Этот метод производит самые точные измерения, которые только можно представить, записывая изменения тока у различных участков ДНК.

Помните сцену из фильма «Матрица», в которой Нео раскрывает всю свою силу, после чего мир предстаёт перед ним в виде бегущих в разные стороны  строк кода? Что если бы вы видели окружающий мир таким образом, так что сидящий рядом человек был бы подобен веб-странице, на которую можно щёлкнуть правой кнопкой мыши и изучить элемент и исходный код под ним?

Мы ещё не достигли такого уровня, но недавние достижения в нанопоровом секвенировании, обусловленные разработками программного обеспечения с открытым исходным кодом, позволили существенно сократить время декодирования генома с 15 дней до трёх или даже меньше. Не так давно расшифровка занимала годы! Чтобы понять принцип, лежащий в основе метода, названного UNCALLED [GitHub], мы связались с профессором Майклом Шатцем — обладателем звания BDPs (Почётный профессор Блумберг, Bloomberg Distinguished Professorships) и доцентом кафедры компьютерных наук и биологии в Университете Джона Хопкинса.

Сейчас регулярно выходят анонсы про NFT-metaverse-блокчейн-игры, которые привлекали инвестиции в миллионы долларов по оценке в миллиарды, но при изучении проектов там оказываются либо плашки Coming Soon, либо продажа JPG-картинок на аукционах NFT-токенов, либо централизованные проекты с гомеопатическими дозами блокчейна. Перед тем, как окрестить это всё пузырем хайпа, но я решил разобраться в технологическом стеке самостоятельно и сделать свою блокчейн-игру с NFT, потратив минимум ресурсов. Читайте под катом как у меня это получилось всего за 2 дня, а также покупайте мои NFT (нет).

Все мы вертимся в мире сроков. Берясь за какое-то дело, оцениваем, сколько времени оно займет, и узнаем, когда дедлайн. Деля с кем-то ответственность за проект, спрашиваем, как быстро сделает свою часть партнер или коллега. Время - краеугольный камень, так что давайте посмотрим, как можно говорить про сроки, даты и другие временные категории на английском.    

Привет!

Представляем вашему вниманию дорожную карту для изучения языка программирования C++. Идея дорожной карты возникла после проведения десятков собеседований молодых разработчиков, которые претендовали на роль Junior Developer C++, но обладали довольно слабой подготовкой по различным причинам.

Заинтересовавшихся приглашаем к прочтению статьи, а также ознакомиться с дорожной картой.

Квантовое распределение ключей — вещь не новая. Поэтому и атаковать такую систему можно с помощью уже существующих механизмов. Как это сделать, как защититься от таких атак и причём тут клонирование людей?

Привет, Хабр! Обратите внимание, Распродажа «Чёрная Пятница» от издательства «Питер» скоро закончится.

Поговорим о том, как в известных играх, например, Minecraft и Terraria, из ничего генерируются бесконечные и разнообразные миры. Пост снабжен подробными примерами кода.  

Почти любому из нас доводилось хотя бы раз играть в такую игру, в которой автоматически генерируется ландшафт. Подобные игры по-настоящему сильно стимулируют пользователя продолжать игру, постоянно подбрасывая ему новые ситуации.

Если вы – разработчик и любите уделять внимание деталям, то, вероятно, задумывались, а как генерируются такие бесконечные миры. Несмотря на всю их сложную структуру, вся такая генерация сводится к тщательно настроенной случайной составляющей.

Введение

Я — системный аналитик, и моя работа заключается в том, чтобы проектировать автоматизированные информационные системы. Впрочем, нет, она заключается в том, чтобы писать и писать документы. Третий раз слово «писать» повторять не буду — все-таки, не «Илиада». Но занудность формы чем-то определенно роднит проектную документацию с древнегреческой поэмой, особенно если речь идет о работе с государственным заказчиком.

Диаграммы — глоток творчества в этом море текста. О диаграммах и пойдет речь в данной статье. Если точнее — о PlantUML — с моей точки зрения, наиболее адекватном инструменте их создания на текущий момент.

Всем привет! Думаю, у многих сразу возник другой вопрос — а зачем вообще нужна ещё одна статья про LLVM, ведь на хабре их и так больше сотни? Моей задачей было написать "введение в тему" for the rest of us — профессиональных разработчиков, не планирующих создавать компиляторы и совершенно не интересующихся особенностями устройства LLVM IR. Насколько я знаю, подобного ещё не было.

Главное, что интересует практически всех — и о чём я планирую рассказать — вынесено в заголовок статьи. Зачем нужен LLVM, когда есть GCC и Visual C++? А если вы не программируете на C++, вам стоит беспокоиться? И вообще, LLVM это Clang? Или нет? И что эти четыре буквы на самом деле означают?

В этой статье я постарался подробно рассказать о том, как использовать диаграмму классов UML на практике. В качестве основного примера был взять мой проект "Построитель графиков функций". Помимо этого статья наполнена множеством маленьких примеров, поясняющих отдельные элементы диаграммы.

Введение

Представляю перевод статьи автора Evan Cameron, которая может помочь Java разработчикам лучше понять отличия и схожесть этих двух языков — оригинал на сайте автора. Не считая себя достаточно опытным Rust разработчиком, я вряд ли смогу аргументированно участвовать в возможных дискуссиях.

Во многих языках есть специальный механихм для кодогенерации - макросы. Иногда из реализуют на отдельном достаточно примитивном языке, основанном на простой подстановке текста (препроцессоры PL/I и C, m4), но даже в таком варианте удается делать интересные и полезные вещи. Другой популярный вариант - макросы реализуются на том же языке, что и программа, в которой они используются. Такой подход ведет свое начало из Lisp (удобный тем, что формат программ и данных там одинаков), активно применяется в Julia, OCaml(camlp4/5), Scala, Haskell, Rust, а наибольшего развития получил в Nemerle, где макрос может может запускаться как до, так и после проверки и вывода типов, и в последнем варианте иметь доступ к типам.

При этом макросах все возможности языка не нужны, скажем высокая эффективность и безопасность Rust пользы здесь не принесут и могут только затруднить разработку.

Предисловие Около года назад я задался целью получить оффер от FAANG. Как следствие, постоянной частью моей жизни стали тематические форумы, площадки и вся сопутствующая атрибутика. Спустя какое-то время я попробовал себя на собеседованиях в околоFAANGoвые компании: Lyft, Spotify, Booking и т. д, где-то успешно, где-то не очень. В это же время мне порекомендовали попробовать пройти собеседование в Тинькофф банк, который внедрил схожий процесс. После стандартного общения с HR менеджером была получена ссылка на описание процесса собеседования. “Хм, почти что FAANG + тех. интервью по Primary Skill”, - подумал я и сказал, что готов приступать. В тот же час было назначено 2 интервью: техническое и coding, а вот 3 этап, system design, нужно было заслужить успешным прохождением первых двух. Почему именно эти 2 части являлись основополагающими, осталось неясным.

Акт первый, технический

В назначенный час я встретился со своим интервьюером. Собеседование выглядело “добротным” и стандартным в заданной проф. области, оттого местами скучным. Было много задач на ревью кода и обсуждения специфики языка, в частности...

Привет, Хабр! Я Миша Игнатов, тимлид в компании Профи. Моя команда отвечает за клиентские мобильные приложения на Android и iOS. Мы используем Kotlin Multiplatform в production с 2019 года. Расскажу, почему мы выбрали именно эту технологию, как внедряли её, какие ключевые этапы прошли и какие сделали выводы.

Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.

Алоха, пипл! Меня зовут Олег Анастасьев, я работаю в Одноклассниках в команде Платформы. А кроме меня, в Одноклассниках работает куча железа. У нас есть четыре ЦОДа, в них около 500 стоек более чем с 8 тысячами серверов. В определенный момент мы поняли, что внедрение новой системы управления позволит нам более эффективно загрузить технику, облегчить управление доступами, автоматизировать (пере)распределение вычислительных ресурсов, ускорить запуск новых сервисов, ускорить реакции на масштабные аварии.

Что же из этого получилось?