• Продуктизация мозга разработчика: как перестать писать код и начать писать приложения

      Мобильный рынок развивается настолько стремительно, что для того, чтобы понравиться пользователям, уже недостаточно разработать просто хорошее приложение. Нужно ориентироваться на аудиторию, предлагать интересные и полезные фичи, но при этом не переборщить. Как балансировать между написанием кода и творческими идеями, где сейчас самые интересные проекты и нужны ли пользовательские данные для создания классного приложения? Мы поговорили об этом с экспертом по разработке под Android Йонатаном Левином.



      Йонатан Левин имеет звание Google Android Experts. В свое время он сыграл ключевую роль в успехе Gett и получил финансирование генетического market connector-а KolGene. Йонатан — состоявшийся Android-разработчик, а также предприниматель, который отлично знает, как превратить хорошие идеи для приложения в прибыльный продукт.
      Читать дальше →
      • +22
      • 9,3k
      • 1
    • Как черные SEO-оптимизаторы собирают миллионы посетителей по высоко-актуальным запросам в Яндексе

        Мне казалось, что поисковики давно победили black hat тактики с помощью машинного обучения и других мощных технологий. Сети дорвеев если и остались, то только где-то на обочине интернета, в маргинальных тематиках типа казино или контента для взрослых.

        Но недавно я наткнулся сразу на целую кучу спамных сайтов, которые собирают миллионы посетителей из Яндекса, легко побеждают качественные и авторитетные проекты даже в белых нишах.

        image
        Читать дальше →
      • Кибер-оракул: поиск аномалий в данных мониторинга с помощью нейросети

          Количество данных, которые получает наш мониторинг выросло настолько, что для их обработки мощности только человеческого разума уже не хватает. Поэтому мы надрессировали искусственный интеллект помогать нам искать аномалии в полученных данных. И теперь у нас есть Кибер-Оракул.


          Кибер-оракул, очевидно

          Читать дальше →
        • Нестандартная кластеризация 5: Growing Neural Gas

            Часть первая — Affinity Propagation
            Часть вторая — DBSCAN
            Часть третья — кластеризация временных рядов
            Часть четвёртая — Self-Organizing Maps (SOM)
            Часть пятая — Growing Neural Gas (GNG)

            Доброго времени суток, Хабр! Сегодня я бы хотел рассказать об одном интересном, но крайне малоизвестном алгоритме для выделения кластеров нетипичной формы — расширяющемся нейронном газе (Growing Neural Gas, GNG). Особенно мало информации об этом инструменте анализа данных в рунете: статья в википедии, рассказ на Хабре о сильно изменённой версии GNG и пара статей с одним лишь перечислением шагов алгоритма — вот, пожалуй, и всё. Весьма странно, ведь мало какие анализаторы способны работать с меняющимися во времени распределениями и нормально воспринимают кластеры экзотической формы — а это как раз сильные стороны GNG. Под катом я попробую объяснить этот алгоритм сначала человеческим языком на простом примере, а затем более строго, в подробностях. Прошу под кат, если заинтриговал.

            (На картинке: нейронный газ осторожно трогает кактус)
            Читать дальше →
            • +28
            • 3,6k
            • 5
          • Алгоритмы построения пути для беспилотного автомобиля. Лекция Яндекса

              Яндекс уже некоторое время ведет разработку беспилотного автомобиля. Перед вами одна из первых технических лекций на эту тему. В направлении беспилотных автомобилей работают сотрудники Яндекса в разных городах, включая и Минск. Автор лекции Роман Удовиченко как раз из Минска — он руководит группой обработки дорожной ситуации. На сентябрьском Я.Субботнике Роман рассказал об одной из больших задач, стоящих перед его группой.


              Мы просто берем текущее положение машины, смотрим на путь, по которому мы хотели бы ехать, и плавно сворачиваем на этот путь, выруливаем на него. Получается достаточно просто. Но перемещение в городе связано с тем, что нужно соблюдать правила дорожного движения.

              Читать дальше →
            • Как мы участвовали в хакатоне М.Видео

                В последние выходные сентября наша команда приняла участие в хакатоне М.Видео по анализу данных. На выбор было предложено два задания: первое — генерировать описание продукта на основе отзывов о товарах, второе — выделять важнейшие характеристики товаров на основе справочника, данных о совместных просмотрах и добавлении в корзину. Мы решали оба задания. Под катом история, почему мы завалили этот хакатон и чему научились.


                Читать дальше →
                • +16
                • 6,4k
                • 6
              • Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

                  Многие материалы по нейронным сетям сразу начинаются с демонстрации довольно сложных архитектур. При этом самые базовые вещи, касающиеся функций активаций, инициализации весов, выбора количества слоёв в сети и т.д. если и рассматриваются, то вскользь. Получается начинающему практику нейронных сетей приходится брать типовые конфигурации и работать с ними фактически вслепую.

                  В статье мы пойдём по другому пути. Начнём с самой простой конфигурации — одного нейрона с одним входом и одним выходом, без активации. Далее будем маленькими итерациями усложнять конфигурацию сети и попробуем выжать из каждой из них разумный максимум. Это позволит подёргать сети за ниточки и наработать практическую интуицию в построении архитектур нейросетей, которая на практике оказывается очень ценным активом.
                  Читать дальше →
                • Полная автоматизация «development» среды с помощью docker-compose

                  • Tutorial

                  В этой статье мы поделимся опытом автоматизации запуска, тестирования и конфигурации больших проектов с использованием docker-compose. Несколько простых изменений могут помочь Вашей команде быть более эффективной и тратить время на важные, а не на рутинные задачи.


                  Docker в 2017


                  На конференции Dockercon 2016 CEO компании Docker рассказал, что количество приложений, которые запускаются в Docker выросло на 3100% за последние два года. Боле 460 тысяч приложений по всему миру запускаются в Docker. Это невероятно!


                  Если вы все еще не используете Docker, я бы посоветовал почитать отличную статью об использовании Docker во всем мире. Docker полностью изменил то, как мы пишем приложения и стал неотъемлемой частью для разработчиков и DevOps команд. В этой статье мы полагаем, что вы уже знакомы с Docker и хотим дать вам еще одну серьезную причину продолжать использовать его.

                  Читать дальше →
                • Собственный алгоритм поиска похожих изображений. Теория

                  Недавно, в связи с разработкой новой линейки продукции, в нашей компании встала задача поиска идентичных изображений в базе.

                  Отдавать реализацию на аутсорс слишком дорого и не гарантирует наилучшего решения. Отдать на откуп фрилансеру — дешевле, но и решение скорее всего будет таким же дешевым и основанным на существующих библиотеках, типа OpenCV. Но если бы задача решалась так просто, то конкуренты уже давно бы этим воспользовались и сделали достойный продукт, но его на рынке нет. В общем, присущие нам перфекционизм, амбициозность и желание быть лучшими, не позволяют нам выводить на рынок продукт «как у всех», нам нужно лучше, быстрее, сильнее. Приняли решение самостоятельно разобраться в вопросе, выработать решение, написать подробное техническое задание и уже отдать на реализацию фрилансеру. Была надежда, что существуют готовые решения, которых просто не заметили конкуренты. Но изучив вопрос (а вместе с ним и алгоритмы ORB, BRIEF, FAST, SIFT, SURF, BRISK, A-KAZE, Viola-Jones и еще несколько) стало понятно, что у всех этих алгоритмов есть свои недостатки. Хотя для решения нашей задачи некоторые из вышеперечисленных алгоритмов и подходили, но как то неожиданно захотелось уникальности и простоты решения. И вот выношу на суд сообщества, алгоритм собственного сочинения.

                  Любителей покритиковать (конструктивно) прошу под кат.
                  Читать дальше →
                • 8 JavaScript библиотек для визуализации данных в виде интерактивных карт

                  Визуализация данных стала неотъемлемой частью жизни практически каждого веб-разработчика. Если построение графиков, диаграмм, карт и дашбордов до сих пор никогда не были вашей головной болью, просто немного подождите: наверняка и вы скоро вступите в наш «клуб».

                  Данная статья дает общее, но вовлеченное представление о восьми самых интересных, на мой взгляд, JavaScript-библиотеках для построения интерактивных геовизуализаций. В целом, таких решений сейчас много, и выбрать оптимальное под тот или иной конкретный проект – задача порой непростая как минимум по времени. Этой публикацией я попытаюсь хотя бы немного упростить жизнь тем, кто только начинает разбираться в данной теме. Кстати, это слегка модифицированный перевод моей недавней статьи на Onextrapixel (оригинал на английском).

                  Заглавная картинка: визуализация данных с помощью интерактивных карт
                  Читать дальше →