Сейчас новые версии Java выходят раз в полгода. В них время от времени появляются новые возможности: var в Java 10, switch-выражения в Java 14, рекорды и паттерны в Java 16. Про это всё, конечно, написано множество статей, блог-постов, сделано множество докладов на конференциях. Оказалось, однако, что мы все пропустили один очень крутой апгрейд языка - апгрейд обычного цикла for по набору целых чисел. Дело в том, что этот апгрейд случился не в языке, а в виртуальной машине, но заметно поменял на то как мы можем программировать на Java.

Вспомним старый добрый цикл for:

- Добрый день, я на интервью на позицию старшего разработчика.

- Здравствуйте, давайте начнем с небольшого теста, пока я ваше CV смотрю. Напишите программу, которая выводила бы числа от 1 до, скажем, миллиарда, притом если число кратно трем, то вместо числа выводится Fizz, если кратно пяти, то Buzz, а если и трем, и пяти, то FizzBuzz.

Серьезно, FizzBuzz? Задачка для начальной школы, на сениорскую позицию? Ну ладно.

Во время собеседований на роль linux/unix администратора во многих IT-компаниях спрашивают, что такое load average, чем nginx отличается от apache httpd и что такое fork. В этой статье я постараюсь объяснить, что рассчитывают услышать в ответ на эти вопросы, и почему.

Здесь важно очень хорошо понимать основы администрирования. В идеальной ситуации при постановке задачи системному администратору выставляют ряд требований. Если же ситуация не идеальная, то, по сути, требование к администратору одно: «Хочу, чтобы всё работало». Иными словами, сервис должен быть доступен 24/7 и, если какое-то решение не удовлетворяет этим требованиям (масштабирование и отказоустойчивость относятся к доступности), то можно сказать, что администратор плохо сделал свою работу. Но если разные решения двух администраторов работают 24/7, как понять, какое из них лучше?

Хороший системный администратор при выборе решения при заданных требованиях ориентируется на два условия: минимальное потребление ресурсов и их сбалансированное распределение.

Вариант, когда одному специалисту нужно 10 серверов для выполнения задания, а второму всего 2, мы рассматривать не будем, что тут лучше – очевидно. Далее под ресурсами я буду понимать ЦПУ (cpu), ОЗУ (ram) и диск (hdd).

Давайте рассмотрим ситуацию: один администратор создал решение, которое требует 10% cpu, 5% ram и 10% hdd от всего вашего оборудования, а второй использовал для этого 1% cpu, 40% ram и 20% hdd. Какое из этих решений лучше? Тут все становится уже не так очевидно. Поэтому хороший администратор всегда должен уметь грамотно подобрать решение, исходя из имеющихся ресурсов.

Всем привет!

Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.

Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.

Умение искать информацию в Интернете является жизненно необходимым. Когда мы нажимаем на кнопку «искать» в нашей любимой поисковой системе, через доли секунды мы получаем ответ.

Большинство совершенно не задумывается о том, что же происходит «под капотом», а между тем поисковая система — это не только полезный инструмент, но еще и сложный технологический продукт. Современная поисковая система для своей работы использует практически все передовые достижения компьютерной индустрии: большие данные, теорию графов и сетей, анализ текстов на естественном языке, машинное обучение, персонализацию и ранжирование. Понимание того, как работает поисковая система, дает представление об уровне развития технологий, и поэтому разобраться в этом будет полезно любому инженеру.

В нескольких статьях я шаг за шагом расскажу о том, как работает поисковая система, и, кроме того, для иллюстрации я построю свой собственный небольшой поисковый движок, чтобы не быть голословным. Этот поисковый движок будет, конечно же, «учебным», с очень сильным упрощением того, что происходит внутри гугла или яндекса, но, с другой стороны, я не буду упрощать его слишком сильно.

Первый шаг — это сбор данных (или, как его еще называют, краулинг).

Математические модели и алгоритмы сегодня отвечают за принятие важных решений, влияющих на нашу повседневную жизнь, более того — они сами управляют нашим миром.

Без высшей математики мы бы лишились алгоритма Шора для факторизации целых чисел в квантовых компьютерах, калибровочной теории Янга-Миллса для построения Стандартной модели в физике элементарных частиц, интегрального преобразования Радона для медицинской и геофизической томографии, моделей эпидемиологии, анализов рисков в страховании, моделей стохастического ценообразования финансовых производных, шифрования RSA, дифференциальных уравнений Навье-Стокса для прогнозирования изменений движения жидкостей и всего климата, всех инженерных разработок от теории автоматического управления до методов нахождения оптимальных решений и еще миллиона других вещей, о которых даже не задумываемся.

Математика стоит в основе цивилизации. Тем интереснее узнать, что с самого зарождения этого краеугольного камня в нем содержатся ошибки. Иногда ошибки математики остаются незаметными тысячелетия; порой они возникают спонтанно и быстро распространяются, проникая в наш код. Опечатка в уравнении ведет к катастрофе, но и само уравнение может быть потенциально опасно.

Мы воспринимаем ошибки как нечто чуждое, но что если вокруг них и строится наша жизнь?

Известная как минимум с 19 века задача коммивояжера имеет множество способов решения и неоднократно описана. Ее оптимизационная версия является NP-трудной, поэтому оптимальное решение можно получить либо полным перебором, либо оптимизированным полным перебором — методом ветвей и границ.

Пытаясь запрограммировать алгоритм Литтла (частный случай метода ветвей и границ), я понял, что в рунете крайне трудно найти его правильное описание понятным языком и разобранную программную реализацию. Однако имеющиеся в изобилии описания обманчиво правдоподобны на данных малого размера и с трудом проверяются без визуализации.

Зачем всё это надо?

• не дублировать в поиске один трек под разными названиями;
• предлагать прослушать любимую композицию в более высоком качестве;
• добавлять обложки и текст ко всем вариантам песни;
• усовершенствовать механизм рекомендаций;
• улучшить работу с жалобами владельцев контента.

char *str = (char *)malloc(sizeof(char) * strlen(buffer));