Все слышали о том, что иногда dotnet на Linux потребляет больше ресурсов, чем на Windows. Порой эта разница практически незаметна. Но случается и такое, что одно и то же приложение потребляет на Linux в 2–3 раза больше CPU, чем на Windows.

Жизнь отечественных геймеров в конце 80-х — начале 90-х годов была очень непростой. Из советских электронных развлечений были разве что клоны Pong вроде «Видеоспорта», карманные электронные игры типа «Ну, погоди!» (тоже клоны, но уже серии Game & Watch от Nintendo), несколько десятков советских компьютеров с довольно ограниченным набором софта да несколько сотен (!) клонов британского компьютера ZX Spectrum.

И сегодня я хочу рассказать вам о YRGB — международном конкурсе по разработке ретро‑игр, который Яндекс проводит с 2019 года. Участникам необходимо разработать самостоятельную игру, свободную от авторских прав, для платформ ZX Spectrum 48K/128K. Так что если вы когда‑нибудь делали игры или хотите попробовать, но опасаетесь масштаба современных платформ, этот пост для вас.

Если вы C# разработчик, то наверняка вам знаком класс Dictionary. В качестве значений вы, скорее всего, использовали классы. Но что если я скажу, что в Dictionary можно использовать структуры? Не стоит бояться того, что структуры копируются при передаче в метод или возврате из него. Есть способ этого избежать, и это работает быстро.

О паттерне «Спецификация», который позволяет улучшить структуру приложения, и, следовательно, увеличить гибкость, уменьшив при этом объем кода, а значит — сократить количество ошибок, но это не точно. Почему? - читаем ниже. 

Данные - это важный компонент системы. Приложение может хранить их где угодно, но в результате все сводится к файлам. Файлы - это хорошая абстракция, но она протекает: если не знать того, как работают ОС или гарантии файловой системы, то легко выстрелить себе в ногу.

Меня увлекла тема отказоустойчивости, а конкретно - отказоустойчивой работы с файлами. В этой статье я попытался соединить все полученные знания:

Кто участвует в процессе записи

Ошибки, которые могут произойти

Что от нас зависит, а что нет

И самое главное - как это этого защититься

Старт системы

Этим летом мы с Ромой запустили серию твитов с полезными советами и приемами по Angular. Сообщество тепло встретило эту инициативу, и я решил написать обобщающую статью.

Вот мои 5 рекомендаций, которыми хочется поделиться с разработчиками. Эти советы будут подкреплены конкретными примерами из моего твиттера. Они помогут вам поднять свои навыки или как минимум дадут пару практических приемов.

Изобретаем велосипед или пишем персептрон на C++. Часть 3

Реализуем обучение многослойного персептрона на C++ при помощи метода обратного распространения ошибки.

Введение

8-9-го декабря 2016 года была проведена первая конференция по Angular в Бельгии. Игор Минар (ведущий разработчик Angular) выступил в качестве основного докладчика с несколькими интересными объявлениями относительно того, по какому графику будет выпускаться Angular. И представьте себе, в марте 2017 года нас ждет релиз Angular 4. При этом, на данный момент уже опубликована бета-версия.

От переводчиков

Всем привет, с вами Максим Иванов и Дмитрий Сергиенков, и сегодня мы выясним куда делась третья версия, и почему мы по-прежнему можем быть верны Angular. Сейчас начинающему фронтенд-разработчику, изучающему JavaScript, довольно трудно определиться: какой же фреймворк или библиотеку им взять и изучить, оставаясь в тренде? Конечно, без слова React, сейчас не обходится ни один разговор на тему фронтенда, однако, в свое время я начал с первой версии Angular, начитался много руководств по написанию фронтенда на ES6 (с классами и прочим добром) и до сих пор не жалею. Да, вы можете писать корпоративные приложения с использованием только jQuery, но по мере развития и сложности проекта вы начнете закапывать себя в спагетти-коде, смешивая логику и представление, MV*-фреймворки же этого сделать вам не дадут.

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.

В первой части мы перебрали все основные проблемы перехода на новую версию, а в этой мы коснёмся того, ради чего мы это делали.

Как говорилось ранее, главной причиной перехода может служить существенное увеличение в скорости работы приложения: в 4.3 раза более быстрые манипуляции с DOM и в 3.5 раза более быстрые циклы $digest (по сравнению с 1.2), как заявили Джеф Кросс и Бриан Форд на конференции ngEurope.

Однако скорость эта по большей части приобретается не за счёт внутренних оптимизаций и магии, а за счёт предоставления инструментов, которые позволяют писать код более эффективно.

Давайте же рассмотрим эти инструменты!

Elasticsearch — поисковый движок с json rest api, использующий Lucene и написанный на Java. Описание всех преимуществ этого движка доступно на официальном сайте. Далее по тексту будем называть Elasticsearch как ES.

Подобные движки используются при сложном поиске по базе документов. Например, поиск с учетом морфологии языка или поиск по geo координатам.

В этой статье я расскажу про основы ES на примере индексации постов блога. Покажу как фильтровать, сортировать и искать документы.