В бизнесе именно неопределенность стоит у истоков всех проблем по оптимизации, данные же расположились у истоков решений всех этих проблем. В эпоху расцвета анализа данных и искусственного интеллекта это уже не новость, а прописная истина. Тем не менее существует целый ряд проблем, где данных либо крайне мало, либо нет вовсе. Когда речь заходит о системах управления доходностью (RMS), всегда подразумевается B2C, где много клиентов, а значит должно быть много данных. А как при этом быть с B2B, где количество клиентов за год может запросто исчисляться десятками или даже единицами?

В этой статье мы расскажем про базовые техники работы с Docker, а также погрузим читателя в основы докеризации приложений.

Предполагается, что читатель что-то слышал про Docker и хотел бы начать знакомство с технологией. Мы постараемся упростить этот процесс.

Представьте, что вас отправили в девственный тропический лес, чтобы провести перепись диких животных. Каждый раз, когда вы видите животное, вы делаете снимок. Ваша цифровая камера будет фиксировать общее количество снимков, но вас интересует только количество уникальных животных — всех тех, которых вы ещё не посчитали. Как лучше всего получить это число? «Очевидное решение — запомнить всех животных, которых вы уже видели, и сравнивать каждое новое животное с этим списком», — говорит Лэнс Фортноу, специалист по информатике из Иллинойского технологического института. Но есть и более умные способы, добавил он, потому что если у вас тысячи записей, то очевидный подход далеко не так прост.

Всё становится ещё хуже. Что, если вы — Facebook, и вам нужно подсчитать количество отдельных пользователей, которые заходят на сайт каждый день, даже если некоторые из них заходят с нескольких устройств и в разное время? Теперь мы сравниваем каждый новый вход со списком, который может исчисляться миллиардами.

Трехмерные модели используют сложный математический аппарат: матрицы Паули или поля из унитарных матриц. К тому же их трудно визуализировать и поэтому они довольно абстрактны. Поэтому в данной статье мы теперь рассмотрим аналогичные, но двумерные и одномерные "настольные модели", которые могут быть реализованы материально. Один из примеров более простой 2D модели — модель Скотта, её вполне можно сконструировать из доступных материалов. Другим примером является магнитный скирмион, который можно наблюдать, например, в микроскопе. Третий пример — модель Эластика Эйлера сделанная из проволоки. Используя более простые модели мы можем развить более интуитивное понимание поведения, стабильности, других сложных концепций топологических солитонов. И хотя эти модели не раскрывают все свойства своих 3D аналогов, они представляют собой более доступную отправную точку для изучения топологических солитонов и развития понимания их свойств.

Может ли быть так, что в большинстве популярных языков отсутствует самый эффективный механизм синхронизации? Что инженеры Microsoft, Oracle и мн. др., не говоря уже об остальных, вплоть до 2024 года так и не догадались, как же эффективнее всего синхронизировать доступ к данным? А все что знает абсолютное большинство программистов, в том числе топовых IT компаний (за исключением редких разработчиков платформ Apple) о синхронизации — ошибочно? Сегодня попробуем разобраться.

Эта статья подразумевает, что вы уже имеете базовое представление о механизмах синхронизации. Код написан на C#, но конкретный язык особого значения не имеет.

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

По работе я довольно часто занимаюсь созданием генераторов печати на HTML для воссоздания и замены форм, которые компания традиционно заполняла от руки на бумаге или в Excel. Это позволяет компании переходить на новые веб-инструменты, в которых форма автоматически заполняется по параметрам URL из нашей базы данных, создавая при этом тот же результат на бумаге, к которому все привыкли.

В этой статье я объясню основы CSS, управляющие внешним видом веб-страниц при печати, и дам пару советов, которые могут вам помочь в этом.

Привет, Хабр! Недавно мы делали доклад на конференции HighLoad 2023 — «Мифы и реалии Мультимастера в архитектуре СУБД PostgreSQL». Мы — это Павел Конотопов (@kakoka) и Михаил Жилин (@mizhka), сотрудники компании Postgres Professional. Павел занимается архитектурой построения отказоустойчивых кластеров, а Михаил — анализом производительности СУБД. У каждого за плечами более десяти лет опыта в своей области.

Порассуждаем о том, как развивалась технология «Мультимастер» в экосистеме PostgreSQL, остановимся на том, что она из себя представляет, на каких внутренних механизмах PostgreSQL основана и как её можно использовать.

Мы также поговорим о том, существует ли «Честный Мультимастер» (само понятие «Честный Мультимастер» достаточно специфично и в основном употребляется в кругу разработчиков), какие реализации у него есть и как его следует применять.

Александр Лонин, руководитель группы по полигональному моделированию, к. ф.-м. н., C3D Labs, представляет обзор топологии полигональной сетки, делится информацией об усовершенствованиях и новом функционале, а также знакомит с планами развития направления полигонального моделирования.

Для работы большинства алгоритмов недостаточно иметь представление о сетке только как о наборе треугольников, примером чего служит результат ее конвертации из формата STL. Единственное, что можно сделать с такой сеткой, — это нарисовать ее и посчитать площадь. Для всего остального в нашем распоряжении должна быть некая топологическая структура, которая и является фундаментом в полигональном моделировании.

В этом посте я буду говорить о страничной организации только в контексте PML4 (Page Map Level 4), потому что на данный момент это доминирующая схема страничной организации x86_64 и, вероятно, останется таковой какое-то время.

Окружение

Это необязательно, но я рекомендую подготовить систему для отладки ядра Linux с QEMU + gdb. Если вы никогда этого не делали, то попробуйте такой репозиторий: easylkb (сам я им никогда не пользовался, но слышал о нём много хорошего), а если не хотите настраивать окружение самостоятельно, то подойдёт режим практики в любом из заданий по Kernel Security на pwn.college (вам нужно знать команды vm connect и vm debug).

Я рекомендую вам так поступить, потому что считаю, что самостоятельное выполнение команд вместе со мной и возможность просмотра страниц (page walk) на основании увиденного в gdb — хорошая проверка понимания.

Полезный алгоритм построения плоскости по облаку точек МНК. Я проверял этот алгоритм на устойчивость к самым разным наборам входных данных.

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается. Мы являемся свидетелями интеллектуальной мощи таких нейросетей, как GPT-4 Turbo от OpenAI и Gemini Ultra от Google. В Интернете появляется огромное количество научных и популярных публикаций. Зачем же нужна еще одна статья про ИИ? Играя с ребенком в ChatGPT, я неожиданно осознал, что не понимаю значения аббревиатуры GPT. И, казалось бы, простая задача для айтишника, неожиданно превратилась в нетривиальное исследование архитектур современных нейросетей, которым я и хочу поделиться. Сгенерированная ИИ картинка, будет еще долго напоминать мою задумчивость при взгляде на многообразие и сложность современных нейросетей.

Чтобы до конца разобраться с содержанием Поста: How Async/Await Really Works in C#, который мы начали анализировать в предыдущей статье, неплохо бы познакомиться с изначальным определением концепции SynchronizationContext, на которую ссылается автор этого поста, без которой, по мнению того же автора, нельзя понять реализацию Async/Await.

Это перевод Поста: Parallel Computing - It's All About the SynchronizationContext

Я недавно сделал маленькую библиотеку для решения задачи поиска кратчайшего пути на 2D карте с выпуклыми препятствиями. В процессе реализации я придумал пару алгоритмов и трюков, описания которых я нигде не встречал. Поэтому делюсь этими "изобретениями" с общественностью.

Горжусь тем, что мое решение работает очень быстро. Для внушительного количества полигонов все операции можно выполнять каждый кадр. Т.е. не надо ничего запекать и вся геометрия карты может меняться в каждом кадре.

Как загрузить список из 500 доменов на mikrotik, чтоб он их преобразовал в IP-адреса?

Как заставить Mikrotik резолвить домены по wildcard?

Как поднять Shadowsocks\VLESS на ROS?

Никак

Я задался этими вопросами, достал hAP ac lite из шкафа и посмотрел, на что способна ROS 7 в конце 2023 года. Потестил всем известные способы, а также попробовал запихать много доменов в address-lists.

Публикую первую главу лекций по теории автоматического управления, после которых ваша жизнь уже никогда не будет прежней.

Лекции по курсу «Управление Техническими Системами», читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки», факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.

Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика привествуется.

Пассивный DPI

В иерархических структурах регулярно возникает потребность определить ближайшего общего предка в дереве, он же наименьший общий предок (Lowest (Least) Common Ancestor).

Правда, "классические" алгоритмы для решения этой задачи работают лишь с парой узлов (раз, два, три, четыре), а мы, используя всю мощь PostgreSQL, будем решать задачу сразу для нескольких узлов.

При начале разработки нового проекта у моей команды всегда появлялся вопрос, какую библиотеку выбрать для межсервисного взаимодействия? А какую использовать для походов в сторонние сервисы? В этой статье я постарался вкратце осветить различные обёртки над HttpClient.

С тем как работает фотоаппарат мы знакомимся еще со школьной программы. Однако привычное нам из школьного курса сведение объектива к "тонкой линзе" на самом деле не отвечает на массу практических вопросов. Например как удается создавать объективы с ортографической проекцией применяемые в системах технического зрения?

Да-да, такие тоже бывают не только в компьютерной графике, но и в фотографии: попробуйте-ка это объяснить оперируя исключительно в терминах "тонкой линзы". Размер изображения предмета в таких системах (почти) не зависит от того на каком расстоянии от объектива они находятся и это весьма удобно для измерения размеров предмета. В этой статье мы поговорим о том как этого удается добиться, как работает автофокус и пленоптические камеры и о многих других интересных вещах