Пирожочек
Привет, Хабр! Сегодня разберём, как реализовать A/B-тестирование на чистом PostgreSQL, без выгрузки данных в сторонние системы. Рассмотрим полный цикл: от структуры таблиц и оптимизации запросов до статистического анализа (T-тест, Манна-Уитни, байесовские методы) и визуализации результатов.
Современная фронтенд-разработка технологически весьма сложная: множество зависимостей, микросервисы, размеры самих проектов, плагины для настройки окружения и многое другое.
Это касается и одного из самых ключевых этапов в разработке - сборка проекта. Множество проектов, на которых я работал, собирались (и собираются) с помощью Webpack. Это классический и проверенный временем инструмент: со своими преимуществами и недостатками.
В какой-то момент недостатки стали перешивать:
Новый перевод от команды Spring АйО расскажет вам о том, почему так вредно отвлекать разработчиков от их работы и как избежать большого убытка для компании из-за прерывания рабочего процесса сотрудников.
Если экземпляр PostgreSQL был некорректно остановлен, то перед восстановлением файлов выполняется синхронизаций всех файлов кластера. Способ синхронизации определяется параметром конфигурации recovery_init_sync_method. В статье рассматривается, как ускорить запуск экземпляра и резервирование, если в директории PGDATA много файлов.
В этой статье, как небольшое дополнение к предыдущей, я хочу рассмотреть, как Go работает с AST, и заодно реализовать конструкцию InverseCode{} которая будет читать код снизу вверх силами компилятора.
Привет, Хабр!
Сегодня я расскажу вам, как, зачем и когда тестировать приватные методы в Java.
Но для начала, зачем нам тестировать то, что и так спрятано от глаз остальных классов? Стандартный подход говорит: Приватные методы могут содержать сложные алгоритмы, бизнес‑логику или даже хитрые вычисления, от которых зависит корректность работы публичных методов.
А вообще, если вы видите, что приватный метод становится настолько сложным, что для его тестирования приходится писать отдельный тест, возможно, стоит подумать о рефакторинге класса. Но иногда обстоятельства диктуют свои правила — и тогда тестирование приватных методов становится необходимостью.
Сборка мощного игрового ПК – задача, требующая внимательного подхода и глубокого понимания реальных возможностей комплектующих. Главенствующие позиции маркетологов, а не инженеров давно подвели рынок к той черте, когда переплата за косметические улучшения, не дающие практической пользы, стала обычным делом. А, между тем, делать на них ставку зачастую совершенно необязательно. В этой статье мы рассмотрим оптимальную сборку топового геймерского ПК, сосредоточившись на компонентах, которые действительно влияют на производительность и, как следствие, на игровой опыт.
Поиск — это сложно. Важная часть многих приложений, которую нелегко реализовать правильно. Особенно в случае с RAG-пайплайнами, где на качество поиска завязан весь процесс.
Хотя семантический поиск в моде, старый добрый лексический поиск по-прежнему остается базой. Семантические методы могут улучшить результаты, но эффективнее всего они работают, когда добавляются к прочному фундаменту текстового поиска.
Эрик Закариассон, разработчик и автор блога Anyblockers, рассмотрел в своей статье, как использовать Postgres для создания надёжной поисковой системы. В рамках задачи автор объединил три техники:
1. Полнотекстовый поиск с tsvector
2. Семантический поиск с pgvector
3. Нечёткое сопоставление с pg_trgm
4. Бонус: BM25
Возможно, это не оптимальный подход для любой ситуации, но отличная альтернатива созданию отдельного поискового сервиса; отправная точка, которую можно реализовать и масштабировать в рамках существующей базы данных Postgres.
Сейчас среди Java/Kotlin команд распространено применение Чистой (ака Гексагональной, ака Луковой — Clean, Hexagonal, Onion) архитектуры для разработки бакэндов прикладных приложений (да и Android‑приложений тоже). Однако это семейство архитектур в контексте прикладной разработки зачастую не даёт никаких преимуществ, а только привносит лишние церемонии и тем самым замедляет её.
В этом посте я подробно разбираю, почему, на мой взгляд Чистая архитектура не является лучшим выбором по умолчанию для прикладных приложений, и кратко рассказываю об альтернативной архитектуре (спойлер: Промышленная функциональная архитектура), которую использую в качестве дефолтной последние 3 года и пока что доволен.
Но перед тем как перейти к Чистой архитектуре, сначала надо разобрать принцип инверсии зависимостей (Dependency Inversion Principle, DIP).
Прошлый год продемонстрировал впечатляющее разнообразие атак на блокчейн-проекты. Хакеры находили способы извлечь выгоду как из уязвимостей смарт-контрактов, так и из ошибок пользователей. Ландшафт угроз оказался чрезвычайно разнообразным. Векторы атак варьировались от относительно простых методов, таких как фишинг и использование вредоносного программного обеспечения для компрометации устройств владельцев кошельков, до более сложных атак, требующих глубокого понимания работы блокчейн-протоколов, например эксплуатации ошибок reentrancy, и знания особенностей некоторых версий контрактов.
Меня зовут Елизавета, в настоящее время занимаюсь в Positive Technologies безопасностью блокчейна. В рамках этого обзора хочу познакомить вас с ключевыми трендами из мира безопасности web3 за 2024 год, расскажу про наиболее популярные методы и векторы атак, а также масштабы ущерба для индустрии.
Меня давно интересовал вопрос, насколько сложно написать собственный загрузчик операционной системы. Я не говорю о простой программе, выводящей «Hello, World!», а о полноценном загрузчике, который передаёт управление от встроенного программного обеспечения компьютера ядру операционной системы. Современные загрузчики представляют собой сложные программы, способные загружать множество операционных систем различными способами, учитывая массу нюансов, связанных с программным и аппаратным обеспечением. Читая их исходный код, легко утонуть в деталях и потерять понимание сути и реализации.
Я решил начать изучение с максимально простого подхода, постепенно усложняя задачи, экспериментируя и получая новые знания. Если мне удалось вас заинтересовать, добро пожаловать под кат.
В этой статье я делюсь своим опытом проектирования и реализации сервисов. Мы разберем, как организовать код в слои, чтобы он был поддерживаемым, тестируемым и гибким.
Всем привет!
Мы продолжаем работу над нашим Open Source проектом Taigram!
Прошлая статья «Taigram: Начало работы», можно сказать, была посвящена организационным моментам:
Привет, Хабр!
Вы когда-нибудь писали аналитические запросы в MySQL и понимали, что встроенных функций вам не хватает? Хотите посчитать медиану зарплат? 99-й процентиль времени ответа запросов? Собрать JSON-массив прямо в базе данных?
В MySQL нет MEDIAN(), PERCENTILE_CONT() и нормального способа объединить данные в JSON. Всё приходится делать через костыли.
Решение? Написать собственную агрегатную функцию на C++, которая будет работать так же, как SUM() и AVG(), но делать то, что вам реально нужно.
В статье описаны шаги для самостоятельного хостинга container registry. Узнайте, как управлять своими образами, оптимизировать рабочие процессы и защищать свои приложения от внешних рисков.
Omap — это пакет Golang для работы с потокобезопасными упорядоченными map. Упорядоченная map содержит map golang, list и mutex для выполнения функций упорядоченной map.
Упорядоченная map— это map, которая запоминает порядок элементов. Map можно итерировать для извлечения элементов в том порядке, в котором они были добавлены.
Генератор в Go позволяет асинхронно обрабатывать данные без перегрузки памяти. Разбираем основы работы.
К слову, я противник такого поверхностного подхода, но для своих коллег хотел бы показать, что эта отрасль движется семимильными шагами и нет ничего сложного, чтобы применять ее наработки в продакшен проектах.
Друзья, всем привет! Как известно, в Kubernetes у каждого pod’а есть ограничение на использование памяти (limits.memory), и, как показывает опыт, далеко не всегда очевидно, как JVM-приложение интерпретирует эту настройку, что порой может приводить к OOMKill.