User
Привет! Меня зовут Василий Копытов, я руковожу группой разработки рекомендаций в Авито. Мы занимается системами, которые предоставляют пользователю персонализированные объявления на сайте и в приложениях. На примере нашего основного сервиса покажу, когда стоит переходить с Python на Go, а когда нужно оставить всё как есть. В конце дам несколько советов по оптимизации сервисов на Python.
В моей практике ускорения SQL-запросов для PostgreSQL, в большинстве случаев, все сводится к применению типовых методик - их не особенно-то и много, и прочитать про большинство из них можно в моем профиле.
Но иногда обнаруживаются очень странные вещи в поведении этой, безусловно, отличной СУБД.
Все началось с запроса, который мне показали с диагнозом "необъяснимо тормозит"...
Хотите использовать линукс на работе, но корпоративный VPN не даёт? Тогда эта статья может помочь, хотя это не точно. Хочу заранее предупредить, что вопросы администрирования сетей я понимаю плохо, поэтому не исключено, что я всё сделал неправильно. С другой стороны не исключено, что я смогу написать руководство так, что оно будет понятно обычным людям, так что советую попробовать.
В статье много лишней информации, но без этих знаний я бы не смог решить проблемы, которые у меня неожиданно появлялись с настройкой vpn. Думаю, что у любого, кто попытается применить это руководство, возникнут проблемы, которых у меня не было, и надеюсь, что эта лишняя информация поможет эти проблемы самостоятельно решить.
Большинство команд, используемых в руководстве нужно выполнять через sudo, который для краткости убран. Имейте в виду.
Большинство ip адресов подверглись жестокой обфускации, поэтому если видите адрес наподобие 435.435.435.435 — там должен быть какой-то нормальный ip, специфичный для вашего случая.
У меня Ubuntu 18.04, но думаю с небольшими правками руководство можно применять и к другим дистрибутивам. Однако в этом тексте линукс == Ubuntu.
Те, кто сидит на Windows или MacOS могут подключиться к нашему корпоративному VPN через Cisco Connect, которому нужно указать адрес гейтвея и при каждом подключении вводить пароль, состоящий из фиксированной части и кода, генерируемого Google Authenticator.
__init__ или __lt__). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.
В интернете есть много статей с описанием алгоритма градиентного спуска. Здесь будет еще одна.
8 июля 1958 года The New York Times писала: «Психолог показывает эмбрион компьютера, разработанного, чтобы читать и становиться мудрее. Разработанный ВМФ… стоивший 2 миллиона долларов компьютер "704", обучился различать левое и правое после пятидесяти попыток… По утверждению ВМФ, они используют этот принцип, чтобы построить первую мыслящую машину класса "Перцептрон", которая сможет читать и писать; разработку планируется завершить через год, с общей стоимостью $100 000… Ученые предсказывают, что позже Перцептроны смогут распознавать людей и называть их по имени, мгновенно переводить устную и письменную речь с одного языка на другой. Мистер Розенблатт сказал, что в принципе возможно построить "мозги", которые смогут воспроизводить самих себя на конвейере и которые будут осознавать свое собственное существование» (цитата и перевод из книги С. Николенко, «Глубокое обучение, погружение в мир нейронный сетей»).
Ах уж эти журналисты, умеют заинтриговать. Очень интересно разобраться, что на самом деле представляет из себя мыслящая машина класса «Перцептрон».
Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?
Например, я пытаюсь понять этот код (**):
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median: yield self._rightchild
Вызывается он так:
result, candidates = list(), [self] while candidates: node = candidates.pop() distance = node._get_dist(obj) if distance <= max_dist and distance >= min_dist: result.extend(node._values) candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist)) return result
Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?
** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/
Ну ладно, про «полюбил» — это преувеличение. Скорее «смог сосуществовать с».
Как вы все знаете, с 16 апреля 2018 года Роскомнадзор крайне широкими мазками блокирует доступ к ресурсам в сети, добавляя в "Единый реестр доменных имен, указателей страниц сайтов в сети «Интернет» и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в сети «Интернет», содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено" (по тексту — просто реестр) по /10 иногда. В результате граждане Российской Федерации и бизнес страдают, потеряв доступ к необходимым им совершенно легальным ресурсам.
После того, как в комментариях к одной из статей на Хабре я сказал, что готов помочь пострадавшим с настройкой схемы обхода, ко мне обратились несколько человек с просьбой о такой помощи. Когда у них всё заработало, один из них порекомендовал описать методику в статье. Поразмыслив, решил нарушить свое молчание на сайте и попробовать в кои-то веки написать что-то промежуточное между проектом и постом в Facebook, т.е. хабрапост. Результат — перед вами.
Если вы решили научиться торговать на бирже, то вам нужно научиться находить на ней закономерности. Закономерность — это определённое условие (например характерное движение цены или какое-то событие), после выполнения которого вы будете знать, куда дальше пойдёт цена.
На обучающих курсах брокеры учат начинающих трейдеров находить и использовать закономерности. Но практически все новички в конце-концов проигрывают свои деньги. Ниже я покажу, почему это происходит.
В амбаре кружком сидят 100 кур. Каждая из кур случайным образом клюёт свою ближайшую соседку слева или справа. Каково ожидаемое количество кур, которых никто не клюнул?Судя по статье Times, Робитейлу потребовалось на ответ меньше секунды.
Форум Mista.ru — один из самых старых и активных форумов, посвященных 1С. Первое сообщение датировано 2000 годом и на текущий момент счетчик тем перевалил за 800000, а количество сообщений больше 16 000 000. Форум был настолько популярен, что его даже пытались "зеркалировать", так как содержал неплохую базу вопросов-ответов по 1С, из-за чего админы форума добавили "защиту от скачивания". В этой статье будет описано то, как можно скачать этот (а наверное и любой другой) форум в относительно короткие сроки при помощи Google Cloud Platform.
Внимание: не пытайтесь повторять действия, описанные в публикации и им подобные. Помните о ст. 272 УК РФ «Неправомерный доступ к компьютерной информации».
