Хабр, привет! Сегодня обсудим, как проверять много гипотез в одном эксперименте. Разберёмся, почему растут вероятности ошибок. Познакомимся с метриками множественного тестирования и поправками, которые позволяют их контролировать. Узнаем, как оценить необходимый размер групп и повысить чувствительность.

При работе над поддержкой незнакомой мне кодовой базы я трачу кучу времени на поиск строк при помощи grep. Даже в проектах, полностью написанных мной, мне нужно много искать: имена функций, сообщения об ошибках, имена классов и тому подобное. Если я не могу найти нужное, то я буду как минимум расстроен, а как максимум могу создать опасную ситуацию, если предположу, что какой-то элемент больше не нужен, ведь я не могу найти ссылок на него в кодовой базе. На основании этих ситуаций я выработал правила, которые позволяют повысить греппабельность кода.

Ситуация: у нас есть сервер и нам нужно подключиться к нему с помощью клиента. Но вот незадача: мы почему‑то не можем инициировать сессию с клиента. Это может быть по причине NAT, настроек VPN‑клиента или просто из‑за ACL на МЭ.

Что делать?

Давайте попробуем поменять местами клиент и сервер.

Представьте, что в уголке экрана отображается зарплатный виджет. Как погодный, только зарплатный. И он вам показывает что-то типа "Ваша з/п - 115% от рынка. Работайте спокойно." Или - "Ваша з/п - 75% от рынка. Пора обновить резюме".

Но приведу методику, которая позволит ответить на вопрос, насколько лично ваша зарплата соответствует рынку. С точностью до нескольких процентов.
И хотя методика по технологичности на уровне каменного топора, опрос показал, что даже опытные коллеги не всегда ей пользуются.

Статья может быть полезна сформировавшимся айтишникам, которые не меняют работу каждый год-два. А особенно полезна она ленивым айтишникам (типа меня), которым лень хотя бы раз в полгода-год выходить на рынок.

Если вы посещали занятия по статистике — вы, возможно, проходили тему «общая теория меры». Там могла идти речь о мере и об интеграле Лебега, а так же — об их связи с другими способами интегрирования. Если на ваших занятиях много внимания уделялось математике (так было у меня), то на них вы вполне могли познакомиться с теоремой Каратеодори о продолжении меры и даже с основами теории операторов на гильбертовых пространствах, а так же — с преобразованиями Фурье и много с чем ещё. Большинство этих математических конструкций нацелено на доказательство одной из самых важных теорем, на которой основана огромная часть статистики. Речь идёт о центральной предельной теореме (ЦПТ).

ЦПТ утверждает, что для широкого класса того, что мы называем в математике «случайными величинами» (которые представляют собой результаты проведения некоего эксперимента, включающего в себя элемент случайности), до тех пор, пока они удовлетворяют определённым условиям (как может показаться — простым), их среднее значение сходится к случайной величине определённого типа, который называют «нормальным» или «Гауссовым».

А знаете ли вы, как на самом деле работают таймеры в node.js? В этой статье мы разберемся, как хранятся таймеры, когда запускаются и как в целом все работает вплоть до системных вызовов.

Я бросил себе вызов: симулировать 1000000 (миллион) частиц на чистом Javascript на телефоне, используя только CPU и добившись 60 FPS.

Поехали.

Задача не особо сложна, если выполнять всю работу на GPU, но правило гласит, что нужно пользоваться только CPU, при этом работая на JS, так что никакого WASM.

Все фронтендеры любят localStorage — в него можно прикопать данные без всяких баз и серверов. Но из localStorage можно отлично обстрелять себе ногу. сегодня расскажу про 6 встроенных пулеметов и презентую библиотеку banditstash, которая нежно, но настойчиво прикрывает ваши ножки.

Полуторавековая история программно-аппаратного обеспечения биржевых торгов четко делится на два этапа. Первый этап начинается с так называемой тикерной ленты и выдающего ее телеграфного (потом телетайпного) тикерного аппарата и длился целый век, с 1870-х по 1970-е годы. Если пользоваться современным IT-языком, на выходе эта разновидность IT, которую можно назвать информационно-коммуникационной финансовой технологией, поступала на сетчатку глаза брокера, оттуда по зрительному нерву в его мозг, где данный ему, брокеру, от природы естественный интеллект обрабатывал ее (с помощью нейронных серверов знания и опыта биржевой торговли и здравого смысла, а также инструкций клиента, разумеется), и понуждал его, брокера, совершить какое-либо из трех действий: купить, продать, ничего не делать. Когда в последней четверти прошлого века появились компьютерные технологии, начался второй этап — забрезжила надежда исключить из процесса биржевой торговли естественный интеллект как сильно тормозящий фактор, и сейчас все движется в направлении алгоритмизации продаж, форвардных контрактов и опционов и т.д.

Представьте, что вас отправили в девственный тропический лес, чтобы провести перепись диких животных. Каждый раз, когда вы видите животное, вы делаете снимок. Ваша цифровая камера будет фиксировать общее количество снимков, но вас интересует только количество уникальных животных — всех тех, которых вы ещё не посчитали. Как лучше всего получить это число? «Очевидное решение — запомнить всех животных, которых вы уже видели, и сравнивать каждое новое животное с этим списком», — говорит Лэнс Фортноу, специалист по информатике из Иллинойского технологического института. Но есть и более умные способы, добавил он, потому что если у вас тысячи записей, то очевидный подход далеко не так прост.

Всё становится ещё хуже. Что, если вы — Facebook, и вам нужно подсчитать количество отдельных пользователей, которые заходят на сайт каждый день, даже если некоторые из них заходят с нескольких устройств и в разное время? Теперь мы сравниваем каждый новый вход со списком, который может исчисляться миллиардами.

В этой статье представлен большой тренинг Рика Хартли по разводке земли в печатных платах. Перевёл и озвучил данное видео Dmitry Muravyev, за что ему огромное спасибо. Я всего лишь сделала конспект этого замечательного тренинга, чтоб люди могли ознакомиться с ним быстрее, чем смотреть двухчасовое видео, либо вернуться к каким-то отдельным темам, если позабылось. Категорически рекомендую ознакомиться с источником.

Впервые люди начали использовать землю в качестве проводника около 300 лет назад для отведения молний от зданий. Молния сама естественным образом стремится разрядиться на землю. Так что установив железный стержень на крыше здания и проведя от него  большой толстый провод вниз по зданию к балке, вбитой в землю, люди отводили молнии от зданий. Это был первый опыт использования земли в качестве возвратного пути для протекания тока. Из чего скоро стало ясно, что землю можно использовать в качестве возвратного пути и для других целей.

Идея

Идею подсмотрел в канале о программировании ESP32, один человек продемонстрировал часы на 6 дисплеях. Каждая цифра на своём дисплее типа 1.8" 128х160. Разработчик проекта показал источник своего вдохновения: проект Bézier Clock на Javascript разработчика Jack Frigaard. К сожалению, видимо, ориганальная страница демонстрационного проекта не сохранилась, но она точно вдохновила разных людей. Есть даже статья на хабре про это Часы на кривых Безье. Даже не спрашивая как именно это реализовано, я сразу решил делать свой проект на кривых Безье и быстро опробовал первую версию как это будет выглядеть на дисплее.

▍ Спецификация испытуемого SSD

Всем привет. Делюсь своими изысканиями по запуску виртуальных машин MacOS на процессорах AMD. Возможно кому-то будет полезным.

Предыстория: в наличии несколько виртуалок, с которыми долгое время не было никаких проблем. Версии - от Mojave до Monterey, они даже обновлялись штатно. Далее, при апдейте на Ventura/Sonoma ловим кернел панику - никакие рекомендации из интернета не помогли. Глаз пал в сторону хакинтоша, но как его конфигурировать под вмварь тоже оказалось не совсем понятным, поэтому и напишу этот гайд:
вводные - Ryzen 5950X, Windows 10, VMware Workstation 16.2 (была версия 16.0, пока не столкнулись в проблемой апдейта макоси).

Если вы C# разработчик, то наверняка вам знаком класс Dictionary. В качестве значений вы, скорее всего, использовали классы. Но что если я скажу, что в Dictionary можно использовать структуры? Не стоит бояться того, что структуры копируются при передаче в метод или возврате из него. Есть способ этого избежать, и это работает быстро.

Divide et impera (разделяй и властвуй) – древний принцип для управления чем-то большим и сложным.

Многие из нас программируют. Многие из нас делают системы, сложные системы. Но некоторым повезло работать в ситуации, когда объёмы по-настоящему огромны и требования кажутся невыполнимыми. Шардировние – один из излюбленных счастливчиками, которых зовут приключения, приемов.

Что-нибудь разбить на кусочки – это круто! Переходите на сторону шардирования у нас есть печеньки!

Давно удивлялся, почему не смотря на распространенность счетчиков Меркурий и возможность съема с них показаний через RS-485, на рынке DIY устройств не было Zigbee шлюза для них. Этот пробел я решил восполнить самостоятельно.