Для кого статья

Вы уже написали свои первые 1000 строк кода и сейчас хотите сделать их понятнее, потому что внесение изменений занимает столько-же времени, сколько написать заново, но советы из ООП, SOLID, clean architecture и т.д. непонятны вам.

О чем статья

Эта статья - не объяснение принципов ООП, SOLID своими словами, а попытка создать промежуточный уровень между никакой и чистой архитектурами. 100% советы будут накладываться друг на друга и перефразировать SOLID, но так даже лучше.

От кого статья

Я Middle разработчик. Конечно, не гуру разработки, но кому, как не мне, помнить о проблемах, с которыми сталкивался когда только начинал свой путь.

Отказ от ответственности

Уверен, каждый пункт из статьи может быть предметом спора, но на то это и вольный пересказ. Вся статья идет под эмблемой "Лучше применить такую архитектуру, чем не применять вообще никакой".

Формат статьи - наводящие советы / вопросы.

Всем привет.

В статье я опишу, как мы настраивали реестр схем данных для того, чтобы использовать его для сериализации и десериализации сообщений Kafka.

Спойлер: на данный момент реестр схем данных настроен и используется в боевой системе, каких-то проблем, связанных с SR, замечено не было.

Я посмотрела, как тестируют поиск начинающие тестировщики, и решила написать этот чит-лист проверок. Это такая серебряная пуля, которую можно применить на любом проекте, лишь немного варьируя под себя, под свой проект.

Поиск — он же есть практически в каждой системе. Поэтому здорово, когда есть шпаргалка «какие вопросы задать аналитику» и «какие проверки провести». Именно это мы в статье и обсудим. Сначала я дам чек-лист, а потом разберу каждый пункт отдельно.

Что это?

Это вероятностная структура данных, придуманная Бёртоном Блумом в 1970 году, позволяющая компактно хранить множество элементов и проверять принадлежность заданного элемента к множеству. При этом существует возможность получить ложно-положительное срабатывание (элемента в множестве нет, но структура данных сообщает, что он есть), но не ложно-отрицательное.

А попроще

1. Что такое рекомендательная система
2. Интуиция
3. Теория
4. Реализация: код и данные
5. Сервис Хабра-рекомендаций
6. Хабра-аналитика

В данной статье будет рассмотрена графовая система управления базами данных в Neo4j, а именно:

Информации по Sphinx не так много, как хотелось бы. Лишняя статья не помешает.
Первые шаги в освоении Sphinx мне помогли сделать статьи Создание ознакомительного поискового движка на Sphinx + php и Пример Sphinx поиска на реальном проекте — магазин автозапчастей Tecdoc Советую начать с них.

Некоторое время на моем сайте работал поиск через LIKE по каждому слову запроса. Хотелось большего, и вот какие случаи теперь будут обрабатываться правильно:

• Словоформы. Выдача по «винты» и «винтов» должна быть одинаковой.
• Поиск по фрагменту слова.
• Поиск нецелых чисел. Разделитель точка и запятая.
• Буква Ё
• Типичные ошибки. Например «Аммортизатор».
• Синонимы. Регулятор и ESC.
• Язык. mAh и мАч, В и V, AAA латиницей и кириллицей.
• Слово из букв и цифр. 10х15х4, 6000mAh

По мотивам статьи Кармическое проклятье Хабра и десятков подобных. Здесь предлагается почелленджить идею, как можно сделать лучше. Есть куча алгоритмов ранжирования контента, среди пользователей Хабра лучшие умы России, предлагаю обсудить этот вопрос и придумать решение. Затравку для обсуждения я дам, а дальше в комментариях доработаем. Погнали!

В статье расскажем про хранимые, отображаемы типы XSS и XSS в DOM-объектах, проведем обзор фреймворков для их поиска (XXSer и XXStrike) и узнаем, как точно Nemesida WAF Free блокирует попытки эксплуатации XSS.

Развитие происходит по спирали: когда-то люди не умели правильно индексировать, потом (в основном) научились, потом пришли noSQL и все снова забыли знание древних. Что вы будете делать, когда последние из старых DBA отплывут в Валинор?

Снова и снова и сталкиваюсь с полным набором антипаттернов индексирования. Я их перечислю, но! Для каждого антипаттерна есть исключение, когда именно это и стоит делать. Поэтому кликбейтно сформулированное правило верно в 95% случаях, но если вы хотите копнуть глубже, то прочитайте про исключения.

И в конце полезные скрипты для MSSQL, Postgres и MySQL.

Многие проекты на Django начинаются просто: есть база данных и к приложению, которое крутится на сервере, идут обращения. Например, так начиналась Dodo IS (информационная система компании Додо Пицца, где работал автор сегодняшней статьи). Но если использовать Django из коробки, можно натворить много бед и встретить пачку антипаттернов. Возможно, вы встречали такое на старых legacy-проектах.

Евгений Пешков развивает сообщество DDD-практиков, рассказывая, какие проблемы решает Domain-Driven Design (предметно-ориентированное проектирование) в современном мире. На конференции Russian Python Week 2020 он выступил с рассказом об этом. Кстати, 19 августа пройдет встреча DDDevotion-сообщества, присоединяйтесь, будем о чем поговорить.

В сегодняшней статье будет его рассказ про то, как устроен Domain-Driven Design и какие инструменты использует, чтобы наиболее точно описать требования бизнеса и сам бизнес.

Что? Начинать без машинного обучения?

Правило №1: не бойтесь запускать продукт без машинного обучения.

Машинное обучение — это здорово, но для него требуются данные. Теоретически, можно взять данные из другой задачи и подстроить модель под новый продукт, но она, скорее всего, не справится с базовыми эвристиками. Если вы предполагаете, что машинное обучение придаст вам рост на 100%, то эвристика даст вам 50%.

В вводной части повествования речь вкратце пошла об общем развитии системы автоматизации полива растений. В этой части, более подробно рассказ об измерительной технике, с которой довелось познакомиться по ходу развития проекта, электронике и, конечно же, о падениях в грязь лицом.

В интернете есть много информации о поиске похожих изображений и дубликатов. Но как построить свою систему? Какие современные подходы применять, на каких данных обучать, как валидировать качество поиска и куда смотреть при выводе в production?

В этой статье я собрал все необходимые компоненты поисковой системы на изображениях в одном месте, разбавив контент современными подходами.

Часто в проектах возникает необходимость выполнения отложенных задач, таких как отправка email, push и других специфических задач, свойственных доменной области вашего приложения. Сложности начинаются, когда обычного crontab уже не достаточно, когда пакетная обработка не подходит и когда у каждой единицы задачи свое время выполнения или оно назначается динамически.

Для решения такой задачи было создано очередное решение под названием Trigger Hook. Принципиальная схема работы показана на рисунке 1. На схеме показано, что происходит с заданиями в течения всего их жизненного цикла. Смена цвета означает смену статуса задачи.

Что такое эмбеддинги?

Данные стали бесценным активом, позволяющим компаниям лучше понимать своих пользователей, прогнозировать их поведение и определять тренды. EventNative – проект с открытым исходным кодом, разработанный командой из Jitsu, который позволяет упростить сбор данных. EventNative поддерживает работу с несколькими хранилищами данных, и ClickHouse – одно из них.

В этой статье мы расскажем как настроить EventNative с ClickHouse, а также в ней приводятся советы по эксплуатации и повышению производительности и надежности.