Привет, чемпион!

Ребята с «вышкой» всё время умничают, что в Data Science нужна «математика», но стоит копнуть глубже, оказывается, что это не математика, а вышмат.

В реальной повседневной работе Data Scientist'а я каждый день использую знания математики. Притом очень часто это далеко не «вышмат». Никакие интегралы не считаю, детерминанты матриц не ищу, а нужные хитрые формулы и алгоритмы мне оперативнее просто загуглить.

Решил накидать чек-лист из простых математических приёмов, без понимания которых — тебе точно будет сложно в DS. Если ты только начинаешь карьеру в DS, то тебе будет особенно полезно. Мощь вышмата не принижаю, но для старта всё сильно проще, чем кажется. Важно прочитать до конца!

Вместо предисловия

Допустим, сидя вечерком в теплом кресле вам вдруг пришла в голову шальная мысль: «Хм, а почему бы мне вместо случайного подбора гиперпараметров модели не узнать, а почему оно всё работает?»

Эта статья — ревью на книгу «Growing Object-Oriented Software, Guided by Tests» (GOOS для краткости). В ней я покажу, как можно имплементировать проект-пример из книги без использования моков (mocks).

Цель статьи — показать, как использование моков может навредить коду и насколько проще этот же код становится если от моков избавиться. Второстепенная цель — выделить советы из книги, которые личне мне кажутся разумными и те, которые, наоборот, приносят больше вреда, чем пользы. В книге довольно много и тех и других.

Версия на английском: ссылка.

Знаете ли вы JPA? А Hibernate? А если проверить?




Данная статья будет полезна и для тех кто только собирается изучать JPA и Hibernate (В этом случае рекомендую сразу открывать ответы), и для тех кто уже хорошо знает JPA и Hibernate (В этом случае статья позволит проверить свои знания и освежить особенности технологий). Особенно статья будет полезна тем кто собирается пройти техническое интервью, где возможно будут задавать вопросы по JPA и Hibernate (или сам собирается провести техническое интервью).

У JS есть несколько концепций, связанных с областью видимости (scope), которые не всегда ясны начинающим разработчикам (и иногда даже опытным). Эта статья посвящена тем, кто стремится погрузиться в пучину областей видимости JS, услышав такие слова, как область видимости, замыкание, “this”, область имён, область видимости функции, глобальные переменные, лексическая область видимости, приватные и публичные области… Надеюсь, по прочтению материала вы сможете ответить на следующие вопросы:

— что такое область видимости?
— что есть глобальная/локальная ОВ?
— что есть пространство имён и чем оно отличается от ОВ?
— что обозначает ключевое слово this, и как оно относится с ОВ?
— что такое функциональная и лексическая ОВ?
— что такое замыкание?
— как мне всё это понять и сотворить?

Современные операционные системы и микропроцессоры уже давно поддерживает многозадачность и вместе с тем, каждая из этих задач может выполняться в несколько потоков. Это дает ощутимый прирост производительности вычислений и позволяет лучше масштабировать пользовательские приложения и сервера, но за это приходится платить цену — усложняется разработка программы и ее отладка.

В этой статье мы познакомимся с POSIX Threads для того, чтобы затем узнать как это все работает в Linux. Не заходя в дебри синхронизации и сигналов, рассмотрим основные элементы Pthreads. Итак, под капотом потоки.

Статья “Как обсуждать деньги с руководством или почему иногда останавливаются карьеры?” неожиданно набрала +165 и под 100 тысяч просмотров, и мы решили продолжить переговорно-зарплатную тематику.

Сегодня публикуем статью нашего коллеги Дмитрия Коткина, уже полюбившегося хабровчанам по теме противостояния давлению в переговорах.

Признаться, мы долго думали, публиковать ли этот материал, потому что тема денег — крайне неоднозначна, и всегда поляризует аудиторию. Более того, статья была написана не для ИТ-шников. Но в конце концов решили статью запостить, потому что приемы там изложены, как нам показалось, достаточно универсальные, и в конце концов там не предлагается вести себя на собеседовании как здесь:

Дмитрий Коткин “Переговоры о зарплате. Практические рекомендации.”

В очередной статье нашего цикла публикаций, посвященного интернет-разведке, рассмотрим, как операторы продвинутого поиска Google (advanced search operators) позволяют быстро находить необходимую информацию о конкретном человеке.

В комментариях к первой нашей статье, читатели просили побольше практических примеров и скриншотов, поэтому в этой статье практики и графики будем много. Для демонстрации возможностей «продвинутого» поиска Google в качестве целей были выбраны личные аккаунты автора. Сделано это, чтобы никого не обидеть излишним интересом к его частной жизни. Хочу сразу предупредить, что никогда не задавался целью скрыть свое присутствие в интернете, поэтому описанные методы подойдут для сбора данных об обычных людях, и могут быть не очень эффективны для деанонимизации фэйковых аккаунтов, созданных для разовых акций. Интересующимся читателям предлагаю повторить приведенные примеры запросов в отношении своих аккаунтов и оценить насколько легко собирать информацию по ним.

Ранее мы познакомились с тем, как ядро управляет виртуальной памятью процесса, однако работу с файлами и ввод/вывод мы опустили. В этой статье рассмотрим важный и часто вызывающий заблуждения вопрос о том, какая существует связь между оперативной памятью и файловыми операциями, и как она влияет на производительность системы.

Если вы никогда не слышали про Алана Кэя, то как минимум слышали его знаменитые цитаты. Например, это высказывание 1971 года:

The best way to predict the future is to invent it.
Лучший способ предсказать будущее это изобрести его.

У Алана очень яркая карьера в информатике. Он получил Премию Киото и Премию Тьюринга за работу над парадигмой объектно-ориентированного программирования. Он был одним из первопроходцев в области персональных компьютеров и графического интерфейса, он разработал Smalltalk — один из первых самых влиятельных языков программирования всех времен.

У нас в Хекслете, особенно в чате, постоянно поднимается вопрос «что такое ООП» и «что имел ввиду Алан Кэй на самом деле». В этой заметке собраны интересные цитаты Алана о состоянии современной разработки, ООП и языке Лисп.

Специалист по дата-майнингу и визуализации данных Майк Босток (Mike Bostock) опубликовал великолепную подборку с визуализацией различных алгоритмов.

Работа уникальная, в своём роде, потому что в этом случае графическое отображение особенно сложно сделать: ведь, по сути, нет данных для анализа. «Но алгоритмы также демонстрируют, что визуализация — это больше, чем просто инструмент для поиска закономерностей среди данных, — пишет Майк Босток. — Визуализация использует зрительную систему человека, чтобы расширить человеческий интеллект: с её помощью мы лучше понимаем важные абстрактные процессы и, надеюсь, другие вещи тоже».

Проще говоря, зрение помогает нам думать.

Во многих веб-приложениях требуется разбор URL, такой как извлечение доменного имени, имплиментация REST API или поиск пути к файлам изображений. Типичная структура URL показана на рисунке ниже:

Перевод книги Райана Макдермота clean-code-javascript

Оглавление:

• Введение
• Переменные
• Функции
• Классы
• Объекты и структуры данных. Асинхронность. Обработка ошибок.
• Тестирование. Форматирование. Комментарии.

Перевод книги Райана Макдермота clean-code-javascript

Оглавление:

• Введение
• Переменные
• Функции
• Классы
• Объекты и структуры данных. Асинхронность. Обработка ошибок.
• Тестирование. Форматирование. Комментарии.

Примечание переводчика: Оригинал здесь. Все примеры в оригинале написаны на JavaScript, но я решил перевести их на Scheme. Уверен, менее понятно не стало, но зато видна вся красота этого языка.
UPD: добавил ко всем примерам справа еще и оригинальные примеры на JavaScript.


Если закрыть глаза на практическую сторону компьютеров — размер, вес, цену, тепло и т.п., что же на самом деле должен уметь язык программирования? Давайте исследуем этот вопрос.

Для понимания примеров в этой статье необходимы базовые понятия о функциях в LISP (Scheme). Если вы понимаете, что напечатает этот код, можно смело читать дальше:

(define x 10) (define (f y) (display x) (newline) (display y) (newline) ) (define g f) (f 1) (g 2)

var x = 10; var f = function(y) { console.log(x); console.log(y); } var g = f; f(1); g(2);

Эта статья — просто разминка для мозгов, а не то, что можно было бы использовать в реальном коде. Но как гитарист играет гаммы, которые он никогда не использует в настоящей песне, так же и программистам стоит разминать свои мозги время от времени.

Доброго дня, друзья!

Тема функционального программирования раскрыта на Хабре весьма неплохо, есть целая куча статей посвященных λ-исчислению, числам Чёрча и подобным темам, так что ничего нового я не открою, зато мы напишем одну бесполезную и крайне неэффективную программу.

Для того, чтоб жизнь мёдом не казалась, ограничим себя небольшим подмножеством языка JavaScript, а именно, будем использовать только анонимные функции от одного аргумента. Больше нам ничего не потребуется (ну почти).

Начнем с определения факториала, и посмотрим, что нам понадобится в процессе решения задачи:

var fact = function (n) {
  if (n === 0) return 1;
  return n * fact(n - 1);
};

Итак, нам потребуются функции, логические значения (для результата операции сравнения с нулем), условный оператор, операции умножения и вычитания единицы, кроме того нужно будет реализовать рекурсивный вызов функции.

Готовы?

Всем доброго утра

Это полностью валидный код на JavaScript.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

James Kyle как-то раз взял и написал пост про структуры данных, добавив их реализацию на JavaScript. А я взял и перевёл.

Дисклеймер: в посте много ascii-графики. Не стоит его читать с мобильного устройства — вас разочарует форматирование текста.

Здравствуйте, коллеги.

Сегодня мы хотели затронуть такую многогранную и противоречивую тему, как фреймворки JavaScript. За последние несколько месяцев в издательстве неоднократно обсуждались перспективы издания книг и по Angular.js, и по Knockout.js, а книга по Backbone.js у нас выходила в прошлом году. Следующий материал призван помочь разобраться в сильных и слабых сторонах различных фреймворков JavaScript. Возможно, после изучения статьи читателю будет проще ответить на вопросы о том, так ли схожи эти фреймворки, и желает ли он дополнительно изучить какую-то из технологий, упомянутых в этом обзоре. Мы же попросим вас поделиться вашими соображениями о том, нужны ли новые книги по этим фреймворкам, если да — то по каким (высказываемся в комментариях, не стесняемся давать ссылки на книги).