Офер за 1 день в команду BetterMe (Frontend Hiring, JavaScript/React/Redux)
×Закрыть
бригаден-фюрер в УдачныйСофт
  • Как я справился с бойкотом от заказчика

    Ситуацию нельзя назвать необычной, а решение уникальным, не часто, но встречается.

    Но зато что автор, подробно обрисовал ситуацию, описал интригу и создал атмосферу триллера, а потом в доступной форме описал решение, респект и уважуха! :)

  • Як вплине на команду/компанію відкритість інформації про заробітню плату?

    Самая сложная часть , это заработать на этой идее)

  • «А ти точно senior?»

    Приходит на память афоризм Козьмы Пруткова «Специалист подобен флюсу, полнота его односторонняя»

    В разделе архитектура, почему-то метрики кода, хотя они должны быть в разделе Код.
    В разделе Код почему-то говориться про уровень знания языка программирования и его ограничения.
    Алгоритмы как-то уж очень поверхностно, типа слышал-видел-может, это не по сеньерски, можно было бы накидать хотя бы пару-тройку слов в тему, типа divide-and-conquer, динамическое программирование, графы и т.д.
    Тема Баз данных не раскрыта, кроме реляционных есть NoSQL базы данных и CAP теорема относится в основном к ним, как впрочем и шардинг. Под деформализацией наверно имелось в виду денормализация?
    Тоже самое про Безопасность, а как же типы угроз, уровни предотвращения угроз, а что про клауд?
    И т.д. и т.п
    Видишь эту «таблицу знаний» и сразу понятно, что за сеньер её придумал и для чего)
    Жаль что Vladyslav решил остаться анонимом, имя продуктовой веб компании тоже была бы интересно, страна должна знать своих героев.

  • Триллер-дневник. Поиск работы в Канаде — 2020 (часть 1)

    Прочитал и жду продолжения, надеюсь на хеппи енд :)
    ПС Зачем тебе работа программиста? Напиши бестселлер, задатки есть)

  • «Вот сокровище...», или Переговоры на грани фантастики

    Статья интересная, описывающая интересный кейс :) А может автор топика порекомендовать курсы/литературу по переговорным практикам?

    Поддержал: Эллина Медынская
  • Воєнний стан

    100% :) как только пороха вспоминаешь, тут же вылезает куча анонимусов и начинает какашками бросаться.

    Поддержал: Illya Sikorskiy
  • Применяем машинное обучение для сбора обратной связи от пользователей

    Смайлики, знаки пунктуации служат индикаторами эмоциональной окраски текста, например «?», «???», «?!» скорее всего означают негативный комментарий.

  • Применяем машинное обучение для сбора обратной связи от пользователей

    1. Возможно имеет смысл включить пунктуацию в BoW — !, ?, :), etc которые могут быть полезны для сентимент анализа
    2. Тоже самое для стоп слов типа I, their, him, etc которые помогут идентифицировать Subjective текст.
    3. Двух этапная классификация, первый этап классифицирует комментарии на Subjective и Objective типы. В первом содержат сентименты — то что вы оцениваете, во втором факты и цифры без эмоциональной окраски, которые можно отфильтровать.
    4. ngramm модель для построения BoW
    5. SVM не лучший алгоритм для sentiment analysis, возможно будет интересен анализ алгоритмов для подобных задач
    www.linkedin.com/...​t-analysis-muktabh-mayank

  • Как попасть в Google: инструкция по подготовке

    Спасибо за инструкцию, познавательно и интересно :)

    Поддержал: Sergey Sema
  • Законопроект про відміну 3-ї групи оподаткування — початок кінця українського айті?

    Приближаются выборы, псевдореформы не помогают, электорат возбужден, по всем опросам порох может пролететь. А этого он ой как не хочет, особенно если Гриценко прийдет к власти, прийдется познакомиться с нарами, вместе с кумовьями. Выход прост и очевиден, поскрести по сусекам и подкинуть пенсионерам повышение, поскольку айтишнеги одни из немногих, кто жирует в этой нищей стране, раскулачить можно их, на майдан они не пойдут, максимум — поплачутся в соцсетях. It’s just a business nothing personal

    Поддержал: minodvesP Vasya
  • Курс Data Science. Natural Language Processing

    — Какой язык программирования используется для домашних заданий
    — Какие алгоритмы/фреймворки планируется использовать в обучении? (классификация, кластеризация, nltk, tensorflow, scikit-learn и тд)
    — Можете более детально описать курс, привести Syllabus курса, как на Куорсиере/Юдеми и на всех остальных онлайн курсах?
    — Сколько планируется времени уделить для каждой темы?

    Поддержал: Никита Усенко
  • Object Detection: как написать Hello World приложениe

    Спасибо, постараюсь исправиться :)

  • Object Detection: как написать Hello World приложениe

    Спасибо!

  • Object Detection: как написать Hello World приложениe

    Для начала порекомендовал бы обзорный курс по ML на курсиере www.coursera.org/learn/machine-learning (намбер ван, без шуток!), многие вещи становатся понятными. Из минус знаю только один, все задания на матлабе/октаве, потом прийдется переучиваться на питон:)

  • Инструменты для анализа текста

    ElasticSearch не совсем из той оперы, то что вам нужно — Natural Language Processing.
    Пример как это работает на питоне
    >>> import nltk >>> word_list = set(nltk.corpus.words.words()) >>> sentence = "PPP QP $%#lt}= -d99S$% cluster safari billgates" >>> print " ".join(w for w in nltk.wordpunct_tokenize(sentence) if w.lower() in word_list) cluster safari >>> 
    Список слов конечно же можно расширить и billgates-ом и donaldtrump-ом :)

    Поддержал: John Pohn
  • Менеджерско-программистская выжимка за 17 лет в отрасли

    Прочитал и прозрел, без шуток.

  • Интерны из MIT

    Пойти и напиться??? Тут только утопиться ... без вариантов.

  • DOU Проектор: Author’s vocabulary — вивчення іноземних мов у контексті програмування

    1. Вообще-то я о том, если описывается программа для заучивания слов, а не обучение «взагали», то о ней и нужно писать в названии
    2. Если говорить о глаголах, то они даже в школьном курсе заучиваются в Infinitive, Past and Participle II, конечно если за 30 лет ничего не поменялось))
    3. Очевидно мы говорим о разных контекстах, я о том который в target text.
    4. Способов много, навскидку — выбрать мышкой из предложенного набора. С произнесением слова не все так однозначно, одно дело слово хеппи, другое ancillary или не дай бог externalization :) есть большие сомнения что MS или гуглток или сири вас поймут.
    5. Тут мы опять про разные контексты.

  • DOU Проектор: Author’s vocabulary — вивчення іноземних мов у контексті програмування

    Статья полезная и интересная, я тоже провел не мало времени над изучением англ. и как любой программмист тоже пытался автоматизировать процесс :), но тем не менее хотелось бы добавить критики (пару ложек дегтя в эту бочку меда:).

    1. Не соответствие названия статьи её содержимому. Название статьи гласит об изучении английского языка, а статья описывает программу для зубрежки слов. Заучивание слов важная часть, но кроме нее есть еще лексика, грамматика, восприятие на слух, произношение и тд.

    2. Заучивание не знакомых слов перед чтением статьи/книги логичный подход, но слова выбранные из текста должны быть «нормализованы», т.е. глаголы переведены в инфинитивы, существительные во множественном лице к единственному лицу, и тд. Для этого можно использовать программы под общим названнием stemming

    3. Автоматические связывание слов с переводом не всегда работает правильно — проблема с контекстом, даже переводчик гугла натренированный на миллиардах текстовых примеров и тот часто глючит.

    4. Заучивание слов. Программу не запускал (сорри :), но догадываюсь что качество заучивания слов автоматически не определяется, а именно, в каком контексте слово, визуально либо на слух, сможет ли пользователь используя заученные слова граммотно построить фразу или ответить на вопрос.

    5. Трекинг прогресса обучения. Просто наличие статистики о количестве заученных слов еще ни о чем не говорит, мало знать перевод слова в отрыве от контекста. Хороший трекинг прогресса позволил бы определить, перед тем как приступить к изучению произвольного текста, насколько юзер к нему готов, если кол-во незнакомых слов превышает 20%-30%, то программа могла бы посоветовать взять текст попроще, тем самым позволив избежать потерь времени и усилий.

    Пока все)

  • Елена Денисенко — о карьере программиста и должности Team Lead в 19 лет

    Ух, как много букв и желчи, похоже успехи этой девочки задели за живое :-)
    Я тоже не особо верю в чудеса, но то что она работает в Люксофте и значится тимлидом уже кое-что значит. Возможно мы являемся свидетелями рождения нового таланта, вай нот?)
    Хочу пожелать ей успехов и не комплексовать по поводу возраста и комментов лузеров ;)

← Сtrl 12 Ctrl →