О сложных системах простыми словами.

В шпаргалке на высоком уровне рассматриваются такие вещи, как протоколы коммуникации, DevOps, CI/CD, архитектурные паттерны, базы данных, кэширование, микросервисы (и монолиты), платежные системы, Git, облачные сервисы etc. Особую ценность представляют диаграммы — рекомендую уделить им пристальное внимание. Полагаю, шпаргалка будет интересна всем, кто хоть как-то связан с разработкой программного обеспечения и, прежде всего, веб-приложений. Буду признателен за помощь в уточнении/исправлении понятий, терминологии, логики/алгоритмов работы систем (в рамках того, что по этому поводу содержится в оригинале), а также в обнаружении очепяток.

Выражаю благодарность Анне Неустроевой за помощь в редактировании материала.

Возможно, немного другой формат шпаргалки покажется вам более удобным.

System Design (сборник на английском языке).

За последние несколько месяцев нейросети, которые работают с изображениями, получили множество улучшений, доработок и дополнений. Разработчики не сидят сложа руки, постоянно совершенствуя нейронки и сервисы на их основе. В этой подборке как раз и поговорим о новинках.

Эта статья - сборник разных вопросов и ответов на них, которые звучали в комментариях к моим предыдущим статьям (Современные технологии обхода блокировок: V2Ray, XRay, XTLS, Hysteria, Cloak и все-все-все, Bleeding-edge обход блокировок с полной маскировкой: настраиваем сервер и клиент XRay с XTLS-Reality быстро и просто и других из той же серии) и в личных сообщениях.

Статья предназначена для тех, кто подбирает себе reverse proxy или load balancer и хочет приглядеться к Traefik v2 в этом качестве. Рассмотрена установка в Docker и взаимодействие с его контейнерами, организация как собственного HTTPS шифрования, так и проброс TCP трафика на HTTPS сервер. Без Kubernetes, без SWARM.

Это вторая статья из цикла. В первой части я рассказывал про самые базовые понятия Elasticsearch. В этом же посте разберем устройство анализа текста и немного пощупаем полнотекстовый поиск.

Несколько слов про анализ текста

Анализ текста — процесс преобразования оригинального текста в структурированный формат, оптимизированный под эффективное хранение и быстрый поиск.

Мы уже познакомились с некоторыми типами Elasticsearch, но в этом разделе будем рассматривать только два — keyword и text. Тип text анализируется для полнотекстового поиска. Тип keyword преимущественно остается без изменений для точного поиска, сортировки и агрегации.

Привет, Хабр! Сегодня рассказываем, чем отличаются подходы к построению распределённых хранилищ данных Data Warehouse (DWH) и Data Lake и в чём специфика задач специалистов, работающих с данными.

В статье сначала опишем паттерны построения распределённых хранилищ, чтобы понимать, через какие процессы проходят данные. А после поговорим о задачах специалистов по работе с данными и необходимых для каждой позиции навыках.

P.S. На картинке спрятаны 6 инструментов для работы с данными. Узнали их?

• Заливка проекта на GitHub.
• Аренда и настройка облачного сервера по SSH.
• Настройка nginx для раздачи статических файлов.
• Сжатие бандла.
• Подключение домена.
• Настройка HTTPS.
• Настройка Docker.

Привет, Я Илья и это полное руководство по эффективному обучению. Мы рассмотрим несколько шагов по подготовке к учёбе, про сам процесс и в конце вас ждёт ряд полезных навыков и советов.

Однажды ко мне обратилась одна крупная фруктовая телефонная компания с просьбой подготовить для них курс по Apache Spark продвинутого уровня, и в нем обязательно должен быть раздел про обработку графов (Neo4j не предлагать). На тот момент я знал про классические алгоритмы обработки графов на базе DFS (поиск в глубину) и BFS (поиск в ширину). При этом неотъемлемым условием применения того или иного подхода является локальная поддержка стека (DFS) или очереди (BFS). Следовательно, классические алгоритмы можно применять для обработки графов, которые умещаются в память одной машины.

В современном мире данные накапливаются очень быстро, и классические подходы, ориентированные на обработку графов в рамках одной машины, перестают работать, а значит высока потребность в алгоритмах распределенной обработки графов. Интуитивно можно предположить, что необходимо разбивать граф на части, но каким образом и как потом их собирать вместе?

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

4.1 Структуры данных

Массив

// "Enjoy the Content" — from author with Love 

Известно несколько кибергрупп, специализирующихся на краже средств у российских компаний. Мы наблюдали атаки с применением лазеек в системах безопасности, открывающих доступ в сети целевых объектов. Получив доступ, атакующие изучают структуру сети организации и развертывают собственные инструменты для кражи средств. Классический пример этого тренда – хакерские группировки Buhtrap, Cobalt и Corkow.

Группа RTM, которой посвящен этот отчет, является частью данного тренда. Она использует специально разработанные вредоносные программы, написанные на Delphi, которые мы рассмотрим подробнее в следующих разделах. Первые следы этих инструментов в системе телеметрии ESET обнаружены в конце 2015 года. По мере необходимости группа загружает в зараженные системы различные новые модули. Атаки нацелены на пользователей систем ДБО в России и некоторых соседних странах.

• Основы компьютерных наук и программирования;
• Концепции алгоритмов и алгоритмичности мышления. Какие задачи можно решать с помощью программирования и каким образом;
• Концепции абстракции, структуры данных, инкапсуляции, управления памятью. Основы компьютерной безопасности. Процесс разработки ПО и веб-разработка;
• Основы языка программирования C и Scratch;
• Основы баз данных и SQL;
• Веб-разработка: основы CSS, HTML, JavaScript и PHP;
• Основы подготовки презентации проектов по программированию.

Вводные слова о школе