​​Как сделать последовательную перезапись файлов Node.Js

В этой статье автор расскажет о решениях распространенных проблем при написании приложений Node.

Читать...

​​Как настроить прием данных в Azure Data Explorer

В этой статье автор расскажет о том, как настроить прием данных с помощью библиотеки Node в Azure Data Explorer.

Читать...

Друзья, предлагаем вам оценить российский рынок мероприятий для разработчиков. Поделитесь, какие митапы и конференции вам интересны и почему, какие форматы участия вы предпочитаете. 

Онлайн-опрос займет не более 3-х минут. За это время вы передохнёте от работы, а в конце мы подарим скидку 25% на крутые образовательные лекции! 

Пройти опрос

​​Как освоить Node.js: план, идеи и рекомендации 

Если вы только начали осваивать Node.Js, то эта статья будет максимально полезной для вас, так как в ней чётко расписан план обучения. 

Читать...

​​29 полезных библиотек Node.Js с открытым исходным кодом

В этой статье автор собрал список полезных библиотек с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать в своем предстоящем проекте Node.js.

Читать...

​​6 Интересных Node.Js фреймворков

В этой статье автор подобрал для вас 6 полезных фреймворков которые ускорят процесс вашей разработки.

Читать...

​​🚀Научитесь решать любые задачи фронтенда! ЗАВТРА, 22 ноября в 20:00 мск приглашаем на бесплатный урок «Refine.js - мощный фреймворк разработки внутренних приложений». 

— На вебинаре мы напишем фронтенд небольшой админ-панели с применением Refine и Tailwind. 

— Урок пройдет в рамках онлайн-курса «React.js Developer» от OTUS. Курс рассчитан на Frontend JavaScript разработчиков, которые хотят освоить React. Протестируйте обучение в OTUS и познакомьтесь с преподавателем — Арсением Высоцким, тимлидом в большой международной компании.

👉Пройдите вступительное тестирование и регистрируйтесь на вебинар!

​​​Использование модулей Node.js с приложениями Azure

В этой статье описывается, как обеспечить использование конкретной версии модуля приложением и использовать собственные модули в Azure.

Читать...

Метрики Readability и plain language act.

В Новой Зеландии принимают закон с требованием простого языка в законах: причина в том чтобы законы были понятны и тем людям для которых английский язык не основной. Такой же закон был принят в 2010 при правительстве США. В целом, это движение за упорядоченность языка в законах и нормах — косвенный продукт развития юзабилити и удобства сайтов и государственных органов.

Как и большинство шкал в психологии или педагогике редабилити предлагает в качестве прогноза порядковые данные, но не интервальные. Иными словами: каждый балл в формуле расчета удобочитаемости текста не обладает содержательным смыслом. На основании этого следуют следующие фундаментальные характеристики формул удобочитаемости:

- Применяется только к показателям «сложности стиля», но не к формату или организации текста;
- Применяется только к «связному дискурсу» и не применяется к частям предложения, фрагментам, таблицам и спискам;
- Редабилити несовершенный показатель в случае если речь идет о недостаточном уровне грамотности пользователя;
- Применяется для удобства скрининга и не применяется для таблиц, графических презентаций и т.д.;
- Данные следует интерпретировать в свете характеристик читателя(знание, интерес и цель чтения);
- Не может строго использоваться как формула написания текстов: изменение индекса редабилити не приводит к росту понимания читателем;
- Показатели формул редабилити должны использоваться в сочетании с юзабилити-тестированием.

Теперь метрика удобочитаемости становится метрикой почти государственной важности, которая может влиять на социальную гражданскую инженерию. Понятно, что в РФ Legal Design не станет магистральным путем развития в ближайшее время, но остается верить в успех данных инициатив.

Конкуренция метафор и аффордансов в графическом интерфейсе пользователя

AmigaOS — это до сих пор живая операционная система, которая работает на базе компьютера Amiga, который был запущен Commodore в 1985 году.

Workbench — штатная графическая оболочка AmigaOS. Название оболочки является метафорой словосочетания «рабочий стол» (дословно — «верстак»), поэтому аналогия была продолжена и дальше: каталоги изображены ящиками рабочего стола, исполняемые файлы — инструментами, данные — проектами, а остальные составляющие GUI — разного рода приспособлениями. Большинство приложений AmigaOS используют всплывающие меню, традиционно начинающиеся со слова Project («Проект»), а не File («Файл»), как на других платформах.

Почему так? Commodore предпочитала использовать идиомы, отличные от своих конкурентов. Apple уже подала в суд, чтобы помешать другим компаниям-разработчикам программного обеспечения предлагать графические пользовательские интерфейсы, подобные к своим.

Соревнование рабочих столов и верстаков как двух базовых метафор завершилось победой первых.

Есть, конечно, сайт ностальгирующих https://www.gregdonner.org/workbench/index.html

Метафора верстака в AmigaOS

Лечись, играя. Цифровые вакцины

Карантин 2020 показал одну важную вещь: никто не оказался готов реагировать по-настоящему умно и оперативно, не были внедрены технологичные решения, мало было и медийной составляющей в инфополе. Как решает такие проблемы HCI, UX и геймификация?

Примером использования игр и развлекательных технологий в медицине является цифровая вакцина, которая упакована в механику игры. Что за цифровая вакцина такая?

Вакцина, как изобретение эпохи модерна, в значительной степени была продуктом маркетинга. Если вы мне не верите, то откройте и почитайте «Английские письма» Вольтера, уж не откажите себе в удовольствии: речь шла о моде на прививки от оспы, которую переняла английская королевская семья. Впервые прививку изобрели народы Кавказа (“черкесы”) для того, чтобы прививать девочек и сохранять их внешность. А красота внешности была крайне важна, ведь этих девочек продавали в гаремы уже туркам. Это не совсем правда, скорее перед нами миф маркетологов той эпохи Просвещения для популяризации прививок. В итоге Виндзоры начали первыми прививаться от болезней.

Цифровые вакцины — это новая область на пересечении поведенческого дизайна и биологии, область выработки стратегий снижения риска заболеваний, связанных с образом жизни. Изменение поведения, пищевых привычек, аддиктивного наркопотребления, алкоголизма, выработка правильных стратегий иммунной защиты, а не просто инфографика Минздрава в соцсетях. Как это работает?

Покажу на примере. Fooya - игра для детей, направленная на контроль ожирения, борьбу с диабетом и прививание здорового образа жизни. Обычный шутер от третьего лица, основанный на склонности кидать еду в других. Вы выигрываете, уклоняясь от нездоровой пищи, которую бросают на вас ваши враги и получаете бонусы за бег и сжигание калорий. Игра социальная, пригласи друзей, покидай в них тортами и бургерами. Так вот, если верить исследованиям на контрольной группе, то сформировалась устойчивая негативная связь с вредной жратвой, что изменило потребление еды детьми. А это привело к падению индекса массы тела у группы игроков, по сравнению с контрольной.

https://www.youtube.com/watch?v=V8ceYbkT-1Y

Правда, никто не докажет, что исследование не купленное, конечно. Но это не главное, главное как круто сделана цифровая вакцина.

Алгоритмоцентрический дизайн. UX для дата-сцайнтистов, часть II

С каждым днем все больше внимания привлекают вопросы взаимодействия с данными на уровне UX для дата-сцайнс и машинного обучения: понятно, что речь может идти и об уровне взаимодействия с разметчиками данных, и о создании serious games для обучения дата-сетов и много чем еще. Тут, кажется, есть ужасающая лакуна

Большинство моделей машинного обучения основаны на человеческих примерах, но большинство текстов и курсов по машинному обучению сосредоточены только на алгоритмах. Часто вы можете получить самые современные результаты с хорошими данными и примитивными алгоритмами, но сложно получить самые современные результаты с хорошим алгоритмом на плохих данных.

По мере роста NLP для рутинных задач в операционной деятельности должна расти роль и человеческого фактора для создания, оперирования и прочей работы с данными. Сейчас в РФ это все отдается на откуп менеджеров над разметчиками(Сбер), краудсорсингу (Яндекс.Толока) и некоторым развлекательным сервисам (ВК). При этом на западе и в Китае реализуются разные стратегии обучения людей для взаимодействия с алгоритмами: рискну предположить, что это качественно меняет психологию труда в эпоху ИИ

Human-in-the-loop — это устойчивое название менеджерских практик и стратегий для:
- Повысить точность модели машинного обучения.
- Быстрее достичь целевой точности для модели машинного обучения.
- Помощь человеку с помощью машинного обучения для повышения эффективности.

Так как на конечную точность гораздо сильнее влияют данные, а не модель, то для построения рабочих прогнозов нужно ставить людей и сотрудников, которые будут находится в цикле итераций при разработке систем. В конечном итоге даже датасеты для обучения, типа MNIST - наборы данных, которые были тщательно отфильтрованы с использованием различных методов выборки, прежде чем
фактические обучающие данные были созданы. Таким образом, если вы случайным образом выбираете какой-либо из этих популярных наборов данных, ваша выборка не является действительно случайной: это набор данных, который соответствует задачам при при создании этих наборов данных. Вы неосознанно использовали стратегию выборки, которая, вероятно, была создана вручную.

В книге 2021 года Human-in-the-Loop Machine Learning представлена достаточно интересная и многообещающая концепция в деталях с конкретными руководствами и примерами использования. Автор - Роберт Монарх, PhD в области обработки естественного языка, достаточно четко улавливает суть проблемы у них(http://www.robertmunro.com/), там:

Из-за дисбаланса в научных кругах я часто видел, как люди в промышленности делают
та же ошибка. Они нанимают дюжину умных докторов наук, которые знают, как создавать современные алгоритмы, но не имеют опыта создания обучающих данных или размышлений о
правильные интерфейсы для аннотации и маркировки. Именно такую ситуацию я наблюдал недавно на одном из крупнейших мировых автопроизводителей. Компания недавно наняла большое количество
выпускники машинного обучения, но не смогли ввести в действие свой автономный автомобиль
технологии, потому что новые сотрудники не могли масштабировать свою стратегию аннотирования данных.В итоге компания уволила всю эту команду. В последствии я посоветовал
компании, как перестроить свою стратегию, используя алгоритмы и аннотации как одинаково важные, взаимосвязанные компоненты хорошего машинного обучения.

Ставим лайки, если хотим фулл пдф на канале)

Итак, сегодня у нас в меню:

Robert (Munro) Monarch

Human-in-the-Loop Machine Learning

Active learning and annotation for human-centered AI

Manning Publications (2021)

NLP и диалог Жижека и Вернера Херцога

https://www.openculture.com/2022/11/an-ai-generated-never-ending-discussion-between-werner-herzog-and-slavoj-zizek.html?fbclid=IwAR3edp8pAFsCE2zaOe769s4Lm1gIqtoacSiih7ysOt-5Kd1BVWHT38mdHO8

Пожалуй, очень удачная реализация диалоговой системы, которая эмулирует диалог Славоя Жижека и Вернера Херцога.

Подобного рода решения ярко демонстрируют пространство digital humanities, а еще служат важным примером использования диалоговых систем в будущем: бесконечные диалоги фигур интеллектуального пантеона само по себе может быть «Кругом Первым» в преисподней Данте(последний поместил всех античных философов в ад и заставил целую вечность вести беседы)

А если без шуток: хороший и интересный пример навыка для Алисы или другой умной колонки.
Пример с сайта: https://infiniteconversation.com/

Сайт-визитка создателя https://www.jamez.it/

А что в СССР? Советские интерфейсы

Советский проект домашнего персонального компьютера СФИНКС. Создан по заказу Государственного комитета по науке и технологиям и разработанным Дмитрием Азриканом в сотрудничестве с А. Колотушкиным и В. Гессеном.

В Москве выставлялся в новом здании Третьяковки в прошлом году

Алгоритмоцентрический дизайн. UX для дата-сцайнтистов

Разметка данных — это процесс маркировки необработанных данных, чтобы они стали учебными данными для машинного обучения. Большинство специалистов по данным скажут вам, что они тратят гораздо больше времени на курирование разметки и разметчиков данных, чем на создание моделей машинного обучения.

В отличие от академического исследования в промышленности более распространено улучшение производительности модели путем разметки большего количества данных. Особенно когда природа данных меняется со временем и использование нескольких новых наборов/критериев разметки может быть гораздо более эффективным, чем попытка адаптировать существующую модель или алгоритм к новой области данных.

Словарь юного HCI и одна свежая книжка
И бездушные вещи, издающие звук, свирель или гусли, если не производят раздельных тонов, как распознать то, что играют на свирели или на гуслях?
1-е послание Коринфянам

У умных колонок типа Алисы или Маруси есть любопытный пользовательский сценарий о котором продакт-менеджеры нехотя признаются в кулуарных разговорах. Пользователи часто просят поставить звук, шум леса или плеск воды — такой вот странный сценарий становится понятным, если учесть, что взрослые часто рассказывают детям сказки и просят умную колонку создать аккомпанемент истории.
«Пошел Иван-царевич в лес и уууу лес завыл». Этот сценарий хорошо известен и некоторым сотрудникам рекламных агентств, я видел такие креативные спецпроекты, имулировавшие советские диапозитивы и пластинки со сказками для детей. О чем идет речь?

Сонификация — это использование неречевого звука для передачи информации или восприятия данных. При этом есть тонкие различия от обычных аудиосистем, сонификация предполагает некоторый уровень абстракции наших данных.

Свежая книга 2020 года Sonification Design: From Data to Intelligible Soundfields полна умных и интересных замечаний о истории использования звуков, начиная с древнего Египта и средневековых органов, и сложных отсылок к кантианству и теории игр. Для более практичных товарищей — модель озвучивания Python для программирования не в графическом интерфейсе пользователя. The Sonipy Framework предлагает не только воспринимать отображение компилятора на слух, но и использовать своеобразную аудиостанцию для программирования.

А еще это социалочка и включение слепых людей в новую цифровую экономику. Книжка в следующем посте