Под катом находятся заметки, в которых расписано, как реализовать в Rust хитрые concurrency паттерны, которые я с легкостью пишу в Java, и в чем различие в подходах к concurrency у этих языков. Статья будет полезна и тем, кто переходит на Rust из C#, ведь у него аналогичная модель памяти.

предыдущие главы

Кривые обучения

28 Диагностирование смещения и разброса: Кривые обучения

Мы рассматривали несколько подходов к разделению ошибок на избегаемое смещение и на разброс. Мы делали это оценивая оптимальную долю ошибок вычисляя ошибки на тренировочной выборке алгоритма и на валидационной выборке. Давайте обсудим более информативный подход: графики кривой обучения.
Графики кривых обучения представляют из себя зависимости доли ошибки от количества примеров тренировочной выборки.

"… Не может чуждой славянину
Быть чехов доблестных земля."
П.А. Вяземский

Небольшое предисловие

Нашего коллегу Андрея Дмитриева, как-то рассказавшего Хабру свою историю развития от бездомного до Senior Developer'a, недавно позвал поучаствовать в подкасте linkmeup наш другой коллега Loxmatiymamont. В рамках проекта "По'уехавшие" он общается с IT специалистами, которых объединяет одна деталь: когда-то они уехали работать из России в другую страну. Но, дабы не повторять миллион и тысячу подобных проектов, в этом подкасте нет разговоров про мотивацию, рассуждений "зачем и почему", а также поиска высших смыслов. Нет, здесь упор делается на бытовую часть вопроса жизни обычного человека в совершенно новом для него месте, без скучных сравнений а-ля "где огурцы дороже".

Андрей уже почти три года как живёт в Праге, поэтому решил принять участие. А вот и расшифровка их разговора. Ссылка на полную запись, конечно же, есть, но в самом конце.

— Всем привет!
Нас [linkmeup] раньше любили обвинять в какой-то предвзятости и то, что наш проект периодически продается [выпуски с представителями вендоров — ред]. И вот сегодня у вас будет новый повод это сделать, потому что в гости я позвал своего коллегу – это Андрей Дмитриев, он сейчас работает в Праге. Привет, Андрей!

— Привет!

Массачусетский Технологический институт. Курс лекций #6.858. «Безопасность компьютерных систем». Николай Зельдович, Джеймс Микенс. 2014 год

Тотальная стандартизация

Я готовил этот материал для выступления на конференции и спросил у нашего технического директора, в чем главная фишка Kubernetes для нашей организации. Он ответил:

Разработчики сами не понимают, сколько лишней работы делали.

Видимо, его вдохновила недавно прочитанная книга «Factfulness» — сложно заметить незначительные и непрерывные изменения к лучшему, и мы постоянно упускаем из виду свой прогресс.

Но переход на Kubernetes точно нельзя назвать незначительным.

От переводчика: мы активно работаем над переводом платформы на рельсы Java 11 и думаем над тем, как эффективно разрабатывать Java библиотеки (такие как YARG) с учётом особенностей Java 8 / 11 так, чтобы не пришлось делать отдельные ветки и релизы. Одно из возможных решений — multi-release JAR, но и тут не всё гладко.

Java 9 включает новую опцию Java-рантайма под названием multi-release JARs. Это, возможно, одно из самых противоречивых нововведений в платформе. TL;DR: мы считаем это кривым решением серьезной проблемы. В этом посте мы объясним, почему мы так думаем, а также расскажем, как вам собрать такой JAR, если вам сильно хочется.

Multi-release JARs, или MR JARs, — это новая функция платформы Java, появившаяся в JDK 9. Здесь мы подробно расскажем о значительных рисках, связанных с использованием этой технологии, и о том, как можно создавать multi-release JARs с помощью Gradle, если вы ещё хотите.

По сути, multi-release JAR — это Java-архив, включающий несколько вариантов одного класса для работы с разными версиями среды исполнения. Например, если вы работаете в JDK 8, среда Java будет использовать версию класса для JDK 8, а если в Java 9, используется версия для Java 9. Аналогично, если версия создана для будущего выпуска Java 10, рантайм использует эту версию вместо версии для Java 9 или версии по умолчанию (Java 8).

Под катом разбираемся в устройстве нового формата JAR и выясняем нужно ли это всё.

Предисловие

• теоретическую составляющую SVM;
• как алгоритм работает на выборках, которые невозможно разбить на классылинейно;
• пример использования на Python и имплементация алгоритма в библиотеке SciKit Learn.

1. Тестов нет совсем.
2. Тестов мало, их редко пишут и не запускают на постоянной основе.
3. Тесты присутствуют и включены в CI (Continuous Integration), но приносят больше вреда, чем пользы.