Всем привет! Я Александр Белотуркин, работаю Дев Менеджером в ТехЦентре Дойче Банка, куда пришел более 4-х лет назад. В первый день было непривычно. По сравнению с IT компаниями, где большинство приходит в джинсах и футболках, было очень необычно увидеть людей в строгих рубашках и говорящих по телефону на английском. Но со временем атмосфера стала привычной и дружной. Меня заинтересовала, с одной стороны, близость к конечному пользователю, умение и желание этого пользователя объяснять суть проблем, которые мы совместно решаем, а с другой стороны — коллеги, которые так трепетно относятся к качеству своей работы. И, забегая немного вперед, скажу: нет, мы не пишем бухгалтерию под win98, мы делаем самую эффективную в мире платформу для торговли валютными деривативами и еще много всего интересного.

Ниже речь пойдёт о старушке рекурсии, которую неплохо бы представлять, понимать и применять.

С помощью сервисов Google Cloud Platform можно создать эффективную масштабируемую систему рекомендаций для интернет-магазина.

На рынке интернет-торговли сложилась интересная ситуация. Хотя общий денежный поток вырос, увеличилось и количество продавцов. Это привело к тому, что доля каждого магазина уменьшилась, а конкуренция между становится все напряженнее. Один из способов увеличить средний размер покупки (а значит, и прибыль) – предлагать покупателям дополнительные товары, которые могут их заинтересовать.

Из этой статьи вы узнаете, как на базе Cloud Platform настроить среду для поддержки базовой системы рекомендаций, которую со временем можно будет доработать и расширить.

В ней описывается решение для сайта агентства по аренде недвижимости, позволяющее подбирать и предлагать рекомендации пользователям.

Кадр из сериала «Коломбо»

Go-шный пакет pprof часто используется для профилирования процессора или памяти, но не все знают о возможности создавать собственные кастомные профили. Они могут быть полезны для поиска утечек ресурсов или, например, для слежения за злоупотреблением какими-нибудь тяжелыми вызовами.

Под катом в этом материале — рассказ о том, что такое AaaS, почему модель Application as a Service считается более перспективной, чем знакомые нам SaaS, PaaS и IaaS, и как разработчики и ученые Университета ИТМО реализуют такую модель в рамках проекта CLAVIRE.

Задачи о переборе всех возможных перестановок заданного множества сущностей возникают в программировании достаточно часто. Как известно из комбинаторики, число возможных перестановок n предметов равно попросту факториалу числа n

n! = n * (n — 1) * (n – 2) * … * 3 * 2 * 1

Факториал – достаточно быстро растущая функция, об этом говорит ее асимптотика (формула Стирлинга), хотя достаточно посмотреть на факториалы нескольких первых членов натурального ряда:

1! 1
2! 2
3! 6
4! 24
5! 120
6! 720
7! 5 040
8! 40 320
9! 362 880
10! 3 628 800
11! 39 916 800
12! 479 001 600
13! 6 227 020 800
14! 87 178 291 200
15! 1 307 674 368 000

Как видно, факториал 13-ти уже не умещается в тип данных long.

Если задаться целью найти однозначное соответствие между номером перестановки — числом в диапазоне от 1 до n! – и ее реализацией, можно натолкнуться на один очень интересный математический факт.

Приглашаем разработчиков, тимлидов и всех, кто так или иначе связан с разработкой на Python, принять участие в Moscow Python Meetup, который состоится 19 января, в четверг, в московском офисе Mail.Ru Group. В программе встречи три доклада, подробности о них читайте под катом.

Новое открытие TFS

Какая первая ассоциация возникает, когда слышишь словосочетание Microsoft TFS? Что-то большое, неповоротливое и корпоративное. Именно так и было до появления Visual Studio Team Services и выхода MS TFS 2015. Первый — это облачная версия Team Foundation Server, которая опережает в развитии частную (private) версию примерно на три месяца. Одним из главным нововведений обновленного TFS/VSTS стала новая система сборок. Эта система позволяет достаточно просто писать свои шаги сборок, которые могут делать что угодно — от собственно сборки проекта до автоматического заведения дефектов и рассылки нотификаций. Кроме этого новая версия предоставляет развитый REST API для манипулирования задачами, дефектами и практически любыми сущностями в базе данных TFS.

Именно поэтому когда перед нами встал выбор новой системы управления жизненным циклом разработки, мы остановились именно на этой новой версии MS TFS. Мы используем TFS для полного цикла — планирование-разработка-тестирование-развертывание, и, поначалу все шло достаточно гладко. С ростом сложности задач, которые мы ставили перед системой сборки, появлялись и проблемы. К счастью, REST API и собственные шаги сборки позволили их с успехом решить. Далее я расскажу о проблемах и о том, как мы их решили.

Привет, Хабр!

Пришло время подвести итоги 2016 года. Здесь пойдет речь о второй попытке повторить успех с образовательным приложением “Русский язык — грамотей”. (о другой попытке мы писали ранее)

Цифровая обработка изображений — весьма интересная область, но она таит в себе множество подводных камней, на которые постоянно натыкаются новички. Мы активно привлекаем студентов к участию в грантах и проектах, но когда мы пытались давать студентам реальные задания, которые требуют реализации новых алгоритмов обработки изображений, мы были в ужасе от совершаемых ими детских ошибок.

Поэтому перед постановкой полноценных задач мы стали давать студентам ряд практических заданий по реализации стандартных алгоритмов обработки изображений: базовые операции над изображениями (поворот, размытие), свёртка, интерполяция с помощью простых фильтров (билинейная, бикубическая), направленная интерполяция, выделение границ с помощью алгоритма Канни, детектирование ключевых точек и т.д. Язык программирования мог быть любым, однако при выполнении заданий не допускается использование сторонних библиотек, за исключением чтения и записи изображений. Это связано с тем, что задания носят обучающий характер, самостоятельная реализация алгоритмов является хорошей практикой в программировании и позволяет понять, как работают методы изнутри.

Данная статья описывает наиболее частые ошибки, совершаемые студентами при выполнении практических заданий по обработке изображений. Изображения обычные, никакой экзотики типа 16-битной глубины цвета, панхроматичности и 3D-изображений нет.

Всем привет! На самом деле нейросетка играет не в привычную Dota 2, а в RussianAICup 2016 CodeWizards. RussianAICup — это ежегодное открытое соревнование по программированию искусственного интеллекта. Участвовать в этом соревновании довольно интересно. В этом году темой была игра похожая на Доту. Так как я уже какое-то время занимаюсь обучением с подкреплением, то мне хотелось попробовать применить это в RussianAICup. Главной целью было научить нейронную сеть играть в эту игру, хотя занятие призового места — это, конечно, было бы приятно. В итоге нейросеть держится в районе 700 места. Что, я считаю, неплохо, ввиду ограничений соревнования. В этой статье речь пойдет скорее об обучении с подкреплением и алгоритмах DDPG и DQN, а не о самом соревновании.

Здравствуйте, дорогие читатели. Некоторые потенциальные авторы, с которыми мы общаемся, думают, что в нашем ассортименте не хватает книг по TDD. Мы думаем, как к ней подступиться. Но нам не менее интересно, что думаете о ней вы. Поэтому предлагаем под катом перевод статьи легендарного Роберта Мартина, автора шикарной книги «Чистый код». В статье (октябрь 2016 года) господин Мартин демонстрирует искусство TDD на примере алгоритма Дейкстры.

Про ScalaCheck

Часть 1. Введение.

ScalaCheck — это комбинáторная библиотека, значительно облегчающая написание модульных тестов на Scala. В ней используется подход property-based тестирования, впервые реализованный в библиотеке QuickCheck для языка Haskell. Существует множество реализаций QuickCheck: как для Java, C, а так же других языков и платформ. Использование данного подхода позволяет значительно сократить время на разработку тестов.

Эта серия статей во многом похожа на мою предыдущую, посвященную Parboiled, поэтому и структура повествования будет похожей. Я расскажу вам, для чего всё это нужно, затем мы научимся смотреть на мир сквозь призму свойств и генераторов, а потом перейдём к более сложным вещам. Заинтересовало? Прошу под кат.

Работа ИТ-специалистов сегодня достаточно высоко оплачивается. Как и в любой сфере тут главное быть профессионалом и хорошо разбираться в своей работе и отрасли. Но сегодня мы в 1cloud постараемся выяснить, за что работодатели готовы платить большие суммы «айтишникам» и какие профессии оплачиваются выше других. Для удобства сравнения, все примеры в статье приводятся в долларах и отражают зарплату в месяц.

Малоизвестный исследовательский проект, который может значительно ускорить инновации в проектировании языков программирования

От переводчика

Хочу сразу предупредить, что статья местами напоминает презентацию крупной компании из-за эпитетов в духе «изменит индустрию», «лучший на рынке», «прорывные технологии» и др. Если закрыть глаза на такой эмоциональный стиль повествования, то получится интересная вводная статья про новинки технологий компиляторов и виртуальных машин.

Введение

Со времён расцвета компьютерной индустрии многие были увлечены квестом в поисках идеального языка программирования. Квест очень сложный: создание нового языка — задача не из лёгких. И очень часто в процессе происходит дробление сложившейся экосистемы программирования и возникает необходимость заново строить базовые инструменты для нового языка: компилятор, отладчик, HTTP стек, IDE, библиотеки и бесконечное число базовых блоков пишутся с нуля для каждого нового языка. Совершенство в дизайне языков программирования недостижимо, и новые идеи возникают постоянно. Мы похожи на Сизифа: приговоренного богами на вечное толкание камня в гору, чтобы в итоге увидеть, как тот скатывается вниз снова и снова … целую вечность.

Как можно разорвать этот порочный цикл? Давайте помечтаем, чего бы нам хотелось.

Речь в статье пойдет о том, как организовать возможность динамического переключения между сетевыми интерфейсами.

Корни вопроса начали расти из предыдущего проекта socmetr.ru, где понадобилось собирать большой объем информации из социальных сетей, и таким образом забивая единственный канал с интернетом. Анализ показал, что даже при наличии сжатия, объем поступающей информации так велик, что происходит его блокировка, при этом мощности CPU и Memory не задействованы и на 20%, а дисковая подсистема почти все время простаивает, то есть мы упёрлись в ширину канала, которую нам предоставляет провайдер.

Первая мысль была пойти экстенсивным путём и просто увеличить его возможности, немного остыв и призадумавшись, поняли, что перекладываем проблему на будущее. Само собой, возник вопрос: "Каким путём пойдем товарищи?". В результате реализовали следующую идею:

В этой статье мы сравним 6 решений для кросс-платформенной разработки, которые были популярны в 2016 году и попытаемся найти лучшее решение.

Кросс-платформенные фреймворки PhoneGap, Xamarin, Unity, Qt и Appcelerator Titanium, Telerik Platform на сегодняшний день занимают 80% рынка кросс-платформенной разработки для мобильных устройств.

Эта статья – традиционный пост, подводящий итоги завершившегося года. А также история о том, что даже хороший продукт нужно уметь правильно продавать.

Безусловно, главное событие года для нас – переход в open source. Это привело к взрывному росту сообщества и – как ни парадоксально – продаж. Под катом я расскажу о причинах и результатах этого шага, и в дополнение сделаю обзор основных новшеств с технической точки зрения.


Активные проекты на платформе CUBA

Работа программиста — это борьба со сложностью. Один из популярных вопросов про облачную телефонию — «А зачем ее использовать, если можно самим взять Asterisk, вжух, и все сделать?». Любопытная деталь из практики: много тех, кто приходит к нам после Asterisk. То есть сперва они приходят к нам, смотрят, что платформа стоит денег, говорят «да сами все сделаем» и уходят. Через полгода возвращаются со словами «Мы поняли, что хотим заниматься своим бизнесом, а не Asterisk». Как программисты, мы очень любим бороться со сложностью: заменять Asterisk на тулбокс с JavaScript полуфабрикатами, использовать облачные сервисы для работы с кодом и задачами, делить все на небольшие части и экспериментировать с версиями. Как оказалось, не только мы это любим. В новогодние праздники я совершенно случайно прочитала о том, что у Толкиена тоже был свой Git. Под катом — адаптированный для Хабра перевод.

Часть 1	Часть 2	Часть 3	Часть 4

Данная статья является продолжением моей статьи "Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация".

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Индексирование
2. Срезы
3. Сортировка