Для разработки своего IT стартапа (рекрутинговая веб-платформа) по крупицам создал детальную структуру бизнес-плана. Далее, проработав каждый пункт, получил ясную и понятную картину будущего Бизнеса. Структура охватывает все важные направления как для создателя, так и для инвестора. Адаптировано для рынков США и Европы.
Шерю для всех.



1.) Коротко о проекте (Что привносит проект на рынок?)
1.1.) Почему? (Мечта, видение, причина, вера, главная цель Бизнеса)
1.2.) Как? (миссия)
1.3.) Краткое описание сути Проекта
1.4.) Детальное описание Проекта
1.5.) Решаемые Проектом проблемы
1.6.) Долгосрочные цели проекта
1.7.) Бизнес-концепт: обзор проекта / описание ноу-хау

2). Функционал (Технологическое решение проекта)
2.1.) Краткое описание платформы
2.2.) Детальное описание платформы
2.3.) Дополнительные модули, услуги
2.4.) Тех. задание – веб платформа

В Оксфордском словаре английского языка почти 450 000 слов! Но если вы учите язык как иностранный, их совсем не нужно запоминать все и сразу.

Чтобы полноценно общаться на английском языке, вполне достаточно всего лишь 2000–3000 слов. При должном усердии и небольшом количестве хитростей их вполне можно выучить за год.

В этой статье мы собрали 9 шикарных инструментов, которые помогут вам учить английские слова и сделают учебную рутину интереснее. Не будем долго рассусоливать, погнали!

Не один год я увлекаюсь генеалогией. Практической пользы в этом хобби нет, но интересного очень много. Здесь я хотел поделиться накопленным опытом, частью интересных сведений, не сильно погружаясь в персональные истории. Чтобы текст сильно не распухал, расскажу всего 2 кейса: поиск в военных архивах на основе данных онлайн-баз и продолжительный просмотр и анализ метрических книг одного села периода конца XIX — начала XX вв. вплоть до конца революции и гражданской войны.

Изучение метрических книг, запросы в далекие архивы обычной и электронной почтой, личные походы в архивы, исследование открытых баз в интернете и другие виды поисков дают богатый материал. Иногда поиск и находки похожи на настоящий детектив, только все события были далеко в прошлом.

Осознаю, что некоторым тема публикации может показаться далекой от IT, но в процессе у меня было и программирование, VBA-скриптинг, SQL, и впереди, надеюсь, ML\DS\AI.


Страница метрической книги, рождения в 1898 г. Еще в книгах записывались браки и смерти — до появления ЗАГСов в начале 1920х

Лого взято из Github репозитория FastAPI

FastAPI — относительно новый веб-фреймворк, написанный на языке программирования Python для создания REST (а если сильно постараться то и GraphQL) API, основанный на новых возможностях Python 3.6+, таких как: подсказки типов (type-hints), нативная асинхронность (asyncio). Помимо всего прочего, FastAPI плотно интегрируется с OpenAPI-schema и автоматически генерирует документацию для вашего API посредством Swagger и ReDoc

FastAPI построен на базе Starlette и Pydantic.
Starlette — ASGI микро-фреймворк для написания веб-приложений.
Pydantic — библиотека для парсинга и валидации данных основанная на Python type-hints.

Первая часть статьи, рассказывающая о моем пути к бегу и призванная мотивировать других удалённых айтишников хотя бы попробовать этот вид спорта, нашла живой отклик у сообщества. В комментариях к ней развернулась активная дискуссия, в которой, помимо прочего, было затронуто немало актуальных вопросов и написано много дельных замечаний. Попробую агрегировать полученную обратную связь во второй части статьи. Хочу предупредить сразу, что здесь уже будет больше технических вещей, чем лирики.

Итак, что даёт нам бег?

Про Flutter вспоминают тогда, когда нужно быстро сделать красивое и отзывчивое приложение сразу для нескольких платформ, но как гарантировать качество «быстрого» кода?
Вы удивитесь, но во Flutter есть средства для того, чтобы не только обеспечить качество кода, но и гарантировать работоспособность визуального интерфейса.
В статье рассмотрим, как обстоят дела с тестами на Flutter, разберем виджет-тесты и интеграционное тестирование приложения в целом.

Тимлид – это снежинка. При детальном рассмотрении в каждой компании тимлид принимает разную форму. Где-то от него ждут только передвижения задач по доске, где-то – наймов и увольнений, а где-то просят одновременно проектировать архитектуру, ставить бизнес-цели и думать о болях пользователей продукта. На самом деле все обстоит еще сложнее. Различия встречаются не только между разными компаниями, но и даже в рамках команд, находящихся в одном офисе.

Это становится особенно заметно, когда компания сталкивается с одним из следующих вопросов: как собеседовать тимлида, как оценивать его работу, как составить ему план развития. Тимлиды тоже довольно много фрустрируют – они не понимают, насколько их текущий опыт работы останется релевантным при переходе в новую компанию, какие пробелы в знаниях и навыках существуют и как их можно заполнить. Короче говоря, куда не посмотришь, везде с тимлидами как-то сложно.

С этой проблемой столкнулись и мы со Стасом Цыгановым. Но в этот раз вместо того, чтобы обойтись простым решением текущих проблем, мы захотели подойти к вопросу фундаментальнее, собрать информацию об ожиданиях от тимлидов в разных компаниях и обобщить ее в единую общую модель. И, кажется, у нас получилось.

Привет, читатель!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Меньше слов, больше данных.

Подборка датасетов для машинного обучения:

• Данные смертей и сражений из игры престолов — этот набор данных объединяет три источника данных, каждый из которых основан на информации из серии книг.
• Глобальная база данных терроризма — Более 180 000 террористических атак по всему миру, 1970-2017.
• Биткойн, исторические данные — данные биткойнов с интервалом в 1 минуту с избранных бирж, январь 2012 г. — март 2019 г.

После доклада Юры Лучанинова, я решил для себя попробовать Flutter. Чтобы мозг размять, и чтобы было о чем похоливарить с мужиками на кухне. Дело пошло. Я начал смотреть, потом читать, потом писать. И вроде все получается, приложения запускаются, и то что объясняют — понятно, все просто. Но не без “но” — объясняют не все. А поскольку платформа, ЯП, подходы и даже предметная область для меня новые, то подобное вызывает раздражение, ведь у тебя “не запускается”, а ты даже не знаешь что гуглить: Dart/Flutter/Window/Screen/Route/Widget?

Перечитывать всю документацию Dart, Flutter и его виджетов конечно же не хотелось, ведь времени у меня не много, и мне лишь хотелось присмотреться к Flutter. Вот было бы здорово, если бы был небольшой гайд, в котором описано все нужное, но не больше, для понимая и написания не слишком сложных приложений на Flutter!

Светлой памяти моего учителя — первого декана физико-математического факультета Новочеркасского политехнического института, заведующего кафедрой «Теоретическая механика» Кабелькова Александра Николаевича

Введение

Август, лето подходит к концу. Народ яростно рванул на моря, да оно и неудивительно — самый сезон. А на Хабре, тем временем, буйным цветом распускается и пахнет лженаука. Если говорить о теме данного выпуска «Моделирования...», то в нем мы совместим приятное с полезным — продолжим обещанный цикл и совсем чуть-чуть поборемся с этой самой лженаукой за пытливые умы современной молодежи.


А вопрос ведь действительной не праздный — со школьных лет мы привыкли считать, что наш ближайший спутник в космическом пространстве — Луна движется вокруг Земли с периодом 29,5 суток, особенно не вдаваясь в сопутствующие подробности. На самом же деле наша соседка своеобразный и в какой-то степени уникальный астрономический объект, с движением которого вокруг Земли не всё так просто, как, возможно хотелось бы некоторым моим коллегам из ближайшего зарубежья.

Итак, оставив полемику в стороне, попытаемся с разных сторон, в меру своей компетенции, рассмотреть эту безусловно красивую, интересную и очень показательную задачу.

В начале этого года я присоединилась к команде, работающей над MongoDB Compass — графическим интерфейсом для MongoDB. Пользователи Compass через Intercom запросили инструмент, позволяющий писать запросы к базе данных, используя любой удобный им язык программирования, поддерживаемый драйвером MongoDB. То есть нам нужна была возможность трансформировать (компилировать) язык Mongo Shell в другие языки и обратно.

Данная статья может стать как практическим руководством, помогающим при написании компилятора на JavaScript, так и теоретическим ресурсом, включающим основные понятия и принципы создания компиляторов. В конце приведен не только полный список всех используемых при написании материалов, а также ссылки на дополнительную литературу, направленную на более глубокое изучение вопроса. Информация в статье подается последовательно, начиная с исследования предметной области и далее постепенно усложняя функционал разрабатываемого в качестве примера приложения. Если во время прочтения вам кажется, что вы не улавливаете переход от одного шага к другому, вы можете обратиться к полной версии данной программы и возможно это поможет устранить возникший пробел.

Сегодня мне в голову пришла мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

blog.miguelgrinberg.com

Miguel Grinberg

---

>>> следующая глава >>>

Эта статья является переводом нового издания учебника Мигеля Гринберга. Прежний перевод давно утратил свою актуальность.

Автор планирует завершить его выпуск в мае 2018. Я, со своей стороны, постараюсь не отставать с переводом.

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.

UPD: теперь курс — на английском языке под брендом mlcourse.ai со статьями на Medium, а материалами — на Kaggle (Dataset) и на GitHub.

Кому не терпится: новый запуск курса — 1 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_ai.

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.

Всем привет!

Сегодня мы поговорим о визуализации геоданных. Имея на руках статистику, явно имеющую пространственную привязку, всегда хочется сделать красивую карту. Желательно, с навигацией да инфоокнами В тетрадках. И, конечно же, чтоб потом можно было показать всему интернету свои успехи в визуализации!

В качестве примера возьмем недавно отгремевшие муниципальные выборы в Москве. Сами данные можно взять с сайта мосгоризбиркома, в можно просто забрать датасеты с https://gudkov.ru/. Там даже есть какая-никакая визуализация, но мы пойдем глубже. Итак, что же у нас в итоге должно получиться?

Освоить создание графических шейдеров — это значит взять под свой контроль всю мощь видепроцессора с его тысячами параллельно работающих ядер. При таком способе программирования требуется другой образ мышления, но раскрытие его потенциала стоит потраченных усилий.

Практически в любой современной графической симуляции используется код, написанный для видеопроцессора: от реалистичных эффектов освещения в высокотехнологичных AAA-играх до двухмерных эффектов постпроцессинга и симуляции жидкостей.


Сцена из Minecraft, до и после добавления нескольких шейдеров.

Задача этого туториала

Иногда программирование шейдеров представляется загадочной чёрной магией и его часто понимают неправильно. Существует множество примеров кода, демонстрирующих создание невероятных эффектов, но в которых практически нет объяснений. В своём руководстве я хочу восполнить этот пробел. Я сосредоточусь в основном на базовых принципах создания и понимания кода шейдеров, чтобы вы смогли с лёгкостью настраивать, сочетать или писать свои собственные шейдеры с нуля!

И снова всем привет! Спешу поделиться, у меня были отличные выходные! Полтора дня я обдумывал вариант подачи материала, пилил макет и вообще всячески старался сделать хорошо. Что такое хорошо в контексте обучающего материала? На мой взгляд это «интересность», краткость, корректность и наглядность. Для меня лично написать такую статью — это подвиг. А вот серию статей — просто емкая и ответственная задача. Изучать Scene2d мы будем в процессе написания игры с нуля! Процесс нашего творчества растянется на долгие десять-двенадцать дней. Мне хочется верить что периодичность материалов будет примерно раз в день. Для меня лично это очень амбициозная задача, ведь требуется не столько запрограммировать, но и описать в статьях с детальным разбором. Я не сторонник бросаться в бушующий океан, в надежде научиться плавать. Мы прыгнем у лужу и будем последовательно ее углублять и расширять. Итак начинаем.

Приветствую тебя — Человек жаждущий знаний!
Хочу поделится с тобой своим небольшими но думаю полезным для многих знаниями по Kotlin в виде небольшой серии видео.

Малоизвестный исследовательский проект, который может значительно ускорить инновации в проектировании языков программирования

От переводчика

Хочу сразу предупредить, что статья местами напоминает презентацию крупной компании из-за эпитетов в духе «изменит индустрию», «лучший на рынке», «прорывные технологии» и др. Если закрыть глаза на такой эмоциональный стиль повествования, то получится интересная вводная статья про новинки технологий компиляторов и виртуальных машин.

Введение

Со времён расцвета компьютерной индустрии многие были увлечены квестом в поисках идеального языка программирования. Квест очень сложный: создание нового языка — задача не из лёгких. И очень часто в процессе происходит дробление сложившейся экосистемы программирования и возникает необходимость заново строить базовые инструменты для нового языка: компилятор, отладчик, HTTP стек, IDE, библиотеки и бесконечное число базовых блоков пишутся с нуля для каждого нового языка. Совершенство в дизайне языков программирования недостижимо, и новые идеи возникают постоянно. Мы похожи на Сизифа: приговоренного богами на вечное толкание камня в гору, чтобы в итоге увидеть, как тот скатывается вниз снова и снова … целую вечность.

Как можно разорвать этот порочный цикл? Давайте помечтаем, чего бы нам хотелось.