Эта статья является переводом материала «Tackling Complexity in the Heart of DDD».

Давайте проведем небольшой эксперимент: попробуем объяснить суть предметно-ориентированного проектирования (DDD) тому, кто понятия об этом не имеет. Это, особенно если делать кратко, непросто. Ограниченные контексты, сущности, события домена, объекты значений, домены, агрегаты, репозитории… с чего начать?

Чтобы найти порядок в кажущемся хаосе, я хочу проанализировать методологию DDD с довольно необычной точки зрения — применив DDD к самому DDD. В конце концов, эта методология предназначена для работы со сложными доменами, не так ли?

Неожиданное поведение приложения в отношении работы с базой приводит к войне между DBA и разработчиками: DBA кричат: «Ваше приложение роняет базу», разработчики — «Но ведь до этого всё работало!». Хуже всего, что DBA и разработчики не могут помочь друг другу: одни не знают про нюансы работы приложения и драйвера, другие не знают про особенности, связанные с инфраструктурой. Было бы неплохо такой ситуации избежать.

Надо понимать, часто недостаточно полистать go-database-sql.org. Лучше вооружиться чужим опытом. Еще лучше, если это будет опыт, полученный кровью и потерянными деньгами.

В этой статье рассмотрим, как пошагово создать диаграмму Сэнкей - от загрузки и генерирования необходимых данных до сохранения полученной диаграммы. Используемые инструменты - python, pandas и plotly.

Привет! Я всегда хотел собрать свой компьютер — не только в теории понять как «бегают» биты, складываются числа, работают прерывания, как программный код превращается в нули и единицы. У меня получилось и я хотел бы поделиться своим опытом. Это заняло у меня 140 часов и $400 на все компоненты и их доставку. Если вам интересно узнать о проекте, спускайтесь под кат.

Что такое дизайн информационных систем

Введение

Недавно вышел препринт с забавным названием “Есть ли у роботов с квантовым процессором свобода ослушаться?”. Идея статьи в том, что квантовый процессор — возможно, достаточно сложная система, чтобы внутри нее возникло сознание, обладающее свободой воли (да, звучит как научная фантастика). 

Обычно про связь квантовой физики и сознания пишут всякие псевдоученые, и основным посылом там является что-то типа “мышление формирует реальность”, что следует просто из неправильной интерпретации проблемы измерения. В общем, я бы проигнорировала эту статью, если бы одним из авторов не был основатель квантовой лабы Google, и если бы статья не была про, собственно, квантовый процессор Google. Поэтому я решила разобраться подробнее, что же там имеется в виду.

К тому же, несмотря на то, что мне кажется, что квантовая механика не имеет отношения к свободе воли, я думаю, что следует искать аргументы против своей позиции. Это важно, чтобы иметь возможность поменять свое мнение в случае, если я неправа. Поэтому я решила разобраться подробнее, что же имеется в виду в этой статье.

Так получилось, что я провожу довольно много собеседований на должность веб-программиста. Один из обязательных вопросов, который я задаю — это чем отличается INNER JOIN от LEFT JOIN.

Чаще всего ответ примерно такой: "inner join — это как бы пересечение множеств, т.е. остается только то, что есть в обеих таблицах, а left join — это когда левая таблица остается без изменений, а от правой добавляется пересечение множеств. Для всех остальных строк добавляется null". Еще, бывает, рисуют пересекающиеся круги.

Я так устал от этих ответов с пересечениями множеств и кругов, что даже перестал поправлять людей.

Дело в том, что этот ответ в общем случае неверен. Ну или, как минимум, не точен.

В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.

Здравствуйте. Меня зовут Андрей, я frontend-разработчик и я хочу поговорить с вами на такую тему как нейросети. Дело в том, что ML технологии все глубже проникают в нашу жизнь, и о нейросетях сказано и написано уже очень много, но когда я захотел разобраться в этом вопросе, я понял что в интернете есть множество гайдов о том как создать нейросеть и выглядят они примерно следующим образом:

Принцип запрета Паули с однозначной многочастичной волновой функцией эквивалентен требованию, чтобы волновая функция была антисимметричной по отношению к обмену частицами. Как это объяснить на пальцах? Легко - ткните пальцем в стол, в монитор, во что-нибудь твердое. Глубоко пронзили материю? Удалось достичь перекрывания атомных электронных облаков пальца и стола? Нет? Не удивительно. Читайте дальше, если хотите узнать, почему так.

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Меня зовут Никита Василюк, я инженер по работе с данными в департаменте данных и аналитики Lamoda. Я и моя команда занимаемся всем, что связано с распределенной системой хранения и обработки данных.

Периодически нам приходится отвечать на вопросы, где у нас лежат те или иные данные. Поэтому однажды мы решили провести эксперимент и внедрить Data Catalog, чтобы запросы приходили уже не к нам, а в систему. Например, если человеку понадобилась информация, связанная с заказами, он может перейти в систему, ввести слово order и найти все, что ему нужно по этой теме. Мы рассмотрели три инструмента и в итоге… не стали ничего менять. Рассказываю почему.

Сегодня я расскажу как я оцениваю рекрутёров, которые пишут мне с предложениями о работе по так называемым "холодным письмам" (это как "холодные звонки", только письма), а так же приведу несколько примеров.

В последнее время все больше людей приходит к тому, чтобы не держать деньги под матрасом, а куда-то их инвестировать в надежде сохранить и преумножить свой капитал. Вариант с матрасом плох тем, что с повышением цен на товары и услуги(инфляция) покупательная способность денег падает и через какое-то время купить на них можно значительно меньше, чем раньше. Есть много вариантов, куда вложить деньги(недвижимость, банковский вклад, ценные металлы), но в последнее время популярным становится инвестирование в акции. Только у брокера Тинькофф Инвестиции за несколько лет число клиентов превысило 3.5 млн. В статье я постараюсь описать свой подход к выбору бумаг и поделюсь инструментами, которые для этого разрабатываю.

Долгое время я терпел ограничения РосКомНадзора и соответствующие действия провайдеров по различным ограничениям доступа к сайтам - но с определённого момента устал, и начал думать как бы сделать так, чтобы было и удобно, и быстро, и при этом с минимумом заморочек после настройки... Хочу оговориться, что цель анонимизации не ставилась.

Вообще, эта проблема имеет несколько решений... Но я решил бороться с провайдером их же методом.