User
Перевод одной из статей Бена Джонсона из серии "Go Walkthrough" по более углублённому изучению стандартной библиотеки Go в контексте реальных задач.
Пока что мы рассмотрели работу с потоками и слайсами байт, но мало какие программы просто гоняют байты туда сюда. Сами по себе байты много смысла не несут, а вот когда мы кодируем структуры данных с помощью этих байт, тогда мы можем создавать действительно полезные приложения.
Этот пост является одним из серии статей по более углублённому разбору стандартной библиотеки. Несмотря на то, что стандартная документация предоставляет массу полезной информации, в контексте реальных задач может быть непросто разобраться, что и когда использовать. Эта серия статей направлена на то, чтобы показать использование пакетов стандартной библиотеки в контексте реальных приложений. Если у вас есть вопросы или комментарии, вы всегда можете написать мне в Твиттер — @benbjohnson.
Как вы считаете, какова стоимость очередей с приоритетами? То есть если кто-то лезет вне очереди, то как посчитать стоимость для всей системы в этой ситуации, чему она пропорциональна? Времени обслуживания клиента — например, 5 минут стоит его обслужить? Она пропорциональна количеству ожидающих, потому что время ожидания для каждого из них увеличится.
Для начала о себе — я занимаюсь разработкой СУБД Tarantool в Mail.ru. Этот доклад будет об обработке очередей. У нас много очередей внутри системы, фактически вся база данных построена как система массового обслуживания.
В основном речь будет идти о проблемах балансировки нагрузки, но перед этим я хотел бы поговорить о том, зачем нужны очереди и как они появились именно в компьютерных системах, чего они позволяют добиться.
Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.
Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.
Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.
Мой доклад предназначен для тех людей, которые знают слово «репликация», даже знают, что в MySQL она есть, и, возможно, один раз ее настроили, 15 минут потратили и забыли. Больше про нее они не знают ничего.
Мы немного пройдемся по теории, попытаемся объяснить, как это все работает внутри, а после этого вы с утроенными силами сможете сами нырнуть в документацию.
Что такое репликация, в принципе? Это копирование изменений. У нас есть одна копия БД, мы хотим с какой-то целью еще одну копию.
Репликация бывает разных видов. Разные оси сравнения:
В этой статье мы рассмотрим распространённые виды утечек памяти в клиентском JavaScript. Также мы узнаем, как их обнаружить с помощью Chrome Development Tools.
Я попытаюсь залезть в «потроха» и «кишки» бэкенда веб-сервиса и расскажу, как это внутреннее устройство влияет на эффективность сервиса, а также на продукт, его характеристики, и как бы мы могли этим воспользоваться, чтобы наше приложение выдерживало большую нагрузку или работало бы быстрее.
Какую часть я называю веб-сервисом, бэкендом, application-сервером? В классической архитектуре это то, что стоит за http rеverse proxy или load-балансировщиком, а с другой стороны у него находятся база данных, memcached и др. Вот только об этом бэкенде и будет идти речь.
Таск раннеры существенно упростили жизнь веб разработчиками автоматизируя рутинные действия связанные с запуском тестов, проверкой кода, объединением в один файл, транспайлингом и прочими не менее полезными делами. Опустим вопрос необходимости подобных инструментов, конечно, можно и без них, но они существенно упрощают жизнь и делают более качественным процесс разработки.
Все пользуются таск раннерами в той или иной мере: кто-то старинным грантом, кто-то постепенно уходящим с арены галпом и многими другими, а кто-то уже во всю использует npm-скрипты.
Последние мы сегодня разберем во всех деталях, а так же способы их ускорения и расширения возможностей
Меньше трех месяцев прошло с HolyJS 2016 Piter, шутка ли, даже лето еще не кончилось, а доклады с конференции уже лежат в открытом доступе. Под катом вы найдете 5 лучших докладов, куда вошли как хардкорные вещи о JS-компиляторах, так и «антихипстерский» soft talk о трудностях выбора инструмента JS-разработчиком.
Кроме того, появились трое новых докладчиков в программе HolyJS 2016 Moscow.
Зависимости. Дженерики. Они часто звучат в списке проблем в Go сообществе, но есть одна проблема, о которой вспоминают довольно редко — организация кода вашего пакета.
Каждое Go приложение, с которым я работал, похоже, имеет свой ответ на вопрос "Как я должен организовать код?". Некоторые приложения засовывают всё в один пакет, в то время, как другие группируют логику по типам или модулям. Без хорошей стратегии, которой придерживаются все члены команды, вы рано или поздно увидите, что код сильно разбросан по многочисленным пакетам. Нам нужен некий стандарт для дизайна кода в Go приложениях.
Я предлагаю подход получше. Следуя набору простых правил, мы можем добиться того, что код будет несвязанным, легко тестируемым и структура проекта будет цельная. Но прежде, чем мы углубимся в детали, давайте посмотрим на наиболее часто используемые подходы к структуризации Go кода.
Привет, хабраюзер. Поскольку, судя по всему, мы уже живем в будущем, то недавно я плотно засел за изучение новых фич ES6, ES7 и новых идей, предлагаемых React и Redux. И написал для своих коллег статью, в которой изложил сублимацию этих своих изысканий. Статья неожиданно получилась довольно объемной, и я решил опубликовать её. Заранее извиняюсь за некоторую непоследовательность изложения и отсылки к проприетарному коду из наших проектов — но думаю, что это всё же может помочь некоторым из нас лучше понять то, куда движется мир JavaScript, и почему не стоит игнорировать происходящее в нём.
Я расскажу про свои мысли о компонентых моделях, классах, декораторах, миксинах, реактивности, чистой функциональности, иммутабельных структурах данных и ключевой идее React. Сразу скажу — я не являюсь пользователем React, и все изложенное это результат чтения его документации и технических статей, объясняющих его архитектуру. То есть, некоторое идеализированное преставление, которое безусловно лишь упрощенная модель того, как оно всё на самом деле обстоит.
Перевод познавательной статьи "Golang: channels implementation" о том, как устроены каналы в Go.
Go становится всё популярнее и популярнее, и одна из причин этого — великолепная поддержка конкурентного программирования. Каналы и горутины сильно упрощают разработку конкурентных программ. Есть несколько хороших статей о том, как реализованы различные структуры данных в Go — к примеру, слайсы, карты, интерфейсы — но про внутреннюю реализацию каналов написано довольно мало. В этой статье мы изучим, как работают каналы и как они реализованы изнутри. (Если вы никогда не использовали каналы в Go, рекомендую сначала прочитать эту статью.)
Давайте начнём с разбора структуры канала:
