Краткое руководство по началу работы, которое вы ищете.
Если вы следовали тенденциям развития программного обеспечения в прошлом году, то, должно быть, устали слышать термин Docker. Вероятнее всего, вы ошеломлены огромным количеством разработчиков, говорящих о контейнерах, изолированных виртуальных машинах, супервизорах и другой магии Вуду, связанной с DevOps. Сегодня мы во всем разберемся. Пора наконец понять, что такое контейнеры как услуга и зачем они нужны.
Символика эта и так на слуху, потому нет смысла подробно объяснять, что это за зверь.
Здесь не будет сравнения с LVM, ибо сравнивать muscle-car с jet-truck'ом хоть и можно, но бессмысленно.
Графиков и комиксов так же не завезли.
Это, скажем так, незавершенная история успеха, потому что апгрейд, которым она была вызвана, можно лишь прекратить, но не завершить.
Корни SObjectizer берут свое начало в теме автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП). Но использовали мы SObjectizer в далеких от АСУТП областях. Поэтому иногда возникает ностальгия из категории «эх, давно не брал в руки шашек...» Однажды из-за этого в составе SObjectizer появился один из самых объемных примеров — machine_control. Уж очень тогда захотелось «тряхнуть стариной», смоделировать задачку управления оборудованием на современном SObjectizer-е. Ну и под шумок запихнуть в пример разные вкусные фичи SObjectizer-а вроде фильтров доставки, шаблонных агентов и диспетчера с поддержкой приоритетов. Сегодня попробуем рассказать и показать, как это все работает.
Photo by Mike Boening
CMake — кроcсплатформенная утилита для автоматической сборки программы из исходного кода. При этом сама CMake непосредственно сборкой не занимается, а представляет из себя front-end. В качестве back-end`a могут выступать различные версии make и Ninja. Так же CMake позволяет создавать проекты для CodeBlocks, Eclipse, KDevelop3, MS VC++ и Xcode. Стоит отметить, что большинство проектов создаются не нативных, а всё с теми же back-end`ами.
В этой статье я бы хотел рассказать о том, как работают списки инициализации (braced initializer lists) в C++, какие проблемы они были призваны решать, какие проблемы, в свою очередь, вызвали и как не попасть в просак.
Про непрерывную интеграцию и её целебные свойства слышали, наверное, все — не буду повторять написанное в многочисленных вводных статьях и обзорах и рассказывать, что же такое непрерывная интеграция, и как именно она упрощает жизнь разработчикам, релиз-инженерам и менеджерам. Предполагается, что читатель и сам прекрасно понимает, что CI — вне зависимости от применяемых в проекте языков программирования — это стопроцентно правильный подход, но… Но вот до практического его внедрения руки в силу разных причин пока не дошли.
Данная статья — инструкция по прикручиванию базовой непрерывной интеграции (build-test-deploy) к гитхабовским C/C++ проектам с CMake сборкой — по непонятным причинам, на Хабре такого до сих пор не проскальзывало. Впрочем, если моё гугл-фу подвело меня, и таки проскальзывало — не беда. Лишний туториал, описывающий всё под несколько другим углом и предостерегающий от неповторимого набора набитых автором шишек, совершенно точно не повредит.
Привет, Хабрахабр!
В этом посте уже упоминался PyMC3. Там можно почитать про основы MCMC-сэмплирования. Здесь я расскажу про вариационный вывод (ADVI), про то, зачем все это нужно и покажу на довольно простых примерах из галереи PyMC3, чем это может быть полезно. Одним из таких примеров будет байесовская нейронная сеть для задачи классификации, но это в самом конце. Кому интересно — добро пожаловать!
