Как стать автором
Обновить
9
0
CyberSamurai @a-talentex

Менеджер по развитию компании

Отправить сообщение

Пишем CRUD-приложение на Go с помощью Mysql, GORM, Echo, Clean Architecture

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров23K

Начнем сначала


В этой статье будет сказ о том, как на Clean Architecture написать API с функциями CR(U)D, где в качестве БД взят Mysql, фреймворк – Echo, ORMapper – GORM.

Что делаем


API с функциями Create, Read, (Update), Delete. Обновление на самом деле реализовать особо не удалось, милости прошу попробовать самостоятельно.

Целевая аудитория


Те разработчики, которые хотят создать простой API после освоения Go.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑6 и ↓6+7
Комментарии16

У кого трава зеленее и код лучше? Сравнение жизни программистов из Японии с их собратьями из Германии и Америки

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров17K
Я проработал в сфере IT около 25 лет, из которых 12 лет был в Японии, 5 лет в США и около 8 лет в Германии, где и тружусь на данный момент в качестве System Operations Engineer. Поскольку все это у меня прошло в рамках одной компании, я не могу сравнить свой опыт с работой в других корпорациях или сферах разработки, но попробую рассказать о разнице в работе в разных странах. Думаю, эта информация будет полезна для тех, кто собирается стать разработчиком либо искать работу в другой стране. Дисклеймер: вся информация строго субъективна, просьба близко к сердцу не воспринимать.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1+13
Комментарии20

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 5. Информационная энтропия

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров6.6K
Данная статья — пятая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья, четвертая

5.1 Информационная энтропия (Средний объем информации)


При создании дерева решений из данных алгоритм ID3 использует индекс, называемый информационной энтропией, чтобы определить, какой атрибут следует использовать для ветвления с наиболее эффективным распределением данных.

В начале, определимся с понятием объем информации. Интуитивно понятно, что объем данных = сложность, запутанность данных. Дерево решений собирает данные с одинаковыми значениями классов с каждого ветвления, таким образом снижая степень запутанности значений класса. Следовательно, при выборе атрибута, согласно которому лучше всего проводить ветвление, опираться стоит на то, насколько простыми стали данные после разветвления.
Читать дальше →
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии0

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 4. Структуры данных

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров11K
Данная статья — четвертая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья

4.1 Структуры данных


Структура данных — это представление того, как организованы отдельные данные.

Массив


image
Читать дальше →
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+3
Комментарии2

Удобная платформа для подбора библиотек и фреймворков JavaScript — openbase

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров6K
image

Что за зверь?


openbase.io

«Находите и сравнивайте пакеты с открытым исходным кодом с отзывами пользователей, категоризацией и беспрецедентной информацией о популярности, надежности, активности пакетов и многом другом»

Думаю, сейчас во многих языках программирования есть менеджер пакетов, который позволяет каким-то образом получать информацию о них.
Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+8
Комментарии6

История о физическом удалении 300 миллионов записей в MySQL

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров4.7K

Введение


Привет. Я ningenMe, веб-разработчик.

Как сказано в названии, моя история — это история о физическом удалении 300 миллионов записей в MySQL.

Я заинтересовался этим, поэтому решил сделать памятку (инструкцию).

Начало — Alert


В пакетном сервере, который я использую и обслуживаю, имеется регулярный процесс, который один раз в день собирает данные за последний месяц из MySQL.

Обычно этот процесс завершается примерно в течение 1 часа, но в этот раз он не завершался 7 или 8 часов, и alert не переставал вылазить…
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑4 и ↓6+1
Комментарии6

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 3. Библиотека для анализа данных Pandas

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.3K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (3. データ分析ライブラリPandas編)".

Это третья статья из серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая

В данной статье я объясню, как работать с библиотекой Pandas, чтобы создавать Decision Tree.

3.1 Импортируем библиотеку


# импортируем pandas и прописываем, что далее мы будем ее указывать как pd
import pandas as pd

3.2 Data frame и Series


В pandas используются такие структуры, как Data frame и Series.
Рассмотрим их на примере следующей таблицы, напоминающей Excel.

Одна строка данных называется Series, столбцы — атрибутами этих данных, а вся таблица целиком — Data frame-ом.

Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+5
Комментарии9

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 2. Основы Python, необходимые для генерации Decision Tree

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров4.3K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (2. Pythonプログラム基礎編)".

Данная статья — вторая в серии. Первую вы можете найти здесь.

2.1 Комментарии обозначаются # или ''' (три одинарные кавычки)


# Комментарий
a = 1 # Комментарий 

''' Это тоже комментарий
b = c
c = d
'''

2.2 Использование динамической типизации (тип определяется автоматически)


# динамическая типизация переменных
# = копирование значения справа налево
i = 1 #  целое число (int)
f = 2.1 # число с плавающей запятой (float)
s = "a" # строковый тип (string)
b = True # логический тип (boolean)
l = [0,1,2] # массив,список (array) 
t = (0,1,2) # кортеж (tuple)
d = {"a":0, "b":1} # словарь, ассоциативный массив

print(i,f,s,b,l,t,d)
# 1 2.1 a True [0, 1, 2] (0, 1, 2) {'a': 0, 'b': 1}

# Когда хотим определить тип, используем type
print(type(i)) # Вывод <class 'int'>

# Переменная не сохраняет, а содержит фактическое значение
# Это, своего рода, переменная-ссылка, указывающая на местоположение значения
# Можно получить идентификатор актуального значения через id
print(id(l)) # 00000000000000 (меняется от исполнения к исполнениюц)
l2 = l # Приведу в пример копию массива, где ссылаюсь на 2 его элемента, а фактический массив - 1. 
print(id(l2)) # 00000000000000 (то же значение, что у вышеуказанного id(l))
# Поскольку существует только один фактический массив, кажется, что он был добавлен в массив l, даже если вы добавили элемент со ссылкой на l2.
l2.append(1)
Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑3 и ↓4+2
Комментарии2

Игра в Code Golf: сжатие кода и его сабмит на конкурс платформы AtCoder

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2.4K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "【コードゴルフ】コードをDeflate圧縮してAtCoderに提出する【圧縮ゴルフ】".

Вы когда-нибудь слышали о Code Golf? Это что-то вроде игры, где все стараются написать определенный код максимально маленьким количеством символов.

Одно из решений (171-байтный код), засабмиченных в контест на AtCoder*, подвергается широкой критике, поэтому я решил разобраться, в чем же там проблема.

(Прим. переводчика: AtCoder — платформа, где проводятся различные соревнования среди разработчиков. Судя по домену .jp, платформа — японская, но пользователи там со всего мира. Например, на момент перевода этой статьи в топе сайта есть 3 пользователя из России.)
Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии3

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 1. Краткий обзор

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров20K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (1. 概要編)".

1.1 Что такое Decision Tree?


1.1.1 Пример Decision Tree


Например, у нас есть следующий набор данных (дата сет): погода, температура, влажность, ветер, игра в гольф. В зависимости от погоды и остального, мы ходили (〇) или не ходили (×) играть в гольф. Предположим, что у нас есть 14 сложившихся вариантов.



Из этих данных мы можем составить структуру данных, показывающую, в каких случаях мы шли на гольф. Такая структура из-за своей ветвистой формы называется Decision Tree.



Например, если посмотреть на Decision Tree, изображенный на картинке выше, мы поймем, что сначала проверяли погоду. Если было ясно, мы проверяли влажность: если она высокая, то не шли играть в гольф, если низкая — шли. А если погода была облачная, то шли играть в гольф вне зависимости от других условий.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1+12
Комментарии8

Ты еще не используешь tmux на полную! (Наверное)

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров35K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "(たぶん)君はまだtmuxの真の力を引き出せていない".

Содержание


  • Что такое tmux
  • Запуск и начало новой сессии
  • Открытие нового окна
  • Переходы между окнами
  • Разделение окон и создание панелей
  • Передвижение между панелями
  • Передвижение между сессиями
  • [Практическое использование] Переадресация отображаемого содержания в tmux
  • [Практическое использование] Отображение названия ветки Git в информационном поле
  • [Практическое использование] Отображение пути текущей операции
  • [Практическое использование] Вызов сниппета
  • Ссылка на настройки .tmux.conf
  • Совместимость версий tmux
Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑24 и ↓0+24
Комментарии17

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Казань, Татарстан, Россия
Зарегистрирован
Активность