Рубрика «Блог компании DataArt»

Как сниффить HTTPS-трафик iOS-устройства - 1

Привет, меня зовут Андрей Батутин, я Senior iOS Developer в DataArt, и сегодня мы будем сниффить HTTPS-трафик твоего «Айфона».Читать полностью »

JS-код, римские цифры, геометрические загадки: как мы шифруем свой возраст - 1

Каждый год ко дню рождения DataArt мы дарим коллегам фирменные футболки. В год нашего двадцатиления традиции исполнилось 10 лет. Мы отыскали и сфотографировали футболки, с которых все начиналось, и модели последних лет. В некоторых зашифрованы загадки, о которых успели забыть даже их авторы. Читать полностью »

Java Eastern European Conference 2018: доклады и впечатления - 1

Автор: Игорь Мастерной, Senior Developer, лидер Java-сообщества DataArt

18–19 мая в Киеве прошла JEEСonf — одно из самых ожидаемых событий для всего Java-сообщества Восточной Европы. DataArt выступил партнером конференции. На четырех сценах выступали докладчики со всего мира: Фолькер Симонис — представитель SAP в JCP и контрибьютор OpenJDK, Юрген Хёллер — главный инженер Pivotal, отец всеми любимого Spring Framework, Клаус Ибсен создатель Apache Camel, и Хью МакКи — евангелист в Lightbend.

График был очень насыщенным: за два дня более 50 выступлений, по 45 минут на каждое. 10 минут перерыва — и бежим на новый доклад. На то, чтобы посмотреть все видео, когда они появятся в сети, потребуется много времени. Поэтому кратко опишу доклады, которые я счел наиболее интересным и на которых побывал лично.Читать полностью »

Много ли гиков среди программистов? - 1

Фантастические фильмы и комиксы, игры и жесткая мультипликация — умение ориентироваться в них, способность узнавать цитаты и к месту цитировать любимых персонажей можно назвать признаком принадлежности к особой гик-культуре. Но правда ли, что программисты жить не могут без настольных стратегий или сериала «Рик и Морти»? Или все дело в том, что сторонний наблюдатель путает два значения слова «гик», не различая людей, увлеченных популярной кульутрой и высокими технологиями?

Ответ в нашем нерепрезентативном, но интересном исследовании. Чтобы разобраться, мы в феврале – апреле наблюдали за пользователями платформы самопроверки знаний IT-специалистов Skillotron из разных стран.Читать полностью »

DataArt готовится к 4 мая — дню «Звездных войн» - 1

DataArt запустил специальный раздел Star Wars на игровой платформе самопроверки знаний IT-специалистов Skilltron. Параллельно мы провели опрос среди 2,5 тысяч своих коллег, выяснив предпочтения поклонников саги в разных городах и странах. Порядок просмотра эпизодов, лучшие космические корабли и самые ненавистные персонажи в нашей инфографике и комментариях экспертов.Читать полностью »

Как не сойти с ума от Scrum? Опыт растущего проекта - 1

Надежда Мецкер, Senior QA, DataArt

Я расскажу, как повысить эффективность команды в сложном проекте за счет гибкого подхода к разработке, с которым наша команда благополучно живет уже третий год. Собственно, реальный проект из области здравоохранения и будет служить мне примером. Я думаю, о теории Scrum и Agile рассуждать относительно легко, какие-то из использованных нами решений даже могу показаться очевидными. Но я уверена, что личный опыт и опробованные в ответственном проекте методы могут пригодиться многим.

Первое, о чем я расскажу, это Feature Demo — процесс, в ходе которого мы демонстрируем новый функционал приложения внутри своей же команды. Мы рассматриваем, как именно он был сделан, что получилось особенно удачно, а где можно было сделать лучше. Уже после общего рассмотрения и окончательного одобрения функционал может уходить в продакшн.Читать полностью »

Майкл Лазар: «Интернет, мобильные и проводные телефоны работают, потому что люди смогли согласовать стандарты» - 1

Консультант DataArt, участник рабочей группы виртуализации сетевых функций Европейского института телекоммуникационных стандартов, расскажет, как подразделение ООН регулирует индустрию, как открытые протоколы продолжают менять рынок и как технически происходит выработка новых стандартов.

— Кто определяет стандарты в телекоме?

— Телекоммуникации — не только индустрия невероятного масштаба, но и старейшая технологичная отрасль экономики, помимо промышленного производства времен первых паровых машин. Вопрос о стандартах здесь встал еще в 1850-х, когда был проложен первый трансатлантический телеграфный кабель. Людям нужно было договориться, чтобы сигнал, отправленный с одного континента, был правильно расшифрован на другом.

В 1865 году был создан ITU — тогда эта аббревиатура расшифровывалась как «Международный телеграфный союз» — он должен был гарантировать работу телеграфов по всему миру. ITU до сих остается высшей инстанцией в индустрии связи, буква Т в его названии теперь обозначает «телекоммуникационный» [по-русски ITU традиционно называют Международным союзом электросвязи, — Прим. ред.]. Теперь он представляет собой ни много ни мало подразделение ООН, организации хоть и заметно более молодой, но, согласитесь, солидной. ITU распределяет радиочастоты, курирует запуск спутников и формулирует рекомендации для всех игроков рынка. Читать полностью »

Как я сделал свой «Яндекс.Транспорт» с расписанием и автобусами - 1

Автор: Михаил Аксенов, .NET Developer, DataArt

С чего все началось

Осенью 2014 года появилась радостная новость о том, что в Воронеже заработал Яндекс.Транспорт, который показывает движение автобусов и троллейбусов. Было очень круто прямо на остановке открыть расписание и узнать, что ваш автобус подойдет через 5 минут.

Но уже через пару месяцев все пошло по вполне предсказуемому сценарию. Поскольку весь транспорт в Воронеже от троллейбуса до маршрутки работает «на наличке», каждый водитель заинтересован в том, чтобы перевезти как можно больше пассажиров. В результате они устраивают гонки между собой.

Новый сервис водители использовали, чтобы следить друг за другом по карте, обгоняя и подрезая конкурентов на дороге. У некоторых начала падать выручка, они стали жаловаться владельцам маршрутов, а те пошли к людям, продающим оборудование с ГЛОНАСС и GPS и отправляющим данные о перемещениях машин в Яндекс. По просьбам хозяев автопарков они информацию отправлять перестали, и автобусы сразу начали исчезать с карты. Сейчас их стало чуть побольше, но это все равно гораздо меньше, чем на самом деле.Читать полностью »

KidPRO — история белки, помогающей детям - 1

Команда медицинской практики DataArt победила в конкурсе Pfizer Healthcare Challenge 2017. Она представила KidPRO — решение для детей и родителей, позволяющее ребенку и взрослому следить за ходом лечения в двух связанных приложениях.

В приложении для детей интерактивная анимационная белка помогает ребенку: напоминает, когда надо принять лекарство, рассказывает, что с ним происходит, награждает за каждое выполненное предписание врача. Таким образом, как ни парадоксально звучит, ребенку становится интересно лечиться.

В 2015 году приложение заняло третье место на InnovateNYP: Pediatric App Challenge.
Спустя два года мы развили идею, выиграли, и нас пригласили выступить и представить свои наработки на престижной конференции Frontiers Health.

KidPRO относится к активно развивающейся категории медицинских приложений, далеко выходящих за рамки привычных нотификаторов и будильников, — Beyond Reminder Apps. Они помогают пациентам соблюдать схему лечения, собирают и анализируют информацию, даже просвещают детей и родителей. Разработка команды DataArt — полностью законченный прототип, подробнее узнать о котором можно на сайте нашего R&D-центра.Читать полностью »

Классификация звуков с помощью TensorFlow - 1

Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt

Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И решили создать пробные проекты для классификации звуков с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье описано, какие инструменты мы выбрали, с какими проблемами столкнулись, как обучали модель для TensorFlow, и как запустить наше решение с открытым исходным кодом. Также мы можем загружать результаты распознавания на IoT-платформу DeviceHive, чтобы использовать их в облачных сервисах для сторонних приложений.

Выбор инструментов и модели для классификации

Сначала нам нужно было выбрать ПО для работы с нейронными сетями. Первым решением, которое показалось нам подходящим, была библиотека Python Audio Analysis.

Основная проблема машинного обучения — хороший набор данных. Для распознавания речи и классификации музыки таких наборов очень много. С классификацией случайных звуков дела обстоят не так хорошо, но мы, пусть и не сразу, нашли набор данных с «городскими» звуками.Читать полностью »