В этой статье мы рассмотрим концепцию программирования в стиле передачи продолжений и примеры его применения, исследуем, как этот стиль может улучшить читаемость и поддержку кода в приложениях на Go. Также обсудим потенциальные подводные камни и ограничения, чтобы дать полное представление о том, как и когда использовать его в практике разработки.

Преобразование неструктурированных документов, таких как PDF-файлы и отсканированные изображения, в структурированные или полуструктурированные форматы является важной составляющей искусственного интеллекта. Однако из-за замысловатой природы PDF-файлов и сложности задач, связанных с парсингом PDF, этот процесс не кажется на первый взгляд таким уж очевидным.

Этот цикл статей посвящен демистификации парсинга PDF. В предыдущей статье мы описали основную задачу парсинга PDF, классифицировали существующие методы и дали краткое описание каждого из них.

В этой статье мы сосредоточимся на конвейерном подходе. Мы начнем с обзора самого метода, затем продемонстрируем несколько стратегий по его реализации на примере готовых фреймворков, специализирующихся на этой задаче и, наконец, проанализируем полученные результаты.

Представьте, что вас отправили в девственный тропический лес, чтобы провести перепись диких животных. Каждый раз, когда вы видите животное, вы делаете снимок. Ваша цифровая камера будет фиксировать общее количество снимков, но вас интересует только количество уникальных животных — всех тех, которых вы ещё не посчитали. Как лучше всего получить это число? «Очевидное решение — запомнить всех животных, которых вы уже видели, и сравнивать каждое новое животное с этим списком», — говорит Лэнс Фортноу, специалист по информатике из Иллинойского технологического института. Но есть и более умные способы, добавил он, потому что если у вас тысячи записей, то очевидный подход далеко не так прост.

Всё становится ещё хуже. Что, если вы — Facebook, и вам нужно подсчитать количество отдельных пользователей, которые заходят на сайт каждый день, даже если некоторые из них заходят с нескольких устройств и в разное время? Теперь мы сравниваем каждый новый вход со списком, который может исчисляться миллиардами.

Quickwit – это поисковой движок нового поколения, альтернатива для Elasticsearch, Loki и Splunk. Одна из главных особенностей Quickwit, заключается в том, что индексы хранятся в объектном хранилище (s3, minio, другие s3-совместимые проекты). Такая архитектура позволяет сократить использование вычислительных ресурсов и хранилища в несколько раз.

Дмитрий Королев расскажет про распространённые ошибки при работе со слайсами, каналами и другими структурами в Go. Научимся предупреждать их и справлять на примерах.

Для любого разработчика глубокое понимание основных принципов системного проектирования является необходимым условием для создания стабильных и масштабируемых программных систем, способных обеспечивать высокую производительность. Системное проектирование (System Design) включает разработку архитектуры и структуры программной системы, направленную на удовлетворение специфических требований и обеспечение требуемых показателей производительности.

С учетом стремительного прогресса в области технологий и возрастающей сложности программных приложений, овладение принципами системного проектирования становится критически важным для разработчиков, стремящихся создавать эффективные системы. Не имеет значения новичок вы или опытный специалист: освоение этих принципов позволит вам разрабатывать надежные и масштабируемые программные системы, отвечающие требованиям современных приложений.

Далее мы рассмотрим каждый из принципов более детально, чтобы понять их суть и способы применения в разработке приложений.

Салют! В этой небольшой статье я попытался собрать необычные и малоизвестные трюки с перенаправлениями в bash, которые могут значительно упростить работу.

Mountebank - это мощная платформа для тестирования API и mocking-a, предоставляющая пользователям функционал и инструменты для создания гибких, настраиваемых и надежных тестовых окружений. В этой статье автор рассмотрит настройку Mountebank на реальном примере.

Не стоит ожидать, что в текущем виде ChatGPT способна проделать за вас работу, поскольку она еще слишком нова и наивна, хотя и учится и совершенствуется с каждым днем. При этом он вполне может помогать искать ошибки в коде и быстро сгенерировать простой код. Но для выполнения этих задач нужны правильные промпты, написать которые иногда не так просто, как кажется. В этой статье увидите, какие промпты можно использовать для работы с ChatGPT, а также в целом больше узнаете о том, с какими микрозадачами он может помочь.

Я люблю время от времени взять и переделать что-нибудь уже готовое. Цель не в том, чтобы сделать что-то лучше или доказать свою гениальность – я просто ищу опыт. Как получить опыт в разработке сложного инструмента, если ты берешь уже готовые фреймворки и пакеты и просто собираешь из них свое решение? Да, это быстро и часто довольно эффективно, но получаешь ли ты ценный опыт, узнаешь ли о вероятных подводных камнях и начнешь ли ты лучше понимать язык на котором программируешь? Конечно нет.

Сразу скажу: велосипедостроение в коммерческой разработке — зло. Создавать что-то, что уже существует и было отлажено многократно – это бессмысленно. И учитывая время, необходимое для выхода на рынок (Time To Market), это еще и опасно. Кроме того, новый код — это новые ошибки. Именно поэтому часто проще взять готовое и дополнить его до нужного уровня при работе в реальных продуктовых проектах.

Тем не менее, я противоречу сам себе, опровергая то, что сказал ранее. Я разработал на языке GO свой собственный easyjson в рамках именно продуктовой разработки, за что мне бесконечно стыдно. Если кто-то скажет, что я потратил деньги бизнес-заказчика в угоду своим амбициям, я не буду с ним спорить, но у меня были определенные причины, а главное теперь у меня есть интересный опыт. Об этом опыте я и расскажу.

Пользователи взаимодействуют с Linux при помощи многочисленных команд, вводимых в командной строке. Учитывая разнообразие этих команд и их параметров, не так просто запомнить все наизусть.

Однако в Linux предусмотрена удобная функция автодополнения для Bash. Этот инструмент, с которым знакомятся на начальных этапах изучения Linux, значительно ускоряет и упрощает процесс ввода команд. Он автоматически дополняет имена файлов, каталогов или опции команд, когда вы вводите их в командной строке.

В данной статье мы подробно рассмотрим принцип работы автодополнения в Linux и покажем, как можно создать собственную систему автодополнения.

Многие из вас каждый день работают в терминале, так давайте улучшим это времяпровождение вместе. Существует множество полезных инструментов CLI, которые могут сделать вашу жизнь в командной строке проще, быстрее и в целом веселее.

В этом посте описан мой топ-25 обязательных инструментов CLI, на которые я привык полагаться. Если тут нет вашего любимого - дайте мне знать в комментариях :)

Или максимы Английского языка, которые бы я хотел знать 20 лет назад.

Чем отличается хороший геймер от плохого? Хороший геймер сидит и изучает игру. Он знает каждый закуток. Он может без запинки назвать все характеристики всех юнитов в Star Craft. А самый крутой игрок знает все пропускные способности желтых, красных и синих конвейеров. А плохой игрок использует чит-коды или assistant apps. 

Можно сколько угодно сидеть и жаловаться о том, что правила сложны. А можно просто взять, изучить эти правила и уделать наисложнейшую игру.

Я не раз в своей жизни слышал, что Английский чрезвычайно сложен. Подобные заявления фактически являются чит-кодом. Вы просто сдаётесь и перестаёте пытаться. А зря. В английском языке есть очень много полезных и понятных вещей. 

В этой статье я хочу вам показать основные моменты, которые помогли мне хорошо овладеть языком. И надеюсь, что понимание этих моментов поможет и вам. 

Это первая статья из серии из двух частей, в которой мы в форме туториала изучаем компилятор Go. Компилятор большой, и для его корректного описания потребовалась бы целая книга, поэтому идея этих постов заключается в том, чтобы вместо этого обеспечить быстрое погружение в тему. В будущем я планирую написать ряд более описательных статей о конкретных областях компилятора.

Мы собираемся изменить компилятор Go, добавив новую (условно) языковую фичу, и собрать модифицированный компилятор, чтобы ее опробовать.

Кто-то просит нашумевшего чат-бота сгенерировать код, кто-то — написать песню в стиле The Queen. Ну а я — как лингво-коуч и гик — решила упороться и посмотреть, поможет ли система OpenAI прокачать иностранный язык. Спойлер: очень даже.

Протестировала на себе несколько способов → Выделила 5 самых годных → Снабдила комментариями, как извлечь максимум. Дочитайте до 5-го, это мой любимый ?

От любого инструмента, который внедряем в проект, мы ждём стабильной работы. Docker не исключение. Чтобы иметь возможность оперативно выявлять потенциальные проблемы и избегать сбоев, необходимо понимать внутренние особенности технологии. Эта статья — сборник заметок, которые помогут разобраться, как создаются образы контейнеров.