Habritants! Когда в процессе моего ознакомления с темой решения уравнений общей теории относительности для метрики Фридмана-Леметра-Робертсона-Уокера выяснилось, что единого транспарентного материала на эту тему на русском языке нет, я решил запостить разбор в виде статьи, заодно ещё раз самому лучше вникнув в тему.

Всем желающим найти собственное решение уравнений общей теории относительности Эйнштейна или просто лучше понять бытие посвящается.

В статье «О кривизне пространства» , в которой Фридман впервые приводит решение ОТО для нестационарной Вселенной, Александр Александрович указывает лишь метрику в виде интервала и уравнения-результат, справедливо полагая само решение не заслуживающей внимания рутиной.

Но в поисках «вариаций на тему» рутина горит как кокс. Поэтому — в путь.

Для понимания материала необходимы знания алгебры: понятие о производных в большей степени; тензорная — в меньшей.

Обнаружил секретный репозиторий на гитхабе JetBrains под названием Projector. Благодаря нему написал кусок кода в IntelliJ IDEA, запущенной на Android-планшете. Рассказываю, как это повторить.

Структурирование неструктурированных данных с помощью GROK

Если вы используете стек Elastic (ELK) и заинтересованы в сопоставлении пользовательских журналов Logstash с Elasticsearch, то этот пост для вас.

Когда я редактировала страницу о возможностях контейнеров для журнала «How Containers Work», мне потребовалось объяснить, почему в Docker не работает strace. Вот что случалось при запуске strace в Docker-контейнере на моем ноутбуке:

$ docker run  -it ubuntu:18.04 /bin/bash
$ # ... install strace ...
root@e27f594da870:/# strace ls
strace: ptrace(PTRACE_TRACEME, ...): Operation not permitted

strace работает через системный вызов ptrace, поэтому без разрешения для ptrace ничего не заработает! Но это легко исправить, и на моем ноутбуке я все сделала вот так:

docker run --cap-add=SYS_PTRACE  -it ubuntu:18.04 /bin/bash

Но мне было интересно не решить проблему, а разобраться, почему эта ситуация вообще возникает. Так почему же strace не работает, а --cap-add=SYS_PTRACE все исправляет?

Большинство разработчиков с разговорами о принципах архитектурного дизайна, да и принципах чистой архитектуры вообще, обычно сталкивается разве что на очередном собеседовании. А зря. Мне приходилось работать с командами, которые ничего не слышали о S.O.L.I.D, и команды эти пролетали по срокам разработки на многие месяцы. Другие же команды, которые следовали принципам дизайна и тратили очень много времени на буквоедство, соблюдение принципов чистой архитектуры, код-ревью и написание тестов, в результате значительно экономили время Заказчика, писали лёгкий, чистый, удобочитаемый код, и, самое главное, получали от этого кайф.

Сегодня мы поговорим о том, как следовать принципам S.O.L.I.D и получать от этого удовольствие.



Что такое S.O.L.I.D? Погуглите — и получите 5 принципов, которые в 90% случаев описываются очень скупо. Скупость эта потом выливается в непонимание и долгие споры. Я же предлагаю вернуться к одному из признанных источников и хотя бы на время закрыть этот вопрос.

Источником принципов S.O.L.I.D принято считать книгу Роберта Мартина «Чистая архитектура». Если у Вас есть время прочесть книгу, лучше отложите эту статью и почитайте книгу. Если времени у Вас нет, а завтра собес — велком.

Мы продолжаем рассказ о проектах и продуктах, неразрывно связанных с российским центром разработки Intel. И сегодня речь пойдет о проекте-ровеснике Intel в Нижнем Новгороде – он тоже в этом году отмечает двадцатилетие! Это хорошо известная и широко используемая (а также широко известная и хорошо используемая), без преувеличения великая библиотека компьютерного зрения OpenCV. Ее создатели поделились с нами своими воспоминаниями – как все начиналось и что из этого получилось.

Сводная таблица – один из самых базовых видов аналитики. Многие считают, что создать её средствами SQL невозможно. Конечно же, это не так.

2019 был очень насыщенным годом в плане конференций. Наша команда могла уезжать на целые недели в командировки. А как известно, конференция – время делиться знаниями. Помимо того, что мы выступали с докладами и много интересного рассказывали на нашем стенде, мы также узнавали много нового от общения с участниками конференции и от докладчиков. Так вот на осенней конференции Joker 2019 доклад от Dalia Abo Sheasha «Migrating beyond Java 8» вдохновил нас на реализацию нового диагностического правила, которое позволяет выявлять несовместимости в Java SE API между разными версиями Java. Об этом и пойдет речь.

Наш СБИС, как и другие системы управления бизнесом, не обходится без формирования отчетов — каждый руководитель любит сводные цифры, особенно всякие суммы по разделам и красивые "Итого".

А чтобы эти итоги собрать, необходимо по исходным данным вычислить значение некоторой агрегатной функции: количество, сумма, среднее, минимум, максимум,… — и, как правило, не одной.


Сегодня мы рассмотрим некоторые способы, с помощью которых можно вычислить агрегаты в PostgreSQL или ускорить выполнение SQL-запроса.

Оглавление

Введение
Классификация круговых интерфейсов
Принципы проектирования кругового интерфейса
Основы анимации кругового интерфейса
Библиотека классов на JavaScript для реализации круговых интерфейсов

Введение

Круговой интерфейс – это графический интерфейс, элементы которого имеют круглую форму, расположены или анимированы по круговой траектории.

Сложный круговой интерфейс преимущественно состоит из нескольких круговых элементов, имеющих единый центр.
На рисунке 1 представлены примеры абстрактного кругового интерфейса.

Рис. 1 – Примеры круговых интерфейсов

Круговые интерфейсы могут применяться с целью:

• разнообразить дизайн проекта или продукта;
• обеспечить компактность при визуализации информации;
• получить цифровой аналог реальных интерфейсов управления или измерительных приборов.

Данная статья посвящена ключевым аспектам процесса разработки круговых интерфейсов, а именно их классификации, принципам проектирования, основам анимации, а также реализации круговых интерфейсов на JavaScript с помощью специализированной библиотеки классов.

Сортировка данных является основной задачей для ученых и инженеров по обработке данных. Пользователи Python могут выбирать наиболее удобную из ряда библиотек со встроенными, оптимизированными опциями сортировки. Некоторые даже работают параллельно с GPU. На удивление, некоторые методы сортировки не используют указанные типы алгоритмов, а другие работают совсем не так, как ожидалось.

Выбор библиотеки и типа алгоритма сортировки не всегда прост, а нововведения меняются в быстром темпе. На данный момент документация Pandas не соответствует коду (хотя лично мое PR-обновление сортировочных опций было самым последним).

В этой статье я разъясню вам, что к чему, дам пару советов, которые помогут с разобраться с методами, и поделюсь результатами теста скорости.

UPD 17 июля 2019: В результаты оценки теста скорости теперь входят реализации GPU PyTorch и TensorFlow. TensorFlow также включает в себя результаты CPU как при tensorflow==2.0.0-beta1, так и при tensorflow-gpu==2.0.0-beta1. Интересные наблюдения: графический процессор PyTorch буквально летает, а GPU TensorFlow оказался медленнее CPU TensorFlow.

Контекст

Базовых алгоритмов сортировки существует множество. Одни из них имеют высокую производительность и занимают меньше места, другие хорошо работают с большим числом данных. Для некоторых алгоритмов важно взаимное расположение элементов данных. На диаграмме в начале статьи можно увидеть ситуацию по времени и объему для самых распространенных алгоритмов.

В середине прошлого века при моделировании физических систем возникла концепция клеточных автоматов, порождающих удивительное многообразие из простых правил. Совершенно естественен соблазн обобщить подобными структурами фундаментальные законы природы. И, казалось бы, нарушение неравенств Белла закрыло подобным моделям путь в квантовую механику. Но только если не брать во внимание одну лазейку...

(Иллюстрация)

Одна из задач, с которой сталкиваются 99,9% разработчиков, — это обращение к сторонним endpoint’ам. Это могут быть как внешние API, так и «свои» микросервисы. Сейчас все и вся бьют на микросервисы, да. Получить или отправить данные просто, но иногда изобретают велосипеды. Можете назвать 5 способов реализации запросов на Java (c использованием библиотек и без)? Нет — добро пожаловать под кат. Да? Заходите и сравните ;)

В течение всей истории разработки ПО мы искали надежные способы оценки времени на реализацию задач и проектов. Но и спустя более чем 60 лет существования отрасли наши прогнозы все еще оставляют желать лучшего. Может быть, дело не в том, как именно мы пытаемся оценивать, а в том, что мы вообще опираемся на оценки?

К примеру, возьмите методологию Scrum, по которой сегодня работают многие компании. Центральная идея Scrum — брать в спринт не больше задач, чем ваша команда способна за это время выполнить. На первый взгляд, звучит разумно. К сожалению, слишком часто на практике этот подход приводит к замедлению работы команды в обмен на иллюзию планирования. Позвольте объяснить, почему.

Два года назад я начал разработку еще одного свободного кодогенератора из OpenAPI Specification v3 в TypeScript (он доступен на Github). Изначально, я задался целью сделать эффективную генерацию примитивных и сложных типов данных в TypeScript, с учетом различных возможностей JSON Schema, таких как oneOf/anyOf/allOf и т.п. (у родного решения от Swagger с этим были некоторые проблемы). Другая идея заключалась в том, чтобы использовать схемы из спецификаций для валидации на фронте, бэке и в других частях системы.

Всем привет!

Продолжаем обзоры новостей свободного и открытого ПО и немного железа. Всё самое главное про пингвинов и не только, в России и мире. Linux на борту SpaceX Falcon 9, предустановка и расширенная поддержка RHEL и Ubuntu LTS на новых Lenovo, продолжение серии статей «умный дом своими руками», недооценённый Ubuntu Unity, небольшое увеличение длин строк в коде ядра Linux но большой шаг вперёд для всей разработки и многое другое.

Авторские права на фотографию принадлежат "Russian Travel Geek".

«Чтобы попасть на Территорию, вы должны сесть в самолет. Правда, летом вы можете добраться сюда и на пароходе — месячное плавание среди льда и тумана, когда кажется, что мир исчез и существуют лишь железная палуба, перекличка сирен каравана и ваша каюта. Через несколько дней именно в каюте вы и будете проводить почти всё свое время, ибо вам быстро осточертеет блеклая полярная вода, низкое небо и слово „навигация“, которое произносится тысячу раз на дню.… Рейс ваш окончится не на той планете, с которой начался. Вас ожидает прохладный и влажный воздух, черный и желтый пейзаж, если вы прилетели летом, и некая суровая снежная обнаженность, которую трудно передать словами, если вас затащило туда зимой.»
Олег Куваев, роман «Территория», 1978 г.

Чтобы поехать строить свою карьеру на Север, нужно быть сильным. Инфраструктура там и сейчас-то развита не очень, а лет 70 назад путь из Чукотки до Москвы даже на самолёте занимал четверо суток.

Друзья, привет. В статье я расскажу как собрать решение для быстрого старта вашей разработки из standalone Java приложения, брокера и Zookeeper’а Kafka, поднятых в отдельных Docker контейнерах и настроенной plaintext авторизацией для доступа как с локальной машины, так и из внешнего контура.

Готовый проект на github можно забрать в конце статьи

В своей карьере мне приходилось быть и разработчиком, и менеджером, и даже один раз «CTO» в небольшом стартапе. И, разумеется, приходилось проводить большое количество собеседований кадидатов. Поэтому для себя я выработал такие правила проведения технических собеседований:

• всем кандидатам задавать одинаковые вопросы,
• вопросы должны быть такие, чтобы на них ответил и junior, и senior, но по разному,
• после трёх вопросов должен быть понятен уровень кандидата.

И вот такие три вопроса для Java-разработчиков у меня получились.

Расшифровка доклада 2015 года Алексея Лесовского "Deep dive into PostgreSQL internal statistics"

Disclaimer от автора доклада: Замечу что доклад этот датирован ноябрем 2015 года — прошло больше 4 лет и прошло много времени. Рассматриваемая в докладе версия 9.4 уже не поддерживается. За прошедшие 4 года вышло 5 новых релизов в которых появилась масса новшеств, улучшений и изменений относительно статистики и часть материала устарела и не актуальна. По мере ревью я постарался отметить эти места чтобы не вводить тебя читатель в заблуждения. Переписывать же эти места я не стал, их очень много и получится в итоге совсем другой доклад.

СУБД PostgreSQL — это огромный механизм, при этом состоит этот механизм из множества подсистем, от слаженной работы которых напрямую зависит производительность СУБД. В процессе эксплуатации обеспечивается сбор статистики и информации о работе компонентов, что позволяет оценить эффективность PostgreSQL и принять меры для повышения производительности. Однако, этой информации очень много и представлена она в достаточно упрощенном виде. Обработка этой информации и ее интерпретация порой совсем нетривиальная задача, а "зоопарк" инструментов и утилит запросто поставит в тупик даже продвинутого DBA.