Челлендж от Machine Learning Lab Университета Триеста (Италия) предлагает решить 12 задач причём уровень задач сильно варьируется — от супер-лёгкого до сложного.

Конечно, решений может быть больше одного и тест-кейсы в задаче покрывают не все варианты. Тем не менее если набрали 100% — то поздравляю! Тест пройден.

Спойлер: в некоторых задачах (особенно лёгких) подсказка практически и есть решение.

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

Введение

Объект изучения и постановка задачи

Hangfire — это библиотека для .net (core), позволяющая асинхронно выполнять некоторый код по принципу "fire and forget". Примером такого кода может быть отправка E-Mail, обработка видео, синхронизация с другой системой и т.д. Помимо "fire and forget" есть поддержка отложенных задач, а также задач по расписанию в формате Cron.

В настоящее время существует масса подобных библиотек. Несколько преимуществ, говорящих в пользу Hangfire:

• Простая конфигурация, удобный API
• Надежность. Hangfire гарантирует, что созданная задача будет выполнена хотя бы один раз
• Возможность параллельного выполнения задач и отличная производительность
• Расширяемость (вот ей-то мы и воспользуемся ниже)
• Достаточно полная и понятная документация
• Dashboard, на котором можно видеть всю статистику о задачах

Не буду слишком вдаваться в детали, поскольку существует немало хороших статей о Hangfire и способах его применения. В этой статье я разберу, как воспользоваться поддержкой нескольких очередей (или пулов задач), как починить стандартную retry-функциональность и сделать так, чтобы каждая очередь имела индивидуальную конфигурацию.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Creating a simple API Gateway in ASP.NET Core".

Время чтения: ~10 минут

В моей предыдущей статье, JWT аутентификация для микросервисов в .NET, я рассмотрел процесс создания микросервиса для аутентификации пользователей. Это может быть использовано для проверки личности пользователя перед совершением любых действий в других компонентах системы.

Другой жизненно необходимый компонент для работы продукта это API-шлюз — система между приложением и бэкэндом, которая, во-первых, маршрутизирует входящие запросы на соответствующий микросервис, и во-вторых, авторизует пользователя.

Существует много фреймворков которые могут быть использованы для создания API-шлюза, например, Ocelot в .NET core или Netflix Zuul в Java. Тем не менее, в этой статье я опишу процесс создания простого API-шлюза с нуля в .NET Core.

Хакеры десятилетиями эксплуатируют человеческую доверчивость и невнимательность. Большинство пользователей без раздумий открывают безобидное, на первый взгляд, почтовое вложение и, сами того не зная, запускают вредоносное ПО. Чтобы защититься от подобных атак, нужно знать врага в лицо. Сегодня мы попробуем разобраться, как устроены три новые техники выполнения кода в офисных приложениях, обнаруженные в этом году, и какие способы защиты от них существуют.

Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов.

17 млрд событий, 60 млн пользовательских сессий и огромное количество виртуальных свиданий происходят в Badoo ежедневно. Каждое событие аккуратно сохраняется в реляционные базы данных для последующего анализа на SQL и не только.

Современные распределённые транзакционные базы данных с десятками терабайт данных — настоящее чудо инженерной мысли. Но SQL как воплощение реляционной алгебры в большинстве стандартных реализаций пока не позволяет формулировать запросы в терминах упорядоченных кортежей.

В последней статье из серии, посвящённой виртуальным машинам, я расскажу про альтернативный подход к поиску интересных сессий — движок регулярных выражений («Поросячий Матчер»), определённых для последовательностей событий.

Виртуальная машина, байт-код и компилятор прилагаются бесплатно!

Задача

Одна из больших задач приложения для хранения и анализа покупок — поиск одинаковых или очень близких продуктов в базе данных, где собраны разномастные и непонятные наименования продуктов, полученные из чеков. Есть два вида входного запроса:

1. Специфичное название с сокращениями, которое может быть понятно только кассирам местного супермаркета, либо заядлым покупателям.
2. Запрос на естественном языке, введенный пользователем в поисковую строку.

Запросы первого вида, как правило, исходят из продуктов в самом чеке, когда пользователю нужно подыскать продукты подешевле. Наша задача заключается в том, чтобы подобрать максимально похожий аналог товара из чека в других магазинах поблизости. Здесь важно подобрать наиболее соответствующую марку продукта и по возможности объём.