Помните, Льюис Кэрролл писал: «Здесь приходится бежать со всех ног, чтобы только остаться на том же месте, а чтобы попасть в другое место, нужно бежать вдвое быстрее»? Это фраза прекрасно подходит для IT-мира: технологии быстро развиваются, и каждый день нужно осваивать что-то новое, чтобы оставаться востребованным специалистом. У каждого программиста наверняка есть 5-6 бумажных книг, ставших классикой. О некоторых таких книгах мы уже писали. Но чтобы оставаться востребованным кодером, надо постоянно обновлять библиотеку. В прошлом году портал DevMountain сделал подборку из семи не слишком популярных книг для начинающих программистов. Учитывалась не только оценка портала, но и отзывы на Amazon, а также рекомендации популярных блогов. Автор GeekBrains Илья Бубнов внимательно изучил этот список, а также дополнил подборку парой свежайших экземпляров.

Эта шпаргалка поможет вам подготовиться к техническому собеседованию, чтобы вы могли освежить в памяти ключевые вещи. По сути, это содержание курса по информатике безо всяких подробностей.

Привет, хабрапользователь! Сегодня я попробую представить тебе очередную статью о докере. Зачем я это делаю, если таких статей уже множество? Ответов здесь несколько. Во-первых не все они описывают то, что мне самому бы очень пригодилось в самом начале моего пути изучения докера. Во-вторых хотелось бы дать людям к теории немного практики прямо по этой теории. Одна из немаловажных причин — уложить весь накопленный за этот недолгий период изучения докера опыт (я работаю с ним чуть более полугода) в какой-то сформированный формат, до конца разложив для себя все по-полочкам. Ну и в конце-концов излить душу, описывая некоторые грабли на которые я уже наступил (дать советы о них) и вилы, решение которых в докере просто не предусмотрено из коробки и о проблемах которых стоило бы задуматься на этапе когда вас распирает от острого желания перевести весь мир вокруг себя в контейнеры до осознавания что не для всех вещей эта технология годна.

Что мы будем рассматривать в данной статье?

В Части 0 (теоретической) я расскажу вам о контейнерах, что это и с чем едят
В Частях 1-5 будет теория и практическое задание, где мы напишем микросервис на python, работающий с очередью rabbitmq.
В Части 6 — послесловие

Составили для вас подборку книг, которые помогут прокачать полезные для работы скиллы и узнать что-то новое, не делая над собой титанических усилий.

У этого перевода не совсем обычная история. Системы контроля версий далеки от моих профессиональных интересов. Для рабочих проектов они мне требовались нечасто, причем, разные, так что, каждый раз, когда возникала такая необходимость, я заново вспоминала, как в них делается та или иная операция. А для личных проектов мне хватало возможностей Dropbox, хранящей историю версий файлов.


^{Изображение из твиттера @girlie_mac}

Но вот однажды я на три незабываемых дня попала в роддом — это иногда случается с женщинами. Из развлечений у меня были новорожденная дочь и телефон с большим экраном. Дочь поначалу развлекала плохо (дома она быстро исправилась), а на телефоне помимо книг и фильмов обнаружился текст «Git from the bottom up», который оказался более чем годным… С тех пор прошло почти 3 года, подросшей дочке уже пора самой начинать использовать Git Git стал мейнстримом, если не сказать стандартом в современной разработке, а я с удивлением обнаружила, что перевода на русский этого чуда, полезного не только начинающим, но и продвинутым пользователям Git, до сих пор нет. Исправляю эту ситуацию.

Хочу поделиться полезными приемами работы с PostgreSQL (другие СУБД имеют схожий функционал, но могут иметь иной синтаксис).

Постараюсь охватить множество тем и приемов, которые помогут при работе с данными, стараясь не углубляться в подробное описание того или иного функционала. Я любил подобные статьи, когда обучался самостоятельно. Пришло время отдать должное бесплатному интернет самообразованию и написать собственную статью.

Данный материал будет полезен тем, кто полностью освоил базовые навыки SQL и желает учиться дальше. Советую выполнять и экспериментировать с примерами в pgAdmin'e, я сделал все SQL-запросы выполнимыми без разворачивания каких-либо дампов.

Поехали!

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

Попытайтесь повторить это сами

Как правило, настроенный должным образом сервер Nginx на Linux, может обрабатывать 500,000 — 600,000 запросов в секунду. Но этот показатель можно весьма ощутимо увеличить. Хотел бы обратить внимание на тот факт, что настройки описанные ниже, применялись в тестовой среде и, возможно, для ваших боевых серверов они не подойдут.

Минутка банальности.

yum -y install nginx

На всякий пожарный, создадим бэкап исходного конфига.

cp /etc/nginx/nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf.orig
vim /etc/nginx/nginx.conf

А теперь можно и похимичить!

В конце прошлого года два капитана Docker представили свою разработку под названием Play with Docker (PWD) — «игровую площадку для Docker». Пользователям предлагается бесплатно поработать со сборкой и запуском Docker-контейнеров прямо в веб-браузере, а также выполнить лабораторные работы для знакомства с Docker с нуля и совершенствования своих навыков.

В первой статье мы рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, во второй — интерфейс методов доступа, и теперь готовы к разговору о конкретных типах индексов. Начнем с хеш-индекса.

Hash

Устройство

Общая теория

Многие современные языки программирования включают хеш-таблицы в качестве базового типа данных. Внешне это выглядит, как обычный массив, но в качестве индекса используется не целое число, а любой тип данных (например, строка). Хеш-индекс в PostgreSQL устроен похожим образом. Как это работает?

Как правило, типы данных имеют очень большие диапазоны допустимых значений: сколько различных строк можно теоретически представить в столбце типа text? В то же время, сколько разных значений реально хранится в текстовом столбце какой-нибудь таблицы? Обычно не так много.

Идея хеширования состоит в том, чтобы значению любого типа данных сопоставить некоторое небольшое число (от 0 до N−1, всего N значений). Такое сопоставление называют хеш-функцией. Полученное число можно использовать как индекс обычного массива, куда и складывать ссылки на строки таблицы (TID). Элементы такого массива называют корзинами хеш-таблицы — в одной корзине могут лежать несколько TID-ов, если одно и то же проиндексированное значение встречается в разных строках.

Хеш-функция тем лучше, чем равномернее она распределяет исходные значения по корзинам. Но даже хорошая функция будет иногда давать одинаковый результат для разных входных значений — это называется коллизией. Так что в одной корзине могут оказаться TID-ы, соответствующие разным ключам, и поэтому полученные из индекса TID-ы необходимо перепроверять.

Всем привет! Это уже девятый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся Django, создания интерпретаторов, алгоритмов и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!

Предисловие

В этой серии статей речь пойдет об индексах в PostgreSQL.

Любой вопрос можно рассматривать с разных точек зрения. Мы будем говорить о том, что должно интересовать прикладного разработчика, использующего СУБД: какие индексы существуют, почему в PostgreSQL их так много разных, и как их использовать для ускорения запросов. Пожалуй, тему можно было бы раскрыть и меньшим числом слов, но мы втайне надеемся на любознательного разработчика, которому также интересны и подробности внутреннего устройства, тем более, что понимание таких подробностей позволяет не только прислушиваться к чужому мнению, но и делать собственные выводы.

За скобками обсуждения останутся вопросы разработки новых типов индексов. Это требует знания языка Си и относится скорее к компетенции системного программиста, а не прикладного разработчика. По этой же причине мы практически не будем рассматривать программные интерфейсы, а остановимся только на том, что имеет значение для использования уже готовых к употреблению индексов.

В этой части мы поговорим про разделение сфер ответственности между общим механизмом индексирования, относящимся к ядру СУБД, и отдельными методами индексного доступа, которые в PostgreSQL можно добавлять как расширения. В следующей части мы рассмотрим интерфейс метода доступа и такие важные понятия, как классы и семейства операторов. После такого длинного, но необходимого введения мы подробно рассмотрим устройство и применение различных типов индексов: Hash, B-tree, GiST, SP-GiST, GIN и RUM, BRIN и Bloom.

Представляем 22-ую (из 24-х) лекцию легендарного Гарвардского курса CS50, который мы переводим и озвучиваем специально для JavaRush.

В этой лекции профессор Сказелатти из Йельского Университета демонстрирует использование искусственного интеллекта в играх. В лекции рассматриваются алгоритмы минимакс и альфа-бета-отсечение, а также разбирается игра робота в крестики-нолики.

Совсем скоро мы закончим перевод всего курса. Если вы ещё не посмотрели предыдущие лекции – самое время начать знакомиться с ними. Список под катом.

Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. Есть и видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!

Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.

Скорее всего, если вас привлекло название статьи, то вы начинаете свой путь знакомства с системой контроля версий Git. В данной статье я приведу 10+ видео о пошаговом вхождении в контроль версии используя Git. Данного курса будет вполне чем достаточно для работы с такими популярными сервисами как GitHub и Bitbucket.

Однажды мой знакомый, который только начинал свой путь в ИТ кинул мне данный мемчик что слева, с вопросом "А чем плохо то?", поэтому чтобы понимать данную шутку и уметь работать с самым популярным на сегодня VCS (Version Control System) рекомендую к ознакомлению серии видеоуроков, которую я привел ниже.

Теореме Гёделя о неполноте, одной из самых известных теорем математической логики, повезло и не повезло одновременно. В этом она похожа на специальную теорию относительности Эйнштейна. С одной стороны, почти все о них что-то слышали. С другой — в народной интерпретации теория Эйнштейна, как известно, «говорит, что всё в мире относительно». А теорема Гёделя о неполноте (далее просто ТГН), в примерно столь же вольной фолк-формулировке, «доказывает, что есть вещи, непостижимые для человеческого разума». И вот одни пытаются приспособить её в качестве аргумента против материализма, а другие, напротив, доказывают с её помощью, что бога нет. Забавно не только то, что обе стороны не могут оказаться правыми одновременно, но и то, что ни те, ни другие не удосуживаются разобраться, что же, собственно, эта теорема утверждает.

Итак, что же? Ниже я попытаюсь «на пальцах» рассказать об этом. Изложение моё будет, разумеется нестрогим и интуитивным, но я попрошу математиков не судить меня строго. Возможно, что для нематематиков (к которым, вообще-то, отношусь и я), в рассказанном ниже будет что-то новое и полезное.

Математическая логика — наука действительно довольно сложная, а главное — не очень привычная. Она требует аккуратных и строгих манёвров, при которых важно не перепутать реально доказанное с тем, что «и так понятно». Тем не менее, я надеюсь, что для понимания следующего ниже «наброска доказательства ТГН» читателю понадобится только знание школьной математики/информатики, навыки логического мышления и 15-20 минут времени.

Сергей Туленцев (TextMaster)

Меня зовут Сергей Туленцев, я уже несколько лет интересуюсь NoSQL базами данных и сегодня попытаюсь поделиться с вами знаниями и опытом.

Кому будет полезен этот доклад? Это обзорный доклад с претензией на структурированность. Если вы что-то где-то когда-то слышали про NoSQL, то через 40 минут вы будете знать гораздо больше, вы будете легче ориентироваться в терминах и более уверенно выбирать базы данных для своего проекта.

Поговорим также про типичные примеры применения и как не надо применять NoSQL базы данных.

Содержание

1. Введение в Computer Science
2. Структуры данных и Алгоритмы
3. Системное программирование
4. Распределенные системы
5. Базы данных
6. Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
7. Искусственный интеллект
8. Машинное обучение
9. Веб-разработка и интернет-технологии
10. Concurrency
11. Компьютерные сети
12. Разработка мобильных приложений
13. Математика для программистов
14. Теория информатики и языки программирования
15. Архитектура компьютера
16. Безопасность
17. Компьютерная графика
18. Работа с изображениями и компьютерное зрение
19. Интерфейс Человек-Компьютер
20. Вычислительная биология
21. Прочее

Так получилось, что я начал работать с PostgreSQL три года назад и за это время умудрился методично собрать все возможные грабли, которые можно вообразить. И сказать по правде, если бы была возможность поделиться с собой трехлетней давности нынешним горьким опытом, моя жизнь была бы куда проще и нервные клетки целее. Именно поэтому я решил написать абсолютно субъективную статью со сводом правил, которых придерживаюсь при разработке на PostgreSQL. Возможно, кому-то эта статья поможет обойти собранные мной грабли (и наступить на другие, ха-ха!).