Как выучить иностранный язык? Почти все сталкивались с изучением иностранного языка в своей жизни: в школе, в вузе, кто-то ходил на курсы, занимался с репетитором или пытался изучать самостоятельно. Пытались все, но получилось далеко не у всех. Почему?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно понять, что мы делаем «не так». Проблема, на мой взгляд, заключается в так называемой «народной лингводидактике», которая построена на распространённых ошибочных представлениях о том, что такое язык, как он работает и как его нужно изучать. Эти заблуждения распространены как среди тех, кто изучает, так и среди тех, кто учит.

Давайте рассмотрим наиболее заметные заблуждения и разберёмся, почему они ошибочны и как они мешают нам учить язык.

Вопрос эффективного способа реализации очереди с приоритетом некоторой структурой данных остается актуальным в течении долгого времени. Ответ на данный вопрос всегда является неким компромиссом между объёмом памяти, необходимым для хранения данных и временем работой операций над очередью.

В компьютерных науках для эффективной реализации очереди с приоритетом используются структуры в виде кучи.

Коллеги, здравствуйте. Меня зовут Семенов Вадим и я хочу представить статью, посвященную вопросу масштабируемости VPN-ов, причем тех VPN-ов, которые доступны для настройки в обычной корпоративной сети предприятия, а не со стороны провайдера. Надеюсь, данная статья станет справочным материалом, который может потребоваться при дизайне сети, либо при её апгрейде, либо для того, чтобы освежить в памяти принцип работы того или иного VPN-на. 

В этой статье я хочу немного поговорить об авторском праве и свободных лицензиях на ПО. Текст является результатом самостоятельного выбора лицензий и их применения к своим проектам.

Статья будет полезна тем, кто хочет:

— в общих чертах понять, что такое авторское право (но лучше обратиться к юристу);
— подобрать свободную лицензию для своего проекта;
— разобраться, что нужно писать в шапке файла исходного кода.

Эта статья основана на моей презентации с конференции BrazilJS в августе 2014 года. Она базируется на идеях, о которых я писал в блоге недавно, в основном, в связи с UX и производительностью.

Я хочу представить 7 действенных принципов для веб-сайтов, которые хотят применить JavaScript для управления UI. Эти принципы являются результатом моей работы как веб-дизайнера, но также как давнего пользователя WWW.

JavaScript бесспорно стал незаменимым инструментом для разработчиков фронтенда. Сейчас сфера его применения расширяется на другие области, такие как серверы и микроконтроллеры. Этот язык программирования выбрали престижные университеты, чтобы обучать студентов основам информатики.

В то же время существует ряд вопросов относительно его роли и конкретного использования, на которые многие затрудняются ответить, в том числе авторы фреймворков и библиотек.

• Должен ли JavaScript использоваться как замена функциям браузера: история, навигация, рендеринг?
• Умирает ли бэкенд? Нужно ли вообще рендерить HTML?
• Правда ли, что будущее за приложениями на одной странице (Single Page Applications, SPA)?
• Должен ли JS генерировать страницы на веб-сайте и рендерить страницы в веб-приложениях?
• Нужно ли использовать техники вроде PJAX или TurboLinks?
• Каково точное отличие между веб-сайтом и веб-приложением? Должно ли остаться что-то одно?

WebInspector

Мощный инструмент для дебаггинга JavaScript, полноценный инспектор кода для Sublime. Фичи: установка брейкпоинтов прямо в редакторе, показ интерактивной консоли с кликабельными объектами, остановка с показом стек трейса и управление шагами дебаггера. Все это работает на ура! А еще есть Fireplay от Mozilla, который позволяет подключаться к Firefox Developer tools и максимально простой дебаггер JSHint.

Есть один курс, который я бы добавил в программу обучения по всякой инженерной специальности, и он не о компиляторах или сложности алгоритмов. Это “Введение в реальность индустрии”, ибо об этом не говорят и это приводит к никому не нужным обломам. Эта статья претендует стать README.txt для молодого инженера в деле построения карьеры. Ее цель — сделать вас счастливее, заполнив пробелы в образовании относительно того, как работает реальный мир. Я не призываю следовать написанному как подробному руководству, но я надеюсь, что эта информация окажется для вас более ценной, чем то ничто, что вам рассказали об этом в университете.

Я познакомился с Evernote лет пять назад, но первое время активно не использовал — у меня там были бессистемные блокноты для записи идей, документы, какие-то редкие фотографии, да и все. Задачи, которые я контролировал, хранил в Things, а контент — в Evernote. Примерно четыре года назад я начал формировать из контента личную базу знаний, раз в полгода её модифицируя. И вот уже как год я вношу только минорные изменения в структуру. Вот, что у меня получилось:

В прошлой статье мы рассказали, что такое Docker и как с его помощью можно обойти Vendor–lock. В этой статье мы поговорим о Dockerfile как о правильном способе подготовки образов для Docker. Также мы рассмотрим ситуацию, когда контейнерам нужно взаимодействовать друг с другом.


В InfoboxCloud мы сделали готовый образ Ubuntu 14.04 с Docker. Не забудьте поставить галочку «Разрешить управление ядром ОС» при создании сервера, это требуется для работы Docker.

Решил написать о системе, которую я использую, чтобы помнить практически все, что хочется, при минимальных затратах времени и других ресурсов. Под словом “помнить” имеется в виду любой способ найти нужную информацию — в личной памяти или в памяти компьютера, в зависимости от ситуации и от самой информации; основные требования при этом — экономия времени и контроль того, что мы запоминаем.

Я хочу достичь следующих целей при использовании системы:

• помнить все термины и слова, которые когда-либо решил запомнить;
• свободно использовать факты в разговорах и дискуссиях;
• сохранять накопленный опыт: иметь информацию обо всех текущих и законченных проектах, о важных встречах и разговорах, об изученных темах;
• моментально находить любые статьи, которые когда-либо показались интересными;
• держать сознание свободным от любой текучки;
• тратить на это все не более 20 минут в день.

Ниже я напишу о методах и правилах, которые составляют данную систему. Статья будет состоять из нескольких разделов:

• Мой опыт по описанному вопросу
• Проблемы запоминания
• Теоретическое разрешение проблем
• Практическое разрешение проблем с Evernote
• Практическое разрешение проблем с Anki

OpenVZ — это OpenSource-реализация технологии контейнерной виртуализации для ядра Linux, которая позволяет запускать на одной системе с ядром OpenVZ множество виртуальных окружений с различными дистрибутивами Linux внутри. За счет своих особенностей (контейнерная виртуализация идет на уровне ядра, а не железа) по ряду показателей производительности – плотности, эластичности, требованиям к размеру оперативной памяти, скорости отклика и т.д. – она работает лучше, чем другие технологии виртуализации. Например, тут можно посмотреть сравнения производительности OpenVZ с традиционными системами гипервизорной виртуализации. Но, помимо этого, в Linux и OpenVZ есть и масса вариантов тонкой настройки.
В данной статье мы рассмотрим нетривиальные варианты настроек контейнеров ядра OpenVZ, которые позволяют улучшить производительность всей системы OpenVZ.

Перевод книги Marijn Haverbeke "Eloquent JavaScript". Лицензия Creative
Commons attribution-noncommercial license. Код предоставляется под лицензией MIT.

Содержание

• Введение
• Величины, типы и операторы
• Структура программ
• Функции
• Структуры данных: объекты и массивы
• Функции высшего порядка
• Тайная жизнь объектов
• Проект: электронная жизнь
• Поиск и обработка ошибок
• Регулярные выражения
• Модули
• Проект: язык программирования
• JavaScript и браузер
• Document Object Model
• Обработка событий
• Проект: игра-платформер
• Рисование на холсте
• HTTP
• Формы и поля форм
• Проект: Paint
• Node.js
• Проект: веб-сайт по обмену опытом
• Песочница для кода

Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask.

Здесь список всех статей в серии:
Часть 1: Привет, Мир!
Часть 2: Шаблоны
Часть 3: Формы
Часть 4: База данных
Часть 5: Вход пользователей
Часть 6: Страница профиля и аватары
Часть 7: Unit-тестирование
Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
Часть 9: Пагинация
Часть 10: Полнотекстовый поиск
Часть 11: Поддержка e-mail
Часть 12: Реконструкция
Часть 13: Дата и время
Часть 14: I18n and L10n
Часть 15: Ajax
Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Моя предыстория

Я разработчик ПО с двузначным числом лет опыта разработки комплексных приложений на нескольких языках. Впервые я познакомился с Python для создания привязок к C++ библиотеке на работе. Вдобавок к Python, я писал веб-приложения на PHP, Ruby, Smalltalk и, верите вы или нет, еще на С++. Из всего этого, я нахожу комбинацию Python/Flask самой гибкой.

Введение

Из всех наслаждений, отпущенных человеку в жизни,
самое изысканное — шевелить мозгами.
(Борис Акунин)

Известно, что при работе за компьютером мозг программиста затрачивает больше энергии, чем мозг других людей. Программист, как работник умственного труда, должен следить за своим питанием и здоровьем, чтобы поддерживать свой мозг в состоянии высокой работоспособности. К тому же, программист должен быть в отличной интеллектуальной форме, развивать в себе высокую творческую активность и задумываться о предотвращении возрастных ухудшений памяти.

В ранней юности, когда, погружаясь глубоко в проект, я часто забывал о еде и бывало, что моей единственной пищей за день был батон с кефиром. Теперь с годами я понимаю, как тогда травмировал мозг, не давая ему нужные для работы вещества и энергию.

В данной публикации мы рассмотрим, как правильно питаться для жизнеобеспечения мозга и как его разогнать ноотропами (в случае аврала необходимости).

Иногда так бывает: задачу можно решить чуть ли не арифметически, а на ум прежде всего приходят всякие интегралы Лебега и функции Бесселя. Вот начинаешь обучать нейронную сеть, потом добавляешь еще парочку скрытых слоев, экспериментируешь с количеством нейронов, функциями активации, потом вспоминаешь о SVM и Random Forest и начинаешь все сначала. И все же, несмотря на прямо таки изобилие занимательных статистических методов обучения, линейная регрессия остается одним из популярных инструментов. И для этого есть свои предпосылки, не последнее месте среди которых занимает интуитивность в интерпретации модели.

Совсем недавно, помогая коллеге в решении вопроса о неповторяемости работы ряда тестов, я в очередной раз натолкнулся на задачу симуляции устройства, генерирующего последовательности случайных чисел. В этой статье я расскажу о том, какие сложности были обнаружены, какой подход к их разрешению был выбран, и как я проверял, что новое решение лучше предыдущего. Сразу отмечу, что вопрос создания и верификации случайных последовательностей очень тонкий, и почти никакое решение не может считаться в нём окончательным. Буду признателен за комментарии и исправления.

Вначале я кратко расскажу о предметной области аппаратных и псевдослучайных генераторов, об их характеристиках и требованиях к ним. Затем перейду к своему частному случаю — области программной симуляции вычислительных систем, и к конкретной задаче, которую нужно было решить.


_{Иногда самый надёжный способ получить случайное число — взять его из справочника. Источник изображения: www.flickr.com/photos/nothingpersonal/337684768}

Всем известно, что мне не нравится третья версия Python и то, в каком направлении развивается этот язык программирования. За последние несколько месяцев я получил много писем с вопросами о моём видении развития Python и решил поделиться своими мыслями с сообществом, чтобы, по возможности, дать пищу для размышлений будущим разработчикам языка.

Можно сказать совершенно точно: Python не является идеальным языком программирования. На мой взгляд, основные проблемы вытекают из особенностей интерпретатора и мало связаны с самим языком, однако все эти нюансы интерпретатора постепенно становятся частью самого языка, и поэтому они так важны.

Я хочу начать наш разговор с одной странности интерпретатора (слоты) и закончить его самой большой ошибкой архитектуры языка. По сути, эта серия постов является исследованием решений, заложенных в архитектуре интерпретатора, и их влияния как на интерпретатор, так и на сам язык. Я считаю, что с точки зрения общего дизайна языка такие статьи будут выглядеть гораздо интереснее, чем просто высказывание мыслей по улучшению Python.

Источник: Nature

Некоторое время назад на Хабре была опубликована заметка о возможностях 3D SEM-микроскопии применительно к исследованию структуры человеческого мозга в рамках европейского мегапроекта «The Human Brain Project». Под катом мы постарались максимально подробно – а это значит будет много текста – ответить на заданные вопросы, но начнём по традиции с некоторого введения.
Attention! Впереди очень много текста

В предыдущей статье мы закончили разговор о профилировании обзором событийных профайлеров.

Сегодня я предлагаю рассмотреть методы отладки программ.

Жили-были в двух соседних деревушках Вилларибо и Виллабаджо две команды разработчиков. И те и другие делали ревью кода, писали тесты, приводили рефакторинг, но через год разработки в Вилларибо уже выпустили релиз и вышли в продакшн, а в Виллабаджо все еще проводят рефакторинг и чинят баги. В чем же дело?

Разработка ПО – область, подверженная рискам. В нашей сфере при наступлении одного или нескольких рисков, срок поставки рабочей версии может сдвинуться не на привычные и комфортные 10-20%, а на все 150-300%. И надо признаться, что это далеко не предел.

Мы можем либо скрестить пальцы и надеяться, что удача будет сопутствовать проекту во всем, либо признать, что по статистике большая часть проектов по разработке ПО «проваливается» и предпринять дополнительные усилия по ослаблению возможных рисков.
Моя практика показывает, что клиенты крайне неохотно работают по схеме T&M и чаще предпочитают Fixed Price. В условиях зафиксированной стоимости наступление рискового случая означает автоматическое снижение рентабельности проекта: сотрудники получают зарплату ежемесячно, а не за сданные проекты.

До Agile и XP вся ответственность за работу с рисками ложилась на менеджеров. В гибких методологиях разработчики гораздо больше вовлечены в процесс и делят ответственность с менеджерами. Однако, принципы XP и Agile – больше методологические, чем технологические. Я думаю, что с рисками эффективнее работать комплексно на всех уровнях, в том числе на самом низком уровне, т.е. во время проектирования и написания кода.

Почему об этом следует думать разработчику, если есть менеджер?

1. Не секрет, что если факап случится, менеджмент примет единственное «супер-умное» решение: «давайте поработаем сверхурочно и в выходные»
2. Премии сотрудники получают тоже обычно за в срок сданные, а не за проваленные проекты
3. Чувство сделанного дела, в конце концов. Гораздо приятнее сдать проект во время и видеть улыбку клиента, чем с опозданием в полгода отвязаться от «трудного ребенка»

С моей точки зрения спокойная рабочая обстановка вместо авралов и бонусы – неплохая мотивация, чтобы начать заботиться об этом.