Представьте себе, что вы студент, изучающий современные фичи C++. И вам дали задачу по теме concepts/constraints. У преподавателя, конечно, есть референсное решение "как правильно", но для вас оно неочевидно, и вы навертели гору довольно запутанного кода, который всё равно не работает. (И вы дописываете и дописываете всё новые перегрузки и специализации шаблонов, покрывая всё новые и новые претензии компилятора).

А теперь представьте себе, что вы — преподаватель, который увидел эту гору, и захотел помочь студенту. Вы стали упрощать и упрощать его код, и даже тупо комментировать куски юнит-тестов, чтобы оно хоть как-то заработало... А оно всё равно не работает. Причём, в зависимости от порядка юнит-тестов, выдаёт разные результаты или вообще не собирается. Где-то спряталось неопределённое поведение. Но какое?

Сперва преподаватель (то есть, я) минимизировал код вот до такого: https://gcc.godbolt.org/z/TaMTWqc1T

Оцветнение видео под капотом

Когнитивность

Получение информации

Последние пять лет я работаю в аутсорсинге, поэтому часто занимаюсь запуском новых продуктов. Чаще всего первый шаг - создание так называемого MVP (minimum viable product).

При запуске MVP большинство компаний стремятся зафиксировать сроки и бюджет: еще нет уверенности, что бизнес-модель продукта жизнеспособна, поэтому требуется как можно быстрее проверять гипотезы на практике. Когда (и если) продукт выстрелил, приходят настоящие пользователи, которые хотят не только новые фичи (и как можно быстрее), но и стабильность продукта. Их перестает устраивать продукт, собранный на коленке. Поэтому сроки остаются актуальными, но вместо бюджета на первый план выходит качество.

Проблема в том, что мы каждый раз оказываемся в том самом знаменитом треугольнике компромиссов, но два угла, которые мы должны выбрать — не совпадают. Довольно часто эту дилемму предлагают решать в формате «давайте сначала сделаем прототип, попробуем его, а потом выкинем и с нуля перепишем все уже по-хорошему». К сожалению, на практике осуществить этот трюк удается довольно редко. Поэтому многим командам приходится годами жить с «архитектурными» решениями, заложенными на этапе тестирования гипотез.

Сегодня я расскажу, как мы вышли из этого треугольника (мое выступление на эту тему).

Данный текст является художественным произведением, проблемным очерком, где главный герой от первого лица описывает преимущества работы маркет-мейкера и всю тщетность бытия трейдеров на бирже.

Размешивая утром сахар в чае или кофе, можно заметить, что форма поверхности воды в стакане принимает форму воронки. О том, какая эта форма люди задумывались давно, например, на Хабре есть статья, где утверждается, что это параболоид (парабола, если смотреть в разрезе). Однако, легко убедиться в том, что на самом деле это не совсем парабола. Вернее, совсем не парабола. А что же это тогда ?

Для того, чтобы вычислить, какую форму приобретёт вода (ну или другая жидкость) в стакане, необходимо учитывать вязкость и влияние стенок стакана. Поэтому здесь надо использовать уравнения Навье-Стокса для вязкой несжимаемой жидкости. Поскольку стакан имеет цилиндрическую форму, то и уравнения Навье-Стокса надо записать в цилиндрических координатах, где ось z идет по центру стакана и направлена вверх, а r - расстояние от этой оси. В общем виде уравнения Навье-Стокса в цилиндрических координатах выглядят следующим образом (Ландау-Лифшиц Гидродинамика):

Автор: Александр Старостин

Часть 13

Подводим краткие итоги чернобыльской катастрофы, а также изучаем первоисточники. Их, кстати будет не просто много, а очень много. Все они интересные и заслуживают доверия, в отличие от всяких там сериалов.

Сегодня оценки значимости чернобыльской аварии разнятся. Кто-то считает её одной из причин развала СССР. Действительно, ликвидация аварии обошлась экономике Советского союза в $300 млрд по достаточно скромным подсчётам. После аварии также было вложено много денег. Пострадало более миллиона человек, как задействованных в ликвидации и эвакуированных, так и продолжающих проживать на пострадавших территориях. Вред здоровью населения и сегодня трудно оценить. А работы по ликвидации аварии завершить удастся не скоро, не просто так Укрытие-2 рассчитано на сто лет.

Посмотрите на лицо ребёнка лет четырёх–семи. Почти всегда это идеально гладкая кожа с равномерной пигментацией. Дети точно так же загорают летом и светлеют зимой, как и взрослые. Вот только к 30 годам мы начинаем покрываться кучей мелких пятнышек разной степени выраженности. Кожа реагирует синтезом меланина в участках повреждения. Поэтому, если вы взяли и расковыряли прыщ, а потом вышли гулять на солнце без защиты, то получите в этом участке пигментное пятно. 

Чтобы такого не происходило, надо либо не вылезать на солнце после любых микротравм, либо правильно защищать кожу. Поэтому сегодня мы будем говорить об уровнях SPF, кислотных пилингах, после которых придётся отсиживаться летом в бункере, и о том, что вообще стоит мазать на лицо, если вы собрались на природу. Чтобы это структурнее выглядело, разобьём на четыре блока:

1. Что и как повреждает кожу в разные сезоны. Почему появляются пигментные пятна.

2. Какая защита нужна коже.

3. Как правильно увлажнить (нет, просто умыться недостаточно).

4. Как всё нанесённое отмыть обратно и зачем.

Пока вы все грезите о киберпанке без багов, я играю в божественную игру с открытым миром и безграничными возможностями. Вот написал вам обзор.

8000 километров, 5 часовых поясов — и вот за окном не Красноярск, а Варшава. Мы рассказывали, как тут живётся, а теперь поговорим, как работается в Польше. Попросили IT-специалистку рассказать про свой опыт переезда и работы в Варшаве: какие документы потребуются и какие могут быть подводные камни при переезде. Передаем ей слово!

• Масштабируемость. Предложенные методы способны использовать агрегированные данные (например, записи Netflow), что делает возможным использование в сколь угодно сложных и высоконагруженных сетях.
• Чувствительность к изменениям распределений характеристик трафика. Энтропийный подход помогает среагировать на аномалию, и в тех случаях, когда такие классические характеристики трафика, как packets rate (rps) не обнаруживают значимого аномального поведения (т.о., способен выявлять атаки с низким относительным packets rate).
• Легкость реализации и доступная интерпретация. Быстрая готовность к работе, отсутствие необходимости в данных для обучения и способность находить атаки zero-day.

Сетевые потоки

Поговорили с Александром Дьяконовым — преподавателем курса по машинному обучению OzonMasters и одним из самых известных специалистов по машинному обучению в России о старте карьеры в Data Science, соревнованиях и о своем опыте преподавания.