User
Личная жизнь – штука сложная, работа – ещё сложнее. В условиях поистине огромной кучи «контекстов» не забывать даже самые важные вещи бывает непросто, а делать то, что надо и когда надо – порой просто невозможно. Нерешаемая задача? Отнюдь. Всё уже на самом деле давно изобретено для решения этой проблемы, просто надо знать методы и инструменты, а также немного научиться на собственном опыте. В этой статье я расскажу как об известных, так и о моих собственных методиках «упорядочивания хаоса».
Привет! На связи Ольга Татаринова, сооснователь компании AGIMA AI. Времена, когда звонок в техподдержку сервиса означал бесконечное ожидание на линии с музыкой вместо гудков, проходят. Искусственный интеллект не устает, не делает перерывов и, к счастью, не играет навязчивые мелодии.
Еще одна статья-шпаргалка о модуле multiprocessing в Python, без воды, от новичка для новичков многопроцессорного программирования.
pool.map и pool.map_async являются методами модуля multiprocessing.Pool в Python, которые позволяют параллельно выполнять функции на нескольких процессах.
Данная статья написана новичком для новичков, т.е. для тех, кто только начинает изучать возможности многопроцессорного и многопоточного программирования в Python. Статья намеренно пишется без воды и со скомканной теорией, в стиле шпаргалки.
Привет, я Паша, разработчик в Yandex Infrastructure, и я катаю гусей. С 2019 года я развиваю S3-хранилище как для внутренних пользователей Яндекса, так и для клиентов Yandex Cloud. А «гусём» называется наш бэкенд S3 API: он написан на Go, а из словосочетания Go + S3 получился goose. Возможно, вы также слышали про GeeseFS — это наш высокопроизводительный FUSE-клиент для S3. C его помощью вы можете на своём ноутбуке или виртуалке подмонтировать папку, которая будет работать с бакетом S3.
Для чего нам «гуси» и прочая орнитология? Яндексовая инсталляция хранилища S3 хранит миллиарды файлов. Это огромные объёмы данных, а также метаданных. Для хранения метаданных мы научились использовать умное шардирование, и теперь сами управляем распределением занятого места и нагрузкой между шардами баз.
Так что сегодня я расскажу, как сделать так, чтобы ни один клиент, даже с самым неудобным паттерном нагрузки, не положил сервис.
Привет, Хабр!
Рад поделиться с уважаемым сообществом своей любовью к популярной науке, в первую очередь, к космологии. Эта статья открывает небольшую серию, основанную на моём курсе лекций, который я читаю школьникам в летней школе Химера.
И который до сих пор был кипой листов А4, исписанных от руки буквально в лесу под деревом.
В ней предлагаю в общих чертах обсудить устройство Вселенной, её размеры, форму и состав, и сформулировать давно известную проблему, которая мне кажется самой интригующей в космологии, да и в физике она не на последнем месте.
Я довольно давно пишу на Python и во многих проектах использовал multiprocessing — пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. В какой-то момент я понял, что мне не хватает более детального понимания работы этой библиотеки.
Мне захотелось залезть в исходники multiprocessing, разобраться и заодно написать статью. Данная статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации.
Привет, Хабр!
Дескриптор — это объектовый атрибут с поведением, определяемым методами в его классе. Если просто — это способ, с помощью которого объект может контролировать доступ к его атрибутам, используя специально определенные методы __get__, __set__, и __delete__. Если говорить еще проще — дескрипторы позволяют задавать точки доступа к атрибутам объекта, добавляя дополнительную логику, когда атрибут читается, записывается или удаляется.
В этой статье поговорим подробней про дескрпиторы.
Сценарии использования ИИ для учебы на поверхности. Тот же ChatGPT как стандарт по умолчанию студенты (да и преподаватели тоже) используют для написания текстов (рефераты, курсовые, дипломы и тому подобное), для анализа данных, изучения языков и, конечно же, для решения задач. Поговорим же здесь про то, как можно использовать ChatGPT для обучения программированию. Типично, студенты и школьники «скармливают» чату условие своей задачки, а на выходе получают код программы на требуемом языке. Часто чат дает еще и объяснения основных моментов в коде, рассказывает про алгоритм. Так можно учиться программированию, имея под боком «умного» консультанта. Не всегда, правда, код чата адекватен, а решения полные. Но, это очевидные вещи. Попробуем тут составить список примеров, которые могут быть полезны и тем, кто изучает программирование и тем кто учит. Начнем с простого.
Привет! Я всегда мечтала, чтобы в инструментах для работы с командной строкой заранее сообщалось, насколько популярны те или иные конфигурационные опции, предусмотренные в них, например:
o «В принципе, никто этим не пользуется»
o «Этой опцией пользуется 80% аудитории, стоит ознакомиться»
o «У этой опции предусмотрено 6 возможных значений, но в реальной практике применяется всего 2 из них».
Так что я решила спросить пользователей Mastodon, какие у них любимые опции конфигурации git:
А какие опции git config вы больше всего любите выставлять? В настоящее время у меня в ~/.gitconfig установлены только git config push.autosetupremote true и git config init.defaultBranch main, вот интересуюсь, а что выставляют другие люди.
Как обычно, получила КУЧУ отличных откликов и так узнала множество очень популярных опций конфигурации git, о которых ранее никогда не слышала.
Далее перечислю их по порядку, при этом (очень примерно) попытаюсь начать с наиболее популярных.
Все описанные опции документированы на странице man git-config, а также на этой странице.
Привет, Хабр!
Сегодня я хочу поделиться с вами своими размышлениями о том, какой стейт менеджер лучше использовать для разработки приложений на React в 2024 году. Как вы знаете, React — это одна из самых популярных и мощных библиотек для создания пользовательских интерфейсов, которая предоставляет множество возможностей и преимуществ для разработчиков. Однако, по мере роста и усложнения приложений на React, возникает необходимость в управлении состоянием и данными, которые используются в разных компонентах. Для этого существуют различные решения, называемые стейт менеджерами. Стейт менеджер — это инструмент, который позволяет централизованно хранить, обновлять и передавать данные между компонентами, а также реагировать на изменения состояния.
В этой статье я рассмотрю два из самых популярных и зрелых стейт менеджеров для React: Redux и Mobx, а так же разберём и сравним Redux Toolkit и mobx-state-tree. Я сравню их основные принципы, преимущества и недостатки, а также покажу примеры их использования в коде. Также я попытаюсь ответить на вопрос, какой из них лучше подходит для разработки современных приложений на React в 2024 году.
В данной серии статей описан процесс создания первого pet-проекта для начинающего инженера в DevOps:
Глава 1: Введение и подготовка стенда
В данной серии статей описан процесс создания первого pet-проекта для начинающего инженера в DevOps:
Глава 1: Введение и подготовка стенда
В данной серии статей описан процесс создания первого pet-проекта для начинающего инженера в DevOps:
Глава 1: Введение и подготовка стенда
В данной серии статей описан процесс создания первого pet-проекта для начинающего инженера в DevOps:
Глава 1: Введение и подготовка стенда
Универсальность и простота Python делают его любимцем среди разработчиков для различных задач, от веб-разработки до анализа данных и машинного обучения. Однако владение Python выходит за рамки понимания его синтаксиса; речь идет о написании эффективного, элегантного и читаемого кода. В этой статье мы рассмотрим 10 сниппетов Python, которые помогут вам кодировать как профессионал, улучшая ваши навыки программирования и продуктивности.
Безопасное управление конфиденциальными данными и настройками приложений может показаться сложной задачей для начинающих разработчиков. В этой статье мы разберем важные аспекты работы с переменными окружения, которые сделают вашу разработку более безопасной и эффективной.
В этом полном руководстве от DataTech Community мы шаг за шагом рассмотрим процесс создания чат-бота на Python. Откройте для себя мощь NLTK и TensorFlow в обработке естественного языка и машинном обучении, чтобы создать интеллектуального помощника, способного общаться и отвечать на вопросы пользователей. Научитесь подготавливать данные, строить и обучать модель нейронной сети, а затем интегрировать ее в логику чат-бота для создания эффективного и интеллектуального виртуального помощника.
Лекция, в которой есть ключевые моменты современной спортивной физиологии. Все бесплатно в открытом доступе, ничего не продается, рекламы нет.
