Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Онтол

Структурирование информации, критическое мышление и трудоустройство в лучшие ИТ-компании мира

14.10.2020 00:10:31 | Автор: admin
Как перебраться из Кыргызстана в Google, перестать молиться, освоить критическое мышление, организовывать встречи с президентами, писать конституцию, поступить в Y Combinator и начать помогать программистам из СНГ устраиваться в Google, Facebook, Amazon, Microsoft, DeepMind.

image

Что думаешь о проектах, которые повышают доступность и качество информации в масштабах человечества: Web Archive, Википедия, Google (и Google Books), Quora?

Я уже не работаю в Google (хотя и являюсь акционером), но меня продолжает вдохновлять их миссия: организовать информацию мира и сделать ее универсально доступной и полезной. Эта миссия привлекает многих талантливых специалистов, внутри компании создается множество подпроектов, но не все доходят до официального релиза.

Я болею за эту миссию и хочу, чтобы вся информация мира была организована, от этого люди будут только в плюсе. Я изучал миссии многих компаний. Миссия работает, потому что люди думают о ней, вдохновляются ею. Как акционер и как болельщик, я хотел бы, чтобы в области организации информации разрабатывали больше проектов. С другой стороны, остается куча задач для стартапов. У человечества есть Google, Wikipedia, Quora, но в области информации и структуризации знаний, думаю, можно создавать еще сотни стартапов. Очень приятно что Ontol взялся за одну из сфер, мне очень нравится этот проект.

Проект Онтол это гибридная человеко-машинная сеть коллективного мышления, которая на выходе выдает структурированную, отфильтрованную и верифицированную информацию по самым значимым вопросам (присоединяйтесь к новостному каналу в телеграм).


Wikipedia. Я считаю, что Wikipedia это чудо света. Википедии могло бы не быть, была бы только цифровая Britannica. Wikipedia достижение человечества, которое создали вместе. Я рад, что Wikipedia существует. Очень благодарен ей. Там организовано столько информации.

Quora классный сервис, но пока не кажется чудом света, по крайней мере для меня.

Internet Archive цифровая библиотека, миссия которой дать общечеловеческий доступ ко всем знаниям. Этот проект помогал мне: находил статьи и интервью со мной, которые удалили с сайтов. Для информации в сети тоже нужна библиотека, с исходом лучше, чем у Александрийской, для это нужно больше проектов, чем один Web Archive.

Мне кажется, что ни Facebook, ни Twitter не улучшают структурированность информации. Из гигантов только Google старается в этом направлении.

Может еще ЦРУ?

Возможно они и собирают, но на счет их технологий не уверен. Думаю, у них какие-то технологии хорошо развиты, а большой процент, возможно, на Microsoft Excel.

Может Palantir?

Я мало знаю об этой компании. Знаю, что у них сильные программисты, уровня Google и Facebook. У Palantir 3-4 продукта для анализа данных. Palantir работает так: они идут в организацию, где нет сильных программистов, и интегрируют данные этой организации в одну платформу. Так Palantir помогает компаниям с большим количеством данных проанализировать их, делают дашборды, стоят графики, статистику, возможно выстраивают простое машинное обучение. Это называется data warehouse.

Palantir супер секретная организация, даже внутри компании все проекты называют кодовыми именами. Сотрудникам нельзя рассказывать, над каким проектом они работают. О компании известно мало, это все, что я знаю о них.

Google это коммерческая компания, её цель получение прибыли. Это не идет в разрез с проектами, цель которых благо для человечества? Как в Google избегают конфликта интересов?

Это баланс. Проект по сканированию книг Google Books не приносит компании денег. На проекте Google Street View сложно заработать, как и на Google Maps.

Реклама в поиске приносит больше половины дохода Google. В Google Maps рекламу показывают редко, Google Books мало людей используют.

Проект Google Cultural Institute организует информацию о 2-х и 3-х мерных произведениях визуального искусства. Это проекты, которые создают во многом для миссии, а не с расчетом на прибыль.

Google открылся бы в Китае и стал бы использовать цензуру для поисковой выдачи, если бы оптимизировал проекты только под прибыль. В 2010 году Google принял стратегическое решение не входить в Китай из-за цензуры.

Google не сводит проекты только к получению прибыли, он балансирует между деньгами и миссией.

Ты говорил, что до какого-то момента в мире не было формата энциклопедическая статья, а сейчас это всем знакомый и часто используемый формат. Что потенциально нового в области структурирования информации может появиться в ближайшее время? Какие есть ниши и возможности?

Да, согласен, было время, когда не было энциклопедических статей, но были рассказы, легенды, мифы, поэмы, пословицы, приметы. Несметное количество форматов, и только намного позже появился формат энциклопедической статьи.

Со своей стороны ты придумал онтолы, мне кажется это очень классная находка, такой формат хранения и структуризации информации, который люди не осознают, но уже используют. Ты дал этому название, и теперь это можно организовать.

Не знаю, разработали ли уже такую штуку, но одна из моих маленьких мечт это организовать и категоризировать пословицы разных народов.

Представь, сколько в мире пословиц. Семь раз отмерь, один отрежь продумай много раз, а только потом делай. Уверен, что в каждой культуре придумали синонимы к этой пословице. Утро вечера мудренее 100% люди придумали вариации для каждого языка. Здорово найти такие соотношения.

Я представляю это как некоммерческий проект. Я бы реализовал этот проект, если бы жил супердолго и имел намного большее количество времени.

Я после разговора с тобой осознал что давно уже сам делал онтолы, чтобы сохранить и передать информацию. Я это делал в неструктурированном виде. Было бы классно если бы онтолы в тот момент оказались под рукой. Я также мечтаю о многих других форматах в дополнение к онтолам.

Я пару дней занимался шуточным проектом (см. статью Альтернативная конституция) какие на сегодняшний день существуют цифровые инструменты, чтобы написать свою конституцию. И наткнулся на интересный проект от Google.

Я удивлен, что ты знаешь этот проект, и мне приятно, потому что это малоизвестный проект Google. Точнее даже не Google, а Jigsaw компании-сестры Google, которая оттуда вышла.

В Кыргызстане часто меняют конституции, возможно слишком часто, в 2005 была революция, в 2010 была революция. (Прим. ред: Сейчас происходит третья. На момент интервью все было спокойно. )

image


Слева направо: сотрудник Google Тилек Мамутов, со-основатель Google Эрик Шмидт, экс-президент Кыргызстана Роза Отунбаева в Бишкеке.

Я в 2011 году был представителем по Центральной Азии в Google. Я организовывал встречу бывшего CEO Google Эрика Шмидта и Джареда Коэна с президентом нашей страны, с премьер-министром, вице-премьером и с бывшим президентом Розой Отунбаевой. На этой встрече обсуждали много проектов: некоторые открытые (к примеру, Google Street View запустили), некоторые конфиденциальные.

И проект Jigsaw полезен для стран вроде Кыргызстана. Когда происходит переворот, нет времени, чтобы написать конституцию, нужно действовать быстро. Часто страны копируют у другой страны, чаще у ближайшей. В Кыргызстане много законов копируют у России, потому что русский язык понимают, и Россия страна, на которую часто смотрят. Я думаю это само по себе неплохо, но желательно чтобы изучали больше опций.

Проект Constitute хорош тем, что можно быстро сравнить, какие существуют опции, а не копировать все подряд.

Расскажи, как ты ищешь и проверяешь информацию?

Я читаю Twitter.

Недооцененный ресурс World Science University. Это бесплатный онлайн-университет. Там много курсов по теоретической физике, даже с нуля, для тех кто не знает физику. Гравитацию, теорию относительности учителя объясняют с понятными графиками, невероятно захватывает.

Брайан Грин по-моему, один из лучших учителей в мире, он простыми словами объясняет теорию струн и многие другие темы из теоретической физики. В этом университете читают много других лекции, в том числе и о свободе воли, например. Освещают передний край исследований в этой области.



Я бы хотел, чтобы подобные темы освещали ярче. Думаю, это важнее, чем личная жизнь знаменитостей, стоит научиться популяризировать этот контент.

Хороший пример про современное потребление информации коронавирус. Становится очевидно, как люди живут, проверяют соцсети, новости, смотрят телевизор. Там информация часто предвзятая, там выгодно шокировать, чтобы привлечь внимание, потому дают шокирующие цифры. Х кейсов коронавируса, х смертей. Да, такая информация привлечет внимание, возможно даже удержит на сайте новостных СМИ. Эта информация никак не образовывает, не дает понимания, что происходит.

Я пользуюсь сайтом ourworldindata.org

примеры инфографики
image

image


Это супер-сайт, без эмоций. Вот статистика. Вот график роста в США, России, Китае. Вот комментарий от сообщества, почему статистические данные могут быть предвзятыми. Это шикарный проект в области организации информации, я мечтал о таком проекте, называю его дашборд для человечества. Представь, что ты product-менеджер человечества и тебе нужно улучшить состояние человечества. Тебе нужна статистика, чтобы понять, что происходит. Нужна приборная панель, которая отражает состояние здоровья, образования, экономики и тому подобное.

Когда в мире происходят глобальные события, я стараюсь использовать источники с научным подходом к организации информации не предвзятым и неэмоциональным, чтобы принять решение. Эмоций в Интернете сейчас слишком много, по-моему.

Если всё будет непредвзято и не эмоционально, будет тоже перекос. Станет слишком скучно, если будут только цифры. Думаю Internet на заре зарождения был таким: только данные. Ученым там было легко и понятно, обычным людям скучно. Но сейчас информацию переполняют эмоциями. Даже научную информацию переделывают.

Как с этим бороться? Как фильтруют информацию в Долине?

По-моему, в Долине есть много интересных сообществ, какие-то из них, кстати, есть и в русскоязычных странах. Самые популярные, например, это сообщество blockchain, сообщество etherium. Они встречаются, общаются, устраивают конференции, обмениваются идеями.

Есть сообщества рационалистов, которые хотят, чтобы люди жили более рационально, сами стараются вести себя рационально, без предвзятости. Они продвигают эту идею в мир.

Такие люди хотят знать реальную информацию. Они часто отказываются от смартфонов или переключаются на черно-белый режим экрана, покидают соцсети. Среди подобных сообществ витают много идей о фильтрации информации.

Сообщества, которое фокусируется на организации знаний, не знаю. Такое ощущение, что люди забросили эту тему после успеха Google. Возможно, надо создать такое сообщество.

Какие видео или статьи стали для тебя озарением, после которых твоя жизнь поменялась? Читал ли ты Пола Грэма или Ричарда Хэмминга, например?

Я читал Пола Грэма, но в тот момент я уже знал много похожей информации. Мне нравятся статьи Грэма. Ричарда Хэмминга я не читал. Думаю, TED ощутимо повлиял.

Когда я учился в Кыргызстане в университете, то читал информацию для учебы, читал Wikipedia. Когда я переехал в Европу в Ирландию работать в Google, появилось больше свободного времени для книг и лекций. TED мне понравился тем, что он предлагает такую тему, о которой раньше ты не задумывался. К примеру, о медитации. Сам бы я возможно не начал искать информация о медитации.

После переезда в Ирландию, я оставался религиозным человеком, молился. Видео, которое серьезно повлияло на мое мировоззрение выступление Ричарда Докинза Militant atheist.



После этого видео у меня произошло первое пробуждение. В Google я оказался окружен многими европейскими нерелигиозными людьми, и мое мировоззрение начало потихоньку меняться.

Я перестал молиться, через год-два стал нерелигиозным, стал еще больше читать, начал задавать вопросы.

Почему получилось так, что я стал религиозным?

Кто написал историю Корана, историю Библии?

После этого у меня поменялось мнение о нашей вселенной, поменялась философия. Как я живу, ради чего живу, какие принципы в моей жизни должны быть.

Также я прочитал статью, узнал как много парниковых газов появляется от скота, и том, что поедание мяса сильно влияет на потепление климата. После этого задумался о вегетарианстве. Не сразу, но я стал вегетарианцем. Тоже серьезное решение.

image


Источник

Я увидел калькулятор на одном сайте и он поменял мою диету, биологические привычки. Это сильный момент в моей жизни.

Думаю, я для любой области жизни найду видео или текст, который сильно повлиял на мое мнение.

Что думаешь о современном образовании? В чем главная проблема/задача? Какие есть точки приложения усилий?

Я много думал об образовании. Я бы хотел жить в мире, где люди умные, добрые и счастливые.

Думаю, проблема образования психологическая, проблема уверенности в себе. Вся важная информация, по-моему, уже доступна. Можно освоить любую науку на уровне лучших университетов мира. Учишь английский и для тебя нет границ.

Проблема чисто психологическая. Насколько я сам верю, что смогу? Если повезло с родителями, они в меня верят, то у меня получится. Если не повезло с родителями, они не верят в себя, не верят в детей, то будет гораздо сложнее. Тогда и я в себя не поверю, то не смогу. Тут вопрос везения. Хотя, уверенность дают и окружающие люди, не только родители. Я бы хотел, чтобы каждый человек в себя верил.

Еще мешает отсутствие критического мышления. Информация доступна, но люди не хотят в нее верить, потому что в нее верить неприятно. Они не хотят об этом думать, потому что это депрессивно. Рациональные люди смотрят на цифры и отделяют эмоции, принимают взвешенные решения. К примеру, о том, как они влияют на потепление климата.

Критическое мышление это, по-моему, основа интеллекта. Если ты прокачал память, наработал навыки решения задач, но не освоил критическое мышление, ты будешь решать не те задачи.

Критическое мышление логическое мышление без предвзятости, словно робот без эмоций решает задачу. Тема религии в этом плане показательна. Если заговорить с человеком о религии, то его легко обидеть заявлением, что его религия не права. Это обижает еще семью и друзей этого человека. Ситуация супер-эмоциональная. Мало кто умеет абстрагироваться и обсудить смысл религии, ее философию.

Критическое мышление чисто логическое мышление, где нет биологической составляющей человека. Где нет: Я плохо поел потому говорю, что завтра дела будет плохо. Такие вещи как голод не должны влиять на логические вычисления.

Президент страны с самой большой армией в мире говорит, что потепления климата нет и ситуация улучшится. Это громадная проблема. Мы живем в мире, где нехватка критического мышления проблема номер один. У Трампа есть вся информация. У тех, кто голосовал за Трампа, есть вся информация. Больше 4 млрд людей имеют доступ к Internet, но они не хотят верить в то, что им неприятно.

Мы животные. У нас много shortcuts. Ускоренный тип мышления хорош, когда человек увидел льва в кустах, и надо быстро убежать. Но когда гражданин выбирает президента страны, нужно мыслить логически, а не пользоваться сокращенным мышлением.

Вот полезные сайты на эту тему:



Какой первый шаг к критическому мышлению?

Изучить себя как животное. Если мало спать, то решения не рациональны. Если есть слишком мало или слишком много, решения принимать тяжелее.

Мы предвзяты и ищем закономерности слишком быстро. Черная кошка перешла дорогу, потом случилось что-то плохое. Это закономерность. Ты впервые приехал в Венгрию, встретил одного грубого человека, второго. Вернувшись домой, ты скажешь, что в Венгрии грубые люди. Слишком быстрый вывод.

Когда человек озвучивает неприятные выводы о нации или о конкретном человеке, я интересуюсь, сколько примеров неприятного есть у человека. Часто один-два. Пару примеров для выводах о миллионах людей также странно, как machine learning на основе двух точек.

У искусственного интеллекта не было бы такой проблемы. У ИИ другие проблемы. К примеру, отсутствие эмпатии. Человеку хватит взглянуть на собеседника, чтобы понять, что с ним. Не на основе анализа, а очень глубоко. ИИ этого будет не хватать. Или при общении парня и девушки человек предскажет, как у них сложатся отношения. Тут нам сильно помогаем биология, наша животная часть приспособилась к этому, но не приспособилась к big data.

У человека есть те или иные предвзятости, потому что эти предвзятости помогли выжить. Если бы мы размышляли лев в кустах спрятался или нет, нас бы съели. Надо помнить об этих предвзятостях.

Расскажи чем ты сейчас занимаешься?

Я давно увлекаюсь темой образования. Решил после 11 лет уйти из Google, потому что хотел поменять то, как образование работает.

Я сфокусировался на программистах, потому что я сам программист. Мы хотим чтобы образование было нацеленным, давало результаты.

Мы создали трехмесячную программу, где обучаем распределенным системам, алгоритмам и готовим к собеседованиям. В нашей команде работают менторы из Google, Facebook, Stripe, Amazon. Через три месяца обучения люди подают заявки в зарубежные компании, вроде Google.

Они составляют список компаний куда хотят попасть. Мы помогли десяткам программистов попасть в Google, Facebook, Stripe, Amazon, Microsoft, Bloomberg, DeepMind. Программисты, наши клиенты, платят только если получают желанную работу за границей.

Мы стараемся организовать информацию так, чтобы сохранить как можно больше информации о собеседованиях, о советах менторов. К примеру, ментор дает совет: На собеседованиях интервьюер иногда дает подсказку, чувствуйте этот момент. Ментор дал совет, мы его сразу фиксируем.

Мы стремимся, чтобы ментор один и тот же совет не повторял. Такая наша мечта. Чтобы знания ментор передавал за один раз. В других проектах ментор повторяет много раз: В резюме добавь хобби. Мы хотим, чтобы время человека не тратилось повторно. У нас такой подход к сохранению информации.

Всю информацию после интервью, в зависимости от NDA, люди отчуждают, мы это сохраняем, и категоризируем. В проекте уже более сотни интервью, скоро до нескольких сотен дойдем. Мы накапливаем информацию и после каждого интервью пополняем базу знаний. Когда новый человек присоединяется к программе, наша база знаний улучшается. Мы знаем, что важно на собеседовании, что происходит компаниях, какая у них культура в этих компаниях, чем отличается стиль.

У нас это работает. В последней группе 100% получили работу, 83% наших клиентов устроились в Google, Facebook, Amazon топ-3 компаний по мнению наших кандидатов.

Философия организации знаний работает. Мы это делаем не через онтолы, по-своему, у нас есть docs.outtalents.com. Тут мы публикуем большую часть документов. Какую-то часть не публикуем, держим внутри. Мы пытаемся помочь людям, даже если это не наши клиенты.

Мы экспериментируем с форматами, делаем видеозаписи семинаров. Возможно, скоро будем их публиковать. Создаем документы, постоянно их обновляем. После каждого интервью googledocs. После каждого комментария. Основной поток информации через текст. Мы экспериментируем с roam research, диаграммы, Whimsical, много экспериментируем, чтобы чтобы максимально эффективно помочь программистам добиться их целей.

Какие 2-3 совета можешь дать тем программистам и не только, кто хочет вырасти над собой, сменить работу/воспользоваться твоими услугами?

Советую всем найти способ проверить свой уровень по всем типам собеседований (для программистов это часто архитектура распределенных систем, алгоритмы, поведенческие вопросы), а также резюме и английский язык с теми, кто работал или работает в компаниях куда вы хотите попасть. Часто люди себя недооценивают (особенно с английским) или переоценивают (например, у программистов это часто происходит с поведенческими вопросами и архитектурой распределенных систем).

Обязательно ли быть программистом чтобы стать твоим клиентом? Может ли автор Хабра подаваться в Гугл или Амазон?

Подаваться в Гугл могут многие конечно, но Outtalent специализируется на только программистах пока.

Возьмут ли меня в Google X с реактивным ранцем?

Надеюсь, да! :)

Какие есть 2-3 очень интересных кейса из твоего проекта?

Алия Рысбек, например, попала в Google DeepMind, это их лаборатория искусственного интеллекта. Кроме этого она получила офферы от Facebook, Bloomberg, Amazon. Юра, который на мировой финал соревнования ICPC ездил, получил офферы от Google и Facebook. Есть ещё много старших программистов из России, Украины, Казахстана и Кыргызстана, которые получили офферы в Google, Facebook, Amazon, Microsoft. Планируем скоро много объявлений о таких успехах.

Какие 2-3 удивительных инсайта про трудоустройство ты обнаружил работая над своим проектом?

Мы думали, что из-за коронавируса рекрутинг и иммиграция почти остановится, но в конце лета компании крайне активно начали нанимать программистов. Выпускники нашего последнего выпуска собеседуются с Amazon, Bloomberg, Facebook, Google, Microsoft, Reddit, Snapchat, SpaceX, Spotify, Tesla и многими другими компаниями. Большинство компаний из этого списка нанимают сейчас и на многих из них мы фокусируемся.

Также мы поняли что очень важно правильно выстраивать последовательность собеседований в зависимости от скорости процессов компаний. Думаю, многим понятно, что надо сначала тренироваться на менее желанных компаниях и что важно чтобы несколько офферов параллельно приходило. Тогда легче торговаться о зарплате. Недавно мы помогли нашему выпускнику выторговать на $20,000 больше при переговорах с Amazon, но это было сложнее чем когда есть несколько офферов. Особенно сильно конкурируют между собой, по-моему, Google и Facebook. Чтобы эффективно синхронизировать процессы надо научиться общаться с рекрутерами и знать какие компании с какой скоростью обычно двигаются и какие компании требуют быстрого ответа если дают вам оффер.

Последний инсайт с которым готов поделиться это то, что конкуренция на должности с меньшим опытом по нашему вычислению в десятки раз выше. Поэтому мы теперь решили фокусироваться на программистах с опытом 2 или более лет после окончания учебы, но в любом случае, людей всех возрастов и профессий хотел бы призвать попробовать свои силы и подать в компанию мечты. Я понял, что реально многие смогут добиться этого.

Еще публикации с Тилеком Мамутовым



Подробнее..

Интервью трудоустройство в лучшие ИТ-компании мира, структурирование информации и критическое мышление

14.10.2020 06:06:45 | Автор: admin
Мне довелось взять интервью у Тилека Мамутова, который научился программировать в Киргизии, потом 11 лет проработал в Google, а потом запустил свой стартап Outtalent и поступил в Y Combinator.

Как перебраться из Кыргызстана в Google, перестать молиться, освоить критическое мышление, организовывать встречи с президентами, писать конституцию, поступить в Y Combinator и начать помогать программистам из СНГ устраиваться в Google, Facebook, Amazon, Microsoft, DeepMind.

image

Что думаешь о проектах, которые повышают доступность и качество информации в масштабах человечества: Web Archive, Википедия, Google (и Google Books), Quora?

Я уже не работаю в Google (хотя и являюсь акционером), но меня продолжает вдохновлять их миссия: организовать информацию мира и сделать ее универсально доступной и полезной. Эта миссия привлекает многих талантливых специалистов, внутри компании создается множество подпроектов, но не все доходят до официального релиза.

Я болею за эту миссию и хочу, чтобы вся информация мира была организована, от этого люди будут только в плюсе. Я изучал миссии многих компаний. Миссия работает, потому что люди думают о ней, вдохновляются ею. Как акционер и как болельщик, я хотел бы, чтобы в области организации информации разрабатывали больше проектов. С другой стороны, остается куча задач для стартапов. У человечества есть Google, Wikipedia, Quora, но в области информации и структуризации знаний, думаю, можно создавать еще сотни стартапов. Очень приятно что Ontol взялся за одну из сфер, мне очень нравится этот проект.

Wikipedia. Я считаю, что Wikipedia это чудо света. Википедии могло бы не быть, была бы только цифровая Britannica. Wikipedia достижение человечества, которое создали вместе. Я рад, что Wikipedia существует. Очень благодарен ей. Там организовано столько информации.

Quora классный сервис, но пока не кажется чудом света, по крайней мере для меня.

Internet Archive цифровая библиотека, миссия которой дать общечеловеческий доступ ко всем знаниям. Этот проект помогал мне: находил статьи и интервью со мной, которые удалили с сайтов. Для информации в сети тоже нужна библиотека, с исходом лучше, чем у Александрийской, для это нужно больше проектов, чем один Web Archive.

Мне кажется, что ни Facebook, ни Twitter не улучшают структурированность информации. Из гигантов только Google старается в этом направлении.

Может еще ЦРУ?

Возможно они и собирают, но на счет их технологий не уверен. Думаю, у них какие-то технологии хорошо развиты, а большой процент, возможно, на Microsoft Excel.

Может Palantir?

Я мало знаю об этой компании. Знаю, что у них сильные программисты, уровня Google и Facebook. У Palantir 3-4 продукта для анализа данных. Palantir работает так: они идут в организацию, где нет сильных программистов, и интегрируют данные этой организации в одну платформу. Так Palantir помогает компаниям с большим количеством данных проанализировать их, делают дашборды, стоят графики, статистику, возможно выстраивают простое машинное обучение. Это называется data warehouse.

Palantir супер секретная организация, даже внутри компании все проекты называют кодовыми именами. Сотрудникам нельзя рассказывать, над каким проектом они работают. О компании известно мало, это все, что я знаю о них.

Google это коммерческая компания, её цель получение прибыли. Это не идет в разрез с проектами, цель которых благо для человечества? Как в Google избегают конфликта интересов?

Это баланс. Проект по сканированию книг Google Books не приносит компании денег. На проекте Google Street View сложно заработать, как и на Google Maps.

Реклама в поиске приносит больше половины дохода Google. В Google Maps рекламу показывают редко, Google Books мало людей используют.

Проект Google Cultural Institute организует информацию о 2-х и 3-х мерных произведениях визуального искусства. Это проекты, которые создают во многом для миссии, а не с расчетом на прибыль.

Google открылся бы в Китае и стал бы использовать цензуру для поисковой выдачи, если бы оптимизировал проекты только под прибыль. В 2010 году Google принял стратегическое решение не входить в Китай из-за цензуры.

Google не сводит проекты только к получению прибыли, он балансирует между деньгами и миссией.

Ты говорил, что до какого-то момента в мире не было формата энциклопедическая статья, а сейчас это всем знакомый и часто используемый формат. Что потенциально нового в области структурирования информации может появиться в ближайшее время? Какие есть ниши и возможности?

Да, согласен, было время, когда не было энциклопедических статей, но были рассказы, легенды, мифы, поэмы, пословицы, приметы. Несметное количество форматов, и только намного позже появился формат энциклопедической статьи.

Со своей стороны ты придумал онтолы, мне кажется это очень классная находка, такой формат хранения и структуризации информации, который люди не осознают, но уже используют. Ты дал этому название, и теперь это можно организовать.

Не знаю, разработали ли уже такую штуку, но одна из моих маленьких мечт это организовать и категоризировать пословицы разных народов.

Представь, сколько в мире пословиц. Семь раз отмерь, один отрежь продумай много раз, а только потом делай. Уверен, что в каждой культуре придумали синонимы к этой пословице. Утро вечера мудренее 100% люди придумали вариации для каждого языка. Здорово найти такие соотношения.

Я представляю это как некоммерческий проект. Я бы реализовал этот проект, если бы жил супердолго и имел намного большее количество времени.

Я после разговора с тобой осознал что давно уже сам делал онтолы, чтобы сохранить и передать информацию. Я это делал в неструктурированном виде. Было бы классно если бы онтолы в тот момент оказались под рукой. Я также мечтаю о многих других форматах в дополнение к онтолам.

Я пару дней занимался шуточным проектом (см. статью Альтернативная конституция) какие на сегодняшний день существуют цифровые инструменты, чтобы написать свою конституцию. И наткнулся на интересный проект от Google.

Я удивлен, что ты знаешь этот проект, и мне приятно, потому что это малоизвестный проект Google. Точнее даже не Google, а Jigsaw компании-сестры Google, которая оттуда вышла.

В Кыргызстане часто меняют конституции, возможно слишком часто, в 2005 была революция, в 2010 была революция. (Прим. ред: Сейчас происходит третья. На момент интервью все было спокойно. )

image


Слева направо: сотрудник Google Тилек Мамутов, со-основатель Google Эрик Шмидт и бывший президент Кыргызстана Роза Отунбаева в Бишкеке.

Я в 2011 году был представителем по Центральной Азии в Google. Я организовывал встречу бывшего CEO Google Эрика Шмидта и Джареда Коэна с президентом нашей страны, с премьер-министром, вице-премьером и с бывшим президентом Розой Отунбаевой. На этой встрече обсуждали много проектов: некоторые открытые (к примеру, Google Street View запустили), некоторые конфиденциальные.

И проект Jigsaw полезен для стран вроде Кыргызстана. Когда происходит переворот, нет времени, чтобы написать конституцию, нужно действовать быстро. Часто страны копируют у другой страны, чаще у ближайшей. В Кыргызстане много законов копируют у России, потому что русский язык понимают, и Россия страна, на которую часто смотрят. Я думаю это само по себе неплохо, но желательно чтобы изучали больше опций.

Проект Constitute хорош тем, что можно быстро сравнить, какие существуют опции, а не копировать все подряд.

Расскажи, как ты ищешь и проверяешь информацию?

Я читаю Twitter.

Недооцененный ресурс World Science University. Это бесплатный онлайн-университет. Там много курсов по теоретической физике, даже с нуля, для тех кто не знает физику. Гравитацию, теорию относительности учителя объясняют с понятными графиками, невероятно захватывает.

Брайан Грин по-моему, один из лучших учителей в мире, он простыми словами объясняет теорию струн и многие другие темы из теоретической физики. В этом университете читают много других лекции, в том числе и о свободе воли, например. Освещают передний край исследований в этой области.



Я бы хотел, чтобы подобные темы освещали ярче. Думаю, это важнее, чем личная жизнь знаменитостей, стоит научиться популяризировать этот контент.

Хороший пример про современное потребление информации коронавирус. Становится очевидно, как люди живут, проверяют соцсети, новости, смотрят телевизор. Там информация часто предвзятая, там выгодно шокировать, чтобы привлечь внимание, потому дают шокирующие цифры. Х кейсов коронавируса, х смертей. Да, такая информация привлечет внимание, возможно даже удержит на сайте новостных СМИ. Эта информация никак не образовывает, не дает понимания, что происходит.

Я пользуюсь сайтом ourworldindata.org

примеры инфографики
image

image


Это супер-сайт, без эмоций. Вот статистика. Вот график роста в США, России, Китае. Вот комментарий от сообщества, почему статистические данные могут быть предвзятыми. Это шикарный проект в области организации информации, я мечтал о таком проекте, называю его дашборд для человечества. Представь, что ты product-менеджер человечества и тебе нужно улучшить состояние человечества. Тебе нужна статистика, чтобы понять, что происходит. Нужна приборная панель, которая отражает состояние здоровья, образования, экономики и тому подобное.

Когда в мире происходят глобальные события, я стараюсь использовать источники с научным подходом к организации информации не предвзятым и неэмоциональным, чтобы принять решение. Эмоций в Интернете сейчас слишком много, по-моему.

Если всё будет непредвзято и не эмоционально, будет тоже перекос. Станет слишком скучно, если будут только цифры. Думаю Internet на заре зарождения был таким: только данные. Ученым там было легко и понятно, обычным людям скучно. Но сейчас информацию переполняют эмоциями. Даже научную информацию переделывают.

Как с этим бороться? Как фильтруют информацию в Долине?

По-моему, в Долине есть много интересных сообществ, какие-то из них, кстати, есть и в русскоязычных странах. Самые популярные, например, это сообщество blockchain, сообщество etherium. Они встречаются, общаются, устраивают конференции, обмениваются идеями.

Есть сообщества рационалистов, которые хотят, чтобы люди жили более рационально, сами стараются вести себя рационально, без предвзятости. Они продвигают эту идею в мир.

Такие люди хотят знать реальную информацию. Они часто отказываются от смартфонов или переключаются на черно-белый режим экрана, покидают соцсети. Среди подобных сообществ витают много идей о фильтрации информации.

Сообщества, которое фокусируется на организации знаний, не знаю. Такое ощущение, что люди забросили эту тему после успеха Google. Возможно, надо создать такое сообщество.

Какие видео или статьи стали для тебя озарением, после которых твоя жизнь поменялась? Читал ли ты Пола Грэма или Ричарда Хэмминга, например?

Я читал Пола Грэма, но в тот момент я уже знал много похожей информации. Мне нравятся статьи Грэма. Ричарда Хэмминга я не читал. Думаю, TED ощутимо повлиял.

Когда я учился в Кыргызстане в университете, то читал информацию для учебы, читал Wikipedia. Когда я переехал в Европу в Ирландию работать в Google, появилось больше свободного времени для книг и лекций. TED мне понравился тем, что он предлагает такую тему, о которой раньше ты не задумывался. К примеру, о медитации. Сам бы я возможно не начал искать информация о медитации.

После переезда в Ирландию, я оставался религиозным человеком, молился. Видео, которое серьезно повлияло на мое мировоззрение выступление Ричарда Докинза Militant atheist.


После этого видео у меня произошло первое пробуждение. В Google я оказался окружен многими европейскими нерелигиозными людьми, и мое мировоззрение начало потихоньку меняться.

Я перестал молиться, через год-два стал нерелигиозным, стал еще больше читать, начал задавать вопросы.

Почему получилось так, что я стал религиозным?

Кто написал историю Корана, историю Библии?

После этого у меня поменялось мнение о нашей вселенной, поменялась философия. Как я живу, ради чего живу, какие принципы в моей жизни должны быть.

Также я прочитал статью, узнал как много парниковых газов появляется от скота, и том, что поедание мяса сильно влияет на потепление климата. После этого задумался о вегетарианстве. Не сразу, но я стал вегетарианцем. Тоже серьезное решение.

image

Источник

Я увидел калькулятор на одном сайте и он поменял мою диету, биологические привычки. Это сильный момент в моей жизни.

Думаю, я для любой области жизни найду видео или текст, который сильно повлиял на мое мнение.

Что думаешь о современном образовании? В чем главная проблема/задача? Какие есть точки приложения усилий?

Я много думал об образовании. Я бы хотел жить в мире, где люди умные, добрые и счастливые.

Думаю, проблема образования психологическая, проблема уверенности в себе. Вся важная информация, по-моему, уже доступна. Можно освоить любую науку на уровне лучших университетов мира. Учишь английский и для тебя нет границ.

Проблема чисто психологическая. Насколько я сам верю, что смогу? Если повезло с родителями, они в меня верят, то у меня получится. Если не повезло с родителями, они не верят в себя, не верят в детей, то будет гораздо сложнее. Тогда и я в себя не поверю, то не смогу. Тут вопрос везения. Хотя, уверенность дают и окружающие люди, не только родители. Я бы хотел, чтобы каждый человек в себя верил.

Еще мешает отсутствие критического мышления. Информация доступна, но люди не хотят в нее верить, потому что в нее верить неприятно. Они не хотят об этом думать, потому что это депрессивно. Рациональные люди смотрят на цифры и отделяют эмоции, принимают взвешенные решения. К примеру, о том, как они влияют на потепление климата.

Критическое мышление это, по-моему, основа интеллекта. Если ты прокачал память, наработал навыки решения задач, но не освоил критическое мышление, ты будешь решать не те задачи.

Критическое мышление логическое мышление без предвзятости, словно робот без эмоций решает задачу. Тема религии в этом плане показательна. Если заговорить с человеком о религии, то его легко обидеть заявлением, что его религия не права. Это обижает еще семью и друзей этого человека. Ситуация супер-эмоциональная. Мало кто умеет абстрагироваться и обсудить смысл религии, ее философию.

Критическое мышление чисто логическое мышление, где нет биологической составляющей человека. Где нет: Я плохо поел потому говорю, что завтра дела будет плохо. Такие вещи как голод не должны влиять на логические вычисления.

Президент страны с самой большой армией в мире говорит, что потепления климата нет и ситуация улучшится. Это громадная проблема. Мы живем в мире, где нехватка критического мышления проблема номер один. У Трампа есть вся информация. У тех, кто голосовал за Трампа, есть вся информация. Больше 4 млрд людей имеют доступ к Internet, но они не хотят верить в то, что им неприятно.

Мы животные. У нас много shortcuts. Ускоренный тип мышления хорош, когда человек увидел льва в кустах, и надо быстро убежать. Но когда гражданин выбирает президента страны, нужно мыслить логически, а не пользоваться сокращенным мышлением.

Вот полезные сайты на эту тему:


Какой первый шаг к критическому мышлению?

Изучить себя как животное. Если мало спать, то решения не рациональны. Если есть слишком мало или слишком много, решения принимать тяжелее.

Мы предвзяты и ищем закономерности слишком быстро. Черная кошка перешла дорогу, потом случилось что-то плохое. Это закономерность. Ты впервые приехал в Венгрию, встретил одного грубого человека, второго. Вернувшись домой, ты скажешь, что в Венгрии грубые люди. Слишком быстрый вывод.

Когда человек озвучивает неприятные выводы о нации или о конкретном человеке, я интересуюсь, сколько примеров неприятного есть у человека. Часто один-два. Пару примеров для выводах о миллионах людей также странно, как machine learning на основе двух точек.

У искусственного интеллекта не было бы такой проблемы. У ИИ другие проблемы. К примеру, отсутствие эмпатии. Человеку хватит взглянуть на собеседника, чтобы понять, что с ним. Не на основе анализа, а очень глубоко. ИИ этого будет не хватать. Или при общении парня и девушки человек предскажет, как у них сложатся отношения. Тут нам сильно помогаем биология, наша животная часть приспособилась к этому, но не приспособилась к big data.

У человека есть те или иные предвзятости, потому что эти предвзятости помогли выжить. Если бы мы размышляли лев в кустах спрятался или нет, нас бы съели. Надо помнить об этих предвзятостях.

Расскажи чем ты сейчас занимаешься?

Я давно увлекаюсь темой образования. Решил после 11 лет уйти из Google, потому что хотел поменять то, как образование работает.

Я сфокусировался на программистах, потому что я сам программист. Мы хотим чтобы образование было нацеленным, давало результаты.

Мы создали трехмесячную программу, где обучаем распределенным системам, алгоритмам и готовим к собеседованиям. В нашей команде работают менторы из Google, Facebook, Stripe, Amazon. Через три месяца обучения люди подают заявки в зарубежные компании, вроде Google.

Они составляют список компаний куда хотят попасть. Мы помогли десяткам программистов попасть в Google, Facebook, Stripe, Amazon, Microsoft, Bloomberg, DeepMind. Программисты, наши клиенты, платят только если получают желанную работу за границей.

Мы стараемся организовать информацию так, чтобы сохранить как можно больше информации о собеседованиях, о советах менторов. К примеру, ментор дает совет: На собеседованиях интервьюер иногда дает подсказку, чувствуйте этот момент. Ментор дал совет, мы его сразу фиксируем.

Мы стремимся, чтобы ментор один и тот же совет не повторял. Такая наша мечта. Чтобы знания ментор передавал за один раз. В других проектах ментор повторяет много раз: В резюме добавь хобби. Мы хотим, чтобы время человека не тратилось повторно. У нас такой подход к сохранению информации.

Всю информацию после интервью, в зависимости от NDA, люди отчуждают, мы это сохраняем, и категоризируем. В проекте уже более сотни интервью, скоро до нескольких сотен дойдем. Мы накапливаем информацию и после каждого интервью пополняем базу знаний. Когда новый человек присоединяется к программе, наша база знаний улучшается. Мы знаем, что важно на собеседовании, что происходит компаниях, какая у них культура в этих компаниях, чем отличается стиль.

У нас это работает. В последней группе 100% получили работу, 83% наших клиентов устроились в Google, Facebook, Amazon топ-3 компаний по мнению наших кандидатов.

Философия организации знаний работает. Мы это делаем не через онтолы, по-своему, у нас есть docs.outtalent.com. Тут мы публикуем большую часть документов. Какую-то часть не публикуем, держим внутри. Мы пытаемся помочь людям, даже если это не наши клиенты.

Мы экспериментируем с форматами, делаем видеозаписи семинаров. Возможно, скоро будем их публиковать. Создаем документы, постоянно их обновляем. После каждого интервью googledocs. После каждого комментария. Основной поток информации через текст. Мы экспериментируем с roam research, диаграммы, Whimsical, много экспериментируем, чтобы чтобы максимально эффективно помочь программистам добиться их целей.

Какие 2-3 совета можешь дать тем программистам и не только, кто хочет вырасти над собой, сменить работу/воспользоваться твоими услугами?

Советую всем найти способ проверить свой уровень по всем типам собеседований (для программистов это часто архитектура распределенных систем, алгоритмы, поведенческие вопросы), а также резюме и английский язык с теми, кто работал или работает в компаниях куда вы хотите попасть. Часто люди себя недооценивают (особенно с английским) или переоценивают (например, у программистов это часто происходит с поведенческими вопросами и архитектурой распределенных систем).

Обязательно ли быть программистом чтобы стать твоим клиентом? Может ли автор Хабра подаваться в Гугл или Амазон?

Подаваться в Гугл могут многие конечно, но Outtalent специализируется на только программистах пока.

Возьмут ли меня в Google X с реактивным ранцем?

Надеюсь, да!

Какие есть 2-3 очень интересных кейса из твоего проекта?

Алия Рысбек, например, попала в Google DeepMind, это их лаборатория искусственного интеллекта. Кроме этого она получила офферы от Facebook, Bloomberg, Amazon. Юра, который на мировой финал соревнования ICPC ездил, получил офферы от Google и Facebook. Есть ещё много старших программистов из России, Украины, Казахстана и Кыргызстана, которые получили офферы в Google, Facebook, Amazon, Microsoft. Планируем скоро много объявлений о таких успехах.

Какие 2-3 удивительных инсайта про трудоустройство ты обнаружил работая над своим проектом?

Мы думали, что из-за коронавируса рекрутинг и иммиграция почти остановится, но в конце лета компании крайне активно начали нанимать программистов. Выпускники нашего последнего выпуска собеседуются с Amazon, Bloomberg, Facebook, Google, Microsoft, Reddit, Snapchat, SpaceX, Spotify, Tesla и многими другими компаниями. Большинство компаний из этого списка нанимают сейчас и на многих из них мы фокусируемся.

Также мы поняли что очень важно правильно выстраивать последовательность собеседований в зависимости от скорости процессов компаний. Думаю, многим понятно, что надо сначала тренироваться на менее желанных компаниях и что важно чтобы несколько офферов параллельно приходило. Тогда легче торговаться о зарплате. Недавно мы помогли нашему выпускнику выторговать на $20,000 больше при переговорах с Amazon, но это было сложнее чем когда есть несколько офферов. Особенно сильно конкурируют между собой, по-моему, Google и Facebook. Чтобы эффективно синхронизировать процессы надо научиться общаться с рекрутерами и знать какие компании с какой скоростью обычно двигаются и какие компании требуют быстрого ответа если дают вам оффер.

Последний инсайт с которым готов поделиться это то, что конкуренция на должности с меньшим опытом по нашему вычислению в десятки раз выше. Поэтому мы теперь решили фокусироваться на программистах с опытом 2 или более лет после окончания учебы, но в любом случае, людей всех возрастов и профессий хотел бы призвать попробовать свои силы и подать в компанию мечты. Я понял, что реально многие смогут добиться этого.

Еще публикации с Тилеком Мамутовым



Подробнее..

Ontol подборка видео-лекций и каналов для продвинутых программистов

14.04.2021 12:16:12 | Автор: admin
image

Недавно на HackerNews обсуждали видео и каналы, где можно пойчиться продвинутому программированию. Под катом подборка из 30 полезняшек.

В перерывах между полетами на реактивном ранце и переводами материалов Y Combinator, я делаю проект Ontol такое место в сети, где максимальная концентрация полезного, апгрейдящего мировоззрение материала (ценного на горизонте 10+ лет, например, такого), которым можно делиться бесплатно в 1 клик. (канал в телеграм: t.me/ontol)

Вот мои предыдущие бесплатные образовательные подборки:



Simple Made Easy 2012 (Rich Hickey)


Рич Хики, создатель языка программирования Clojure, обсуждает простоту, почему она важна и как добиться её в дизайне, как распознать ее отсутствие в инструментах, языковых конструкциях и библиотеках.



The Mess We're In (Joe Armstrong)


Джо Армстронг один из создателей Erlang. Он работал в лаборатории компьютерных наук Эрикссон в 1986 году и был частью команды, которая разработала и внедрила первую версию Erlang. Он написал несколько книг про Erlang, в том числе Programming Erlang Software for a Concurrent World. Джо имеет докторскую степень в области компьютерных наук Королевского технологического института в Стокгольме, Швеция.



The Unreasonable Effectiveness of Multiple Dispatch (Karpinski)


Если вы знакомы с Julia и ее экосистемой, вы, возможно, заметили кое-что прекрасное, но немного озадачивающее: кажется, существует необычно большое количество повторного использования кода между пакетами по сравнению с другими, казалось бы, похожими языками. Это совместное использование кода имеет две формы:

  1. Совместное использование базовых типов в большом количестве пакетов, обеспечивающих разную функциональность;
  2. Совместное использование общих алгоритмов, которые работают с различными реализациями общих абстракций.

Почему общий код в Julia просто работает? Почему кажется, что пакеты Julia разделяют типы с таким незначительным трением? Предполагается, что оба вида повторного использования являются естественными преимуществами объектно-ориентированных языков на основе классов. В конце концов, наследование и инкапсуляция два из четырех столпов ООП. Еще более загадочным является то, что Julia не имеет инкапсуляции и вообще не позволяет наследовать от конкретных типов. Тем не менее, широко распространены оба вида повторного использования кода. Что происходит? В этом выступлении я утверждаю, что оба вида совместного использования напрямую связаны с парадигмой множественного диспетчерского программирования Julia.



Low Level JavaScript


image

Low Level JavaScript это канал YouTube, который глубоко погружается в суть низкоуровневого программирования возится с единицами и нулями но все это делается на чистом JavaScript.

Пример лекции:



David Beazley


Дэвид Бизли автор книг Python Cookbook и Python Essential Reference. Вот его канал.

Пример лекции:



Jacob Sorber


Якоб Сорбер освещает темы, полезные как для новичков, так и для продвинутых: network programming, threads, processes, operating systems, embedded systems и других.

Пример лекции:



Computerphile


Канал Computerphile младший брат Numberphile. Про всякие компьютерные штуки.

Пример лекции:



Category Theory (Bartosz Milewski)


Серия Теория категорий Бартоша Милевски открывает новый взгляд на программирование в целом.

Пример лекции:



Build a 65c02-based computer from scratch (Ben Eater)


Разбираемся, как работают компьютеры. В этих лекциях Ben Eater создет и программирет базовый компьютер с классическим микропроцессором 6502.

Пример лекции:



Building an 8-bit breadboard computer! (Ben Eater)


Попытка построить еще один 8-битный компьютер с нуля.

Пример лекции:



How to Become a Good Backend Engineer (Hussein Nasser)


Прокачиваем Backend.

Пример лекции:



Semicolon&Sons


Хардкорные скринкасты для программистов, которые создают собственный бизнес.

Пример лекции:



Andrew Kelley


Эндрю создает язык системного программирования Zig. Но он также останавливается на других общих проблемах системного программирования, которые не зависят от языка. Перееехал с YouTube на Vimeo из-за бесящей рекламы.

Пример видео:



Jon Gjengset


Мы создаем библиотеки и инструменты на языке программирования Rust. У Джона Дженгсета лучший канал про Rust для учеников среднего и продвинутого уровней. Также он соавтор/создатель Missing Semester

Пример лекции:



George Hotz | Programming | Livecoding SLAM | twitchslam | Part1


8-часовой прямой эфир. Изучение контрактов на блокчейн и обнаружение ошибки безопасности в одном из них.



Jordan Harrod


Аспирантка Гарварда и Массачусетского технологического института, изучает интерфейсы мозг-машина и машинное обучение для медицины (анестезия) и рассказывает про взаимодействие человека с ИИ и алгоритмами.

Пример видео:



ACM SIGPLAN


Видео с технических выступлений на крупных исследовательских конференциях по программированию. Это тот канал, на котором можно получить самые продвинутые навыки программирования.

Пример видео:



Fun Fun Function


Канал, где можно узнать и про софт скилы и про трансдьюсеры.

Пример лекции:



GOTO Conferences


Канал от сообщества GOTO

Пример видео:



Javidx9


Для тех, кто занимается программированием игр. Видео от Javidx9 четкие, лаконичные и насыщенные примерами.

Пример видео:



TechLead


Уволенный из Google и Facebook техлид за стаканчиком кофе делится мудростью.



TheCherno


Канал от бывшего разработчика из EA. Видео в основном посвящены C ++ и разработке игровых движков.

Пример видео:



DefogTech


Темы канала: Java concurrency, distributed systems, system design, microservice.

Пример видео:



Simons Institute video archive

.
Больше теории, чем программирования, но много концепций SOTA.

Пример видео:



C Weekly With Jason Turner


Советы и новости про C++. И живое программирование.

Пример видео:



CppCon 2020


CppCon это ежегодная недельная встреча всего сообщества C ++. Канал конференции.

Пример видео:



NDC London 2020


Канал крупнейшей в Европе конфы по .NET & Agile development

Пример видео:



Подробнее..

Перевод Алан Кей История SmallTalk (1960-1969)

24.06.2020 10:13:26 | Автор: admin
У меня есть цель разобраться в том, что же происходило в 60-70-е годы в Xerox PARC и в окрестностях, как так вышло, что несколько коллективов инженеров, работая рука об руку, создали невероятные технологии, которые определили наше настоящее, а их идеи будут определять будущее. Почему этого не происходит сейчас? (а если происходит, то где?). Как собрать подобный коллектив? Где же мы повернули не туда? Какие идеи мы пропустили, а стоило бы к ним повнимательнее присмотреться?

Предлагаю вашему вниманию перевод начала большого текста Алана Кея (150 000 знаков), на который он неоднократно ссылается во всех своих выступлениях и ответах на Quora и HackerNews.

Кто готов помогать с переводом пишите в личку.



I. 196066 Становление ООП и другие новые идеи 60-х


Стимулов к появлению ООП было много, но два из них были особенно важны. Один крупномасштабный: придумать для сложных систем хороший подход, позволяющий скрывать их устройство. Другой поменьше: найти более удобный способ распределять вычислительные мощности, а то и вовсе избавиться от этой задачи. Как обычно бывает с новыми идеями, аспекты ООП формировались независимо друг от друга.

Любая новинка проходит несколько стадий принятия как своими создателями, так и всеми остальными. Вот как это происходит у создателей. Сначала они замечают, что в разных проектах используется будто бы тот же подход. Позднее их предположения подтверждаются, но пока никто не осознает грандиозного значения новой модели. Затем происходит великий сдвиг парадигмы и модель становится новым способом мышления. И наконец она превращается в закостенелую религию, от которой сама и произошла. Все остальные принимают новинку по Шопенгауэру: сперва ее осуждают, называя безумной; через пару лет ее уже считают очевидной обыденностью; в конце концов те, кто ее отвергал, объявляют себя ее создателями.

То же было со мной. Будучи программистом ВВС США, я не раз замечал в программах намеки на ООП. Впервые на компьютере Burroughs 220 тренировочного авиационного командования (TAK) в способе переноса файлов с одной инсталляции на другую. В те времена не было стандартных операционных систем и форматов файлов, поэтому какой-то программист (я до сих пор не знаю кто) нашел изящное решение: каждый файл он делил на три части. Сами данные лежали в третьей части она могла быть любого размера и формата. Во второй части хранились процедуры B220, которые умели копировать данные, в том числе отдельные поля, и складывать их в третью часть. Ну а первая часть представляла собой массив относительных указателей на точки входа процедур второй части (исходные указатели хранились в стандартном порядке и имели ясное предназначение). Что и говорить, идея была отличная и использовалась во многих последующих системах. Она благополучно исчезла, когда пришел COBOL.

image

Моя вторая встреча с зачатками ООП состоялась, когда командование решило заменить 220-е машины на Burroughs 5000. Тогда я не имел достаточно опыта, чтобы оценить новые идеи в полной мере, но сразу обратил внимание на сегментированную систему хранения, на то, как эффективно компилировались языки высокого уровня и исполнялся байт-код, на автоматические механизмы вызова подпрограмм и переключения между процессами, на чистый код для совместного доступа, на механизмы защиты и т. д. Я заметил, что доступ к таблице программных ссылок походит на то, как в файловой системе B220 модулю давались интерфейсы процедур. Но все же моим главным уроком в тот раз были не идеи ООП, а трансляция и анализ языков высокого уровня.

После ВВС я, доучиваясь в университете, работал в Национальном центре атмосферных исследований и в основном занимался системами извлечения для больших массивов погодных данных. Я заинтересовался симуляцией как одна машина может симулировать другую, но времени хватило, только чтобы создать одномерный вариант поблочной пересылки битовых полей (bitblt) на CDC 6600, чтобы симулировать разные размеры слов. Остальное время уходило на учебу (а если честно, на студенческий театр). Когда я работал в Чиппева-Фолс и помогал отлаживать Burroughs 6600, то наткнулся на статью Гордона Мура, в которой он пророчил экспоненциальный рост плотности и снижение стоимости интегральных схем на много лет вперед. Предсказание потрясающее, но вряд ли я мог его постичь, стоя перед занимавшим целую комнату B6600 с его 10 МГц и фреоновым охлаждением.

image

Графическая система Sketchpad и Симула


По счастливой случайности осенью 1966 года я, ничего не подозревая, попал в аспирантуру Университета Юты. Ну то есть я не знал ни об Управлении перспективных исследовательских проектов (ARPA), ни об их проектах, ни о том, что главной целью команды было решить проблему скрытой линии в трехмерной графике. Я ничего этого не знал пока в поисках работы не забрел в кабинет Дейва Эванса. У него на столе лежала огромная стопка коричневых папок. Он вручил мне одну из них со словами: На, читай.

Такую папку получал каждый новичок. Назывались они все одинаково Sketchpad: графическая система коммуникации между человеком и компьютером. Система была удивительная и весьма отличалась от всего, что мне попадалось раньше. Вот ее три заслуги, которые проще всего осознать: 1) изобретение современной интерактивной компьютерной графики; 2) описание сущностей с помощью эталонных чертежей, по которых затем можно производить конкретные экземпляры; 3) графические рамки, применяя которые к эталонам, можно создавать наборы связанных сущностей и с их помощью управлять машиной. Структуры данный в этой системе понять было сложно. Единственное, что казалось немного знакомым, это передача процедурам указателей для перехода по ним в подпрограммы (так называемая обратная индексация, как в файловой системе B220). Это первая оконная система с отсечением изображения и изменением масштаба. Ее виртуальный холст простирался на полкилометра по обеим осям!

image

image

image

image

image

image

Переваривая прочитанное, я сел за свой рабочий стол. На нем лежала куча пленок, распечатка программы и записка: Это Алгол для 1108-го. Не работает. Почини. Новенькому аспиранту новенькое задание, за которое никто не хотел браться.

Понять документацию было просто невозможно. Язык был вроде как Алгол для Case-Western Reserve 1107, но основательно переработанный и названный Симулой. Документация такая, будто кто-то написал ее на норвежском, а затем транслитерировал на английский (между прочим, так оно и было). Некоторые слова, например activity и process, использовались вообще в другом смысле.

Вместе с еще одним аспирантом мы раскатали 25-метровый рулон в коридоре и стали ползать по нему, изучая код и перекрикиваясь, когда находили что-то интересное. Самой странной частью кода был распределитель памяти, который, в отличие от Алгола, не использовал стек. Пару дней спустя мы поняли почему: в Симуле память отводилась под структуры, которые очень походили на экземпляры объектов Sketchpad, а еще там имелись своего рода описания, по которым и создавались независимые друг от друга объекты. То, что в Sketchpad было эталонами и экземплярами, в Симуле называлось activity и process. Более того, Симула оказалась процедурным языком для управления Sketchpad-подобными объектами, то есть опережала Sketchpad с его рамками в плане гибкости (но уступала ему в изящности).

Симула удивила и изменила меня навсегда. Она стала последней каплей: очередная встреча с идеями ООП позволила мне осознать их в общем смысле, я словно испытал катарсис. В математике я занимался абстрактными алгебрами, то есть небольшими наборами операций, универсально применимых к самым разным структурам. В биологии клеточным метаболизмом и высокоуровневым морфогенезом, где простые механизмы управляют сложными процессами, а универсальные кирпичики организма могут превращаться в то, что нужно именно здесь и сейчас. Файловая система B220, сам B5000, графическая система Sketchpad и, наконец, Симула использовали ту же идею для разных целей. За несколько дней до этого главный конструктор B5000 и профессор в Университете Юты Боб Бартон на одном из выступлений сказал так: Базовый принцип рекурсивного проектирования состоит в том, что сущности на любом уровне вложенности должны обладать равными возможностями. Тогда я впервые примерил эту идею к компьютеру и понял, что совершенно зря его делят на более слабые концепции структуры данных и процедуры. Почему бы не делить его на маленькие компьютеры, как в системах с разделением времени? Только не на десять, а сразу на тысячи, каждый из которых симулировал бы полезную структуру.

Мне на ум пришли монады Лейбница, Платон с его разделять всё на виды, на естественные составные части и другие попытки обуздать сложность. Конечно, философия это споры и мнения, а инженерное искусство конкретные результаты. Где-то между ними наука. Не будет преувеличением сказать, что Симула с тех пор стала для меня главным источником идей. Нет, я вовсе не хотел ее улучшать: меня влекли открывающиеся перспективы, совершенно новый подход к структуре вычислительных процессов. Правда, на осознание и эффективное внедрение новых идей ушел не один год.

II. 196769 FLEX: первый ПК на основе ООП


Дейв Эванс считал, что в аспирантуре многому не научишься и, как и многие подрядчики ARPA, хотел, чтобы мы занимались настоящими проектами и не тратили слишком много времени на теорию, а диссертации посвящали лишь новейшим разработкам. Обычно Дейв устраивал своих подопечных консультантами. Так в начале 1967 года он познакомил меня с дружелюбным Эдом Чидлом настоящим гением аппаратного обеспечения. Эд тогда работал в местной аэрокосмической фирме над, как он выражался, маленьким компьютером. Конечно, первый персональный компьютер, LINC, создал не он, а Уэс Кларк, зато Эд хотел сделать машину для некомпьютерщиков. Например, он хотел запрограммировать ее на языке высокого уровня, например на Бейсике. Может, лучше на JOSS? предложил я. Ну давай, ответил он. Вот так и начался наш с ним приятный проект, который мы назвали FLEX. Чем глубже мы забирались в разработку, тем лучше осознавали, что хотим добиться динамической симуляции и расширяемости. JOSS (да и никакой другой известный мне язык) не особенно подходил ни для первого, ни для второго. Симула отпала сразу наш компьютер был слишком мал для нее. Красота JOSS заключалась в невероятном уровне внимания к пользователям в этом плане его не превзошел ни один язык. Но для серьезных вычислений JOSS был слишком медленным, а еще в нем не было настоящих процедур, областей действия переменных и т. п. Эйлер, язык созданный Никлаусом Виртом, походил на JOSS, но имел гораздо больший потенциал. Он представлял собой обобщение Алгола по идеям, впервые высказанным ван Вейнгаарденом: типы убраны, многие моменты унифицированы, процедуры стали объектами первого класса и т. д. Что-то вроде Лиспа, но без особых мудреностей.

image

По примеру Эйлера, мы решили упростить Симулу, применив к ней те же методы. Компилятор Эйлера был частью его формального описания и его легко можно было перевести в байт-код, подобный тому, что использовался в B5000. Это подкупало значит, маленький компьютер Эда мог исполнять чужие байт-коды, пусть их и приходилось эмулировать с помощью длинного и медленного микрокода. Одна проблема: компилятор Эйлера был написан по неудобным правилам грамматики расширенного предшествования, отчего в синтаксисе приходилось идти на компромиссы. Например, запятая могла использоваться только в одной роли, потому что грамматика предшествования не позволяет иметь пространство состояний. Сначала я взял парсер Флойда Эванса, работавший по принципу снизу вверх (и созданный на основе компилятора компиляторов Джерри Фельдмана), а позднее переключился на подход сверху вниз. Для некоторых попыток я брал META II язык для написания компиляторов Шорра. В конце концов транслятор закрепился в пространстве имен языка.

Мы думали, что наибольшее влияние на семантику FLEX должна оказать Симула, а не Алгол или Эйлер, но выходило иначе. А еще не было понятно, как же пользователи будут взаимодействовать с системой. Даже у первого компьютера Эда был экран (для графиков и т. п.), а LINC был оснащен стеклянным телетайпом. Нам же по карману были лишь 16 тысяч 16-битных слов о Sketchpad на такой машине можно было и не мечтать.

Даг Энгельбарт и его NLS


Итак, дело было в первой половине 1967-го. Мы всё думали над FLEX, а в Университет Юты приехал Даг Энгельбарт визионер просто таки библейских масштабов. Он был одним из прародителей того, что мы с вами называем персональным компьютером. Он возил с собой 16-миллиметровый проектор с дистанционным управлением СТАРТ/СТОП вместо курсора, ведь тогда курсоры были еще в новинку. Главной идеей, которую он продвигал в ARPA, была Онлайн-Система (NLS, oNLine Systems), призванная усилить человеческий интеллект с помощью интерактивного средства перемещения по векторам мыслей в пространстве концепций. Даже по сегодняшним стандартам возможности его детища поражают воображение: гипертекст, графика, несколько рабочих панелей, эффективная навигация, удобный ввод команд, средства совместной работы и т. д. целый мир понятий и абстракций. Благодаря Энгельбарту все, кто желал усилить свой интеллект, сразу понимали, какими должны быть интерактивные компьютеры. Вот и я немедленно позаимствовал многие его идея для FLEX.

image

Симбиоз человека и компьютера, стоявший в центре всех проектов ARPA, и маленький компьютер Эда вновь напомнили мне о законе Мура, но на этот до меня наконец дошло его значение. Я осознал, что машина, занимавшая раньше целую комнату (тот же TX-2 или даже B6600 на 10 МГц), теперь умещается на столе. Эта мысль меня напугала: стало ясно, что современный подход к компьютерам долго не протянет, и само слово компьютер приобретало новый смысл. Наверное, так же себя чувствовали люди, только что прочитавшие трактат Коперника и взглянувшие на новые Небеса с новой Земли.

Вместо пары тысяч учебных мейнфреймов, разбросанных по всей планете (даже сейчас, в 1992 году, в мире насчитывается всего около 4000 мейнфреймов IBM) и нескольких тысяч пользователей, обученных определенным приложениям, в мире будут миллионы персональных машин и пользователей вне досягаемости университетов и организаций. Откуда возьмутся приложения? Как люди будут учиться этому? Как разработчики ПО узнают, что нужно конкретному пользователю? Здесь прямо напрашивалась расширяемая система такая, чтобы люди сами подгоняли ее под свои нужды (и дажи могли дорабатывать). Благодаря успеху систем с разделением времени многие в ARPA это уже понимали. Грандиозная метафора о симбиозе человека и машины затмевала любые проекты и не давала им превратиться в религии, удерживая внимание на абстрактном Святом Граале усилении человеческого интеллекта.

Одной из интересных особенностей NLS был параметризированный интерфейс: пользователи сами могли задавать его в виде грамматики взаимодействия в своем компиляторе компиляторов TreeMeta. Примерно так же описал это Уильям Ньюман в своем Обработчике реакций: с помощью планшета и стилуса конечный пользователь или разработчик описывал интерфейс в традиционной грамматике регулярных выражений, где в каждом состояниями были процедуры, выполнявшие какие-либо действия (в NLS встраивание было возможно благодаря бесконтекстным правилам). Идея была заманчивая по многим причинам, особенной в варианте Ньюмана, но я видел в ней зияющий недостаток: грамматики вынуждали пользователя выходить в состояние системы, если он хотел запустить что-нибудь новое. Все эти иерархические меню или экраны, по которым нужно было сначала вернуться на верхний уровень, чтобы попасть куда-то еще. Здесь пригодилась бы возможность переходить из одного состояния в любое другое, что плохо укладывалось в теорию формальных грамматик. В общем, напрашивался более плоский интерфейс, но как сделать его достаточно функциональным и интересным?

Напомню, что FLEX был слишком мал для того, чтобы стать мини-NLS. Нам пришлось выкручиваться, чтобы внедрить в него хотя бы часть передовых идей, а в некоторых случаях и развить их. Я решил, что универсальное окно в огромный виртуальный мир в духе Sketchpad лучше, чем тесные горизонтальные панели. Мы с Эдом придумали алгоритм отсечения изображения, очень похожий на тот, что создал Сазерленд в Гарварде: он со своими студентами разработал такой алгоритм одновременно с нами в рамках проекта по созданию шлема виртуальной реальности.

На FLEX ссылки на сущности были обобщением дескрипторов B5000. Вместо разных форматов ссылок на числа, массивы и процедуры, дескрипторы FLEX содержали два указателя: один на эталон объекта, а другой на его конкретные экземпляры (мы потом поняли, что первый указатель лучше класть в экземпляры, чтобы сэкономить место). К работе с обобщенными задачами мы подошли иначе. В B5000 были l-значения и r-значения в некоторых случаях этого было достаточно, но для более сложных объектов нужны было что-то другое. Вот пример. Пусть a разреженный массив, элементы которого по умолчанию имеют значение 0. Тогда a[55] := 0 все равно приведет к созданию элемента, потому что := оператор, а a[55] дереференцируется в l-значение, прежде чем кто-либо успеет понять, что r-значение это значение по умолчанию. При этом неважно, чем на самом деле является a: массивом или процедурой над массивом. Здесь нужно что-то вроде a(55, ':=', 0). При таком подходе программа сначала проверит все нужные операнды и только потом, если нужно, создаст элемент. Другими словами, := тут уже не оператор, а вполне себе указатель на метод сложного объекта. На то, чтобы понять это, мне потребовалось неприлично много времени. Наверное, потому что пришлось перевернуть традиционное представление об операторах, функциях и т. п. Только после этого я осознал, что поведение должно быть частью объекта. Проще говоря, объект это набор пар ключ-значение, где в роли значений выступают определенные действия. У Рудольфа Карнапа есть книга по логике, которая помогла мне понять, что традиционные способы расширения программ и содержательные дефиниции обладают одинаковыми возможностями, но последние интуитивно понятнее и удобнее.

image

Как и в Симуле, для приостановки и возобновления работы объектов использовалась сопрограммная управляющая конструкция. Постоянные объекты (файлы, документы) были для машины приостановленными процессами и сортировались в соответствии с их статичными областями переменных. Пользователь мог видеть эти области на экране и выбирать нужную. Сопрограммы использовались и для организации циклов. Оператор while проверял генераторы, которые возвращали false, когда не могли предоставить новое значение. Для связи нескольких генераторов применялись булевы значения. Например, for-циклы писались так:

while i <= 1 to 30 by 2 ^ j <= 2 to k by 3 do j<-j * i;

Конструкция to by здесь что-то вроде сопрограммы. Многие из этих идей впоследствие появились и в Smalltalk, но в более сильной форме.

Еще одна интересная управляющая конструкция FLEX when. Она работала на мягких прерываниях от событий.

image

Продолжение следует...

За перевод спасибо Алексею Никитину.
(Кто считает, что эта статья важная и хочет помочь с переводом пишите в личку или alexey.stacenko@gmail.com)



Ещё


Переводы Алана Кея:


Ричард Хэмминг

image

Книга Ричарда Хэмминга The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn
Предисловие
  1. Intro to The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn (March 28, 1995) Перевод: Глава 1
  2. Foundations of the Digital (Discrete) Revolution (March 30, 1995) Глава 2. Основы цифровой (дискретной) революции
  3. History of Computers Hardware (March 31, 1995) Глава 3. История компьютеров железо
  4. History of Computers Software (April 4, 1995) Глава 4. История компьютеров Софт
  5. History of Computers Applications (April 6, 1995) Глава 5. История компьютеров практическое применение
  6. Artificial Intelligence Part I (April 7, 1995) Глава 6. Искусственный интеллект 1
  7. Artificial Intelligence Part II (April 11, 1995) Глава 7. Искусственный интеллект II
  8. Artificial Intelligence III (April 13, 1995) Глава 8. Искуственный интеллект-III
  9. n-Dimensional Space (April 14, 1995) Глава 9. N-мерное пространство
  10. Coding Theory The Representation of Information, Part I (April 18, 1995) Глава 10. Теория кодирования I
  11. Coding Theory The Representation of Information, Part II (April 20, 1995) Глава 11. Теория кодирования II
  12. Error-Correcting Codes (April 21, 1995) Глава 12. Коды с коррекцией ошибок
  13. Information Theory (April 25, 1995) Готово, осталось опубликовать
  14. Digital Filters, Part I (April 27, 1995) Глава 14. Цифровые фильтры 1
  15. Digital Filters, Part II (April 28, 1995) Глава 15. Цифровые фильтры 2
  16. Digital Filters, Part III (May 2, 1995) Глава 16. Цифровые фильтры 3
  17. Digital Filters, Part IV (May 4, 1995) Глава 17. Цифровые фильтры IV
  18. Simulation, Part I (May 5, 1995) Глава 18. Моделирование I
  19. Simulation, Part II (May 9, 1995) Глава 19. Моделирование II
  20. Simulation, Part III (May 11, 1995) Глава 20. Моделирование III
  21. Fiber Optics (May 12, 1995) Глава 21. Волоконная оптика
  22. Computer Aided Instruction (May 16, 1995) Глава 22. Обучение с помощью компьютера (CAI)
  23. Mathematics (May 18, 1995) Глава 23. Математика
  24. Quantum Mechanics (May 19, 1995) Глава 24. Квантовая механика
  25. Creativity (May 23, 1995). Перевод: Глава 25. Креативность
  26. Experts (May 25, 1995) Глава 26. Эксперты
  27. Unreliable Data (May 26, 1995) Глава 27. Недостоверные данные
  28. Systems Engineering (May 30, 1995) Глава 28. Системная Инженерия
  29. You Get What You Measure (June 1, 1995) Глава 29. Вы получаете то, что вы измеряете
  30. How Do We Know What We Know (June 2, 1995) переводим по 10 минутным кусочкам
  31. Hamming, You and Your Research (June 6, 1995). Перевод: Вы и ваша работа

Подробнее..

Какие блоги читают ИТишники (340)

28.05.2021 02:09:19 | Автор: admin
В англоязычном пространстве мало знают Хабр, поэтому с утра читают всяких разных блоггеров. На HackerNews был опрос: Какие блоги индивидуальных авторов вы читаете?

Мне всегда было любопытно узнать что читают другие и в интервью с крутанами я всегда спрашиваю источники их информации.

Моё мировоззрение которое досталось от родителей и от школы на краю мира оказалось неадекватным и недееспособным. Пришлось перепрошивать более качественной версией. Чтение текстов/блогов за последние 10 лет полностью (на 85-90%) переформатировало моё мировоззрение. Больше всех постарались Пол Грэм и Ричард Хэмминг. Но большая часть работы еще впереди. Сейчас с группой единомышленников мы опенсорсим свои самые ценные находки (тексты и видео, которыми можно поделиться в 1 клик) за всю жизнь, чтобы сократить трение для формирования адекватного мировоззрения, по самым важным жизненным темам: мышление, здоровье, дело жизни, деньги, отношения, работа, обучение и тд. Github для знаний/мудрости это Ontol.org

Предлагаю хабрачитателям поделиться тем, что вы читаете, ссылками и короткими описаниями своих любимых блогов/авторов. Можно указать 3-5 самых крутых статьи из каждого блога, чтобы начинающий чтец мог зацениить крутость автора.

Вот мои:


Интересное замечание, что два из девяти моих самых читаемых блогов это блоги умерших людей.

Longlist (+337)


  1. jvns.ca
  2. www.joshwcomeau.com
  3. ciechanow.ski
  4. acoup.blog
  5. fasterthanli.me (для прочтения в первую очередь: 1, 2, 3, 4, 5, 6)
  6. antirez.com
  7. martin.kleppmann.com/archive.html
  8. devblogs.microsoft.com/oldnewthing
  9. ma.tt
  10. www.allthingsdistributed.com
  11. jvns.ca
  12. www.johndcook.com/blog
  13. feross.org
  14. ridiculousfish.com/blog
  15. blog.andrewcantino.com
  16. nickcraver.com/blog
  17. blog.acolyer.org
  18. blog.codinghorror.com
  19. diff.blog
  20. astralcodexten.substack.com
  21. noahpinion.substack.com
  22. taipology.substack.com
  23. dcgross.com
  24. mtlynch.io
  25. www.gwern.net
  26. coderscat.com
  27. shauninman.com
  28. www.hugomontenegro.com
  29. kk.org (Kevin Kelly)
  30. patrickcollison.com (Patrick Collison)
  31. www.kalzumeus.com (Patrick McKenzie)
  32. perell.com (David Perell)
  33. Berthub.eu
  34. guzey.com (Alexey Guzey)
  35. www.gwern.net/index
  36. astralcodexten.substack.com
  37. dcgross.com
  38. nintil.com
  39. www.ldeming.com (Laura Deming)
  40. caseyhandmer.wordpress.com (Casey Handmer)
  41. applieddivinitystudies.com
  42. scottlocklin.wordpress.com
  43. www.granolashotgun.com
  44. 100r.co/site/home.html
  45. wiki.xxiivv.com/site/index.html
  46. apenwarr.ca/log
  47. stuffwithstuff.com
  48. ericlippert.com
  49. thume.ca/archive.html
  50. medium.com/@mdwdotla
  51. faculty.washington.edu/ajko/posts
  52. computinged.wordpress.com
  53. blog.acolyer.org
  54. blog.sigplan.org/blog
  55. blog.paranoidcoding.com
  56. blog.regehr.org
  57. eli.thegreenplace.net
  58. benhoyt.com/writings
  59. www.hillelwayne.com/post
  60. web.eecs.utk.edu/~azh/blog.html
  61. www.johndcook.com/blog
  62. blog.stephenmarz.com
  63. cheapskatesguide.org
  64. ranprieur.com
  65. joeyh.name
  66. datagubbe.se
  67. len.falken.ink
  68. viznut.fi/en
  69. dive.sh/thread/81vD2RhjxF
  70. danluu.com
  71. www.arun.is
  72. fraidyc.at
  73. randomascii.wordpress.com (Bruce Dawson)
  74. feld.com
  75. mapbrief.com
  76. randsinrepose.com
  77. gregmankiw.blogspot.com
  78. ultrasaurus.com
  79. www.eugenewei.com
  80. www.windytan.com
  81. www.righto.com (Ken Sherif)
  82. jvns.ca (Julie Evans)
  83. ttps://eater.net/
  84. fabiensanglard.net
  85. www.gwern.net/index
  86. guzey.com
  87. matklad.github.io
  88. raphlinus.github.io
  89. rosenzweig.io
  90. flak.tedunangst.com
  91. ciechanow.ski
  92. bamfstyle.com
  93. filfre.net
  94. marginalrevolution.com
  95. avc.com
  96. abovethecrowd.com
  97. greyenlightenment.com
  98. www.joelonsoftware.com
  99. meltingasphalt.com
  100. lukesmith.xyz/blog
  101. www.tanyakhovanova.com (Tanya Khovanova)
  102. filippo.io (Filippo Valsorda, cryptography)
  103. www.cryptologie.net (David Wong, cryptography)
  104. www.undeadly.org
  105. www.otherhand.org
  106. thenicestplace.net
  107. www.data-is-plural.com/archive
  108. ourincrediblejourney.tumblr.com
  109. blog.fefe.de
  110. motherfuckingwebsite.com
  111. covidianaesthetics.substack.com
  112. idlewords.com (начать с 1 )
  113. brandur.org (начать с 1)
  114. stpeter.im/journal
  115. www.brainpickings.org (Maria Popova)
  116. dothemath.ucsd.edu (Tom Murphy)
  117. mathbabe.org (Cathy O'Neil)
  118. www.math.columbia.edu/~woit/wordpress (Peter Woit)
  119. rainintheforecast.wordpress.com (Autumn Gearhart Rain)
  120. devblogs.microsoft.com/oldnewthing (Raymond Chen)
  121. drewdevault.com (Drew Devault)
  122. www.joshwcomeau.com
  123. pomb.us
  124. jvns.ca
  125. monicalent.com
  126. www.taniarascia.com
  127. seanbarry.dev
  128. ruairidh.dev
  129. rachelbythebay.com
  130. www.hanselman.com/blog
  131. daringfireball.net
  132. kottke.org
  133. meltingasphalt.com
  134. simonsarris.substack.com
  135. ava.substack.com
  136. www.hillelwayne.com/post
  137. stevelosh.com/blog
  138. magnus.therning.org/archive.html
  139. pharr.org/matt/blog
  140. www.pbrt.org
  141. www.commandlinefanatic.com/cgi-bin/showpage.cgi?page=home
  142. matt.might.net/articles
  143. aphyr.com/posts/342-typing-the-technical-interview
  144. tratt.net/laurie/blog/archive.html
  145. www.righto.com (Ken Shirriff)
  146. tommoody.us (начать с 1 )
  147. livingstingy.blogspot.com (Robert Platt Bell, начать с 1, 2, 3, 4, 5, 6 )
  148. seths.blog (начать с топ-100)
  149. fintechbusinessweekly.substack.com (Fintech News )
  150. stratechery.com
  151. n-o-d-e.net
  152. l-o-o-s-e-d.net/bookmarks
  153. lemire.me/blog (Daniel Lemire)
  154. pluralistic.net (Cory Doctorow)
  155. blog.jessfraz.com
  156. adamwathan.me
  157. jvns.ca
  158. rachelbythebay.com/w
  159. dankim.org
  160. mtlynch.io
  161. rgz.ee
  162. markdotto.com
  163. thorstenball.com
  164. sarahdrasnerdesign.com/writing
  165. bernoid.com
  166. johnmenadue.com
  167. scholars-stage.blogspot.com
  168. macwright.com
  169. vebaccount.substack.com
  170. www.futilitycloset.com
  171. vitalik.ca
  172. acoup.blog
  173. www.profgalloway.com (Scott Galloway)
  174. www.arp242.net (Martin Tournoij)
  175. www.kuwi.news (Vedica Kant и Anmol Maini)
  176. hawkradius.com (Hawk Radius)
  177. erikbern.com
  178. davefernig.com
  179. statmodeling.stat.columbia.edu
  180. www.collaborativefund.com/blog/archive
  181. cryptohayes.medium.com (Arthur Hayes)
  182. thelastpsychiatrist.com
  183. www.ldeming.com/longevityfaq
  184. srconstantin.github.io/tag/aging.html
  185. www.celinehh.com
  186. steve-yegge.medium.com (old steve-yegge.blogspot.com)
  187. textslashplain.com
  188. blog.pragmaticengineer.com
  189. ayende.com/blog (Oren Eini создатель и техдир Raven DB)
  190. medium.com/@tylerneely (Tyler Neely создатель Sled DB)
  191. www.philipotoole.com (Philip O'Toole создатель rqlite)
  192. martin.kleppmann.com/archive.html (Martin Kleppmann автор Designing Data-Intensive Applications)
  193. glaubercosta-11125.medium.com (Glauber Costa работает над glommio, scylla DB)
  194. gregorygundersen.com/blog
  195. www.tbray.org/ongoing (Tim Bray)
  196. prog21.dadgum.com
  197. bit-player.org (Brian Hayes)
  198. brooker.co.za/blog (Mark Brooker)
  199. electoral-vote.com
  200. www.swyx.io
  201. kentcdodds.com
  202. deadvoles.wordpress.com
  203. www.interfluidity.com
  204. dsadevil.blogspot.com
  205. econbrowser.com
  206. mandelcabrera.com
  207. www.jwz.org/blog
  208. dustri.org/b
  209. www.evanmiller.org (можно начать с 1)
  210. www.climaticthoughts.com
  211. eli.thegreenplace.net
  212. journal.stuffwithstuff.com
  213. spritesmods.com (Sprites Mods)
  214. bellard.org
  215. www.otherhand.org (можно начать с 1 )
  216. twopagesdoublespaced.substack.com
  217. www.joshwcomeau.com
  218. audacity.substack.com
  219. www.overcomingbias.com (Robin Hanson)
  220. eclecticlight.co (Howard Oakley)
  221. www.redblobgames.com (Amit Patel)
  222. mediamonarchy.com
  223. www.corbettreport.com
  224. guitardashboard.com
  225. blog.openstartuplist.com
  226. tinyprojects.dev/blog
  227. hummusrezept.de
  228. nav.al
  229. thinking-about-things.com
  230. mix.com/thinkingaboutthings
  231. pedestrianobservations.com
  232. diff.substack.com
  233. lethain.com
  234. moultano.wordpress.com
  235. www.cringely.com
  236. christine.website/blog
  237. www.dcrainmaker.com
  238. weatherwest.com
  239. notes.busterbenson.com
  240. notes.andymatuschak.org/Evergreen_notes
  241. jacobian.org/posts
  242. schwitzsplinters.blogspot.com
  243. yetanothermathprogrammingconsultant.blogspot.com
  244. ofdollarsanddata.com
  245. blogs.sciencemag.org/pipeline
  246. unintendedconsequenc.es
  247. myannoyingopinions.com
  248. yomadic.com
  249. madned.substack.com (начать с 1 )
  250. kevq.uk/blogroll
  251. jlelse.blog/blogroll
  252. www.hisutton.com
  253. heredragonsabound.blogspot.com
  254. thealexandrian.net
  255. commoncog.com/blog (Cedric Chin)
  256. begriffs.com
  257. www.zenpencils.com
  258. www.sixteen-nine.net
  259. techtinkering.com
  260. bennettftomlin.com
  261. www.nullprogram.com
  262. www.codeofhonor.com/blog (Patrick Wyatt)
  263. ava.substack.com
  264. blog.acolyer.org
  265. zeynep.me (Zeynep Tufecki)
  266. scolton.blogspot.com
  267. heathercoxrichardson.substack.com
  268. www.ribbonfarm.com
  269. resources.joren.ga
  270. rootsofprogress.org/posts (Jason Crawford)
  271. extraguacblog.com/2016/04/17/financialwisdomofrapmusic
  272. daringfireball.net (John Gruber)
  273. craigmod.com (Craig Mod)
  274. efficiencyiseverything.com
  275. mrmoneymustache.com
  276. www.scottaaronson.com/blog
  277. greenwald.substack.com
  278. backreaction.blogspot.com
  279. scripting.com (Dave Winer)
  280. stopa.io
  281. research.swtch.com (Russ Cox )
  282. www.nakedcapitalism.com (Yves Smith)
  283. ritholtz.com (Barry Ritholtz)
  284. www.calculatedriskblog.com (Bill McBride)
  285. avc.com
  286. www.moserware.com
  287. believermag.com
  288. blogmaverick.com
  289. fs.blog
  290. juliagalef.com
  291. marginalrevolution.com
  292. sive.rs
  293. torrentfreak.com/author/ernesto
  294. www.lrb.co.uk
  295. www.metafilter.com
  296. xkcd.com
  297. Jamesclear.com
  298. statmodeling.stat.columbia.edu
  299. daringfireball.net
  300. marginalrevolution.com
  301. slatestarcodex.com
  302. www.wall.org/~aron/blog (physics, theology, history, philosophy)
  303. xahlee.info (math, emacs, keyboards, etc.)
  304. practicaltypography.com
  305. math.ucr.edu/home/baez (math, physics)
  306. www.gwern.net/index (interesting articles)
  307. steve-yegge.blogspot.com (programming)
  308. creativegood.com/blog (UX, and more)
  309. backreaction.blogspot.com (physics)
  310. historyforatheists.com (historical myths)
  311. funcall.blogspot.com (programming, compsci)
  312. blog.fawny.org (accessibility, design)
  313. blog.jessfraz.com (technology)
  314. use-the-index-luke.com/blog (databases)
  315. weekendfisher.blogspot.com (God, love)
  316. www.freedomain.com/blog
  317. www.cringely.com
  318. www.zeldman.com
  319. captaincapitalism.blogspot.com
  320. quirksmode.org/blog
  321. hypercritical.co
  322. arachnoid.com (Paul Lutus)
  323. labs.jensimmons.com (Jen Simmons)
  324. jvns.ca (Julia Evans)
  325. lea.verou.me (Lea Verou)
  326. mina.codes (Mina Markham)
  327. sarasoueidan.com/articles (Sara Soueidan)
  328. www.sarahmei.com/blog (Sarah Mei)
  329. thebabydino.github.io (Ana Tudor)
  330. www.maban.co.uk (Anna Debenham)
  331. www.kalzumeus.com
  332. rachelbythebay.com/w
  333. bradfitz.com
  334. camlistore.org

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru