Следуйте этим приемам программирования и сэкономьте кучу денег на облачных счетах
Это двадцать второй выпуск CrunchX, и вот истории и ресурсы, на которые, по нашему мнению, стоило потратить время.
1. Это навыки, которые вам нужны для работы в индустрии AdTech.
Рекламные технологии (AdTech) становятся все более важными за последние пару лет, поскольку компании конкурируют друг с другом, чтобы получить как можно больше места в Интернете для своей рекламы, чтобы охватить свои целевые группы. Чтобы работать в сфере AdTech, нужно иметь определенные навыки в своем портфолио: склонность к частной деятельности и навыки в области науки о данных — два из них. Написано Дженни Дармоди для Silicon Republic и выбрано Christianlauer. Прочтите статью здесь:
https://www.siliconrepublic.com/advice/adtech-skills-yahoo-advertising
2. ИИ учится играть в Minecraft, просматривая видео
ИИ теперь стал настолько эффективным, что может играть в видеоигры, просто предварительно просматривая видео об этом. В связи с этим использовалось лишь небольшое количество данных о маркированных подрядчиках. В этой статье мы углубимся в точный процесс обучения открытого ИИ самостоятельной игре в видеоигру «Minecraft». Написано Дунканом МакРэем для AI News и выбрано Christianlauer. Прочтите статью здесь:
3. 7 шагов к освоению Python для науки о данных
Навыки Python неизбежны при выборе карьеры в области науки о данных. В этой статье описаны 7 шагов, как стать эффективным в Python для науки о данных. Среди других шагов автор упоминает, что важно создать значительное портфолио и участвовать в различных проектах, чтобы лучше познакомиться с языком программирования. Написано Наташей Селварадж на KDNuggets и выбрано Christianlauer. Прочтите статью здесь:
https://www.kdnuggets.com/2022/06/7-steps-mastering-python-data-science.html
4. 12 приемов программирования, которые помогут сократить счет за облако
Сокращение затрат на облачные вычисления может быть достигнуто только в том случае, если задействовано более одного. В этой статье представлены 12 конкретных приемов, которые можно использовать для снижения затрат на облако. Среди других приемов можно выделить два конкретных примера: написание более быстрого кода и снижение объема оперативной памяти. Написано Питером Уэйнером для InfoWorld и выбрано Christianlauer. Прочтите статью здесь:
https://www.infoworld.com/article/3661809/12-programming-tricks-to-cut-your-cloud-bill.html
5. Ваш API плохой
Пэдди рассказывает о том, как улучшить дизайн API. Он рассказывает о некоторых распространенных проблемах и о том, как их избежать. Хорошо иметь в закладках и возвращаться при необходимости. Автор Пэдди Карвер, редакционная подборка Милоша Живковича. Читать книгу здесь:
https://leanpub.com/yourapiisbad/read
6. Google заявляет, что удалит историю посещения клиник для абортов после отмены дела Роу против Уэйда.
После решения Верховного суда отменить дело Роу против Уэйда Google заявил, что удалит историю местоположений посещений клиник для абортов, чтобы защитить конфиденциальность своих пользователей. Написано Дженнифер Элиас для CNBC и выбрано Энтони Теренсом. Прочтите статью здесь:
7. Новый алгоритм может предсказывать преступность в городах США за неделю до того, как она произойдет
Этот компьютерный алгоритм в стиле «Особого мнения» может предсказывать преступления в городах США за неделю до их совершения с точностью 90%. Написано Кэррингтоном Йорком для Bloomberg и выбрано Энтони Теренсом. Прочтите статью здесь:
8. Общедоступные API
Иногда вам просто нужны данные — любые данные, а иногда вам нужны конкретные данные, будь то для создания слайдов, тестирования некоторых алгоритмов или просто для любопытства, когда вы создаете новый бэкэнд и хотите подключить его к чему-то. Учетная запись общедоступных API на GitHub содержит огромный список (1421, когда я пишу это) общедоступных API как для науки о данных, так и для общего использования, и его стоит посмотреть. Редакционный отбор Dr. Стюарт Вулли. Просмотрите репозиторий GitHub здесь:
https://github.com/public-apis/public-apis
9. Краткое руководство по сложным задачам
Вы, вероятно, знакомы с нотацией O(n) для алгоритмической сложности, но вы можете быть не знакомы с классами сложности, которые описывают наборы вычислительных задач в терминах сложности, основанной на ресурсах. В Википедии (ССЫЛКА: https://en.wikipedia.org/wiki/Complexity_class) есть очень подробное описание этого (что, вероятно, повредит вашему разуму при первом чтении), но есть также краткое и доступное введение поверх в журнале Quanta, который может помочь вам в вашем понимании. О них стоит знать, если вы углубитесь в информатику и математику. Написано Кевином Хартнеттом для журнала Quanta Magazine и выбрано редактором Dr. Стюарт Вулли. Прочтите статью здесь:
https://www.quantamagazine.org/a-short-guide-to-hard-problems-20180716
10. Крах сложного ПО
Нолан говорит о сложности программного обеспечения и о том, как решить эту проблему. Мы все знаем, как решается сложное программное обеспечение: с еще большей сложностью. И Нолан указывает, что вы должны сопротивляться этому стремлению к сложности и предпочесть простоту. Написано Ноланом Лоусоном для книги «Читай чайные листья» и выбрано Милошем Живковичем. Прочтите статью здесь:
https://nolanlawson.com/2022/06/09/the-collapse-of-complex-software/
Заключительное примечание
Это наш выбор на этой неделе. Надеюсь, вы нашли что-то новое, вдохновляющее, удивительное и сумасшедшее из мира технологий. Большое спасибо, что нашли время, чтобы прочитать этот выпуск CrunchX. Следите за следующим выпуском на следующей неделе.
С уважением,
Команда CodeX
