• Какие бывают способы интернет рекламы?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    интернет так быстро меняется, что такую схему можно уже выкидывать через полгода после того как её нарисовали.
    есть аудитория, которая собирается на разных сайтах, есть платные способы рекламироваться на этих сайтах, есть бесплатные.
    сейчас основные точки контакта с аудиторией -> поисковые сети, соц сети, целевые сайты с сообществами.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Оптимальный алгоритм возведения в степень по модулю. Как улучшить?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    у вас уже быстрая реализация, единственно вам нужно оптимизировать долгие операции (такие как условный переход - одна из самых затратных операций), ну и по возможности избавиться от лишних операций.
    например вместо проверки (деления на 2 без остатка), достаточно проверять последний бит числа равный нулю.
    деление на 2 тоже можно заменить сдвигом.

    лучше вобще избавиться от условных операций, заменив их на безусловные -> тк у вас везде происходит операция х*х -> эту часть операций можно объединить
    a оставшуюся операцию с N можно заменить на двойную (где битовый остаток - это последний бит в числе N будет равен или 1 или 0 в зависимости от чётности числа).
    пример: n= (n>>1)*(битовый остаток) + (n--)*(!битовый остаток)
    такая оптимизация гарантированно ускорит работу.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Количество обращений к массиву в восходящей сортировки слиянием?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    ну а в чём проблема то?
    у график составлен для общего случая, по факту понятно он будет отличаться.
    у вас в коде есть разные ветвления кода, которые дают разное количество обращений.
    Ответ написан
  • Какие разработчики и ЯП популярны в США?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    это всё инструменты для работы, если ты профессионал -> то сам постепенно подберёшь подходящий инструмент.
    по трендам -> JS очень сильно набирает, объективно из-за повсеместной поддержки и распространённости он сейчас становиться просто ответом на большинство типовых задач, там где использовался php, python -> там js их полностью заменит - инфа 100%.
    для обработки данных и серьёзных проектов конечно правит бал статически типизированные языки -> java, scala, c++ наше всё, туда JS никак не пролезти.
    go новичёк -> может наберёт обороты, рано ещё говорить что-то про него, может гугол через год забросит его развивать, и скажет что теперь супер go будут делать, который в сто тыщь раз лучше, но полностью не совместим, по концепциям и семантике.
    .net -> хотите связать себя с миром майкрасофт? вы серьёзно? не советую, там вход рубль, выход два.
    Ответ написан
  • Как вы повышаете собственную продуктивность?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    ну тебе собственно везде одно и тоже посоветуют -> определиться с приоритетами, правило парето типа 20% труда дают 80% результата, выкини не приоритетные 80% труда, и потеряешь только 20% результата, зато сможешь сосредоточиться на более важных вещах.
    вобщем учись отбрасывать не нужное, концентрироваться на важных задачах, не отвлекаться на тостер или вконтактик, и будет тебе счастье.
    планирование обычно для этого и используют, чтоб наглядно расписать задачи, сколько на что уходит времени, чтоб увидеть от чего можно избавиться, а чему наоборот больше внимания уделить, ну и делегируй другим часть своих задач)
    Ответ написан
    Комментировать
  • Каковы Ваши доводы за неиспользование транслита в коде?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    это у вас в голове тараканы, и какие-то непонятно откудо взятые догмы.
    ну сколько можно насиловать разработчиков и заставлять их думать на английском, где скажите мне GDE сказано, что нужно обязательно на английском название переменных делать?
    если вы неебаться там транснациональная корпорация типа гугла -> тогда да, можете объяснять за культуру использование "международного" языка в "международной" команде,
    но если вы в России живёте и разрабатываете продукт в русскоговорящей команде -> не мучайте их, не заставляйте думать на английском, пускай они описывают смыслы и идеи на родном языке (транслите), использование английских переменных вам ничего кроме мучения и снижение производительности не даёт.
    Ответ написан
  • За двумя зайцами погонишься?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    не стоит, денег всё равно там не заработаете, а время в пустую потратите.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как просчитать рентабельность редизайна сайта по показателям?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    можно конечно вычислить например отдачу от сайта до редизайна, и после редизайна, а потом соотнести с затратами на редизайн и узнать рентабельность редизайна.
    но честно говоря это пустая метрика, тк затраты на редизайн вы всё равно уже не вернёте, ну а метрика просто будет о чём-то говорить, на что вы не можете больше влиять.
    вобще что за мода оценивать рентабельность отдельных составляющих проекта? ->
    продукт состоит из множества деталий которые только все вместе дают какой-то результат, а каждый из них по отдельности ни даёт ничего.
    без нормального дизайна вы не получите конкурентоспособный продукт, хотите получить долю на конкурентоспособном рынке делайте хороший дизайн, хороший сервис, качественный маркетинг и тд, если есть основания полагать что текущий дизайн гавно и что требуется редизайн -> значит надо делать.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Что таоке переобучение? И что такое модель?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    во первых обучают всегда на нужных данных.
    переобучение (ещё называют переподгонка) это когда именно переобучил, даже на "правильных" данных.
    грубо говоря это когда ты так обучил модель, что она просто в точности повторяет данные из обучающей выборки.
    такой эффект встречается, когда например пытаются максимально точно подогнать результаты алгоритма к обучающимся данным.
    это плохо тем что твой алгоритм не предсказывает что либо, а просто выдаёт ответ в точности как в обучающийся данных. пользы от этого никакой.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Сложно ли перейти с Java на C#?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    нет не сложно, одно и тоже везде.
    и вообще следите за концепциями, подходами, а не за конкретной реализации в фреймворке.
    они везде очень похожие, зная подходы и принципы можно легко с одного на другой фреймворк/экосистему переходить.
    хотя вот мигрировать в экосистему майкрасофта, очень сомнительное удовольствие)
    Ответ написан
    Комментировать
  • Сменили дизайн landig page, пропали заказы. В чём может быть причина?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    сразу комод купить, звучит сомнительно, дайте людям просто обдумать свою будущую покупку, не торопитесь, если есть трафик и хороший товар, то продажи будут.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как счетчики вроде Yandex.Метрика и GA определяют источник трафика?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    эта информация уже идёт в заголовке запроса, они её оттуда считывают (HTTP_Referer)
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какая разница между параллельным и многопоточным программированием?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    по-моему вполне ясная статья, различие указано тамже,
    просто правильно переведите канкарэнси и паралелизм, как конкурентное выполнение и параллельное, конкурентное может выполнятся на 1 ядерной машине используя переключение потоков, где разные потоки конкурируют за время работы процессора, при чём это время не обязательно должно по равному распределяться, параллелизм означает что задачи выполняются параллельно например на разных ядрах (хотя могут использовать и параллелизм на основе конкурентного выполнения потоков)
    при этом:
    Parallelism requires concurrency, but concurrency does not guarantee parallelism.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какую архитектуру использовать для новостного агрегатора?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    для управления потоками, а также планированием задач удобно использовать например akka
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как создавать качественый код в 3-4-5 раз быстрей?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    как и в любом другом искусстве мастерство (в том числе и скорость) складывается из множества деталей.
    посредственным программистам они могут казаться не значительными, даже появляются фразы типа слепой метод печати НИНУЖОН, овер9000% обдумываем архитектуру, рисуем схемки на бумаге, и тд. Это всё оправдания.

    конечно как правило при решении задачи, в голове нет полного решения, нужен черновик для набросков и схем -> просто вам нужно научиться использовать свой код как черновик и все свои мысли по тому как решить задачу, сразу описывать в виде набросков кода / классов / обращений к пока ещё не существующим методам и тд.

    такой подход называют ещё решением "сверху вниз", когда ты сразу описываешь как программа должна в общем работать постепенно углубляясь в реализацию деталей.
    программисту в 2015 году, стыдно должно быть рисовать какие-то диаграммки от руки, имея генераторы UML диаграмм (в intellij IDE например встроенный генератор схем есть).
    учитесь описывать структуру и схемы работы сразу в коде, а не наоборот.

    у многих хороших прогеров есть свои методики как работать очень быстро и эффективно, этим обычно не делятся (не потому что это секрет) просто такие вещи сугубо индивидуальные.

    начиная от индивидуальных раскладок клавиатуры, индивидуальных настроек среды программирования, заканчивая собственным набором базовых алгоритмов комбинируя которую можно решать 90% любых задач.

    и это всё НЕ ерунда, это те детали из которых складывается ваша скорость, и качество программирования. Tо там потерял 5 минут, то здесь провозился со схемкой на бумаге, то писал простой метод в течении 2 минут вместо 15 секунд.
    И в итоге, некоторые пишут программу в течении 2х недель, а кто-то туже самую программу за 2 часа...

    также важный для скорости момент -> это уметь писать код правильно (как бы не банально это звучало) -> очень много времени тратится на исправление ошибок, писать совсем без багов наверно нереально, но есть принципы позволяющие их сократить.

    и да все эти вещи приходят исключительно с многолетним опытом.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как работает старый Macbook на новой OS X?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    8 гиг, после перехода на ёстмайт, никаких проблем и лагов не замечал, доволен.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Из повара в программисты, возможно ли такое? Где пройти курсы в Питере и надо ли?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    начнём с того, что джуниором в Питере вы работу врядли найдёте (ну если только стажировку).
    сколько нужно чтоб стать нормальным программистом?
    есть правило такое - 10 тысяч часов чтоб стать мастером (не только в программировании)
    Ответ написан
  • Какой алгоритм оптимальнее?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    честно не понял что вы хотите оценить, какую оптимальность.
    у алгоритмов есть разные метрики (оценочные харрактеристики)
    например время работы, или потребление памяти, либо там размер кода.
    сначало определите, какой из этих оценочных параметров вы хотите оптимизировать -> потом уже можно сказать какой из возможных вариантов оптимальнее.
    если исходить из производительности, в времени исполнения (которое как правило оценивается по количеству операций) . то оба этих алгоритма абсолютно эквивалентны.
    подробнее тут https://ru.wikipedia.org/wiki/Вычислительная_сложность
    Ответ написан
    Комментировать
  • Будут ли проблемы при индексация гуглом интернет-магазина "для взрослых"?

    angrySCV
    @angrySCV
    machine learning, programming, startuping
    в гугле проблем не будет, в яндексе вылетите из выдачи 100%, тк яндекс миллион раз заявлял что никакие агрегаторы и каталоги им не нужны в поиске (кроме своих конечно, типа я.маркета, только ему можно спамить выдачу, другим низя).
    Ответ написан