Иногда вследствие сбоев сети и определённых настроек удаления архивлогов возникает ситуация, что стэндбай перестаёт накатываться, часть логов утеряна, и просто догнать его не получается.
Иногда вследствие сбоев сети и определённых настроек удаления архивлогов возникает ситуация, что стэндбай перестаёт накатываться, часть логов утеряна, и просто догнать его не получается.
Станислав Ступников — опытный разработчик и преподаватель. Обладает опытом разработки на различных языках, включая Python, Go, Lua, C, JavaScript, Perl.
Мы рады сообщить, что наш преподавательский состав расширился ещё на одного специалиста. Это Кристина Кучерова — опытный архитектор данных, который работает в Сбербанке России. Итак, знакомимся!
Представьте, что мы построили модель для решения задачи по анализу временных рядов и хотим понять, хорошо ли она работает. Точнее, нам необходимо выбрать из некоторых моделей наилучшую.
Анализ временных рядов — тема, достойная отдельного освещения в рамках изучения Data Science. К сожалению, ей уделено мало места в стандартных программах ВУЗов, зато она повсеместно встречается на практике.
Начинает зарождаться традиция. И это прекрасно! Курс OTUS Teachers' best practice продолжает жить. Вторая встреча прошла среди настоящих и будущих преподавателей OTUS. Благодарю за создание этого воркшопа спикера Евгения Волосатова и участников) Расходиться не хотелось до 23 часов)
Как вы думаете, что общего у следующих вопросов: — Как подписаться на события GC и когда эти события приходят? — Сколько у вас в приложении сборщиков мусора по умолчанию? — Как инструментировать своё java-приложение и самому написать javaagent?
Для чего программисту нужны паттерны проектирования? Ответ, на первый взгляд, очевиден. Для того, чтобы проектировать. И это правда. Но я сейчас предложу менее очевидный вариант ответа, который, на мой взгляд, даже более важен, чем разработка хорошей архитектуры. Знание паттернов требуется программистам для общения. Продемонстрируем это на простом примере.
Как известно, уменьшение размерности применяется в машинном обучении в двух целях: для визуализации (чтобы данные с большим количеством признаков можно было отобразить в двух- или трёхмерном пространстве) и для уменьшения количества переменных.
Марина Арефьева — опытный Agile-коуч, который специализируется на трансформациях бизнеса в направлениях Agile, управлении продуктами и обновлении технологических стеков, имея в своем арсенале также мастерклассы по иженерной культуре, юзабилити и маркетингу для ИТ.