В заключительной части истории про миграцию на Angular мы поделимся избранными местами нашей внутренней документации, помогающими нашим разработчикам освоиться в новом фреймворке. Речь пойдет про особенности новых логики компиляции компонентов, Change Detection и концепции трансклуда. Это актуальные конвенции, использующиеся прямо сейчас при работе с Angular. Ну и в конце — несколько ссылок на англоязычные статьи и видео, которые мы рекомендуем коллегам.

Переход в гибридном режиме — естественная процедура, хорошо подготовленная и описанная командой Angular. Тем не менее, на практике возникают сложности и затыки, которые приходится решать на лету. В сегодняшнем продолжении нашей статьи про миграцию на Angular мы расскажем про проблемы, с которыми столкнулась команда Skyeng, и поделимся своими решениями.

В январе мы в Skyeng закончили перевод нашей платформы Vimbox с AngularJS на Angular 4. За время подготовки и перехода у нас накопилось много записей, посвященных планированию, решению возникающих проблем и новым конвенциям работы, и мы решили поделиться ими в трех статьях на Хабре. Надеемся, что наши заметки окажутся полезными структурно похожим на наш Vimbox проектам, которые только начали переезжать или собираются сделать это.

У этого перевода не совсем обычная история. Системы контроля версий далеки от моих профессиональных интересов. Для рабочих проектов они мне требовались нечасто, причем, разные, так что, каждый раз, когда возникала такая необходимость, я заново вспоминала, как в них делается та или иная операция. А для личных проектов мне хватало возможностей Dropbox, хранящей историю версий файлов.


^{Изображение из твиттера @girlie_mac}

Но вот однажды я на три незабываемых дня попала в роддом — это иногда случается с женщинами. Из развлечений у меня были новорожденная дочь и телефон с большим экраном. Дочь поначалу развлекала плохо (дома она быстро исправилась), а на телефоне помимо книг и фильмов обнаружился текст «Git from the bottom up», который оказался более чем годным… С тех пор прошло почти 3 года, подросшей дочке уже пора самой начинать использовать Git Git стал мейнстримом, если не сказать стандартом в современной разработке, а я с удивлением обнаружила, что перевода на русский этого чуда, полезного не только начинающим, но и продвинутым пользователям Git, до сих пор нет. Исправляю эту ситуацию.

TypeScript — это надмножество JavaScript, то есть, любой код на JS является правильным с точки зрения TypeScript. Однако, TypeScript обладает некоторыми дополнительными возможностями, которые не входят в JavaScript. Среди них — строгая типизация (то есть, указание типа переменной при её объявлении, что позволяет сделать поведение кода более предсказуемым и упростить отладку), механизмы объектно-ориентированного программирования и многое другое. Браузеры не поддерживают TypeScript напрямую, поэтому код на TS надо транспилировать в JavaScript.



TypeScript применяется для разработки веб-приложений с использованием популярного фреймворка Angular. В этом материале мы рассмотрим основы TypeScript, необходимые для того, чтобы приступить к освоению Angular и к работе с ним.

Всем привет!

Современное front-end-приложение на Angular должно включать в себя следующие характеристики:

• Возможность использования типизированного JS — Typescript
• Обеспечение удобства и производительности разработки с помощью HMR (hot module replacement);
• Модульность приложений и возможность отложенной загрузки модулей (Lazy Loading);
• AoT — режим (ahead-of-time), повышающий производительность приложения.

Существует много вариантов сборки, решающих эти задачи (angular cli, A2 seed и т. д.). Обычно они имеют сложную структуру, плохо настраиваются/расширяются и представляют собой монолит, который невозможно изменить.

В статье я расскажу, как совместить Angular 2+ с webpack и разобраться со всеми этапами сборки/разработки.

Вы удивитесь, как это просто.

Юдель Пэн. Часовщик. 1924

«Компьютер — это конечный автомат. Потоковое программирование нужно тем, кто не умеет программировать конечные автоматы» 
Алан Кокс, прим. Википедия

“Знай свой инструмент” — твердят все вокруг и все равно доверяют. Доверяют модулю, доверяют фреймворку, доверяют чужому примеру.

Излюбленный вопрос на собеседованиях по Node.js — это устройство Event Loop. И при всем том, очевидном факте, что прикладному разработчику эти знания будут полезны, мало кто пытается самостоятельно погрузиться в устройство событийного цикла. В основном, всех устраивает картинка сверху. Хоть это и похоже на пересказ фильма, который ты не смотрел, а о котором тебе рассказал друг.

Прямо сейчас у нас есть небольшая проблема, но на мой взгляд, со временем ситуация может только ухудшиться. Всё больше и больше сайтов получают сертификаты — необходимые документы для внедрения HTTPS — но у нас нет механизма для защиты от злоупотреблений.

Сертификаты

Мы сейчас видим настоящую золотую лихорадку вокруг сертификатов, поскольку всё больше сайтов внедряют HTTPS. Кроме очевидных преимуществ безопасности и приватности, есть и другие выгоды от внедрения защищённых соединений, которые я перечислил в статье «Вы всё ещё думаете, что вам не нужен HTTPS?». Обычно именуемые «SSL-сертификаты» или «HTTPS-сертификаты» разлетаются со скоростью, которой мы никогда не видели в истории интернета. Каждый день я исследую сайты из первого миллиона по посещаемости и анализирую различные аспекты их безопасности, а каждые 6 месяцев публикую отчёт. Вы можете изучить эти отчёты здесь, но сейчас посмотрим на темпы внедрения HTTPS.


Процент сайтов из первого миллиона самых популярных сайтов по статистике Alexa, где стоит редирект на версию HTTPS

В предыдущей публикации мы рассказали про историю создания RedPine, попытавшись в укрупненном масштабе показать, зачем мы когда-то избрали путь разработки собственной системы мониторинга, диспетчеризации и управления и какие возможности нам стали доступны благодаря этому.



Мы выделили 5 ключевых преимуществ, которые позволяют реализовать все те возможности, которыми должна обладать современная система мониторинга, диспетчеризации и управления.

• Широкий функционал и гибкость
• Простота установки
• Гибкое ПО для обеспечения функционала
• В зоне доступа – невысокие требования к уровню сигнала
• Универсальность — возможность использовать на различном оборудовании

В новой статье мы подробнее расскажем о каждом из этих 5 ключевых моментов и объясним, почему они являются действительно ключевыми, и почему мы называем их преимуществами.

Всем привет! Меня зовут Александр, я руковожу отделом Data Team в Badoo. Сегодня я расскажу вам о том, как мы выбирали оптимальный алгоритм для вычисления квантилей в нашей распределённой системе обработки событий.

В этом посте изложены две недавно опубликованные идеи, как ускорить процесс обучения глубоких нейронных сетей при увеличении точности предсказания. Предложенные (разными авторами) способы ортогональны друг другу, и могут использоваться совместно и по отдельности. Предложенные здесь способы просты для понимания и реализации. Собственно, ссылки на оригиналы публикаций:

• Snapshot ensembles (апрель 2017)
• FreezeOut (июнь 2017)

Интерфейс

В первой части мы говорили о том, что метод доступа должен предоставлять информацию о себе. Посмотрим, как устроен этот интерфейс.

Свойства

Все свойства методов доступа представлены в таблице pg_am (am — access method). Из этой таблицы можно получить и сам список доступных методов:

postgres=# select amname from pg_am;
 amname
--------
 btree
 hash
 gist
 gin
 spgist
 brin
(6 rows)

Хотя к методам доступа можно с полным правом отнести и последовательное сканирование, исторически сложилось так, что оно отсутствует в этом списке.

В версиях PostgreSQL 9.5 и более старых каждое свойство было представлено отдельным полем таблицы pg_am. Начиная с версии 9.6 свойства опрашиваются специальными функциями и разделены на несколько уровней:

• свойства метода доступа — pg_indexam_has_property,
• свойства конкретного индекса — pg_index_has_property,
• свойства отдельных столбцов индекса — pg_index_column_has_property.

Разделение на уровни метода доступа и индекса сделано с прицелом на будущее: в настоящее время все индексы, созданные на основе одного метода доступа, всегда будут иметь одинаковые свойства.

Вы полны решимости выпустить свою разработку на массовый рынок.

Первый камень преткновения, с которым сталкиваются многие — как делать качественный корпус устройства мелкими сериями?

Как сделать из 3D-печатной модели «конфетку», которую и продавать будет не стыдно?

Один из вариантов — обработка и покраска. О тонкостях окраски полиамида — под катом. Много фото!

Как следует из заголовка, речь в статье пойдёт о неотъемлемой части любого русскоязычного (и не только) текста — о пробеле. Мы затронем историю пробела, виды пробелов, вопросы употребления пробела в веб-типографике.

Вообще говоря, пробел — это любое пустое место в рукописном, печатном или отображаемом на любом другом носителе тексте. Так что пробелы бывают разные:

• спусковые (большие вертикальные пропуски в первой полосе издания) и концевые пробелы полосы,
• абзацные отступы и концевые пробелы абзаца,
• межстрочные пробелы (между строками текста),
• межсловные пробелы (между словами в одной строке),
• межбуквенные пробелы (между буквами в слове).

Далее речь пойдёт о межсловных пробелах, разделяющих слова, и функционально принадлежащих к знакам препинания.

Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.

Часть 1 — линейная регрессия

В первой части я забыл упомянуть, что если случайно сгенерированные данные не по душе, то можно взять любой подходящий пример отсюда. Можно почувствовать себя ботаником, виноделом, продавцом. И все это не вставая со стула. В наличии множество наборов данных и одно условие — при публикации указывать откуда взял данные, чтобы другие смогли воспроизвести результаты.

Градиентный спуск

В прошлой части был показан пример вычисления параметров линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Параметры были найдены аналитически — , где — псевдообратная матрица. Это решение наглядное, точное и короткое. Но есть проблема, которую можно решить численно. Градиентный спуск — метод численной оптимизации, который может быть использован во многих алгоритмах, где требуется найти экстремум функции — нейронные сети, SVM, k-средних, регрессии. Однако проще его воспринять в чистом виде (и проще модифицировать).

Kaggle — это платформа для проведения конкурсов по машинному обучению. На Хабре частенько пишут про неё: 1, 2, 3, 4, и.т.д. Конкурсы на Kaggle интересные и практичные. Первые места обычно сопровождаются неплохими призовыми (топовые конкурсы — более 100к долларов). В последнее время на Kaggle предлагали распознавать:

• Диабет по сетчатке глаза
• Фотографии со спутников и их порядок
• Одинаковые рекламные объявления

И многое-многое другое.

Мне давно хотелось попробовать, но что-то всё время мешало. Я разрабатывал много систем, связанных с обработкой изображений: тематика близка. Навыки более лежат в практической части и классических Computer Vision (CV) алгоритмах, чем в современных Machine Learning техниках, так что было интересно оценить свои знания на мировом уровне плюс подтянуть понимание свёрточных сетей.

И вот внезапно всё сложилось. Выпало пару недель не очень напряжённого графика. На kaggle проходил интересный конкурс по близкой тематике.Я обновил себе комп. А самое главное — подбил vasyutka и Nikkolo на то, чтобы составить компанию.

Сразу скажу, что феерических результатов мы не достигли. Но 18 место из 1.5 тысяч участников я считаю неплохим. А учитывая, что это наш первый опыт участия в kaggle, что из 3х месяц конкурса мы участвовали лишь 2.5 недели, что все результаты получены на одной единственной видеокарте — мне кажется, что мы хорошо выступили.

О чём будет эта статья? Во-первых, про саму задачу и наш метод её решения. Во-вторых, про процесс решения CV задач. Я писал достаточно много статей на хабре о машинном зрении(1,2,3), но писанину и теорию всегда лучше подкреплять примером. А писать статьи по какой-то коммерческой задаче по очевидным причинам нельзя. Теперь наконец расскажу про процесс. Тем более что тут он самый обычный, хорошо иллюстрирующий как задачи решаются. В-третьих, статья про то, что идёт после решения идеализированной задаче в вакууме: что будет когда задача столкнётся с реальностью.

В современном мире всё с большей остротой проявляется интерес к качественному прогнозированию финансовых рынков. Это связано с быстрым развитием высоких технологий и, соответственно, с появлением новых инструментов анализа данных. Однако тот технический анализ, которым привыкли пользоваться большинство участников рынка, не эффективен. Прогнозы на основе экспоненциальных скользящих средних, осцилляторах и прочих индикаторах не дают ощутимый результат, т.к. экономика часто бывает иррациональна, потому что движима иррациональными мотивациями людей.

В последние годы, у финансовых аналитиков стали вызывать большой интерес так называемые искусственные нейронные сети – это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило, в задачах прогнозирования.

Долго искал внятное объяснение как заставить локальный sendmail, установленный на компьютере во внутренней сети, отправлять почту во внешний мир. В качестве relay был выбран smtp.gmail.com.

Перекопал и испробовал кучу описаний в сети как это должно делаться. Результат оказался пшиком.

Предлагаю скомпилированный из разных источников и собственных ошибок результат действий который увенчался успехом. Возможно кому-нибудь сэкономит время.

Всем привет!
У меня появился рабочий вариант слайдера PhotoSnail, чем и хотел поделиться.

Что такое PHOTOSNAIL?

PhotoSnail — это открытый проект системы автоматизированного перемещения съемочной камеры (Слайдер) с автоматическим отслеживанием объектов, для фото и видеосъемки. Также есть идея его использовать для создания неполного Фото 360.