В распределённых хранилищах или редакторах каких-либо данных часто бывает нужна поддержка внесения изменений оффлайн, без блокировок и конфликтов. Для этого применяются разные подходы, один из которых — алгоритмы и типы данных conflict-free replicated data type (CRDT).
Читать полностью »
Рубрика «computer science» - 4
Репликация без конфликтов: CRDT в теории и на практике
2015-12-14 в 19:53, admin, рубрики: computer science, crdt, replication, sync, Алгоритмы, математика, Программирование, метки: crdtПоиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов. Лекции от Яндекса
2015-04-22 в 12:43, admin, рубрики: computer science, Алгоритмы, анализ изображений, Блог компании Яндекс, Компьютерное зрение, обработка изображений, Программирование, Работа с анимацией и 3D-графикой, метки: компьютерное зрениеСегодня мы публикуем шестую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.
Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
- Введение в курс «Анализ изображений и видео».
- Основы пространственной и частотной обработки изображений.
- Морфологическая обработка изображений.
- Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки.
- Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки.
Под катом, вы найдете план новой лекции, слайды и подробную расшифровку.
Читать полностью »
Сделай сам: MSc Computer Science на уровне топ американских университетов из дома
2015-03-01 в 9:26, admin, рубрики: computer science, базы данных, искусственный интеллект, Компиляторы, магистратура, математика, машинное обучение, образование, Программирование, системное программирование, метки: программированиеВступление
Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.
Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.
Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании
Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).
Магистратура Академического университета открывает набор на 2015 год
2015-02-09 в 16:05, admin, рубрики: bioinformatics, computer science, software engineering, биоинформатика, Блог компании СПБАУ, информатика, магистратура, образование, Программирование, учебный процесс, Учебный процесс в IT Мы рады объявить об открытии набора в магистратуру на 2015-2017 учебные годы.
Магистратура Академического университета существует с 2008 года. Всё это время мы прикладываем очень много усилий, что бы поддерживать в нашем университете благоприятную образовательную среду: подбираем качественные и интересные курсы, приглашаем в качестве преподавателей известных ученых и ведущих разработчиков, развиваем партнерские отношения с известными IT-компаниями, создаём удобную для студентов инфраструктуру. Читать полностью »
Классификация знаний в области программирования
2015-02-07 в 8:44, admin, рубрики: computer science, классификация, обучение программированию, Программирование, Терминология IT2 года назад я написал статью о классификации знаний в области программирования. Это было на волне интереса и моей активной деятельности по самообразованию в компьютерных науках. Написал статью и забыл о ней. Публиковать на Хабре не собирался. В конце концов, она базируется на моем личном опыте и знаних, которые могут оказаться весьма субъективны.
Недавно, на фоне постоянно поступающих вопросов «как научиться программированию?», я вспомнил про этот материал и перечитал его. Прошло уже 2 года, пополнился опыт, добавились знания, изменились взгляды. Но эта статья для меня не утратила актуальности, и я не нашел почти ничего, что хотел бы в ней изменить. Мне показалось, что она все же достойна публикации. И, возможно, кому-то она поможет в собственном профессиональном развитии.
Но прежде, чем «запустить» материал, еще небольшое отступление. О том, почему вообще я все это писал. Дело в том, что у нас в странах бывшего СССР с образованием в области IT очень туго. С одной стороны нет программ обучения, которые подготовят специалистов на должном уровне (наверное, за очень редкими исключениями, которые можно отнести к погрешности). С другой стороны, из-за широких возможностей самообразования, программисты и не спешат учиться в ВУЗах — все стремятся начать практиковать как можно раньше. Часто изучается только одно направление (например PHP+Mysql — самое популярное) и в бой. Причем, на этом все заканчивается. В итоге у нас огромное количество программистов, которые и базовых вещей не знают. Отсюда вытекают проблемы с качеством кода, и с эффекивностью алгоритмов, с велосипедированием.
Но программирование — это полноценная область знаний, которая требует в том числе и инженерной подготовки. Точно так же, как строительство или телекоммуникации. Да, построить дом (особняк) можно своими руками и без образования. А поднять большинство сайтов можно прочитав пару книг по PHP и HTML. Но многоэтажку без специальной подготовки не построишь, как и Гугл не напишешь, не зная основ.
Возможности для самообразования в компьютерных науках сейчас огромны. Единственное, чего не хватает, — это системности подготовки. Как разобраться, что и в какой последовательности изучать? Мне кажется, что этот материал поможет разложить по полочкам области знаний в компьютерных науках и составить для себя программу изучения по книгам. Выбор книг — тема отдельная, в рамки статьи не входит, но это можно обсудить в комментариях.
Поехали.
Как конкретно можно сделать детское образование в России лучше (и первый практический шаг)
2015-01-13 в 13:21, admin, рубрики: computer science, digital immigrant, gtd, Блог компании Продлёнка, дети, детское образование, образование, Программирование, управление проектами, Учебный процесс в IT 
У нас 41-43 место из 65 по образованию по исследованию ОСЭР и 49 место по Education Index ООН.
После получения трёх высших, 13 лет я занималась тем, что учила айтишников, учёных и других странных людей, последний проект – Курсера в России. Год назад начала изучать детское образование. Ниже – моё ИМХО, но, думаю, многое вам хорошо знакомо. На мой взгляд, в детском образовании в России есть несколько важных областей для развития.
Вот с позиции детей:
- Дети не видят практического применения получаемым знаниям.
- Нет механизмов выбора профессии. Дети могут, например, выбирать своё будущее по наиболее доброму учителю (любимый предмет — желаемая профессия — специальность в универе — приплыли).
- Дети в целом жаждут знаний, но им очень хочется разнообразить процесс их получения и в школе.
- Ну, и они почти никуда не выходят, а их надо водить на разные интересные экскурсии и встречать с интересными людьми.
С позиции родителей и преподавателей:
- Дети недогружены: знаний даётся куда меньше, чем при СССР, например. С другой стороны они в конце обучения перегружены подготовкой к ГИА, ЕГЭ.
- Дети изначально живут в новой информационной среде, которая комфортна для них, но не очень комфорта для учителей.
- Дополнительное образование в крупных городах — это, порой, дичайшая логистика, например, нужно посреди дня везти ребёнка на другой конец города.
- Проблемы с кадрами: нужно быть реально круто замотивированным, чтобы полноцен-но и качественно работать с детьми.
Персональный чеклист навыков и знаний программиста
2014-07-13 в 12:43, admin, рубрики: computer science, programmer skills, web-services, Карьера в IT-индустрии, обучение программированию, Учебный процесс в ITВсем доброго времени суток!
Хотел бы обсудить здесь такую тему, как всесторонняя прокачка скилов программиста. Дальше я представлю свое видение решения этого вопроса посредством некоторого абстрактного web-сервиса в вакууме. Всех, кого интересует саморазвитие в области разработки программного обеспечения, прошу под кат.
Чем Software Engineering отличается от Computer Science
2014-07-09 в 8:17, admin, рубрики: computer science, software engineering, Блог компании Innopolis University, Иннополис, магистратура, студенты, университет, управление проектами, Учебный процесс в IT Привет!
Программа, по которой я сейчас обучаюсь, называется MSIT-SE (Master of Science in Information Technology – Software Engineering)*. Основная идея всей программы выражается в принципе “Learn by doing” (“Учись, делая”).
Хочу рассказать, в чем разница между SE и CS и чем программа, которую я прохожу, отличается от всего остального. Без всякого сомнения этот вопрос обсуждаем, но ниже представлено мое личное мнение Читать полностью »
IT + образование. Еще раз о бакалавриате
2014-03-17 в 15:51, admin, рубрики: computer science, биоинформатика, Блог компании Санкт-Петербургский академический университет, наука, образование, разработка программного обеспечения, теоретическая информатика, Учебный процесс в IT, метки: computer science, биоинформатика, наука, образование, разработка программного обеспечения, теоретическая информатика 
Когда я оканчивал школу, мой учитель информатики на последнем уроке говорил следующие слова: «Чем дольше вы будете учиться и чем позже начнете работать, тем на большую зарплату вы сможете рассчитывать». С тех пор много воды утекло, и я успел несколько раз изменить собственное мнение по этому поводу, но в свете последних постов о проблемах образования в IT хотелось бы еще раз обсудить эту тему.
Компаниям, как правило, нужны программисты двух типов. Одни — «рабочие руки», т.е. те, кто умеет хорошо выполнять порученное им задание, и вторые — «рабочие мозги», т.е. те, кто может генерировать новые идеи, предлагать новые подходы, разрабатывать новые направления.
Что касается первой категории, то для того, чтобы в ней работать действительно может хватить пары курсов института и книжек перед сном. Со второй категорией все сложнее… Дело в том, что специалисты этого уровня должны иметь знания шире, чем это требуется для их непосредственной работы.
Вот о том, как готовить специалистов второй категории и хочется поговорить сегодня. И начать с азов — с бакалавриата.
Читать полностью »
Чему нужно учить в магистратуре по Computer Science?
2014-02-25 в 15:31, admin, рубрики: computer science, биоинформатика, Блог компании Санкт-Петербургский академический университет, наука, образование, разработка программного обеспечения, теоретическая информатика, Учебный процесс в IT, метки: computer science, биоинформатика, наука, образование, разработка программного обеспечения, теоретическая информатикаПродолжаем рассказывать о нашем опыте построения «самой лучшей магистратуры по Computer Science» =) и интересоваться мнением IT-сообщества. Напомню, что нашей целью было создать магистратуру с сильной программой, в которой не было бы «лишних» курсов. И благодаря сотрудничеству с Академией Современного Программирования и лабораторией математической логики Санкт-Петербургского отделения математического института им. В.А. Стеклова РАН у нас это успешно получилось сделать.
В прошлый раз мы написали о том, как создавалась кафедра и о том, чего нам удалось добиться за 5 лет.
В этом посте мы обсудим, чему нужно учить в магистратуре по Computer Science.
