WITH w AS  NOT MATERIALIZED (
    SELECT * 
    FROM very_very_big_table
)
SELECT * 
FROM w AS w1 
    JOIN w AS w2 
        ON w1.key = w2.ref
WHERE w2.key = 123;

Сегодня в репозиторий PostgreSQL упал комит, позволяющий управлять поведением обработки подзапросов CTE, а именно: теперь можно явно указывать, будет ли подзапрос материализовываться отдельно или же выполняться как часть одного большого запроса.

Это войдет в PostgreSQL 12, и это big deal. Давайте рассмотрим, почему

С чего начать

1. ptrace(PTRACE_TRACEME, 0, NULL, NULL) сделает родителя текущего процесса отладчиком для него. Никакого содействия от родителя при этом не требуется; man ненавязчиво советует: «A process probably shouldn't make this request if its parent isn't expecting to trace it.» (Где-нибудь ещё в манах вы видели фразу «probably shouldn't»?) Если у текущего процесса уже был отладчик, то вызов не удастся.
2. ptrace(PTRACE_ATTACH, pid, NULL, NULL) сделает текущий процесс отладчиком для pid. Если у pid уже был отладчик, то вызов не удастся. Отлаживаемому процессу шлётся SIGSTOP, и он не продолжит работу, пока отладчик его не «разморозит».

Проблемы безопасности дорожного движения, разбираем по пунктам

Меня давно занимает тема познания. Так я столкнулся с изречением Сократа — «Я знаю, что ничего не знаю», с эффектом Даннинга-Крюгера. Уверился в истинности этих концепций. Увидел их взаимосвязь. А кроме того мне у меня появилась уверенность, что можно математически обосновать наличие эффекта Даннинга-Крюгера.

Есть неупорядоченный массив arr с числами типа uint16_t. Необходимо найти количество вхождений числа v в массив arr.

int64_t cnt = 0;
for (int i = 0; i < ARR_SIZE; ++i)
    if (arr[i] == v)
        ++cnt;

------------------------------------------------------------
Benchmark                     Time           CPU Iterations
------------------------------------------------------------
BM_Count                   2084 ns       2084 ns     333079

Итак

Меня, как и в прошлом году, зовут Андрей Рыбалка, только в этот раз мне 33. И, раз уж я оказался в десятке лучших, я решил снова поделиться своим подходом к написанию игрового бота для Russian AI Cup 2018.

В этот раз заданием был футбол. Сама задача несколько напоминала RAIC 2014 года, когда был хоккей, но вот решение было совсем другим.

Мир в этот раз был трёхмерным и эта трёхмерность использовалась по полной программе. Сама игра больше всего напоминала Rocket League.

Не буду утомлять вступительной частью, проще показать, как это выглядело. Посмотреть игры можно на сайте, либо на видео:

Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как OpenAI выкатили новую разработку: GPT-2. Это нейронная сеть с рекордным на данный момент числом параметров (1.5 млрд, против обычно используемых в таких случаях 100-300 млн) оказалась способна генерировать целые страницы связного текста.

Генерировать настолько хорошо, что в OpenAI отказались выкладывать полную версию, опасаясь что эту нейросеть будут использовать для создания фейковых новостей, комментариев и отзывов, неотличимых от настоящих.

Тем не менее, в OpenAI выложили в общий доступ уменьшенную версию нейросети GPT-2, со 117 млн параметров. Именно ее мы запустим через сервис Google Colab и поэкспериментруем с ней.