Этой весной прошла HolyJS 2019 Piter — большая конференция для JavaScript-разработчиков. Вместе с программным комитетом конференции мы составили для вас список лучших докладов, посвящённых следующим темам:

• Алгоритмы на графах;
• Протокол Chrome DevTools и Puppeteer;
• Статические типизаторы;
• CI/CD;
• Миграции: с Backbone на Polymer, с Polymer на Angular.js;
• Большие данные на Node.js в serverless-архитектуре;
• SEO с точки зрения разработчиков Google Search;
• GraphQL;
• Продвижение опенсорс-проектов.

Под катом всё это структурировано следующим образом:

• Видеоролик на YouTube;
• Страница доклада с полным описанием на сайте конференции;
• Ссылка на слайды или специальный сайт доклада (если они есть).

Доклады упорядочены по месту, которое он занял в рейтинге по мнению участников. Список на полный плейлист конференции тоже имеется. Добро пожаловать под кат!

jQuery — это самая популярная в мире JavaScript-библиотека. Сообщество веб-разработчиков создало её в конце 2000-х, что привело к возникновению богатой экосистемы сайтов, плагинов и фреймворков, использующих под капотом jQuery.

Но в последние годы её статус главного инструмента для веб-разработки пошатнулся. Давайте посмотрим, почему jQuery стала популярной и почему она вышла из моды, а также в каких случаях её пока ещё целесообразно использовать для создания современных сайтов.

Привет, Хабр!

Многие не знают, как работать с трендами в интернете.
И тем более, не знают о существовании бесплатного сервиса, решающего эту проблему- Google Trends

Сервис поможет узнать, что волнует ваших клиентов сегодня, интересен ли ваш товар рынку, какая у него сезонность, в каком регионе наибольший интерес к товару и вашему конкуренту.

Статья будет полезна специалистам, ранее не работавшим с сервисом.

Чем хороший безопасник в ИТ-сфере отличается от обычного? Нет, не тем, что он в любой момент времени по памяти назовёт количество сообщений, которые менеджер Игорь отправил вчера коллеге Марии. Хороший безопасник старается выявить возможные нарушения заранее и отлавливать их в режиме реального времени, прилагая все силы, чтобы не было продолжения инцидента. Системы управления событиями безопасности (SIEM, от Security information and event management) значительно упрощают задачу быстрой фиксации и блокировки любых попыток нарушений.

Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён рейтингу скорости сайтов, который можно вычислить с помощью Google PageSpeed Insights.

Ни для кого не секрет то, что скорость сайта в наше время стала одной из его важнейших характеристик. Чем быстрее сайт загружается и готовится к работе — тем выше может быть доход, который он приносит своему владельцу. Ускорение сайта означает снижение числа пользователей, которые, едва зайдя на этот сайт, покидают его, устав ждать загрузки его материалов. Особую значимость быстродействию сайта придаёт тот факт, что теперь показатели Google PageSpeed используются как один из факторов ранжирования сайтов в результатах поиска. В результате сегодня многие организации уделяют скорости своих сайтов самое пристальное внимание.

Google решил сделать из Google Maps новый миллиардный бизнес, подняв цены в 14 раз и уменьшив лимит бесплатного использования почти в 30 раз, всё с минимальным периодом уведомления. К счастью, это немедленно стимулировало конкуренцию. Apple Maps, MapBox, TomTom — что выбрать?

Наш стартап GdziePoLek.pl позволяет пациентам находить нужные лекарства в обычных аптеках. И даже по названию («где найти лекарства») понятно, насколько важно отображение на карте. Работу сервиса легко объяснить одной картинкой, на фоне которой всегда были карты Google Maps:


Типичная страница нашего сервиса показывает наличие лекарства в аптеках

Автор материала, перевод которого мы публикуем сегодня, сотрудник Welldone Software, говорит, что если в двух словах рассказать об инструментах для тестирования JavaScript-проектов, то для модульного и интеграционного тестирования рекомендуется использовать Jest, а для тестов пользовательского интерфейса — TestCafe. Однако каждый конкретный проект может нуждаться в чём-то особенном. Лучший способ найти именно то, что нужно — взять несколько инструментов, которые, как кажется, подойдут, и испытать их в действии. Эксперименты подскажут — на чём именно стоит остановиться.



Представляем вашему вниманию обзор наиболее широко используемых инструментов тестирования для JS-проектов, на которые стоит обратить внимание в 2018-м году.

Что бы ни сказали — не станем спорить
Что бы ни дарили — не станем верить
Егор Летов «Как листовка»

Думаю не стоит лишний раз говорить о нашумевшем сериале Чернобыль и эффективности такого «сериального» воздействия на массы. Особенно на массы, проживающие на территориях, показанных в фильме. Выход каждой новой серии сопровождается всплеском публикаций в FB. В каждой из которых горечь, страх, боль. Что в такой ситуации я могу сделать ("кто виноват и что делать?")? Могу только описать свой взгляд на терапию лучевых поражений. Спасибо родненькой кафедре химии высоких энергий и проф. Шадыро О.И., которые пестовали в своих лабораториях нас, непутевых фармацевтов-радиохимиков. Надеюсь своей статьей честь этой, легендарной некогда, кафедры я не опорочу.

Ну и пишу, пишу, потому что стали забывать… Пугающе быстро стали забывать. Сначала в аптеках исчез йодид калия (я уж не говорю про описываемые в статье антидоты), потом так же неотвратимо исчезли льготы у ликвидаторов, знания у людей и т.д. и т.п.

В общем, спасибо, сценаристы HBO, за то, что всколыхнули Память. Мой посильный вклад — под катом. Рейтинг доступных (и не очень) антидотов, способных сработать при радиационном выбросе. В закладки — класть строго ВСЕМ! И прочитал сам — перекинь другу.

Привет, Хабр!

Год назад мы проделали отличную работу. Корявенько, наполовину, но всё же отличную. Ноосфера послала мне сигнал, что пришла пора доделать её до конца. Я думал, что эта работа оказалось никому не нужна, но неделю назад известный писатель-фантаст-киберпанкер спросил меня, когда же продолжение переводов? Я ответил, что основного бойца забрали в армию год назад и пока перевод не предвидится. А через 10 часов после моего ответа — получаю письмо: «Я вернулся из армии, готов возобновить переводы.»

Тезисы:

1. Мы рождаемся с множеством ментальных ресурсов.
2. Мы учимся взаимодействовать с другими.
3. Эмоции — это разные Образы Мышления.
4. Мы учимся думать о недавних мыслях.
5. Мы учимся думать на различных уровнях.
6. Мы накапливаем колоссальный опыт.
7. Мы переключаемся между различными Образами Мышления.
8. Мы находим различные пути представления вещей.
9. Мы строим различные модели себя.

Спасибо всем кто помогал: Станиславу Суханицкому, Savva Sumin, Victor Ivanov, urticazoku

Поэтому ждите новых глав, присоединяйтесь и помогайте с переводами (пишите в личку или на почту alexey.stacenko@gmail.com) Вот что есть готового на данный момент:

Жил на свете такой человек – Стивен Кови. Однажды он решил написать книгу о личной эффективности. Теперь эту книгу знают все, она называется «Семь навыков высокоэффективных людей». Она считается классикой, постоянно переиздается во всех мыслимых странах мира, за годы существования продано несколько десятков миллионов экземпляров. Сам Стивен Кови настолько разобрался в личной эффективности, что его личными консультациями не преминули воспользоваться несколько президентов, в т.ч. США.

Книжка хорошая, объемная и вдохновляющая. Уроки и принципы, изложенные в ней, часто встречаются у более поздних авторов книг и курсов. Ссылки, правда, забывают сделать, ну да ладно.

Но я не про книгу хочу поговорить, а про неожиданное открытие, которое сделал Стивен Кови, когда ее писал. Он это явление назвал «социальный аспирин».

Эта статья содержит краткую выжимку из моего собственного опыта и опыта моих коллег, с которыми мне днями и ночами доводилось разгребать инциденты. И многих инцидентов не возникло бы никогда, если бы всеми любимые микросервисы были написаны хотя бы немного аккуратнее.

К сожалению, некоторые невысокие программисты всерьёз полагают, что Dockerfile с какой-нибудь вообще любой командой внутри — это уже сам по себе микросервис и его можно деплоить хоть сейчас. Докеры крутятся, лавешка мутится. Такой подход оборачивается проблемами начиная с падения производительности, невозможностью отладки и отказами обслуживания и заканчивая кошмарным сном под названием Data Inconsistency.

Если вы ощущаете, что пришло время запустить ещё одну аппку в Kubernetes/ECS/whatever, то мне есть чем вам возразить.

English version is also available.

Современный язык программирования Haxe хорошо известен в определенных кругах, но многие из читающих данный материал возможно никогда о нем и не слышали. Но не позволяйте его нишевому статусу обмануть вас. С тех пор, как он впервые появился в 2005 году, его испытали в бою его лояльные, хотя и довольно тихие, последователи. Он отличается прагматичным и продуманным сочетанием возможностей, подходящих для разработки в бизнесе, играх и даже в академических целях.

«Инвесторы и аналитики спрашивали нас о том, что мы запланировали на будущее. Нашим настоящим ответом было бы: «У нас вообще нет планов».»
— Пол Грэм, разработчик, инвестор, эссеист.



Сентябрь 2001
Оригинал — The Other Road Ahead
(За перевод спасибо Щекотовой Яне)

Читать первую часть главы.

Подход к делу

Иметь возможность выпускать программу незамедлительно — существенный мотиватор. Часто по пути на работу я думал об изменениях, которые мне хотелось внести в приложение, и вносил их в тот же день. Это также работало и для более крупных фич. Даже если на написание чего-то требовалось две недели (а на некоторых проектах и того больше), я знал, что смогу увидеть результат как только все будет реализовано.

Если бы мне приходилось ждать год до следующего релиза, я бы большинство таких идей отложил в долгий ящик, по крайней мере, на некоторое время. Дело в том, что, все-таки, идеи приводят к другим идеям. Вы когда-нибудь замечали, что, как только вы садитесь что-то написать, половина воплощенных в работе идей — это те идеи, которые посетили вас в процессе? То же самое происходит и с программами. Работа над реализацией одной идеи дает вам еще больше идей. Поэтому за откладывание вы заплатите не только задержкой в реализации своей идеи, но также и всеми идеями, к которым вы придете на данном этапе. На самом деле, откладывание препятствует появлению новых идей: как только вы начинаете размышлять о каком-то новом функционале, вы вспоминаете про свой «ящик» и думаете: «Но у меня же уже куча фишек для реализации в следующем релизе».

На YouTube много бесплатных обучающих и курсов и туториалов.



Я веду freeCodeCamp, YouTube канал без рекламы. У нас есть полные видеокурсы и учебные пособия по многим популярным языкам программирования и фреймворкам (включая JavaScript, Python, Java, Ruby, C, C ++, Angular и не только).

Есть и другие YouTube каналы с бесплатными уроками по программированию, которые ничуть не хуже, а иногда даже лучше, чем платные.

В этой статье я перечисляю десять YouTube каналов, которые можно посмотреть, чтоб прокачаться в программировании. Расположение каналов — случайное.

Бывает полезно посмотреть одну и ту же тему у разных преподов, так можно глубже разобраться в вопросе.

Есть много отличных каналов, для которых у меня не хватило места в этом списке. Поделитесь своими находками в комментах.

Этот материал завершает серию переводов руководства по Node.js. Сегодня мы поговорим о модулях os, events и http, обсудим работу с потоками и базами данных, затронем вопрос использования Node.js при разработке приложений и в продакшне.

После открытия лазейки в знаменитом эксперименте, доказывавшем отсутствие внутренних свойств у квантовых объектов, три группы экспериментаторов быстро её закрыли. Этот эпизод закрывает вопрос по теориям скрытых переменных.

Физик-теоретик Джон Уилер однажды использовал фразу «огромный дымчатый дракон» для описания частицы света, летящей от источника к счётчику фотонов. «Пасть дракона остра, там, где он кусает счётчик. Хвост дракона остёр, там, откуда исходит фотон», — писал Уиллер. Иначе говоря, у фотона есть определённая реальность в начале и в конце пути. Но его состояние посередине – тело дракона – размыто. «О том, что дракон делает, или как он выглядит в промежутке, мы не имеем права говорить».

Уилер поддерживал точку зрения, по которой элементарные квантовые явления нельзя назвать реальными, пока мы не совершим наблюдение – философскую позицию под названием антиреализм. Он даже придумал эксперимент, демонстрирующий, что если вы будете настаивать на реализме – при котором у квантовых объектов, таких, как фотоны, всегда есть определённые внутренние свойства, что больше похоже на классическое представление о реальности – тогда вам придётся принять, что будущее может влиять на прошлое. Из-за абсурдности путешествия в прошлое эксперимент Уиллера стал аргументом в пользу антиреализма на квантовом уровне.

Тензорный процессор третьего поколения

Тензорный процессор Google — интегральная схема специального назначения (ASIC), разработанная с нуля компанией Google для выполнения задач по машинному обучению. Он работает в нескольких основных продуктах Google, включая Translate, Photos, Search Assistant и Gmail. Облачный TPU обеспечивает преимущества, связанные с масштабируемостью и лёгкостью использования, всем разработчикам и специалистам по изучению данных, запускающим передовые модели машинного обучения в облаке Google. На конференции Google Next ‘18 мы объявили о том, что Cloud TPU v2 теперь доступен для всех пользователей, включая бесплатные пробные учётные записи, а Cloud TPU v3 доступен для альфа-тестирования.

Некоторое время назад в моей ленте в фейсбуке всплыла ссылка на книгу Эндрю Ына (Andrew Ng) "Machine Learning Yearning", которую можно перевести, как "Страсть к машинному обучению" или "Жажда машинного обучения".

Людям, интересующимся машинным обучением или работающим в этой сфере представлять Эндрю не нужно. Для непосвященных достаточно сказать, что он является звездой мировой величины в области искусственного интеллекта. Ученый, инженер, предприниматель, один из основателей Coursera. Автор отличного курса по введению в машинное обучение и курсов, составляющих специализацию "Глубокое обучение" (Deep Learning).

Всем привет! В этой статье я расскажу вам, как за 5 минут и несколько команд в терминале запустить смарт-контракт сбора денег для своего ICO на Ethereum. Этот очерк потенциально сэкономит вам десятки тысяч американских долларов, так как любой программист — да и не программист тоже — сможет запустить проаудированный и безопасный смарт-контракт (вместо того, чтобы платить $15,000 – $75,000 за разработку). Вкратце, на этот смарт-контракт можно будет отправить денег и получить за это ERC20 токены. Можно сказать, эта статья — сборник всего опыта, который я получил, запуская ICO для своего проекта.

В Интернетах этих ваших и так полно статьей про смарт-контракты, но как только начинаешь писать оный, сталкиваешься с тем, что информация везде повторяется, а туториалов, как запулить свой ERC20 попросту либо нет, либо они устарели что аж донельзя. К слову, чтобы эта статья оставалась актуальной, постараюсь указать потенциальные места, где она может устареть (и как это поправить). Поехали!

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!