Необходимое вступление

Я не гарантирую, что изложенные здесь трактовки общепринятых терминов и принципов совпадают с тем, что изложили в солидных научных статьях калифорнийские профессора во второй половине прошлого века. Я не гарантирую, что мои трактовки полностью разделялись или разделяются большинством IT-профессионалов в отрасли или научной среде. Я даже не гарантирую, что мои трактовки помогут вам на собеседовании, хоть и предполагаю, что будут небесполезны.

Но я гарантирую, что если отсутствие всякого понимания заменить моими трактовками и начать их применять, то код вами написанный будет проще сопровождать и изменять. Так же я прекрасно понимаю, что в комментариях мной написанное будут яростно дополнять, что позволит выправить совсем уж вопиющие упущения и нестыковки.

Столь малые гарантии поднимают вопросы о причинах, по которым статья пишется. Я считаю, что этим вещам должны учить везде, где учат программированию, вплоть до уроков информатики в школах с углублённым её изучением. Тем не менее, для меня стала пугающе нормальной ситуация, когда я узнаю, что собеседник мой коллега, причём работающий уже не первый год, но про инкапсуляцию «что-то там слышал». Необходимость собрать всё это в одном месте и давать ссылку при возникновении вопросов зрела давно. А тут ещё и мой «pet-project» дал мне изрядно пищи для размышлений.

Тут мне могут возразить, что учить эти вещи в школе рановато, и вообще на ООП свет клином не сошёлся. Во-первых, это смотря как учить. Во-вторых, 70% материала этой статьи применимо не только к ООП. Что я буду отмечать отдельно.

Я знаю одного человека — он хороший разработчик, но полнейшая скотина. Когда он начинает говорить, хочется набить ему морду, заткнуть как угодно, лишь бы не слышать, насколько он прав. И эту сумасбродную самоуверенную сволочь еще кто-то слушает, ему поддакивают. Видимо, люди любят сволочей, и им стоит как следует поразмыслить почему.

Полбеды, если он просто шутит, вроде, «разработка приносит мне столько бабок, что поработаю два часа и найму трех нищих врачей стричь мне лужайку». Хуже, когда говорит серьезно: «Ты зря стал писать код. Вся ирония этой индустрии в том, что став хорошим разработчиком, ты обретаешь навыки, которые приводят тебя к выводу, что разработчиком быть плохо».

Недавно у него дела пошли в гору, и там где нормальные люди радуются и расцветают, этот парень, кажется, совсем съехал с катушек. Мы с ним как следует выпили, и он рассказал мне много искреннего дерьма, которое, честно, я бы хотел расслышать обратно.

История реальная, я все видел своими глазами.

Несколько лет один парень, как и многие из вас, работал программистом. На всякий случай напишу так: «программистом». Потому что он был 1Сником, на фиксе, производственной компании.

До этого он пробовал разные специальности – 4 года во франче программистом, руководителем проектов, умел закрывать по 200 часов, одновременно получая процент с проекта, за руководство и немного занимаясь продажами. Пробовал самостоятельно разрабатывать продукты, был начальником IT-отдела в большой компании, численностью 6 тысяч человек, примерял разные варианты применения своей кавычечной профессии – программиста 1С.

Но все это позиции были несколько тупиковые, в первую очередь по доходу. Все мы тогда получали примерно одни и те же деньги, работали в одних и тех же условиях.

Этому парню стало интересно, как можно зарабатывать больше денег, не занимаясь продажами и не создавая свой собственный бизнес.

Предупреждение: Данная статья написана не квалифицированным врачом-психиатром, а пациентом с тяжелой патологией.

Напоминание: СДВГ, тем более в выраженной форме, обостряет многие когнитивные искажения. У таких пациентов, как я, выпукло проявляется эффект Даннинга-Крюгера. Переходящая все границы небрежность компрометирует факты и источники информации, а сниженный интеллект при полном отсутствии внимания к значимым деталям ставит под сомнение выводы и обобщения.

Ответ — нет! Вы не ленивый придурок, если задаете себе такой вопрос. Вы “счастливый” обладатель одного или нескольких сразу дезадаптивных механизмов, реализованных вашим мозгом, в результате чего блокируются некоторые поведенческие выходы.

В течение нескольких месяцев мы собирали памятки по искусственному интеллекту, которыми периодически делились с друзьями и коллегами. В последнее время сложилась целая коллекция, и мы добавили к памяткам описания и/или цитаты, чтобы было интереснее читать. А в конце вас ждёт подборка по сложности «О большое» (Big-O). Наслаждайтесь.

UPD. Многие картинки будут читабельнее, если открыть их в отдельных вкладках или сохранить на диск.

В этом году мы, как никогда раньше, основательно подходим к работе над программой AppsConf — конференции для разработчиков мобильных приложений. Во-первых, у нас большой и классный программный комитет. Серьезно, чтобы в итоге отобрать около 60 докладов, 20 крутых профессионалов во всех мыслимых областях мобильной разработки работают с заявками уже с апреля месяца. Через их руки (глаза и уши на созвонах) уже прошло более 70 докладов, на основе которых сформировались некоторые советы о том, что для выступления хорошо, а что — плохо.

Советы эти естественно не связаны именно с тематикой конференции, а относятся к любому выступлению от специалиста для специалистов.

Рекомендую к прочтению даже тем, кто стабильно попадает в топ докладчиков, и особенно тем, кто туда стремится. Заодно и познакомимся с некоторыми членами Программного комитета.

«Это самое глубокое эссе, которое я видел относительно философии науки; на самом деле, оно важно для всего нашего понимания мысли, познания или реальности.»

Пролог

Из заголовка понятно, что это философский вопрос. Не буду извиняться за философию, хотя я знаю, что многие ученые, инженеры и математики не уделяют ей внимания. Вместо этого я дам этот небольшой пролог, чтобы обосновать свой подход.

Человек, насколько мы знаем, всегда задавался вопросом о себе, мире вокруг и смысле жизни. Во множестве мифов повествуется о том почему и как Бог или боги создали человека и вселенную. Это теологические объяснения. Их отличительная черта — нет смысла спрашивать почему вещи таковы, как они есть, если боги создали их такими.

Философия возникла тогда, когда человек задался вопросом о мире вне этих теологических рамок. Например, мир древние философы представляли как сочетание земли, огня, воды и воздуха. Без сомнения их убеждали в том, что мир создан богами и не нужно беспокоиться по этому поводу.

Из этих ранних попыток объяснить мир постепенно возникла философия, также как и современная наука. Не то чтобы наука объясняет «почему» вещи таковы, как они есть — гравитация не объясняет «почему» предметы падают, но наука дает нам столь детальное объяснение «каким образом» это происходит, что у нас появляется чувство, будто мы знаем «почему». Давайте проясним; море связанных между собой фактов позволяет науке сказать «почему» вселенная именно такая.

О книге «Программист-прагматик. Путь от подмастерья к мастеру» Эндрю Ханта и Дэвида Томаса знают, наверное, все, кто занимается программированием, причем многие — в основном из упоминаний в подборках и цитат в более современных статьях. Учитывая, что этот сборник практических советов для разработчиков скоро отметит двадцатилетний юбилей, тот факт, что его до сих пор приводят как источник ценной информации, вызывает уважение. Секрет прост: авторы, хоть и делали акцент на практической применимости своих подсказок, говорили по большей части о фундаментальных принципах построения рабочего процесса. Многие технические моменты, которые упоминаются в тексте, действительно давно устарели, но базовые подходы к разработке, тестированию, взаимодействию внутри команды и с аудиторией остаются актуальными.


Ниже вы найдете конспект первых четырех глав; речь в них идет об авторской концепции самообразования, основах прагматического подхода в программировании и правилах подбора инструментов. Книга очень удобна для «точечного» чтения: материал представляется в виде отдельных параграфов-подсказок, снабженных перекрестными ссылками. За рамками этого конспекта остались примеры из конкретных языков, разбор кейсов из авторской практики, те самые ссылки, упражнения на закрепление и некоторые забавные аналогии, оживляющие текст — так что рекомендую ознакомиться с оригиналом, если какие-то из тезисов вас заинтересуют. Приятного чтения!

До:



После:



Заинтригованы? Но обо всем по порядку.

t-SNE

t-SNE — это очень популярный алгоритм, который позволяет снижать размерность ваших данных, чтобы их было проще визуализировать. Этот алгоритм может свернуть сотни измерений к всего двум, сохраняя при этом важные отношения между данными: чем ближе объекты располагаются в исходном пространстве, тем меньше расстояние между этими объектами в пространстве сокращенной размерности. t-SNE неплохо работает на маленьких и средних реальных наборах данных и не требует большого количества настроек гиперпараметров. Другими словами, если взять 100 000 точек и пропустить их через эту волшебный черный ящик, на выходе мы получим красивый график рассеяния.

В преддверии конференции DUMP мы решили поговорить с докладчиками о разработке, их работе и жизни. Первое интервью мы взяли у одного из лучших российских спикеров Андрея Акиньшина.

Андрей Акиньшин (@DreamWalker) — разработчик Rider в JetBrains, мейнтейнер проекта BenchmarkDotNet (библиотека для написания .NET-бенчмарков, поддержанная .NET Foundation), .NET MVP, кандидат физико-математических наук, серебряный призёр ACM ICPC.

Андрей — спикер многих мероприятий для разработчиков и председатель программного комитета конференции DotNext. В интервью Андрей рассказал, как собрать материал, как готовиться к докладу, как сделать интересные слайды и зачем вообще ходить на конференции.


Андрей Акиньшин — спикер многих конференций. Вот, например, одно из последних выступлений — «Поговорим про арифметику».

Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. Есть и видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!

Казалось бы, ещё недавно мы праздновали, что биткоин достиг паритета с долларом, а вот уже он опустился с $1000 до $420, попутно породив к жизни более 700 клонов, основанных на блокчейне.

Одна из относительно новых криптовалют Ether на платформе Ethereum за три месяца 2016 года прибавила в стоимости примерно 1200% (рост за январь-март с 0,002 BTC до 0,026 BTC), а по рыночной капитализации ($882 млн) вышла на 2-е место после Bitcoin ($6,5 млрд), заметно опередив Ripple ($273 млн) и Litecoin ($148 млн).

Успех Ethereum был предсказуем.

После возни с трехмерной игрой «Жизнь» я вспомнил о том, что для обычной, конвеевской версии этой игры существует алгоритм под названием «Hashlife». Он несколькими фразами описан в Википедии, и приведенной там картинки с комментарием («конфигурация через 6 октиллионов поколений») для меня было достаточно, чтобы держаться от этой идеи подальше: сколько же ресурсов нужно этому алгоритму? Стоит ли за него браться вообще?

Общая идея алгоритма такая.

Допустим, что у нас есть квадрат поля размером N*N (N>=4 – степень двойки). Тогда мы можем однозначно определить состояние его центральной области размером (N/2)*(N/2) через T=N/4 шага. Если мы запомним состояние исходного квадрата и результат его эволюции в словаре, то сможем в следующий раз, встретив такой квадрат, сразу определить, что с ним станет.

Предположим, что для квадратов N*N эволюцию на N/4 шага мы считать умеем. Пусть у нас есть квадрат 2N*2N. Чтобы просчитать его развитие на N/2 шагов, можно сделать следующее.

Разобьем квадрат на 16 квадратиков со стороной N/2. Составим из них 9 квадратов со стороной N, для каждого из них найдем результат эволюции на N/4 шага. Получится 9 квадратов со стороной N/2. В свою очередь, из них составим уже 4 квадрата со стороной N, и для каждого из них найдем результат эволюции на N/4 шага. Полученные 4 квадрата со стороной N/2 объединим в квадрат со стороной N – он и будет ответом.

​

Думаю, все знают, как бывает непросто поддерживать соблюдение code style и соглашений в iOS-проекте. Сегодня поговорим о том, как автоматизировать этот процесс с помощью утилиты SwiftLint.

В статье в общих чертах дан анализ двух типов информации – простой и субъективной, рассмотрено различие понятий интеллекта и воспринимающего сознания. Описаны некоторые логические функциональные особенности сознания. Предложен подход технического получения субъективной информации за счет изменения временной степени свободы сигнала на пространственную. С целью получения функции «наблюдателя» в системе, и проявляемых относительно него информационных сигналов, выполняющих роль субъективных ощущений. Решение данной проблемы может дать новый подход к конструированию сильного искусственного интеллекта и пролить свет на трудную проблему сознания.

Попытки воспроизвести одушевленность приборным путем порождает интересный парадокс, дающий новый взгляд на жизнь и смерть. Отличающийся от привычных нам представлений. Все может быть намного интереснее. Давайте рассмотрим основные логические тезисы. Для начала разложим распространенное в настоящее время понятие о сознании на составные части — условие (мозг), содержание (личность), и функционал (восприятие). Возможно, направления трансгуманизма и технологического бессмертия ошибаются.

Одним из самых главных научных вопросов Человечества, считается вопрос: «Что такое сознание?». Как Человек думает, принимает решения, как происходит мышление, анализ и интерпретация различных внешних раздражителей и т.д. Ответы на эти вопросы, а также что такое сознание, главный вопрос жизни, вселенной и всего такого под катом.

1-го января в 6 утра воскресенья мне пришла мысль поделиться с Хабра-сообществом о том, как писать статьи на Хабр, чтобы они попадали в Лучшее. За сутки, за неделю, месяц, и если вы сможете взломать 3000 паролей или сделать комикс в духе Фриланс vs. Офис, то и в лучшее за все время!

Кто я такой чтобы не пить советовать? — Спросите вы. Не вдаваясь в фаллометрию, я просто люблю писать про IT, а зарабатываю на жизнь разработкой на .NET. За что Microsoft (хотя не только за это), выдал мне ачивку MVP и это мотивирует писать дальше.

А официально, началось все с Хабрахабра в 2011-ом году. Когда я, задолбавшийся разбирать индусские С++-вермишелины, отрапортовал в песочницу пост про избыточность С++. При этом не сильно рассчитывая на фидбек или инвайт, а что называется — просто выговориться. Каково было мое удивление, когда через пару дней мне прилетел не один, а 3 инвайта. Сам пост взлетел в топ Хабра получив 275 плюсов и висит в “С++ / Лучшее” до сих пор.

Так я встал на путь любительского IT-блоггерства. Потом были попытки создать свои тематические блоги про мобильную разработку, стартапы и IT-бизнес. Но времени постоянно постить и PR-ить блог не было, соответственно и трафика тоже полтора человека в день. Поэтому продолжал постить туда, где уже есть аудитория. Был посты на Цукерберг Позвонит (VC.ru), AIN.ua, Geektimes.ru, где-то еще писал, как пить дать. В  общей сложности у меня более 50-ти публикаций на тему IT.

Поэтому считаю уполномоченным расшарить советы, которые помогут вам писать качественный контент и получать бóльший фидбек от читателей. Будь то рейтинг, карма, избранное и просмотры. И как итог: ↑реальная карма, ↑общий вклад в IT-сообщество, ↑популярность, ↑авторитет, ↑трафик на ваш сайт.

Продолжаю рассказывать про успехи DeepMind. Этот пост про их первое известное публике достижение — алгоритм, который обучается играть в игры Atari, не зная об играх ничего, кроме пикселей на экране.

Вот, собственно, главный артефакт (если вы это видео не видели, посмотрите обязательно, оно взрывает мозг)


Вот столько примерно публично известно про компанию, когда ее покупают за полмиллиарда долларов.

Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.