SubScript - это расширение языка Scala, добавляющее поддержку конструкций и синтаксиса аглебры общающихся процессов (Algebra of Communicating Processes, ACP). SubScript является перспективным расширением, применимым как для разработки высоконагруженных параллельных систем, так и для простых персональных приложений.
Kotlin is something more than just tool that help you remove boilerplate from you code. It brings much more than just lamdas and handy syntax to your Java or Android project
Bartosz Milewski, “Re-discovering Monads in C++”Platonov Sergey
Once you know what a monad is, you start seeing them everywhere. The std::future library of C++11 was an example of an incomplete design, which stopped short of recognizing the monadic nature of futures. This is now being remedied in C++17, and there are new library additions, like std::expected and the range library, that are much more monad-conscious. I’ll explain what a monad is using copious C++ examples.
Rainer Grimm, “Functional Programming in C++11”Platonov Sergey
C++ это мультипарадигменный язык, поэтому программист сам может выбирать и совмещать структурный, объектно-ориентированный, обобщенный и функциональный подходы. Функциональный аспект C++ особенно расширился стандартом C++11: лямбда-функции, variadic templates, std::function, std::bind. (язык доклада: английский).
Kotlin is something more than just tool that help you remove boilerplate from you code. It brings much more than just lamdas and handy syntax to your Java or Android project
Bartosz Milewski, “Re-discovering Monads in C++”Platonov Sergey
Once you know what a monad is, you start seeing them everywhere. The std::future library of C++11 was an example of an incomplete design, which stopped short of recognizing the monadic nature of futures. This is now being remedied in C++17, and there are new library additions, like std::expected and the range library, that are much more monad-conscious. I’ll explain what a monad is using copious C++ examples.
Rainer Grimm, “Functional Programming in C++11”Platonov Sergey
C++ это мультипарадигменный язык, поэтому программист сам может выбирать и совмещать структурный, объектно-ориентированный, обобщенный и функциональный подходы. Функциональный аспект C++ особенно расширился стандартом C++11: лямбда-функции, variadic templates, std::function, std::bind. (язык доклада: английский).
Kotlin Bytecode Generation and Runtime Performanceintelliyole
In this talk, we'll dive into the details of how various language features supported by Kotlin are translated to Java bytecode. We'll use the JMH microbenchmarking tool to study the relative performance of various constructs and to understand how we can ensure top performance of the Kotlin code that we write.
서버 개발자가 바라 본 Functional Reactive Programming with RxJava - SpringCamp2015NAVER / MusicPlatform
youtube : https://youtu.be/E_Bgv9upahI
비동기 이벤트 기반의 라이브러리로만 생각 했던 RxJava가 지금 이 시대 프로그래머에게 닥쳐 올 커다란 메시지라는 사실을 알게 된 지금. 현장에서 직접 느낀 RxJava의 본질인 Function Reactive Programming(FRP)에 대해 우리가 잘 아는 Java 이야기로 풀어 보고 ReactiveX(RxJava) 개발을 위한 서버 환경에 대한 이해와 SpringFramework, Netty에서의 RxJava를 어떻게 이용 하고 개발 했는지 공유 하고자 합니다.
Explaining ES6: JavaScript History and What is to ComeCory Forsyth
An overview of some of the history of JavaScript, how it became ECMAScript (and what Ecma is), as well as highlights of the new features and syntax in ES6 aka ES2015.
Originally presented to the New York Public Library on June 4 2015.
Get started with Lua - Hackference 2016Etiene Dalcol
Lua is a very fast, elegant and powerful dynamic language. It’s an excellent tool for robust applications or slim embedded systems. It found a niche in game development with big names such as “Grim Fandango”, “World of Warcraft” and “Angry Birds”. This talk will present what makes Lua different from other interpreted languages, the evolution of the Lua ecosystem, some key concepts of the language, and show you why Lua is the next language to add to your skill set.
In functional programming, words from Category Theory are thrown around, but how useful are they really?
This session looks at applications of monoids specifically and how using their algebraic properties offers a solid foundation of reasoning in many types of business domains and reduces developer error as computational context complexity increases.
This will provide a tiny peak at Category Theory's practical uses in software development and modeling. Code examples will be in Haskell and Scala, but monoids could be constructed in almost any language by software craftsmen and women utilizing higher orders of reasoning to their code.
Kotlin Bytecode Generation and Runtime Performanceintelliyole
In this talk, we'll dive into the details of how various language features supported by Kotlin are translated to Java bytecode. We'll use the JMH microbenchmarking tool to study the relative performance of various constructs and to understand how we can ensure top performance of the Kotlin code that we write.
서버 개발자가 바라 본 Functional Reactive Programming with RxJava - SpringCamp2015NAVER / MusicPlatform
youtube : https://youtu.be/E_Bgv9upahI
비동기 이벤트 기반의 라이브러리로만 생각 했던 RxJava가 지금 이 시대 프로그래머에게 닥쳐 올 커다란 메시지라는 사실을 알게 된 지금. 현장에서 직접 느낀 RxJava의 본질인 Function Reactive Programming(FRP)에 대해 우리가 잘 아는 Java 이야기로 풀어 보고 ReactiveX(RxJava) 개발을 위한 서버 환경에 대한 이해와 SpringFramework, Netty에서의 RxJava를 어떻게 이용 하고 개발 했는지 공유 하고자 합니다.
Explaining ES6: JavaScript History and What is to ComeCory Forsyth
An overview of some of the history of JavaScript, how it became ECMAScript (and what Ecma is), as well as highlights of the new features and syntax in ES6 aka ES2015.
Originally presented to the New York Public Library on June 4 2015.
Get started with Lua - Hackference 2016Etiene Dalcol
Lua is a very fast, elegant and powerful dynamic language. It’s an excellent tool for robust applications or slim embedded systems. It found a niche in game development with big names such as “Grim Fandango”, “World of Warcraft” and “Angry Birds”. This talk will present what makes Lua different from other interpreted languages, the evolution of the Lua ecosystem, some key concepts of the language, and show you why Lua is the next language to add to your skill set.
In functional programming, words from Category Theory are thrown around, but how useful are they really?
This session looks at applications of monoids specifically and how using their algebraic properties offers a solid foundation of reasoning in many types of business domains and reduces developer error as computational context complexity increases.
This will provide a tiny peak at Category Theory's practical uses in software development and modeling. Code examples will be in Haskell and Scala, but monoids could be constructed in almost any language by software craftsmen and women utilizing higher orders of reasoning to their code.
PMLab. Тимофей Евграшин. Культура в ИТ (Version 2.0)GeeksLab Odessa
11.04.2015 Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция PMLab.
Тимофей Евграшин
“Культура лидерства в ИТ”
Парадигма менеджмента безнадежно устарела. В особенности ИТ-отрасль требует иной культуры взаимодействия, а культура - набор привычек. Роль менеджера и лидера претерпевает существенные изменения. Мы поговорим о нескольких простых инструментах взаимодействия с командой, направленных на повышение эффективности работников интеллектуального труда.
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
Мастер-класс"От идеи к продукту"_Евгений ПлохойGeeksLab Odessa
21 марта, Одесса
Мастер-класс "От идеи к продукту", Евгений Плохой
Детали: http://geekslab.co/events/34-master-klass-ot-idei-k-produktu-evgeniyi-plokhoyi
Евгений Плохой (CEO Capable Bits) - Математика "крутого" продукта. StartupLab...GeeksLab Odessa
Аналитика продукта, LTV, CAC, ARPU. Что нужно считать в вашем продукте и как это делать
1. Основатель и руководитель http://CapableBits.com и http://CBLabs.biz
2. Успешный продукт это бизнес. Он должен быть повторяемым и масштабируемым
3. Особенности успешного продукта. Субъективные метрики
4. Объективные метрики. Подсчет жизненно важных показателей
5. Сегментация (http://cblabs.biz/анализируй-это-что-такое-сегментация/) и когортный анализ (http://cblabs.biz/анализируй-это-2-когортный-анализ-метр/)
6. Правильная расстановка целей при сегментации - LTV/CAC важнее, чем конверсия
7. Анализ изменений при помощи когортного анализа
8. Результат успешной кампании в прессе. Результат невозможно повторить
Больше информации на http://cblabs.biz/blog/
WebCamp2014:Internet Marketing Day: Изменение вектора бизнеса из оффлайн сегм...GeeksLab Odessa
Изменение вектора бизнеса из оффлайн сегмента в онлайн на примере фабрики женской одежды
Дмитрий Суслов (Руководитель компании ADS group
Кейс в тематике производства и продажи женской одежды. Как средствами интернет маркетинга изменить вектор бизнеса из оффлайн сегмента в онлайн на примере фабрики женской одежды. Период внедрения – 6 мес. Используемые инструменты – SEO, контекстная реклама, юзабилити аналитика, direct mail.
JSLab. Максим Климишин. "Трансдюсеры, CSP каналы, неизменяемые структуры данных"GeeksLab Odessa
28.03.15. Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция JSLab.
Максим Климишин. "Трансдюсеры, CSP каналы, неизменяемые структуры данных"
Эффективное использование новых возможностей JavaScript для построения клиентских и серверных приложений. Как применить современные функциональные инструменты для написания более простого и надежного кода.
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
JSLab. Грибанов Александр. "Yeoman - избавляемся от рутинных задач"GeeksLab Odessa
28.03.15. Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция JSLab.
Грибанов Александр. "Yeoman - избавляемся от рутинных задач"
В докладе пойдет речь о современных средствах автоматизации web разработки, начиная от создания структуры проекта и заканчивая разворачиваем приложения.
Рассмотрим популярные генераторы приложений и вы узнаете как написать свой
Затронем тему Grunt и Gulp, разберемся в чем разница
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
AI&BigData Lab. Дмитрий Новицкий "Big Data и биоинформатика".GeeksLab Odessa
23.05.15 Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция AI&BigData Lab
Доклад посвящен обзору методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в биоинформатике. Мы рассмотрим примеры алгоритма для сборки генома и транскриптома, поиска аналогов генов, построения эволюционных деревьев. Также поговорим о методах обнаружения действия отбора на участки ДНК, основах предсказания конфигурации (фолдинга) белков и некоторых других.
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
Секретные способы идентификации пользователей iOS
Андриан Буданцов
Co-founder and CTO at iOS software company Readdle
Как правильно посчитать количество уникальных пользователей, надежно отличать конкретный девайс и бороться с пиратством. Что знают про iOS девайс рекламные сети. История вопроса и последние нововведения.
PMLab. Михаил Пергаменщик. "Особенности договоров на agile-разработку ПО"GeeksLab Odessa
11.04.2015 Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция PMLab
Михаил Пергаменщик. "Особенности договоров на agile-разработку ПО"
"Поговорим о проблемах совместимости традиционных договоров на разработку ПО с agile-методами разработки ПО, о нужности agile-договоров как отдельного вида и об их особенностях."
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
JSLab. Роман Якобчук. "Flux в стиле FRP: связываем React и Bacon"GeeksLab Odessa
28.03.15. Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция JSLab.
Роман Якобчук. "Flux в стиле FRP: связываем React и Bacon"
Впомните свои превые впечатления от декларативного описания UI в Angular/Ember/React? Это было прекрасно, но пора идти дальше! Я покажу, как строить крупные проекты используя скороть и декларативность Реакта, подкрепив их логикой в стиле FRP. Вы узнаете, что такое "неявный стэйт", как просто от него избавиться с помощью Bacon.js и насколько это облегчает жизнь. Сможете забыть про проблемы с асинхронностью и получать удовольствие от технологий о которых все говорят, но мало кто делает.
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
AI&BigData Lab. Быковский Александр "Ассоциативные правила для генерации реко...GeeksLab Odessa
23.05.15 Одесса. Impact Hub Odessa. Конференция AI&BigData Lab
Быковский Александр (Java Senior Developer, Grid Dynamics)
"Ассоциативные правила для генерации рекомендаций для решений в сфере eCommerce на базе технологий Big Data"
Обзор и сравнительный анализ алгоритмов и подходов для генерации и выдачи рекомендаций для решений в сфере eCommerce на базе ассоциативных правил. В докладе будут рассмотрены основные метрики ассоциативных правил и различные области применения, приведены примеры реализаций на базе технологий BigData — HBase, Hadoop и других.
Подробнее:
http://geekslab.co/
https://www.facebook.com/GeeksLab.co
https://www.youtube.com/user/GeeksLabVideo
Java/Scala Lab 2016. Дмитрий Соколов: Принципы работы с транзакциями при помо...GeeksLab Odessa
16.4.16 Java/Scala Lab
Upcoming events: goo.gl/I2gJ4H
- внутренее устройство Spring JTA, возможные конфигурации с Spring AOP
- все возможности фреймворка по работе с транзакциями
- виды источников транзакций и как с ними работать
- распределенные транзакции с несколькими источниками данных
- интеграция с Spring JdbcTemplate, Hibernate, JMS.
JS Lab`16. Денис Кузин: "ShareJS - режим синхронной работы. История одного вн...GeeksLab Odessa
12.3.16 JS Lab.
Upcoming events: goo.gl/I2gJ4H
На примере внедрения режима одновременной работы на базе ShareJS в существующий большой проект, поговорим о подводных камнях, сложностях и путях их решения.
Emerging Languages: A Tour of the HorizonAlex Payne
A tour of a number of new programming languages, organized by the job they're best suited for. Presented at Philadelphia Emerging Technology for the Enterprise 2012.
CONFidence 2015: DTrace + OSX = Fun - Andrzej Dyjak PROIDEA
Speaker: Andrzej Dyjak
Language: English
In recent years security industry started to grow fond of Apple’s iOS and OS X platforms. This talk will cover one of XNU's flagship debugging utilities: DTrace, a dynamic tracing framework for troubleshooting kernel and application problems on production systems in real time. It will be shown how it can be used in order to ease various tasks within the realm of dynamic binary analysis and beyond.
CONFidence: http://confidence.org.pl/
Monitoring Your ISP Using InfluxDB Cloud and Raspberry PiInfluxData
When a large group of people change their habits, it can be tricky for infrastructures! Working from home and spending time indoor today means attending video calls and streaming movies and tv shows. This leads to increased internet traffic that can create congestion on the network infrastructure. So how do you get real-time visibility into your ISP connection? In this meetup, Mirko presents his setup based on a time series database and Raspberry Pi to better understand his ISP connection quality and speed — including upload and download speeds. Join us to discover how he does it using Telegraf, InfluxDB Cloud, Astro Pi, Telegram and Grafana! Finally, proof that your ISP connection is (or is not) as fast as it promises.
Introducing BinarySortedMultiMap - A new Flink state primitive to boost your ...Flink Forward
Flink Forward San Francisco 2022.
Probably everyone who has written stateful Apache Flink applications has used one of the fault-tolerant keyed state primitives ValueState, ListState, and MapState. With RocksDB, however, retrieving and updating items comes at an increased cost that you should be aware of. Sometimes, these may not be avoidable with the current API, e.g., for efficient event-time stream-sorting or streaming joins where you need to iterate one or two buffered streams in the right order. With FLIP-220, we are introducing a new state primitive: BinarySortedMultiMapState. This new form of state offers you to (a) efficiently store lists of values for a user-provided key, and (b) iterate keyed state in a well-defined sort order. Both features can be backed efficiently by RocksDB with a 2x performance improvement over the current workarounds. This talk will go into the details of the new API and its implementation, present how to use it in your application, and talk about the process of getting it into Flink.
by
Nico Kruber
Pythran: Static compiler for high performance by Mehdi Amini PyData SV 2014PyData
Pythran is a an ahead of time compiler that turns modules written in a large subset of Python into C++ meta-programs that can be compiled into efficient native modules. It targets mainly compute intensive part of the code, hence it comes as no surprise that it focuses on scientific applications that makes extensive use of Numpy. Under the hood, Pythran inter-procedurally analyses the program and performs high level optimizations and parallel code generation. Parallelism can be found implicitly in Python intrinsics or Numpy operations, or explicitly specified by the programmer using OpenMP directives directly in the Python source code. Either way, the input code remains fully compatible with the Python interpreter. While the idea is similar to Parakeet or Numba, the approach differs significantly: the code generation is not performed at runtime but offline. Pythran generates C++11 heavily templated code that makes use of the NT2 meta-programming library and relies on any standard-compliant compiler to generate the binary code. We propose to walk through some examples and benchmarks, exposing the current state of what Pythran provides as well as the limit of the approach.
Value Objects, Full Throttle (to be updated for spring TC39 meetings)Brendan Eich
Slides I prepared for the 29 January 2014 Ecma TC39 meeting, on Value Objects in JS, an ES7 proposal -- this one shotgunned the roadmap-space of declarative syntax, to find the right amount per TC39 (nearly zero, turns out).
Wprowadzenie do technologii Big Data / Intro to Big Data EcosystemSages
Introduction to Hadoop Map Reduce, Pig, Hive and Ambari technologies.
Workshop deck prepared and presented on September 5th 2015 by Radosław Stankiewicz.
During that the day participants had also the possibility to go through prepared tutorials and test their analysis on real cluster.
DataScience 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 Odessa
DataScience 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_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab Odessa
DataScience 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 Odessa
DataScience 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
DataScience 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
DataScience 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
DataScience 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 Odessa
DataScience 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 Odessa
DataScience 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 Odessa
DataScience 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 Odessa
DataScience 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 Odessa
DataScience 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 Odessa
DataScience 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 Odessa
From 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 Odessa
Графические 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 Odessa
DataScienceLab, 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 Odessa
DataScienceLab, 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 Odessa
JS 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 Odessa
JS 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/
GridMate - End to end testing is a critical piece to ensure quality and avoid...ThomasParaiso2
End to end testing is a critical piece to ensure quality and avoid regressions. In this session, we share our journey building an E2E testing pipeline for GridMate components (LWC and Aura) using Cypress, JSForce, FakerJS…
Enchancing adoption of Open Source Libraries. A case study on Albumentations.AIVladimir Iglovikov, Ph.D.
Presented by Vladimir Iglovikov:
- https://www.linkedin.com/in/iglovikov/
- https://x.com/viglovikov
- https://www.instagram.com/ternaus/
This presentation delves into the journey of Albumentations.ai, a highly successful open-source library for data augmentation.
Created out of a necessity for superior performance in Kaggle competitions, Albumentations has grown to become a widely used tool among data scientists and machine learning practitioners.
This case study covers various aspects, including:
People: The contributors and community that have supported Albumentations.
Metrics: The success indicators such as downloads, daily active users, GitHub stars, and financial contributions.
Challenges: The hurdles in monetizing open-source projects and measuring user engagement.
Development Practices: Best practices for creating, maintaining, and scaling open-source libraries, including code hygiene, CI/CD, and fast iteration.
Community Building: Strategies for making adoption easy, iterating quickly, and fostering a vibrant, engaged community.
Marketing: Both online and offline marketing tactics, focusing on real, impactful interactions and collaborations.
Mental Health: Maintaining balance and not feeling pressured by user demands.
Key insights include the importance of automation, making the adoption process seamless, and leveraging offline interactions for marketing. The presentation also emphasizes the need for continuous small improvements and building a friendly, inclusive community that contributes to the project's growth.
Vladimir Iglovikov brings his extensive experience as a Kaggle Grandmaster, ex-Staff ML Engineer at Lyft, sharing valuable lessons and practical advice for anyone looking to enhance the adoption of their open-source projects.
Explore more about Albumentations and join the community at:
GitHub: https://github.com/albumentations-team/albumentations
Website: https://albumentations.ai/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/100504475
Twitter: https://x.com/albumentations
The Art of the Pitch: WordPress Relationships and SalesLaura Byrne
Clients don’t know what they don’t know. What web solutions are right for them? How does WordPress come into the picture? How do you make sure you understand scope and timeline? What do you do if sometime changes?
All these questions and more will be explored as we talk about matching clients’ needs with what your agency offers without pulling teeth or pulling your hair out. Practical tips, and strategies for successful relationship building that leads to closing the deal.
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge GraphGuy Korland
Guy Korland, CEO and Co-founder of FalkorDB, will review two articles on the integration of language models with knowledge graphs.
1. Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap.
https://arxiv.org/abs/2306.08302
2. Microsoft Research's GraphRAG paper and a review paper on various uses of knowledge graphs:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 5DianaGray10
Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 5. In this session, we will cover CI/CD with devops.
Topics covered:
CI/CD with in UiPath
End-to-end overview of CI/CD pipeline with Azure devops
Speaker:
Lyndsey Byblow, Test Suite Sales Engineer @ UiPath, Inc.
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024Neo4j
Neha Bajwa, Vice President of Product Marketing, Neo4j
Join us as we explore breakthrough innovations enabled by interconnected data and AI. Discover firsthand how organizations use relationships in data to uncover contextual insights and solve our most pressing challenges – from optimizing supply chains, detecting fraud, and improving customer experiences to accelerating drug discoveries.
Alt. GDG Cloud Southlake #33: Boule & Rebala: Effective AppSec in SDLC using ...James Anderson
Effective Application Security in Software Delivery lifecycle using Deployment Firewall and DBOM
The modern software delivery process (or the CI/CD process) includes many tools, distributed teams, open-source code, and cloud platforms. Constant focus on speed to release software to market, along with the traditional slow and manual security checks has caused gaps in continuous security as an important piece in the software supply chain. Today organizations feel more susceptible to external and internal cyber threats due to the vast attack surface in their applications supply chain and the lack of end-to-end governance and risk management.
The software team must secure its software delivery process to avoid vulnerability and security breaches. This needs to be achieved with existing tool chains and without extensive rework of the delivery processes. This talk will present strategies and techniques for providing visibility into the true risk of the existing vulnerabilities, preventing the introduction of security issues in the software, resolving vulnerabilities in production environments quickly, and capturing the deployment bill of materials (DBOM).
Speakers:
Bob Boule
Robert Boule is a technology enthusiast with PASSION for technology and making things work along with a knack for helping others understand how things work. He comes with around 20 years of solution engineering experience in application security, software continuous delivery, and SaaS platforms. He is known for his dynamic presentations in CI/CD and application security integrated in software delivery lifecycle.
Gopinath Rebala
Gopinath Rebala is the CTO of OpsMx, where he has overall responsibility for the machine learning and data processing architectures for Secure Software Delivery. Gopi also has a strong connection with our customers, leading design and architecture for strategic implementations. Gopi is a frequent speaker and well-known leader in continuous delivery and integrating security into software delivery.
Observability Concepts EVERY Developer Should Know -- DeveloperWeek Europe.pdfPaige Cruz
Monitoring and observability aren’t traditionally found in software curriculums and many of us cobble this knowledge together from whatever vendor or ecosystem we were first introduced to and whatever is a part of your current company’s observability stack.
While the dev and ops silo continues to crumble….many organizations still relegate monitoring & observability as the purview of ops, infra and SRE teams. This is a mistake - achieving a highly observable system requires collaboration up and down the stack.
I, a former op, would like to extend an invitation to all application developers to join the observability party will share these foundational concepts to build on:
Dr. Sean Tan, Head of Data Science, Changi Airport Group
Discover how Changi Airport Group (CAG) leverages graph technologies and generative AI to revolutionize their search capabilities. This session delves into the unique search needs of CAG’s diverse passengers and customers, showcasing how graph data structures enhance the accuracy and relevance of AI-generated search results, mitigating the risk of “hallucinations” and improving the overall customer journey.
Maruthi Prithivirajan, Head of ASEAN & IN Solution Architecture, Neo4j
Get an inside look at the latest Neo4j innovations that enable relationship-driven intelligence at scale. Learn more about the newest cloud integrations and product enhancements that make Neo4j an essential choice for developers building apps with interconnected data and generative AI.
Essentials of Automations: The Art of Triggers and Actions in FMESafe Software
In this second installment of our Essentials of Automations webinar series, we’ll explore the landscape of triggers and actions, guiding you through the nuances of authoring and adapting workspaces for seamless automations. Gain an understanding of the full spectrum of triggers and actions available in FME, empowering you to enhance your workspaces for efficient automation.
We’ll kick things off by showcasing the most commonly used event-based triggers, introducing you to various automation workflows like manual triggers, schedules, directory watchers, and more. Plus, see how these elements play out in real scenarios.
Whether you’re tweaking your current setup or building from the ground up, this session will arm you with the tools and insights needed to transform your FME usage into a powerhouse of productivity. Join us to discover effective strategies that simplify complex processes, enhancing your productivity and transforming your data management practices with FME. Let’s turn complexity into clarity and make your workspaces work wonders!
Pushing the limits of ePRTC: 100ns holdover for 100 daysAdtran
At WSTS 2024, Alon Stern explored the topic of parametric holdover and explained how recent research findings can be implemented in real-world PNT networks to achieve 100 nanoseconds of accuracy for up to 100 days.
Communications Mining Series - Zero to Hero - Session 1DianaGray10
This session provides introduction to UiPath Communication Mining, importance and platform overview. You will acquire a good understand of the phases in Communication Mining as we go over the platform with you. Topics covered:
• Communication Mining Overview
• Why is it important?
• How can it help today’s business and the benefits
• Phases in Communication Mining
• Demo on Platform overview
• Q/A
A tale of scale & speed: How the US Navy is enabling software delivery from l...sonjaschweigert1
Rapid and secure feature delivery is a goal across every application team and every branch of the DoD. The Navy’s DevSecOps platform, Party Barge, has achieved:
- Reduction in onboarding time from 5 weeks to 1 day
- Improved developer experience and productivity through actionable findings and reduction of false positives
- Maintenance of superior security standards and inherent policy enforcement with Authorization to Operate (ATO)
Development teams can ship efficiently and ensure applications are cyber ready for Navy Authorizing Officials (AOs). In this webinar, Sigma Defense and Anchore will give attendees a look behind the scenes and demo secure pipeline automation and security artifacts that speed up application ATO and time to production.
We will cover:
- How to remove silos in DevSecOps
- How to build efficient development pipeline roles and component templates
- How to deliver security artifacts that matter for ATO’s (SBOMs, vulnerability reports, and policy evidence)
- How to streamline operations with automated policy checks on container images
How to Get CNIC Information System with Paksim Ga.pptxdanishmna97
Pakdata Cf is a groundbreaking system designed to streamline and facilitate access to CNIC information. This innovative platform leverages advanced technology to provide users with efficient and secure access to their CNIC details.
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
Java/Scala Lab: Анатолий Кметюк - Scala SubScript: Алгебра для реактивного программирования
1. 1
Reactive Programming with Algebra
André van Delft
Anatoliy Kmetyuk
Amsterdam.Scala meetup 2 December 2014
Java/Scala Lab, Odessa 6 December 2014
Scala Exchange, London 9 December 2014
2. Overview
• Introduction
– Programming is Still Hard
– Some History
– Algebra of Communicating Processes
• SubScript
– Example application
– Debugger demo
• Dataflow
– Twitter Client
– SubScript Actors
• Conclusion
2
3. Programming is Still Hard
3
Mainstream programming languages: imperative
• good in batch processing
• not good in parsing, concurrency, event handling
• Callback Hell
Neglected idioms
• Non-imperative choice: BNF, YACC
• Data flow: Unix pipes
Math!
4. Algebra can be easy and fun
4
Area Objects Operations Rules
Numbers 0, 1, ..., x, y, ... + ・ - / x+y = y+x
Logic F, T, x, y, ... ∨ ∧ ¬x∨y = y∨x
Processes 0, 1, a, b,..., x, y, ... + ・ & | && || / x+y = y+x
5. Some History
5
1955 Stephen Kleene ~~> regular expressions, *
Noam Chomsky ~~> language grammars
1960 John Backus & Peter Naur ~~> BNF
Tony Brooker ~~> Compiler Compiler
1971 Hans Bekič ~~> Algebra of Processes
1973 Stephen Johnson ~~> YACC
1974 Nico Habermann & Roy Campbell ~~> Path Expressions
1978 Tony Hoare ~~> Communicating Sequential Processes (CSP)
1980 Robin Milner ~~> Calculus of Communicating Systems (CCS)
1982 Jan Bergstra & Jan Willem Klop ~~> Algebra of Communicating Processes (ACP)
1989 Robin Milner ~~> Pi-Calculus
Henk Goeman ~~> Self-applicative Processes
6. Algebra of Communicating Processes - 1
6
Bergstra & Klop, Amsterdam, 1982 - ...
ACP ~ Boolean Algebra
+ choice
· sequence
0 deadlock
1 empty process
atomic actions a,b,…
parallelism
communication
disruption, interruption
time, space, probabilities
money
...
7. Algebra of Communicating Processes - 2
7
Less known than CSP, CCS
Specification & Verification
• Communication Protocols
• Production Plants
• Railways
• Coins and Coffee Machines
• Money and Economy
Strengths
• Familiar syntax
• Precise semantics
• Reasoning by term rewriting
• Events as actions
8. Algebra of Communicating Processes - 3
8
x+y = y+x
(x+y)+z = x+(y+z)
x+x = x
(x+y)·z = x·z+y·z
(x·y)·z = x·(y·z)
0+x = x
0·x = 0
1·x = x
x·1 = x
34
(x+1)·y = x·y + 1·y
= x·y + y
15. GUI application - 5
• Search: button or Enter key
• Cancel: button or Escape key
• Exit: button or ; ; “Are you sure?”…
• Search only allowed when input field not empty
• Progress indication
15
30. 30
SubScript Actors: Shorthand Notations
<< case a1: T1 => b1 ==> s1
case a2: T2 => b2 ==> s2
...
case an: Tn => bn ==> sn >>
<< case a1: T1 => b1
case a2: T2 => b2
...
case an: Tn => bn >>
<< case a1: T1
case a2: T2
...
case an: Tn >>
<< case a: T => b ==> s >>
<< a: T => b ==> s >>
<< a: T => b >>
<< a: T >>
<< 10 >>
31. 31
SubScript Actors: Implementation - 1
trait SubScriptActor extends Actor {
private val callHandlers = ListBuffer[PartialFunction[Any, Unit]]()
def _live(): ScriptNode[Any]
private def script terminate = Terminator.block
private def script die = {if (context ne null) context stop self}
override def aroundPreStart() {
runner.launch( [ live || terminate ; die ] )
super.aroundPreStart()
}
override def aroundReceive(receive: Actor.Receive, msg: Any) {
...
callHandlers.collectFirst {
case handler if handler isDefinedAt msg => handler(msg) } match {
case None => super.aroundReceive( receive , msg)
case Some(_) => super.aroundReceive({case _: Any =>}, msg)
} }
...
}
32. 32
SubScript Actors: Implementation - 2
<< case a1: T1 => b1 ==> s1
case a2: T2 => b2 ==>
...
case an: Tn => bn ==> sn >>
r$(case a1: T1 => b1; [s1]
case a2: T2 => b2; null
...
case an: Tn => bn; [sn])
trait SubScriptActor extends Actor {
...
script r$(handler: PartialFunction[Any, ScriptNode[Any]]) =
var s:ScriptNode[Any]=null
@{val handlerWithAA = handler andThen {hr => {s = hr; there.eventHappened}}
synchronized {callHandlers += handlerWithAA}
there.onDeactivate {synchronized {callHandlers -= handlerWithAA}}
}:
{. .}
if s != null then s
}
33. Conclusion
• Easy and efficient programming
• Support in Scalac branch
• Simple implementation: 5000 lines, 50%
• Still much to do and to discover
• Open Source:
subscript-lang.org
github.com/AndreVanDelft/scala
• Help is welcome
Participate!
33