Что бы ни сказал тебе твой дракон, он солгал. Драконы лживы. Ты не знаешь, что ждет тебя на другой стороне.
Майкл Суэнвик. «Дочь железного дракона»
Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг» — мой субъективный телеграм-канал об искусстве глубокого обучения, нейронных сетях и новостях из мира искусственного интеллекта.
После нескольких лет работы с Git я обнаружил, что постепенно стал переходить на всё более сложные Git-команды в рабочем процессе. Вскоре после того как я открыл для себя Git rebase, я тоже быстро внедрил эту команду в повседневные задачи. Те, кто знаком с этой процедурой, знают, насколько это мощный инструмент и какой это соблазн — постоянно им пользоваться. Но вскоре оказалось, что rebase влечёт за собой ряд неочевидных на первый взгляд трудностей. Но прежде чем обсудить их, хочу быстро рассмотреть различия между merge и rebase.
Одним из главных аспектов при разработке программного обеспечения вообще и web-приложений в частности я считаю способность программного обеспечения быть изменяемым — адаптируемым к изменениям окружающего мира. Это не значит, что разработчик должен заранее предусмотреть будущие изменения среды обитания своего кода, это значит, что код должен переносить множество циклов рефакторинга, оставаясь при этом работоспособным как можно дольше. А для этого нужно, чтобы последствия изменений, вносимых в код, были либо обозримы, либо предсказуемы. Под катом я суммировал свое понимание областей сокрытия кода, сформировавшееся в результате тесных, практически интимных, отношений с Magento 2 (платформой для построения интернет-магазинов). Изложенное ниже относится во-первых, к языку PHP, во-вторых — к web-приложениям, в-третьих — ко всему остальному.
В этой статье я расскажу об одном из вариантов каррирования и частичного применения функций в любимом мною C++, покажу свою экспериментальную реализацию сего действа и объясню без математики, на пальцах, что такое вообще каррирование и что же под капотом у kari.hpp, с помощью которой мы и будем каррировать функции. Ну и как тут принято: заинтересовавшихся — прошу под кат.
std::system_error в рунете, я решил перевести несколько статей из блога Andrzej Krzemieński, который мне посоветовали в комментариях к предыдущему посту.
Уже несколько лет подряд мы проводим Russian AI Cup — нехилый такой конкурс для всех неравнодушных к программированию в целом, к построению ИИ, просто к написанию ботов для игр или автоматизации чего бы то ни было. Естественно, и этот год не будет исключением. Итак, Mail.Ru Group в сотрудничестве с Саратовским государственным университетом официально объявляют о дате старта Russian AI Cup 2017 и счастливы предложить задачу этого года. Жёсткие битвы, макбуки за первые места и минус полтора месяца из жизни разработчика — всё на месте, всё как вы любите. Добро пожаловать под кат за подробностями!
В последнее время я читал статьи о лучших практиках code review и заметил, что эти статьи фокусируются на поиске багов, практически игнорируя другие компоненты ревью. Конструктивное и профессиональное обсуждение обнаруженных проблем? Неважно! Просто найди все баги, а дальше само сложится.
Jinja2 — Python-библиотека для рендеринга шаблонов, являющаяся де-факто стандартом при написании веб-приложений на Flask и довольно популярной альтернативой встроенной системе шаблонов Django. Хотя и будучи сильно привязана к языку, Jinja2 позиционирует себя как инструмент для дизайнеров и верстальщиков, упрощающий вёрстку и отделяющий её от разработки, и пытающийся по мере возможностей изолировать не-разработчиков от Python. Вёрстка, впрочем, не единственное возможное её применение; например, в своей работе я использую шаблоны Jinja2 для генерации SQL-запросов.
Привет, Хабр! А особенный привет тем, кто в этом году идет на конференцию Highload++, потому что мы там обязательно встретимся. Мы придем, и не с пустыми руками: восемь докладов в семь разных секций.
Но нам не хочется просто показать описания наших докладов, чтобы вы прочитали и сказали: “Понятно”. Мы разыграем 3 билета на конференцию. Для того, чтобы получить их, нужно задать вопрос в комментариях к этому посту одному из нижеперечисленных спикеров, а мы посоветуемся и наградим троих участников. Чтобы вы смогли придумать вопросы, каждый из ребят немного рассказал о команде, в которой работает, и о своей роли в ней.
Под катом – имена, пароли и, конечно, описания наших докладов на конференции.
Оптически энкодер 1000/оборот и ATMega не имеющая аппаратной схемы работы с энкодером (как у серий STM32, например) — это тупик.Дальше в комментариях было много теоретизирования, которое лучше пропустить. Давайте лучше попробуем протестировать в железе, насколько это тупик. Для начала, что такое инкрементальный энкодер? Тот, кто помнит эпоху до-оптических мышек, ответ знает точно. Внутри энкодера есть диск с прорезями, вот для наглядности я сделал фотографию диска с пятьюстами прорезями:
