Академическое знание давно уже обитает в интернете, и как и любая информация, индексируется поисковыми машинами и базами данных. Я говорю о более широкой категории знаний, чем STEM (Science Technology Engineering and Mathematics), основным критерием академических источников является их рецензирование (например, скопусовский журнал Modern Theology является рецензируемым источником, хотя не все согласятся назвать его научным, а вот академическим, пожалуйста). Однако, насколько обычный пользователь интернета представляет себе этот сектор Сети, знает где, что, и как искать, умеет различать надежность различных академических источников, имеет доступ к этим источникам, а также понимает всю сложность и объем академического знания? Мне не встречалось каких-либо обзоров на русском языке, в котором была бы представлена информация, рамочно характеризующая условный «Scholarnet», дающая общее представление, справку, прочтя которую, можно было эффективно академическим знанием пользоваться. Я решил составить обзор источников академической информации, и источников, вторичных к ним (пресс-релизы научных новостей и науч-поп). Сразу оговорюсь, обзор произволен, и не выведен из какой-то точной методологии, но это лучше чем его отсутствие. Описав при этом разные потоки данных, с которыми может взаимодействовать самые разные люди: от самих исследователей до, как принято говорить в аннотациях книг, «широкого круга читателей» (в т.ч. википедистов, журналистов, участников интернет-споров, и т.д.). Также прошу заранее извинить за огрехи оформления, по мере возможности постараюсь исправить то, на что укажет читатель (желательно в ЛС).

Кто не слушает металл — тому бог ума не дал!

— Народное творчество

Привет, %username%.

gjf снова на связи. Сегодня буду совсем краток, потому что через шесть часов вставать и ехать.

А рассказать я сегодня хочу о металле. Но не о том, который музыка, — о том мы можем поговорить как-нибудь за кружечкой пива, а не на Хабре. И даже не о металле — а о металлах! И рассказать я хочу о тех металлах, которые меня в жизни так или иначе поразили своими свойствами.

Поскольку все участники хит-парада отличаются какими-то своими суперспособностями, то мест и победителей не будет. Будет — металлическая десятка! Так что порядковый номер ничего не означает.

Поехали.

Учимся дебажить с perf — целых 18 страниц про основные подкоманды, фичи и устройство инструмента. Джулия рекомендует; “Я даже использовала его несколько раз для профилирования Ruby программ!”

Уровень сложности — для суперпродвинутого администратора.

Когда нужно отыскать причину сбоя, не имея доступа к исходным кодам. Все логи уже просмотрены, все debug и verbose-ключи включены, а причина проблем так и не обнаружена — используйте perf. Потребуется навык кодинга на языках типа Си.

Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.

Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:

• статистика;
• теория вероятностей;
• математический анализ;
• линейная алгебра.

В предыдущей статье «Data Science: книги для начального уровня» специалисты Plarium Krasnodar рекомендовали литературу по программированию на Python, а также по визуализации результатов и machine learning. В этой статье они предлагают подборку материалов и книг по математике, полезных в Data Science.

В недавней статье товарищ KvanTTT поднял вопрос:

Можете пояснить что вам не нравится в современной записи (математических положений и) формул и как ее можно улучшить?

Я постарался ответить в одном комментарии, но размер текстового поля не позволил закончить выкладки. Данная статья — чрезмерно развернутый ответ.

Сразу скажу, материал холиварный. Местами слишком эмоциональный. Очень спорный. Слишком личный — часто основан на собственном опыте, небогатом, хоть и разнообразном. Пост касается школьных и университетских текстов учебников: у «профессиональной» литературы своя специфика, своя аудитория. Решения у проблемы в текущих реалиях нет. При этом, часть «моих» наблюдений задолго до меня высказывали такие авторитеты, как Кнут и Хэмминг; чуть менее популярные ребята даже запилили инструкцию "Как читать математику".

Итак, на мой взгляд, основные претензии не столько к записи формул, сколько к подаче материала. Причем, к подаче материала на практически всех уровнях образования, начиная со школы, и заканчивая передовой наукой. Начало текущей ситуации положил Евклид, заявивший про отсутствие царской дороги в математике. Царскую дорогу не проложили до сих пор. Евклид обходился, и мы сможем.

Если вы когда-либо хотели разобраться в фундаментальных основах современных биотехнологий, генной инженерии, биоинформатики и молекулярной биологии, детально понимать, что творится на передних рубежах этой удивительной и революционной в настоящий момент науки, быть сознательным свидетелем тех потрясающих научных открытий, современниками которых мы являемся, но не знали с чего начать — этот пост должен быть вам интересен.

В первую очередь я считаю своим долгом поделиться своей находкой — без сомнения лучшим курсом лекций в области естественных наук, который мне когда-либо доводилось слушать, а учился я немало. Этот курс просто невозможно слушать иначе, чем открыв рот от непрерывного удивления и восхищения как его концентрированным содержанием, полным захватывающих фактов, так ясностью и выразительностью с которой лектору удается очень просто, увлекательно и одновременно глубоко объяснять весьма сложные вещи.

Также я кратко отмечу информацию о иных курсах по этой теме, которые мне удалось найти. Надеюсь в комментариях увидеть рекомендации других членов нашего сообщества о том, с чего по их мнению лучше начать и чем продолжить образование в этой области.

Дачная электрика – известная проблема, отношение к ней в большинстве случаев наплевательское, если не сказать хуже. Если есть возможность подключить что-то не так и не туда — это, конечно, будет сделано.

Когда мы с женой начинали строить новую дачу вместо старой (где электрика прокладывалась многими поколениями и представляла собой жуткую мешанину из проводов и распаячных коробок), то прежде всего решили, что электрика будет грамотной, а дача – умной.

На прошлой неделе компания Intel объявила, что продолжает работать над защитой от Meltdown и Spectre. Помимо выпущенных программных «заплаток» для существующих процессоров, компания намеревается переработать последующие модели на «кремниевом уровне».

Подробности далее.

Игры и программирование — этот симбиоз помогает новичкам освоить азы кодинга, а опытным разрабам — освежиться и отвлечься от трудных повседневных задач. Вроде бы и развлекаешься, но в то же время с пользой для мозгов. Предлагаем вам вторую часть подборки игр, в которых нужно писать код. Если пропустили первую часть, тоже рекомендуем посмотреть, там много интересного.

Осталось пара недель до 8 марта и если верить поговорке, сапожник обычно остается без сапог. Так же и Надя, дизайнер по текстилю в интерьере, жила без удобной мебели. Многие знают, как сложно найти в компактное пространство российской квартиры идеально подходящую по размерам полку или тумбочку.



Когда обошли почти все магазины, стало ясно что проще всего сделать такую мебель самим. Можно смастерить индивидуальную не только габаритами, но и функциями полку и сэкономить свободное пространство в комнате.

В сегодняшнем материале мы собрали одни из наиболее популярных книг, отобранных самими разработчиками — резидентами Reddit, Quora, Stack Exchange, Stack Overflow и Hacker News.

В нашу подборку попали работы по популярным языкам программирования, проектированию ПО, работе с Linux-системами, сборники практических советов для разработчиков — от начинающих, до опытных. Объединяют эту подборку высокие оценки самих программистов, которым эти книги помогали на разных этапах их карьеры.

Преподаватели готовы разделить с вами все таинства музыкальной теории но не раньше, чем вы научитесь читать эти закорючки самостоятельно.

Предполагается, что студент должен страдать самостоятельно освоить ноты, путем многократного повторения. И вообще, если «ниасилил», значит у тебя нет Таланта — иди мести двор.

Представьте что было бы, если бы обычной грамоте учили так же. Но мы, почему-то, в большинстве своем читать и писать таки научились.

Под катом я опишу свою методику, которая на мой дилетантский взгляд работает лучше, чем то, что обычно предлагают начинающим.

Статья посвящена языку ассемблер с учетом актуальных реалий. Представлены преимущества и отличия от ЯВУ, произведено небольшое сравнение компиляторов, скрупулёзно собрано значительное количество лучшей тематической литературы.

У тех, кто только начинает осваивать C# часто возникает вопрос что такое интерфейс и зачем он нужен.

Сначала о том, что можно найти по первой же ссылке в поисковике. В большинстве статей смысл интерфейса разъясняется как «договор» о том, что должен содержать класс, какие свойства и методы. Например у нас есть интерфейс:

public interface IForecast
{
    int GetForecast(int value);
    int Size { get; set; }
}

Соответственно, если какой-то класс реализует данный интерфейс, то он должен содержать реализацию метода int GetForecast(int value) и свойство Size.

Практическая ценность такого договора минимальная. Если выкинуть интерфейс из проекта, то все будет замечательно работать и без него. Разве что вы захотите полностью переписать логику класса и тогда интерфейс поможет вам не забыть про необходимые методы.

Подводя итог этой части, если какой-то интерфейс реализуется только в одном единственном классе, то не тратьте время на него. Он просто не нужен.

Сегодня мы подготовили очередную [наш IaaS-дайджест и материалы по структурированию кода] подборку полезных источников. На этот раз мы решили изучить тематическую ветку на Hacker News и рассказали о блогах, которые могут хорошо дополнить чтение «Хабра».

Авторы данных блогов готовят как материалы для новичков с туториалами и разъяснениями основ, так и более углубленные статьи и исследования. Всех заинтересовавшихся приглашаем под кат.

Disclaimer: мы решили разбить подборку на несколько частей в соответствии с тематическими потоками и хабами. Начнем с блогов по математике, алгоритмам и языкам программирования, а в следующих выпусках перейдем к веб-разработке и дизайну.

В мире растет число фейковых новостей и все сложнее найти источник правдивой информации. Спрос на достоверность, качество и фактчекинг не пропал, но сложно подружить методологии проверки данных с новостями мейнстрима в эпоху, когда даже серьезные издания гонятся за кликбейтом. Изъеденные недочетами новости политики, экономики, спорта и других сфер начинают раздражать, а не привлекать внимание. Образуется информационный вакуум, заполнить который могут новости науки. Манипулировать научными данными не так интересно, как фактами в экономике и политике. Наука поддерживается прекрасной репутацией источников — например, не вызывает сомнений авторитетность журнала «Nature» или достоверность базы данных биотехнологической информации PubMed.

И все же между источником научных данных и читателем часто стоит фильтр, отвечающий за качество публикаций — журналист. Избавиться от прослойки можно лишь в том случае, если вы сразу получаете информацию от ученых. Так можно сделать, если подписаться на интересующих вас авторов. Они есть в соцсетях, но информация там не структурирована, а вот каналы с видеоконтентом — как личные, так и собранные обычными людьми, — это ценный источник адаптированных данных.

Как говорят иные отважные люди: «От dev до prod — всего один шаг». Люди опытные добавляют, что шаг этот называется «тестирование», причём самое разнообразное, и нам просто нет смысла им не верить.



Нагрузка имеет значение: водитель этого грузовика умудрился обрушить мост весом своего ТС, счёт за восстановление составил примерно $21.3M. К счастью, тестирование ПО обходится дешевле!

Конечно, говоря о тестировании, нужно понять, с чем и за что мы боремся. Мы сознательно ограничили себя и решили сегодня поговорить исключительно про нагрузочное тестирование и тестирование производительности: темы, полярно удалённые друг от друга, крайне интересны в самом практическом выражении. Рассмотрим инструменты для того и другого, не привязываясь к какому-то конкретному стеку технологий, так что не удивляйтесь соседству Яндекс.Танк и BenchmarkDotNet!

Очередные Java-конференции JBreak и JPoint прошли на «ура». Здешние доклады всегда имеют резонанс, но многим запомнилось и кое-что ещё.

Буклет GridGain. Задачки про Грефа и Балмера, белорусского программиста с ведром картошки и, конечно, нетривиальное соблазнение тестировщицы Клавдии продолжают публиковать на различных ресурсах на радость автору, и многие уже даже не знают, каков их источник.

С 2012 года интернет-форум PubPeer выполняет роль 4chan для науки, позволяя каждому размещать анонимные комментарии по поводу научных исследований. Изначально он предназначался для обсуждения методов и результатов, но теперь стал одним из самых известных информационно-аналитических центров для обвинений в научных ошибках, подделках и недостойном поведении. Благодаря ему журналы выпускали исправления, отзывали материалы, рушили карьеры, и в конечном итоге вовлекли сайт в судебное разбирательство, где его адвокатами выступала команда из объединения американских прав человека [American Civil Liberties Union, ACLU], работавшая с Эдвардом Сноуденом.

Критики считают, что PubPeer поддерживает нецензурируемый поток безответственных обвинений. Но сторонники говорят, что PubPeer – возможно, единственный эффективный способ разоблачения ошибок и фальшивок в текущей научной системе. Он работает во время тихого кризиса науки и научных журналов, когда сообщество волнуют проблемы неповторимости результатов – т.н. "кризис воспроизводимости", а количество отозванных работ возрастает. Традиционная система экспертных оценок не справляется с этими проблемами.

Все программы должны быть правильными, но некоторые программы должны быть быстрыми. Если программа обрабатывает видео-фреймы или сетевые пакеты в реальном времени, производительность является ключевым фактором. Недостаточно использовать эффективные алгоритмы и структуры данных. Нужно писать такой код, который компилятор легко оптимизирует и транслирует в быстрый исполняемый код.


В этой статье мы рассмотрим базовые техники оптимизации кода, которые могут увеличить производительность вашей программы во много раз. Мы также коснёмся устройства процессора. Понимание как работает процессор необходимо для написания эффективных программ.