18-19 августа компания Теле2 устраивала Хакатон по Data Science. Этот хакатон ориентирован на анализ диалогов техподдержки в социальных сетях, ускорение и упрощение взаимодействия с клиентами.
Задание не имело конкретной метрики, которую надо оптимизировать, задачу можно было придумать себе самому. Главное — улучшить сервис. В качестве жюри соревнования выступали директора различных направлений Теле2, а также знаменитый в Data Science сообществе Kaggle grandmaster Павел Плесков.
Среди способов повышения читаемости кода, связанных с визуальным восприятием текста, можно выделить следующие:
Подсветка синтаксиса
Использование отступов
Вертикальное выравнивание
Первые 2 способа хорошо себя зарекомендовали и применяются практически во всех современных IDE и продвинутых текстовых редакторах. Третий же метод не нашел такого широкого распространения. Этот пробел, как с теоретической, так и с практической точки зрения, я постараюсь восполнить в этой статье.
Уже довольно давно мы с моим другом Gorkoff увлекаемся игрой в сёги. Причем увлекаемся настолько, что решили написать собственного бота для этой замечательной игры. Данная статья является дальнейшим описанием процесса разработки бота, которым мы, с некоторыми перерывами, занимаемся уже несколько месяцев.
