С момента появления Node.js диагностика совершенствовалась в несколько этапов, от отладки приложений до глубокого анализа производительности. В этот раз речь пойдет о стратегиях использования таких инструментов, как core dump debuggers, flame graphs, ошибках в production и утечке памяти.


Мы расшифровали для Хабра доклад Николая Матвиенко из Grid Dynamics с нашей конференции HolyJS. Далее повествование идёт от лица спикера.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Top 10 Most Common Spring Framework Mistakes» автора Toni Kukurin.

Spring, вероятно, один из самых популярных Java-фреймворков, а также могучий зверь для укрощения. Хотя его базовые концепции довольно легко понять, для того, чтобы стать сильным Spring разработчиком, нужно время и усилия.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных ошибок в Spring, особенно касающихся веб-приложений и Spring Boot. Как говорится на сайте Spring Boot, он навязывает представление о том, как должны быть построены промышленные приложения, поэтому в этой статье мы попытаемся продемонстрировать это представление и дать обзор некоторых советов, которые хорошо вольются в стандартный процесс разработки веб-приложений на Spring Boot.
Если вы не очень хорошо знакомы со Spring Boot, но все же хотели бы попробовать некоторые из упомянутых вещей, я создал репозиторий GitHub, сопровождающий эту статью. Если в любом месте статьи вы почувствуете что потерялись, я рекомендую склонировать репозиторий на локальный компьютер и поиграть с кодом.

Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!

Книги по машинному обучению на русском

1. «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Владимир Вьюгин.

О чем

Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.

2. «Верховный алгоритм» Педро Домингос.

О чем

Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.