Вступление

• Сколько людей заболеют коронавирусом в вашем регионе?
• Что случится, когда они начнут заболевать?
• Что вы должны делать?
• Когда?

• Коронавирус приближается к вам.
• Он приближается с экспоненциальной скоростью: сперва постепенно, а потом внезапно.
• Это вопрос нескольких дней. Может быть, неделя или две.
• Когда это случится, ваша система здравоохранения будет перегружена.
• Ваши сограждане будут лечиться в коридорах.
• Изможденные медицинские работники сломаются. Некоторые погибнут.
• Им придётся решать, кто из пациентов получит лечение, а кто умрет.
• Единственный способ предотвратить это — социальная изоляция уже сегодня. Не завтра. Сегодня.
• Это значит держать как можно больше людей дома, начиная с сегодняшнего дня.

WAL-G — простой и эффективный инструмент для резервного копирования PostgreSQL в облака. По своей основной функциональности он является наследником популярного инструмента WAL-E, но переписанным на Go. Но в WAL-G есть одна важная новая особенность — дельта-копии. Дельта-копии WAL-G хранят страницы файлов, изменившиеся с предыдущей версии резервной копии. В WAL-G реализовано довольно много технологий по распараллеливанию бэкапов. WAL-G работает гораздо быстрее чем, WAL-E.

Хорошо зафиксированный пациент в анестезии не нуждается

По многочисленным просьбам трудящихся сегодня мы будем заниматься очень важными вопросами:

• Как правильно мазать зубы пальцем?
• Хорошо ли растворяются пломбы в кислоте?
• Почему больно, когда сверлят зубы дрелью без анестезии?
• Зачем мазать зубы зеленкой?
• Лечение кариеса на дому
• Глубокое микрофторирование эмали

Немного пробежимся по скучной теме строения зуба и сразу погрузимся в волнующий мир бесчисленных тварей, которые жрут вас заживо, и разнообразных полезных стоматологических пузырьков и тюбиков.

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
4. The Boston Housing Dataset — популярный датасет для распознавания паттернов. Содержит информацию о домах в Бостоне: количество квартир, стоимость аренды, индекс преступлений.
5. Fake News Detection Dataset — содержит 7796 записей с разметкой новостей: правда или ложь. (Вариант применения с исходником на Python: Fake News Detection Python Project )
6. Wine quality dataset — содержит информацию о вине: 4898 записей с 14 параметрами.

С точки зрения проект-менеджера и с точки зрения управления людьми, люди в депрессии — идеальные работники.

Эффективность не работает

Жизнь после 30

Супергерои — не современное изобретение. С древних времен люди мечтали о суперсилах и сверхспособностях, что было отражено в большом количестве эпосов и сказаний о героях, богах и о том, как обычные люди становились им равными.

И если в мифах Древней Греции обычно супер герои имели часть божественной крови, а в современных фильмах и мангах супергерои обычно становились таковыми при случайных обстоятельствах (укус паука, эксперимент ученых и т.п.), то в литературе и философии Азии это зачастую зависело только от самого человека.

Мало того, существовали различные структуры (их иногда называют традициями, линиями, системами и т.п.), которые копили знания и практиковали методы, которые приводили людей к тому, что сейчас мы бы назвали сверхспособностями.

Здесь мы прикоснемся к одному из базовых методов, который применялся с древности для хакинга реальности — медитации.

Хотя моя цель — написать все просто и понятно, но все равно будет немного терминов, исследований, быть может будет занудно. Однако те, кто хочет нормально понять что такое медитация и как с ее помощью можно хакать реальность — добро пожаловать под кат.

БОНУС — наверное мы все любим чудеса. Как насчет того, чтобы увеличить работоспособность мозга и продлить жизнь? В статье мы рассмотрим первый хак реальности для продления бодрой жизни, научим как его применять, приведем научные доказательства его эффективности и то, как самим проверить как он сработал на физическом уровне.

Вступление

В стандарте SQL описывается четыре уровня изоляции транзакций — Read uncommited (Чтение незафиксированных данных), Read committed (Чтение зафиксированных данных), Repeatable read (Повторяемое чтение) и Serializable (Сериализуемость). В данной статье будет рассмотрен жизненный цикл четырёх параллельно выполняющихся транзакций с уровнями изоляции Read committed и Serializable.

Для уровня изоляции Read committed допустимы следующие особые условия чтения данных:

Неповторяемое чтение — транзакция повторно читает те же данные, что и раньше, и обнаруживает, что они были изменены другой транзакцией (которая завершилась после первого чтения).

Фантомное чтение — транзакция повторно выполняет запрос, возвращающий набор строк для некоторого условия, и обнаруживает, что набор строк, удовлетворяющих условию, изменился из-за транзакции, завершившейся за это время.

Что же касается Serializable, то данный уровень изоляции самый строгий, и не имеет феноменов чтения данных.

Неизвестные, опубликовали в свободном доступе персональные данные 703,000 человек, предположительно сотрудников ОАО «РЖД».

Недавно, Google объявил о доступности нового дата-центра в Солт-Лейк Сити, в штате Юта. Это — один из наиболее современных ЦОД, в которые инвестировали такие компании, как Microsoft, Facebook, Apple, Yahoo, и другие, расположенных вдоль линии, соответствующей 41-ой параллели на территории США.

Каждая из этих компаний инвестирует миллиарды долларов в эти четыре города:

• Microsoft вложил 3.5 млрд. $ в один из крупнейших ЦОД в Де Мойне, штат Айова, а также 750 млн. $ в ЦОД, расположенный в городе Шайен, штат Вайоминг.
• Apple вложила 1.35 млрд. $ в современный дата-центр в Де Мойне.
• Google вкладывает 1 млрд. $ в дата-центр неподалеку от Омахи, штат Небраска, в дополнение к недавнему вложению в Солт-Лейк Сити.
• Национальный центр исследования атмосферы NCAR построил суперкомпьютер мощностью 1.5 петафлоп в Шайене, и это один из самых быстрых суперкомпьютеров мира.
• Агентство национальной безопасности США эксплуатирует громадное хранилище разведывательных данных в Солт-Лейк Сити, штат Юта.

Так что же делает 41-ую параллель настолько особенной, заставляя различные компании вкладывать миллиарды долларов, строя дата-центры в этих городах?

Изображения формата JPEG встречаются повсюду в нашей цифровой жизни, но за этим покровом осведомлённости скрываются алгоритмы, устраняющие детали, не воспринимаемые человеческим глазом. В итоге получается высочайшее визуальное качество при наименьшем размере файла – но как конкретно всё это работает? Давайте посмотрим, чего именно не видят наши глаза!