User
Книг по Python довольно много, среди них есть отличные издания, которые будут полезны разработчику любого уровня. Собственно, эту подборку мы и подготовили в расчёте на специалистов с разным опытом и багажом знаний. Книги постарались упорядочить по возрастанию уровня сложности, с указанием плюсов и минусов (если они есть). Итак, поехали!
Слово «математика» у кого-то ассоциируется с вечной зубрёжкой и строгим учителем, другие же представляют себе некоторую абстракцию, существующую отдельно от нашего мира, но есть и те, кто видит проявления этой науки в нашей повседневной жизни.
SHA(Алгоритмы безопасного хеширования) – это семейство криптографических хэш-функций, способных принимать сообщения произвольной длины и вычислять уникальный хэш-код фиксированной длины. Хэш-код SHA может быть использован для проверки целостности сообщения, а также для генерации цифровой подписи сообщения. На данный момент существует несколько стандартов безопасного алгоритма, каждый последующий включает более надёжные хэш-функции:
Я преподаю английский десять лет, но скажу честно: если вы разработчик, тестировщик, дизайнер – это значит, что вы сможете выучить английский сами. Конечно, нужны партнёры для общения, но ими могут быть ваши зарубежные клиенты или коллеги, интернет-знакомые, однокомандники в онлайн-играх. Но главное – получить необходимую базу – вы сможете самостоятельно, сидя дома за компьютером. И вот почему.
После начала работы космической обсерватории «Джеймса Уэбба» астрофотографии вошли в тренды. Самое крутое что сейчас можно запечатлеть находится в космосе. История помнит только два случая, когда умные парни становились популярными. Первый - изобретение кубика Рубика в 1973 году сделало королями дискотеки знатоков теории групп. Второй - астрономы любители покоряют социальные сети прямо сейчас.
Но если вам в детстве не дарили телескопы на каждый день рождения, а заглянуть в тайны космоса хочется, придется выбрать стартовый набор астрофотографа с минимальным порогом вхождения. Рассмотрим четыре варианта начальных наборов юного (по уму) астронома.
Привет! Меня зовут Артем. Уже несколько лет я генерирую полезный контент в области функционального тестирования, а также являюсь создателем нескольких крупных сообществ, которые помогают начинающим тестировщикам.
На данный момент существует большое количество площадок, групп и чатов, которые помогают специалистам разного уровня в аспектах обучения, общения, взаимопомощи. У меня появилась идея собрать их вместе и поделиться с сообществом. Все ресурсы бесплатные.
Деточка,
все мы немножко лошади,
каждый из нас по-своему лошадь.
/В. Маяковский/
В IT‑компаниях, телекоме, финтехе, инженерном сервисе техническая поддержка и сервисные службы — настоящая кузница кадров. Сотрудники, прошедшие первую линию, хорошо знают клиентов и пользователей, их проблемы и переживания, умеют услышать в бессвязном бормотании содержание будущего тикета. Эти ребята устойчивы, обладают хорошей памятью, накапливают реальный опыт, не пугаются коммуникаций, не отступают перед трудностями. Но у них есть один баг: они устают. И из‑за этой иногда запредельной усталости они бросают работу, уходят, ищут более простой карьерный путь. В ответ на такой управленческий вызов руководитель поддержки или инженерного сервиса вздыхает, рассуждает о лени и избалованности, начинает искать новых сотрудников. Вместо того чтобы устроить обследование коллектива, провести интервью, выявить проблемы, хлопнуть себя по лбу для профилактики и навести порядок. Тогда легендарная текучка кадров станет значительно ниже, наём — дешевле, а поиск сотрудников бэкофиса проще, потому что начнёт работать выгодное и удобное для бизнеса правило: «вырастим бабу‑ягу в своём коллективе».
Так что происходит?
На статью меня вдохновил этот комментарий .
Dataview - это мощный плагин для Obsidian позволяющий отбирать данные (теги, даты, числа и любые другие пользовательские параметры) markdown-заметок, а затем их фильтровать и отбирать как пожелаешь.
Это такой своеобразный аналог Notion-таблиц, где можно создать таблицу с бесконечной вложенностью (таблица, внутри одной ячейки, а внутри еще таблица и еще и еще).
На КДПВ как раз собраны четыре кейса реализации функционала плагина Dataview.
Как всё это работает
1. Dataview работает на встроенном языке запросов
2. Все запросы должны писаться внутри подобного блока кода:
С помощью обработки данных с уличных камер проанализируем характеристики движения пешеходов. Посмотрим как на их поведение влияет качество работы коммунальных служб. Узнаем насколько сильно замедляет передвижение гололед, и как много шагов нужно, чтобы это выяснить.
Наш мозг — крайне загруженная вещь. Наш мозг обрабатывает всю эту ежедневную суматоху: навестить бабушку, купить 100 500 продуктов в магазине, уповать о падении рубля и так далее. В этом урагане информации мы забываем по истине важные для нас вещи.
Хотели бы вы иметь второй мозг? Мозг, способный запомнить всё. Мозг, в котором содержится вся полезная информация из книг, статей, видео, полученная вами?
Звучит прекрасно, не так ли? Может, когда‑то и казалось сказками, однако не сейчас.
На волне подъема всеобщего интереса к отечественным микроконтроллерам и процессорам мне захотелось разобраться, а что за камни делает НИИЭТ? Про микроконтроллеры и процессоры других производителей написано немало (как на самом Хабре, так и в тематических журналах). А про МК НИИЭТ крайне мало информации, особенно практической и особенно про 8-ми и 16-битные.
Представим, что англичанин учит русский язык, встречает слово «стол». Ему объясняют, что это и table, и desk (письменный). Ну ок. Затем он встречает где-нибудь «паспортный стол». Стол?? Видит в супермаркете вывеску «Стол заказов», но там внезапно нет никакого стола, а есть девочка за стойкой с планшетным компьютером… Англичанин начинает понимать, что «стол» — это ещё некий пункт, где граждан принимают по конкретному вопросу (логично: исторически для работы с документами требовался desk).
Со временем выясняется, что «стол» — это не только table и desk, но и board, и department, и ещё много чего. В сознании англичанина «стол» обрастает дополнительными значениями и постепенно кристаллизуется из слова в понятие. Услышав, что кому-то дали «кров и стол», он на этом этапе уже легко понимает, что речь не про desk.
В контексте изучения языка, начинающий мыслит словами и их отдельными значениями. Продвинутый студент мыслит понятиями, которые сформировались через многократное соприкосновение с отдельными значениями слов в разных контекстах.
Дайте начинающему и продвинутому студентам один и тот же английский текст. Допустим, начинающий знает все слова в этом тексте и даже те конкретные значения, в которых эти слова использованы. Вроде бы, они с продвинутым студентом в равных условиях. Но! Начинающий всё равно тратит больше времени на то, чтобы перевести/понять текст: ему приходится разбираться, в каком конкретно значении использовано каждое слово, и собирать эти смыслы в предложение. Продвинутый делает это мгновенно: любую фразу он просвечивает сквозь кристаллы тяжёлых, годами формировавшихся понятий.
TDD для микроконтроллеров. Часть 1: Первый полет
TDD для микроконтроллеров. Часть 2: Как шпионы избавляют от зависимостей
TDD для микроконтроллеров. Часть 3: Запуск на железе
Встраиваемые системы широко применяются в бытовой электронике, промышленной автоматике, транспортной инфраструктуре, телекоммуникациях, медицинском оборудовании, а также в военной, аэрокосмической технике и т. д. Хотя последствия любой ошибки проектирования обходятся дорого, ошибку в ПО для ПК или в большом корпоративном приложении обычно относительно легко исправить. А если дефект будет во встраиваемом ПО (далее – ВПО) электронного блока управления тормозной системой автомобиля, то это может вызвать массовый и дорогостоящий отзыв продукции.
Сфера применения встраиваемых систем постоянно расширяется, сложность выполняемых ими задач растет. Это в свою очередь повышает риск внесения ошибок в процессе разработки, что увеличивает вероятность весьма дорогостоящих дефектов в ПО.
Одной из наиболее популярных методологий улучшения качества разрабатываемых приложений является Test-driven development (TDD). Но эффективна ли методология TDD для разработки встраиваемых систем? Ответ на этот вопрос будем искать под катом.
Приветствую, Хаброзритель. В данной статье я хочу познакомить тебя с органайзером Notion, поделиться своим опытом использования. Также я дам несколько советов, идей, к которым я пришел со временем, учась планировать и использовать свое время, силы и мыслетоплево. Некоторые мысли, конечно, не будут напрямую связаны с данной программой и не все советы я как-то выделил отдельно, не упусти их.
Надеюсь что буду полезен и прошу под кат.
Уже давно вышла версия Qt4 c поддержкой QML. С тех пор многое допиливалось и сейчас технология является довольно успешной и стабильной. Однако нормального описания так и не удавалось найти на русском языке. А на английском написано так, как говорится, "правой рукой, да левое ухо". Поэтому решил начать перевод самоучителя (пока базового, затем планирую расширенный) на русский язык. Собственно, найти самоучитель можно на моем GitHub или здесь ниже.
Постоянно откладываешь дела на потом и не видишь в этом проблемы? Мне это знакомо. Расскажу как не повторить моих ошибок и почему пора это прекращать. Не откладывай эту статью на потом!
По многочисленным просьбам делюсь своим способом сделать недорогую стационарную высоконапорную систему увлажнения воздуха. Ниже будет описана конкретная система, работающая в моей квартире с 2016 года, с фотографиями и подробностями. Похожим образом по моей рекомендации было сделано ещё с десяток подобных систем разного масштаба.
Построение графика одной переменной кажется простой задачей. Но насколько это просто в действительности — эффективно отобразить данные со всего одним измерением? Долгое время я обходился стандартной гистограммой, которая показывает расположение значений, разброс и форму распределения данных (нормальное, скошенное, двухпиковое и др). Но недавно я столкнулся со случаем, когда гистограмма не помогла. И тогда понял, что настало время узнать больше о построении графиков. Я нашёл в сети отличную бесплатную книгу о визуализации данных и попробовал некоторые методы. Я решил, что (и мне, и другим людям) будет полезно, если я поделюсь этими знаниями и составлю руководство по построению на Python гистограмм и их крайне полезной альтернативы — графиков распределения плотности (density plots). Подробности — к старту нашего курса по анализу данных.