Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Айтишных конференций в Москве проходит много. Если ходить на каждую — то можно только этим и заниматься. Разработчики-интроверты ходить на конференции не очень любят: кто все эти люди, почему доклады либо неинтересны либо для полутора узких спецов, все равно ничего нового не узнаю и так далее. Но ходят. Потому что конференция — это уникальная возможность пообщаться с такими же разработчиками, которые собрались в одно месте специально для этого. А чтобы не промахнуться, мы ориентируемся на доклады.
Не так давно закончились соревнования по машинному обучению от Mail.ru. Я занял 9 место, и, собственно, хотел бы поделиться тем, как это у это меня получилось. Если коротко, то повезло. Читать дальше →
Попытка собрать информацию о Domain Driven Design и Hexagonal Architecture в Python и других похожих языках со всего интернета по крупицам в одном месте.
Организаторы Moscow Python Conf доверили мне поиск докладчиков и составление программы конференции. А программу я обычно составляю так, чтобы самому было интересно сходить. Подготовка конференции – дело интересное. Когда еще представится возможность взять интервью у других интеровертов-разработчиков? Наш первый герой Иван Цыганов из Positive Technologies. На конференции он выступит с провокационным докладом, в котором расскажет, почему 100% покрытии тестами – это плохо. Интригу, конечно, никто раскрывать не будет. Но ведь опытного разработчика, который выступает на конференциях, много о чем можно спросить, не так ли? Например, зачем он вообще выступает на конференциях и почему ему спокойно на диване не лежится.
Меня заинтересовал данный фреймворк для сбора информации с сайтов. Здесь были публикации по Scrapy, но поскольку детальной информации на русском языке мало, то я хотел бы рассказать о своем опыте.
В предыдущей части я начал разбор алгоритма оптимизации под названием градиентный спуск. Предыдущая статья оборвалась на писании варианта алгоритма под названием пакетный градиентный спуск. Существует и другая версия алгоритма — стохастический градиентный спуск. Стохастический = случайный.