Проведение конкурсов для IT-специалистов сейчас в моде: Kaggle с его задачами по Data Science, сплоченная тусовка олимпиадного программирования, набирающие популярность площадки для конкурсов по искусственному интеллекту, всевозможные хакатоны для мобильных разработчиков, олимпиады для админов, capture the flag для безопасников. Казалось бы, специалисту любой сферы несложно найти себе подходящую движуху, поучаствовать, прокачаться и что-нибудь выиграть.

Обделенными в этом плане остались лишь web-разработчики. Мы в Mail.Ru Group решили исправить это досадное недоразумение и теперь с радостью представляем вам HighLoadCup — конкурсную площадку на стыке backend-разработки и администрирования web-сервисов.

Если считаете себя хорошим web-разработчиком, умеете в deploy и highload — добро пожаловать!

Согласно данным аналитического агентства «АВТОСТАТ», по итогам октября 2017 года объем рынка легковых автомобилей с пробегом в России составил 473 тыс. единиц, а по итогам 10 месяцев 2017 года — около 4,4 млн единиц, что на 1,5% больше, чем год назад.

Источник: www.autostat.ru/press-releases/32145

Ни для кого не секрет, что в этой доходной сфере помимо добросовестных продавцов попадаются мутные товарищи, а иногда и отъявленные мошенники. Любовь наших сограждан к халяве и правовые особенности владения транспортными средствами оставляют множество возможностей для желающих несправедливо получить золото семейного запаса обычных российских граждан.

Однако, благодаря некоторым усилиям государственных органов и прочих организаций у нас появилась возможность довольно оперативно собирать интересующую информацию о конкретных автомобилях по открытым источникам в Интернете. Как делать это быстро и бесплатно, мы постараемся рассказать в этой статье.

Всем привет!

Помните эту статью? Раньше мы могли быстро собрать статичную HTML-страничку в каком-нибудь FrontPage и сайт был готов. С этим мог справится любой студент. В более сложном случае, мы писали пару строк на PHP и получали уже целый портал, собранный из разных элементов шаблона на сервере. Затем мы захотели, чтобы наш сайт как-то выделялся на общем фоне и умел чуть-чуть больше. Трон занял его-величество jQuery. Теперь же, мы оказались погребены под завалами фреймворков и библиотек, инструментов сборки, менеджеров зависимостей, препроцессоров и постпроцессоров, особых форматов, языков и стилей программирования, чтобы иметь возможность стряпать простые лэндинги. Все стало слишком сложно. Спикеры на конференциях стали соревноваться в изощренности того, каким еще образом можно сломать нам мозг. Как мы докатились до жизни такой? Чем «раньше» так сильно отличается от «сейчас»? Что нас ждет «потом»? Есть ли в современной веб-разработке некий дзен-стайл, блюдя который, можно, как в старые добрые времена, собрать себе уютный сайтик «на коленке» за пару вечеров, без ковыряния в документации десятка хипстерских технологий-однодневок? Насколько доступны нам простые решения в серьезной промышленной разработке? Куда движется веб-платформа? Предлагаю разобраться.

Термин "модуль" (module) взят из статьи Modules vs. microservices. Так же для описания чего-то среднего между микросервисами и монолитами иногда используют термины "микролит" (microlith) или "моносервис" (monoservice). Но, не смотря на то, что термин "модуль" и так уже нагружен общеизвестным смыслом, на мой взгляд он подходит лучше других вариантов. Update: В комментарии lega использовал термин "встроенный микросервис" — он лучше описывает суть подхода, чем "модуль".

Монолит и микросервисы это очень разные подходы, поэтому в любой попытке взять лучшее от обоих критически важен баланс — что взять, а что нет. Иначе получится монстр вроде OSGi.

Я пишу микросервисы с 2009 года, но применять модули вместо микросервисов в реальных проектах пока не пробовал — всё описанное далее это моё предположение о том, каким должен быть вышеупомянутый баланс, и оно нуждается как в теоретической критике так и в проверке практикой.

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.

Если ты на практике используешь ООП, то хорошо разбираешься в таких вещах, как «паттерны проектирования». А знаешь ли ты, что есть множество полезных паттернов, которые не укладываются в этот стандартный список? К сожалению, многие из них связаны с «функциональным программированием», которое, согласно легенде, сложное и заумное. Если десять раз сказать слово «моноид», можно вызвать Дьявола.

Mark Seeman расскажет о функциональном программировании просто и быстро. Для этого он начал писать цикл статей, посвященных связи между паттернами проектирования и теорией категорий. Любой ООПшник, у которого есть 15 минут свободного времени, сможет заполучить в свои руки принципиально новый набор идей и инсайтов, касающихся не только функциональщины, но и правильного объектно-ориентированного дизайна. Решающим фактором является то, что все примеры — это реальный код на C#, F# и Haskell. Этот хабрапост — перевод самого начала цикла, первых трех статей, слитых воедино для удобства понимания.

Кроме того, с Марком можно пообщаться вживую, посетив конференцию DotNext 2017 Moscow, которая состоится 12-13 ноября 2017 г. в Москве, в «Славянская Рэдиссон». Марк прочитает доклад на тему «From dependency injection to dependency rejection». Билеты можно взять здесь.

Про Blockchain сегодня не пишет только ленивый. Существует огромное количество статей разной степени понятности и полезности. Это очередная из них. Нам захотелось создать максимально простой, но работающий блокчейн и написать кратко, но понятно для неспециалистов, как же эта собака этот блокчейн работает. Так родился проект BaumankaCoin, исходники которого можно загрузить c GitHub-а.

Многие люди представляют себе технологию блокчейн и криптовалют как некий мега rocket science. Безусловно, чтобы понять все тонкости и нюансы – потребуется потратить много времени; но в действительности данная технология, если разобраться, оказывается гораздо более простой для понимания, чем принято считать. Реализовав свой coin мы намеревались помочь людям понять "на пальцах" устройство данных технологий.

Неоднократно доводилось слышать мнение, что из всех заметающих кривых. именно кривая Гильберта наиболее перспективна для пространственной индексации. Мотивируется это тем, что она не содержит разрывов и потому в некотором смысле “хорошо устроена”. Так ли это на самом деле и при чем здесь пространственная индексация, разберёмся под катом.

Часть 1. Линейные структуры

Массив

Когда вам нужен один объект, вы создаёте один объект. Когда нужно несколько объектов, тогда есть несколько вариантов на выбор. Я видел, как многие новички в коде пишут что-то типа такого:

// Таблица рекордов
int score1 = 0;
int score2 = 0;
int score3 = 0;
int score4 = 0;
int score5 = 0;

Это даёт нам значение пяти рекордов. Этот способ неплохо работает, пока вам не потребуется пятьдесят или сто объектов. Вместо создания отдельных объектов можно использовать массив.

// Таблица рекордов
const int NUM_HIGH_SCORES = 5;
int highScore[NUM_HIGH_SCORES] = {0};

Будет создан буфер из 5 элементов, вот такой:



Заметьте, что индекс массива начинается с нуля. Если в массиве пять элементов, то они будут иметь индексы от нуля до четырёх.

Это принципы разработки ПО, взятые из книги Clean Code Роберта Мартина и адаптированные для PHP. Это руководство не по стилям программирования, а по созданию читабельного, многократно используемого и пригодного для рефакторинга кода на PHP.

Не каждый из этих принципов должен строго соблюдаться, и ещё с меньшим количеством все будут согласны. Это лишь рекомендации, не более, но все они кодифицированы в многолетнем коллективном опыте автора Clean Code.

Статья вдохновлена clean-code-javascript.

На хабре много статей посвященных редактору Sublime Text 2. Обычно они рождают за собой множество комментариев, где сторонники ST2 и всевозможных других редакторов (а также полноценных IDE) предаются веселому процессу «достоинствометрии».
Однако, среди комментариев мне лично ни разу не встречалось упоминаний о плагине SublimeClang, который кардинально меняет работу C++ программиста в этом редакторе. Поиск по хабру выдал всего 4 упоминания плагина в комментариях.
Не знаю, чем вызвано такое игнорирование. Хорошие вещи не обсуждаются? ST2 не используют C и С++ разработчики? Своей статьей я хочу исправить ситуацию. Я расскажу о некоторых, возможно не очевидных, особенностях установки и настройки, а также поделюсь парой собственных приемов и скриптов.

О плагине

Итак, плагин обеспечивает автодополнение кода и проверку ошибок прямо по ходу написания программы. Для файлов C/C++/ObjC/ObjC++ плагин заменяет стандартное автодополнение редактора на свое собственное. Для этого, плагин в фоне прогоняет исходник через компилятор clang, который формирует AST. Полученную информацию плагин использует для интеллектуальных подсказок автодополнения.
Ближайший аналог, который я могу подобрать — это функция IntelliSense в MS Visual Studio.
Использование информации из первых рук — от компилятора — позволяет плагину правильно узнавать, какие переменные, функции, типы и т.п. доступны в данной конкретной точки программы. Так же, в какой-то мере работают Go to definition (alt + d, alt + d) и Go to implementation (alt + d, alt + i). Список остальных горячих клавиш доступен на странице проекта.

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

Что же такое декларативное программирование? Википедия подскажет нам:

Декларати́вное программи́рование — это парадигма программирования, в которой задается спецификация решения задачи, то есть описывается, что представляет собой проблема и ожидаемый результат.

Далее в статье пойдет речь о том, как использовать данную парадигму в современном web-программировании. В частности, я хотел бы затронуть вопрос о валидации/верификации входных данных для веб сервисов. Примеры будут на php, так как это язык мне наиболее близок в профессиональном плане.

XSD — это язык описания структуры XML документа. Его также называют XML Schema. При использовании XML Schema XML парсер может проверить не только правильность синтаксиса XML документа, но также его структуру, модель содержания и типы данных.

Такой подход позволяет объектно-ориентированным языкам программирования легко создавать объекты в памяти, что, несомненно, удобнее, чем разбирать XML как обычный текстовый файл.

Кроме того, XSD расширяем, и позволяет подключать уже готовые словари для описания типовых задач, например веб-сервисов, таких как SOAP.

Стоит также упомянуть о том, что в XSD есть встроенные средства документирования, что позволяет создавать самодостаточные документы, не требующие дополнительного описания.

Рассмотрим в качестве примера XSD документ, описывающий часть структуры аккаунта на хабре.

В жизни каждого аналитика и программиста наступает такой день, когда он узнает о существовании шаблонов (паттернов) проектирования XML-схем и его жизнь меняется. Для меня, например, с этого знания началось постижение красоты проектирования.

Сегодня хочу поговорить о том, какие есть шаблоны проектирования XSD, о преимуществах и недостатках каждого, и почему мы для своих задач выбрали «Райский сад».

В предыдущей статье в качестве инструментария для создания графического интерфейса для утилит командной строки на базе Tcl/Tk был рассмотрен конструктор tkBuilder. Конструктор хорош, но как было отмечено в статье обладает и рядом недостатков, главным из которых является отсутствие поддержки UTF-8, а следовательно, и русского алфавита. Еще один недостаток был отмечен пользователем merlin-vrn. Это поддержка на сегодняшний день только Tcl/Tk версии 8.4.

Старые методы по-прежнему работают

[Обновление] Теперь я в каком-то списке спецслужб, потому что написал статью про некий вид «бомбы», так?

Если вы когда-нибудь хостили веб-сайт или администрировали сервер, то наверняка хорошо знаете о плохих людях, которые пытаются сделать разные плохие вещи с вашей собственностью.

Когда я в возрасте 13 лет впервые захостил свою маленькую Linux-коробочку с доступом по SSH, я смотрел логи и каждый день видел IP-адреса (в основном, из Китая и России), которые пытались подключиться к моей сладенькой маленькой коробочке (которая на самом деле была старым ноутом ThinkPad T21 со сломанным дисплеем, жужжавшим под кроватью). Я сообщал эти IP их провайдерам.

На самом деле если у вас Linux-сервер с открытым SSH, то можете сами посмотреть, сколько попыток подключений происходит ежедневно:

grep 'authentication failures' /var/log/auth.log

Всем тем, кто много слышал про микросервисы, но так и не решился сделать ни одного — посвящается.
По причинам создания и описанием всех “за” и “против” написано уже сотни статей — здесь же я расскажу про практическую сторону создания и использования.

Рекуррентные нейронные сети

Люди не начинают думать с чистого листа каждую секунду. Читая этот пост, вы понимаете каждое слово, основываясь на понимании предыдущего слова. Мы не выбрасываем из головы все и не начинаем думать с нуля. Наши мысли обладают постоянством.

Традиционные нейронные сети не обладают этим свойством, и в этом их главный недостаток. Представим, например, что мы хотим классифицировать события, происходящие в фильме. Непонятно, как традиционная нейронная сеть могла бы использовать рассуждения о предыдущих событиях фильма, чтобы получить информацию о последующих.

Решить эту проблемы помогают рекуррентые нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN). Это сети, содержащие обратные связи и позволяющие сохранять информацию.

Продолжаем наше интервью с менеджером по разработке Wrike Игорем Демьяновым. Сегодня поговорим о перспективах языка, его развитии и улучшении инструментов, а также попробуем ответить на вопрос «Dart Шреденгира»: жив все-таки или умер язык, можно ли безбоязненно использовать его в своих проектах.