• Часть 1. Основы
• Часть 2. Типы на каждый день
• Часть 3. Сужение типов
• Часть 4. Подробнее о функциях
• Часть 5. Объектные типы
• Часть 6. Манипуляции с типами
• Часть 7. Классы
• Часть 8. Модули

Обратите внимание: для большого удобства в изучении книга была оформлена в виде прогрессивного веб-приложения.

С сегодняшнего дня мы начинаем серию публикаций адаптированного и дополненного перевода "Карманной книги по TypeScript".

Каждое значение в JavaScript при выполнении над ним каких-либо операций ведет себя определенным образом. Это может звучать несколько абстрактно, но, в качестве примера, попробуем выполнить некоторые операции над переменной message:

// Получаем доступ к свойству `toLowerCase`

// и вызываем его

message.toLowerCase()

// Вызываем `message`

message()

На первой строке мы получаем доступ к свойству toLowerCase и вызываем его. На второй строке мы пытаемся вызвать message.

Предположим, что мы не знаем, какое значение имеет message — обычное дело — поэтому мы не можем с уверенностью сказать, какой результат получим в результате выполнения этого кода.

• Является ли переменная message вызываемой?
• Имеет ли она свойство toLowerCase?
• Если имеет, является ли toLowerCase вызываемым?
• Если оба этих значения являются вызываемыми, то что они возвращают?

Ответы на эти вопросы, как правило, хранятся в нашей памяти, поэтому остается только надеяться, что мы все помним правильно.

Под последними днями я, конечно же, имею в виду последние этапы сотрудничества демотивированного сотрудника с компанией.

В эти “дни” все мысли сотрудника направлены не на решение бизнес задач и не на качественное выполнение своих функций. Он обижен, он задумывается об уходе, он занят поиском работы… . Вы и ваша компания его не интересует. Вы для него становитесь временным источником доходов.

Глобально, я выделяю 3 этапа, через которые проходит каждый такой сотрудник. Во всех примерах я описываю усредненный вариант сотрудника: не сильно деструктивный и не сильно лояльный. Я, конечно же, понимаю, что каждый отдельный сотрудник может по разному проживать эти этапы, но, глобально, это выглядит именно так.

От переводчика.

Привет! Про Kotlin есть стереотип, будто бы это язык для разработки только под Android. На самом деле, это совсем не так: язык официально поддерживает несколько платформ (JVM, JS, Native), а также умеет работать с библиотеками для этих платформ, написанных на других языках. Такая поддержка "мультиплатформенности" позволяет не только писать всевозможные проекты на одном языке в единой форме, но и переиспользовать код при написании одного проекта под разные платформы.

В этой статье я перевожу официальный туториал Kotlin Hands-On о создании веб сайтов на Котлине. Мы рассмотрим многие аспекты программирования на Kotlin/JS и поймем, как работать не только с чистым DOM. В основном будем говорить о React JS, но также коснемся системы сборки Gradle, использования зависимостей из NPM, обращения к REST API, деплоя на Heroku, и в итоге сделаем приложение-видеоплеер.

Текст ориентирован на тех, кто немного знает Котлин и не знает или почти не знает Реакт. Если вы более опытны по этим вопросам, то части туториала могут показаться вам чрезмерно разжеванными.

Недавно я набрёл на интересное решение, которое позволяет развернуть личный сервер shadowsocks без каких-либо финансовых затрат. В результате получается некий аналог собственного VPN-сервера, с которым могут работать настольные компьютеры и мобильные устройства. Соединение с сервером shadowsocks защищено и устойчиво к фильтрации DPI.

Приятной особенностью такого метода развёртывания shadowsocks является то, что он не требует больших технических познаний. И настройка клиентов shadowsocks крайне проста: вся конфигурация происходит сканированием QR-кода или одной URL-строкой.

Здравствуйте. Меня зовут Андрей, я frontend-разработчик и я хочу поговорить с вами на такую тему как нейросети. Дело в том, что ML технологии все глубже проникают в нашу жизнь, и о нейросетях сказано и написано уже очень много, но когда я захотел разобраться в этом вопросе, я понял что в интернете есть множество гайдов о том как создать нейросеть и выглядят они примерно следующим образом:

Давайте, я сразу объясню свою баянистость. Да, в интернетах полно мануалов. Да, полно пошаговых прохождений. Да, можете сказать, что все жевано пережевано. Но конкретно в моем случае, как это всегда и бывает, оказалась горстка "но":

Есть мануалы о том, как настроить связку NiFi и NiFi Registry со включенной аутентификацией и авторизацией. Но... используются самоподписанные серты.

Есть отдельные мануалы, как прикрутить коммерческий серт для NiFi; соответственно для NiFi Registry "кагбэ так же". Но взаимная аутентификация и авторизация будет происходить с использованием Two way SSL... а у нас же LDAP... и обеспечить потом связность сладкой парочки с использованием только внешнего каталога у вас на голой интуиции не получится.

Есть мануалы по связке с LDAP и для NiFi, и для NiFi Registry. Нооо... как и в предыдущем "но", возникают вопросы, как обойтись потом только LDAP'ом, потому что у нас же еще NiFi Cli, а он в LDAP не умеет.

Иными словами, во всех мануалах есть маааленький нюанс: они покрывают только простейшие сценарии. Документации по комплексным связкам просто нет. Более того, в ходе настройки связки я столкнулся со сложностями, которые в буржуйнете встречаются всего несколько раз и все они либо без ответов, либо ответы не релевантны.

• ELK внутри Docker
• Настройка log4j для работы с Logstash
• Настройка Logstash для правильной индексации логов
• Немного бонусов, в виде краткой настройки Storm и интеграции Elasticsearch с Grafana

Сегодня я хочу рассказать об open-source инструменте, который позволяет извлекать и очищать данные для широкого спектра задач. В этом посте речь пойдет о ViXtract, нашей собственной сборке открытых технологий для работы с данными. Под катом — рассуждения о том, каким должен быть идеальный ETL, рассказ о том, почему его лучше делать на Python (и почему это совсем не сложно), мысли о скриптовом и графическом подходе.

Что такое Kafka? Где стоит, а где не стоит применять этот инструмент? Чем Kafka отличается от RabbitMQ и других брокеров сообщений? Как её правильно эксплуатировать? Всё это обсудили на митапе «Apache Kafka в вопросах и ответах», который Слёрм провёл в ноябре 2020. В разговоре участвовали спикеры из Авито, Stripe, ITSumma и Confluent. Запись митапа доступна на YouTube, а текстовую версию разговора читайте ниже.

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.

Имеем: проект web API на .net core с исходниками в GitHub.

Хотим: авторазвертывание на виртуалке AWS EC2 после завершения работы с кодом (для примера push в develop ветку).

Инструментарий: GitHub Actions, AWS CodeDeploy, S3, EC2.

Ниже flow процесса, который будем реализовывать, погнали.

Нанимай людей сильнее себя, сам решай, над чем работать, отдыхай за счёт компании, работай без начальника — и другие удивительные принципы компания Valve опубликовала в своем руководстве для новых сотрудников.

Поддержка в рабочем состоянии заданного набора контейнеров является одним из главных преимуществ использования Kubernetes

В этой статье я хотел бы на практике разобраться в этом аспекте, а именно в том как проверяются живы ли контейнеры и как они перезапускаются в случае необходимости, а также как нам, разработчикам приложений, помочь системе оркестрации в этом деле

• когда нужна потоковая обработка;
• какие элементы есть в СПОД, какие инструменты мы можем использовать для реализации этих элементов;
• как построить свою систему анализа кликстримов.

В одном из проектов возникла необходимость перевести процессы импорта данных сторонних систем на микросервисную архитектуру. В качестве инструмента выбран Apache NiFi. В качестве первого подопытного выбран импорт ЕГРЮЛ ФНС.

Данные ЕГРЮЛ публикуются в виде XML-файлов, упакованных в ZIP-архивы. Архивы ежедневно выкладывают на ресурс https://ftp.egrul.nalog.ru/ в отдельный каталог для соответствующей даты. Для доступа выдается ключ #PKCS12.

Задача, которую необходимо решить с помощью NiFi — загрузка файлов с ресурса ФНС и подготовка загруженных данных для импорта в наши сервисы. В данной статье описан способ реализации загрузки файлов.

Введение

Так получилось, что на моем текущем месте работы мне пришлось познакомиться с данной технологией. Начну с небольшой предыстории. На очередном митинге, нашей команде сказали, что нужно создать интеграцию с известной системой. Под интеграцией подразумевалось, что эта известная система будет нам слать запросы через HTTP на определенный ендпоинт, а мы, как это ни странно, слать обратно ответы в виде SOAP сообщения. Вроде все просто и тривиально. Из этого следует что нужно…