В жизни каждого программиста С++ рано или поздно возникает задача, которую кто-либо уже решил. Однако найти это решение бывает очень непросто в силу разных причин: оно недостаточно разрекламировано, либо имеет нечеткую документацию, или возникает проблема языкового барьера, ну, или поисковики просто плохо ищут).

Столкнувшись много раз подряд с тем, что найти что-то толковое довольно непросто, я решил попробовать распутать это узел и предложить для русскоязычных читателей свой справочник классных библиотек на С++. Я исходил из этого источника. Это очень многогранный и объемный список библиотек языка С++, но, скажем так, у меня были к нему вопросы. Потому я сделал перевод, затем значительно улучшил его в плане содержания (далее объясню, как, почему и зачем). На выходе получилось около 1000 библиотек. Как в сказке). Они, конечно, не покрывают все возможные задачи и предметные области, но поверьте, они затрагивают действительно многое.

Вечер пятницы, у себя дома в ближайшем Подмосковье собираю lego low‑code. Подходит вторая половина — ей поступил платёж на сумму 42 т.р. от неизвестной Анюты Ивановны И. на карту Сбера. Догадываясь, что за этим последует звонок с просьбой вернуть деньги, пишем обращение в чат поддержки. Пока ждем ответ, действительно начинают звонить «потерпевшие» и объяснять, что произошла ошибка: мама переводила деньги сыну на оплату квартиры, эти деньги срочно нужны и надо их немедленно вернуть. Телефон «мамы» похож на отправителя, а второй номер не имеет ничего общего с номером получателя. Объясняем, что процесс пошел, заявление уже подано и скоро всё решится к обоюдному удовольствию.

И тут приходит ответ от Сбера, который резко меняет ситуацию:

Представьте на секунду, что вы очень азартный игрок, который только что попал в казино и не может выбрать, за какой игровой автомат ему сесть. Или один муравей из колонии, выбирающий по какому пути ему пойти на поиски пищи. Или даже вы – это целый маркетплейс, который думает, какую же цену, ему поставить на тот или иной товар!

На первый взгляд может показаться, что все эти странные ситуации никак не связаны. Но это только на первый взгляд. Если откинуть все необычность ситуации, то перед нами дилемма исследования-использования. Посудите сами: как азартный игрок, вы хотите найти автомат, дающий больше всего денег – это использование, но вы не знаете, какой это автомат и ищите его, дергая ручки и сравнивая выигрыши – это исследование. Как часто вам нужно подходить к игровому автомату, который, по вашему мнению самый прибыльный, а как часто нужно сомневаться в этом и пробовать другие? Как часто муравью нужно идти по тому пути, где товарищи-муравьи уже протоптали тропинку, а как часто стоит рискнуть и пойти своей дорогой? Как часто нужно менять цену, чтобы поспевать за инфляцией и спросом пользователей, а еще при этом максимизировать прибыль?

В статье «Ускоряем анализ данных в 180 000 раз с помощью Rust» показано, как неоптимизированный код на Python, после переписывания и оптимизации на Rust, ускоряется в 180 000 раз. Автор отмечает: «есть множество способов сделать код на Python быстрее, но смысл этого поста не в том, чтобы сравнить высокооптимизированный Python с высокооптимизированным Rust. Смысл в том, чтобы сравнить "стандартный-Jupyter-notebook" Python с высокооптимизированным Rust».

Возникает вопрос: какого ускорения мы могли бы достичь, если бы остановились на Python?

Под катом разработчик Сидни Рэдклифф* проходит путь профилирования и итеративного ускорения кода на Python, чтобы выяснить это.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Примечание

Введение

• Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
• Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.

Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем C API для создания модуля, на этом примере мы сможем разобраться как работает cffi и прочие библиотеки упрощающие нам жизнь. Потому что на мой взгляд это самый трудный способ.

"Reduce the complexity of life by eliminating the needless wants of life, and the labors of life reduce themselves." - Edwin Way Teale

Примерно два года назад в декабре 2020 года я ушел с работы и решил попробовать пожить на доход с капитала следуя "правилу 4%". Как-то незаметно прошло два года и у меня появилось желание подвести какие-то промежуточные итоги. Далее я в не очень структурированном виде изложу некоторые промежуточные итоги после первых двух лет "жизни на доход с капитала" или "ранней пенсии".

Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды!

Заинтригованы? Тогда, добро пожаловать под кат.

Хочу показать, как создать мультиязычный параллельный корпус и книги при помощи моего пет-проекта.

Для примера возьмем 10 редакций "Мастера и Маргариты" Михаила Булгакова (ru, uk, by, en, fr, it, es, de, hu, zh). Сначала выровняем девять переводов с оригиналом, а затем выровняем все вместе. Получим параллельный корпус на 10 языках и много красивых книг. Приступим.

Код я оформил в виде веб-приложения, основная логика которого выполняется при помощи библиотеки lingtrain-aligner. Выравнивать можно прямиком из кода на python, либо через UI. В приложении будет удобней разрешать конфликты и там есть редактор, позволяющий корректировать получающийся корпус плюс дополнительные опции по верстке. Код у проекта открытый, можно посмотреть как все работает внутри. Приступим.

Почему так сложно понять asyncio?

Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.

Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.

Помните, как вы были студентами, и готовились к экзаменам по ночам?

Предлагаю вашему вниманию простую шпаргалку по SQL с теорией и практикой, которой вы сможете воспользоваться в любое время.

Изучите теорию на примерах и закрепите на 13 практических задачах по SQL.

Так уж повелось, что знание математики редко считают необходимым для работы геймдизайнером — а если оно и требуется, то школьной программы хватит. Чаще всего так и есть. Но иногда знание определенных концепций и методов из вышмата может упростить жизнь и помочь иначе взглянуть на проблему.

Всем привет, меня зовут Лев, я геймдизайнер из WhaleKit. И в этой статье мы разберем две математические концепции: цепи Маркова и случайные блуждания. Сразу замечу, что статья скорее «поп», чем «науч», поэтому часть доказательств выведенных формул будет опущена. После теории мы перейдем к реальным кейсам, где эти инструменты могут пригодиться, например:

 1. Сколько сундуков откроет игрок, если из сундуков могут выпасть еще сундуки;
2. Сколько золота уйдет на прокачку меча, если меч может ломаться;
3. Какая вероятность победить в денежном поединке.

Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.

Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность и масштабируемость.