Если среди физиков настоящей легендой безумных жизненных историй был Ричард Фейнман, то среди математиков и инвесторов этот титул должен по праву принадлежать Эдварду Торпу. Чувак смог не только обуть казино сразу в двух считавшихся ранее «непобедимыми» играх, но и заработать $800 млн на фондовом рынке благодаря идее, достойной Нобелевки.

Так получилось, что я провожу довольно много собеседований на должность веб-программиста. Один из обязательных вопросов, который я задаю — это чем отличается INNER JOIN от LEFT JOIN.

Чаще всего ответ примерно такой: "inner join — это как бы пересечение множеств, т.е. остается только то, что есть в обеих таблицах, а left join — это когда левая таблица остается без изменений, а от правой добавляется пересечение множеств. Для всех остальных строк добавляется null". Еще, бывает, рисуют пересекающиеся круги.

Я так устал от этих ответов с пересечениями множеств и кругов, что даже перестал поправлять людей.

Дело в том, что этот ответ в общем случае неверен. Ну или, как минимум, не точен.

• Цикл событий
  　Задачи, тики и Web API
  　Очередь задач
  　16,6 миллисекунды на задачу
  　Обработка больших задач
  　Микрозадачи
  　requestAnimationFrame
  　requestIdleCallback
  　Сравнение очередей
  　Цикл событий в Node.js
• Функции обратного вызова
  　Ад обратных вызовов
  　Не выпускайте Залго
  　Жёсткая сцепленность
  　Проблема доверия
• Обещания
  　Цепочки обещаний и проброс отказа
  　Неявное поведение
  　　Возвращение нового обещания
  　　Спрятанный try/catch
  　Thenable-объекты
  　Статические методы
  　　Promise.all
  　　Promise.race
  　　Promise.any
  　　Promise.allSettled
  　Промисификация
  　Обещания или функции обратного вызова?
  　Корутины
• Async/await
  　Верхнеуровневый await и асинхронные модули
  　Обработка ошибок
  　Не все await одинаково полезны
• Заключение

В этой статье я постарался честно и вдумчиво проанализировать опыт перехода из вертикальной структуры в горизонтальную. Как мы к этому пришли? Как проходил переход? Что с зарплатами? Куда делись руководители, которые вдруг стали не нужны? Если что-то упустил, спрашивайте в комментариях.

Обучение программированию — это не только штудирование учебников, форумов и статей. Это еще и игра — вернее, игры, причем специализированные. Речь идет о геймификации в процессе учебы, когда материал подготавливают в игровой форме. Оказывается, таких проектов много. Самые интересные показываем в этой подборке!

Что общего между Биллом Гейтсом, физиками Майклом Фарадеем и Ричардом Фейнманом, математиком Андреем Колмогоровым и поэтом Эзрой Паундом? Их идеи изменили мир, а сами они стали новаторами в своих областях. Но как они этого добились? Автор статьи, Nabeel Qureshi, размышляет, как отказ от самообмана, отсутствие спешки и страха показаться глупым делают мышление гибким, а суждения – глубокими. 

Под катом читайте, какие мыслительные привычки отличают гениев и о том, как эти навыки развивать, ведь они, в той или иной мере, есть у каждого из нас.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Изучение логических ошибок помогает в развитии критического мышления, необходимого во всех сферах жизни. School of Thought проделала отличную работу, описав 24 наиболее распространенные логические ошибки.

В статье даётся краткий обзор курса алгебры, призванный помочь тем, кто собирается изучать её самостоятельно, с репетитором или на курсах.
Университетский курс алгебры условно можно разбить на три части:
• элементарная алгебра (комплексные числа, многочлены, делимость, вычеты, ...);
• линейная алгебра (системы линейных уравнений, теория размерности, матрицы, линейные отображения, билинейные и квадратичные формы, тензоры, ...);
• высшая алгебра (алгебраические структуры: группы, кольца, поля, ...).

Для большинства наук и приложений, в машинном обучении, computer science прежде всего нужна, конечно, линейная алгебра. Для её успешного освоения нужно уверенно владеть элементарной алгеброй. На школьном уровне она (не)проста и скучна. Но при переходе в университет алгебра резко становится абстрактной и потому для многих сложной и непонятной: больно много аксиоматических определений — примеры еле поспевают. Как исторически произошёл этот скачок? Что нужно/полезно всем, изучающим математику, из высшей алгебры? Как лучше освоить азы линейной алгебры с прицелом на приложения, machine learning, не упустив что-то важное, но и не перетрудившись зря? Эти вопросы мы обсудим в статье.

Как-то во время учебы на инженера-теплоэнергетика я наткнулся на одну книгу [Попырин Л.С. Математическое моделирование и оптимизация теплоэнергетических установок. М. Энергия 1978г.], в которой был описан алгоритм построения расчётных схем энергетических установок, разработанный в Сибирском энергетическом институте (ныне - ИСЭМ СО РАН). Этот алгоритм заложен в основу СМПП (система машинного построения программ) - кодогенератора, который используется в исследованиях в ИСЭМ и по сей день. Собственно алгоритм предназначен для решения систем нелинейных уравнений, и, условно говоря, обобщает метод подстановки, знакомый многим из школьной алгебры.

Зачем это нужно?

В процессе проектирования или эксплуатации отдельных энергоблоков и электростанций в целом часто требуется решить задачу оптимизации - например, подобрать начальные параметры пара (температуру и давление перед турбиной), давление за турбиной, площадь поверхности нагрева котла, при которых достигается максимальный КПД цикла станции, экономический эффект за заданный период, или любой другой параметр.

В этой статье мы поговорим о 'Жизни' - игре без участия человека, которую можно описать и провести с помощью карандаша и клетчатого листа бумаги. Всё начинается с нескольких простых правил, но куда это приведёт? Ответ поразит вас!

Не пугайтесь, всё довольно просто: даже ребенок может разобраться. Но несмотря на простоту, 'Жизнь' таит в себе уйму интересных вопросов и задач.

В статье мы покажем, как создать красивую симуляцию 'Жизни' на Python. Приготовьтесь к интересному исследованию!

Сельские учителя спросили, как готовить детишек, чтоб по способностям и возможностям они не отличались от ровесников, живущих рядом с ведущими университетами с их богатыми библиотеками и высокой научной культурой. Так родились эти лекции. Они хороши для работающих на результат учителей небольших городков и деревень, любящих естествознание школьников от 14 лет (либо детей от 7 лет с учителем), и, несомненно, студентов младших курсов университетов.

Помните историю про "танцующий" мост? Эти тёплые времена, когда новости были просто интересными, а не вызывали посттравматическое расстройство...

В этой статье посмотрим, как выполняются инженерные расчёты и почему мост пустился в пляс. Добро пожаловать в наш инженерный клуб!

В программировании микроконтроллеров часто возникает задача найти угол между векторами.

Это всяческие встраиваемые системы, где есть подвижные, вращающиеся детали: PTZ камеры, поворотные платформы для радаров, турели, ветрогенераторы, солнечные панели, SDR обработка и прочее.

В данном тексте я приведу простое и понятное решение задачи вычисления угла между векторами на языке программирования Си.

Теорема (формула) Байеса позволяет выяснить вероятность события при условии, что произошло связанное с ним другое событие.

Теорема позволяет рассчитать вероятность события, если причину и следствие поменять местами. Например, мы знаем распространенность симптома среди больных и здоровых. Значит, мы можем вычислить вероятность заболевания от наличия симптома.