Что делает код хорошим? Большинство программистов ответят: хороший код должен быть структурирован, легко читаем и понятен. Но так ли важно качество кода, если он медленный? В большинстве задач производительность кода не критична, хотя и желательна. Но есть задачи, время выполнения которых столь огромно, что выигрыш в производительности доминирует над всем остальным.

Я говорю про NP-трудные задачи (NP-трудность - недетерминированная полиномиальная трудность по времени) и на одной из данного класса хочу акцентировать ваше внимание. Задаче коммивояжера.

Мы не будем рассматривать эвристические алгоритмы, нам нужно точное решение.

В алгоритмических задачах на графах мы часто используем четыре известных алгоритма: Поиск в ширину или глубину, алгоритмы Дейкстры и А*. Разбираемся, почему на деле это один и тот же алгоритм.

Поделюсь с вами успешным опытом разработки рендера в браузере большой, постоянно расширяющейся анимационной сцены, состоящей из множества мелких двигающихся объектов, зацикленных в 5 секунд.

C# 9 дал долгожданную возможность кодогенерации, интегрированную с компилятором. Тем, кто мечтал избавиться от тысяч строк шаблонного кода или попробовать метапрограммирование, стало проще это сделать.

Ранее Андрей Дятлов TessenR выступил на конференции DotNext с докладом «Source Generators в действии». А теперь, пока мы готовим следующий DotNext, сделали для Хабра текстовую расшифровку его доклада.

Что вообще такое эти Source Generators? Как их использовать? Как предоставить пользователю вашего генератора необходимую гибкость конфигурации и понятные сообщения о возникающих проблемах? Как разобраться, когда что-то пошло не так?

Ответы на все эти и другие вопросы — в тексте.

Японцы уже в 2018 году научили немецкий GraphHopper строить маршруты по дорогам хранящимся в PostgreSQL.

Как кастомизировать источник данных, и сохранять новые дороги в таблицу правильно?

К старту нашего флагманского курса по Data Science делимся расшифровкой видео от Себастьяна Лагу — разработчика игр, тьютора и популяризатора IT, который на своём YT-канале собрал уже около миллиона подписчиков. За подробностями, объяснениями и иллюстрациями от автора приглашаем под кат.

Вчера мы остановились на инициализации terraform. Сегодня мы поднимем одну машину в дефолтной сети с дефолтными настройками. И Яндекс и aws изначально создают вам одну VPC и подсети в ней.

Привет, друзья!

В данной заметке я расскажу вам о некоторых полезных возможностях, предоставляемых современным CSS. Также мы немного поговорим о полезных "фичах", которые ждут нас в ближайшие 2 года.

"Полезный" означает, что я либо часто использую фичу в своих проектах, либо с нетерпением жду такой возможности.

Помогая пользователям NGINX с разрешением проблемных ситуаций, мы поняли, что большинство из них часто совершает одни и те же ошибки конфигурации. Более того, подобные ситуации вполне могут возникнуть даже у самих инженеров NGINX! В этой статье рассмотрим 10 наиболее распространенных ошибок и объясним как их исправить.

1. Недостаточное количество файловых дескрипторов;
2. Директива error_log off;
3. Отсутствие keepalive-соединения с вышестоящими серверами;
4. Упущение механизмов наследования директив;
5. Директива proxy_buffering;
6. Неправильное использование директивы if;
7. Чрезмерные проверки работоспособности;
8. Незащищенный доступ к метрикам;
9. Использование ip_hash, когда весь трафик поступает из одного и того же блока /24 CIDR;
10. Игнорирование преимуществ вышестоящих групп.

В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.

Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:

• Снизили размер модели в 2 раза;
• Научили наши модели делать паузы;
• Добавили один высококачественный голос (и бесконечное число случайных);
• Ускорили наши модели где-то примерно в 10 раз (!);
• Упаковали всех спикеров одного языка в одну модель;
• Наши модели теперь могут принимать на вход даже целые абзацы текста;
• Добавили функции контроля скорости и высоты речи через SSML;
• Наш синтез работает сразу в трех частотах дискретизации на выбор — 8, 24 и 48 килогерц;
• Решили детские проблемы наших моделей: нестабильность и пропуск слов, и добавили флаги для контроля ударения;

Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).

Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.

Давайте разберем самые Часто Задаваемые Вопросы, или сокращенно FAQ. Они помогут вам глубже понять тонкости и принцип работы с Ansible. На ранних этапах можете использовать эту статью как некую шпаргалку.

Вводная часть

Kubernetes, также известный как k8s — это портативная расширяемая платформа с открытым исходным кодом для управления контейнеризованными рабочими нагрузками и сервисами, которая облегчает как декларативную настройку, так и автоматизацию. Kubernetes можно настроить как в локальной, так и в облачной инфраструктуре. Однако, кластер Kubernetes немного сложен в настройке и требует значительных ресурсов, что затрудняет развертывание на локальной машине для обучения или разработки. Это приводит к тому, что не для каждого бизнеса перейти на полноценный k8s представляется возможным. К счастью, на этот случай есть более легкое решение в виде k3s.