![image](https://habrastorage.org/webt/dh/em/dw/dhemdwwpmf7sevtunihbpzmpfzg.png)
Всем добрый день. Одним далёким днём (летним или зимним уже и не упомнить) набрёл я на статью от atarity, где в красках (во всех смыслах) было рассказано о том, как легко и просто можно научиться паять (ссылку на комикс прилагаю).
Senior Java Developer
В прошлой статье мы оптимизировали поиск в PostgreSQL стандартными средствами. В этой статье мы продолжим оптимизацию с помощью индекса RUM и проанализируем его плюсы и минусы в сравнении с GIN.
UPD. Часть 2
Эта статья — первая из небольшой серии статей о том, как оптимально настроить полнотекстовый поиск в PostgreSQL. Мне пришлось недавно решать подобную задачу на работе — и я был очень удивлен отсутствию хоть сколько-нибудь вменяемых материалов по этому поводу. Мой опыт борьбы под катом.
Первые месяцы начинающего растомана как правило сводятся к ударам головой о концепцию времени жизни и владения. Некоторые на этом ломаются, но тем, кто смог пережить — это уже не кажется чем-то необычным или неправильным. Я опишу ключевые моменты, которые, как мне кажется, помогли быстрее и лучше адаптироваться к концепции лайфтаймов и владений.
Разумеется официальный растбук полнее и подробнее, но так же требует больше времени и терпения для полного понимания и впитывания всей информации. Я попытался избежать большого количества деталей и представить всё в порядке возрастания сложности, в попытке сделать данную статью доступней тем, кто или только начал смотреть раст, или же не очень понял начальные моменты из официального растбука.
Сподвигло меня написать и то, что, как, например, по монадам, можно найти некие официальные обучающие материалы, но не всегда они хорошо понимаются, а понимание возникает только после прочтение чего-то типа "ещё одно введение" по данной теме.
Для начала нам надо освоиться с двумя вещами — конец блока и перемещение значения в другой блок. Позже мы начнём усложнять, добавив "одалживание", "мутабельность" и "скрытую мутабельность".
Нынешний апрель был, конечно, не самым удачным месяцем для чтения о добром и вечном; все в мыле носились за разбушевавшимся РКН и клеили побитые блюдца. Однако жизнь за пределами зоны его ответсвенности не останавливалась. Наш фронтенд-разработчик Максим Попов даже в самый разгар боевых действий отслеживал интересные новости по Angular и делился ими с коллегами. Кроме того, он отсмотрел доклады прошедшей ng-conf и подготовил подборку наиболее ценного. С его любезного разрешения делюсь этой информацией с Хаброй — будет что почитать и, главное, посмотреть в длинные выходные.
Ни одно серьезное приложение не обходится без анимации в том или ином виде. Анимация делает приложения более современными, красивыми и зачастую — более понятными, улучшая пространственную ориентацию внутри приложения. Без обратной связи иногда трудно понять, что произошло, когда мы нажали на элемент. Раньше при необходимости добавить анимацию в приложение, я пользовался CSS-анимацией и в целом был почти доволен.
После перехода нашего продукта на Angular 2+ мы столкнулись с тем, что Ангуляр предоставляет свой механизм для описания анимации. Поскольку Ангуляр полностью владеет транзакциями DOM, то он может упростить описание анимации и мы решили попробовать отказаться от анимации на CSS. Да и в целом было интересно посмотреть, что из этого получится. За почти год разработки проекта мы так и не перешли обратно на CSS-анимацию, и я могу сказать, что можно вполне успешно жить с анимацией Ангуляра. В этой статье я расскажу, как использовать анимацию в проектах на Angular 2+ и о возможностях, которые до сих пор почему-то не описаны в официальном гайде.
Все мы встречались со сложными ошибками на продакшне, которые сложно поймать обычными средствами мониторинга. BPF — это технология ядра Linux, которая позволяет делать быструю и безопасную динамическую отладку прямо на запущенной работающей системе, без необходимости готовиться к этому заранее. JVM сама по себе имеет множество точек мониторинга для отслеживания сборки мусора, выделения объектов, вызовов JNI, даже вызовов методов — и всё это без необходимости в дополнительном инструментировании. Когда этих точек мониторинга недостаточно, ядро Linux и всевозможные бибилиотеки позволяют отслеживать системные вызовы, сетевые пакеты, события планировщика, время потраченное на доступ к диску, и даже запросы к базам данных.
В этом хабрапосте мы сделали текстовую расшифровку доклада Sasha Goldshtein, посвященного тому, как инструменты BPF можно использовать для мониторинга JVM-приложений на GNU/Linux, и чеклисту проверки производительности с использованием классических инструментов, таких как fileslower, opensnoop, strace — но всё это с использованием неинвазивной, быстрой и безопасной технологии BPF.
После ката будет множество картинок со слайдами. Осторожно, трафик! Картинки ужаты насколько можно, но не более того. Все они действительно нужны.
Всем привет, с вами Максим Иванов и Дмитрий Сергиенков, и сегодня мы поговорим о новостях в мире Angular. Мы подготовили для вас наиболее интересные материалы и отобрали список вопросов, который вам должен понравиться. Отметим только, что если вы будете ждать от этой статьи ответа на вопрос "Чем Angular лучше других технологий?", то придется вас огорчить, у нас не будет ответа на него. Почему? Как правило, все мнения вида "Технология X лучше технологии Y" почти всегда не более, чем отражение точки зрения высказывающегося. Однако для тех, кто только начинает изучать этот фреймворк, мы постараемся объяснить, что дает вам эта технология и какую пользу она приносит. Также не проходите мимо и ответьте на опрос, самые популярные ответы будут отправлены Игорю Минару (ведущий разработчик команды Angular). Ну что же, приступим.
Я покажу вам, как написать небольшую программу, которая скачивает ленту(feed) в формате JSON, парсит и выводит список заметок на консоль в форматированном виде.
У нас все вылилось в очень лаконичный код. Как? Смотрите под катом.
В этой статье я расскажу, как мы генерируем документацию из комментариев в коде TypeScript. В целом, все довольно просто, если требования простые. Впрочем, донастроить под себя тоже не очень трудно.
Что у нас получилось — можно посмотреть здесь.
Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье
Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.
Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.
Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.