Программировать быстро — это легко! Так считает инженер-программист компании Google, который все публикации в своем блоге подписывает лаконичным «Макс». Макс также работает главным архитектором, комьюнити-менеджером и релиз-менеджером в Bugzilla Project. Мы в Alconost впечатлились и перевели его советы о том, можно ли как научиться программировать с космической скоростью.

Если обсуждать с разработчиками сложность кода, они часто говорят, что хотят писать простой код, но из-за давления дедлайнов и более глубинных причин у них не хватает времени или знаний для того, чтобы выполнить задачу и оптимизировать решение до максимальной простоты.

Они, конечно, правы в том, что в условиях сжатых сроков разработчики, как правило, будут писать сложный код. Впрочем, дедлайны не должны приводить к сложности. Вместо фразы «Этот дедлайн помешал мне написать простой код» можно произнести равноценную: «Я недостаточно быстро программирую, чтобы писать просто». То есть чем быстрее вы как программист — тем меньше влияния на качество вашего кода имеют дедлайны.

Теперь давайте разберемся, как, собственно, стать быстрее? Может, это врожденное магическое умение? Надо ли быть «умнее» других, чтобы быть быстрым?

Нет, это вообще не магия и не врожденный дар. На самом деле существует всего одно простое правило, считаясь с которым, со временем вы полностью решите проблему:

А Вы знаете что такое mock-объект? Нет?

Что же говорит по этому поводу википедия: «В объектно-ориентированном программировании mock-объект имитирует поведение реального объекта заданным образом… ». Казалось бы зачем? Википедия продолжает: «Во время unit-тестирования mock-объекты могут симулировать поведение бизнес-объектов и бизнес-логику, что иногда необходимо из-за сложности реального поведения»

Mockito — прекрасная мок-библиотека для Java. Я очарован тем, как легко её использовать в сравнении с другими подобными библиотеками из мира Java и .NET. В этой статье я привожу всё, что Вам потребуется для старта, в шести очень лёгких примерах.

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

Привет, Хабр! Я уверен, что среди нас есть много студентов и, наверное, все из них признают, что на своём студенческом пути встречали такие науки, о гранит которых можно сломать зубы. Вот поэтому хочу вам рассказать о том, как хобби — наука о данных, помогло мне сдать один из самых сложных предметов в семестре на пятёрку. Если вам интересно — прошу под кат.

В декабре прошлого года в переписке американских коллег по data science прокатилась волна обсуждения долгожданного черновика новой книги гуру машинного обучения Эндрю Ына (Andrew Ng) «Жажда машинного обучения: стратегии для инженеров в эпоху глубинного обучения». Долгожданного, потому что книга была анонсирована ещё летом 2016 года, и вот, наконец, появилось несколько глав.


Представляю вниманию Хабра-сообщества перевод первых семи глав из доступных в настоящий момент четырнадцати. Замечу, что это не финальный вариант книги, а черновик. В нем есть ряд неточностей. Эндрю Ын предлагает писать свои комментарии и замечания сюда. Начинает автор с вещей, которые кажутся очевидными. Дальше ожидаются более сложные концепции.

Вводная

Очень часто, мы используем инструменты строго по назначению, запрещая себе делать шаг влево или вправо. Но что если мы немного 'забудемся'? Что, если мы посмотрим на привычные нам вещи под другим углом? В этой статье собраны подходы использования перечислений и проведен небольшой эксперимент над ними. Сарказм, юмор и немного филосовских вопросов. Кому интересно, добро пожаловать под кат.

Вот уже почти год как усиленно занимаюсь коддингом на Java. Столкнулся с довольно серьезной на мой взгляд проблемой, связанных с многопоточностью, как мне кажется, неразрешимой в рамках текущей реализации JVM от Oracle (сказанное относится к JDK 1.5 и выше). Дело в том, что на данный момент в Java нет возможности гарантированно безопасно остановить выполнение какого-либо потока. Данный пост разъясняет почему это именно так и предлагает начать дискуссию о способах решения этой проблемы.

В нашем мире без JavaScript никуда! Куча фреймворков, библиотек и прочей радости! jQuery плотно вошел в нашу жизнь. React с Angular пробивают дорогу к светлому будущему. Да и не за горами поддержка браузерами ES6 без Babel.

Но если тема заходит об обычном сайте со стандартным функционалом, не редки случаи, когда JavaScript начинают “злоупотрелять”. И все, в принципе, нормально… Но порой задаешься вопросом: «А если без JavaScript?».

Сериализация это процесс сохранения состояния объекта в последовательность байт; десериализация это процесс восстановления объекта, из этих байт. Java Serialization API предоставляет стандартный механизм для создания сериализуемых объектов. В этой статье вы увидите как сериализовать объект, и почему сериализация иногда необходима. Вы узнаете об алгоритме сериализации используемом в Java и увидите пример, который иллюстрирует сериализованый формат объекта. В конце у вас должно сложиться чёткое представление о том, как работает алгоритм сериализации, а так же каким образом представлены части объекта в сериализованном виде.

В первой половине этого пособия мы раскрыли лишь малую часть возможностей регулярных выражений. Во второй, большей, половине мы рассмотрим некоторые новые метасимволы, то, как использовать группы для получения частей совпавшего текста, разбивать строки, находить и замещать части текста. В конце немного поговорим о распространенных ошибках.

Регулярные выражения (РВ) это, по существу, крошечный язык программирования, встроенный в Python и доступный при помощи модуля re. Используя его, вы указывается правила для множества возможных строк, которые вы хотите проверить; это множество может содержать английские фразы, или адреса электронной почты, или TeX команды, или все что угодно. С помощью РВ вы можете задавать вопросы, такие как «Соответствует ли эта строка шаблону?», или «Совпадает ли шаблон где-нибудь с этой строкой?». Вы можете также использовать регулярные выражения, чтобы изменить строку или разбить ее на части различными способами.

Я сталкивался (да и не только я) с проблемой развертывания Hibernate и решил попробовать осветить данную тему. Hibernate — это популярный framework, цель которого связать ООП и реляционную базу данных. Работа с Hibernate сократит время разработки проекта в сравнении с обычным jdbc.

Для новичка программирования настройка framework часто вызывает затруднения. Помощь комьюнити с освещением базовых проблем поможет начинающим осваивать языки программирования быстрее. Статья предназначена только для начинающих в Java, которые впервые развертывают hibernate. Я развертывал hibernate на базе лицензионной IDEA.
Maven framework для автоматизации сборки проекта на основе POM, позволяющая подключать из интернета зависимости, не скачивая библиотеки в проект. POM (project object model) -декларативное описание проекта. Копируем название библиотек в xml формате с сайта mvnrepository.com.

Вступление

Что Вы знаете о обработке строк в Java? Как много этих знаний и насколько они углублены и актуальны? Давайте попробуем вместе со мной разобрать все вопросы, связанные с этой важной, фундаментальной и часто используемой частью языка. Наш маленький гайд будет разбит на две публикации:

1. String, StringBuffer, StringBuilder (реализация строк)
2. Pattern, Matcher (регулярные выражения)

Сегодня поговорим о регулярных выражениях в Java, рассмотрим их механизм и подход к обработке. Также рассмотрим функциональные возможности пакета java.util.regex.

Как и многих других, кто использует RSS, меня напрягают фиды, которые возвращают новость не целиком, а лишь краткую версию. В таком случае нет возможности читать фид в офлайне.

Meduza.io — не исключение: текст приходит урезанный, приходится каждый раз переходить из ридера в браузер для прочтения одной новости. Особенно это выглядело ужасным, когда на Медузе не было нормальной мобильной версии, веб-версия на телефоне сильно тормозила.

Существуют различные сервисы для парсинга html в rss, но когда я наткнулся на консольный клиент для Медузы, у меня сразу же возник вопрос, а какое API там используется и можно ли его заюзать для написания своего приложения?

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах. Недавно на хабре появилась статья про использование машинного обучения для анализа тональности, однако, она была настолько плохо составлена, что я решил написать свою версию. Итак, в этой статье я постараюсь доступно объяснить, что такое анализ тональности, и как реализовать подобную систему для русского языка.

Данный пост предлагает решение проблем с использованием перечислений при изменении состава констант или наличия дублирования кода при их использовании. В остальных случаях применение озвученного ниже подхода, как правило, нецелесообразно.

Пару месяцев назад взялся я за изучение Python. Прочитав про используемые структуры, работу со строками, генераторы, основы ООП, размышлял какую полезную программу написать, что бы это все применить на реальной задаче.
По счастливому стечению обстоятельств ко мне обратились знакомые с просьбой скачать мультфильм «Чудеса на виражах».

Введение

Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.

Данный пост посвящен извечной проблеме всех питонистов — кодировкам. Недавно я получил письмо, в котором мой знакомый жаловался на то, что у него в программе получаются строчки вида::

u'\xd0\x9a\xd1\x83\xd1\x80\xd1\x83\xd0\xbc\xd0\xbe\xd1\x87'

Вы заметили что что-то не так? И я вот. Строчки как бы уникодные, но внутри них закодированные utf-8 байты. Что-то здесь не так. Разбираясь дальше и потребовав скрипт, которые такое генерирует, становится понятно, что данные берутся из веба. Вполне обычным способом через urllib и потом скармливаются в lxml.html для разбора. Поскольку urllib оперирует только байтовыми строками, то он не мог их так превратить в уникод, а значит во всем виноват lxml.