Многие с подозрением относятся к перспективе чего-нибудь форкнуть и дописать самостоятельно. Зачастую цена слишком высока. Особенно странно слышать о собственных JDK, которые якобы есть в каждой достаточно крупной компании. Что за чертовщина, с жиру бесятся? В этой статье будет подробный рассказ о компании, которой всё это приносит реальную коммерческую выгоду, и которая проделала чудовищную работу, ведь они:

• Разработали мультитенантную виртуальную Java-машину;
• Придумали механизм работы объектов, не приносящих оверхеда на сборку мусора;
• Сделали что-то вроде аналога ReadyNow из Azul Zing;
• Запилили собственные корутины с yield-ами и континуациями (и даже готовы поделиться опытом с Loom, о котором я писал осенью);
• Прикрутили ко всем этим чудесам собственную подсистему диагностики.

Как всегда, видео, полная текстовая расшифровка и слайды ждут вас под катом. Добро пожаловать в ад одного из самых сложных направлений адаптации открытых проектов!

Доктор, откуда вы берёте такие картинки? Уголок «обложек O'Reilly»: бэкграунд для КДПВ предоставлен Joshua Newton и изображает священный танец Сангьянг Джаран в городе Убуде, Индонезия. Это классический балийский перформанс, состоящий из огня и трансового танца. Человек с непокрытыми пятками двигается вокруг костра, разведённого на кокосовой шелухе, распихивая ногами разное и танцуя в трансовом состоянии под действием конского духа. Идеальная иллюстрация для собственного JDK, правда?

В 2018 году в Питерской Вышке открылся новый факультет – Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук – занимающийся подготовкой программистов в бакалавриате и магистратуре. В этом посте мы расскажем, как в университете социально-экономического профиля появились программисты, чему мы их учим, кого и в каком количестве планируем набирать в 2019 году.



На самом деле, новым этот факультет можно назвать весьма условно. Его костяк составила команда, создавшая в Санкт-Петербургском Академическом университете (СПбАУ) кафедру математических и информационных технологий. В 2008 году команда кафедры начала готовить магистров, а в 2014 и бакалавров в области компьютерных технологий. Впечатления от обучения на этой кафедре можно посмотреть здесь, здесь и здесь. В силу некоторых субъективных обстоятельств весной 2018 года нам пришлось покинуть СПбАУ и перейти на новую площадку – в Питерский кампус Высшей школы экономики. Причем перейти вместе со всеми преподавателями (порядка 50 человек) и студентами (около 80 человек).

Неделю назад мы рассказали о наших образовательных программах , где в комментариях нам указали на важность стажировок и практического опыта. С этим невозможно не согласиться, поскольку теоретические знания необходимо закреплять практикой. Этим постом мы открываем серию статей о летних стажировках студентов: как ребята туда попадают, что они там делают и почему это хорошо.

В первой статье я расскажу, как успешно пройти все этапы собеседований и попасть на стажировку в Google.

Недавно мы рассказывали о том, как попасть на стажировку в Google. Помимо Google наши студенты пробуют свои силы в JetBrains, Яндекс, Acronis и других компаниях.

В этой статье я поделюсь своим опытом прохождения стажировки в JetBrains Research, расскажу о задачах, которые там решают, и подробнее остановлюсь на том, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде.

В предыдущей статье от Питерской Вышки мы показывали, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде. В этом посте расскажем о том, как мы вместе с JetBrains Research пытаемся использовать один из самых интересных, современных и быстроразвивающихся разделов машинного обучения — обучение с подкреплением — как в реальных практических задачах, так и на модельных примерах.