Рубрика «Блог компании Mail.Ru Group» - 62

Несколько месяцев назад мы запустили серию интервью Oh, My Code на образовательном канале Технострим. И сегодня хотим поделиться интервью с одним из наших гостей. Как из космоса попасть в мобильную разработку, кто есть кто в команде разработки и стоит ли программисту работать на аутсорсе — рассказывает руководитель мобильной разработки новой торговой платформы Pandao Александр Черный.

Ведущий программы — технический директор медиапроектов Павел Щербинин, гость — руководитель мобильной разработки Александр Чёрный. Ниже вы найдете ответы на ключевые вопросы, которые мы разобрали в видео-выпуске Oh, My Code:

  • Чем отличается работа в гос.структуре, на аутсорсе, в большой и в маленькой компании?
  • За что отвечают junior, middle и senior разработчик?
  • Как установить баланс между требованиями заказчика и разработкой?
  • Как написать резюме на вакансию мобильного разработчика?

Читать полностью »

Шпаргалка для технического собеседования - 1

Эта шпаргалка поможет вам подготовиться к техническому собеседованию, чтобы вы могли освежить в памяти ключевые вещи. По сути, это содержание курса по информатике безо всяких подробностей.

Читать полностью »

Советский маглев: будущее, которое не случилось - 1

В 1979 году сразу две страны — Западная Германия и СССР — запустили экспериментальные образцы пассажирских маглевов. Маглев (magnetic levitation) — поезд на магнитной подушке, который при движении парит в воздухе, не касаясь никакой опоры. Немцы сделали из этого настоящую рекламу — маглев по коротенькой трассе возил посетителей Международной транспортной выставки IVA. У нас же с рекламой всегда было плохо, поэтому первый советский маглев ТП-01 ездил по заводской 36-метровой трассе:

Читать полностью »

Лекции Технотрека. Разработка под Android (осень 2017) - 1

Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Технотрека. В рамках курса будут рассмотрены основы разработки под Android. Вы научитесь эффективно использовать среду разработки Android Studio для создания пользовательского интерфейса, написания и отладки кода, профилирования приложений, поиска и решения проблем в коде. Узнаете о возможностях стандартной библиотеки и платформы Android, научитесь эффективно их использовать. Освоите проектирование кода, обладающего качествами модульности, расширяемости, простоты поддержки. Научитесь использовать средства автоматизированного тестирования.

Курс ведут Юрий Береза, старший программист студии IT Territory, и Кирилл Филимонов, руководитель команды разработки BeepCar Android.

Читать полностью »

REST — это новый SOAP - 1

Несколько лет назад я разрабатывал для одного большого телекома новую информационную систему. Нам приходилось взаимодействовать со всё нарастающим количеством веб-сервисов, открываемых более старыми системами или бизнес-партнёрами. Как вы понимаете, мы получили добрую порцию SOAP-ада. Заумные WSDL, несовместимые библиотеки, странные баги… Где только возможно мы старались продвинуть — и использовать — простые RPC-протоколы: XMLRPC или JSONRPC.

Читать полностью »

Недавно OpenDataScience и Mail.Ru Group провели открытый курс машинного обучения. В прошлом анонсе много сказано о курсе. В этой статье мы поделимся материалами курса, а также объявим новый запуск.

Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению и новый запуск - 1

Кому не терпится: новый запуск курса — 5 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_open.

Читать полностью »

Лекции Техносферы. Нейронные сети в машинном обучении - 1

Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Техносферы. На курсе изучается использование нейросетевых алгоритмов в различных отраслях, а также отрабатываются все изученные методы на практических задачах. Вы познакомитесь как с классическими, так и с недавно предложенными, но уже зарекомендовавшими себя нейросетевыми алгоритмами. Так как курс ориентирован на практику, вы получите опыт реализации классификаторов изображений, системы переноса стиля и генерации изображений при помощи GAN. Вы научитесь реализовать нейронные сети как с нуля, так и на основе библиотеке PyTorch. Узнаете, как сделать своего чат-бота, как обучать нейросеть играть в компьютерную игру и генерировать человеческие лица. Вы также получите опыт чтения научных статей и самостоятельного проведения научного исследования.

Читать полностью »

image
Иллюстрация: Hallie Bateman

Сегодня исполнилось 70 лет со дня эпохального — тот случай, когда это не преувеличение — события. 16 декабря 1947 года в одной из множества лабораторий корпорации Bell Labs был изобретён транзистор. Без которого сегодня не было бы электроники в современном понимании, потому что вся она сегодня основана на транзисторах. Благодаря им вы носите в карманах смартфоны с огромной вычислительной мощностью (сравните их с бортовыми компьютерами космических аппаратов 30-40 летней давности), а не таскаете телефон в виде ранца в несколько килограммов весом.

Читать полностью »

Руководство по написанию защищённых PHP-приложений в 2018-м - 1

Приближается 2018 год, и технари — в частности веб-разработчики — должны отбросить многие старые методики и верования в сфере разработки защищённых PHP-приложений. Особенно это относится ко всем, кто не верит, что такие приложения вообще возможны.

Это руководство — дополнение к электронной книге PHP: The Right Way с сильным уклоном в безопасность, а не общие вопросы программирования на PHP (вроде стиля кода).

Читать полностью »

Стартапы в сфере ИИ. Часть 1: быстрый доступ к файлам, оптимизация карьерного роста, социальные взаимодействия - 1
Еще один универсальный домашний помощник: Wenger 16999

В известном перечне компаний, относящихся к индустрии искусственного интеллекта, нет никакой информации о том, чем живут стартапы, как привлекают инвесторов и клиентов, существует ли вообще сервис или застыл на стадии концепта. Оказалось, магические слова «ИИ», «бигдата» и «блокчейн» в описании проекта вовсе не гарантируют его жизнеспособность.

Если отсеять альфа-версии, концепты, законсервированные и поглощенные проекты, убрать общеизвестные разработки, такие как IBM Watson или CaptionBot  Microsoft, то останется не так уж много компаний. Но именно оставшиеся формируют тенденции и показывают, куда движется вся отрасль коммерческого использования слабого ИИ.

Описание стартапов — живых и перспективных — поможет лучше ориентироваться на быстрорастущем рынке умных решений в различных сегментах.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js