16 февраля Golang-сообщество устроило глобальный сбор в честь релиза версии 1.8. На московскую release party в офисе Avito собрались более 150 «гоферов» и сегодня мы публикуем видео-записи докладов.

Всем привет! В марте у нас в ВШБИ пройдет ряд бесплатных для посещения лекций и мастер-классов на тему игровой индустрии и IT. Приглашаю приходить всех желающих, под катом ссылки на подробности по каждому мероприятию и на регистрацию. Посещение хоть и бесплатное, но вход по предварительной записи.

Вместо КДПВ — короткая драма для привлечения внимания, основанная на реальных событиях. Ее можно смело пропустить и перейти к статье, которая поможет вам разобраться в rvalue-ссылках, конструкторах перемещения, универсальных ссылках, идеальной передаче (perfect forwarding) и т. д.

Драма в трех действиях

Действие первое

Компилятор. Локальный объект x типа T, проживающий на стеке, вы приговариваетесь к изъятию у вас всего имущества в связи с тем, что не будете пользоваться им до конца своей жизни.

Объект x. Что? Я не какой-то там временный объект, у меня постоянная регистрация, вы не имеете права!

Компилятор. Никто вас не выселяет. Но согласно одиннадцатой редакции стандартного кодекса, все ваши вещи будут переданы другому объекту, которому они нужны больше.

Объект x. И как вы это сделаете? Все мои данные надежно инкапсулированы, я не позволю никому бесцеремонно обращаться с ними. Если уж они так вам нужны, то пусть приходит конструктор копирования со своей флешкой, я ему скопирую.

Представляю вашему вниманию подборку материалов по машинному обучению и анализу данных за прошедшую неделю, которые показались мне интересными.

События предстоящей недели

1. Deep Learning: Now and Future of Robotics. Skolkovo-Skoltech-NVIDIA workshop. 21 февраля.
2. Data Science кейс-клуб. 21 февраля.
3. Data science завтрак. 22 февраля.
4. Тренировка по машинному обучению. 25 февраля.

Учебные курсы, конференции

1. Онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка» с середины марта на stepik. Страница прошлого года.
2. Перезапуск курса «Neural Networks for Machine Learning» G.Hinton.
3. Видео с конференции TensorFlow Developer Summit.
4. Видео с конференции DataFest. Часть 1. Часть 2. Часть 3. Часть 4.
5. Семинар Practical Machine Learning от Яндекса (видео). Тема: чат-боты. Запись ноябрьская, но попалась недавно.

Насколько сложно построить полноценный сервис email-маркетинга? Что для этого нужно предусмотреть? Какие подводные камни могут встретиться на пути пытливых умов разработчиков?



Давайте попробуем разобраться вместе. В рамках нескольких статей я расскажу о том, как я уже больше года делаю свой собственный сервис email-рассылок, какие уроки для себя извлек и что планирую со всем этим делать дальше.

Сразу оговорюсь, что в статье рассмотрена только техническая сторона вопроса.

Анонимный разработчик написал статью для «Нетологии» о том, кто такие программисты, как ими становятся, и почему все программисты попадают в свой собственный Таиланд. При условии, если они пишут читабельный код, конечно же.



Если вы думаете, что быть программистом просто, то вы ошибаетесь. Если думаете, что трудно, то тоже ошибаетесь. Так кто такой программист, как писать крутой код и что отличает хороший тон от плохого в Таиланде или без него разбираемся с анонимусом.

Наверняка видели десятки лендингов с заголовками секций в виде «Как мы работаем», «Чем мы лучше других», «Этапы работы», «Наши выгоды», «О нас», «О компании» и т.д. Без слез не взглянешь. Такие заголовки абсолютно не работают. Потому что вы пишите не оглавление книги для чтения, а текст, с помощью которого хотите продать продукт своим потенциальным клиентам. Для этого нужно использовать различные схемы и методики, которыми мы хотим поделиться.

Браузеру предстоит пройти много шагов, прежде чем HTML-ответ от сервера будет преобразован в пиксели на экране. Последовательность этих шагов, необходимая для первого отображения страницы, называется «Критический путь рендеринга» (ориг. Critical Rendering Path).

Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре!

В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного обучения и рассмотрим 2 простых подхода – деревья решений и метод ближайших соседей. Также обсудим, как с помощью кросс-валидации выбирать модель для конкретных данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сегодня представляем вашему вниманию один из свежих курсов Технопарка — «Алгоритмы и структуры данных». Он представляет собой изучение базовых алгоритмов и структур данных, необходимых программистам для качественного решения ежедневных задач. В курсе представлены алгоритмы для работы с массивами, сортировки. Рассказывается об элементарных структурах данных: стек, очередь, списки, куча. Также в программу включены различные деревья поиска и хеш-таблицы. Курс дает представление о том, как оценивать эффективность алгоритмов, все алгоритмы курса оцениваются по времени работы и по количеству используемой дополнительной памяти. Вас ждут шесть лекций:

• «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»;
• «Жадные алгоритмы»;
• «Сортировки»;
• «Поиск. Списки»;
• «Деревья»;
• «Хеш-таблицы».

Четыре лекции курса читает Степан Мацкевич, руководитель группы извлечения онтологической информации в компании ABBYY. Он был ведущим программистом при написании серверной части продукта ABBYY InfoExtractor на основе технологии ABBYY Compreno (анализ текстов и перевода).

Еще две лекции ведет Георгий Иванов, разработчик Поиска Mail.Ru, занимающийся задачами обработки поисковых запросов.

Уже семь лет я публикую регулярные обзоры свежих статей по теме интерфейсов, новых инструментов и коллекций паттернов, интересных кейсов и исторических рассказов. Из лент нескольких сотен тематических подписок отбирается примерно 5% стоящих публикаций, которыми интересно поделиться. Предыдущие материалы: апрель 2010-январь 2017.

Посмотрев на то, как выглядят конференции для тестировщиков, мы были удивлены: на каждой из них технологические вопросы отходили на второй план, а основной акцент делался на управление тестированием и качеством ПО. Эти конференции решали задачи PM'ов и CTO, а не разработчиков и тестировщиков-автоматизаторов. Плохо ли это? Конечно, нет. Suum cuique, как говорится.

Однако, делая первый Гейзенбаг в Москве в прошлом году, мы решили исправить ситуацию и сделать из него первую чисто техническую конференцию для всех тех, кто на практике занимается тестированием: ведь это не только тестеры, это и большинство разработчиков (которым не все равно, что будет с их кодом). Набив некоторые шишки на первой попытке, мы учли полученный опыт, и 4 июня готовы сделать deep dive в технологии тестирования на Гейзенбаг 2017 Piter.

А пока что мы делимся всеми видеозаписями докладов прошедшей конференции и рассказываем подробно, чего ждать от следующей.

Это вторая статья о Server Side Rendering и изоморфных/универсальных приложениях на React. Первая под названием "Упрощаем универсальное/изоморфное приложение на React + Router + Redux + Express" была больше про кастомное решение, эта же статья нацелена больше на тех, кому не хочется заморачиваться, а хочется готовое решение, с коммьюнити, и вообще поменьше головной боли с настройкой, отладкой, подбором библиотек и т.д.

+

В данной статье будем рассматривать Next.JS, который обладает преимуществами в виде отсутствия конфигурации, серверного рендеринга и готовой экосистемы.

Из коробки Next.JS не умеет работать с Redux, поэтому в процессе написания пробного проекта я выделил получившийся общий код в отдельный репозиторий next-redux-wrapper, с помощью которого в этой статье мы и соберем приложение-пример на Next.JS + Redux.

Продолжаем цикл статей о том, как мы постигали ES в процессе создания Ambar. Первая статья цикла была о Хайлайтинге больших текстовых полей в ElasticSearch.

В этой статье мы расскажем о том как заставить ES работать быстро с документами более 100 Мб. Поиск в таких документах при подходе "в лоб" занимает десятки секунд. У нас получилось уменьшить это время до 6 мс.

Заинтересовавшихся просим под кат.

Изображение с сайта oxygen-icons.org

Задача

Передавать лог-файлы на центральный сервер:

• При недоступности сервера не терять сообщения, а накапливать и передавать при его появлении в сети.
• Корректно передавать многострочные сообщения.
• При появлении новых лог-файлов, достаточно перенастройки клиента, не требуется изменение конфигурации сервера
• Можно передавать содержимое всех лог-файлов с соответствующим шаблону именем, причём на сервере их содержимое будет сохраняться раздельно в файлы с таким же именем.

Условия: в инфраструктуре используются только Linux-сервера.

Содержание:

1. Оптимизация производительности и целевые устройства
2. Отрисовка текста и оптимизация Label
3. Виртуальные списки и перемещение камеры

Бипедальный робот по имени Cassie, как считают его разработчики, может стать одним из надежных помощников человека в быту, на производстве, в научных исследованиях и спасательных экспедициях

Роботов сейчас разрабатывают многие компании, как транснациональные корпорации вроде Sony, так и не слишком крупные организации, которые специализируются именно на роботах. К последним относится компания Agility Robotics, которая на днях представила свою последнюю разработку — многофункционального бипедального робота Cassie. Разработчики считают, что этот робот может использоваться в различных ситуациях: для исследования местности, при спасательных работах, на производстве и для доставки грузов.

Двуногость робота и его «птичьи» ноги-манипуляторы делают Cassie устойчивым при ходьбе как по ровной дороге, так и по пересеченной местности. Робот-страус ходит действительно неплохо, поэтому разработчики планируют поручить ему важное занятие — доставку небольших грузов до двери заказчика. Создатели Cassie считают, что он будет полезен для различных компаний, которые занимаются доставкой груза в пределах населенного пункта.

Сегодня исполнилось три года с момента запуска одного из наших образовательных проектов — Техносферы Mail.Ru, реализованного совместно с факультетом ВМК МГУ им. Ломоносова. Программа Техносферы рассчитана на подготовку специалистов в сфере больших данных. Изначально она была рассчитана на один год и состояла из шести дисциплин. Однако спустя год мы пересмотрели программу и сделали её двухгодичной. В течение четырёх семестров студенты изучают 12 дисциплин, выполняя большой объём практических работ. Заодно был разработан подготовительный курс «Алгоритмы и структуры данных».

В Техносферу принимают студентов 2—4-х курсов. Несмотря на то что схема вступительных экзаменов во все наши образовательные проекты одинакова (студенты сдают онлайн-тест и проходят очное собеседование), в Техносфере мы больше ориентируемся на базовые знания по высшей математике. Помимо чтения лекций мы создали лабораторию, где студенты работают с реальными задачами, с которыми мы сталкиваемся в Mail.Ru Group. Например, пытаются улучшить аналитические алгоритмы, создать определённые эвристики. То есть делают всё то же самое, что они делали бы во время обычной стажировки в компании. С осени 2015 года в лаборатории начали проводить и научные исследования. Например, изучаются возможности применения нейронных сетей для решения тех или иных бизнес-задач.

И в честь дня рождения мы выкладываем список учебных материалов, которые рекомендованы к изучению нашим студентам на протяжении всего двухлетнего курса.

О разработке игр и становлении игровой индустрии

Вместе с созданием первых игр программисты пришли к тому, что каждая игра содержит общие компоненты, даже несмотря на различие аппаратных платформ. А первые игры имели место на игровых автоматах размером с холодильник.

Общая для игр функциональность — графические решения, игровые механики, расчет физики и другое — стала выделяться в отдельные библиотеки, но, для того чтобы быть «игровым движком» было еще далеко. Во многом это было связано с серьезным различием программно-аппаратных платформ и неопределенности в самих играх. Ведь жанры и типы игр еще предстояло изобрести, при том, что многие первые игры были текстовыми. Собственно, именно для ранних адвенчур и платформеров и стали возникать игровые движки, особенно с развитием графики — хорошим примером можно назвать Adventure Game Interpreter (AGI). При разработке King’s Quest в далеком 1984 году, программисты Sierra On-Line столкнулись с неудобством низкоуровневой разработки столь сложной и перспективной по графике в те времена игры — и разработали набор решений, которым и стал AGI. Всего на нем было выпущено 14 различных игр за 5 лет на 7 различных платформах, поэтому понятие “кроссплатформенность” было важным уже тогда.

Однако, движки того времени редко выходили за пределы изначальной компании-разработчика и, как правило, были достаточно узкоспециализированными под конкретный жанр игры.

Получилось! На основе расчетов было изменено 2 параметра и печать нейлоном/капроном удалась очень хорошо.

Как вы знаете, я занимаюсь изучением и конструированием головок для hotend – то есть головок FDM 3D-принтеров. Есть такое направление конструирования этих принтеров как RepRap. Суть идеи — конструирование 3Д принтеров, которые могут делать детали для воспроизводства самих себя, что собственно и означает сокращение RepRap.

Так вот, время от времени я посматриваю на reprap.org/wiki/Hotend_theory – статью о теории этих самых головок. Раньше было совсем мало. Теперь больше, но в основном вопросы. Некоторые из них (оба) я закрыл для себя год- полтора назад. Правда возникло много других. Значит мне есть что написать.

Это предварительное сообщение, без формул, расчётов, картинок (картинки есть, но мало) и графиков. Чистая лирика, без формул, одни выводы. Без конкретных советов и схем головок — последний вариант очень даже ничего, но суть в полученном знании. Сейчас я более уверен в своих расчетах и они даже, кажется работают, почему и пишу. На радостях. Кое-что ещё предстоит проверить, особенно это касается Турбулятора. Это штучка, в головке, которая может увеличить производительность головки по жидкому пластику в разы при прочих равных параметрах.