В жизни каждого программиста С++ рано или поздно возникает задача, которую кто-либо уже решил. Однако найти это решение бывает очень непросто в силу разных причин: оно недостаточно разрекламировано, либо имеет нечеткую документацию, или возникает проблема языкового барьера, ну, или поисковики просто плохо ищут).

Столкнувшись много раз подряд с тем, что найти что-то толковое довольно непросто, я решил попробовать распутать это узел и предложить для русскоязычных читателей свой справочник классных библиотек на С++. Я исходил из этого источника. Это очень многогранный и объемный список библиотек языка С++, но, скажем так, у меня были к нему вопросы. Потому я сделал перевод, затем значительно улучшил его в плане содержания (далее объясню, как, почему и зачем). На выходе получилось около 1000 библиотек. Как в сказке). Они, конечно, не покрывают все возможные задачи и предметные области, но поверьте, они затрагивают действительно многое.

Меня зовут Антон Гращенков, и я занимаюсь развитием Java в Альфа-Банке. Программированием увлекаюсь ещё со школы: писал на множестве разных языков — от Pascal до TypeScript, мне это просто нравится. В статье я на примерах покажу, для каких задач я использую локальные модели. Да, существует много инструментов доступных в облаке, — тот же ChatGPT, Copilot или YandexGPT. Однако можно запустить такую модель и локально, и сделать это крайне просто. 

Ведь если хочется, то почему бы и да?

Квантовая электродинамика (далее КЭД), любимое, но капризное дитя нерелятивистской квантовой механики и специальной теории относительности — весьма непростая физическая теория с зубодробительным математическим аппаратом. Но, в отличие от многих других сложных теорий, в её инструментарии есть одна небольшая и сравнительно обособленная часть, допускающая примитивную, но наглядную трактовку. Я имею в виду так называемые «диаграммы Фейнмана». Cегодня непросто написать статью по квантовой теории поля, не начертив нескольких таких диаграмм, а в некоторых работах они встречаются чаще, чем знаки элементарной арифметики. Как следует из названия, изобрёл эти диаграммы выдающийся американский физик Ричард Фейнман. Сделал он это в конце 1940-х годов для графического описания некоторых математических выражений, возникающих в КЭД. Сразу оговорюсь: разумеется, вычислять диаграммы Фейнмана, за исключением нескольких самых примитивных, очень непросто. За каждой из них стоит строго определённое математическое выражение, обычно весьма сложное. Но при этом у них есть замечательное свойство — они допускают простую качественную словесную интерпретацию и помогают понять некоторые основополагающие идеи, лежащие в основе современной квантовой теории. Идеи эти скорее непривычны, чем сложны и, как мне кажется, в них вполне может на базовом уровне разобраться даже успевающий школьник.

Про эти диаграммы и содержащиеся в них идеи я и хочу рассказать. При этом никаких формул в тексте не будет вообще — только слова и картинки.

Любой начинающий DevOps начинает своё знакомство с Git. Этот инструмент стал неотъемлемой частью рабочего процесса разработчиков по всему миру. Во многих курсах и руководствах по DevOps описывается настройка серверов через популярные платформы, такие как GitLab, а иногда и Gitea. Однако мне стало интересно попробовать другой путь — использовать встроенный в Git инструмент GitWeb.

Откиньтесь на спинку кресла, пододвиньте монитор поудобнее, сейчас будет краткий магически метафоризированный рассказ о редакторах кода. А потом, о новом явлении, или даже тектоническом сдвиге, в этом древнем мире. О редакторе Helix, глазами старого Vim-овода.

Как реализовать хранение и работу каталога папок в PostgreSQL? Есть большое количество вариантов. Но хочется, чтобы реализация выглядела лаконично, не нарушала прозрачность выполняемых операций, не вызывала блокировок, не требовала большого вовлечения клиента в специфику работы и т.д. Потому сегодня попробуем реализовать хранение древовидных структур и работу с ними без использования триггеров, блокировок, дополнительных таблиц (представлений) и внешних инструментов в SQL.

Здесь будет рассказано о главных отличиях самого старого и базового алгоритма снижения размерности - PCA от его популярных современных коллег - UMAP и t-SNE. Предполагается, что читатель уже предварительно что-то слышал про эти алгоритмы, поэтому подробного объяснения каждого из них в отдельности приведено не будет. Вместо этого будут объяснены самые важные для практики свойства этих алгоритмов и то, на какие связанные с ними подводные камни можно налететь при неосторожности. Все особенности будут описаны на примерах, с минимумом теории; те пытливые умы, что почувствуют в процессе чтения жажду математической строгости, смогут удовлетворить её в литературе, ссылки на которую будут даны по ходу дела и в конце статьи.

Кыргызстан — государство с достаточно лояльными условиями регистрации и ведения бизнеса. Кроме того, здесь русский язык имеет статус официального, что упрощает ведение документооборота. Наиболее удобными для ведения мелкого и среднего бизнеса в Кыргызстане являются две формы — ИП, индивидуальный предприниматель и ОсОО (Аналог ООО в РФ).

На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается. Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.

В этой статье поговорим о различных формах распространения Python-приложений. Какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.

Если вам покажется, что в чем-то я ошибаюсь, добро пожаловать в комментарии. Буду рад услышать любые альтернативные точки зрения. Кроме, как я уже отметил в заголовке, рекомендации переписать все на Go/Rust/You name it :) Этот холивар мы уже проходили.

Как мы боролись с документированием API на наших проектах, и как мы немного сошли с ума

У вас на проекте порядок с документацией на API? Скорее всего нет. И в нашей компании порядка не было.

Не будем рассказывать, к каким печальным последствиям приводит ошибочная, устаревшая или вовсе отсутствующая API-документация. Почему же на большинстве проектов не удаётся решить такой, казалось бы, несложный вопрос?

Не является секретом, что LLM в настоящее время являются неотъемлемой частью нашего рабочего процесса. Особое внимание заслуживает AI Coding Assistant — искусственный интеллект, или просто программный помощник, который поддерживает разработчиков, помогая писать более качественный и точный код, тем самым экономя время и ресурсы.

Давайте рассмотрим различные программные помощники, доступные на рынке для разработчиков с разными уровнями навыков, включая как бесплатные, так и платные варианты.

Но прежде чем мы погрузимся в детали этих инструментов, давайте ответим на вопрос: "Что такое эти помощники?".

Приятного прочтения(:

Разговор в этой статье пойдет о том, как достать пакеты Python для оффлайн установки на разных платформах и разных версиях Python. Возможно я плохо искал, но на просторах интернета я не смог найти достаточное количество статей на русском языке, которые бы подробно объясняли как производить загрузку пакетов и дальнейшую их доставку на машины с разными платформами и версиями языка. 

Когда я решил избавиться от необходимости постоянно носить с собой смартфон, одной из проблем оказалась двухфакторная аутентификация (2FA, приложение Google Authenticator). Остаться без возможности авторизации на множестве сервисов было неприемлемо, нужна была альтернатива.

Беглый поиск вывел меня на утилиту oathtool: командная строка, POSIX, OSS — всё, как я люблю, проблема в принципе решена. Но, как и большинство CLI утилит, её удобно использовать в сочетании с другими утилитами, а для этого полезно написать скриптовую обвязку. Собственно этой обвязкой, а также опытом использования, я и решил поделиться.

WebSocket и SSE появились более десяти лет назад, однако до сих пор в стандартах отсутствуют рекомендации по решению задачи аутентификации для подобных соединений.

В статье разберем особенности аутентификации применительно к протоколу WebSocket и технологии Server-Sent Events, обсудим, какие нюансы могут быть, когда клиентская часть находится в браузере, и на что еще стоит обратить внимание, чтобы избежать неочевидных проблем.

А еще заодно поговорим про уязвимость Cross-Site WebSocket Hijacking (CSWSH) и в целом посмотрим на многие вопросы через призму информационной безопасности.

В этой статье я расскажу о нашей последней работе — Multilingual Triple Match — системе для поиска ответов на фактологические вопросы, которая по своей точности обходит даже ChatGPT.

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

Open-Source почти везде. Почти в каждом проекте и информационной системе встречается какая-то часть кода, распространяемая под open-source лицензией. И это не просто небольшие фрагменты кода, а полноценные, зрелые, высококачественные продукты, которые развиваются и поддерживаются большими (и дорогими) командами. В данной статье я постараюсь разобраться в бизнес-моделях “бесплатного” софта.

В статье «Ускоряем анализ данных в 180 000 раз с помощью Rust» показано, как неоптимизированный код на Python, после переписывания и оптимизации на Rust, ускоряется в 180 000 раз. Автор отмечает: «есть множество способов сделать код на Python быстрее, но смысл этого поста не в том, чтобы сравнить высокооптимизированный Python с высокооптимизированным Rust. Смысл в том, чтобы сравнить "стандартный-Jupyter-notebook" Python с высокооптимизированным Rust».

Возникает вопрос: какого ускорения мы могли бы достичь, если бы остановились на Python?

Под катом разработчик Сидни Рэдклифф* проходит путь профилирования и итеративного ускорения кода на Python, чтобы выяснить это.

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