За последнюю неделю дважды объяснял людям как организована работа с памятью в х86, с целью чтобы не объяснять в третий раз написал эту статью.

И так, чтобы понять организацию памяти от вас потребуется знания некоторых базовых понятий, таких как регистры, стек и тд. Я по ходу попробую объяснить и это на пальцах, но очень кратко потому что это не тема для этой статьи. Итак начнем.

Введение

Я долго думал о том, чтобы выбрать какой-либо математический объект, интересный не только с точки зрения дискретной математики, но и функционального анализа, и попытаться запрограммировать его.

Этим объектом стали так называемые топологические пространства. Естественно, конечный объём представления объектов в памяти компьютера не позволяет с абсолютной точностью смоделировать имеющиеся в математике топологические пространства, а значит, остаётся довольствоваться конечными топологиями.

К счастью, это один из тех объектов, для которых конечность не только позволяет оперировать стандартными математическими понятиями, но и упрощает некоторые из них. Тем более довольно интересно исследовать объекты, для которых у нас нет никакой возможности померить расстояние между точками. Да, да, вы не ослышались. В общей топологии такой возможности у нас нет.

Но обо всём по порядку.

Вот уже некоторое время я обдумываю идею написать книгу о теории категорий для программистов. Не компьютерных теоретиков, программистов — скорее инженеров, чем ученых. Я знаю, что это звучит безумно, и я сам достаточно напуган. Я знаю, что есть огромная разница между наукой и техникой, потому, что я работал по обе стороны баррикад. Но у меня всегда был очень сильный порыв объяснить вещи. Я восхищаюсь Ричардрм Фейнманом, который был мастером простых объяснений. Я знаю, я не Фейнман, но я буду стараться изо всех сил. Я начинаю с публикации этого предисловия, которое должно мотивировать читателя изучить теорию категорий, и надеюсь на начало дискуссии и обратную связь.

Я постараюсь в нескольких параграфах убедить вас, что эта книга написана для вас, и развеять все ваши сомнения в необходимости изучения этой, одной из самых абстрактных областей математики, в свое драгоценное свободное время.

Аукционы используются для торгов практически любых товаров — рыбы и цветов, лицензий на 3G-cвязь, государственных ценных бумаг, акций частных компаний, рекламных объявлений на Яндексе. Базовые правила некоторых аукционов остаются неизменными на протяжении столетий. При этом аукционы — динамично развивающаяся область современной экономической теории. Это в первую очередь вызвано их практической важностью, а также наличием данных и возможностью формально проанализировать аукционы как игры, чьи правила совпадают с практикой. За исследование аукционов и в целом экономических механизмов было присуждено несколько Нобелевских премий.



В рамках Малой Школы анализа данных лекцию, посвященную аукционам, прочитал Сергей Измалков — профессор экономики Российской экономической школы, председатель ученого совета РЭШ. Именно аукционы стали темой его докторской диссертации. В лекции Сергей Борисович рассказывает о том, чем похожи торговля жёнами в Вавилоне и размещение рекламных объявлений в интернете. Под катом вы найдете текстовую версию лекции, но мы бы рекомендовали вам все же посмотреть видеозапись — лектор рассказывает обо всем достаточно доступно и очень увлекательно.

Всю рутину, которую можно отдать роботам, нужно отдать роботам. Большие системы без этого невозможны. В разработке и тестировании очень много похожих задач, которые не требуют высокой квалификации, но отнимают много времени. Человек, который умеет обеспечить разработку, тестирование и деплой – это редкий специалист и его на количество страничек никак не масштабируешь.

В Яндексе тестировщику невозможно без автоматизации. Мы даже развиваем экспериментального робота, который способен брать на себя функциональное тестирование. В какой-то момент мы поняли, что не так много людей осознают, сколько сейчас есть возможностей работать не 12 часов, а головой. Собрав весь свой опыт в тестировании и деплое, мы открыли в питерском офисе Яндекса Школу автоматизации процессов разработки. У нас получилась школа, где каждый, кто пишет код, может получить базовый набор знаний о том, как собрать, запустить и поддерживать сервис в продакшене так, чтобы это стоило недорого.



Курс открывает моя лекция о том, зачем вообще автоматизировать процесс разработки. Из нее вы получите представление о то, что будут рассказывать мои коллеги.

Сейчас занятия закончились, и мы, как и обещали, выкладываем записи лекций, которые перемежаются с мастер-классами, для всех желающих. Понятно, что наш опыт и знания – не 42, но мы надеемся, что они принесут вам пользу.

Добрый день.
Меня зовут Головач Иван, я руковожу небольшой образовательной компанией и преподаю сам:

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

В следствии этого у меня скопилось значительно количество ссылок на видео на русском языке по Java как моего авторства, так и моих коллег.

(GolovachCourses.com)

Здесь собраны несколько вариантов записи моего курса Java Core.
Модуль #1 (Procedural Java):
Набор июль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор апрель 2013: #1, #2, #3, #4
Набор февраль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор январь 2013: #1, #2, #3, #4
Набор октябрь 2012: #1, #2, #3, #4.

Двое на этой фотографии через месяц сменили работу на более крутую

Студент, который только учит Java, может получить в Москве больше, чем действующий разработчик. К примеру, в Российском центре разработки Deutsche Bank стипендия колеблется в районе 100 тыс.руб. в месяц — и вас за эти деньги ещё только учат, работа — потом.

Спрос на разработчиков каждый год растёт примерно на 10-15 процентов, а база для образования не справляется. И потребности растут, и текучка большая: ведь в какой-то момент выяснилось, что Java позволяет наиболее индустриально разрабатывать код.

Так вот, сейчас я расскажу, какие есть варианты карьеры в России и за рубежом есть у вас, если вы уже знаете Java или, по крайней мере, у вас есть пара месяцев, чтобы перейти на новый язык и новую среду разработки. За рубежом, кстати, Amazon, Facebook, Twitter и LinkedIn активно нанимают Java-инженеров, специализирующихся на бэкэндах. А у нас — Одноклассники, Deutsche Bank, Oracle, Luxoft, Сбербанк-Технологии, Azul и другие. Пошли, покажу, что и как.

В языке perl существует несколько операторов, которые состоят только из точек. Сколько таких операторов вы можете назвать?

В предыдущих частях (тут и тут) мы говорили об основных архитектурных принципах построения масштабируемых порталов. Сегодня продолжим разговор об оптимизации правильно построенного портала. Итак, стратегии масштабирования.

В век информационных технологий все больше стало появляться экспертов-аналитиков, и даже предсказателей. Их задача — рассказывать о том, что произойдет через некоторое время, на что обращать внимание и какие тренды стоит ожидать в обозримом будущем. В статье хотел бы немного проанализировать различные виды предсказаний.

50/50

Известное бизнес-издание готовит номер о трендах следующего года. Определяет ключевые вопросы, опрашивает экспертов. Мнения экспертов делятся равномерно от самого пессимистического до самого оптимистического сценария, самые осторожные делают нейтральные прогнозы.

Такие моменты вызывают у меня смущение. Если идет речь о прогнозировании роста акций Apple, то через год мы увидим лишь одну развязку: стоимость либо упадет, либо увеличится, либо останется прежней в рамках некоего коридора. Это означает, что, как минимум, ⅔ “экспертов” ошибаются прямо сейчас в своих прогнозах и “экспертами” не могут быть по определению. Тем не менее, такое встречается сплошь и рядом.

50% — это вероятность встречи блондинки с живым динозавром на улице города. Она либо встретит его, либо нет. Так можно оценить логику некоторых экспертов, т.е. угадал/не угадал. Замечу, что 50% — это довольно таки большой процент вероятности прогноза, поэтому при большом количестве мнений вы всегда найдете того, кто угадает, что ничего не говорит о его реальных аналитических способностях.

То есть нужно научится отличать экспертное мнение от банального угадывания.

В предыдущей части мы говорили об основных архитектурных принципах построения масштабируемых порталов. Сегодня поговорим об оптимизации правильно построенного портала. Итак: первый вид оптимизации — локальный кэш.

Здравствуйте.

На написание статьи меня сподвигнул этот пост. В нём приведено описание инструментов и некоторая теоретическая информация.

Сам я только начинаю разбираться в unit-тестировании и тестировании вообще, поэтому решил поделиться некоторой информацией касательно этого дела. А также систематизировать свои знания и навыки. Далее постараюсь объяснить процесс тестирования по шагам простым обывательским языком, так как нигде в интернете не нашёл разжёванного описания, по шагам так сказать. Кому интересно и кто хочет попробовать всё-таки разобраться, добро пожаловать.

Совсем недавно я сдал OCA Java SE 7 Programmer I. За время подготовки успел решить огромное количество задач и извлечь из них много тонких моментов языка. Самые интересные и ловкие — сохранял на будущее. И вот у меня накопилась небольшая личная коллекция, лучшую часть которой я здесь и опишу.

В замечательной статье Знаешь ли ты JAVA, %username% и её второй части автор тоже поделился опытом после подготовки. Однако я пришёл к выводу, что могу добавить что-то своё. Так и зародилась эта статья.

^{Прекрасная картинка неизвестного автора}

Я долго не писал эту статью. На протяжении полугода я регулярно практиковал попытки пройти в поликлинике к докторам без очереди и хамское вождение с московскими номерами в глубинке, чтобы стать толстокожим и невосприимчивым к ненависти (даже НЕНАВИСТИ!!!1), которая прольётся на меня после этой статьи. Это неизбежно, так как Хабр — гик-ориентированный ресурс, а QR-коды — гик-технология. Они уже получили широкое распространение и теплую поддержку от гиков Хабра, так что будущее у меня в мрачных оттенках. Не удивлюсь бритвенным лезвиям в почтовом ящике и молчаливому дыханию в телефонную трубку от полуночных незнакомцев.

Видимо, для апологетов QR-кодов эта технология — возможностью приблизить будущее, шагнуть в прекрасный мир завтрашнего дня с дополненной реальностью из всех этих многочисленных видеороликов и фильмов про будущее с прозрачными дисплеями, что-то разобрать на которых можно только при отсутствии просвечивающегося пёстрого бабушкина ковра на стене. Гики радуются любому новому примеру использованию QR-кода, даже если это помогающая рассказывать сказки детская пижама с QR-кодами, надгробия, коровы. И с мечтательным видом прогнозируют, что в будущем QR-коды будут повсеместно. По моему мнению, такой вариант событий можно описывать в антиутопиях, что-нибудь вроде «Мы» Замятина.

Для создания видимости аргументов в защиту своего мнения я мог бы устроить тут филиал wtfqrcodes.com и со злыми комментариями публиковать самые неудачные и даже опасные случаи использования QR-кодов, завершив всё это ссылкой на понятную инструкцию. Но эта демагогия не поможет прийти к цели — понять суть проблемы QR-кодов, так что passive-aggressive mod off, и давайте разберемся.

Доброго вечера, дорогие Хабровчане. Мы продолжаем изучение Erlang для самых маленьких.

В прошлой главе мы рассмотрели базовые типы данных, списки и кортежи. А так же научились пользоваться сопоставлением с образцом и генератором списков.

В этой главе мы поднимемся на следующую ступень и рассмотрим модули и функции.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2
Часть 3

Оптимальная сортировка

Поздравляю! Теперь вы знаете о том, как анализировать сложность алгоритмов, что такое асимптотическая оценка и нотация «большое-О». Вы также в курсе, как интуитивно выяснить является ли сложностью алгоритма O( 1 ), O( log( n ) ), O( n ), O( n² ) и так далее. Вы знакомы с символами o, O, ω, Ω, Θ и понятием «наихудшего случая». Если вы добрались до этого места, то моя статья уже выполнила свою задачу.

Этот финальный раздел — опциональный. Он несколько сложнее, так что можете не стесняясь пропустить его, если хотите.От вас потребуется сфокусироваться и потратить некоторое время на решение упражнений. Однако, так же здесь будет продемонстрирован очень полезный и мощный способ анализа сложности алгоритмов, что, безусловно, стоит внимания.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2

Логарифмы

Если вы знаете, что такое логарифмы, то можете спокойно пропустить этот раздел. Глава предназначается тем, кто незнаком с данным понятием или пользуется им настолько редко, что уже забыл что там к чему. Логарифмы важны, поскольку они очень часто встречаются при анализе сложности. Логарифм — это операция, которая при применении её к числу делает его гораздо меньше (подобно взятию квадратного корня). Итак, первая вещь, которую вы должны запомнить: логарифм возвращает число, меньшее, чем оригинал. На рисунке справа зелёный график — линейная функция f(n) = n, красный — f(n) = sqrt(n), а наименее быстро возрастающий — f(n) = log(n). Далее: подобно тому, как взятие квадратного корня является операцией, обратной возведению в квадрат, логарифм — обратная операция возведению чего-либо в степень.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1

Сложность

Из предыдущей части можно сделать вывод, что если мы сможем отбросить все эти декоративные константы, то говорить об асимптотике функции подсчёта инструкций программы будет очень просто. Фактически, любая программа, не содержащая циклы, имеет f( n ) = 1, потому что в этом случае требуется константное число инструкций (конечно, при отсутствии рекурсии — см. далее). Одиночный цикл от 1 до n, даёт асимптотику f( n ) = n, поскольку до и после цикла выполняет неизменное число команд, а постоянное же количество инструкций внутри цикла выполняется n раз.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы покажутся чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он будет полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Введение

Многие современные программисты, пишущие классные и широко распространённые программы, имеют крайне смутное представление о теоретической информатике. Это не мешает им оставаться прекрасными творческими специалистами, и мы благодарны за то, что они создают.

Тем не менее, знание теории тоже имеет свои преимущества и может оказаться весьма полезным. В этой статье, предназначенной для программистов, которые являются хорошими практиками, но имеют слабое представление о теории, я представлю один из наиболее прагматичных программистских инструментов: нотацию «большое О» и анализ сложности алгоритмов. Как человек, который работал как в области академической науки, так и над созданием коммерческого ПО, я считаю эти инструменты по-настоящему полезными на практике. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете применить их к собственному коду, чтобы сделать его ещё лучше. Также этот пост принесёт с собой понимание таких общих терминов, используемых теоретиками информатики, как «большое О», «асимптотическое поведение», «анализ наиболее неблагоприятного случая» и т.п.

Добрый день, дорогие хабражители.

Это первая статья из цикла. Многим она может показаться до ужаса банальной т.к. здесь рассматриваются самые основы. Но для новичков она будет полезной, поэтому без нее обойтись нельзя. Так же здесь обращается внимание на пару интересных и неочевидных моментов.