. Что такое Hadoop, где он применяется. Что такое «облачные вычисления», история возникновения и развития технологии. Web 2.0. Вычисление как услуга (utility computing). Виртуализация. Инфраструктура как сервис (IaaS). Вопросы параллелизма. Управление множеством воркеров. Дата-центры и масштабируемость. Типичные задачи Big Data. MapReduce: что это такое, примеры. Распределённая файловая система. Google File System. HDFS как клон GFS, его архитектура.


Читать дальше →
Total votes 34: ↑34 and ↓0+34
Comments3

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Registered
Activity