Большинство людей не умеют писать unit-тесты. И даже те, кто применяет модульные тесты в ежедневной разработке, зачастую признают, что получившиеся тесты иногда не очень эффективны по определенным причинам. К этой категории людей я могу отнести и себя. В первую очередь, такой «причиной» является некоторая появляющаяся «инертность» кода, заключающаяся в том, что если требуется немного изменить какой-то ключевой алгоритм, добавить пару строчек кода, то при этом «падают» ~100 модульных тестов и приходится тратить продолжительное время на то чтобы заставить их работать вновь. Итак, приступим к «хорошим рекомендациям» при написании автоматических модульных тестов. Нет, я не буду капитаном очевидностью, в очередной раз описывая популярный стиль написания тестов под названием AAA (Arange-Act-Assert). Зато попытаюсь объяснить, чем отличается Mock от Stub-а и что далеко не все тестовые объекты — «моки».

Сайт Приёмной комиссии СПбГЭУ.

Хотели бы Вы получить профессиональное образование, всецело ориентированное на использование Wolfram-технологий? Не отдельный курс занятий, в котором преподаватель использует Wolfram Mathematica, не курсы переподготовки, а полноценное Высшее образование! И не где-нибудь, а в Санкт-Петербурге, в самом центре города. Именно такую возможность Вам представляет кафедра Экономической кибернетики и экономико-математических методов Санкт-Петербургского Государственного Экономического Университета (СПбГЭУ) – крупнейшего экономического ВУЗа, ежегодно занимающего ведущие позиции в рейтингах министерства образования.

В этом году (уже второй раз) кафедра ЭКиЭММ осуществляет приём на новое перспективное направление Прикладная математика и информатика со специализацией в области экономико-математических методов. Обучаясь по этому направлению, на первых двух курсах студенты получают расширенную углублённую общематематическую и компьютерную подготовку, изучая, Математический анализ, Высшую и Линейную алгебру и Аналитическую геометрию, Языки программирования высокого уровня, Дискретную математику, Дифференциальные уравнения, Компьютерные математические среды, Функциональный анализ, Теорию функций комплексного переменного, Теорию вероятностей и Математическую статистику. На старших курсах студенты изучают большой блок прикладных экономических дисциплин, в число которых входят: Теория игр, Эконометрика, Финансовая математика, Актуарная математика, Математическое моделирование, Исследование операций, Теория принятия решений, Методы прогнозирования, Модели экономической динамики, Планирование расписаний и управление доходами, Многомерный статистический анализ, Имитационное моделирование и другие дисциплины.

Привет хабр!

Появилось таки некоторое количество времени, и я решил написать сий пост, идея которого возникла уже давно.
Связан он будет будет с такой, казалось бы, простой вещью, как URI, детальному рассмотрению которой в рунете уделяется как-то мало внимания.

"Пфф, ссылки они и в Африке ссылки, чего тут разбираться?" — скажете вы, тогда я задам вопрос:

Что есть что и куда нас приведет?

• http://example.com
• www.example.com
• //www.example.com
• mailto:user@example.com

Если вы не знаете однозначного ответа или вам просто интересно и если вы не боитесь огромного количества трехбуквенных аббревиатур — милости прошу под кат.

Появилась задача написать веб интерфейс управления устройством. Управлять устройством будет Raspberry Pi. Логика управления — python, соответственно и интерфейс хотелось бы python. Хочу поделится своим опытом.

• 1. lighttpd mod_cgi и простой скрипт
• 2. web.py на порту 8080
• 3. WCGI интерфейс
• 4. Простой сервер WSGI
• 5. WSGI с использованием wsgiref
• 6. WSGI c помощью flup
• 7. web.py приложение с использованием flup
• 8. Немного особенностей

Стандартная гауссова статистика работает на основе следующих предположений. Центральная предельная теорема утверждает, что при увеличении числа испытаний, предельное распределение случайной системы будет нормальным распределением. События должны быть независимыми и идентично распределены (т.е. не должны влиять друг на друга и должны иметь одинаковую вероятность наступления). При исследовании крупных комплексных систем обычно предполагают гипотезу о нормальности системы, чтобы далее мог быть применен стандартный статистический анализ.

Часто на практике изучаемые системы (от солнечных пятен, среднегодовых значений выпадения осадков и до финансовых рынков, временных рядов экономических показателей) не являются нормально-распределенными или близкими к ней. Для анализа таких систем Херстом [1] был предложен метод Нормированного размаха (RS-анализ). Главным образом данный метод позволяет различить случайный и фрактальный временные ряды, а также делать выводы о наличии непериодических циклов, долговременной памяти и т.д.

Алгоритм RS-анализа

1. Дан исходный ряд . Рассчитаем логарифмические отношения:
   
   
2. Разделим ряд на смежных периодов длиной . Отметим каждый период как , где . Определим для каждого среднее значение:
   
   

«Мобильное приложение должно быть «живым», пользователь должен видеть, что проект развивается»

Мы в Redmadrobot работаем по гибким методологиям Agile и Scrum. Как известно, они предполагают значительную свободу в том, как организуются спринты по проектам, — каждая компания подбирает удобную для себя модель. Кейсов — информации о том, как организуются команды во время выполнения спиринтов — во внешних источниках крайне мало. Раскрываем свою “кухню”.

Вступление и DDL – Data Definition Language (язык описания данных)

Часть первая — habrahabr.ru/post/255361

DML – Data Manipulation Language (язык манипулирования данными)

В первой части мы уже немного затронули язык DML, применяя почти весь набор его команд, за исключением команды MERGE.

Рассказывать про DML я буду по своей последовательности выработанной на личном опыте. По ходу, так же постараюсь рассказать про «скользкие» места, на которые стоит акцентировать внимание, эти «скользкие» места, схожи во многих диалектах языка SQL.

Т.к. учебник посвящается широкому кругу читателей (не только программистам), то и объяснение, порой будет соответствующее, т.е. долгое и нудное. Это мое видение материала, которое в основном получено на практике в результате профессиональной деятельности.

Основная цель данного учебника, шаг за шагом, выработать полное понимание сути языка SQL и научить правильно применять его конструкции. Профессионалам в этой области, может тоже будет интересно пролистать данный материал, может и они смогут вынести для себя что-то новое, а может просто, будет полезно почитать в целях освежить память. Надеюсь, что всем будет интересно.

Т.к. DML в диалекте БД MS SQL очень сильно связан с синтаксисом конструкции SELECT, то я начну рассказывать о DML именно с нее. На мой взгляд конструкция SELECT является самой главной конструкцией языка DML, т.к. за счет нее или ее частей осуществляется выборка необходимых данных из БД.

Мы продолжаем наши еженедельные публикации учебных материалов Технопарка. Предыдущие лекции были посвящены web-технологиям в целом, а также алгоритмам и структурам данных. В третьем блоке лекций рассказывается о языках С и С++.

Лекция 1. Язык С. Основы организации и использования оперативной и сверхоперативной памяти

Лекция начинается с введения в язык С: рассказывается об истории его появления, особенностях, преимуществах и недостатках, о сферах применения. Описываются основы препроцессорной обработки, рассматриваются вопросы управления памятью (модели управления памятью, области видимости объектов хранения) и производительность программ на языке С. Обсуждается связывание объектов хранения и их инициализация. Затем рассказывается о классах памяти в языке С. Следующая часть лекции посвящена проблематике указателей, а также работе с одномерными массивами. В заключение рассматривается стандарт POSIX и вопросы переносимости.

В данной статье речь пойдет о процессе добавления новой функциональности в программу. Мы рассмотрим все стадии от зарождения идеи до релиза, включая донесение требований аналитиками до тех, кто собственно всё это дело и должен претворять в жизнь, то есть до наших любимых (без кавычек и иронии) разработчиков. Статья в первую очередь нацелена на передачу практического опыта (в том числе неудачного) построения данного процесса.

КДПВ (эта картинка актуальности не потеряет, наверно, никогда):



Disclaimer: всё нижеприведенное описание процессов основано на личном опыте автора, полученного в конкретной компании и могут не иметь ничего общего с объективной реальностью читателя. Информация о каждой стадии разработки подана в сжатом виде и призвана раскрыть только основные моменты процесса в рамках одной статьи.

Представляю перевод неофициальной документации Selenium для Python.
Перевод сделан с разрешения автора Baiju Muthukadan.
Оригинал можно найти здесь.

Предисловие от автора статьи

Selenium WebDriver – это программная библиотека для управления браузерами. WebDriver представляет собой драйверы для различных браузеров и клиентские библиотеки на разных языках программирования, предназначенные для управления этими драйверами.

Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее):


Дело в том, что перед выполнением программы интерпретатор Python компилирует все её части в специальный байт-код. Используя метод, описанный хабрапользователем SkidanovAlex, данный декоратор анализирует получившийся байт-код функции и пытается оптимизировать применяющийся там алгоритм. Далее вы увидите, что эта оптимизация может ускорять программу не в определённое количество раз, а асимптотически. Так, чем больше будет количество итераций в цикле, тем в большее количество раз ускорится оптимизированная функция по сравнению с исходной.

Эта статья расскажет о том, в каких случаях и каким образом декоратору удаётся делать подобные оптимизации. Также вы сможете сами скачать и протестировать библиотеку cpmoptimize, содержащую данный декоратор.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Предистория

Однажды на проекте, написанном на GAE Django, понадобилось реализовать тестирование с помощью Selenium. К сожалению, найти готовый инструмента для этого не удалось. Поиски по просторам интернета не дали положительных результатов.

Идея вводного курса по работе с Linux возникла у нас с коллегами довольно давно. Я с 2011 года занимаюсь биоинформатикой в Лаборатории алгоритмической биологии СПбАУ РАН (тут и тут мой напарник писал про то, чем мы занимаемся). Сразу нужно сказать, что работа биоинформатика без Linux практически невозможна, поскольку большинство биоинформатических программ созданы именно под эту операционную систему и работают только на ней.



В силу того, что это область на стыке наук, мы постоянно общаемся с биологами. Биологам же сейчас приходится работать с очень большими объемами данных, поэтому умение использовать Linux, оптимальную для подобных задач операционную систему, становится необходимым навыком. На самом деле, речь не только об умении обращаться с Linux, а в целом о компьютерной грамотности: какие существуют правила работы на сервере, как загружать и эффективно хранить файлы с данными, какие программы запускать для их обработки и как это сделать и т.д. — все те вещи, которые как упрощают и ускоряют вашу работу, так и значительно облегчают совместную деятельность с коллегам. Несмотря на то, что разобраться с Linux можно и самостоятельно, почитав умные книжки и сайты, для людей из не технической среды это часто вызывает определенные сложности и многие сдаются на начальных этапах освоения этой ОС (например, на знакомстве с командной строкой).

На основе нашего опыта я и мой коллега Андрей Пржибельский (@andrewprzh) изначально собирались провести несколько занятий для биологов по компьютерной грамотности. А потом эта идея выросла в трехнедельный открытый онлайн-курс (MOOC) Института биоинформатики на русском языке, который позже был сужен до именно введения в Linux, как отправной точки, — поскольку вместить все в три недели оказалось очень и очень трудно. Курс уже начался и оказался достаточно популярен (на данный момент на него записалось более пяти тысяч человек), но первый дедлайн по заданиям — 24 ноября, поэтому еще можно присоединиться без потери баллов или просто изучать курс в свободном режиме (все материалы останутся открытыми).

Я —.NET разработчик. Но в последнее время всё чаще сталкиваюсь с JavaScript. Причём, процентах в 50 случаев я что-то на нём пишу, в остальных 50 — разбираюсь с чужим кодом, да ещё и прошедшим через минификацию, а иногда и обфускацию. В этой статье захотелось поделиться теми моментами, которые мне показались важными для понимания языка и эффективной работы с ним. Тут не будет ничего нового или неизвестного для людей, уже имевших дело с языком, и не будет чего-то такого, чего нельзя найти в других источниках. Для меня статья будет полезна как способ лучше разобраться в предмете, для читателей, я надеюсь, — как повод освежить знания.

Брендан Айк упоминал, что JavaScript был создан за 10 дней. Думаю, идея вынашивалась дольше. Как бы то ни было, язык получился и с тех пор только набирает популярность. Особенно после появления AJAX.

JavaScript — язык со слабой динамической неявной типизацией, автоматическим управлением памятью и прототипным наследованием.

JavaScript состоит из трёх обособленных частей:

• ядро (ECMAScript),
• объектная модель браузера (Browser Object Model или BOM),
• объектная модель документа (Document Object Model или DOM).

В статье, в основном, пойдёт речь о ядре. Конечно, в примерах кода будут использоваться элементы DOM и BOM, но заострять на них внимание не буду.

Как заработать миллион за день, стать искусным оратором за неделю, похудеть на 100 кг за 2 дня, стать успешным в тысяча ста начинаниях и прочая мишура регулярно засоряет наше информационное пространство. А порой так хочется взять в руки книгу, которая не просто съест кусок вашего свободного времени повествуя о неприменимых в отечественных реалиях вещах, но и подкинет хотя бы несколько полезных советов, способных оказать позитивное влияние на развитие вашей личности и вашего проекта.

Если вы хотите найти и/или поделиться хорошими книгами, добро пожаловать под кат.

Примечание переводчика: Перевод первой статьи из блога «A Year of Productivity» был благосклонно встречен хабра-сообществом, и меня попросили перевести еще несколько статей из этого блога. Приведенная ниже статья — самая большая и самая близкая к практике, её перевод затянулся у меня на несколько месяцев. Как и прошлый раз рекомендую читать комфортными порциями, записывая (или копируя куда-нибудь) советы, которые хочется попробовать применить на практике.

«Хаки» времени

Ближе к концу года изучения продуктивности, я осознал, что каждая статья, которую я написал, может быть отнесена к одной из трех категорий: как лучше управлять временем, энергией или вниманием.

Управление временем – хороший источник вашей продуктивности, но все три ингредиента абсолютно важны, если вы хотите быть более продуктивными на ежедневной основе. Именно поэтому в статье вы найдете набор приемов из всех трех областей.

Для начала вот несколько моих любимых приемов по тому как:
-  получить больше времени;
-  тратить время на правильные вещи.

Одно из моих любимых удовольствий – productivity porn, порнография эффективности. Или, для тех, кто в теме – pr0n. Это набор техник, тактик и трюков по максимизации личной эффективности. Что называется, «getting things done».

Следующие техники я использую в комплексе, но возможно не все они пригодятся конкретно вам. Даже если вы почерпнёте одну-две идеи – значит, моя цель будет достигнута. Итак, начнём внезапно.

Не составляйте себе расписание

В последнее время полезность модели Freemium достаточно активно обсуждалась. На эту тему высказались два отечественных и один западный сервис.

• Кнопка: бесплатных пользователей надо гнать.
• JivoSite: для нас фримиум работает.
• MailChimp: фримиум — это круто, но сначала мы научились продавать.

Несмотря на такую неоднозначность, в МоемСкладе недавно все-таки появился полностью бесплатный тариф. Зачем?

Доклад Александры Ковалевой на конференции SQA Days-15.



Презентация