Спасибо за статью.
А вот интересно.
Есть такая задача: пользователи приходят на сайт и ищут случайные ключевые слова в поиске. Результат поиска: какие-то товары. Каждый товар имеет категорию. Товары не наши (грубо говоря, черный ящик). Каждый товар имеет атрибут: категория. Что нужно? По ключевому слову определять категорию, чтобы делать более специфичный, более релевантный поиск. Какой алгоритм тут лучше применить?
Пример: пользователь вводит слово «iphone». Товары в описании, которых есть iphone могут быть различными: как сами айфоны, так и всякие чехлы, аксессуары и прочее. При этом логично предположить, что пользователь ожидает по запросу «iphone» товары из категории «Smartphones», а чехлы по запросу «iphone cases» в категорию «Cell phone accessories»
Автор убедительно рассказал, почему снимать кино было невыгодно, но так и не ответил на вопрос: почему в короткий исторический промежуток было совершено несколько высадок (даже с автомобилем!!!), а потом программа закрыта (да, мы знаем — из-за высокой стоимости) и за 45 лет никто даже не подумал использовать наработки по программе Аполлон для новых запусков? Ракета Сатурн никогда не использовалась кроме программы Аполлон и вывода Скайлэба. Двигатель F-1 пролежал 45 лет никому не нужный (только в 2013 году НАСА обратило внимание на одну из частей двигателя, а не на двигатель в целом), он никогда не модернизировался и не развивался.
При этом российская космонавтика летает фактически на ракете Р-7 в 100500-й реинкарнации. Почему разработали с нуля дико дорогую программу, забросили и снова разработали все с нуля?
Катастрофа шаттла «Колумбия» произошла 1 февраля (в этом месяце 28 дней в 2003 году) 2003 года, незадолго до окончания его 28-го (!!!) полёта.
Катастрофа шаттла «Челленджер» произошла 28 января 1986 года
Например, что делать если грустный человек приходит на сайт узнать погоду на завтра? Показать более оптимистичный прогноз или может анекдот ему показать вместо погоды :)
Чувак, у тебя завтра ливень с градом, но ты не расстраивайся. Вот в Пакистане 800 человек от жары погибли, а в декабре в Оймяконе будет -57. Счастливого дня!
Если проект одноразовый, то возможно и так прокатывает. Потом проект приходит к кому-то на support и заказчик слышит волшебную фразу: «Мы щас вам тут все перепишем на %framework_name%»
В Фалконе есть Micro Application, так что можно сравнивать. Другое дело, что нет исходника бенчмарка Люмена (во всяком случае я не вижу :) ), так что сравнить будет сложно.
По опыту пиления проекта на Флаконе (как мы его называем промеж себя) скажу, что иногда бывают сложности. Ясное дело: F7 не сделаешь, внутрь кода не попадешь. Потому довольно часто приходится лезть собственно в исходники Флакона (благо написано легко и непринужденно, так что читать нетрудно). Потому версия 2 в этом смысле выглядит явно привлекательнее — именно в силу того, что написана на более read-friendly языке. Сообщество слабое, процентов на 70 приходилось искать ответ своими силами. Официальный форум содержит в основном весьма элементарные вещи, а время, чтобы ждать ответ, не всегда есть. Да, еще большой минус — разработчики весьма фривольно относятся к обратной совместимости. В версии 1.3.* по сравнению с версией 1.2.* поменяли набор аргументов в паре методов (на память только какой-то log formatter приходит), что реально затрудняет переход на новую версию, когда уже есть работающий проект на проде.
А вот интересно.
Есть такая задача: пользователи приходят на сайт и ищут случайные ключевые слова в поиске. Результат поиска: какие-то товары. Каждый товар имеет категорию. Товары не наши (грубо говоря, черный ящик). Каждый товар имеет атрибут: категория. Что нужно? По ключевому слову определять категорию, чтобы делать более специфичный, более релевантный поиск. Какой алгоритм тут лучше применить?
Пример: пользователь вводит слово «iphone». Товары в описании, которых есть iphone могут быть различными: как сами айфоны, так и всякие чехлы, аксессуары и прочее. При этом логично предположить, что пользователь ожидает по запросу «iphone» товары из категории «Smartphones», а чехлы по запросу «iphone cases» в категорию «Cell phone accessories»
При этом российская космонавтика летает фактически на ракете Р-7 в 100500-й реинкарнации. Почему разработали с нуля дико дорогую программу, забросили и снова разработали все с нуля?
Катастрофа шаттла «Колумбия» произошла 1 февраля (в этом месяце 28 дней в 2003 году) 2003 года, незадолго до окончания его 28-го (!!!) полёта.
Катастрофа шаттла «Челленджер» произошла 28 января 1986 года
Чувак, у тебя завтра ливень с градом, но ты не расстраивайся. Вот в Пакистане 800 человек от жары погибли, а в декабре в Оймяконе будет -57. Счастливого дня!
blog.mailgun.com
rollbar.com/blog
sendgrid.com/blog
blog.solanolabs.com
blog.blitz.io
blog.logentries.com
blog.librato.com
blog.iron.io
blog.cine.io
exceptiontrap.com/blog
blog.metacdn.com
localize-software.phraseapp.com
www.tinfoilsecurity.com/blog
usersnap.com/blog
community.uservoice.com
blog.copiny.com
www.elastic.co/blog — elasticsearch
aws.amazon.com/blogs/aws — AWS (сбоку много их подблогов перечислено)
Доктор Менгеле, между прочим, внес немалый вклад в медицину. Особенно в области переливания крови.