Предисловие

После разработки виртуальной машины и компилятора в рамках хобби прошел год и захотелось попробовать реализовать ёмкий по алгоритмам проект по системному программированию.

Каждый разработчик "кровавого" enterprise в своей работе использует СУБД (SQL/NoSQL) и меня всегда искренне интересовало как они устроены в самом сердце, на самом низком уровне. Почитав документацию и исходный код SQLite и MongoDB, про используемые в индексах и интерпретаторах запросов алгоритмы, осознал, что несмотря на широкую распространенность и некую привычность, системы управления базами данных (СУБД) - это сложные программные продукты, реализация которых не всем под силу. Отлично - как раз то, что мне надо. С мотивацией разобрались, перейдем к делу.

Итак, для начала хорошо бы сформулировать высокоуровневую спецификацию требований. Boson - это легкая, встраиваемая документоориентированная база данных на С/С++

В материале, переводом которого мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, простым языком рассказывается о семантическом поиске, статья охватывает шесть его методов; начиная с простых сходства по Жаккару, алгоритма шинглов и расстояния Левенштейна, автор переходит к поиску с разреженными векторами — TF-IDF и BM25 и заканчивает современными представлениями плотных векторов и Sentence-BERT. Простые примеры сопровождаются кодом и иллюстрациями, а в конце вы найдёте ссылки на соответствующие блокноты Jupyter.

Прошёлся недавно по поисковой выдаче гугла и выяснил, что регистрация прав на программу для ЭВМ стоит около 15 тыс. рублей. 15 тыс. рублей! И это ещё без пошлины.

Я удивился, потому что подготовка документов занимает минут тридцать. Чёрт с ним, пускай даже один час, но 15 тыс. рублей за час — это более чем достойное вознаграждение.

Зашёл на сайт Роспатента: инструкции там есть, но четкой картины не дают. На месте руководителя маленького IT-проекта я бы не стал подавать заявление сам — вдруг что-то сделаю не так.

Но я же юрист, и процедуру эту проходил не раз. Так почему бы мне не помочь стартаперам? Подумал-подумал, и не нашёл аргументов против. Так что давайте вместе попробуем подготовить документы и направить их в Роспатент, сэкономив при этом в среднем 15 тыс. рублей.

Пытался на неделе разобраться где в Российском рынке труда для айтишников сейчас. Успех меня постиг очень умеренный, ибо бардака все еще много. Какие-то вакансии появляются, какие-то исчезают, какие то просто висят, но сказать насколько они актуальны невозможно. Рассказывали несколько случаев, когда чел апплаился на позицию, а ему отвечали  “Ну да, ищем человека. Только мы теперь из Грузии, Армении, Турции и тп работаем”. Тем не менее, кое-какие основные тренды понятны уже сейчас. Поэтому, нисколько не претендуя на полноту, расскажу какой мне видится картинка. А также поделюсь некоторыми ссылочками, которые нарыл, вдруг кому-то полезно будет. Итак...

О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.

О Kubernetes и его роли в построении микросервисных приложений известно, пожалуй, большинству современных IT-компаний. Однако при его внедрении часто возникает вопрос — какой вариант установки выбрать: Self-Hosted или Managed-решение от одного из облачных провайдеров. О недостатках первого варианта, думаю, известно всем, кто проходил через ручное конфигурирование K8s: сложно и трудоемко. Но в чем лучше Cloud-Native подход?

Я Василий Озеров, основатель агентства Fevlake и действующий DevOps-инженер (опыт в DevOps — 8 лет), покажу развертывание Kubernetes-кластера на базе облака Mail.ru Cloud Solutions. В этом цикле статей мы создадим MVP для реального приложения, выполняющего транскрибацию видеофайлов из YouTube. 

Рун не должен резать
Тот, кто в них не смыслит.
В непонятных знаках
Всякий может сбиться.
Десять знаков тайных
Я прочел и знаю...(Сага об Эгиле)

Многие начинающие программисты, уже освоив синтаксис C++, обнаруживают, что нет простого способа, как подключить библиотеку, так и собрать программу для другой ОС, или чего хуже, под другим компьютером с той же ОС. Эта проблема отчасти порождается спорной практикой обучения, когда код учат писать и запускать лишь средствами IDE, таких как Visual Studio, Code::Blocks, и других.
Поначалу такой подход работает, но лишь до первой реальной задачи сделать что-то, что запустится не только на вашей машине. Тут-то новички и сталкиваются с отсутствием стандартной системы сборки и менеджера зависимостей. После осознания этой сложности, большинство студентов, как правило, переходят на другие языки, попутно тиражируя в индустрии миф о том, что C++ де не кроссплатформенный язык, а вот мой Python/Java/C# - да.
Между тем нас окружает множество замечательных кроссплатформенных программ написанных на C++. Если вы обучаетесь C++ и хотите понять как создавать такое ПО, то эта статья для вас.

Существует множество обучающих материалов, библиотек и примеров реализации drag & drop и swipe-to-dismiss в Android c использованием RecyclerView. В большинстве из них по-прежнему используются устаревший View.OnDragListener и подход SwipeToDismiss, разработанный Романом Нуриком. Хотя уже доступны новые и более эффективные методы. Совсем немногие используют новейшие API, зачастую полагаясь на GestureDetectors и onInterceptTouchEvent или же на другие более сложные имплементации. На самом деле существует очень простой способ добавить эти функции в RecyclerView. Для этого требуется всего лишь один класс, который к тому же является частью Android Support Library.

В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.

Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.

Что происходит в мире часового искусства, что умеют делать современные часы и на что нужно обращать внимание при выборе своих первых часов, ответы на эти вопросы вы найдете в данной статье. Если в какой-то момент времени вы решили купить себе часы, но ужаснулись от их разнообразия и не знаете что выбрать, то добро пожаловать под кат.

Современные часы имеют невероятные дополнительные функции

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!