Объектно-ориентированное программирование — чрезвычайно плохая идея, которая могла возникнуть только в Калифорнии.

— Эдсгер Вибе Дейкстра

Экосистема полупроводниковой индустрии

Сказ про то как Apache Arrow к уткам по паркету ходил.

Как понять, что выборка данных принадлежит определенному распределению? Есть 2 метода: аналитический тест Колмогорова-Смирнова (тест Шапиро-Уилка для нормального) и графический метод при помощи графика квантиль-квантиль плот.

Чем так замечателен второй вариант? Он позволяет делать выводы, не основываясь на таких спорных показателях как.

Графический метод является мощнейшим инструментом анализа, но как сказано в англоязычной статье википедии про Q-Q Plots, требует серьезных навыков для интерпретации. В данной статье я представляю дорожную карту пути к пониманию квантильных графиков.

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада Виталия Левченко Go vs Python

Go — волшебное слово, решение всех проблем продакшна разом и одновременно негодная технология без эксепшнов. Истина посередине, поэтому поговорим о конкретных примерах:

• asyncio vs горутины;
• производительность узких мест;
• лаконичность vs простота кода;
• порог входа;
• тулинг и паттерны поиска проблем и оптимизации производительности;
• обслуживание в продакшне.

Распознаванием лиц в 2018 году никого не удивишь – каждый студент, может, даже школьник, его делал. Но всё становится немного сложнее, когда у вас не датасет на 1 млн пользователей, а:

• 330 миллионов пользовательских аккаунтов;
• ежедневно заливается 20 млн пользовательских фотографий;
• максимальное время на обработку одного фото не должно превышать 0.2 сек;
• ограниченные объемы оборудования для решения задачи.

В этой статье мы поделимся опытом разработки и запуска системы распознавания лиц на пользовательских фотографиях в социальной сети Одноклассники и расскажем про все ”от А до Я”:

• математический аппарат;
• техническую реализацию;
• результаты запуска;
• и акцию StarFace, которую мы использовали для PR-а нашего решения.

Сегодня я снова хочу вернуться к теме о задаче нахождении фальшивой монеты методом взвешивания на весах без циферблата.

Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.

Всем привет. Сегодня мы хотели бы поговорить про выявления аномалий в микросервисной среде. Данный пост является краткой выжимкой нашего 40 минутного доклада, который мы делали на онлайн конференции DevOps Live 2020 и, чтобы не писать лонгрид, мы решили сфокусироваться на обзоре инструментов выявления аномалий в распределении значений метрик для автоматизации мониторинга микросервисов, которые возможно быстро начать использовать любой команде.

Тема детектирования аномалий сейчас очень актуальна, так как с переходом на микросервисы для SRE и DevOps приоритет задач, связанных с преобразованием алертов в осмысленный сигнал, снижением MTTD и упрощением настройки алертов в мониторинге распределенных сред значительно повысился.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и все свои статьи (и презентации) пишу я в MarkDown разметке. И знаете что? Она уже порядочно меня подзаелозила! Тексты я пишу на русском, но большая часть спецсимволов есть только в английской раскладке клавиатуры. А редактирование таблиц - это вечная пизанская башня из вертикальных линий. Короче, есть у него проблемы как с удобством редактирования, так и с наглядностью представления. Так что давайте попробуем спроектировать его с нуля, не таща за собой килотонны головоломных конструкций.