Традиционный митап Яндекс.Денег Java Jam едет в Нижний Новгород!

Приглашаем на встречу бэкенд-специалистов. Поговорим, как с помощью Gradle-плагинов можно оптимизировать сборочную инфраструктуру и автоматизировать релизный цикл, а также затронем проблему автоматизации мониторинга.

• ⏰ Дата — 11 декабря, 18:00
• 📍 Место — г. Нижний Новгород, улица Кулибина, 3Ф

Участие бесплатное, требуется только регистрация (и ваше огромное желание).

Количество мест ограничено.

До встречи на митапе!

Соберемся на пару докладов с халявными снэками.

• Модуляризацию приложения
• Code review: сказка про срачи
• Туториал по эпловой линейки аркита

телеграм @iosnndevs.

Второй из пирлабов (https://peerlab.community), по формату — живое общение и мелкие доклады, шарим опыт.

Давайте соберёмся и посмотрим какие новинки есть в мире Котлин вместе!

Мы планируем организовать сессию просмотра докладов с конференции KotlinConf 2019 Global, которая будет проводиться в Копенгагене с 4 по 6 декабря, а также обсудить просмотренные доклады в приятной обстановке.

Спикер: Антон Зеленский (EPAM Санкт-Петербург)
Микросервисы во фронтенд разработке
Поговорим о том, насколько применимы современные фреймворки в микросервисной архитектуре. Какую цену придется заплатить за сборку фронтенда на микросервисы и какие бенефиты ждут архитектора за эту цену? В докладе будет реальный пример собранного на микросервисах фронтенд-приложения.

Спикер: Александр Алябушев (EPAM Нижний Новгород)
Behavior Driven Development во фронтенде
О тестировании - человеческим языком для разработчиков.
Как разработчику сделать правильную спецификацию? Что нужно тестировать, а что не нужно? Поговорим о написании тестов, их структуре, ценности и о том, как начать тестировать.

Заключительная осенняя встреча python-сообщества в 2019 году.

• 12:10 → Питон в Бигдате (Александр Горохов / EPAM)
  Big Data сегодня — динамически развивающаяся отрасль. Как бы мы могли использовать python для обработки больших объёмов данных? В этом ознакомительном докладе я расскажу про Apache Spark, и как его можно использовать для обработки данных на python.

• 13:10 → Как написать свой Твиттер и не прогореть (Алексей Рябчиков / Тинькофф)
  Почти каждый месяц появляются новости об утечках данных пользователей из социальных сетей. На этой волне я написал twitter-оподобную социальную сеть с заложенной цепочкой уязвимостей для соревнований типа CTF. На ее примере я расскажу про разработку современного web-сервиса и его возможные уязвимости. Рассмотрим, что к ним привело, и как их можно было избежать при проектировании и разработке.

• 14:10 → перерыв на обед

• 15:10 → Как мы не пишем тесты (Денис Тимофеев / Независимый разработчик)
  Вы что код с ошибками пишете?! Да! И чтобы их обнаружить, в дополнение к программе мы пишем тесты. Но так ли они хороши? Во время доклада обсудим несколько простых техник тестирования, которые мы обычно не применяем.

• 16:10 → Бесполезный REPL (Александр Артеменко / Яндекс)
  Из этого доклада вы узнаете о том, почему REPL в Python бесполезен, даже если это волшебный ipython. Будет предложено одно из возможных решений этой проблемы. В первую очередь доклад будет интересен тем, кого интересует более быстрая и эффективная разработка, а также тем, кто разрабатывает stateful системы.

❤️При поддержке Яндекса и EPAM.

Чат в телеграме: @rannts.

Компания Intel приглашает принять участие в OpenVINO Hackathon, который объединит 60 лучших IT-специалистов разных профилей. Каждый участник сможет найти команду единомышленников, создать программный продукт и построить на его основе свой, нужный для города и его жителей бизнес.

Задача команд участников – предложить использование алгоритмов компьютерного зрения на основе нейронных сетей для решения одной или нескольких прикладных задач.Кроме идеи требуется продемонстрировать прототип решения или его части с использованием программного продукта Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, а также оценить трудоемкости реализации и развертывания (стоимость, энергопотребление, эффективность).

Главный приз составит 100 000 рублей.

Каждая команда имеет право выбрать тему проекта самостоятельного. Примеры направлений:

1) Safety

Детектирование аномалий поведения людей: агрессивные движения, блуждание (продолжительность присутствия человека на сцене вызывает подозрение), падения (нужна медицинская помощь).

2) Retail and Entertainment

Вычислительная фотография. Использование сверточных нейронных сетей для улучшения качества изображений / постобработки. Интеграция deep learning решений с веб-сервисами (чат боты, Web GUI).

3) Industrial

Умные фабрики и предприятия: контроль безопасности на производстве (оставленные инструменты, запретные для посещения территории), автоматизация процессов, детектирование аномалий.

Каждая команда может комбинировать любые алгоритмы в своём проекте, включая алгоритмы классического компьютерного зрения, а также алгоритмы и нейронные сети из других областей.

29 ноября в кафе Chef’s пройдёт второй Ember.js NN митап.  В середине октября фронтенд команда RetailNext летала в Копенгаген на ежегодную конференцию EmberFest 2019 и готова поделиться последними новостями фреймворка и комьюнити, отведать датской выпечки и смерребродов в уютной атмосфере! Также у нижегородского сообщества появился официальный логотип, поэтому всем участникам достанутся классные стикеры с Томстером в русском-народном стиле!

Расписание:
18:00 - 18:30 - Регистрация и welcome drinks
18:30 - 19:00 - Алексей Васильев (Frontend developer, RetailNext, Нижний Новгород)
“Embroider: future build system for EmberJS apps”
19:10 - 19:40 - Андрей Фель (Technical Manager, RetailNext, Нижний Новгород)
"Ember Data: The Future"
19:40 Coffee Break
20:00 - 20:30 - Александр Алявдин (Software Engineer, RetailNext, Нижний Новгород)
"НАМ И ТАК НОРМ!(?)" - Ember & Typescript
20:30 - 21:30 - EmberJS Party (пиво и датские смерреброды)

Количество мест ограничено!

Мир IT все плотнее переплетается с ML, машинным обучением. В компании MERA уже реализовано несколько проектов по ML, в том числе мы создали систему распознавания автомобильных номеров на въезде в наш офис. Разработка велась с чистого листа, поэтому команда пробовала разные пути, подходы и инструменты. Приглашаем всех желающих узнать подробности этого проекта и пообщаться о машинном обучении!

На митапе мы расскажем о тех нюансах разработки, которые не так очевидны на старте проекта. Например, точность распознавания существенно зависит от характеристик камер и состава данных. Также при выборе архитектуры системы стоит учитывать сколько данных потребуется для обучения.

Рассмотрим все этапы реализации проекта, но особенно сосредоточимся на этапе доработки прототипа решения. Именно на этом этапе, на наш взгляд, возникает большинство неочевидных трудностей.

Программа мероприятия:

🏁 От теории к работающему прототипу
Юрий Яхно, Технический лидер ML-сообщества в MERA

Задачу распознавания символов уже решают студенты, но так ли легко узнать автомобильный номер. Рассмотрим этапы распознавания номера и трудности, с которыми мы при этом столкнулись.

🏁 Подводные камни внедрения системы
Георгий Дюльдин, старший разработчик в MERA

В процессе выступления мы ответим на каверзные вопросы: как настройки камеры влияют на качество результата? как перейти от обработки отдельных картинок к работе с видеопотоком? как добавить в систему новые данные для обучения, имея очень ограниченные ресурсы? и другие вопросы из зала.

Участие бесплатное, необходима регистрация.

Друзья, смело подаем проекты на https://it-brandnn.ru/ - есть повод встретиться в прекрасной компании, поучаствовать в баттле проектов, получить признание коллег, и просто круто провести время, встретить новых друзей и единомышленников в инновационной сфере!

Открыта регистрация второй DataScience митап EPAM!

Ждем вас 23 ноября в 14:00 в "Кремлевский на Почаине".**

На встрече разберем 2 темы:

1. Multi-camera multi-person tracking system.

   Спикер: Дмитрий Никитко, Lead Data Scientist EPAM Saint Petersburg.

   Построение системы трекинга людей в магазине: что для этого нужно? Разберем основные части решения: детектор, трекер, ре-идентификатор, распознаватель действий.

2. Recommendation system for investor-fund interactions.

   Спикер: Иван Гречихин, Data Scientist EPAM Nizhny Novgorod .

   Разберем разработку рекомендательной системы для определения оптимальных по стратегии инвесторов.

Участие бесплатное, важно зарегистрироваться.