Rose debug info
---------------

Блог Саши Михайлова

Книга Генри Форда «Моя жизнь, мои достижения» (1922)

Много слышал про эту книгу. тот случай, когда было ощущение, что уже всё знаю, что там написано: изобрёл-произвёл модель «Т» → поставил сразу на конвейер → основал Ford Motor Company → произвёл дцать миллионов автомобилей → стал богатым → написал книгу.

Однако, был приятно удивлён, что всё было не совсем так.

далее со слов автора: держу в уме, что любая рассказанная история может будет отличаться от реальности.

Юность

Генри Форд начал машинами и инжерным делом с 12 лет, когда впервые увидел паровую машину

Из-за этого локомобиля я занялся автомобильной техникой. Я пробовал строить модели, и через несколько лет мне удалось собрать одну, вполне пригодную. С той поры, как я двенадцатилетним мальчиком встретил локомобиль, и до сегодняшнего дня все мои интересы были связаны с автомобилями.

На ферме отца возился со всякими механизмами и уже задумывался о чудовищно низкой эффективности труда.

Опыта из книг не наберешься, машина для инженера что книга для писателя, и он должен по-настоящему знать, как все устроено. Только разобрав механизм, он почерпнет идеи, и, если у него голова на плечах, он найдет им применение.

Штучное производство

Работал над чертежом и прототипом своего авто по вечерам и ночам после основной работы.

Затем я перешел в дневную смену и каждый вечер и всю ночь работал над новым двигателем. Я не могу даже утверждать, что работа была тяжелой. Ничто по-настоящему нас интересующее не тяжело. Я был уверен в успехе. Ведь успех непременно придет, если как следует работать.

Внимательно и вдумчиво работал над каждой деталью: продумывал всё до мелочей, прежде чем приступить к делу.

Все это за немногими исключениями я продумал заранее — так я поступаю всегда. Прежде чем приступать к сборке, я делаю чертеж, в котором каждая деталь проработана от начала до конца. Иначе во время сборки на разные дополнительные приспособления расходуется много материала, а отдельные части оказываются неподходящими друг к другу.

Собрал первый прототип.

Ford Motor Company

Основал компанию со своим именем, но его доля в ней была только четверть.

Инвестировал прибыль и время в исследования материалов: например, использовал в машине 22 вида стали (вместо максимум четырех по рынку). Чтобы для каждой детали подобрать оптимальное соотношение прочность-вес, исходя из её нагрузок.

Но в общем мы мало чем отличались от других, если не считать, во-первых, блестящего успеха нашего Общества и, во-вторых, твердого принципа: покупать только за наличные, всю прибыль вкладывать в предприятие и, имея благоприятное сальдо, всегда располагать оборотными средствами.

<…>

Обеспечив себя ванадием, я занялся разборкой всех наших моделей, чтобы испытать самым точным образом отдельные их части и выяснить, какая сталь наиболее пригодна для каждой из них — твердая, хрупкая или эластичная. Насколько мне известно, мы были первой крупной компанией, которая в своих целях производила научные исследования в области сортов стали. В результате мы выбрали для различных частей автомобиля двадцать два сорта стали.

Модель «Т» была восьмой по счету моделью компании, а не начинал с нее. Это был результат экспериментов: все части «Т» были так или иначе протестированы на других моделях.

В модели «Т» не было ничего, что не содержалось бы в зародыше в той или иной ее предшественнице. Все детали протестировали самым добросовестным образом. Поэтому успех ее не стал случайностью — он был неизбежен, ведь эту машину построили не в один день.

<…>

И вот в одно прекрасное утро 1909 года я объявил без всякой подготовки, что мы станем выпускать лишь еще одну модель, а именно «Т», и что у всех машин будет одинаковое шасси. Я заявил: «Автомобиль может быть любого цвета, если этот цвет — черный».

Щепетильность к деталям и экспериментам стала образцом для работы на заводе.

Ни одну машину мы не собираем «на авось». Мы тщательно исследуем ее конструкцию, прежде чем делаем первый шаг к ее изготовлению. Иногда мы строим деревянные прототипы или вычерчиваем шаблоны отдельных частей в натуральную величину.»

Были проблемы с регулярностью поставок. В идеале всё необходимое должно было поступать «точно в срок»: ровно столько и ровно когда нужно для производства.

Поэтому мы покупаем ровно столько, сколько нам надо для нашего производственного плана, учитывая состояние транспорта. Если бы транспорт был совершенен и мог обеспечить равномерный подвоз материалов, можно было бы вообще обойтись без склада. Вагоны с материалами поступали бы по графику, в соответствии с установленным порядком и в установленном количестве, и их груз прямо со станции отправлялся бы на производство. Это сберегло бы много денег, так как чрезвычайно ускорило бы продажи и уменьшило инвестиции в оборудование.»

<…>

В течение долгих лет мы рассчитывали, что при закупках «на будущее» мы ничего не выигрываем, что прибыль, которую мы получаем в результате одной закупки, теряется при следующей и что, в конце концов, эта суета не так уж и выгодна.

Динамическое ценообразование

Каждый год на все модели Форда были разные цены. Каждый раз они высчитывались из себестоимости и Форд старался держать их на минимуме: «лучше продать больше и дешевле, чем меньше и дороже».

Так, например, однажды, когда я понизил цену автомобиля на 80 долларов, меня спросили, не сократит ли это, при выпуске 500 000 автомобилей в год, доходы Общества на 40 миллионов долларов. Конечно, это было бы верно, если бы мы остановились на сбыте в 500 000 автомобилей.

<…>

Нельзя забывать, что всякий раз, когда цена автомобиля понижается без ущерба для качества, число случайных покупателей растет. Многие, кого отпугивала цена в 440 долларов, готовы заплатить 360 за автомобиль. За 440 долларов машины купили приблизительно 500 000 человек, за 360, возможно, их купят около 800 000. Разумеется, один автомобиль принесет меньше прибыли, но объем продаж и число занятых рабочих возрастет и мы достигнем максимального значения суммарной прибыли.

<…>

В один год наша прибыль настолько превысила наши ожидания, что мы добровольно вернули каждому купившему автомобиль по 50 долларов. Мы чувствовали, что невольно взяли с нашего покупателя больше необходимой суммы.

Автогонки как реклама

Тогда считалось, что хороший автомобиль — быстрый автомобиль.

Странное и все же естественное явление — это страсть к гонкам. Я никогда не придавал ей большого значения, но публика упорно отказывалась видеть в автомобиле что-либо кроме дорогой игрушки для гонок. Поэтому и нам пришлось в конце концов принимать участие в гонках. Для отрасли, однако, это рано проявившееся пристрастие к гонкам было вредно, так как соблазняло производителей относиться к скоростным характеристикам с бо́льшим вниманием, чем к более существенным достоинствам автомобиля.

<…>

В то время общее мнение было таково: первоклассный автомобиль должен развивать максимальную скорость. Лично я не разделял той точки зрения, но производители помнили о гоночных велосипедах и по аналогии с ними считали, что победа в гонках заставит потенциальных потребителей обратить внимание на достоинства автомобиля, хотя, казалось бы, более ненадежную рекламу трудно себе представить.

Конвейер

Конвейер сначала тестировали на производстве одной маленькой детали — магнето. После значительного ускорения производства, конвейер постепенно стали вводить в другие цеха.

Приблизительно 1 апреля 1913 года мы в тестовом режиме впервые запустили сборочный конвейер. На нем собирали магнето. Этот эксперимент мы сначала провели в небольшом масштабе. Открыв для себя новый способ производства, мы решительно приступаем к радикальным изменениям, но только полностью убедившись в том, что он действительно наилучший.

<…>

Прежде, когда весь процесс сборки был в руках одного рабочего, тот мог собрать от тридцати пяти до сорока пяти магнето в течение девятичасового рабочего дня, то есть ему требовалось около двадцати минут на штуку. Позже его работа превратилась в двадцать девять отдельных действий, и, благодаря этому, время сборки сократилось до тринадцати минут и десяти секунд. В 1914 году мы приподняли линию на восемь дюймов, и время сократилось до семи минут. Благодаря дальнейшим экспериментам мы довели время сборки до пяти минут.

До конвейера детали собирали как дом: к одному месту подносили детали. Сложность заключается в логистике множества деталей и лишних движениях сборщика: отойти, поднести, наклониться.

Конвейер решает эти проблемы — собираемая деталь сама движется по ленте к нужным деталям и сборщикам. Тем остаётся только простейщие механические действия.

Организация труда

Где найти 10 000 квалифицированных специалистов? Это сложно. Проще найти 50 000 простых рабочих и каждому отдать небольшую часть работы специалиста, не требующую особых умений.

Теперь у нас не больше 5 % высококвалифицированных формовщиков и литейщиков. Остальные 95 % — неквалифицированные, точнее сказать, они должны знать одно движение, которому за два дня можно обучить любого тупицу.

Специалисты тоже остануться, но будут заниматься только своим узким делом, где действительно нужно особые навыки.

В прежние времена квалифицированный ремесленник-рабочий тратил бо́льшую часть своего времени на неквалифицированную работу. Это была расточительность

Кадры

Текучка кадров — обратная сторона найму низкоквалифицированных рабочих: 53 000 нанятых при 14 000 общей численности. Оплата поденная и понедельная. То есть люди приходили работать буквально на считанные недели-месяца.

Рабочие стали реже увольняться. В 1914 году, когда вступил в действие первый план, у нас работало 14 000 и, чтобы поддерживать это число, мы должны были ежегодно нанимать 53 000. В 1915 году нам пришлось нанимать только 6508 человек, и в основном потому, что компания выросла. Если бы текучесть персонала оставалась на прежнем уровне, то при наших новых потребностях мы были бы вынуждены ежегодно нанимать около 200 000 человек, что практически невозможно.

Для решения этой проблемы Форд держал зарплаты «выше рынка» и вводил премии за выслугу лет. В итоге люди стали больше ценить работу и дольше на ней оставаться; а ещё сильно снизилась нагрузка на отдел кадров.

Кредиты и деньги

Кредит губит бизнес, если его брать для латания дыр: он расслабляет и замыливает взгляд, лишает стимула искать проблемы и оттягивает расплату за неэффективность. Кредит не помогает снижать цену, а наоборот добавляет свой процент к себестоимости.

У здорового бизнесе всегда куча налички в запасе — можно использовать её вместо кредитов. Плюс на производстве всегда найдётся что-то лишнее, что можно продать.
Или сократил время оборота → освободил товарный запас → появились свободные средства.

Чистка дома освободила нас от лишнего скарба, взвинчивавшего цены и поглощавшего прибыль. Все, что нам было не нужно, мы продали. До сих пор на один автомобиль в день приходилось пятнадцать рабочих. Отныне мы сократили это число до девяти.

<…>

Прежде почти на пять рабочих приходился бригадир, теперь, самое меньшее, на двадцать. Остальные бригадиры встали к станку.

<…>

Благодаря этому производственные расходы на один автомобиль сократились с 146 долларов до 93. Если учесть, какое значение это имело при ежедневном производстве свыше 4000 автомобилей, станет ясно, как не экономией и не понижением зарплаты, а избавлением от разных излишеств можно достигнуть «невозможного» понижения цен.

<…>

До сих пор у нас на складах было запасено материалов и деталей на сумму около 60 миллионов долларов для того, чтобы обеспечить непрерывность производства. Так как мы сократили время на одну треть, у нас освободилось 20 миллионов, что обусловило экономию в 1,2 миллиона ежегодно.

Эффективный альтруизм (?)

не давать милостыню, а искоренять саму бедность! Чем-то напоминает доводы рационалистов.

Плохо лишь то, что этот высокий, благородный мотив побуждает нас к мелочам. Если сочувствие заставляет нас накормить голодного, почему же оно не порождает в нас желания сделать этот голод невозможным? Раз мы питаем к людям столько любви, чтобы вызволять их из нужды, почему не стремимся эту нужду совершенно уничтожить?...

Подавать легко, гораздо труднее сделать подачку излишней. Чтобы этого достичь, нужно, не останавливаясь на ком-то одном, уничтожить корень зла.

Большинство людей предпочтут помочь бедной семье, чем серьезно задуматься над проблемой устранения бедности вообще.

Базовые принципы бизнеса применимы к другим сферам

Форд экспериментировал со школой при заводе!

Теория и практика в соотношении 1 к 2: одна неделя за партой в школе и две за станком на заводе. Производят только нужные вещи, которые потом используются (а брак ложится в расходы школы)

Производственная школа отнюдь не должна быть смесью технического вуза и общеобразовательной школы, но должна стать средством научить молодежь делу. Если мальчиков без всякой пользы занимать производством вещей, которые впоследствии будут выброшены, у них не появится ни интереса, ни знаний, на которые они имеют право.»

Изучают предметы в контексте производства: не абстракные пункты «А» и «Б», а Африка и Сингапур.

Им показывают грузы, отправляющиеся в Сингапур, сырье из Африки и южной Америки, и мир в их глазах становится населенной планетой вместо пестрого глобуса на учительском столе.

Годовая стипендия плюс регулярное жалование (откладывалось на счёт в банке до окончания школы).

Сводка об успеваемости каждого студента, в тос числе про «домашние обстоятельства».

Школа со временем вышла на самоокупаемость!

Прочие цитаты

Жизнь, как я ее понимаю, не остановка, а путешествие. Даже тот, кто думает, что он «остановился отдохнуть», не пребывает в покое, а, скорее всего, катится вниз.

<…>

…предприятие никогда не стоит на месте, что оно либо движется вперед, либо катится назад.

* * *

Автомобильная промышленность шла по стопам велосипедной, где каждый производитель считал своим долгом непременно выпускать каждый год модель, как можно меньше напоминавшую все предыдущие, так что владелец старого велосипеда испытывал большой соблазн обменять свою машину на новую. Это называлось «деловой хваткой». Той же тактики придерживаются и модельеры.

* * *

Новички тратят больше времени на поиск и перемещение материалов и инструментов, чем на работу, и получают меньше, потому что прогулки эти не особенно высоко оплачиваются.

* * *

Мы не ведем специальных записей, связанных с экспериментами. Бригадиры и начальники цехов помнят, что и как происходило. Какая разница, кто проводил эксперимент, который не дал нужных результатов; главное, чтобы об этом в принципе помнили. Незачем накапливать то, что невозможно осуществить. В этом беда педантичного документирования, ведь вряд ли тот или иной эксперимент не удавался только потому, что определенное лицо производило его определенным способом.

<…>

Мы упразднили всю документацию и все виды статистики, не имевшие непосредственного отношения к производству. Мы собирали горы статистических сведений единственно потому, что они были интересны. Но статистикой не построишь автомобиля — и она была упразднена.

* * *

Лично я еще ни разу не встречал абсолютно плохого человека. Во всяком человеке есть что-то доброе, ему нужно только дать возможность раскрываться. Поэтому мы никогда не интересуемся прошлым человека, которого берем на работу: мы ведь не прошлое нанимаем, а человека.

* * *

82 женщины были уволены потому, что их мужья работали, а мы принципиально не нанимаем замужних женщин, которых мужья в состоянии обеспечивать.

<…>

Мужчина работает на заводе, женщина — дома. Завод должен обеспечивать обоих.

* * *

Кучера почтовых карет лишились мест, когда появились железные дороги. Должны ли мы поэтому запретить железные дороги и сохранить почтовые кареты? Было ли легче найти работу прежде, при почтовых каретах, или теперь, при железных дорогах?...

* * *

Нужно помочь людям правильно ценить деньги. Нужно объяснить им, что такое деньги, откуда они берутся и в чем заключается фокус, с помощью которого государства и народы подпадают под власть нескольких человек.»

<…>

Золото как таковое не является ценным товаром. Золото не богатство, как заказ на шляпу — не шляпа.

<…>

Вера во всемогущество денег трогательна. Деньги в обычное время весьма полезны, но сами по себе они менее ценны, чем люди, которые с их помощью вовлекаются в производство.

* * *

Может ли биллион долларов устранить убыток? Нет, биллион долларов только усилит трудности на биллион долларов.

11 mo   книги

Про собеседования в Яндекс GO

Общий порядок для инженера данных выглядел так:

  • Знакомство и скрининговое интервью с рекрутером
  • Секция про SQL + программирование
  • Секция про SQL + программирование
  • Секция про алгоритмы
  • Знакомство с командами (1-3)
  • Оффер
  • Удобно, что собесишься сразу во весь Яндекс: у всех отделов одна «очередь», единый поток кандидатов. Собеседовать могут ребята из любых сервисов и вроде на этом этапе не важно, куда именно ты планировал попасть.

    Рекрутер

    В прошлом году я сам откликался, и на первом созвоне рекрутер спросила в общем об опыте работы и про цели. Потом задала базовые вопросы про питон: про иммутабельные типы и что может быть ключём словаря. Тогда я не ответил, и дальше не прошёл.

    В этом году рекрутер позвонил уже сам: видимо, остались контакты в системе. На первом созвоне рекрутер рассказал общую картину, рассказал про условия работы и ориентировочные вилки по зарплате.

    Рекрутер — это связующее звено между кандидатом и компанией. Он назначает следующие встречи, отвечает на вопросы по статусу и любые другие. У меня получился очень комфортный процесс: если вопрос был на их стороне, то рекрутер всегда держал связь и ориентировал, когда ждать ответа (Никита, привет!).

    Собеседования по коду

    Дальше были две секции по SQL и программированию:

    • сначала простая задача на джойн (связать две таблицы без потерь),
    • потом задача на программирование (отсортировать чётные/нечётные, рассадить зрителей в кинотеатре)
    • плюс в конце общий вопрос: у меня было про возрастание долей (типа парадокса Симпсона) и верхнеуровнево прикинуть структуру рекламных доходов РСЯ.

    Собеседование на алгоритмы

    Третьим собеседованием были АЛГОРИТМЫ! Тут обычно дают две-три задачи. Длительность ограничена 90 минутами, а задачи подбираются так, что можно было бы их решить за 10-30 минут. То есть гуру решают три задачи и ещё остаётся время на поговорить. А кто-то останавливается на первой.

    Финалы

    Если проходишь алгоритмы, то следующий этап — знакомство с командами (помните, что «трек» общий и до этого собеседовались во весь Яндекс). Во внутренней системе появляется кандидат и команды могут проявить к нему интерес. Назначаются 1-3 встречи с командами (т.н. «финалы»), где общаешься с потенциальными начальниками и коллегами.

    После этого надо выбрать одну команду. То есть команды не могут конкурировать между собой за кандидата и перебивать его аферами. Если команда проявила взаимный интерес, то переходим на следующий этап — подготовку оффера.

    Оффер

    Оффер будет только один — от команды, которую ты выбрал. Оффер готовят вообще другие ребята: не те, которые тебя собесили, не твой руководитель и даже не рекрутер. Специальные математики в недрах Яндекса готовят предложение о работе по единым стандартам.

    Когда оффер готов, рекрутер назначает (по идее) уже последнюю встречу на 20-30 минут. На ней он последовательно перечисляет все плюшки, которые компания готова предложить кандидату: деньги, дмс, условия работы и прочие ништяки.

    Как вычисляется оклад: по итогам всех собесов получается оценка кандидата на какой-то грейд. Плюс руководитель отдела тоже должен подтвердить, что он готов взять кандидата на такой грейд. У каждого грейда есть фиксированная вилка окладов.

    Если оффер принят, согласуешь дату выхода и приходишь. Дальше получаешь ноут, доступы, проходишь онбординг и начинаешь перформить.

    Новости и заметки по Data Engineering на одной странице

    На основе проекта Вастрика собрал страницу с материалами по инжинирингу данных

    Вастрик (он же vas3k) — это автор культовой околоайтишной рассылки (†) и чьи статьи собирают миллионы просмотров (моя любимая — про вычислительную фотографию)

    В обычной жизни Вастрик работает питон-программистом (вроде какое-то время даже работал в той самой Anaconda) и делает всякие штуки. Одна из таких штук — RSS-читалка с web-интерфейсом. Называется Infomate.club.

    Под капотом там простой парсер урлов по крону плюс какая-то питонячья либа, которая пытается выжать основной смысл из большой заметки и уместить его в нескольких предложениях. Иногда глючит, но в целом работает.

    У меня был какой-то набор ссылок на профильные ресурсы, плюс ещё пачку досмотрел в посте Дмитрия Аношина, и засунул всё это в этот Infomate в виде отдельной страницы — получилась такая веб-газета для дата инженеров:

    • %company% Engineering — техно-блоги компаний
    • Dmitry Anoshin recommends — одноимённая подборка
    • Infrastructure — Amazon, DBT, DataBricks, Astronomer, Fivetran
    • [Data] Mix — /r/DataEngineering, TowardsDataScience, Monte Carlo Data
    • DE Telegram — если вдруг лень читать в приложении))
    • Podcasts — что послушать
    • и ещё чуток Software Engineering

    http://infomate.club/de

    Код у этой штуки открыт — можно добавлять свои доски через пулл реквесты на Гитхабе (вот так выглядит список источников в boards.yml). Или вообще развернуть такое где-то у себя (если надо с дамами и преферансом, например).

    Модели Талеба

    замечаю в себе страсть к генерализации и абсолютизированию: короче, из каждого отдельного случая, хочется сделать универсальное правило. Если подмечать и постепенно накапливать такие правила, это позволит беречь когнитивное топливо в следующий раз в похожей ситуации.

    …ещё такие «правила» называют «ментальными моделями».

    в книгах Талеба мне понравилось, что он приводит простые и универсальные правила, которые с тех пор я начал замечать и использовать в жизни. Захотелось собрать их в одном месте:

    Штанга

    применительно к инвестициям: эффективный портфель — это 90% низкорискованных активов и 10% максимально рисковых — никаких полумер посередине; никаких компромиссов.

    вот всё то, что «ни рыба, ни мясо» — это всё в топку. Если задача «сохранить» — выбираем оптимальные для этого активы (читай — консервативные); если надо «приумножить» — надо вписываться в максимально рисковые штуки (например, стартапы и VC, где потенциальные «иксы» профита измеряются сотнями и тысячами). Смешай два подхода в нужной пропорции — типа 95% и 5% — и получается потенциально хорошая стратегия.

    перекликается с:

    • Артём Горбунов, о компромиссах
    • принцип HELL YEAH or no! от Derek Sivers при любом предложении лучше отказаться, если нет прям отчётливого жгучего желания вписаться — убережёт от движух, о которых потом жалеешь, что вписался.

    Эффект длинного хвоста

    почему «взлетел» книжный бизнес Амазон? Офлайн магазины имеют физическое ограничение — они могут поставить на полки только ограниченное количество книг. В интернете же полки бесконечные: Амазону не надо «выбирать» книги — он просто может продавать их все. Даже, если книгу покупают два раза в год (привет, «длинный хвост»!)

    Антихрупкость

    так Талеб называет свойство предмета, который становится крепче от каждого воздействия. Не путать с «неуязвимостью», когда предмет никак не меняется как на него не воздействуй.

    Пример: мышцы в организме или фрилансер, который каждый новый заказ делает всё лучше.

    Здесь просто приведу антоним «антихрупкости» — затухание и постепенное ржавение из-за бездействия (в голову приходит типичный пример — Обломов и его диван )

    Сила опциона

    в основе басня об оливковых плантациях: древнегреческий мудрец зафрахтовал все плантации на следующий сезон за фиксированную цену; сезон выдался удачно и плантации выкупали у него права назад за очень большие деньги.

    Стоимость участия — фиксированная; профит — потенциально неограничен. Выгодная сделка.

    «что самое плохое случится, если не получится?» — полезно задавать такой вопрос перед тем, как во что-то вписаться. И сравнить ответ с потенциальным профитом. Зачастую они различаются значительно)

    Эффект Линди

    «если спектакль на Бродвее идёт уже 20 лет, значит, высока вероятность, что он протянет ещё столько же», в отличие от нового спектакля, который запустился в прошлом году — вероятность его продолжительности значительно меньше.

    перекликается с тезисом, который я услышал в подкасте Навала Равиканта: «не читай новых книг, а перечитывай лучшие 100 снова и снова [пока не поймёшь их]».

    книга Blindsight, Peter Watts [9 из 10]

    История о первом контакте человечества с другой цивилизацией.

    Корабль на антиматерии, путеществующий почти на скорости света вдоль сверхмощного лазерного луча, дающего ему топливо и околосветовую скорость.

    Кросс-функциональная команда: лингвист с мультиличностями, биолог-киборг, военный-пацифист и социопат для пассивного документирования происходящего; плюс по второму экземпляру для каждого члена экипажа в криосне на случай замены. Во главе команды — вампир (да-да!): значительно превосходящий по IQ обычных людей; представителей этой тупиковой ветки развития гомо сапиенс воскресили с помощью достижений генной инженерии.

    Ну, и сам корабль: не требующий управления, потому что внутри практически осознанный искуственный интеллект. Скорее он сам отслеживает окружение и направляет команду в нужную сторону.

    По пути раскрываются интересные вопросы из разных наук: космологии, психологии, биологии, лингвистики. Автор консультировался с профессионалами из каждой отрасли и строит свои рассуждения на основе научных статей — в конце книги он приводит полный список источников для вдохновения.

    космология

    корабль на антиматерии, путешествующий вдоль разгоняющего его сверхмощного лазерного луча; производства любой техники, вплоть до новых частей самого корабля

    “Theseus is shielded.” — Bates nodded. “As much as feasible. But perfect shielding is perfect blindness, and this is not the kind of neighborhood where you want to keep your eyes closed.”

    психология

    расщепление личности как улучшение, как «многоядерность» у компьютерных процессоров.

    People were fucking barbarians about multicores back then—called it a disorder, treated it like some kind of disease. And their idea of a cure was to keep one of the cores and murder all the others. Not that they called it murder, of course. They called it integration or some shit. That’s what people did back then: created other people to suck up all the abuse and torture, then got rid of them when they weren’t needed any more

    понятие эмпатии — можно ли только изображать понимание чужих чувств? является ли отсутсвие эмпатии отсутствием сознания?

    свойства работы памяти — ничего точно не записывается: в памяти только наши ощущения от происходящего; да и те каждый раз переписываются при «обращении» к ним.

    Now keep in mind, memories aren’t historical archives. They’re—improvisations, really. A lot of the stuff you associate with a particular event might be factually wrong, no matter how clearly you remember it. The brain has a funny habit of building composites. Inserting details after the fact. But that’s not to say your memories aren’t true, okay? They’re an honest reflection of how you saw the world, and every one of them went into shaping how you see it. But they’re not photographs. More like impressionist paintings

    Автор приводит реальные клинические истории пациентов: например, о человеке, который потерял способность осозновать своё тело: ему приходилось переводить взгляд на руку, чтобы пошевелить ей; и ходить поочередно переводя взгляд с одной ноги на другую.

    There used to be people without any sense of—well, of themselves, physically. They couldn’t feel their bodies in space, had no idea how their own limbs were arranged or even if they had limbs. Some of them said they felt pithed. Disembodied. They’d send a motor signal to the hand and just have to take it on faith that it arrived. So they’d use vision to compensate; they couldn’t feel where the hand was so they’d look at it while it moved, use sight as a substitute for the normal force-feedback you and I take for granted. They could walk, if they kept their eyes focused on their legs and concentrated on every step. They’d get pretty good at it. But even after years of practice, if you distracted them in mid-step they’d go over like a beanstalk without a counterweight

    биология

    вампиры как тупиковая ветка развития ходом сапиенс. Биологическое объяснение их превосходства и постепенного вымирания из-за того, что их добыча размножается не так быстро, как они их поедают.

    способность впадать в анабиоз как инструмент чтобы восстанавливать популяцию дичи, поэтому люди могли не встречать вампира несколько поколений и вера в байки про кровопийцев слабла (до очередного их пробуждения).

    боязнь крестов — генетический баг; перпендикулярного пересечения не встречается в природе.

    метод крионики, основанный на генах вампиров, позволяющий выводить (а не только вводить) людей в долгий сон; по сути открывающий возможность к дальним космическим перелётам с живой командой.

    Зрение как обман. Глаза доносят до мозга не видео, а фотографии: промежуточные значения мозг дорисовывает уже сам на основе предшествующего опыта; и иногда он ошибается.

    “Vision’s mostly a lie anyway,” he continued. “We don’t really see anything except a few hi-res degrees where the eye focuses. Everything else is just peripheral blur, just— light and motion. Motion draws the focus. And your eyes jiggle all the time, did you know that, Keeton? Saccades, they’re called. Blurs the image, the movement’s way too fast for the brain to integrate so your eye just—shuts down between pauses. It only grabs these isolated freeze-frames, but your brain edits out the blanks and stitches an — an illusion of continuity into your head”

    Как пчёлы научились делать соты в виде идеальных шестигранников и как вообще пришли к решению, что это математически оптимальный вариант для покрытия плоской поверхности?

    “Perfect hexagonal tubes in a packed array. Bees are hardwired to lay them down, but how does an insect know enough geometry to lay down a precise hexagon? It doesn’t. It’s programmed to chew up wax and spit it out while turning on its axis, and that generates a circle. Put a bunch of bees on the same surface, chewing side-by-side, and the circles abut against each other—deform each other into hexagons, which just happen to be more efficient for close packing anyway”

    лингвистика

    какие сценарии встречи с другой цивилизацией рассматривают профессиональные лингвисты. Как расшифровать сигнал, если его смысл и содержание — неизвестны?

    This is how you communicate with a fellow intelligence: you hurt it, and keep on hurting it, until you can distinguish the speech from the screams

    “You rationalize, Keeton. You defend. You reject unpalatable truths, and if you can’t reject them outright you trivialize them. Incremental evidence is never enough for you. You hear rumors of Holocaust; you dismiss them. You see evidence of genocide; you insist it can’t be so bad. Temperatures rise, glaciers melt—species die—and you blame sunspots and volcanoes. Everyone is like this, but you most of all. You and your Chinese Room. You turn incomprehension into mathematics, you reject the truth without even knowing what it is.”

    Короткометражный фильм

    Группа художников, дизайнеров и аниматоров работала несколько лет, чтобы сделать короткометражный фильм по мотивам книги. На протяжении всей работы они консультировались с автором книги и показывали ему промежуточные наброски.

    https://blindsight.space/

    Осторожно, в фильме есть спойлеры. Лучше смотреть после прочтения книги (иначе там всё равно ничего не понятно).

    Тезей, десантный шаттл и Роршах. Источник — blindsight.space
    2021   книги

    Шаблон Tableau для визуализации данных из блога на Эгее

    Роман Бунин опубликовал шаблон и написал инструкцию как заполнить его своими данными (которые предварительно достали из БД Эгеи с помощью простого кода)

    На данных из моего блога получилось такая визуализация:

    Блог у меня с 2017 года, но, видимо, что-то криво поставил и просмотры начали считаться только после последней переустановки на последнюю версию 2.10.

    По динамике просмотров выделяются три заметки:

    1. Детективная история как я делал тестовое задание по анализу данных
    2. Моё резюме в виде большой заметки (на момент обучения в Яндекс.Практикуме)
    3. Отчёт-инструкция как я парсил сайт через встроенные функции в Гугл-таблицах (ещё до того как познакомился с Python)

    Ещё заметил, что постов стало в принципе меньше (как и свободного времени, хе-хе)

    А список тэгов, отсоритрованный по количеству заметок, напомнил, что когда-то у меня даже хватало времени выпускать (почти)еженедельную подборку интересных ссылок.

    2021   Эгея

    Книга «Проект „Феникс“»

    Сюжет книги построен по образу книги «Цель» Голдрата: молодой специалист внезапно получает целый департамент в плачевном состоянии и конкретный срок чтобы всё исправить; а таинственный всезнающий ментор туманно намекает ему на следующий шаг (но только один за раз!).

    Книгу написала группа авторов: Джин Ким, Джордж Спаффорд, Кевин Бер. В процессе написания они консультировались с большим количеством коллег. В итоге им удалось собрать много кейсов и типичных ошибок при работе IT-отдела.

    заметки на полях

    Большая компания — большой бардак: каждый отдел работает в своём маленьком ограниченном прудике и не хочет смотреть за его границы. Любое покушение на внутреннюю территорию принимается в штыки; то же и с попытками изменить эти границы.

    * * *

    Добавленная ценность. Любому сотруднику важно понимать, как бизнес зарабатывает деньги и как твоя работа добавляет ценности к продукту компании. Если не знаешь, повод задуматься. Если задумался и не добавляет ¯\_(ツ)_/¯

    * * *

    Ручные операции повышают шанс на ошибку; при нескольких таких итерациях вероятность ошибки приближается к 100%.

    Маркетинг получается данные, но они неточные, потому что из вносят в базу вручную. На основе неточных данных они делают неточные прогнозы.

    Отдел продаж не может продавать ходовые товары, потому что их нет в наличие на складе. А на складе их нет, потому что отдел закупок руководствовался неточными прогнозами.

    * * *

    Сила за небольшими частыми выкатками в прод. Все отделы хотят быструю реакцию на рынок, а не ждать 6-9 месяцев чтобы обновить прайс на сайте.

    * * *

    Шанс успеха < 100%

    Если проект который идёт третий год, не отобьёт вложенных в него инвестиций — это может погубить всю компанию.

    Если небольшое изменение, сделанное за один спринт, не принесло ожидаемых результатов — уже не так страшно. На этом результате можно сделать выводы и это повысит шансы на успех следующего изменения.

    * * *

    Практики олдскульного завода можно применить и для новомодного айти.

    2021   книги

    Экстрактор данных из Эгеи

    Эгея — это движок для блога (например, для этого). Все данные о постах, тэгах, просмотрах, лайках хранятся в базе данных (сюрприз!).

    Написал небольшой код, который достаёт из этой базы данных нужное и сохраняет в виде таблицы: в .csv или Google Sheets.

    Это код использовал Роман Бунин для визуализации статистики по своим постам; собственно, для этого проекта я и писал код ;-)

    Всё оформил в виде Google Colab (это как Jupyter Notebook, только в интернете).

    Чтобы всё заработало, нужно:

    1. открыть доступ извне к своей базе (у меня это делается через настройки в хостинге)
    2. заполнить в коде данные для подключения к базе: хост, название базы, логин и пароль.
    3. если нужно сохранить итог в Google Sheets, код попросит авторизацию аккаунта — прямо рядом в соседней вкладке.

    Дополнено: шаблон для Tableau для визуализации этих данных

    Роман Бунин опубликовал шаблон и написал инструкцию, чтобы заполнить его данными.

    Не делать ненужное

    Одним из заданий по анализу данных в Яндекс.Практикуме было проанализировать датасет по недвижимости. А перед этим была тема про пропуски в данных.

    И вот в датасете в колонке «этажность» было аж 15% пропусков. Помню, я с завидной фанатичностью поставил себе цель избавиться от эти пропусков всеми вновь изученными способами.

    Спустя три дня я сдался на показателе что-то около 3%, коорые ну никак не мог победить. Прихожу к наставнику: «отце, помоги! Как быть? Я потратил 10 часов на эти пропуски, добился снижения до 3%. Как победить оставшиеся??»

    На что он спросил, зачем вообще я это делал. Он резонно рекомендовал перечитать задание и найти там вопрос, для ответа на который можно было бы применить эту этажность. Такого там не было ¯\_(ツ)_/¯

     * * *

    Этот урок пригодился и на реальной работе. Первое задание на новом проекте: «резберись как в текущую систему АБ тестиирования прикрутить CUPED»

    Я, значит, зарылся в репозиторий, нашёл там методы, где это всё используется, оттуда вышёл на сами функции; там, значит, построчно разобрал алгоритм, непонятное загуглил. И на следующий день гордо приношу результат: «вот тут в репозитории нужно поменять формат данных. Разрешите приступать?».

    Начальница недоуменно заметила, что править код не надо; а надо было просто вкурить мануалы по новому методу и сделать доклад текущим сотрудникам о новых возможностях. Дел на пару часов вместе с рассказом.

    * * *

    С тех пор стараюсь, чтобы у меня в голове на фоне всегда вертелся вопрос «что я сейчас делаю? а зачем именно я это делаю? чтобы что?»

    2021  

    Ложная дихотомия

    Ложная дихотомия — это когда кажется, что выбора всего два и надо обязательно выбрать один из них.

    Я, как один из тех, кто только выучил новый термин, люблю это рассказывать (вот как сейчас) и находить ложные дихотомии в чужих решениях. Например, с работой: люди решают оставаться или уходить — хотя таких работ на рынке очень много и есть из чего выбрать.

    А вчера обсуждали с коллегой курсы по Tableau: он говорил, что дорого — а я вступился и начал оправдывать эту цену (зачем-то). Интересно, что я даже не заметил, как сам провалился в ложную дихотомию! Пока коллега не предложил третий вариант, у меня в голове было всего два выбора: «дорого» и «не дорого».

    А вариант, кстати, отличный: за цену групповых курсов нанять себе личного ментора с большим опытом и получить 20+ часов персональных консультаций.

    Ложная дихотомия на Википедии

    2021   логика

    Обновил Эгею до v3788 (получилось не сразу)

    Обновление Эгеи работает просто: заменяешь файлы и движок сам обновляет нужное под капотом.

    У меня так почему-то не сработало. возможно у меня была какая-то слишком старая версия. Апдейт зависал и блог просто не открывался.

    Раньше я просто забивал на это и жил со старой версией. Но теперь захотелось разобраться. Нашёл, что Эгея пишет лог действий в папке user/logs. Видел, что там она ищет в таблице несуществующий столбец:

    Unknown column 'SubsetID' in 'where clause'

    Видимо, в какой-то момент поменялась структура базы данных: в e2BlogActions пропала колонка HitCount, осталась только ReadCount; и во всех таблицах добавилась колонка SubsetID.

    Я пробовал по-разному её обновить и в итоге (вроде) получилось.

    Решение не идеальное — пока не понял, как восстановить умный эгеешный поиск Rose (остался только родной полнотекстовый от самого MySQL); плюс пропала статистика напопленных просмотров — но она и так была весьма куцей — почему-то только за последние две недели. Не могу исключать, что могло ещё что-то сломаться под капотом.

    Обновление в итоге случилось. Записал порядок своих действий:

    сделал бэкапы файлов и базы данных — с этим можно в любой момент откатиться назад (что я и делал несколько раз :—)

    1. поднял рядом текующую версию базы данных, чтобы потом смотреть чем она отличается от новой и ходить туда SQL-запросами за старыми данными;
    1. полностью удалил текущую базу данных со всеми таблицами;
    1. обновил папки Эгеи и запустил переустановку по официальному гайду;
    1. создал новый пост, чтобы движок создал себе базу данных;
    1. удалил строки об этом новом тестовом посте из таблиц, чтобы не занимать уникальные индексы
    TRUNCATE TABLE e2BlogAliases;
    TRUNCATE TABLE e2BlogNotes;
    1. накатил в базу данных назад свои данные. Автоматическое восстановление не работало из-за таблиц e2BlogActions и e2BlogComments, поэтому пришлось перекидывать данные по каждой таблице отдельно — здесь пригодилась копия базы данных из первого пункта и Jupyter ноутбук с Pandas :—)
    1. после такого обновления не работал поиск по блогу: добавил вернул возможность полнотекстового поиска в MySQL:
    ALTER TABLE e2BlogNotes ADD FULLTEXT(Title, Text);
    2021   Эгея

    Вокруг одни вероятности

    Как пишет Энни Дьюк в книге «Принцип ставок», покер — это идеальное место для прокачивания навыка принятия правильных решений: есть ограниченный выбор действий и решений, а результат виден сразу — выиграл или проиграл; и так повторить Х раз.

    Нельзя просто взять и выиграть, можно лишь оперировать вероятностями. Можно вписаться в игру с одномастными четвёркой и пятёркой, и даже выиграть. Но это не значит, что такая стратегия — идеальная. Чтобы оценить стратегию, игроки в покер проводят мысленный эксперимент: «если бы я выбрал такую стратегию в 1000 играх, остался ли я в итоге в плюсе?». В варианте игры с четвёркой и пятёркой ответ очевиден — нет.

    Этот мысленный трюк можно использовать и в реальной жизни:

    • совершить опасный обгон на дороге: да, в этот раз ничего страшного не случилось, но если так сделать 1000 раз?
    • на работе соврать, что тщательно проверил договор: в итоге всё обошлось, но если делать так постоянно?
    • да, можно продавить решение силой и не советоваться с супругой по установке в квартире бризера, но тогда доверительные и партнёрские отношения уже не построить.

    Когда я делаю такой трюк, то в голове возникает образ некоего «датчика вероятности» — если дело плохо, то вероятность плохого исхода уходит в красную зону; это сигнал, что лучше бы подумать ещё раз и оценить другие варианты.

    2021  

    Вячеслав Матюхин про рациональность в подкасте «Подлодка»

    Когнитивные искажения — это не баг человеческого мозга, мышление по своей сути «создано» из когнитивных искажений. Из нельзя просто «пофиксить»; единственный способ с ними бороться — это знать про их существование, учиться их замечать и контрить. Всю оставшуюся жизнь.

    Другие направления, которые обычно интересуют тех, кому близка рациональность:

    • уличная эпистемология — способы докапываться до основ знаний.
    • ненасильственное общение — методы коммуникации, основанные на эмпатии и открытости.
    • эффективные альтруизм — максимизация полезного действия на каждую потраченную единицу усилий
    • этика искусственного интеллекта — как сделать так, чтобы изобретения человека не привели к печальным последствиям; ближайшая аналогия к ИИ — ядерное оружие в 1930-х.

    Подкаст в iTunes и Overcast

    Earlier Ctrl + ↓