Фото из Гугла, это не мама автора

Моя мама начала работать в одном из крупнейших банков ЕС ещё до моего рождения, а я всегда был неравнодушен к её специальности, особенно в последние годы, поскольку сам стал программистом. Меня много раз просили взять у нее интервью, и я, наконец, решил это сделать.

Объясню немного

Мир банковского программного обеспечения — это другая вселенная. Она сильно отличается от той, к которой привыкло большинство из нас. Я публикую этот пост на HN и на Reddit. Публикую интервью не в виде вопросов-ответов, а в виде рассказа. Я добавил некоторые вопросы и ответы в нижнюю часть поста.

1991

Год, когда она начала внутреннее обучение в банке Nordea, который тогда назывался Nordbanken (Северный банк). В 2001 году его переименовали в Nordea. Во время обучения она должна была проходить различные тесты, в первую очередь тест IQ, чтобы показать, что она обладает интеллектом, достаточным для работы в этой области. Тест на психологическую устойчивость — что у неё достаточно нервов для этой специфической работы и тест на многозадачность, который она завалила с оценкой 22/100. Остальные тесты она прошла успешно и заняла одну из 16 доступных позиций.

Должность звучала «как программист мэйнфреймов IBM на языке COBOL», и до сих пор, уже 25 лет, моя мама работает на этой должности в том же банке.

Эта позиция в банке самая важная, по крайней мере, с технической точки зрения. Если, скажем, мама и члены её команды одновременно бросят работу, банк разорится в лучшем случае в течение нескольких недель. Её коллектив работает посменно с круглосуточной доступностью.

• находить и считывать баркоды, произносить голосом их описания,
• определять цвета предметов и произносить их,
• подбирать цвета, подходящие к «увиденному» цвету,
• определять лица находящихся впереди, их относительное местоположение и расстояние до них, озвучивать эту информацию в стерео.

Фреймворк Qt один из самых популярных и применяемых при разработке кроссплатформенных настольных и мобильных приложений. Эта популярность не могла рано или поздно не привести к использованию Qt в системах специального и ответственного назначения. Достаточно давно существует возможность разработки на Qt для QNX Neutrino. Библиотека Qt поддерживает платформу QNX, а среда разработки Qt Creator обеспечивает взаимодействие с системами на QNX. Однако QNX, как система в том числе и для встраиваемых решений, имеет в своём составе технологии, которые не требуются, а потому и отсутствуют в системах общего назначения. Ключевая для ОСРВ QNX функциональность, на которой построена сама система и на которую нередко опираются пользовательские задачи это передача сообщений. Об особенностях применения механизма SRR (Send/Receive/Reply), как ещё называют передачу сообщений в QNX, и о разработке двух примеров Qt-приложений — клиента и сервера — я и хотел бы рассказать сегодня.

Я волком бы выгрыз бюрократизм!
Владимир Маяковский

Недавно Лукас Эдер заинтересовался в своём блоге, способен ли JIT-компилятор Java оптимизировать такой код, чтобы убрать ненужный обход списка из одного элемента:

// ... а тут мы "знаем", что список содержит только одно значение
for (Object object : Collections.singletonList("abc")) {
    doSomethingWith(object);
}

Вот мой ответ: JIT может даже больше. Мы будем говорить про HotSpot JVM 64 bit восьмой версии. Давайте рассмотрим вот такой простой метод, который считает суммарную длину строк из переданного списка:

static int testIterator(List<String> list) {
    int sum = 0;
    for (String s : list) {
        sum += s.length();
    }
    return sum;
}

Эта статья о том, как построить архитектуру web-приложения в соответствии с принципами MVC на основе React и Redux. Прежде всего, она будет интересна тем разработчикам, кто уже знаком с этими технологиями, или тем, кому предстоит использовать их в новом проекте.

• если в одной транзакции поменять данные — селект этих данных (в другой транзакции или без транзакции) не будут ждать окончания первой транзакции и вернут записанные данные незакомиченных транзакций
• если в одной транзакции считать данные — апдейты этих данных в другой транзакции не будут ждать окончания первой транзакции
• шаред локи не используются. Что аналогично установке NOLOCK хинта во все селекты в Read Commited
• эксклюзивные локировки устанавливаются в процессе выполнения стейтмента и снимаются по окончанию транзакции

• если в одной транзакции поменять данные — селект этих данных (в другой транзакции или без транзакции) будут ждать окончания первой транзакции. Селект с NOLOCK хинтом вернёт изменённые, но не закомиченные данные.
• если в одной транзакции считать данные — апдейты этих данных в другой транзакции не будут ждать окончания первой транзакции
• шаред локировки устанавливаются в процессе работы стейтмента и снимаются по окончанию стейтмента
• эксклюзивные локировки устанавливаются в процессе выполнения стейтмента и снимаются по окончанию транзакции

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Совсем недавно на Хабре было 2 статьи о том, как автоматизировать процесс скачивания новых серий с торрентов. Авторы обеих статей поделились своими приложениями. Вот уже год мы тоже разрабатываем подобное приложение и мне кажется, пришло время рассказать хабрасообществу о нашем маленьком, но прекрасном проекте Monitorrent, который, возможно, сделает вашу жизнь настолько проще и удобнее, насколько сделал нашу.

Веб приложение написано на Python 2 (с поддержкой Python 3). Оно позволяет добавлять новые торренты для мониторинга, автоматически скачивать новые серии и добавлять их в торрент клиент.

Мы им пользуемся на постоянной основе с конца прошлого года, а 1 мая 2016 мы выпустили первую релизную версию, которая без каких-либо сбоев крутится до сих пор на cubietruck в docker контейнере.

За подробностями того как оно работает внутри прошу под

Мы рады представить новую версию Rust 1.10. Rust — это системный язык программирования, нацеленный на безопасную работу с памятью, скорость и параллельное выполнение кода.

Как обычно, вы можете установить Rust 1.10 с соответствующей страницы официального сайта, а также ознакомиться с подробным списком изменений в этой версии на GitHub. В этот релиз вошло 1276 патчей.

Что вошло в стабильную версию 1.10

В Rust 1.10 стала доступна одна из наиболее желаемых сообществом возможностей: прерывание работы (abort) при панике вместо размотки стека. Это поведение управляется флагом -C panic=abort или настройкой в Cargo.toml. Зачем это нужно? Как вы помните, паника означает непридвиденную проблему, и для многих приложений abort — разумный выбор. При использовании panic=abort генерируется меньше кода, что означает меньшие по объёму исполняемые файлы и чуть меньшее время компиляции. Очень приблизительная оценка говорит об уменьшении на 10% и размера файла, и времени компиляции. Эта возможность была определена в RFC 1513.