Как учиться лучше и быть эффективнее: простые и полезные техники

Просмотрела курс на Coursera «Learning how to learn», который рассказывает, как лучше учиться, запоминать информацию и быть более эффективным, и составила список из 17 советов-приемов. Возможно, вы найдете их полезными.

Чтобы оставаться профессионалом в разработке iOS приложений, нужно постоянно учиться у других и узнавать о новейших инструментах и приемах. Кроме сайта Apple с документацией, существуют несколько ресурсов с ценными статьями и уроками, которые помогут нам стабильно развиваться. О них и пойдет речь в этой статье.

Flurry уже стала мастхевом для тех мобильных разработчиков, которые понимают важность анализа пользовательского поведения. Однако в тех метриках Flurry, которые касаются удержания пользователей, сориентироваться не так-то легко: тут и return rate, и rolling retention, и static retention… в общем, как говорит народная мудрость, без ста грамм не разобраться. Поправим — не разобраться без этой статьи, которую мы в Alconost отыскали и перевели специально для Хабра. А понимать, что к чему в показателях удержания пользователей, жизненно важно: иначе вы рискуете потерять и пользователей, и деньги на их привлечение, и радужные перспективы развития вашего приложения или игры.

Mock на английском значит «имитация», «подделка». Модуль с таким названием помогает сильно упростить тесты модулей на Питоне.

Принцип его работы простой: если нужно тестировать функцию, то всё, что не относится к ней самой (например, чтение с диска или из сети), можно подменить макетами-пустышками. При этом тестируемые функции не нужно адаптировать для тестов: Mock подменяет объекты в других модулях, даже если код не принимает их в виде параметров. То есть, тестировать можно вообще без адаптации под тесты.

Такое поведение — уже не надувные ракетные установки, а целая надувная земля, вокруг которой могут летать испытуемые ракеты и самолёты.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Мания стартапов, накрывшая волной и Россию, со временем породила миф: тебе достаточно иметь крутую идею, желание и способности что-то сделать и перед тобой все двери открыты. Конечно, эти качества помогают в реализации проекта, но не стоит забывать о том, что большинство стартаперов не имеют практики в маркетинге, создании презентаций, общении с инвесторами или с командой. Они не знают, как нанимать и мотивировать сотрудников, как показать продукт с лучшей стороны и где стоит пожертвовать фичами ради удобства. А это не менее важно, чем голова на плечах и золотые руки.

Я сам создаю свой стартап, но чем больше я погружаюсь в эту тему, тем больше понимаю, что очень многого не знаю и это становится причиной ошибочных действий. Поэтому я начал скупать пачками книги на интересные и полезные темы, чтобы заполнять пробелы в образовании. Здесь хочу поделиться тем, что прочитал. Сразу оговорюсь, что это скорее мнения о книгах, чем рецензии, которые вы можете прочитать сами на любом книжном сайте.

Некоторые книги непосредственно про стартапы, другие — про маркетинг, третьи — про мотивацию, четвертые — про саморазвитие. Так или иначе, считаю, что все это стоит знать начинающим предпринимателям.

Удивилась, что в данном блоге еще нет рассказа о переезде в США, и решила внести свой посильный вклад. Тем более, что 5 октября как раз начался очередной сбор заявок на участие в гринкарт лотерее, и, возможно, кто-то захочет попытать счастья.

Для тех, кто не в курсе, что такое лотерея, вкратце расскажу: каждый год правительство США разыгрывает 50 000 иммиграционных виз среди стран с низким уровнем миграции для повышения национального разнообразия. Условия минимальные: не иметь судимостей и иметь законченное среднее образование. Россия на несколько лет выпала из этого процесса, когда был высокий процент усыновления из страны, и поэтому далеко не все россияне знают о лотерее (в Украине, например, сложно найти такого человека). С 2008 года РФ вновь включена в число стран, участвующих в лотерее (правда, подразумевается не гражданство участников, а страна рождения). Это, пожалуй, самый простой способ получить гринкарту, если удастся выиграть конечно — по различным подсчетам вероятность выигрыша составляет около 2%. При наличии играющего супруга шансы повышаются в 2 раза. Впрочем, есть и другие пути иммиграции:

Здравствуй хаброчеловек!

Так уж случилось, что с этого семестра в своем вузе я записался на спецкурс по паттернам проектирования. Курс проходит в виде семинаров, на которых ты (студент) должен рассказать чему научился за неделю (имеется ввиду, какие паттерны изучил и применил на практике).

Навеяно этим постом от юзера case. Пост не новый, и на главную он не попал.
Но я вот наткнулся на него сегодня и решил написать кое-что о сне. Уверен, что это будет полезно многим хабравчанам, да и случайным читателям тоже.

Перевёл после прочтения комментариев к статье «О ненависти к C++». В цитатах можно найти ответы на большинство возникших там вопросов.

50. Программирование сегодня — это гонка разработчиков программ, стремящихся писать программы больше и с лучшей идиотоустойчивостью, и вселенной, которая пытается создавать больших и лучших идиотов. Пока вселенная побеждает.
— Rick Cook

49. Lisp — это не язык, а строительный материал.
— Alan Kay

48. Ходить по воде и разрабатывать программы, следуя спецификации, очень просто… если они заморожены.
— Edward V Berard

Привет.

В этом посте я хочу подробно рассказать о моём опыте переезда на работу PHP-разработчиком в Германию — от момента, когда есть просто желание переехать, но не знаешь что и как делать, до момента, когда уже переехал, вселился в квартиру и получил вид на жительство. Кроме того, в конце поста я приведу немного полезной информации и ссылок по переезду в некоторые другие страны.

Ещё с универа я понимал, что в Украине ловить нечего и надо валить. В течение нескольких лет я исследовал вопрос эмиграции: читал блоги, форумы, сообщества, общался с друзьями и знакомыми, которые могли мне рассказать что-то новое и, естественно, за это время, учитывая и сам переезд, у меня накопился определённый багаж информации, которым и хочется поделиться.

Итак, если вы имеете IT-шное образование и вам интересна идея сваливания из печальной пост-совковой реальности, прошу под кат.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Медицинские исследователи установили, что если в инструкции к лекарству находится только текст, человек усваивает из нее лишь 70% информации. Если же в инструкцию добавить картинки, человек усвоит уже 95%.

Развеиваем страхи, ликвидируем безграмотность и уничтожаем мифы про железнорождённого слона. Под катом обзор экосистемы Hadoop-а, тенденции развития и немного личного мнения.

«Даже если вы получите какое-нибудь письмо, вы не сможете его прочитать»
(Марк Твен)

Мы уже писали о том, как правильно делать рассылки, улучшать их качество и эффективность. Приводили метрики, на основе которых строится репутация отправителя. Рассказывали об интерфейсе Постмастер Mail.Ru, с помощью которого их можно отслеживать. Многие компании, как находящиеся в начале своего развития, так и довольно крупные, пренебрегают этими правилами, в результате чего начинаются проблемы с доставляемостью писем, разбирательства со службой техподдержки и т.п. Но мы надеемся что вы не принадлежите к их числу.

Итак, ваш проект набирает популярность и нравится пользователям, вы собираетесь оставаться с ними на связи. Вы ознакомились с административными требованиями (о которых мы писали ранее) и собираетесь ответственно и без спама организовать рассылку для тех пользователей, которые готовы ее получать. А может быть, вы просто собираетесь настроить корпоративную почту. Поднимаете из дистрибутива почтовый сервер, пишете скрипт, запускаете и… 70% получателей письмо не доставлено, у 15% оно попало в папку «Спам», а остальные не могут прочитать то, что в нем написано. О том, что делать, чтобы этого не случилось, я попробую рассказать в этой статье.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много интересных примеров с использованием языков программирования R и Python. Также есть несколько интересных статей, посвященных соревнованиям по машинному обучению. Достаточно много материалов, которые будут интересны новичкам в теме анализа данных и машинного обучения. Традиционно, некоторое количество материалов посвящено теме Data Engineering.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много интересных видеоматериалов. Некоторые количество материалов посвящено теме Data Engineering. В данном выпуске достаточно много практических примеров кода на языках программирования R и Python. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения.

        Сегодня мы хотели бы рассказать о своем исследовании в области персонализации новостной ленты в рамках проекта favoraim. Сама идея показывать пользователю только те новости (далее записи), которые будут ему интересны, не новая и вполне естественная. Для решения этой задачи есть устоявшиеся и хорошо зарекомендовавшие себя модели.

        Принцип работы этих алгоритмов похож: мы анализируем реакцию пользователей (feedback) на предыдущие записи и пытаемся прогнозировать его реакцию на текущие события. Если реакция «положительная», событие попадает в ленту, если «отрицательная» — не попадает.