weFramework 1.0 (с) wexpert.ruHipot StudioИспользуя битрикс, мы пишем код "bitrix-way", не всегда удобный. Поэтому с годами мы сформировали свою низкоуровневую библиотеку "оберточного типа" как обертка над стандартным битрикс-функционалом. Библиотека именно "coders way" и для нас.
Первая презентация weFramework 1.0 была еще в 2014м году:
State of the Standardized WebYandexState of the Standardized Web
В 2014 году принципы Extensible Web начали воплощаться в новых стандартах. Поговорим о Web Crypto, Web Animations, Service Worker и других вещах, которые должны принципиально изменить веб-платформу в ближайшем будущем.
Сергей Константинов, Яндекс
Руководитель группы разработки API Яндекс.Карт. Окончил Южно-Уральский государственный университет. Разработкой API Яндекс.Карт занимается с 2008 года. С 2013 — участник Технической архитектурной группы Консорциума W3C.
Суперсилы Chrome developer tools2ГИС ТехнологииВ своей работе мы постоянно используем инструменты, призванные облегчить нам жизнь. Но как хорошо мы ими на самом деле владеем? И почему мы пренебрегаем их суперсилами? Например, Chrome DevTools — это не только отладчик и инспектор HTML. Но когда у нас в руках молоток, кругом мерещатся гвозди. Десятки мегабайт и процентов загрузки процессора на вкладку браузера — верный признак того, что пора учиться пользоваться микроскопом.
Роман предложит освоить что-то посложнее молотка и расскажет о том, какую реальную пользу можно получить от профилирования, как найти в огромном отчёте проблему с кодом и что лучше — написать в коде десяток console.log или async debug.
Петренко Дмитрий - Серверное обеспечение для PBN без футпринтов для GoogleДмитрий ПетренкоЗанимаясь строительством сателлитной сетки (или сетки PBN), я думаю, каждый из SEO специалистов задавался вопросом - Как разместить сетку на сервере, что бы ее не спалил Google.
Несколько лет назад, я так же задался этим вопросом и начал анализировать, узнавать, спрашивать у всех и все, что только мог найти.
Наиболее частым и встречаемым словом в этой практике, для меня стало “футпринт”. В этом докладе, я изложил свой способ размещения сетки сателитов (или PBN) - на серверах, где будет минимальное кол-во футпринтов и минимум затрат на содержание.
Страх и ненависть в Event Bus0leGGУ нас было 500 страниц спецификаций, 40000 строк кода, 2 офиса, полдюжины разработчиков, а также целое множество андроидов всех сортов и расцветок. Не то, чтобы это был необходимый запас для приложения крупной торговой сети. Но если начал собирать софт, становится трудно остановиться. Единственное, что вызвало у меня опасение — это сетевая библиотека. Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем писать AsyncTask на каждый вызов. Я знал, что рано или поздно мы перейдём на Event Bus.
Август 2014, DevDay, Новосибирск
Олег Годовых «Страх и ненависть в Event Bus»DevDayУ нас было 500 страниц спецификаций, 40000 строк кода, 2 офиса, полдюжины разработчиков, а также целое множество андроидов всех сортов и расцветок. Не то, чтобы это был необходимый запас для приложения крупной торговой сети. Но если начал собирать софт, становится трудно остановиться. Единственное, что вызвало у меня опасение — это сетевая библиотека. Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем писать AsyncTask на каждый вызов. Я знал, что рано или поздно мы перейдём на Event Bus.
«Организация Frontend-разработки на крупном проекте» — Дмитрий Кузнецов2ГИС ТехнологииКак создать Front End-команду для высоконагруженного проекта? Спикер расскажет, как можно выстроить эффективный процесс фронтенд-разработки с упором на технические аспекты: — Команда фронтенд-разработчиков. Зоны ответственности между теми, кто программирует UI (верстальщики), и теми, кто отвечает за бизнес-логику (Javascript-программисты). Идеальный состав команды. — Настроенный технологический процесс. Модульная организация (подготовка дизайна → разработка формата данных → создание шаблона → навешивание событий → тесты). — Разработка вместе с тестированием Unit-/DOM-тесты и подход PixelPerfect. — Вёрстка независимыми блоками и встроенный в приложение режим для вёрстки блоков.
Компонентный подход: скучно, неинтересно, бесперспективноRoman DvornovИспользование компонентного подхода это тяжеловесно, медленно, не гибко. Так ли это?
Доклад с фестиваля 404, Самара, 13 октября 2013
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=QpZy0WW0Ig4
Basis.js - почему я не бросил разрабатывать свой фреймворк (extended)Roman DvornovОпенсорсный JavaScript-фреймворк с нестандартными подходами, ориентированный на разработку одностраничных приложений. Обновление шаблонов и стилей без перезагрузки страницы, развитые механизмы работы с данными, высокая производительность, инструменты разработчика и многое другое.
Доклад с конференции WSD, Санкт-Петербург, 8 июня 2013
Видео: http://www.youtube.com/watch?v=cVbbkwkhNQg
Построение собственного JS SDK — зачем и как?buranLcmeМногие разработчики любят делать свои велосипеды, но не все задумываются зачем. Мы расскажем о том, зачем вам может понадобится собственный JavaScript SDK и полезно ли кататься на велосипедах.
Мы делали собственный JS SDK для того, чтобы дать возможность создания плагинов в рамках большой enterprise системы - <b>Parallels Automation</b> и <b>Plesk Panel</b>. Сам SDK является частью общего стандарта <b>APS</b>, который является шиной, объединяющей все наши продукты по автоматизации. Обе панели брендируются и мы должны были сохранить брендинг при уже существующей кодовой базе верстки и существующих правилах оформления. И главное - надо было дать возможность создания UI сторонним девелоперам, которые могут иметь абсолютно разный уровень - от пришедших бекэндеров до профессиональных js-разработчиков.
Компонентный подход: скучно, неинтересно, бесперспективноRoman DvornovИспользование компонентного подхода это тяжеловесно, медленно, не гибко. Так ли это?
Доклад с фестиваля 404, Самара, 13 октября 2013
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=QpZy0WW0Ig4
Basis.js - почему я не бросил разрабатывать свой фреймворк (extended)Roman DvornovОпенсорсный JavaScript-фреймворк с нестандартными подходами, ориентированный на разработку одностраничных приложений. Обновление шаблонов и стилей без перезагрузки страницы, развитые механизмы работы с данными, высокая производительность, инструменты разработчика и многое другое.
Доклад с конференции WSD, Санкт-Петербург, 8 июня 2013
Видео: http://www.youtube.com/watch?v=cVbbkwkhNQg
Построение собственного JS SDK — зачем и как?buranLcmeМногие разработчики любят делать свои велосипеды, но не все задумываются зачем. Мы расскажем о том, зачем вам может понадобится собственный JavaScript SDK и полезно ли кататься на велосипедах.
Мы делали собственный JS SDK для того, чтобы дать возможность создания плагинов в рамках большой enterprise системы - <b>Parallels Automation</b> и <b>Plesk Panel</b>. Сам SDK является частью общего стандарта <b>APS</b>, который является шиной, объединяющей все наши продукты по автоматизации. Обе панели брендируются и мы должны были сохранить брендинг при уже существующей кодовой базе верстки и существующих правилах оформления. И главное - надо было дать возможность создания UI сторонним девелоперам, которые могут иметь абсолютно разный уровень - от пришедших бекэндеров до профессиональных js-разработчиков.
FrontTalks: Роман Дворнов (Ostrovok.ru), «Basis.js: почему я не бросил разраб...YandexBasis.js – open source JavaScript фреймворк с нестандартными подходами, ориентированный на разработку одностраничных приложений. В докладе будет рассказано про механизмы работы с данными в Basis.js, обновление шаблонов и стилей без перезагрузки страницы, производительность, инструменты разработчика и многое другое.
Опыт работы с фреймворком ASP.NET MVCДаниил СилантьевПрезентация с Открытого семинара . Ведущий — Евгений Романовский, инженер-программист веб-студии СКБ Контур. Видео с выступления доступно тут http://it-eburg.com/text/article/opyt_raboty_s_freimvorkom_aspnet_mvc/
JavaScript-модули "из прошлого в будущее"oelifantievДоклад на первом Ярославском форнтэнд-митапе.
Рассказ об имеющихся методиках описания модулей в JavaScript а также о грядущем стандарте ES6 и, наконец-то, нативной поддержке модулей языком.
Модульная структура. Цветцих Денис D2D Just.NETDev2DevСегодня многие фреймворки, такие как Prism или Autofac, позволяют разработчику организовать модульную структуру приложения. При этом часто бывает непонятно, для чего ещё нужны модули, кроме как для пресловутой "красоты архитектуры".
В рамках доклада я расскажу о том, какие существуют подходы к организации модульной структуры, в каких фреймворках они реализованы и для решения каких задач дает преимущество каждый подход.
Full Stack разработка на JavaScriptОлег ШерыхалинОбзор библиотек и фреймворков JavaScript для разработки фронтэнд–, бэкэнд– и мобильных приложений.
Уровень материала: для начинающих.
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)OnticoHighLoad++ 2017
Зал «Рио-де-Жанейро», 8 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2905.html
Прошло более года с того момента, как Microsoft выпустила первую версию своего нового фреймворка для разработки web-приложений ASP.NET Core, и с каждым днем он находит все больше поклонников. ASP.NET Core базируется на платформе .NET Core, кроссплатформенной версии платформы .NET c открытым исходным кодом. Теперь у С#-разработчиков появилась возможность использовать Mac в качестве среды разработки, и запускать приложения на Linux или внутри Docker-контейнеров.
...
Юлия Цисык «RESTFul API в вашем.NET приложении: как, зачем и почему?»Yulia TsisykНи один современный продукт не обходится без API. Этот API может быть внешним, для публичного использования, а может быть сугубо внутренним, но требования к созданию расширяемого, версионируемого, тестируемого, документированного программного интерфейса очень похоже. В этом докладе мы поговорим о том, как создавать подобные API на основе REST, какие существуют best-practices, чего следует избегать, на что обращать внимание при проектировании.
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков
Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs)
Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine
Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain)
We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторGeeksLab OdessaSemgrex allows users to extract information from text using patterns that match syntactic dependencies in sentences. It provides examples of patterns that match parts of speech tags and dependency relations. The document also includes links to the Semgrex npm package, a demo application on GitHub, and resources for natural language processing and syntactic dependencies.
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Обзор методов детекции лиц на изображение
Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs)
В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов
Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech)
Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
ٲٲԳ2017Блиц-докладGeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Recent deep learning approaches for speech generation
Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI)
В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
ٲٲԳ2017Блиц-докладGeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science
Виталий Кошура (Software Developer at Lohika)
BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
ٲٲԳ2017Блиц-докладGeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Магистерская программа "Data Science" в УКУ
Орест Купин(Master's Student at UCU)
В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark
Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io)
После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики
Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ)
Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Data Sciences и Big Data в Телекоме
Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO)
Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных
Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec)
В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks)
В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...GeeksLab OdessaDataScience Lab, 13 мая 2017
Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах
Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot)
Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...GeeksLab OdessaFrom bag of texts to bag of clusters
Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan)
Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...GeeksLab OdessaГрафические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении
Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks)
Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...GeeksLab OdessaDataScienceLab, 13 мая 2017
Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации
Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly)
Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот GeeksLab OdessaDataScienceLab, 13 мая 2017
Как знать всё о покупателях (или почти всё)?
Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne)
Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...GeeksLab OdessaJS Lab 2017, 25 марта
Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты
Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox)
Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности.
Все материалы: http://jslab.in.ua/2017
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js GeeksLab OdessaJS Lab2017, 25 марта, Одесса
Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja)
"- Что это?
- Микросервис!
- И что он делает?
- Микропадает".
Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры.
Все материалы: http://jslab.in.ua/
Организаторы: http://geekslab.org.ua/
3. Почему Durandal
• Минимальный порог входа
• Мощная композиция представлений
• Богатая событийная модель страницы
• Построен на известных библиотеках
(knockout, requirejs, jQuery)
• Модульный