ДИСКЛЕЙМЕР

Я по образованию инженер, и вряд ли могу сказать, что очень хорошо владею языком. Могу читать техническую литературу и статьи по специальности.

Здесь приводится опыт, который выдернул меня из состояния «читаю со словарем».



Походу большинство учебников иностранного языка, по которым учат школьников, студентов основаны на чьих-то докторских. Даже в технических (точных) науках докторские бывают так себе, что уж творится в гуманитарных науках.

Возьмем такой предмет, как английский язык. Там куча понятий: 12 времен глагола, страдательный залог, причастия и т.п. Кто их ввел? Видимо, некие ученые мужи, для которых английский язык был РОДНЫМ. Они жили себе в каком-нибудь Oxford’e или в Cambridg’e и вряд ли знали русский язык.

Соответственно, курс английского у них получался неадаптированным под русскоговорящего. Учебник английской грамматики пытается научить человека говорить с нуля заново, игнорируя тот факт, что речью он уже владеет.

Вспомните, как вы в школе изучали русский язык. Подлежащее, сказуемое, дополнение, определение… и штук 200 правил, из которых куча исключений, которые все благополучно забывают, кроме собственно учителей русского. И которые потом нужны – максимум – при разборках с бюрократическими документами («казнить нельзя помиловать»).

Английская грамматика – туда же – что-то академическое и малополезное при изучении языка с нуля. Для человека, который более-менее свободно умеет стыковать из английских слов фразу, нужно просто учить новые слова.

Но есть много людей, которые даже стыковать толком не умеют, у них уровень — «читаю и перевожу словарем», в смысле — «заглядываю в словарь за каждым словом из текста».
При отсутствии языковой практики навык сложения английской фразы из слов у них практически отсутствует, что является серьезным барьером на пути к дальнейшему изучению.

Статья ориентирована именно на таких.

Здравствуйте, Читатели!

Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.

Внутреннее устройство словарей в Python не ограничивается одними лишь бакетами и закрытым хешированием. Это удивительный мир разделяемых ключей, кеширования хешей, DKIX_DUMMY и быстрого сравнения, которое можно сделать ещё быстрее (ценой бага с примерной вероятностью в 2^-64).

Если вы не знаете количество элементов в только что созданном словаре, сколько памяти расходуется на каждый элемент, почему теперь (CPython 3.6 и далее) словарь реализован двумя массивами и как это связано с сохранением порядка вставки, или просто не смотрели презентацию Raymond Hettinger «Modern Python Dictionaries A confluence of a dozen great ideas». Тогда добро пожаловать.


Впрочем, люди знакомые с лекцией, тоже могут найти немного подробностей и свежей информации, и для совсем новичков, не знакомых с бакетами и закрытым хешированием, статья тоже будет интересна.

Массачусетский Технологический институт. Курс лекций #6.858. «Безопасность компьютерных систем». Николай Зельдович, Джеймс Микенс. 2014 год

Computer Systems Security — это курс о разработке и внедрении защищенных компьютерных систем. Лекции охватывают модели угроз, атаки, которые ставят под угрозу безопасность, и методы обеспечения безопасности на основе последних научных работ. Темы включают в себя безопасность операционной системы (ОС), возможности, управление потоками информации, языковую безопасность, сетевые протоколы, аппаратную защиту и безопасность в веб-приложениях.

Лекция 1: «Вступление: модели угроз» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 2: «Контроль хакерских атак» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 3: «Переполнение буфера: эксплойты и защита» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 4: «Разделение привилегий» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 5: «Откуда берутся ошибки систем безопасности» Часть 1 / Часть 2
Лекция 6: «Возможности» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 7: «Песочница Native Client» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 8: «Модель сетевой безопасности» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 9: «Безопасность Web-приложений» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 10: «Символьное выполнение» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 11: «Язык программирования Ur/Web» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 12: «Сетевая безопасность» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 13: «Сетевые протоколы» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 14: «SSL и HTTPS» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 15: «Медицинское программное обеспечение» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3

Когда я сижу, у меня болит спина.

Это происходит уже последние 10 лет. И неважно, где я нахожусь – на работе, в ресторане, даже дома на диване. Моя поясница кричит: «Прекрати сидеть!»

Чтобы уменьшить боли в спине, на работу я купила себе коленный стул. Потом стол для работы стоя. Потом вернулась к обычному стулу, потому что мне стало больно стоять.

Я ходила к врачам, хирургам-ортопедам и специалистам по боли. Я освоила пилатес, увеличила свою гибкость и силу мускулов. В какой-то момент мой пресс стал таким сильным, что муж стал называть его «дощечкой».

Эти средства немного помогли – сначала. Но боль так и не ушла. Поэтому несколько лет назад я решила принять это как должное: сидячее положение причиняет мне боль, и так будет всегда.

Добрый день!

Я вдохновился приглашением продолжить публикацию, поэтому продолжаю.

В этот раз мы рассмотрим основные варианты внедрения зависимости — через конструктор и через сеттеры. Все исходники искать здесь

Добрый день!

Я поставил себе цель изучить фреймфорк Spring для языка Java. Во время изучения решил проверить на себе алгоритм обучения Ричарда Фейнмана: организовать-упростить-обучить другого. В общем, я стал записывать серию коротких уроков для начинающих по работе в Spring. Для желающих повторить выложил исходный код.

В стандартной библиотеке питона содержится специализированный тип "namedtuple", который, кажется, не получает того внимания, которое он заслуживает. Это одна из прекрасных фич в питоне, которая скрыта с первого взгляда.

Именованные кортежи могут быть отличной альтернативой определению классов и они имеют некоторые другие интересные особенности, которые я хочу показать вам в этой статье.

Всем привет!

Мы продолжаем делится с вами интересными найденными вещами про питончик. Сегодня вот решили разобраться с 2D играми. Это, конечно, немного попроще, чем то, что проходят у нас на курсе «Разработчик Python», но не менее интересно это уж точно.

ПЕРЕВОД
Оригинал статьи — opensource.com/article/18/4/easy-2d-game-creation-python-and-arcade
Автор — Paul Vincent Craven

Поехали.

Python — выдающийся язык для начинающих изучать программирование. Он также идеально подходит тем, кто хочет “просто взять и сделать”, а не тратить кучу времени на шаблонный код. Arcade — библиотека Python для создания 2D игр, с низким порогом вхождения, но очень функциональная в опытных руках. В этом статье я объясню, как начать использовать Python и Arcade для программирования игр.

Я начал разрабатывать на Arcade после преподавания азов библиотеки PyGame студентам. Я очно преподавал PyGames в течение почти 10 лет, а также разработал ProgramArcadeGames.com для обучения онлайн. PyGames отличная, но в какой-то момент я понял, что устал тратить время на оправдание багов, которые никогда не фиксятся.

Меня беспокоило преподавание таких вещей, как событийный цикл, которым уже почти не пользовались. И был целый раздел, в котором я объяснял, почему y-координаты повернуты в противоположном направлении. PyGames обновлялась редко и базировалась на старой библиотеке SDL 1, а не чем-то более современном вроде OpenGL. На светлое будущее я не рассчитывал.

В моих мечтах была простая и мощная библиотека, которая бы использовала новые фичи Python 3, например, декораторы и тайп-хинтинг. Ей оказалась Arcade. Посмотрим, как начать ее использовать.

Всем привет!

Наша очередная группа по Python успешно запустилась в понедельник, но у нас остался ещё один материальчик, который мы не успели разместить до старта. Исправляем нашу оплошность и надеемся, что он вам понравится.

Поехали!

Писать защищенный код сложно. Когда вы изучаете язык, модуль или фреймворк, вы узнаете, как это предполагается использовать. Вам также нужно подумать о том, как их можно использовать неправильно в контексте безопасности. Python не является исключением, даже в документации стандартной библиотеки есть описание плохих практик написания защищенных приложений. Тем не менее, многие Python-разработчики просто не знают о них.

Как правило, вам не нужно беспокоиться о сборщике мусора и работе с памятью когда вы пишете код на Python. Как только объекты больше не нужны, Python автоматически освобождает память из под них. Несмотря на это, понимание как работает GC поможет писать более качественный код.

Менеджер памяти

В отличие от других популярных языков, Python не освобождает всю память обратно операционной системе как только он удаляет какой либо объект. Вместо этого, он использует дополнительный менеджер памяти, предназначенный для маленьких объектов (размер которых меньше чем 512 байт). Для работы с такими объектами он выделяет большие блоки памяти, в которых в дальнейшем будет хранится множество маленьких объектов.

Как только один из маленьких объект удаляется — память из под него не переходит операционной системе, Python оставляет её для новых объектов с таким же размером. Если в одном из выделенных блоков памяти не осталось объектов, то Python может высвободить его операционной системе. Как правило, высвобождение блоков случается когда скрипт создает множество временных объектов.

Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке.

В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Помимо изучения стандартной библиотеки, всегда интересно, а иногда и полезно, знать, как язык устроен изнутри. Андрей Светлов (svetlov), один из разработчиков Python, советует всем интересующимся серию статей об устройстве CPython. Представляю вам перевод первого эпизода.

Мой друг однажды сказал мне: «Знаешь, для некоторых людей язык C — это просто набор макросов, который разворачивается в ассемблерные инструкции». Это было давно (для всезнаек: да, ещё до появления LLVM), но эти слова хорошо мне запомнились. Может быть, когда Керниган и Ритчи смотрят на C-программу, они на самом деле видят ассемблерный код? А Тим Бёрнерс-Ли? Может он сёрфит интернет по-другому, не так, как мы? И что, в конце концов, Киану Ривз видел в том жутком зелёном месиве? Нет, правда, что, чёрт побери, он там видел?! Эм… вернёмся к программам. Что видит Гвидо ван Россум, когда читает программы на Python?

Краткий обзор

В этой статье я расскажу о том, что такое дескрипторы, о протоколе дескрипторов, покажу как вызываются дескрипторы. Опишу создание собственных и исследую несколько встроенных дескрипторов, включая функции, свойства, статические методы и методы класса. С помощью простого приложения покажу, как работает каждый из них, приведу эквиваленты внутренней реализации работы дескрипторов кодом на чистом питоне.

Изучение того, как работают дескрипторы, откроет доступ к большему числу рабочих инструментов, поможет лучше понять как работает питон, и ощутить элегантность его дизайна.

Python — красивый и местами загадочный язык. И даже зная его весьма неплохо, рано или поздно находишь для себя нечто такое, что раньше не использовал. Этот пост отражает некоторые детали языка, на которые многие не обращают внимание. Сразу скажу: многие примеры являются непрактичными, но, оттого, не менее интересными. Так же, многие примеры демонстрируют unpythonic стиль, но я и не претендую на новые стандарты — я просто хочу показать, что можно делать вот так.

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

Год назад у нас в компании был один проект — мобильный шутер War Robots с относительно медленными, но красочными и напряженными боями. Игра продолжает развиваться, у нее десятки миллионов установок и игроков по всему миру, постоянно выходят апдейты. В какой-то момент мы захотели сделать динамичный шутер на Unity со скоростями, сравнимыми с Overwatch, CS:GO или Quake. Но реализовать задуманное для мобильных платформ (в первую очередь iOS и Android) на основе War Robots при текущих архитектуре и подходах было практически нереально.

Мы понимали, как это сделать в теории — есть много статей, презентаций на YouTube, детально рассказывающих о том, как написать шутер, как работать с сетью, какие возникают проблемы и как их решать. Здесь нет Rocket Science, все эти подходы придумали еще 30 лет назад и за это время они особо не поменялись. НО: у нас не было практики.

Забегая вперед, скажу — нам удалось реализовать задуманное. Мы создали для мобильных платформ динамичный быстрый шутер, который сейчас находится в бета-тестировании и активно дорабатывается. И мне очень хотелось бы всем этим поделиться. Это первая, обзорная статья с перечислением и кратким описанием практически всего того, что мы используем (прошу не путать с другим нашим проектом в разработке, технологии и подходы в котором похожие, но отличаются в деталях).

По своему опыту знаю, как тяжело рекомендовать книги человеку, который много читает. Поскольку по-настоящему великих книг, способных понравится почти любому читателю не так много, он читал всё, что и ты. Если ты спустишься чуть ниже по уровню и начнешь предлагать книги просто хорошие, начинается лотерея – ты предлагаешь книгу, которая кажется хорошей тебе, но насколько она покажется хорошей человеку, которому ты её предлагаешь? Угадать сложно.

Нужно учитывать много факторов. Пол, возраст, багаж знаний, политические пристрастия, интеллект и способность отфильтровывать шум. Поскольку мы находимся на гиктаймсе, уверен, что мои параметры совпадают с основной аудиторией по всем пунктам, кроме последнего.

Способности отфильтровывать шум. Попробуйте прочитать этот текст: «По рзеузльаттам илссоевадний одонго анлигсйокго унвиертисета, не иеемт занчнеия, в каокм проякде рсапжоолены бкувы в солве. Галовне, чотбы преавя и пслонедяя бквуы блыи на мсете. осатьлыне бкувы мгоут селдовтаь в плоонм бсепордяке, все-рвано ткест чтаитсея без побрелм».

Многие из вас, как и я, действительно прочитали его без проблем. (Я вообще поначалу не заметил, что буквы в словах переставлены) Но есть и такие читатели, что спотыкаются на каждом слове, расшифровывая их в уме. Почему я об этом вспомнил? Потому, что предлагаемые мной книги подойдут только тем читателям, что легко прошли тест.

Остальным даже не стоит и браться.

Для тех, кто только начал учить английский язык, времена представляют огромную сложность. Кажется, что в русском времен всего три, а зачем в английском придумали шестнадцать (а по некоторым версиям и двенадцать, и двадцать, и двадцать четыре – студенты вообще склонны к преувеличению) – непонятно. И как их все запомнить – непонятно. В нашей очередной серии статей мы с вами разберемся в грамматике английских времен и подробно рассмотрим пары времен, которые вызывают наибольшую трудность у студентов, для которых русский язык является родным.