Когда кто-либо становится руководителем разработки, на него непременно обрушивается огромное количество новых, неожиданных задач, и для адаптации непременно требуется время. Однако период адаптации однажды завершится, и тогда встанет вопрос, как же развиваться дальше. Не менее актуальным является вопрос подготовки сотрудника к будущей роли руководителя. Как работать с разработчиком, чтобы из него как можно быстрее получился будущий лидер?

Мы выбрали пути развития руководителей разработки темой следующего Team Leader Meetup, который пройдёт вечером 28 ноября в московском офисе Яндекса. Обсудить эту тему можно будет с экспертами из крупных IT-компаний. Регистрация ещё открыта.

В этот раз нашими экспертами стали:

• Николай Крапивный, руководитель бекенд-разработки, Badoo
• Роман romas1982 Ивлиев, CTO, mos.ru
• Александр Поломодов, руководитель отдела исследований и разработки, Tinkoff.ru
• Борис Тоботрас, директор центра программных решений, Инфосистемы Джет
• Виктор Ламбурт, руководитель направления рекомендательных продуктов, Яндекс
• Игорь Кураленок, генеральный директор, Лига Экспертов

Сегодня на Хабре мы задаём им ряд вопросов, чтобы задать тон будущей дискуссии:

1. Какие советы вы бы дали вашему коллеге – сильному разработчику, который недавно, буквально вчера, стал тимлидом? С каких конкретных, понятных действий ему стоило бы начать свою работу в новой должности?
2. Какие книги или статьи вы бы порекомендовали прочитать руководителю разработки? А какие ресурсы имеет смысл изучать на регулярной основе?
3. Сколько времени стоит уделять работе над техническими задачами, а сколько – над задачами, связанными с управлением коллективом? На что ещё может или должен тратить своё время тимлид?

Все знают о стандартной аутентификации пользователя в приложении. Это олдскульная процедура регистрации — пользователь вводит адрес почты, пароль и т. д., — а затем при входе мы сравниваем почту и/или пароль с сохранёнными данными. Если совпадает, даём доступ. Но времена изменились, и сегодня появилось много других методов аутентификации. Если хотите оставаться востребованным программистом/разработчиком в этом меняющемся, словно калейдоскоп, мире разработки ПО, то вы должны знать обо всех этих новых методах.

Нельзя отрицать, что в любых приложениях и ОС «аутентификация» — крайне важный элемент обеспечения сохранности пользовательских данных и регулирования доступа к информации. Чтобы понять, какой метод аутентификации для вас лучше, нужно разбираться в достоинствах и недостатках всех методов, а также неплохо представлять, как же они работают.

Здесь я постараюсь рассказать о большинстве распространённых сегодня методов аутентификации. Это не подробное техническое руководство, а лишь способ познакомить вас с ними. Хотя методы описаны с учётом применения в вебе, эти идеи можно реализовать и в других условиях.

Перевод Making a Simple Neural Network

Что мы будем делать? Мы попробуем создать простую и совсем маленькую нейронную сеть, которую мы объясним и научим что-нибудь различать. При этом не будем вдаваться в историю и математические дебри (такую информацию найти очень легко) — вместо этого постараемся объяснить задачу (не факт, что удастся) вам и самим себе рисунками и кодом.

Вдохновленный прочитанными статьями на медиуме, я решил написать свою статью и рассказать вам как можно избегать самых распространенных ошибок в вашем React приложении и для чего это нужно делать.

Весь код написан в ES6 стиле, поэтому, что бы повторить его вам нужно использовать Babel в вашем проекте (а еще есть такие кто его не использует?).

Я постарался объяснить как можно подробнее каждую ошибку, поэтому, моя статья больше ориентирована на молодых разработчиков, которые еще находятся в поиске новых знаний. Хотя, как мне кажется, и опытный разработчик может найти для себя пару интересных вещей в этой статье.

Если вам интересно, то добро пожаловать под кат.

Продолжаю цикл статей по анализу продукта (начало)

В прошлой статье я погрузился в анализ выручки и разбил ее на 2 компоненты — MRPU и кол-во клиентов. Сегодня рассмотрим дальнейшие шаги в анализе и разложим на составляющие кол-во клиентов и их динамику.

Теперь общая схема анализа выглядит так:

Когортный анализ позволяет объяснить тенденции, протекающие в клиентской базе и пробрасывает прямой мост в воронку продаж и действия по удержанию и возвращению клиентов.

Задача планировщика в Go — распределять запущенные горутины между потоками ОС, которые могут исполняться одним или большим количеством процессоров. В многопоточных вычислениях, возникли две парадигмы в планировании: делиться задачами (work sharing) и красть задачи (work stealing).

• Work-sharing: Когда процессор генерирует новые потоки, он пытается мигрировать их на другие процессоры, в надежде, что они попадут к простаивающему или недостаточно нагруженному процессору.
• Work-stealing: Недостаточно нагруженный процессор активно ищет потоки других процессоров и "крадет" некоторые из них.

Миграция потоков происходит реже при work stealing подходе, чем при work sharing. Когда все процессоры заняты, потоки не мигрируют. Как только появляется простаивающий процессор, рассматривается вариант миграции.

В Go начиная с версии 1.1 планировщик реализован по схеме work stealing и был написан Дмитрием Вьюковым. Эта статья подробно объясняет устройство work stealing планировщиков и как он устроен в Go.

Научитесь выявлять их. Выработайте привычки избегать их.

Цель этой статьи не загнобить новичков за типичные ошибки, а научить выявлять их и избегать. Порядок перечисления – случайный.

От переводчика

Иногда бывает трудно объяснить простыми словами казалось бы банальные вещи: зачем использовать гит, в чем фишка инкапсуляции, зачем писать тесты, как планировать свой код, рефакторить чужой и т.д. Мне показалось, что в этой статье компактно собраны важные «гуманитарные» аспекты программирования. Что-то вроде морального кодекса, ориентира и мотиватора в принятии решений, связанных с написанием кода.

Как бы это смешно не звучало, я работал над этим текстом с середины марта, стараясь подобрать подходящие формулировки и упростить для восприятия. Ещё пару дней воевал с хабра-редактором. Поэтому, если вы найдёте недочёты, прошу не винить меня в нерадении, а оповестить, я их сразу же исправлю. Я думал украсить статью картинками, но решил, что это только раздует её до совсем неприличных размеров. Приятного чтения.

Потоковая репликация, которая появилась в 2010 году, стала одной из прорывных фич PostgreSQL и в настоящее время практически ни одна инсталляция не обходится без использования потоковой репликации. Она надежна, легка в настройке, нетребовательна к ресурсам. Однако при всех своих положительных качествах, при её эксплуатации могут возникать различные проблемы и неприятные ситуации.

Алексей Лесовский (@lesovsky) на Highload++ 2017 рассказал, как с помощью встроенных и сторонних инструментов, диагностировать различные типы проблем и как устранять их. Под катом расшифровка этого доклада, построенного по спиральному принципу: сначала мы перечислим все возможные средства диагностики, потом перейдем к перечислению типовых проблем и их диагностике, далее посмотрим, какие экстренные меры можно принять, и наконец как радикально справиться с задачей.


О спикере: Алексей Лесовский администратор баз данных в компании Data Egret. Одной из любимых тем Алексея в PostgreSQL является потоковая репликация и работа со статистикой, поэтому доклад на Highload++ 2017 был посвящен тому, как помощью статистики искать проблемы, и какие использовать методы для их устранения.

План

1. Немного теории, или как работает репликация в PostgreSQL
2. Troubleshooting tools или что есть у PostgreSQL и сообщества
3. Troubleshooting cases:
   
   • проблемы: их симптомы и диагностика
   • решения
   • меры, которые нужно принимать, чтобы этих проблем не возникало.

Зачем всё это? Эта статья поможет вам лучше разбираться в потоковой репликации, научиться быстро находить и устранять проблемы, чтобы сократить время реакции на неприятные инциденты.

Предисловие

В этой статье речь пойдет о методах решения задач математической оптимизации, основанных на использовании градиента функции. Основная цель — собрать в статье все наиболее важные идеи, которые так или иначе связаны с этим методом и его всевозможными модификациями.

Сущность и предназначение множества возможностей JavaScript вполне очевидны. А вот некоторые, вроде генераторов, могут, на первый взгляд, показаться странными. Такое же впечатление способны вызвать и, скажем, символы, которые похожи и на значения примитивных типов, и на объекты. Однако, язык программирования — это целостная система, одни возможности которой полагаются на другие. Поэтому обычно нельзя в полной мере понять что-то одно, не разобравшись со всем тем, с чем это связано, от чего зависит, и на что влияет.



Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, направлен на разъяснение таких механизмов и конструкций JavaScript, как символы, известные символы, итераторы, итерируемые объекты, генераторы, механизм async/await, и асинхронные итераторы. В частности, речь здесь пойдёт о том, почему они появились в языке, и о том, как ими пользоваться. Надо отметить, что темы, которые будут здесь подняты, рассчитаны на тех, кто уже имеет некоторое представление о JavaScript.

Java — очень распространённая платформа, на ней пишут очень разные вещи, начиная от Big Data, заканчивая микросервисами, монолитами, enterprise и прочим. И, как правило, всё это развёртывают на Linux серверах. При этом, соответственно, те люди, которые пишут на Java, зачастую делают это совсем на других операционных системах. Там они:

• пишут код;
  
• отлаживают, тестируют;
  
• после этого упаковывают в jar;
  
• отправляют на Linux, и оно работает.
  

В том, что оно работает, нет особой магии. Но это приводит к тому, что такие разработчики немножечко «засахариваются» в своём мире кроссплатформенности и не очень хотят разбираться, а как оно на самом деле работает в реальной операционной системе.



С другой стороны, есть те, кто занимается администрированием серверов, на их сервера устанавливают JVM, отправляют jar и war-файлы, а с точки зрения мира Linux все это:

• чужеродное;
  
• проприетарное;
  
• собирается не из исходников;
  
• поставляется какими-то jar-архивами;
  
• «отъедает» всю память на сервере;
  
• вообще, ведёт себя не по-человечески.
  

Цель доклада Алексея Рагозина на Highload++, расшифровка которого идет далее, была в том, чтобы рассказать особенности Java для «линуксоидов» и, соответственно, Linux — Java-разработчикам.

Оригинал статьи

В течение многих лет у меня было стойкое недоверие к интерпретируемым языкам. Они быстрые и работать с ними приятно, но хороши они только для работы на небольших системах, если же у вас быстрорастущий проект их привлекательность быстро улетучивается. Создание большого приложения на Ruby или JavaScript (или множестве других языков) — это бесконечный сизифов труд — вы решаете одну проблему только для того, чтобы другая тут же скатилась на вас с горы. И совершенно неважно сколько тестов вы напишете или насколько хороша ваша команда, любая новая разработка создаст мириаду ошибок, исправление которых займет месяцы или годы.

Основная проблема кроется в пограничных условиях. Программисты делают все возможное для написания и тестирования “happy path”, но человеческий фактор мешает нам видеть проблему со всех сторон и особенно края и углы, которые причиняют наибольшие проблемы пока программа используется.

Ограничения, такие как компилятор и проницательная система типов, — это инструменты, которые помогают нам определять эти условия. Во всех языках есть спектр разрешимости, и я четко убежден, что чем больше времени потрачено на написание приложения по правилам языка, тем меньше времени уйдет на устранение проблем.

В JavaScript существуют разные способы создания объектов. В частности, речь идёт о конструкциях, использующих ключевое слово class и о так называемых фабричных функциях (Factory Function). Автор материала, перевод которого мы публикуем сегодня, исследует и сравнивает эти две концепции в поисках ответа на вопрос о плюсах и минусах каждой из них.

TL;DR В статье описывается процесс создания системы контроля доступа (СКУД), в которой в качестве идентификатора могут использоваться карты Тройка, любые бесконтактные банковские карты EMV, а также телефоны с Apple Pay и Android Pay. Управление системой происходит через Telegram-бота.

Основные задачи системы

• Избавиться от лишних карт — в качестве идентификатора используется то, что уже есть у пользователя: транспортная карта, телефон или банковская карта. Какой идентификатор использовать — каждый выбирает сам. Система работает со всеми типами идентификаторов одновременно.
• Избавиться от бюро пропусков и сложных программ управления — нам надоело выдавать и забирать карты у пользователей, держать отдельные компьютеры для управления пропусками, изучать переусложненные программы.
• Управление через Telegram — заведение и удаления пользователей происходит удаленно и не требует компьютера.

На этой неделе мы отобрали вопросы и задачи, встречающиеся соискателям на собеседованиях на должность инженера-разработчика в DELL.

Шаблоны проектирования, которые возникли и развились в экосистеме React за время её существования, улучшают читабельность и чистоту кода, облегчают повторное использование компонентов.

Автор этого материала говорит, что начал работать с React около трёх лет назад. В то время ещё не было устоявшихся практик, изучая которые и следуя которым можно было бы улучшить качество своих разработок.

Сообществу React понадобилось около двух лет для того, чтобы выработать несколько идей, которые теперь стали популярными. Тут можно отметить переход с React.createClass к классам ES6 и к чистым функциональным компонентам, отказ от миксинов и упрощение API. Теперь, учитывая то, что число React-разработчиков постоянно растёт, то, что в развитие этого проекта вкладываются серьёзные силы, можно наблюдать эволюцию нескольких интересных шаблонов проектирования. Этим шаблонам и посвящён данный материал.

Предлагаю вам перевод статьи Gary Willoughby «Interesting ways of using Go channels».

Статья предназначена для тех, кто уже немного разбирается в Go.

Интересные способы использования Go каналов

Я написал этот пост, чтобы задокументировать доклад про Go каналы Джона Грэм-Камминга на конференции GopherCon 2014. Доклад назывался «Краткое руководство по каналам» и он доступен для просмотра на youtube.com.

На протяжении доклада нам представляют интересные способы использования Go каналов и раскрывают возможности и преимущества конкурентного программирования. Лично мне этот доклад открыл глаза на несколько новых способов структурирования программ и новых техник для синхронизации по нескольким ядрам процессора.

Следующие примеры демонстрируют различные техники, как использовать каналы в Go. Код был специально упрощен для их понимания. Не стоит его использовать для продакшн версий. Например, пропущены все обработки ошибок.

Эванс написал хорошую книжку с хорошими идеями. Но этим идеям не хватает методологической основы. Опытным разработчикам и архитекторам на интуитивном уровне понятно, что надо быть как можно ближе к предметной области заказчика, что с заказчиком надо разговаривать. Но не понятно как оценить проект на соответствие Ubiquitous Language и реального языка заказчика? Как понять, что домен разделен на Bounded Context правильно? Как вообще определить используется DDD в проекте или нет?

Последний пункт особенно актуален. На одном из своих выступлений Грег Янг попросил поднять руки тех, кто практиукует DDD. А потом попросил опустить тех, кто создает классы с набором публичных геттеров и сеттеров, располагает логику в «сервисах» и «хелперах» и называет это DDD. По залу прошел смешок:)

Как же правильно структурировать бизнес-логику в DDD-стиле? Где хранить «поведение»: в сервисах, сущностях, extension-методах или везде по чуть-чуть? В статье я расскажу о том, как проектирую предметную область и какими правилами пользуюсь.

У нас сотни программных проектов на поддержке, некоторые из них поддерживаются нами почти десять лет. Нетрудно догадаться, что понятие maintainable кода (переведу это понятие как код, легкий в поддержке) является у нас одним из основных. По счастливому стечению обстоятельств легкий в поддержке код также является и легким для (unit-)тестирования, легким для освоения новыми членами команды и т.д. Скорее всего, это связано с тем, что для создания maintainable кода приходится озаботиться хорошей архитектурой проекта и завести несколько хороших привычек.
В этой статье и поговорим о таких привычках, благодаря которым часто хорошая архитектура получается сама собой. Постараюсь также иллюстрировать все хорошими примерами.

JavaScript — это потрясающий инструмент, который можно найти буквально в каждом углу современного интернета. Но даже несмотря на его невероятную распространённость, и профессионалам в области JS всегда будет чему поучиться. Всегда найдётся что-то такое, чего они не знают.



В этом материале вы найдёте разбор двенадцати вопросов о JavaScript, на которые нередко не могут ответить даже опытные разработчики. Сначала мы рассмотрим десять типичных вопросов, включая такие, которые часто всплывают на собеседованиях. Оставшиеся два вопроса посвящены более сложным и неоднозначным вещам, в частности, использованию JS для улучшения производительности веб-страниц и разработке приложений, которые не теряют актуальности с течением времени.