Аве Кодер!

В этой статье речь пойдет о крутых инди поисковиках, которые могут составить конкуренцию поисковым гигантам, а также удовлетворить вкусы как утонченного мусьё, так и идейного борца за личную жизнь.

Если вы знакомы с объектно-ориентированным программированием, то наверняка слышали и о принципах SOLID. Эти пять правил разработки ПО задают траекторию, по которой нужно следовать, когда пишешь программы, чтобы их проще было масштабировать и поддерживать. Они получили известность благодаря программисту Роберту Мартину.

В Сети множество отличных статей, где рассказывается о принципах SOLID, но иллюстрированных среди них мне практически не попадалось. Из-за этого таким людям со склонностью к визуальному восприятию информации – таким, как я – бывает сложно схватывать суть и не отвлекаться.

Основная цель этой статьи – лучше усвоить принципы SOLID через отрисовку иллюстраций, а также определить назначение каждого принципа. Дело в том, что некоторые из принципов кажутся похожими, но функции выполняют разные. Может получиться так, что одному принципу следуешь, а другой при этом нарушаешь, хотя с виду особой разницы между ними нет.

Чтобы проще читалось, я упоминаю здесь только классы, однако всё сказанное в статье применимо также к функциям, методам и модулям, так что имейте это в виду.

Ну, приступим.

Я начал вести список наиболее часто используемых функций, решая алгоритмические задачи на LeetCode и HackerRank.

Быть хорошим программистом — это не значит помнить все встроенные функции некоего языка. Но это не означает и того, что их запоминание — бесполезное дело. Особенно — если речь идёт о подготовке к собеседованию.

Хочу сегодня поделиться со всеми желающими моей шпаргалкой по работе со строками в Python. Я оформил её в виде списка вопросов, который использую для самопроверки. Хотя эти вопросы и не тянут на полноценные задачи, которые предлагаются на собеседованиях, их освоение поможет вам в решении реальных задач по программированию.

Имея такой девайс, пользователи Firefox тоже смогут поиграть в T-Rex’а при ошибке загрузки страницы.

В нулевых «предпринимательство» стало словом десятилетия, когда взрослые люди, независимо от возраста, открыли для себя мир удаленной работы. Этот шаг принес ощущение свободы в жизни многих людей, и его влияние не теряет своей силы и сегодня.

Сейчас снова происходит сдвиг в рабочей культуре. Пандемия Covid-19 закрыла многих людей дома, поэтому сейчас большая часть обращается к фрилансу, чтобы получить дополнительный доход во времена непредсказуемой ситуации в мировой экономике.

Теперь «фриланс» становится новым трендом. И поскольку многие начинают к нему присматриваться, первый вопрос, который возникает: «Где можно найти хорошие предложения по удаленной работе?»

Перед тем, как я поделюсь моими любимыми фриланс-сообществами, сайтами и ресурсами, важно отметить, что первые шаги в сфере фриланса сопровождаются большим количеством трудностей. Входной барьер может быть низким, но вам не гарантируют страховку или другие привилегии, которые прилагаются к традиционной работе с 9 до 17.

Также могут потребоваться годы (или месяцы, если вы настроены решительно), чтобы создать себе профессиональную репутацию, когда к вам будут приходить фриланс и дистанционные проекты самостоятельно.

Хорошие новости заключаются в том, что вы можете начать строить карьеру фрилансера уже сейчас, с теми навыками, которые у вас есть. Чем богаче ваш опыт в профессии или отдельной нише, тем проще вам будет найти работу, которая приносит удовольствие.

Сегодня мы отправимся в красочное путешествие по миру клеточных автоматов, попутно изучая некоторые хитрые приемы их реализации, а также попытаемся понять, что скрывается за этой красотой — любопытная игра для праздного ума или глубокая философская концепция, находящая отклики во многих моделях.

Современные программисты — счастливчики: мы живём в мире, в котором исторические и оказавшие существенное влияние программы имеют открытый код, доступный для изучения. Однако, многие программисты только учатся, и изучают те программы, над которыми работают сами. У нас редко находится время для изучения исторических работ, и курсы программирования редко тратят время на такие вещи.

Мы полагаем, что разработчикам следует изучать исходники программ, оказавших большое влияние, подобно тому, как архитекторы изучают здания, оказавшие влияние на архитектуру (и критикуют их). Чем повторять те же ошибки снова и снова, мы должны изучить большую работу, проделанную до нас, и вынести из неё уроки.

В прошлый раз я описывал разработку набора для фокуса «Растворимая ложка», в котором фигурировала форма из силикона.

Сегодня подробно распишу сам процесс литья таких форм из жидкого силикона на основе платины. Предупреждаю, под катом много фото!

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?

Это вторая часть статьи про numba. В первой было историческое введение и краткая инструкция по эксплуатации numba. Здесь я привожу слегка модифицированный код задачи из статьи про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» (там сравнивается производительность реализаций одного алгоритма на разных языках/компиляторах) с более детальными бенчмарками, графиками и пояснениями. Сразу оговорюсь, что я видел статью Ох уж этот медленный C/C++ и, скорее всего, если внести в код на си эти правки, картина несколько изменится, но даже в этом случае то, что питон способен превысить скорость си хотя бы в таком варианте, само по себе является примечательным.

Давно собирался написать статью о numba и о сравнении её быстродействия с си. Статья про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» подтолкнула к действию. В комментариях к этой статье упомянули о библиотеке numba и о том, что она магическим образом может приблизить скорость выполнения кода на питоне к скорости на си. В данной статье после небольшого обзора по numba (часть 1) чуть более подробный разбор этой ситуации (часть 2).

Пока пара новых статей на технические темы еще в процессе написания, я решил опубликовать небольшой лингвистический материал. Достаточно часто замечаю, что коллеги, у которых английский язык — не родной, неправильно произносят некоторые характерные для IT сферы слова. И дело здесь не в том, насколько аутентично произносятся отдельные звуки, а именно в транскрипции. Регулярно встречал ситуации при общении с носителями, когда неправильно произносимое слово приводило к недопониманиям.

Дальше я приведу несколько наборов слов, сгруппированных по типовым ошибкам. К каждому слову будет приложена транскрипция, приблизительная транскрипция на русском и ссылка на более детальную информацию в словаре. Так как большинство IT компаний все-таки работает с Северной Америкой, то транскрипции будут из US English.

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.

0. Основные горячие клавиши

• Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования
• A: Добавление пустой ячейки сверху
• B: Добавление пустой ячейки снизу
• DD: Удаления ячейки
• C: Копирование ячеек
• X: Вырезание ячеек
• V: Вставка ячеек

1. Перезапуск блокнота

Для рестарта просто нажмите ESC + 00.

Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 



Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm). 

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!

На Хабре много статей о том, как самостоятельно изучать английский язык. Но вот вопрос, а как оценить свой уровень при самостоятельном изучении? Понятно, что есть IELTS и TOEFL, но эти тесты почти никто не сдает без дополнительной подготовки и эти тесты, как говорят, оценивают не сколько уровень владения языком, а скорее умение проходить эти самые тесты. Да и использовать их для контроля самообучения будет накладно.

В этой статье я собрал различные тесты, которые проходил сам. При этом я сверяю свою субъективную оценку владения языком с результатами тестов. А также сравниваю результаты между разными тестами.

Одна из важных задач психологического развития ребенка – это развитие зрительно-пространственной функции. Ее дефицит является одной из наиболее частых причин возникновения трудностей при усвоении учебной программы. Зрительно-пространственная функция – это то, что позволяет ребенку собрать домик из квадрата и треугольника, найти левый край листа, сложить самолетик, сориентироваться в школьном здании и еще множество других вещей, которые нам зачастую кажутся очень простыми, а для маленького человека представляют собой серьезные и нетривиальные задачи, когда он только учится это делать.

У некоторых детей освоение ориентировки на плоскости, а потом и в пространстве вызывает больше затруднений, чем у других. Например, она труднее дается левшам и девочкам, причем по одной и той же причине – из-за особенностей межполушарного взаимодействия. Когда женщина говорит, что надо повернуть налево, имея в виду, что надо повернуть направо, то это как раз про то, что у нее есть небольшой дефицит зрительно-пространственной функции. Многим женщинам из-за этого трудно читать карты, и чтобы понять, в какую сторону идти, им вначале нужно сориентировать карту так, чтобы она совпадала с местностью.

Значимость простых чисел, как в повседневном применении, так и во всех отраслях математики, невозможно переоценить. Мы спокойно полагаемся на их особые свойства, используя их как фундамент бесчисленного количества элементов нашего общества, ведь они являются неделимой частью самой ткани природы. Простые числа, устойчивые к любому делению на множители, часто называют «атомами» мира математики. Карл Саган сказал о них так:

Очень важен статус простых чисел как фундаментальных строительных блоков всех чисел, которые сами являются строительными блоками нашего понимания Вселенной.

В природе и в нашей жизни простые числа используются повсюду: цикады выстраивают по ним свои жизненные циклы, часовщики применяют их для вычисления тиканья, а в авиационных двигателях с их помощью балансируется частота воздушных импульсов. Однако все эти области применения бледнеют на фоне факта, знакомого каждому криптографу: простые числа находятся в самом сердце современной компьютерной безопасности, то есть они напрямую несут ответственность за защиту всего. Видите замок в адресной строке браузера? Да, это значит, что используется двухключевое «рукопожатие», основанное на простых числах. Как защищается при покупках ваша кредитная карта? Тоже при помощи криптографии на основе простых чисел.

Однако несмотря на то, что мы постоянно полагаемся на их уникальные свойства, простые числа оставались для нас неуловимыми. На протяжении всей истории математики величайшие умы пытались доказать теорему о предсказании чисел, являющихся простыми, или о том, как далеко друг от друга они должны располагаться.

Человек остается начинающим в течение 1000 дней. Он находит истину после 10000 дней практики.

Это цитата Оямы Масутацу, которая довольно хорошо излагает суть статьи. Если вы хотите быть классным разработчиком — приложите усилия. В этом весь секрет. Проводите много часов за клавиатурой и не бойтесь практиковаться. Тогда вы вырастите как разработчик.

Вот 7 проектов, которые могут помочь вам в развитии. Не стесняйтесь выбирать свой стек технологий — используйте все, что вашей душе угодно.

(предыдущие списки заданий для тренировки: 1) 8 учебных проектов 2) Еще список проектов, на чем потренироваться)

Проект 1: Pacman

Создайте свою версию Pacman. Это отличный способ получить представление о том, как разрабатываются игры, понять основы. Используйте JavaScript-фреймворк, React или Vue.

Вы узнаете:

• Как передвигаются элементы
• Как определить какие клавиши нажимать
• Как определить момент столкновения
• Вы можете не останавливаться на достигнутом и добавить управление движением призраков

Пример этого проекта вы найдете в репозитории GitHub

«Мастер совершает больше ошибок, чем новичок — попыток»

Глава вторая.
(ссылка на первую главу)

Искусство проектирования дорожных сетей

Транспортные проблемы города глазами человека из «Computer Science»

Если бы мне порекомендовали статью с названием «Искусство проектирования дорожных сетей», я бы тот час поинтересовался, как много дорожных сетей было построено с участием ее автора. Должен признаться, моя профессиональная деятельность лежала далеко от дорожного строительства и была последнее время связанна с проектированием микропроцессоров, где я, в том числе, занимался ресурсоемкостью коммутации данных. Так получилось, что мой стол тогда стоял как раз напротив панорамного окна, открывавшего прекрасный вид на длинный участок Волгоградского шоссе и части ТТК с их нескончаемыми пробками с утра до вечера, от горизонта до горизонта. И тут, в один из дней меня вдруг осенило:«Черт возьми, ведь сложности процесса коммутации данных, с которыми я борюсь на кристалле, точь в точь должны быть похожи на те трудности, с которыми сталкивается поток автомобилей внутри паутины уличных дорог».
Вероятно, именно взгляд со стороны и применение нетрадиционных для исследуемой области методов дали мне шанс разобраться в причине возникновения пробок и выработать рекомендации, как преодолеть их проблему на практике.

Недавно на arXiv.org была загружена статья с не очень интригующим названием "Neural reparameterization improves structural optimization" [arXiv:1909.04240]. Однако оказалось, что авторы, по сути, придумали и описали весьма нетривиальный метод использования нейросети для получения решения задачи структурной/топологической оптимизации физических моделей (хотя и сами авторы говорят, что метод более универсален). Подход очень любопытный, результативный и судя по всему, — совершенно новый (впрочем, за последнее не поручусь, но ни авторы работы, ни сообщество ODS, ни я, аналогов припомнить не смогли), поэтому его может быть полезно знать интересующимся как использованием нейросетей, так и решением разнообразных задач оптимизации.