Всем 👋! С вами на этой неделе Вячеслав Ковалевский ( @b0noi ).

Мой часовой пояс PST, посему скорее всего в момент наибольшей возможности быть тут все будут спать:( посмотрим чего из этого выйдет.

Сегодня я расскажу о своём био и проектах в которых участвовал. В целом на неделе поговорим о:

Как то так странно сложилось что всю свою жизнь разработчика я занимался двумя противоречивыми вещами: backend + Android frontend.

И так, наконец обед:) могу немного поведать, наконец то. Начал я свой путь в Samsung Ukraine Research Center.

Было это около Galaxy S II. И хоть пришёл я как С++ дев, из-за нехватки людей я помог с разработкой встроенные программ для S3.

Так окунулся в мир мобильной разработки. Так же это был момент когда навечно перешёл с С++ на Java.

Я тогда ещё по наивности думал что если писать на Java то можно забыть C++ :D

Тогда же я перешёл на backend и занимался разработкой NLP framework. И тут нужно не забыть добавить...

Все что я на этой неделе нанесу лишь мое ЛИЧНОЕ мнение, никоем образом я не представляю мнение никого другого акромя себя.

В то же период переломном стал вопрос который озадачивает многих: как понять уровень своего профессионализма?

Да так что бы была вменяемая метрика которая бы показывал то, насколько верно двигаешься. Ответ был банальный - финансы.

Так родилось правило: пытается удвоить свой доход каждый 2-3 года благодаря качественному росту как инженер.

Так через 2года я попал в Amazon Web Services в Ирландию.Где я начал работать над платформой которая создаёт абстракцию над балансировщиками

По поводу правила 2х суть в том что ваше умение и сложность задачи который вы можете решать растут быстрее чем ваш текущий проект

Через 2 года из Ирландии я переехал в Калифорнию, где и сейчас нахожусь. Ну мига последок расскажу о последних проектах

Помимо всего прочего я там писал IPython notebook с пример использования модели, буду признателен за критику;)

По Android части я реализовал поддержку Picture in Picture в Android O для YouTube (собственно в YouTube давеча и работаю)

Это не значит что нужно пытаться поменять работу но: нужно всегда четко понимать восколько вас оценивает рынок, вы растете или наоборот

Рано или поздно начнёте более чётко понимать нужды рынка, замечать как вы проходите(успешно) собеседования на позицию на голову выше текущей

А может наоборот явно увидите что текущее место ведёт к деградации а не росту. Важно оперится тут не на эмоции а на метрики

Плюс бизнес очень вероятно поставит крест на инженерной составляющей вашей жизни.

... смогу принять его через 6-8 месяцев (например), когда заделиверю проект и найду замену. Так же будьте открыты с текущим руководством.

Будете удивлены тому что открытости люди больше доверяют и помогают, недели пользуются в корыстных целях или мешают.

Завтра я начну рассказывать о тулах и методиках повышения продуктивности для инженеров. Что бы качественно вырости за 1-2 года мало учебы.

Достичь этого можно меняя процесс, при чем качественно, только тогда можно конкурировать со сторожилами проектов и быть эффективнее их.

Я спокойно пишу на всяких Kotlin, прочтя спеку языка, иногда поглядывая в байт-код и затрат времени на Kotlin мало, зато ...

... если бы я ещё сайтами на JavaScript писал я бы потратил очень много времени освоить платформу, язык, концепции

Такс, пошёл я к станку, вечером ещё загляну:)

@backendsecret я ходил, и понял что на рынке одни тупые мудаки, и я просто решил его изменить, ну или седлать свой

@backendsecret Без табов почти неделю, полет нормальный

Пока ещё могу, хочу вам всем сказать спасибо за то что были столь активными! С вами был Ковалевский Вячеслав, до новых встреч!

Я, наконец то, дома, после довольно трудного дня, но перед тем как отправится на боковую хотел закончить знакомство =)

По мимо основного занятия я, уже более 4х лет занимаюсь преподаванием Java и всего что ее окружает.

Я точно знаю что некоторые из читателей этого яви точно прошли Java101 =) ru.hexlet.io/courses/java_1…

Кстати ВС я выделю под ответы на все вопросы которые требуют большего внимания, понемного уже записываю таковые.

Ну а совсем перед сном вот вам интереснейший WhitePaper который рассказывает о том, что такое TensorFlow: arxiv.org/abs/1603.04467

Всем доброго времени суток, начну утреннюю трансляцию. Иногда меня пинают вопросом: почему так мало конкретных технических тем, отвечаю.

Давайте для пример затронем что-то хардкорное. Есть, например, в Java оптимизация Thread lock под поток который первый получил lock объекта

Так как есть оптимизация под поток то каждый объект должен хранить ссылку на поток,но вот незадача,оптимизацию сделали кажись только в Java7

Решено было добавить ссылку в markOop.hpp (hg.openjdk.java.net/jdk8/jdk8/hots…), где содержится некая мета информация об объекте.

Только вот беда, раз мы туда будем запихивать ссылку на поток, то что-то оттуда нужно “выпихнуть” =) Так и есть взгляните на строки 39-40

В markOop хранится или дефолтный hash или ссылка на JavaThread*. То есть одновременно использовать и дефолтный hash и оптимизацию нельзя!

Окей, рассказал я это, и что? Часть из вас уже это знают ибо наткнулись, часть не знает (а значит и не надо ибо не натыкались).

Какой value получили? Если кому понадобится в будущем уже все может поменяться, вероятность что нужно сейчас но вы не знали крайне мала.

Ладненько, теперь к теме дня - продуктивности. У меня есть свой подход который почти полностью базируется на @cartmendum

Детально я его расскажу в свой обед, а пока посмотрите, если еще не видели, видео по “Джедайским техникам”: youtu.be/jt3_sq8LQYM

Ну и коечно легендарный TED с Tim Urban: youtu.be/arj7oStGLkU

Ну а в обед (мой) я расскажу о своем подходе;) stay tuned …

Обед, так что начнем: первое правило, начните вести задачник на все задачи который ве делаете.

Завидите себе правило НИЧЕГО не начинать делать если оно не записано в задачник. Я очень рекомендую OmniFocus или Things 3

Задачи делиться на проекты, при этом каждая задача должна быть быстро выполнима и максимально понятна.

Бутофорский пример проекта. Сверху вся мета инфа что в процессе выполнения накапливается. pic.twitter.com/pJ6Fl8DoID

Теперь представьте что pre-commit check занимают много времени. Я спокойно могу открыть другой проект и пнуть “Ваню” про забытое ревью.

Обычно параллельно я работаю над 3-5 проектами благодаря этой простой системе. Пока кодю, что-то ждет review, что-то на тестировании.

Есть мелкие задачи на вечер, каждый вечер я выделяю 30-60 минут на ревью inbox, оттуда все или удаляется или превращается в таску/проект.

Как только вы научитесь доверять вашему листу вы увидите как выросла ваша продуктивность. Идея среди ночи? Не беда, поставь запись в Things!

Все в этом примере я записал когда или уже почти спал и вспомнил или за ужином/обедом pic.twitter.com/aer3LE7mS2

Можете увидеть из первого примера что есть тасканным - пнуть того-то если нету ответа и т.д. Это то как приходится контролировать других.

Опасайтесь размытых тасок: найти пути решения, подумать как сделать, и т.д. Лучше, например: выслать предложения по исправлению до вечера

Это простая штука даст утроение количества проектов, которые делаете и успокоит нервы (ибо перестанете забывать важное), но …

… каждый проект все-равно будете делать старым способом. А вечером, поговорим о том, как повысить скорость по каждому отдельному проекту.

При этом не потеряв в качестве!

На этой неделе из-за @backendsecret впервые включил колокольчик в твиттере pic.twitter.com/qJOxjIG6hJ

Например у меня есть таски: вот такую то ссылку добавить в pocket и добавить в список прочтения на воскресенье

Кстати если тачка не выполнена и я ее сдвинул я увеличиваю для неё счётчик сдвигов

Если счётчик больше, обычно, 3х то удаляю таску и не вру себе что она будет хоть когда то сделана

Наконец то добрался домой, можно продолжать, тем более что уже налито, так что садить по удобнее. pic.twitter.com/SuSRqzS8Zw

В первой половине дня я рассказал о том как довести до конца бОльше проектов. Сейчас же поговорим как работать качественнее с каждым из них.

Приходя на новую позицию и получая качественно новые задачи каждые 2-3 года трудно конкурировать со сторожихами проекта по охвату знаний, но

Козырем может стать ваша производительность, для этого нужно вложится в изучение среды в которой вы работаете.

Начнем с IDE. Я традиционно работаю в IDEA, вопрос на засыпку - у скольких людей отключены табы?

Я в ней работаю без табов и без мышки. И со стороны может показаться что я работаю в VIM.

Кстати я ранее несколько лет сидел только в VIM, потом понял что IDEA, но БЕЗ МЫШКИ это еще круче!

Начните изучение HotKeys вот с этого видео: youtu.be/eq3KiAH4IBI “42 IntelliJ IDEA Tips and Tricks”

Изучайте HotKeys как хороший студент изучает Английские слова. Выделите одно-два которые кажутся самыми ходовыми и используйте их.

Как только поняли что запомнили, повторно пересмотрите видео, выделите для себя что-то новое. И так повторяйте до получения дзена =)

Установите plugin KeyPrompter plugins.jetbrains.com/plugin/1003-ke… , который показывает HotKey если вы сделали что-то для чего есть HotKey

Само собой любые HotKey позволяют работать намного более эффективнее если владеете слепым методом.

Овладение оным так же означает что стоит перейти на более удобную клавиатуру.На работе я жить не могу без вот этого: kinesis-ergo.com/shop/advantage…

Даже не выходные домой забираю :D

Кстати, на русском я до сих пор печатаю двумя пальцами глядя на клавиатуру (даже если там нету Русских букв) и всегда “мажу”.

Постарайтесь найти как можно больше фундаментального материала по вашему направлению, который останется с вами на долго.

Например, видео о том как НЕ НУЖНО мерять latency, от Gil Tene. Он много кому открыл глаза в свое время. youtu.be/lJ8ydIuPFeU

Изучите все сопутствующее технологии которых вы касаетесь: bash/CI/CD уменьшайте число магии вокруг

Прийдя на новый проект, найдите задачу которая принесет много пользы но сложная и не срочная. Как правило такие задачи никто не берет.

Выполнив подобный кусок работы автоматом получите зону личной отвественности (а если повезет то и помощника автоматом).

Это ровно то что некоторые ждут годами перебиваясь небольшими улучшениями и баг фиксами.

Далее, что бы выполнение всех задач двигало вас в нужном (хотя бы понятном) направлении всегда статье долгосрочные цели.

Формализуйте их: “This Is The Internal Grading System Google Uses For Its Employees — And You Should Use It Too” businessinsider.com/googles-rankin…

Кстати, почти все сказанное сегодня о продуктивности инженера я когда то формализовал в вебинаре: youtu.be/Oix9P0MJUnA

Завтра поговорим немного о книгах и о моих любимых WhitePapers, а так же о том почему специализация это ключ к успеху инженера.

Ну а напоследок бородатая полезяншка, на случай если кто-то вдруг еще не видел…

… Вадим Мадисон — Микросервисы: “опыт использования в нагруженном проекте” youtu.be/MBZtcNgDXzU

Знакомьтесь - Tabs =) увидели? А теперь выключайте быстро! pic.twitter.com/irvPplx5qy

@backendsecret Попробуй плагин AceJump, если ещё не

Я спать:) завтра как и говорил: WhitePapers/Книги

Всем привет, я сегодня утром у зубного, так что наш ИТ-массажный сеанс начнётся только в мой обед.

У Амазона есть так называемые “Leadership Principles”, вот они: amazon.jobs/principles
Эти принципы приживаются каждому Амазонианцу

В отличии от многих компаний они у них не просто бумажные слоганы, я это как бывший Амазонианец говорю, так вот, взгляните на второй принцип

Ownership
А именно на последнее предложение:
They(leaders) never say “that’s not my job".

Так и в нашем деле, не бывает - “это не моя часть”. Да, что-то будете знать лучше, что-то хуже, но должны знать то с чем работаете!

@backendsecret Добавлю Ctrl + Spaсe, Ctrl + Shift + Space - autocomplete. Ctrl + K - chagnes made after last commit, Double Shift - search

Такс, начнем с некоторых культовых книг, уверен что многие что-то уже прочли.

Site Reliability Engineering
landing.google.com/sre/book.html книга написана нашими SRE и рассказывает много полезных основ

Например о том, как стоит производить разработку с учетом поддержки. Очень рекомендую!

mann-ivanov-ferber.ru/books/dzhedajs… “Джедайские техники“ Дорофеева. Описывает много из сказанного вчера.

Сейчас перейду к книгам по SoftSkills и расскажу, кратко, почему они важны.

Очень часто рядом с вами люди не глупее вас самих, более того вы все наверное более умные чем того требует проект.

Кто-то продолжает углубляйся в технологии теряя понемного связь с реальностью, рынком найма, задачами и бизнесом.

Ну вы знаете, те кто пишет на Scala, использует RethinkDB, деплоит на особые VM а не docker, и т.д.

В реальности, как ни крутите, но если хотите добраться до совладения бизнесом то вы должны быть совладельцем

Так что бегите от тех кто разжигает идеологические споры без уточнения задач (метрик созданных под задачу) которые решает

Ладно, SoftSkills, пожалуй лучшей книгой можно назвать: "So Good They Can't Ignore You" amazon.com/Good-They-Cant…

Само собой нельзя не упомянуть: “Soft Skills: The software developer's life manual ” amazon.com/Soft-Skills-so…

Обозначив несколько Must Read книг, немного позже перейдем к WhitePaper и поговорим о более прикладных вещах.

Ну а пока оставлю вам ссылку на свой подкаст, если вдруг будет нечем себя занять =) itunes.apple.com/us/podcast/raw…

После этого добавляешь задачи во входящие: “ответить тому то и тому то” для каждого другого сообщения и говоришь всем: “отвечу до EOD”

Со временем ваши коллеги поймут что если ы сказали: отвечу до конца дня/завтра утром/еtс то вы таки ответите и буду верить

Ну и само собой все бывает иногда нужно помочь двум, в таком случае я подключаю коллег и начинаем работать вместе

Пойду налью и начнем вечернюю сессию. Как и грозился - про WhitePaper но перед этим расскажу про еще одну книгу.

“Working Effectively with Legacy Code” amazon.com/Working-Effect… Ниважнейшее творение ибо каждый проект превращается в Legacy Horror

Если проект не молодой, но еще не Legacy Horror, то вы или его плохо изучили, или проект не молодой.

Ссылки на WhitePapers буду давать рассказывая небольшую историю. Я уже давал ссылку на статью о TensorFlow (download.tensorflow.org/paper/whitepap…)

Но часто спрашивают - а почему собственно TF был выпущен в OpenSource. Я расскажу свое мнение по этому поводу.

У компании есть довольно длительная история выпуска WhitePaper о внутренних продуктах, которые были позитивно восприняты обществом.

Однако публикации WhitePapers приводили к тому что на рынке появлялись сторонние реализации идей.

Например MapReduce: static.googleusercontent.com/media/research… даттирован 2004

Ну и один из результатов - Hadoop (Initial release December 10, 2011)

Идем далее BigTable: static.googleusercontent.com/media/research… даттирован 2006 годом

Который (тут лукавлю) вылился в HDFS.

А лукавлю потому как на самом деле HDFS вдохновился другой работой: research.google.com/archive/gfs.ht… (The Google File System)

Как мне кажется это мало волновало всех тогда по той простой причине что еще небыло Google Cloud.

В то время как теперь приходится поддерживать стандарты рынка, которые были сделаны на основе внутренних продуктов но немного по другому

В те же времена для DeepLearning использовали research.google.com/archive/large_… и тоже в закрытом виде

Повторюсь, все это лишь мое IMHO.

Но времена поменялись, появился Google Cloud, потом Google Cloud ML и соответсвенно был выпущен не только WhitePaper но и реализация

Я думаю сделай то же самое в прошлом с другими продуктами то они бы завоевали рынок так же быстро как и TF

К слову, если вы далеки от TF и нейросетей в целом но всегда хотели узнать что это и с чем едят то я записал небольшое видео.

Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики. youtu.be/AZG0j0pNY-4
PS: практика, если что, на Pytnon

Современный TensorFlow развивается в разные направления, одно из них, например нейросети на мобильных устройствах

Pete Warden в прошлом году числа о том как можно существенно уменьшить размер модели не сильно потеряв в качестве: petewarden.com/2016/05/03/how…

Ах да, чуть не забыл, вот еще чего: Large-scale cluster management at Google with Borg research.google.com/pubs/pub43438.…

Хоть это и свежий Most Read все равно дает понять каким бы мог быть Docker если бы все это было в public ранее.

К слову частично вкус можно почувствовать при помощи kubernetes.io

Ну а закончить хочу прекрасной книгой для тех кто начинает изучать DeepLearning (от гугглера: Goodfellow): amazon.com/Deep-Learning-…

Ну а завтра мы с вами поговорим о процессе приема в GAAF. Расскажу всякого разного =)

Я еще часик другой буду онлайн и отвечать на вопросы если оные будут ;)

Уже сутки пошли, как я без табов. Это действительно стоит того, чтобы попробовать, всем рекомендую) twitter.com/backendsecret/…

Я сегодня как и вчера появлюсь только к обеду, напомню: будем говорить о собеседованиях в GAAF

Кстати, если не ответил на какой либо вопрос, то скорее всего сделаю это на выходных ;)

Кто-то хочет стать добровольцем и сделать доку со всеми ссылками что были/будут на неделе? Я бы прикрепил твит со ссылкой.

При этом продолжаю использовать книгу как небольшой справочник когда нужно освежить базовые знания, например по RNN

Такс, начнем САБЖ. За последний год самый ходовой вопрос ко мне был: зачем компаниям WhiteBoard и почему дают на решение абстрактные задачи?

Представьте себе ситуацию, вы большая компания и вам нужен, ну скажем Android программист. Но…

… учитывая размахи неважно сколько лет он работа с API Android у вас ему нужно будет выучить новые frameworks и новые принципы работы.

Так же человек должен быть готов быстро, например выучить азы смежной сферы дабы иногда работать с backend.

Помните, да, “Ownership”. Нашел багу которая тебя затрагивает это твоя бага не зависимо о того пофиксят ее другие или ты.

Иными словами нужен хороший инженер который по большей части будет работать с Android.

Ключевое тут хороший инженер. Часто можно взять хорошего инженера который зная Java быстро выучить Android.

Но очень плохо наоборот, хороший “Android программист“ который на отрез не захочет учить Java на бекенде когда припечет.

Как найти таких людей готовых эффективно выходя за рамки комфорта решать разного рода инженерные задачи?

Так собственно и приходим к WhiteBoard и задаче которую можно решить за слот интервью.

Посему если спрашивают про инвертицию бинарного дерева, НИКТО не проверят ваше знание основ CS

Просто это задача которую можно спокойно решить даже если до этого ее не решал, обсуждая действия с тем кто вас интервьюирует.

При этом такой подход отсеивает еще по одному критерию, не явному. Если соискатель инертен и не сильно заинтересован в позиции то …

… он скорее всего не уделит внимание подготовке заранее что бы банально не чувствовать себя неуютно когда попросят использовать доску.

Тут ОЧЕНЬ важно понимать что “провал” на подобном интервью не означает что вы не подошли.

Часто хорошие инженеры попадают в ступор, в больших компания стараются не рисковать и следуют простому правилу:

“лучше не нанять хорошего инженера чем случайно нанять плохого”. Именно по этому процент отказов очень велик.

А те кто прошли, прошли не всегда с первого раза. Список компаний который меня в далеком прошлом отшил очень велик, мне аж стыдно =)

Далее, важно общение, никому не интересно дать задачу и увидеть результат через 40 минут, важно понять процесс как вы пришли к решению.

А чем ближе задача будет к вашей зоне комфорта тем труднее оценить ваши навыки общаться в ситуациях где много неопределенностей.

Само собой все это подходит не всем. И уж тем более все это не подходит для маленьких компаний.

Для маленьких компаний часто важно знать API и уметь решать свою одну задачу, решать ее быстро и качественно.

Ну хороше, давайте поговорим о том: как такое интервью пройти и как к нему приготовится.

Во первых нужно научится открыто обсуждать проблемы в том что вы делаете и научится обдумывать проблему перед ее решением.

Частая ошибка - бросится решать проблему не поняв все условия, не обсудив решение, начать кодить и “посмотреть куда решение прийдет”

Попросите кого-то знакомого вас проинтервьюировать. Во-вторых посмотрите как вы решаете задачи за рамками вашей зоны комфорта.

Есть книга Cracking the Coding Interview amazon.com/Cracking-Codin…
Там много описания внутренних процессов разных компаний а так же примеров

TopCoder 250 так же хороший источник задач на которых стоит тренироваться.

Так же стоит упомянуть “Programming Interviews Exposed: Secrets to Landing Your Next Job” amazon.com/Programming-In…

Вот еще прекраснейшая статья: “Get that job at Google” steve-yegge.blogspot.com/2008/03/get-th…
MUST READ

На работе кодинг, как правило это самое простое. Начинаешь кодить когда понял проблему, понял решение, идею провалидировал с коллегами

А далее уже все просто, всегда можно найти того кто обучит нужные API если не знаешь, ну или если все знаешь то реализовать.

Ладненько, второй топик на сегодня (но не на сейчас) - монолитная репа vs многорепозиторность . Покажу один WhitePaper и …

… расскажу почему в больших компаниях любят монолит.

Ах да, чуть не забыл, я когда то для студентов записал бутафорское интервью, просто рассказывая на что обращаю внимание и т.д.

youtu.be/lYVv5JOa8vM Geeks.Show: Спецвыпуск. Soft skills interview.
Задача там супер примитивная, смысл в процессе.

Со стороны много кто думал что это просто везение автора на волне очередного bubble. Однако есть то почему взлетел именно он…

… просто потому что он эту тему развивал ГОДАМИ а не просто влез на волне когда тема была популярна.

Например Моцарт был один из тех кто написал НАИБОЛЬШЕЕ число произведений среди соплеменников.

Это я к тому что “нельзя просто пойти на вечерние курсы космонавтов а на следующей неделе пройти интервью в SapceX.”

Но что там что там если чего не знает не проблема, хотя конечно буде выглядеть странно =)

Итак, монолит vs много-репозиториев. Начнем с вот этого paper: “Software Engineering
at Google “ arxiv.org/pdf/1702.01715…

В нем в разделе 2.1 немного этот вопрос затронут. Но к слову есть более полная работа но и более старая.

“Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository” research.google.com/pubs/pub45424.…
Датирована 2016ым

Описано много причин, но давайте возьмем пример. Представьте себя большой компанией, которая собирает весь мир.

Например у вас есть Java Web Service, Web Server (C++) и SSL либа отвечающая за криптование.

И для начала, допустим, у вас много-репная структура и хранилищем бинарников.

В одно ранее утро происходит heartbleed #2. Тима SSL либы быстро фиксит и выкатывает бинарник.

Но тут оказывается что команда которая пилит сервер, работает с SLL либой с отставанием на два мажорных релиза.

Они давно хотели на новые API перейти но все не получалось. А backport фикса в старую либу не прост.

Ну вы поняли, время идет, часики тикают, в Java Web Service торчит с дыркой в public.

Само собой с малым числом проектов это довольно просто разруливать но и то у многих компаний бывают проблемы.

Часто бывает что приспичило обновится на новую либу/технологию и т.д. и тут начинается цирк.

А вот другой пример. Мигрировали на новый минорный релиз сервера. После миграции бага. Кто виноват?

За момент миграции в проект было сделано 100 комиттов (не сразу заметили) бага в комитте или сервере?

Глобальная репа точно даст ответ бага в комитет номер BLA и этот комит - небольшие изменения в сервере.

Т.е. один коммит обозначает состояние ВСЕГО вашего мира, а не только одного проекта.

В моно репе можно сразу сказать что коммит BLA в WebServer поломал такие-то тесты.

Можно так же проводить глобальный рефакторинг меня, например имя метода во всех местах (проектах)где он используется и прогнать тут же тесты

Но опять же, это все теряет актуальность как только вам не приходится собирать весь мир. Хотя часть схожих задач и там есть.

Ну например, часто используют, например мета таг/коммит в хранилище бинарников по которому можно однозначно восстановить весь мир.

И даже построить ровно тот же Docker образ =)

Два paper на сегодня выдал, про репы рассказал =) Завтра будет много интересного про ИИ ;)

Я умудрился днем чем то травонуться так что пойду раньше спать =( завтра день весьма интересный, почему расскажу походу.

Всем привет, простите за задержки, сумасшедший день, позже расскажу почему, а пока, “искусственный интеллект” =)

Перед тем как продолжить чтение посмотрите доклад @bobuk youtu.be/-pqUbSvVhGQ “Проблемы неестественных интеллектов. ”

А пока, для тех кто посмотрел - продолжим. Человечество имеет много разных определений Интеллекта, но есть проблема.

Один из моих преподавателей говорил: вы что-то поняли тогда и только тогда, когда можете объяснить это математически.

Так вот, ни одно из существующих определений интеллекта не дает возможности “разматывая” это определение понять что это такое

Окей, раз люди ввели термин с которым рефлексируют но не сильно понимают о чем он, то сделали подмену.

Вместо введения четкого определения ввели тест который покажет, обладает объект интеллектом или нет (ну почти =) ).

Это я, само собой, о тесте Тюрринга: en.wikipedia.org/wiki/Turing_te…

А теперь я расскажу о свет определении интеллекта. К нему почти пришел @bobuk и уверен что скоро прийдет

Итак, во-первых интеллект это НЕ свойство объекта а свойство того кто НАБЛЮДАЕТ ЗА ОБЪЕКТОМ.

Во-вторых, это вероятность с которой наблюдатель может предсказать последующие действия объекта.

Как оказалось люди будут приписывать интеллект тем кого они могу предсказать но только с определенной долей.

Ну то-есть вы понимаете что я продолжу разговор об ИИ но не знаете точны формулировки и фразы которые буду сказаны.

Те кто эти алгоритмы не знает будет попрежнему приписывать муравьям интеллект.

Я когда то написал NLP framework, когда еще готовил диссертацию: aif.io

framework изучает язык по входному сообщению, и был развитием простой идеи интеллекта которую я описал, в прикладном аспекте.

В то время как не чисто белый шум ста главным героем кучи ужастиков/фильмов/мифов/историй по описанным ранее причинам

Я когда то записал видео как сделать анализ настроений твиттов в русском языке: youtu.be/CDpbJIbDhys

Само собой на нейронных сетях, одна из целей было показать что даже такой субъективные термин как настроение - может быть смоделирован.

Я хотел нарисовать красивый график на доске, но iOS 11 хранит фотографии в новом формате который не твитнуть так просто =)

Тот же NLTK может такое ТОЛЬКО если заранее натренировать модель на определенные тексты. Дефолтная Англ модель у них такое не умеет.

Я уже молчу о случаях когда один и тот же emoji используется как точка а в другом месте как глагол.

Ладненько, немного отойдем от темы ИИ. Хотя она мне очень близка (особенно НН). Помните тему вторника?

Я там помимо всего прочего рассказывал о том что нужно брать с самого начало важные/трудные но не срочные проекты. Так вот…

Есть еще пару простых способов увеличить зону своей отвественности, один из вариантов который часто актуален: bash config

Медленно на работе вы начинаете обрастать своими собственными скриптами автоматизации которые упрощают вам жизнь.

Простой пример, вы напсисали команду td (“to dir”) которая делает:
mkdir $1
cd $1

Со временем у вас появляется серия других команд, более высокоуровневых которые используют td.

Так вот с первого дня сделайте ваш конфиг доступным другим и мделенно пытайтесь создать там действительно полезные методы.

Со временем вы увидеть как все больше людей ссылается на него, кто уже поставил, увидите как эти команды вылезают в общих доках

Это win-win ситуация, много людей получат благодаря вам мощный конфиг в помощь, а вы получите проект с пользователями почти сразу

Когда то для похожих целей, написал конфиг инсталлер, что бы каждый мог установить себе конфиг с минимум движений github.com/b0noI/rcinstal…

Я понемногу собираю вопросы на выходные, так что не стесняйтесь задавать.

Спасибо всем за вопросы, на выходных будет серия ответов, а этот вечер нагло отдам небольшому update о своей жизни

Возможно уже догадались - сегодня в 6 часов я сдал свой бейдж и теперь к слову Googler буду приписывать приставку “ex” :)

Оглядываясь назад, это были пожалуй самые лучшие 2 года за мою карьеру. Лишь часть того над чем посчастливилось работать:

Android N: поддержка много оконного режима для YouTube
Android N (7.1): поддержка launcher shortcuts для YouTube

Android O: поддержка Picture in Picture для YouTube
TensorFlow 1.0.0: помимо прочего я добавил timestamp при выводе в консоль :D

Модель для распознавания объектов на картинках (ссылка была ранее в понедельник).
Ну и ещё куча всего что не расскажу:)

А вот что будет с понедельника пока не расскажу, если интересно то узнаете уже в понедельник из моего тви.

Ну а пока - продолжу свой путь в бар на немного грустную встречу с коллегами.

Ну Coursera есть прекрасная специальность на русском от МФТИ и Yandex: coursera.org/specialization… (Машинное обучение и анализ данных)

Они многим нравятся так как:

Есть еще легендарный курс от @AndrewYNg coursera.org/learn/machine-… , но мне он понравился меньше (хотя я его N-лет назад проходил)

Дело в том что он:

В одной продукт суппортят те же команды что и разрабатывают, в другой суппортят один а разрабатывают другие. И там и там есть + и -

В начале давайте поговорим о случае когда тима занимается и разработкой и поддержкой.

Плюсом тут есть то что те кто поддерживают продукт идеально его знают, однако есть обратная сторона медали.

1) Часть тех кто наиболее эффективно могут двигать проект вперед будет отвлечены на задачи поддержки и on-call.

2) не все программисты, могут хороше выполнять задачи на on-call, особенно когда нужно принимать быстро решение в стрессовой ситуации.

3) очень важна дисциплина, иногда команда может принять решение выпустить что-то сырым и доделывать помере поступления багов.

Последние может оказаться совсем беда если есть очень сжатые сроки.

Теперь о втором варианте когда поддерживают другие люди.

1) во-первых это ужестачает контроль качества.

2) Но лишает гибкости, ибо - давайте выкатим с известной багой и если что будем ее руками чинить - не прокатит более

3) не требует подбор в команду программистов которые готовы/хотят и могут быть на on-call

4) SRE часто знает больше о поддержке и может/должен выступать в роли консультанта при разработке

@sergeyh @backendsecret Несколько иначе, только в machine learning я понял зачем умножать и транспонировать матрицы нужно :)

Если нужно прямо совсем-совсем intro to DL и нету страха Английского то на @udacity есть nano degree: udacity.com/course/deep-le…

Они туда пригласили “звезду” YouTube который записывает много попсовых видео о DL: @ sirajraval

Вот его канал: youtube.com/channel/UCWN3x…

Если интересно почему “попосовые”, вы посмотрите для примера вот это: youtu.be/vOppzHpvTiQ

Был еще вопрос об инвестициях, не совсем тематический но все же отвечу.

Начитался я как то GeekTimes (geektimes.ru/post/258748/) и решил диверсифицировать (пока не жалею)

Часть уходит в фоны которые вкладывают в ИТ, такие как, например: $PRGTX или $MTCAX

Часть инвестирую в BitCoin. Само собой не напрямую а через трасты типа $GBTC

2х летний график цены последнего выглядит весело =)

Часть в облигации USA, немного драг металов и наконец небольшая часть для экспериментальных вложений

Один из последние экспериментов это robinhood.com , там можно бесплатно торговать акциями

Сейчас думаю мигрировать часть финансов для экспериментов на fundrise.com

Может кто расскажет свой опыт - в что и как нынче инвестируете?

Такс, моя вахта подходит к концу, сегодня подведу итоги, немного вспомню что было и оставлю все свои явки =)

Я намеренно не уходил в хардкорные дебри, (MarkOop во вторник не в счет, это был пример) ибо свои дебри вы или уже знаете или оно вам ненадо

Зато углубился в базовые вещи и ОЧЕНЬ надеюсь что каждый из вас за эту неделя вынес что-то полезное.

Например, хотя бы попробовал поработать без UI Tabs! Или решился вести еженедельник!

Если вам темы хоть немного понравились, то задумайтесь, я не готовился к ним выделяя время, но…

… я просто записывал то о чем хочу поговорить в список, которому доверял ибо знал что я туда посмотрю.

Так же, когда я пришел в свою команду я занимался только YouTube, однако именно советы которые я описал в ПН позволили …

… начать делать проекты с TensorFlow и оно того стоило.

Дискретный анализ, до сих пор у меня с собой вот эта книга. Я не видел ее в русском издании =( pic.twitter.com/cLIlhQCWVo

Название в переводе: “Основы дискретной математики”, авторы: Капитонов, Печурин и другие. Не раз перечитывал.

По Математическому Анализу, Кудрявцев и его 3х томник: alleng.ru/d/math/math98.…

К, сожалению, не сохранилась книга по которой учил Алгебру и Аналитическую геометрию, даже автора не вспомню уже =(

После Дискретки прошел курс (две части) по криптографии от Stanford: coursera.org/learn/crypto , к слову это был первый курс та Coursera =)

Ну вот собственно и все, этого НАМНОГО более чем достаточно что бы двигаться далее и понимать все о чем пишут вокруг.

По статистике так же конкретной книги не было, брал разные курсы, но хорошего не выделю одного =(

В тему финала, меня часто за жизнь спрашивали попсовый вопрос: “какой бы совет сам себе дал на начальном этапе”.

В какой то момент я записал видео с ответом =) youtu.be/7MiJPNnBKp0 чем и поделюсь.

Кстати, так как это последний день то напомню, меня фолловить можно вот тут: @b0noi , буду благодарен =)

Кстати, если кому интересно услышать мое описания жизни в Ирландии то вам сюда: abroadunderhood.ru/b0noi/

Так же, к слову, с радостью хожу в подкасты и с 2018ого планирую активно начать ездить на конференции так что если что - пишите, поговорим)

Кстати, вспомнил, в тему поиска работы в GAAF, пару вещей которые не упомянул ранее

Думаю все помнят что не пройти собеседование это нормально, это не минус и скорее сего вас даже попросят еще раз прийти через 6-10 месяцев

Отсюда простой вывод - НЕ ЖДИТЕ, ходите на собеседования компании мечты, к ним полностью готовым никогда не будешь;)

Правда есть еще проблема, как попасть на первое собеседование, что бы пригласили первый раз. И тут есть LifeHack

Во ВСЕХ больших компаниях есть бонус за сотрудника которого рекомендуешь, если он пройдет собеседования, а следовательно.

Найдите сотрудника из интересующей вас компании и попросите аса порекомендовать.Это win-win если вы пройдете, а если нет то ничего страшного

Будете удивлены увидев что вам помогут и вы получите свое первое собеседование.

Так же ХОДИТЕ на собеседования, знайте что вам готов предложить рынок, насколько вы интересны