В этой статье мы подготовили для вас подробную пошаговую инструкцию «Как сдавать экзамен Cisco?» и делимся своим опытом успешной регистрации на экзамен и особенностями процедуры его прохождения.

Что представляют собой центры тестирования Pearson VUE? Сколько длится и стоит сертификационный экзамен? Как правильно зарегистрироваться на экзамен, чтобы получить весомую скидку? Как он проходит? Это вопросы, которые есть у всех, кто еще только хочет получить сертификат Cisco.

To follow the path:
look to the master,
follow the master,
walk with the master,
see through the master,
become the master.

«Лучший способ писать — это переписывать» Пол Грэм, «The Age of the Essay»

Преред курсом Сергея Абдульманова ( milfgard) я взял для себя квест — структурировать все статьи Грэма. Пол не только крутой программист и инвестор — он мастер лаконичного письма. Если milfgard назвал свой курс для контент-менеджеров "Буквы, которые стреляют в голову", то Пол Грэм стреляет из «по глазам» (кто играл в Fallout 2 тот поймет).

А еще мне захотелось освоить Lisp. Чисто так, чтобы мозг поразвивать, потому что крутые люди — Грэм, Кей и Рэймонд, Моррис — говорят хором: «Учите Lisp».

На данный момент Пол Грэм написал (по крайней мере, я нашел) 167 эссе. Из них на русский переведены 69.74(+10). Если читать по 1 статье в день (что очень хороший результат, потому что я после одной статьи хожу задумчивый неделю — голова кипит как после отличного мастер-класса, а иногда и как после двухдневного интенсива), то процесс займет полгода.

Под катом — список всех статей со ссылками на оригинал и с переводом (если он есть). Подборка живая (так что, как обычно, добавляйте в избранное, потом прочитаете) и будет дополняться по мере обнаружения свежака. Еще вы найдете переведенную на 8/15 книгу «Хакеры и художники» и 4/25 перевода книги «On Lisp». Так же я приведу свою подборку топ-5 статей Пола Грэма, с которых я бы рекомендовал начать знакомство с этим автором.

От переводчика:
Это вольный перевод статьи «Purify code using free monads» Габриэля Гонзалеса, посвященный использованию свободных монад для представления кода как синтаксического дерева с последующей управляемой интерпретацией.
На хабре имеются другие статьи Габриэля — «Кооперативные потоки с нуля в 33 строках на Хаскеле» и «Чем хороши свободные монады».
Для прочтения этой статьи необходимо знать, что такое свободная монада и почему она является функтором и монадой. Узнать об этом можно в указанных двух переводах или в статье, на которую ссылается сам автор.
Все замечания переводчика выделены курсивом.
По всем замечаниям, связанным с переводом, обращайтесь в личку.

Опытные программисты на Хаскеле часто советуют новичкам делать программы настолько чистыми, насколько это возможно. Функция называется чистой, если она детерминированная (возвращаемое значение однозначно определяется значениями всех формальных аргументов) и не имеет побочных эффектов (то есть не изменяет состояние среды исполнения). В классической математике, λ-исчислении и комбинаторной логике все функции чистые. Чистота предоставляет множество практических преимуществ:

• можно формально доказать какие-то свойства написанного кода,
• кроме того, можно легко обозревать код и сказать, что он делает,
• наконец, можно прогнать через QuickCheck.

Для демонстрации я буду использовать такую простенькую программу echo:

import System.Exit

main = do x <- getLine
          putStrLn x
          exitSuccess
          putStrLn "Finished"

В приведённой программе, однако, имеется один недостаток: в ней смешаны бизнес-логика и побочные эффекты. В конкретном случае в этом нет ничего плохого, я всегда так пишу простенькие программы, которые могу целиком держать в голове. Впрочем, я надеюсь вас заинтересовать прикольными штуками, которые получаются, когда побочные эффекты отделены от бизнес-логики.

Про монаду ходит множество мемов и легенд. Говорят, что каждый уважающий себя программист в ходе своего функционального возмужания должен написать хотя бы один туториал про монаду — недаром на сайте языка Haskell даже ведётся специальный таймлайн для всех отважных попыток приручить этого таинственного зверя. Бывалые разработчики поговаривают также и о проклятии монад — мол, каждый, кто постигнет суть этого чудовища, начисто теряет способность кому-либо увиденное объяснить. Одни для этого вооружаются теорией категорий, другие надевают космические костюмы, но, видимо, единого способа подобраться к монадам не существует, иначе каждый программист не выдумывал бы свой собственный.

Действительно, сама концепция монады неинтуитивна, ведь лежит она на таких уровнях абстракции, до которых интуиция просто не достаёт без должной тренировки и теоретической подготовки. Но так ли это важно, и нет ли другого пути? Тем более, что эти таинственные монады уже окружают многих ничего не подозревающих программистов, даже тех, кто пишет на языках, никогда не считавшихся «функциональными». Действительно, если приглядеться, то можно обнаружить, что они уже здесь, в языке Java, под самым нашим носом, хотя в документации по стандартной библиотеке слово «монада» мы едва ли найдём.

Именно поэтому важно если не постичь глубинную суть этого паттерна, то хотя бы научиться распознавать примеры использования монады в уже существующих, окружающих нас API. Конкретный пример всегда даёт больше, чем тысяча абстракций или сравнений. Именно такому подходу и посвящена эта статья. В ней не будет теории категорий, да и вообще какой-либо теории. Не будет оторванных от кода сравнений с объектами реального мира. Я просто приведу несколько примеров того, как монады уже используются в знакомом нам API, и постараюсь дать читателям возможность уловить основные признаки этого паттерна. В основном в статье пойдёт речь о Java, и ближе к концу, чтобы вырваться из мира legacy-ограничений, мы немного коснёмся Scala.

Оглавление

1. Введение (vim_lib)
2. Менеджер плагинов без фатальных недостатков (vim_lib, vim_plugmanager)
3. Уровень проекта и файловая система (vim_prj, nerdtree)
4. Snippets и шаблоны файлов (UltiSnips, vim_template)
5. Компиляция и выполнение чего угодно (vim-quickrun)
6. Работа с Git (vim_git)
7. Деплой (vim_deploy)
8. Тестирование с помощью xUnit (vim_unittest)
9. Библиотека, на которой все держится (vim_lib)
10. Другие полезные плагины

Часто ли вам приходится использовать Git? В смысле, вы коммитите изменения каждый час или каждые несколько минут? Я делаю это очень часто и не слежу за чистотой репозитория, так как считаю его не более чем журналом изменений, а не произведением искусства. Такой подход требует от редактора хорошей интеграцией с Git, позволяющей в пару нажатий клавиш создать новый коммит, вернуться в прежнее состояние, перейти на другую ветку и так далее. Если вы используете современную среду разработки, в которой реализована интеграция с Git, вам очень повезло, но что делать пользователям редактора Vim? Есть ли плагин, который не просто реализует Vim-команды по тиму GitCommit, GitCheckout и GitBranch, а предоставляет удобный интерфейс в лучших традициях редактора?

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Давайте совершим прогулку по цепочке Pointed, Functor, Applicative Functor, Monad, Category, Arrow, в процессе которой я попытаюсь показать что все это придумано не для того что бы взорвать мозг, а для решения вполне реальных проблем, притом существующих не только в haskell. Большая часть кода написана на C#, но думаю и без его знания можно будет понять что к чему.

Введение

В предыдущей статье я рассказал о понятиях категории и функтора в контексте категории Hask, состоящей из типов данных и функций языка Haskell. Теперь я хочу рассказать о другом примере категории, построенном из уже известных нам понятий, а так же о весьма важном понятии моноида.

Обозначения

В прошлый раз я хотел обозначить морфизм/функцию буквой f, но она была занята для обозначения функтора/переменной типа f – никакой проблемы с точки зрения языка Haskell в этом нет, но при невнимательном прочтении это может вызвать путаницу, и я использовал для морфизма букву g. Пустяк, но всё же, я считаю, что полезно визуально разделять сущности, имеющие разную природу. Обычные типы я буду называть их обычными именами, а вот переменные типов я буду называть маленькими греческими буквами, причём простые (∗) – буквами из начала алфавита, а параметрические (∗ → ∗) – буквами из конца алфавита (θ не из конца, но она смотрится лучше, чем χ, которая слишком похожа на X). Итак, в терминологии категории Hask:

• Объекты: α, β, γ, δ ∷ ∗
• Функторы: θ, φ, ψ, ω ∷ ∗ → ∗
• Морфизмы: f, g, h ∷ α → β

Ввиду того, что GHC довольно давно поддерживает unicode, эти обозначения ничего не меняют в отношении синтаксиса и носят чисто косметический характер.

Ещё одно замечание, касательно терминологии: как вы уже заметили, то, что я в прошлый раз называл словом “кайнд” (kind), я теперь называю словом “сорт” – это считается общепринятым переводом.

Категория с объектом Hask

Давайте рассмотрим категорию, в которой будет только один объект – сама категория Hask. Что же будет морфизмами в такой категории? Это должны быть какие-то отображения Hask → Hask, и мы уже знаем такой тип отображений – это эндофункторы категории Hask, то есть типы сорта ∗ → ∗, воплощения класса Functor. Теперь нужно продумать как устроены единичный морфизм и композиция в этой категории, так чтобы они удовлетворяли аксиомам.

Резюме: В статье приводятся примеры задач, для решения которых могут понадобиться монады.

Вместо вступления (перевод начался):

Во многих «введениях в монады» монады подаются как нечто сложно-объяснимое. Я же хочу показать, что это на самом деле, они не являются чем-то сложным. В действительности, сталкиваясь с различными проблемами в функциональном программировании вы будете непреклонно приходить к различным решениям, которые часто являются примерами монад. И я надеюсь, что вы научитесь изобретать их, если вы ещё не научились. Забегая вперёд скажу, что эти решения по сути являются одним и тем же решением. После прочтения вы наверное будете лучше понимать другие работы по монадам потому, что будете узнавать всё, что вы увидите как то, что вы уже сами изобрели.

Вступление

В этой небольшой статье я расскажу о теории категорий в контексте системы типов языка Haskell. Никакой зауми, никаких уловок – постараюсь объяснять всё наглядно. Я хочу показать тесную связь языка программирования с математикой, чтобы спровоцировать у читателя осознание одного, через другое и наоборот.

Не хотелось бы повторять перевод на эту тему, который уже был на хабре: Монады с точки зрения теории категорий, но для целостности статьи, я всё же буду давать основные определения. При этом, в отличие от той статьи, я не хочу делать основной упор на математику.

Эта статья во многом повторяет (в том числе заимствует иллюстрации) раздел из английской Haskell Wikibook, но тем не менее не является непосредственным переводом.

Что такое категория?

Примеры

Для наглядности рассмотрим сначала пару картинок изображающих простые категории. На них есть красные кружочки и стрелки:

Красные кружочки изображают «объекты», а стрелки – «морфизмы».

Я хочу привести один наглядный пример из реальной жизни, который даст какое-то интуитивное представление о природе объектов и морфизмов:

Можно считать города «объектами», а перемещения между городами – «морфизмами». Например, можно представить себе карту авиарейсов (как-то не нашёл я удачную картинку) или карту железных дорог – они будут похожи на картинки выше, только сложнее. Следует обратить внимание на два момента, которые кажутся в реальности само собой разумеющимися, но для дальнейшего имеют важное значение:

• Бывает, что из одного города в другой никак не попасть поездом или самолётом – между этими городами нет морфизмов.
• Если мы перемещаемся в пределах одного и того же города, то это тоже морфизм – мы как бы путешествуем из города в него же.
• Если из Санкт-Петербурга есть поезд до Москвы, а из Москвы есть авиарейс в Амстердам, то мы можем купить билет на поезд и билет на самолёт, “скомбинировать” их и таким образом попасть из Санкт-Петербурга в Амстердам – то есть можно на нашей карте нарисовать стрелку от Санкт-Петербурга до Амстердама изображающую этот скомбинированный морфизм.

Надеюсь, с этим примером всё понятно. А теперь немного формализма для чёткости.

Введение

Кажется, монады в программировании стали загадкой века. И для этого есть две причины:

• недостаточное знание теории категорий;
• многие авторы стараюстся не упоминать категории вообще.

Это как говорить об электричестве не используя мат. анализ. Достаточно для замены предохранителя, не хватит, чтобы спроектировать усилитель.

Мы начнём с простого введения в категории и функторы, затем дадим определение монады, приведём простые примеры монад в категориях и в конце приведём монадическую терминологию используемую в языках программирования.

Я уверен, что монады с точки зрения категорий почти элементарны.

Содержание

1. Категория
2. Функтор
3. Естественное преобразование
4. Монада
5. Монады исключения и состояния
6. Монады в программировании
7. Ссылки

Это четвертая статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Понять пользу категорий можно изучая различные примеры. Категории бывают всех форм и размеров и часто появляются в самых неожиданных местах. Мы начнем с самых простых.

Без объектов

Самая простая категория — без объектов и, как следствие, без морфизмов.

Композиция логирования

Вы видели, как сделать категорию типов и чистых функций. Я также упомянул, что есть способ смоделировать побочные эффекты, или нечистые функции, в рамках теории категорий. Давайте рассмотрим пример: функции, которые логируют или записывают ход своего выполнения.

By Mike Vanier

В сообществе любителей Haskell прижилась шутка, что каждый Haskell-программист должен в процессе своего обучения написать одно или несколько руководств по монадам. И я — не исключение. Но я знаю, что существует очень много руководств по этой теме, многие из них хороши, — так зачем мне писать Еще Одно? Две причины:

1. Я думаю, что могу объяснить некоторые стороны монад лучше, чем многие другие руководства, которые я видел.
2. Я стал гораздо лучше понимать монады, чем теперь и хочу поделиться по мере сил и возможностей.

Предварительные требования

Так как я буду писать примеры на Haskell, для вас, читатель, было бы полезно знать его, включая такие разделы, как полиморфизм и классы типов. Без этих знаний материал будет сложен для понимания. Уже написаны десятки вводных руководств по Haskell, которые стоит прочитать неподготовленному читателю, и потом вернуться к серии этих статей.

А вот знать теорию категорий, очень абстрактную ветвь математики, я не требую, хоть в ней и описывается теория монад (в терминах данной статьи). Конечно, знание теории категорий не навредит, но это не обязательно, чтобы понять представленный материал. Я не верю тем, кто говорит, что вам необходима теория категорий перед изучением монад в приложении к языкам программирования, — это не так. Если вы ее изучали, — хорошо, но я не вижу преимуществ в том, чтобы использовать терминологию оттуда.

Это третья статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория типов и функций играет важную роль в программировании, так что давайте поговорим о том, что такое типы, и зачем они нам нужны.

Кому нужны типы?

В сообществе есть некоторое несогласие о преимуществах статической типизации против динамической и сильной типизации против слабой. Позвольте мне проиллюстрировать выбор типизации с помощью мысленного эксперимента. Представьте себе миллионы обезьян с клавиатурами, радостно жмущих случайные клавиши, которые пишут, компилируют и запускают программы.

Это вторая статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория — очень простая концепция.

Категория состоит из объектов и стрелок, которые направлены между ними. Поэтому, категории так легко представить графически. Объект можно нарисовать в виде круга или точки, а стрелки — просто стрелки между ними. (Просто для разнообразия, я буду время от времени рисовать объекты, как поросят а стрелки, как фейерверки.) Но суть категории — композиция. Или, если вам больше нравится, суть композиции — категория. Стрелки компонуются так, что если у вас есть стрелка от объекта А к объекту B, и еще одна стрелка из объекта B в C, то должна быть стрелка, — их композиция, — от А до С.

Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (@anokhinn), Владимир Гулин (@vgulin) и Павел Нестеров (@mephistopheies).



Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.