User
Flask – это замечательный микро веб фреймворк, основанный на Python. Flaskr – это миниблог, который описан в официальном руководстве по Flask. Я продирался через это руководство больше раз, чем могу в этом признаться. Тем не менее, я хотел бы взять это руководство для следующего шага, добавив в него разработку через тестирование (test driven development) и немножко jQuery.
В последние два месяца лета в управлении хранилищ данных (Data Warehouse, DWH) Тинькофф Банка появилась новая тема для кухонных споров. 
Про обещания (promises) уже много написано. Эта статья — просто попытка собрать наиболее необходимые на практике приемы использования обещаний с достаточно подробными пояснениями того, как это работает.
Сначала несколько определений.
Обещания (promises) — это объекты, позволяющие упорядочить выполнение асинхронных вызовов.
Асинхронный вызов — это вызов функции, при котором выполнение основного потока кода не дожидается завершения вызова. Например, выполнение http-запроса не прерывает выполнение основного потока. То есть выполняется запрос, и сразу, не дожидаясь его завершения, выполняется код следующий за этим вызовом, а результат http-запроса обрабатывается после его завершения функцией обратного вызова (callback-функцией).
Далее будем последовательно разбираться с функционированием обещаний. Пока будем исходить из того, что у нас уже есть объект-обещание выполнить некий асинхронный вызов. О том, откуда берутся обещания и, как их сформировать самому, поговорим чуть позже.
Люди, интересующиеся темой блокчейна, уже не раз слышали о проекте российско-канадского программиста Виталика Бутерина — Ethereum, а в вместе с ним и о так называемых умных контрактах. В данном цикле статей я постараюсь максимально просто описать суть Ethereum, умных контрактов, концепцию газа и показать, как пишутся умные контракты.
Если на пальцах, "умный контракт" — это некоторый код, живущий внутри блокчейна. Любой участник сети может его вызвать за небольшую плату. Эта плата и называется Gas, дословно "топливо". Зачем это нужно? Для защиты майнера от злоупотребления мошенником его ресурсов.
Немногие знают, но даже в биткоине есть возможность писать эти самые контракты, но в силу некоторых причин этим мало кто занимается. Одна из главных проблем — язык Script не Тьюринг-полный и написать что-то более менее серьезное непросто (чтобы вы понимали масштаб проблемы — нет даже возможности добавить цикл). В случае с Ethereum все чуть по другому, языки Тьюринг-полные, и есть риск, что кто-то напишет контракт вида
// Это псевдокод
foo = 0;
while (True) {
foo++;
}Понятно, что майнер, запустивший этот контракт, закончит нескоро и по факту просто потратит в никуда свои ресурсы. Вот чтобы такого не произошло, разработчики Ethereum и придумали газ — в реальности запускать код вроде того, что я написал, будет просто экономически нецелесообразно, потому что вызвавшему придется заплатить за каждое действие контракта.
Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.
Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.
Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.
Определение Докера в Википедии звучит так:
программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.
Ого! Как много информации.
Разработка изоморфного приложения глазами моей жены
Это продолжение статьи про разработку изоморфного приложения с нуля на React.js. В этой части мы добавим несколько страниц, bootstrap, роутинг, концепцию Flux и ее популярную реализацию Redux.
В этом июне, в качестве лейтмотива конференции DockerCon мы видели демо, в котором 3-узловой Swarm-кластер был создан за 30 секунд используя набор инструментов для кластеризации Swarm, интегрированную в Docker Engine 1.12.
Впечатляет, но естественно, мне нужно было попробовать сделать это самому, чтобы увидеть своими глазами.
JavaScript на клиенте быстро меняется: библиотеки, фреймворки, упаковщики быстро появляютcя и сменяют один другой. Но несмотря на это, многие ключевые операции одинаковы для любого клиентского приложения. А в современных фронт-энд фреймворках, при всем их разнообразии, есть много общего.
