В новой статье я хочу рассказать о не самых приятных сожителях нашего организма - о паразитах, об их влиянии на наше поведение, высшие психические функции и в целом на центральную нервную систему (ЦНС). В тексте будут описаны как относительно безобидные, с точки зрения влияния на нервную систему, паразиты, так и агрессивные виды, вызывающие тяжёлое поражение ЦНС и способные привести к летальному исходу без должного лечения.

Последние 4-5 десятилетий спрос на программистов вырос в сотни раз. По некоторым оценкам их количество удваивается каждые пять лет, и в результате программист с 5-летним опытом работы имеет стаж работы в отрасли больший, чем у половины всех ее сотрудников.

Эрик Дитрих* около 10 лет провел на должностях, где его основной функцией было написание кода. Еще 10 лет были связаны с управлением программистами, их обучением, консультированием организаций, практикой оценки кодовой базы, а в наши дни и контент-маркетингом. Но во всех этих ролях он в той или иной степени писал код. И, по своим расчетам, прошел больший путь, чем 94% работающих в отрасли. Получается некое противопоставление: программист со стажем, который общается с кучей новичков в программировании.

Специально для своего блога Эрик попытался обобщить весь свой опыт в виде кратких советов, которые он хотел бы дать молодым программистам. Под катом — наиболее важные, на взгляд автора, уроки и выводы из его 20-летней карьеры.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Нашла в одной книге закладку - карточку на интернет. Вот как они выглядели в эпоху dial-up интернета. Помните?

Прим. переводчика: автор статьи рассказывает, как его команде удалось запустить два клиента Elasticsearch разных версий на одной JVM путем написания специальной библиотеки-обертки для работы с нужной версией.

Это пятая часть серии статей об обновлении кластера Elasticsearch без простоев и с минимальным воздействием на пользователей.

Глобальный характер обновления с самого начала намекал, что оно займет минимум год (а то и больше). В этой части пойдет речь об изменении подхода к разработке и о том, как удалось поддерживать параллельную работу нескольких клиентских библиотек Elasticsearch в кодовых базах Java в течение длительного времени.

Эффективное управление техническим долгом как никогда актуально в текущей ситуации импортозамещения и перехода многих компаний на собственные решения. Монетизация техдолга и его последствий — ключ к тому, чтобы сделать его осязаемым и понятным не только для IT специалистов, но и для владельцев продуктов и руководства компании.

Предлагаемый подход поможет компаниям оцифровать техдолг, понять уровень риска, приемлемый для компании, и выделить соответствующий бюджет на закрытие техдолга, что приведет к повышению устойчивости архитектуры и бизнес-процессов по отношению к внутренним и внешним факторам.

Расскажу о такой важной особенности работы СУБД TERADATA, как сбор и использование статистик при выполнении запросов и как их наличие или отсутствие может повлиять на скорость выполнения таких запросов. Попытаюсь объяснить, что представляют собой статистики и для чего они нужны TERADATA.

Постоянно откладываешь дела на потом и не видишь в этом проблемы? Мне это знакомо. Расскажу как не повторить моих ошибок и почему пора это прекращать. Не откладывай эту статью на потом!

{"__typename":"PageLikeAction","action_type":"LIKE","label":{"text":"Like"}

В прошлой статье мы рассматривали механизм внимания (attention) – чрезвычайно распространенный метод в современных моделях глубокого обучения, позволяющий улучшить показатели эффективности приложений нейронного машинного перевода. В данной статье мы рассмотрим Трансформер (Transformer) – модель, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения. Более того, для ряда задач Трансформеры превосходят модель нейронного машинного перевода от Google. Однако самое большое преимущество Трансформеров заключается в их высокой эффективности в условиях параллелизации (parallelization). Даже Google Cloud рекомендует использовать Трансформер в качестве модели при работе на Cloud TPU. Попробуем разобраться, из чего состоит модель и какие функции выполняет.

Впервые модель Трансформера была предложена в статье Attention is All You Need. Реализация на TensorFlow доступна как часть пакета Tensor2Tensor, кроме того, группа NLP-исследователей из Гарварда создали гид-аннотацию статьи с реализацией на PyTorch. В данном же руководстве мы попробуем максимально просто и последовательно изложить основные идеи и понятия, что, надеемся, поможет людям, не обладающим глубоким знанием предметной области, понять данную модель.

Исследование исполняемого файла можно разделить на три этапа: поверхностный, глубокий, хирургический. На первом мы малыми силами собираем информацию о подопытном файле. Под «малыми силами» я подразумеваю легкие в использовании и широко распространенные средства анализа. В этой статье мы поговорим о них и для наглядности взломаем несложную защиту.

Миллионы современных разработчиков активно используют язык программирования, который родился буквально за 10 дней в период экспоненциального развития интернета. Создатель JavaScript Брендан Эйх не так давно заново обратился к истокам созданного им языка и рассказал о том, как семена, посеянные им в 1995 году, теперь наконец-то взошли.

Привет! Меня зовут Антон Губарев, я инженер PaaS (Platform-as-a-Service) в Авито. Платформа как сервис позволяет продуктовым командам разработки не тратить время на рутинные инфраструктурные задачи, в том числе такие как определение  оптимальных значений request/limit CPU и RAM для контейнеров в кластерах Kubernetes. Вместо этого они могут сосредоточиться на качестве микросервиса, над которым работают. PaaS умеет автоматически рассчитывать ограничения и выделять ресурсы для каждого из 1 800 микросервисов Авито.

Рассказываю, как мы в Авито собираем метрики потребления ресурсов серверного оборудования, храним и используем их, чтобы спланировать потребление в будущем.

Заблуждение 1. В сутках 24 часа или 86 400 секунд

При работе с инструментом важно знать теоретические основы. Во-первых, вам будет значительно проще искать ответы на вопросы в Google и понимать официальную документацию. Во-вторых, при обращении в профильные чаты вы будете называть вещи своими именами, что позволит быстрее получить ответ (или вообще получить его: если ваши слова и термины будут непонятны другим, вряд ли они смогут ответить вопрос). 

Алексей Барабанов, IT-директор «Хлебница» и спикер курса «RabbitMQ для админов и разработчиков», подготовил конспект, который поможет понять терминологию и базовые сущности RabbitMQ.