Мы уже давно говорим о том, что супер круто изучать английский по сериалам. Ведь главное их преимущество — повторение лексики. Из эпизода в эпизод большинство лексем повторяется много раз, что идеально для пополнения словарного запаса.

«Симпсоны» занимают особое место среди остальных сериалов и мультиков. Мы советуем его студентам из-за разнообразной лексики из разных сфер жизни. Но наше мнение основывалось на опыте преподавателей, а не на статистике и аналитике.

И вот мы нашли материал, который полностью подтверждает нашу точку зрения с помощью аналитики big data. Френк Андраде, Python-программист и data-аналитик, проанализировал 679 серий «Симпсонов» с точки зрения используемой лексики.  Спешим поделиться тем, что мы в нем узнали.

Чем похожи немецкий и английский и почему

Когда инфоцыгане убеждают публику, что за день можно выучить тыщу-другую английских слов, они прекрасны в своей простоте. Берется как бы русское слово на – ция (например, революция), суффикс заменяется как бы английским суффиксом – tion и вуаля, получаем английское слово. И таким макаром, мол, можно сфигачить добрую треть словарного фонда. И овладеть ей.

Сейчас более чем когда-либо, мы опираемся на наше сообщество, чтобы решать проблемы, справляться с изоляцией и искать новые способы учиться и общаться во время пандемии.

В ноябре прошлого года более 500 российских технологов присоединились к нашему первому GitHub Meetup на русском языке и сейчас наше комьюнити насчитывает уже больше 1000 человек. Недавно мы открыли Telegram канал. Для нас это большая честь - привлекать такое внимание, и мы всегда будем рады слушать, учить и вдохновлять русскоязычное сообщество на вашем родном языке.

Вот краткое изложение того, о чем мы рассказали на данный момент.

Как при распараллеливании кода не мучиться из-за блокировок? На Хабре уже писали о транзакционной памяти, но когда о ней говорит Морис Херлихи, это особый случай. В 1993-м и Хабра никакого не было, и многоядерные процессоры ещё не заявили о себе — а Морис уже стал соавтором основополагающей работы о транзакционной памяти. Так что он главный в мире авторитет по этому вопросу, и если вам нужно введение в тему, логично слушать его.

В прошлом году на нашей конференции Hydra он выступил с докладом для широкой публики, в котором всё начинается с самых азов, а позже доходит до менее очевидных вещей. Сейчас мы ждём его на Hydra 2021 с новым докладом — а в ожидании этого решили сделать для Хабра текстовый перевод прошлогоднего выступления на русский (видеозапись тоже прилагаем). Далее повествование будет от лица спикера.

Мировоззрение

• Нет сложных проблем. Просто отсутствует информация о том, как работает система
• Помните, что ошибка возникает по логической причине
• Будьте необоснованно уверены в своей способности исправить ошибку
• Чем сложнее будет баг, который вы исправите, тем лучше вы будете
• Каждая ошибка — это возможность узнать что-то новое

Поиск первопричины

• Постарайтесь воспроизвести проблему
  
  • Можете ли вы воспроизвести это из командной строки?
    
    • Другим людям легче воспроизвести проблему
    • Легче проверить исправление
• Есть ли логи? Что за сообщение об ошибке?
  
  • Прочтите описание ошибки. Каждое его слово. Дважды.
  • Есть ли где-нибудь опечатка (командная строка / конфигурация / код)?
• Изолируйте проблему
  
  • Удалите некоторые части системы и попробуйте воспроизвести ошибку
  • Меняйте одно за раз, сохраняя все остальное постоянным

• В 12 лет создал сайт Info, где каждый мог писать о том, что знает (а другие могли дополнять и комментировать). Это был предвестник Википедии.
• В 14 лет Шварц стал соавтором спецификации RSS 1.0.
• Аарон Шварц работал под руководством Тима Бернерса-Ли в составе основной рабочей группы RDF в Консорциуме W3C.
• Попал на первую программу в Y Combinator со стартапом Infogami, который впоследствии слился с популярным сайтом Reddit.
• Работал над Open Library и Creative Commons
• Внес существенный вклад в Markdown.

Функционал IntelliJ IDEA велик, так что вряд ли найдется много разработчиков, кто использует все ее возможности без исключения. Но у каждого есть свой набор любимых фишек и опций. Около месяца назад во внутреннем чате Максилекта родилась идея пошарить эти фишки внутри компании. Коллеги восприняли ее с таким энтузиазмом, что одного запланированного часа обсуждений на это не хватило - встречу повторили через неделю.

Хотим поделиться с вами самыми интересными идеями (со ссылками на документацию, где подробно описано, как это работает).

Работая над темой низкоуровневого профилирования, я обнаружил отсутствие подробного руководства по настройке окружения и сбору материала. Всё пришлось делать самому путём проб и ошибок. Итогом стала эта статья, в которой я по шагам описал профилирование кода, горячее место в котором не в силах обнаружить не только какой-нибудь VisualVM, но и титаны вроде async-profiler-а. В качестве примера использован код из ранее упоминавшейся статьи The volatile read surprise.

Проблематика

Когда говорят про отчеты к данным (неважно, какая тема) все хотят гибкие дашборды, МНОГО дашбордов, играют конкурсы про BI, выдумывают разные сложные требования и кейсы, отсматривают массу вендоров и решений, разбиваются на непримиримые лагеря и на 100% уверены, что это то, без чего жизнь на работе тяжела, уныла и печальна.

Так ли это? По описанию очень сомнительно (похоже на серебряную пулю), а практика дает подтверждение «отнюдь не так».

Является продолжением серии предыдущих публикаций.

Всем привет! В данной статье хотел бы рассмотреть инструменты документирования в принципиально разных подходах в разработке API, а именно для CodeFirst - инструменты Spring Rest Docs (а также его надстройки Spring Auto Rest Docs) и для ApiFirst - инструменты экосистемы Swagger(Open-Api).

Дисклеймер: В подробности холивара на тему что же лучше CodeFirst или ApiFirst я вдаваться не будут, всего лишь продемонстрирую возможную практику документации в обоих вариантах.

Системы Skyscanner сложно назвать маломасштабными. Наш сайт и приложение каждый месяц используются миллионами путешественников, мы обрабатываем умопомрачительные объёмы запросов, используя микросервисную архитектуру, которая сама по себе далеко не маленькая. В общей совокупности у нас задействовано несколько сотен микросервисов и микросайтов (веб-приложений, поддерживающих определённую часть нашего сайта), обслуживаемых сотнями экземпляров AWS Lambda и библиотек. Каждое из этих средств хранится в своём собственном репозитории GitHub, что даёт некоторые преимущества с точки зрения разделения задач, но имеет и свою цену: когда одно и то же изменение нужно выполнить во всех этих репозиториях, как это можно осуществить?

Это - отдельное руководство, описывающее ещё один способ получить личный прокси-сервер shadowsocks бесплатно и служащее продолжением к моей предыдущей статье. В этот раз мы воспользуемся сервисом platform.sh.

От читателя требуется только обладание адресом электронной почты и умение залить файлы в git.

Фразовые глаголы — это отдельная боль для студента, который изучает английский как второй. Мало того, что каждый отдельный предлог меняет значение глагола полностью, так и еще их просто целая куча.

Мы решили запустить новую рубрику и рассказывать про фразовые глаголы весело. Чтобы не зубрить их, а нормально запоминать на примерах из фильмов и сериалов.

И начнем со слова «get». По нашему опыту, студенты делают во фразовых глаголах с ним огромное количество ошибок. Так что не будем затягивать, поехали!

Эта статья является конспектом книги «Принципы юнит-тестирования». Материал статьи посвящен интеграционным тестам.

Юнит-тесты прекрасно справляются с проверкой бизнес-логики, но проверять эту логику «в вакууме» недостаточно. Необходимо проверять, как разные ее части интегрируются друг с другом и внешними системами: базой данных, шиной сообщений и т. д.

В этой статье рассматривается роль интеграционных тестов, когда их следует использовать и когда лучше положиться на классические юнит-тесты. Также затронем эффективное написание интеграционных тестов.

Сколько людей в стране не любят свою работу и вообще ненавидят свою жизнь? Три года назад мне в руки попало одно очень занятное исследование Google: Barriers, motives & triggers of entrepreneurship. Три тысячи респондентов, очищенная выборка, больше ста российских городов, интервью дольше 20 минут. Там были несколько чисел, которые меня, мягко говоря, ошеломили.

Почему привычные нам BI-системы меняются? Куда движется их развитие, какие технологии сейчас внедряются, как можно улучшить аналитику для бизнеса? В этой статье мы коснемся этих вопросов и постараемся ответить, чего следует ожидать в ближайшем будущем от систем бизнес-аналитики.