Zettelkasten — крутой метод хранения идей и знаний — сейчас на слуху, его уже обсуждали на Хабре. Я веду такой в Notion уже год, потому что Notion лучше всех воплощает три главных принципа Zettelkasten: взаимосвязанность, категоризацию, актуальность. Метод улучшил качество моего обучения и исследований, и без него как-то уже не так. 

Я почитал русскоязычные и англоязычные ресурсы и не нашел ни нормального шаблона для Notion, ни объяснения как реализовать главные преимущества метода Zettelkasten. Под катом и то, и другое. 

UPD: На текущий момент, статья безбожно устарела, потому что за еще один год я набрался опыта, помогая другим людям организовать их Цеттели и наблюдая за чужим опытом. А еще Notion выпустил несколько фич, заточенных именно под Цеттель. И теперь мне совестно, как новички страдают, разбираясь в теме после меня.

Эту статью можно почитать для понимания основ, но актуальные источники информации тут:

• У меня в Психотронке можно следить за подготовкой обновленной версии, ну и написать мне за помощью. А можете не следить: версия 2.0 выйдет на Хабре.
• В русскоязычном сообществе Zettelkasten в Телеграме сидят люди, которые хорошо разбираются в теме. Мы обожаем помогать новичкам.

Дисклеймер: ни Notion, ни автор метода мне за статью не платили.

Вокруг языка Scala всегда было много хайпа и неоднозначных суждений.

Сейчас споры поутихли, но в твиттере появились сообщения об уходе некоторых значимых участников из компаний активно развивающих экосистему языка Scala. В связи с чем в очередной раз пошли разговоры о том, что Scala всё.

В ответ на это один из очень активных членов сообщества (Li Haoyi) описал своё видение дальнейшего пути языка Scala.

Статья у него получилась интересной, посему решил перевести её.

Сегодня опять буду рассказывать вам про лазеры, роговицу и коррекцию зрения. Но на этот раз будем говорить не о разных вариантах LASIK и ReLEx SMILE, а о последних модификациях ТрансФРК. Метод все незаслуженно пинают, называя устаревшим и уступающим во всем другим технологиям. Плюс, его постоянно путают с обычным ФРК, при том, что между ними реально лежит технологическая пропасть. Я попробую показать почему это не так, а заодно расскажу, почему к нам выстраиваются очереди перед началом набора в летные училища и учебные заведения МВД.

Большие данные перестали быть просто модным словом и теперь применяются в сферах от IT до ритейла. Самое время начать разбираться в моделях анализа данных, погрузиться в массивы информации и получить опыт в интересном направлении — Data Scientist. Держите курсы, в которых изучите теорию и наберетесь практики. Профи не станете, но первый шаг сделаете.

Как JVM создает новые объекты? Что именно происходит, когда вы пишете new Object()?

На конференциях периодически рассказывают, что для аллокации объектов используются TLAB'ы (thread-local allocation buffer): области памяти, выделенные эксклюзивно каждому потоку, создание объектов в которых очень быстрое за счет отсутствия синхронизации.

Но как правильно подобрать размер TLAB'а? Что делать, если нужно выделить 10% от размера TLAB'а, а свободно только 9%? Может ли объект быть аллоцирован вне TLAB'а? Когда (если) обнуляется выделенная память?
Задавшись этими вопросами и не найдя всех ответов, я решил написать статью, чтобы исправить ситуацию.

Перед прочтением полезно вспомнить как работает какой-нибудь сборщик мусора (например, прочитав этот цикл статей).

В стародавние времена часы досуга рассматривались не как шанс «упасть и вырубиться», но как возможность предаться своим увлечениям и интересам – отдушина для тех сторон характера мужчины, которые не стимулируются его профессиональной деятельностью. Хобби считались важным способом усилить каждую часть жизни мужчины. Они могут приносить радость, увеличивать ваше внимание, поддерживать ум в тонусе, усиливать творческие способности, помогать знакомиться с людьми и научить вас ценным навыкам. Короче говоря, хобби добавляют интерес к жизни и помогают вам стать более сформировавшимся человеком.

К несчастью, мы частенько проводим часы досуга, устроившись перед телевизором или компьютером. Мы ощущаем, что современная жизнь стала такой насыщенной и напряжённой (хотя это и неправда), что когда у нас появляется свободное время, мы способны только валяться на диване.

Но если вы чувствуете депрессию, беспокойство, волнение, и вам нужно восстановить силы, проблема может таиться в недостатке активности, а не в её избытке.

Как писал Уинстон Черчилль, ярый любитель хобби:

Нет смысла говорить уставшим «мускулам разума»: «я дам вам хорошенько отдохнуть», «пойду прогуляюсь» или «лягу и не буду ни о чём думать». Разум всё равно остаётся занятым. Если вы что-то взвешивали и прикидывали, он так и будет взвешивать и прикидывать. Если вы волновались, он будет волноваться… Бесполезно спорить с разумом, находящимся в таком состоянии. Один талантливый психолог из США сказал: «волнение – это эмоциональный спазм. Разум цепляется за что-то и не отпускает». Можно лишь аккуратно внедрить что-то другое в эту конвульсивную хватку. И если это что-то выбрано правильно, если оно сопровождается освещением другой области интересов, то постепенно, а иногда и довольно быстро, чрезмерная хватка ослабляется и начинается процесс восстановления и заживления.

Мы как программисты иногда попадаем в "программистский ад", место где наши обычные абстракции не справляются с решением ряда повторяющихся проблем.

В данной статье будут рассмотрены такие проблемы, синтаксические конструкции используемые для их решения и наконец как эти проблемы могут быть решены единообразно с помощью монад.

Ад проверки на null

Данная проблема возникает когда несколько частичных функций (функции которые могут не вернуть значение) нужно выполнить последовательно.

Такие функции обычно приводят в глубоко вложенному и сложно читаемому коду с чрезмерным количеством синтаксического шума.

var a = getData();
if (a != null) {
  var b = getMoreData(a);
  if (b != null) {
     var c = getMoreData(b);
     if (c != null) {
        var d = getEvenMoreData(a, c)
        if (d != null) {
          print(d);
        }
     }
  }
}

Rutracker толком не потерявший свою аудиторию вполне закономерно вызывает недовольство Роскомнадзора и других ведомств. Они все-таки старались, деньги тратили, выступали с заявлениями, а оно все работает и помирать не собирается. Под блокировкой был основной сайт rutracker.org, который, по сути, был просто каталогом magnet-ссылок и torrent-файлов. Новый виток борьбы привел в добавлению в списки блокировок серверов-анонсеров. Именно они поддерживают инфраструктуру ресурса и позволяют отдельным пирам найти друг друга.

Update
2 мая СМИ запестрели заголовками о начале массовой блокировки всех анонсеров и зеркал Rutracker: lenta.ru, Вести, Известия, Ведомости. Однако в интервью Газете.Ру представитель Роскомнадзора сообщил, что блокировки проводятся в плановом режиме и ничего глобального в плане тотальных блокировок они не производили за последние дни.

«Мы не проводим никакие массированные атаки. Мы ведем целенаправленную работу по повышению эффективности блокировки пиратского контента», — подчеркнул пресс-секретарь Роскомнадзора в беседе с корреспондентом «Газеты.Ru».

Он уточнил, что ни о каком замедлении трафика для пользователей трекера речи не идет, а блокировка RuTracker проводится в плановом режиме.

Тем не менее проблема реальна, сервера блокируются, а в посте есть полезные ссылки на открытые трекеры. Поэтому решил не удалять материал.

Сегодня мы продолжаем цикл статей о сборщиках мусора, поставляемых с виртуальной машиной Oracle Java HotSpot VM. Мы уже изучили немного теории и рассмотрели, каким образом с кучей расправляются два базовых сборщика — Serial GC и Parallel GC. А в этой статье речь пойдет о сборщиках CMS GC и G1 GC, первостепенной задачей которых является минимизация пауз при наведении порядка в памяти приложений, оперирующих средними и большими объемами данных, то есть по большей части в памяти серверных приложений.

Два этих сборщика объединяют общим названием «mostly concurrent collectors», то есть «по большей части конкурентные сборщики». Это связано с тем, что часть своей работы они выполняют параллельно с основными потоками приложения, то есть в какие-то моменты конкурируют с ними за ресурсы процессора. Конечно, это не проходит бесследно, и в итоге они разменивают улучшение в части пауз на ухудшение в части пропускной способности. Хотя делают это по-разному. Давайте посмотрим, как.

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

В ожидании чудес

Канун Нового Года — время чудес. В преддверии нового года мы все вспоминаем год уходящий и строим планы на следующий. И надеемся, что все проблемы останутся в прошлом, а в новом году случится чудо, и мы заживём по-новому.

Какой же Java разработчик не мечтает о чуде, которое осенит его и позволит стать Самым Крутым На Свете Java Программистом.

Хорошие новости: я хочу рассказать как раз о таком чуде.

Имя ему — автоматические тесты!

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

В последнее время мы часто слышим о реактивном программировании и видим различные баззворды: message-driven архитектура, event-sourcing, CQRS. К сожалению, на Хабре об этом пишут довольно мало, поэтому я решил исправить ситуацию и поделиться своими знаниями со всеми желающими.

В этой статье мы узнаем об основных особенностях реактивных приложений, рассмотрим, как паттерны CQRS и EventSourcing помогут нам в их создании, а чтобы не было скучно, мы с вами шаг за шагом сделаем свой мессенджер с вебсокетом и акторами, соответствующий всем канонам реактивного программирования. Для реализации всего этого добра, мы будем использовать замечательный язык Scala вместе с не менее превосходной библиотекой Akkа, реализующей модель акторов. Еще, мы будем использовать Play Framework для написания веб-составляющей нашего приложения. Итак, приступим.

Статья предназначена для тех, кто уже знаком со Scala и слышал о модели акторов. Все остальные тоже приглашаются к прочтению, принципы реактивного программирования можно применять вне зависимости от языка и фреймворка.

Добрый день.

Я занимаюсь IT-преподаванием. Читал Java Core (материалы тут).
Сейчас написал и продаю курс «Scala for Java Developers»

В этом посте решил открыть видео двух курсов (проходивших в режиме вебинаров) по многопоточности под JVM (это 16 + 16 двухчасовых лекций).

Больше о материалах (программа, полезные ссылки) можно прочитать в постах-объявлениях о вебинарах (Программа курса «Multicore programming in Java» (25 марта 2014), Программа и материалы курса «Multicore programming in Java» (31 июля)).

Курс рассчитан на слушателей, которые начинают изучать многопоточность с нуля (после крепкого курса Java Core, Middle Developer из чистого web-а или перешедшим из скриптовых/интерпретируемых языков программирования). Он не будет подходить тем, кто перешел из «суровых» С/С++ или ищет «академической высоты».

Детально рассматриваются темы Hardware, New Java memory Model, java.util.concurrent (atomics, blocking queues, thread pool, locks, synchronizers), message passing alternative, software transactional memory alternative, Java 7 Fork/Join, Java 8 Parallel Streams (+Lambdas, +Stream API), CSP/JCSP alternative

В ходе подготовки спецкурса «Scala for Java Developers» под платформу онлайн-обучения UDEMY, я анализирую другие «лекционные» видео. В библиотеке накопилось какое-то количество ссылок на дельных учебные материалы по Scala (видео на английском).

Для большинства видео указано количество просмотров. Надо сделать несколько замечаний:
1. Количество просмотров не является главным критерием качества и полезности видео, но этот может служить каким-то указателем на ценность.
2. Здесь не все популярное видео, что я встречал, а лишь то, что ценно по моему личному мнению.
3. Если кто-то знает еще хорошее видео — пишите, добавлю в списки.

• General
• Odersky about Scala
• Play
• Akka
• Spray
• Spark
• Slick (DB)
• SBT
• Scalaz
• Shapeless
• Spire (generic numeric programming)
• Functional/Reactive Programming

Такой движок JS, как V8 (Chrome, Node) от Google, заточен для быстрого исполнения больших приложений. Если вы во время разработки заботитесь об эффективном использовании памяти и быстродействии, вам необходимо знать кое-что о процессах, проходящих в движке JS браузера.

Что бы там ни было — V8, SpiderMonkey (Firefox), Carakan (Opera), Chakra (IE) или что-то ещё, знание внутренних процессов поможет вам оптимизировать работу ваших приложений. Но не призываю вас оптимизировать движок для одного браузера или движка – не делайте так.

Задайте себе вопрос:
— можно ли что-то в моём коде сделать более эффективным?
— какую оптимизацию проводят популярные движки JS?
— что движок не может компенсировать, и может ли сборка мусора подчистить всё так, как я от неё ожидаю?



Есть много ловушек, связанных с эффективным использованием памяти и быстродействием, и в статье мы изучим некоторые подходы, которые хорошо показали себя в тестах.

Это третья статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория типов и функций играет важную роль в программировании, так что давайте поговорим о том, что такое типы, и зачем они нам нужны.

Кому нужны типы?

В сообществе есть некоторое несогласие о преимуществах статической типизации против динамической и сильной типизации против слабой. Позвольте мне проиллюстрировать выбор типизации с помощью мысленного эксперимента. Представьте себе миллионы обезьян с клавиатурами, радостно жмущих случайные клавиши, которые пишут, компилируют и запускают программы.

Вот уже некоторое время я обдумываю идею написать книгу о теории категорий для программистов. Не компьютерных теоретиков, программистов — скорее инженеров, чем ученых. Я знаю, что это звучит безумно, и я сам достаточно напуган. Я знаю, что есть огромная разница между наукой и техникой, потому, что я работал по обе стороны баррикад. Но у меня всегда был очень сильный порыв объяснить вещи. Я восхищаюсь Ричардрм Фейнманом, который был мастером простых объяснений. Я знаю, я не Фейнман, но я буду стараться изо всех сил. Я начинаю с публикации этого предисловия, которое должно мотивировать читателя изучить теорию категорий, и надеюсь на начало дискуссии и обратную связь.

Я постараюсь в нескольких параграфах убедить вас, что эта книга написана для вас, и развеять все ваши сомнения в необходимости изучения этой, одной из самых абстрактных областей математики, в свое драгоценное свободное время.

Пару недель назад я начал цикл о том, как делал некоммерческий музыкальный проект (первый пост есть в «я пиарюсь», не буду ставить ссылок), но, к сожалению, в первой же статье увлекся, и вместо того, чтобы рассказывать о том, как делал конкретно его, начал вспоминать эффективные трюки из других проектов. Видимо, именно это вкупе с прописанным акцентом на сам проект привело к тому, что за мной и постом прилетело НЛО.

Однако все то, что было в статье, было по крайней мере малоизвестно, а половина ее была вообще уникальна, как я уверен, и каждый из этих советов может ощутимо облегчить работу с gulp, поэтому мне действительно было бы жаль, если этот материал безвозвратно пропал бы.

Поэтому я постарался убрать все упоминания проекта и повторно публикую (с доработками и правками) статью, которую по сути никто еще не видел. Если вы фанат grunt — почитайте хотя бы вторую часть: то, что вы не любите gulp, не значит, что вы не любите browserify.

Краткое содержание:

1. Простой способ обработки ошибок;
2. Универсальная структура для хранения исходных файлов;
3. Объединение нескольких потоков (например, скомпилированный coffee и js) в один;
4. Создание потока из текста;
5. создание собственных плагинов для Browserify;
6. создание плагинов из плагинов Gulp для Browserify.