Ежедневные скрам-стендапы — пустая трата времени Один из членов команды сказал мне, что стендапы — это пустая трата времени. И я с этим согласен. А вы разве не согласны? Читать далее 9 главных выводов ИТ-лидеров за 2023 год В этой статье ИТ-директора делятся своими соображениями о том, какие уроки они извлекли в прошлом году: о балансе между операционной деятельностью и инновациями, о разрывах между ИТ и бизнесом и о том, как извлечь выгоду из новых создателей ценности,…
Лучшие статьи из блога OTUS на Хабр по ИТ-инфраструктуре за последние пару месяцев. Отладка дедлока FUSE в ядре Linux Наша…
Как я начал проводить технические собеседования за 30 минут За последние несколько лет я значительно изменил свой подход к проведению технических собеседований. Если когда‑то я мог весело и задорно интервьюировать джавистов два часа, то на текущей позиции у меня нет столько времени на каждого кандидата. При наличии 4 открытых позиций и с результативностью 10%, получается, что мне нужно провести порядка 40 собеседований. Если тратить хотя бы по часу на собеседование, то это дополнительные 40 рабочих часов, которые где‑то надо найти. Плюс накинуть 10 минут на переключение между задачами, получается ещё 400 минут…
Выявление схожести между произведением искусства из коллекции музея и работами автора методами ML Моим датасетом стало собрание картин Музея современного…
Индексирование полнотекстовых данных в PostgreSQL с использованием модуля pg_trgm PostgreSQL, одна из самых мощных и гибких реляционных СУБД, предлагает нам свой модуль pg_trgm, чтобы решить сложную задачу полнотекстового поиска. Когда речь идет о поиске, просто LIKE запросы больше не всегда могут удовлетворить технические требования. Полнотекстовый поиск подразумевает не только поиск точных соответствий, но и учет схожести слов, учет морфологии, а также поддержку более сложных запросов. PostgreSQL, конечно, предоставляет средства для выполнения таких задач, и модуль pg_trgm —…
Основные источники получения идей для Product-менеджеров Всем, кто хоть раз участвовал в создании продукта, известно, что нельзя просто сидеть и…
Анализ данных с использованием библиотеки Dask Dask — это мощная библиотека для параллельных и распределенных вычислений в Python, предназначенная для работы с большими объемами данных. Она разработана с учетом того, чтобы предоставить инструменты для высокоуровневого управления вычислениями, которые могут быть выполнены параллельно или распределенно на нескольких вычислительных узлах. Основной целью Dask является упрощение обработки данных, которые не помещаются в оперативной памяти одного компьютера. Читать далее Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair Altair —…