Сравнение текстов
Допустим у нас есть три текста: два из них про собачек и один про кошечек. Как их сравнить между собой?
Andrei Iatsuk @gltrinix
Hadoop
Корреляция между временными рядами: что может быть проще?
25 мин
Все чаще объектами статистического анализа становятся не массивы (таблицы) значений, а временные ряды. Такие ряды формируются при наблюдениях за природными процессами и явлениями, изучении социологических или макроэкономических показателей, при промышленном производстве и сбыте продукции. Главное, что отличает временной ряд от других типов данных – это то, что номер (время) наблюдения имеет значение. То есть, важен не только результат измерения, но и тот момент времени, когда оно выполнено. К сожалению, при применении статистических методов на этот нюанс часто не обращают внимания. Однако, именно эта "мелочь" приводит к очень серьезным и нетривиальным следствиям с точки зрения обработки таких сигналов. Самые обычные формулы, описанные во всех учебниках, внезапно отказываются работать. А попытки их применения "в лоб" иногда дают, мягко говоря, весьма неожиданные результаты. Например, статистическая связь между числом пиратов и глобальным потеплением оказывается не просто "значимой", а "практически достоверной". Что удивительно, столкнувшись с такой ситуацией, даже достаточно грамотные исследователи не всегда понимают, где же тут "порылась собака" . Данные вроде бы правильные, математика (как и жена Цезаря) – точно вне подозрений. А результат – ни в какие ворота... А Вы твердо уверены, что всегда правильно оцениваете значимость таких корреляций?
Как разобраться в дереве принятия решений и сделать его на Python
5 мин
Туториал
Перевод
Совсем скоро, 20 ноября, у нас стартует новый поток «Математика и Machine Learning для Data Science», и в преддверии этого мы делимся с вами полезным переводом с подробным, иллюстрированным объяснением дерева решений, разъяснением энтропии дерева решений с формулами и простыми примерами, вводом понятия «информационный выигрыш», которое игнорируется большинством умозрительно-простых туториалов. Статья рассчитана на любящих математику новичков, которые хотят больше разобраться в работе дерева принятия решений. Для полной ясности взят совсем маленький набор данных. В конце статьи — ссылка на код на Github.
Apple TimeCapsule/AirPort Extreme. Root доступ и побег из привязанного региона
4 мин
Туториал
Наверняка многие владельцы сетевых устройств Apple, которые читают эту статью, таких как TimeCapsule или Airport Extreme, рано или поздно задумывались почему у купленных в России устройств нет поддержки beamforming и максимальная ширина канала 40МГц? И как следствие максимальная скорость приема и передачи данных – 600 Мбит/с (вместо заявленных 1300 Мбит/с).
Если кто не знал или забыл, устройства выглядят так:
Если кто не знал или забыл, устройства выглядят так:
Java-сериализация: максимум скорости без жёсткой структуры данных
12 мин
Наша команда в Сбербанке занимается разработкой сервиса сессионных данных, который организует взаимообмен единым Java-контекстом сессии между распределёнными приложениями. Наш сервис крайне нуждается в очень быстрой сериализации Java-объектов, поскольку это часть нашей mission critical задачи. Изначально нам на ум приходили: Google Protocol Buffers, Apache Thrift, Apache Avro, CBOR и др. Первая тройка из перечисленных библиотек требует для сериализации объектов описания схемы их данных. CBOR такой низкоуровневый, что умеет сериализовывать только скалярные значения и их наборы. Нам же была нужна библиотека Java-сериализации, «не задающая лишних вопросов» и не заставляющая вручную разбирать сериализуемые объекты «на атомы». Мы хотели сериализовывать произвольные Java-объекты, не зная о них практически ничего, и хотели делать это максимально быстро. Поэтому мы устроили соревнование для имеющихся Open Source решений задачи Java-сериализации.
Нативное редактирование Jupyter Notebooks в VS Code
3 мин
Перевод
С октябрьским релелизом расширения Python, мы рады объявить о поддержке нативного редактирования Jupyter Notebooks в Visual Studio Code! Теперь вы можете напрямую редактировать файлы .ipynb и получать интерактивность Jupyter Notebooks с полной мощью VS Code.
Вы можете управлять исходным кодом, открывать несколько файлов и использовать такие функции, как IntelliSense, интеграцию с Git и управление несколькими файлами. Все они предлагают совершенно новые способы для дата-сайнтистов и разработчиков эффективно экспериментировать и работать с данными. Вы можете попробовать все это уже сегодня, загрузив последнюю версию расширения Python и создав/открыв Jupyter Notebook внутри VS Code.
Начиная с первой публикации наших практик в области анализа данных в VS Code одной из главных функций, которую запрашивали пользователи, являлся макет, похожий на блокнот, для редактирования собственных блокнотов Jupyter в VS Code. В оставшейся части этого поста мы рассмотрим эти новые возможности VS Code.
Вы можете управлять исходным кодом, открывать несколько файлов и использовать такие функции, как IntelliSense, интеграцию с Git и управление несколькими файлами. Все они предлагают совершенно новые способы для дата-сайнтистов и разработчиков эффективно экспериментировать и работать с данными. Вы можете попробовать все это уже сегодня, загрузив последнюю версию расширения Python и создав/открыв Jupyter Notebook внутри VS Code.
Начиная с первой публикации наших практик в области анализа данных в VS Code одной из главных функций, которую запрашивали пользователи, являлся макет, похожий на блокнот, для редактирования собственных блокнотов Jupyter в VS Code. В оставшейся части этого поста мы рассмотрим эти новые возможности VS Code.
Первая в России большая ламповая встреча Scala-комьюнити — как это было
4 мин
Привет! Я Юля, DevRel в Tinkoff.ru.
28 сентября Tinkoff вместе со Scala-сообществом России провели масштабную, но очень уютную встречу разработчиков, тестировщиков и всех неравнодушных к Scala. В статье я поделюсь впечатлениями, как все прошло.
Сначала — пара слов о том, для чего мы активно включаемся в такие мероприятия. Просто мы любим Scala, используем этот язык и очень хотим, чтобы сообщество развивалось и пополнялось интересными людьми.
Мы ушли от стандартного формата конференций и собрали ламповую встречу для близких по духу людей. Мы нашли самый уютный лофт в сердце Москвы — Deworkacy в «Красном Октябре» — и пригласили по-настоящему звездный состав спикеров.
Нам важно, чтобы конференция походила на встречу старых друзей, но при этом была на высоком уровне по содержательной части докладов и воркшопов. В итоге около 400 участников собрались послушать спикеров, поучаствовать в жарких дискуссиях и потусить на афтерпати.
Вопросы к спикерам и интерес к затронутым темам показали, что мы попали в самую цель и смогли угадать желания scala-сообщества.
Небольшой видео-пруф, передающий настроение: youtu.be/ThmyLu7kOFk
Ссылки на видео докладов, фотоотчет и описание докладов под катом. Погнали!
28 сентября Tinkoff вместе со Scala-сообществом России провели масштабную, но очень уютную встречу разработчиков, тестировщиков и всех неравнодушных к Scala. В статье я поделюсь впечатлениями, как все прошло.
Сначала — пара слов о том, для чего мы активно включаемся в такие мероприятия. Просто мы любим Scala, используем этот язык и очень хотим, чтобы сообщество развивалось и пополнялось интересными людьми.
Мы ушли от стандартного формата конференций и собрали ламповую встречу для близких по духу людей. Мы нашли самый уютный лофт в сердце Москвы — Deworkacy в «Красном Октябре» — и пригласили по-настоящему звездный состав спикеров.
Нам важно, чтобы конференция походила на встречу старых друзей, но при этом была на высоком уровне по содержательной части докладов и воркшопов. В итоге около 400 участников собрались послушать спикеров, поучаствовать в жарких дискуссиях и потусить на афтерпати.
Вопросы к спикерам и интерес к затронутым темам показали, что мы попали в самую цель и смогли угадать желания scala-сообщества.
Небольшой видео-пруф, передающий настроение: youtu.be/ThmyLu7kOFk
Ссылки на видео докладов, фотоотчет и описание докладов под катом. Погнали!
Права в Linux (chown, chmod, SUID, GUID, sticky bit, ACL, umask)
21 мин
Всем привет. Это перевод статьи из книги RedHat RHCSA RHCE 7 RedHat Enterprise Linux 7 EX200 and EX300.
От себя: Надеюсь статья будет полезна не только начинающим, но и поможет более опытным администраторам упорядочить свои знания.
Итак, поехали.
От себя: Надеюсь статья будет полезна не только начинающим, но и поможет более опытным администраторам упорядочить свои знания.
Итак, поехали.
Настройка VSCode для работы с Scala
5 мин
Статья рассчитана на новичков в программировании на Scala, каким я сам и являюсь, и просто на желающих начать писать программный код в VSCode.
Так получилось, что единственным гайдом по теме работы со Scalой в Visial Studio Сode оказалось это видео на ютуб-канале DevInsideYou. В нем очень подробно описан процесс установки и настройки среды для VS Code и Sublime Text.
Данная статья – адаптация видео с какими-то добавлениями от меня. Вы можете перейти к просмотру видео или продолжить читать эту статью (либо сделать и то, и другое), в таком случае, надеюсь, она будет вам полезна.
50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)
39 мин
Перевод
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.
Встретимся «внутри»!
Встретимся «внутри»!
Алгоритмы обнаружения контуров изображения
20 мин
Перевод
В статье представлены четыре самых распространённых алгоритма обнаружения контуров.
Первые два, а именно алгоритм трассировки квадратов и трассировка окрестностей Мура, просты в реализации, а потому часто применяются для определения контура заданного паттерна. К сожалению, у обоих алгоритмов есть несколько слабых мест, что приводит к невозможности обнаружения контура большого класса паттернов из-за их особого вида смежности.
Данные алгоритмы будут игнорировать все «дырки» в паттерне. Например, если у нас есть паттерн, подобный показанному на Рисунке 1, то обнаруженный алгоритмами контур будет похож на показанный на Рисунке 2 (синими пикселями обозначен контур). В некоторых областях применения это вполне допустимо, но в других областях, например, в распознавании символов, требуется обнаружение внутренних частей паттерна для нахождения всех пробелов, отличающих конкретный символ. (На Рисунке 3 показан «полный» контур паттерна.)
Следовательно, для получения полного контура сначала необходимо использовать алгоритм «поиска дырок», определяющий отверстия в заданном паттерне, а затем применить к каждому отверстию алгоритм обнаружения контуров.
Первые два, а именно алгоритм трассировки квадратов и трассировка окрестностей Мура, просты в реализации, а потому часто применяются для определения контура заданного паттерна. К сожалению, у обоих алгоритмов есть несколько слабых мест, что приводит к невозможности обнаружения контура большого класса паттернов из-за их особого вида смежности.
Данные алгоритмы будут игнорировать все «дырки» в паттерне. Например, если у нас есть паттерн, подобный показанному на Рисунке 1, то обнаруженный алгоритмами контур будет похож на показанный на Рисунке 2 (синими пикселями обозначен контур). В некоторых областях применения это вполне допустимо, но в других областях, например, в распознавании символов, требуется обнаружение внутренних частей паттерна для нахождения всех пробелов, отличающих конкретный символ. (На Рисунке 3 показан «полный» контур паттерна.)
Следовательно, для получения полного контура сначала необходимо использовать алгоритм «поиска дырок», определяющий отверстия в заданном паттерне, а затем применить к каждому отверстию алгоритм обнаружения контуров.
Подборка датасетов для машинного обучения
6 мин
Привет, читатель!
Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.
Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.
Меньше слов, больше данных.
Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.
Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.
Меньше слов, больше данных.
Подборка датасетов для машинного обучения:
- Данные смертей и сражений из игры престолов — этот набор данных объединяет три источника данных, каждый из которых основан на информации из серии книг.
- Глобальная база данных терроризма — Более 180 000 террористических атак по всему миру, 1970-2017.
- Биткойн, исторические данные — данные биткойнов с интервалом в 1 минуту с избранных бирж, январь 2012 г. — март 2019 г.
Как мы учились эксплуатировать Java в Docker
13 мин
Под капотом hh.ru — большое количество Java-сервисов, запущенных в докер-контейнерах. За время их эксплуатации мы столкнулись с большим количеством нетривиальных проблем. Во многих случаях чтобы докопаться до решения приходилось долго гуглить, читать исходники OpenJDK и даже профилировать сервисы на продакшене. В этой статье я постараюсь передать квинтэссенцию полученного в процессе знания.
- CPU лимиты
- Docker и server class machine
- CPU лимиты (да, опять) и фрагментация памяти
- Обрабатываем Java-OOM
- Оптимизируем потребление памяти
- Ограничиваем потребление памяти: heap, non-heap, direct memory
- Ограничиваем потребление памяти: Native Memory Tracking
- Java и диски
- Как за всем уследить?
ML на Scala с улыбкой, для тех, кто не боится экспериментов
7 мин
Всем привет! Сегодня будем говорить о реализации машинного обучения на Scala. Начну с объяснения, как мы докатились до такой жизни. Итак, наша команда долгое время использовала все возможности машинного обучения на Python. Это удобно, есть много полезных библиотек для подготовки данных, хорошая инфраструктура для разработки, я имею в виду Jupyter Notebook. Всё бы ничего, но столкнулись с проблемой распараллеливания вычислений в production, и решили использовать в проде Scala. Почему бы и нет, подумали мы, там есть куча библиотек, даже Apache Spark написан на Scala! При этом, сегодня модели мы разрабатываем на Python, а затем повторяем обучение на Scala для дальнейшей сериализации и использования в production. Но, как говорится, дьявол кроется в деталях.
Сразу хочу внести ясность, дорогой читатель, эта статья написана не с целью пошатнуть репутацию Python в вопросах машинного обучения. Нет, основная цель — приоткрыть дверь в мир машинного обучения на Scala, сделать небольшой обзор альтернативного подхода, вытекающего из нашего опыта, и рассказать, с какими трудностями мы столкнулись.
Настройка GitLab CI для загрузки java проекта в maven central
22 мин
Данная статья рассчитана на java разработчиков, у которых возникла потребность быстро публиковать свои продукты в репозиториях sonatype и/или maven central с использованием GitLab. В данной статье я расскажу про настройку gitlab-runner, gitlab-ci и maven-plugin для решения данной задачи.
Быстрорастворимое проектирование
25 мин
Люди учатся архитектуре по старым книжкам, которые писались для Java. Книжки хорошие, но дают решение задач того времени инструментами того времени. Время поменялось, C# уже больше похож на лайтовую Scala, чем Java, а новых хороших книжек мало.
В этой статье мы рассмотрим критерии хорошего кода и плохого кода, как и чем измерять. Увидим обзор типовых задач и подходов, разберем плюсы и минусы. В конце будут рекомендации и best practices по проектированию web-приложений.
Эта статья является расшифровкой моего доклада с конференции DotNext 2018 Moscow. Кроме текста, под катом есть видеозапись и ссылка на слайды.
В этой статье мы рассмотрим критерии хорошего кода и плохого кода, как и чем измерять. Увидим обзор типовых задач и подходов, разберем плюсы и минусы. В конце будут рекомендации и best practices по проектированию web-приложений.
Эта статья является расшифровкой моего доклада с конференции DotNext 2018 Moscow. Кроме текста, под катом есть видеозапись и ссылка на слайды.
Патчинг Java кода на продакшене без анестезии
6 мин
Здесь я расскажу об устройстве одного из многих инструментов, которые помогают в разработке различных сервисов для проекта Одноклассники. Внутри компании мы называем его «Hot Code Replace» (HCR), и предназначен данный инструмент для исправления критических и несложных багов в работающих продакшн сервисах без их остановки. Это чрезвычайно важная особенность, так как позволяет избежать достаточно занудного и трудоёмкого процесса выкладывания новой – исправленной версии барахлящего сервиса, избежать сопутствующей этому достаточно продолжительной паузы в доступности каждого хоста, избежать сброса кешей.
В общем, экономит массу времени и уменьшает интервал от момента обнаружения ошибки до исправления с часов до минут. Чаще всего, как и было задумано, исправляют мелкие ошибки в коде, например, программист забыл проверить на null и у некоторых пользователей определённые действия на сайте приводят к ошибке. То есть когда исправление осуществляется изменением нескольких строчек внутри метода. И ради таких мелких изменений больше не нужно отвлекать коллег и ждать часами выкладки на продакшн.
Открытый вебинар: «SSH/NC/Socat: tips & tricks»
6 мин
Всем доброго времени суток!
Уже на следующей неделе у нас стартует очередная группа «Администратор Linux», в связи с чем мы провели ряд мероприятий. Одно из них — открытый урок на тему «SSH/NC/Socat: tips & tricks». На нём мы вспомнили, что такое ssh, его историю и предназначение. Рассмотрели различные варианты его использования: remote, local port forwarding, secure copy, socks proxy, reverse proxy. Попробовали на деле в виртуальной лаборатории утилиты nc и socat.
Вебинар провёл опытный системный администратор Владимир Дроздецкий — разработчик инфраструктуры letundra.com, exposcan.ru, crispmessenger.com.
Предлагаем вашему вниманию подробное описание прошедшего мероприятия.
Уже на следующей неделе у нас стартует очередная группа «Администратор Linux», в связи с чем мы провели ряд мероприятий. Одно из них — открытый урок на тему «SSH/NC/Socat: tips & tricks». На нём мы вспомнили, что такое ssh, его историю и предназначение. Рассмотрели различные варианты его использования: remote, local port forwarding, secure copy, socks proxy, reverse proxy. Попробовали на деле в виртуальной лаборатории утилиты nc и socat.
Вебинар провёл опытный системный администратор Владимир Дроздецкий — разработчик инфраструктуры letundra.com, exposcan.ru, crispmessenger.com.
Предлагаем вашему вниманию подробное описание прошедшего мероприятия.
Реализация Spring Framework API с нуля. Пошаговое руководство для начинающих. Часть 1
19 мин
Туториал
Spring Framework является одним из самых сложных фремворков для понимания и изучения. Большинство разработчиков изучают его медленно, через практические задачи и гугл. Этот подход не эффективен, так как не даёт полной картины и при этом требует больших затрат.
Я хотел бы предложить вам принципиально новый подход к изучению Спринга. Он заключается в том, что человек проходит через серию специально подготовленных туториалов и самостоятельно реализует функционал спринга. Особенность этого подхода в том, что он, помимо 100%-го понимания изучаемых аспектов Spring даёт ещё большой прирост в Java Core (Annotations, Reflection, Files, Generics).
Статья подарит вам незабываемые ощущения и позволит почувствовать себя разработчиком Pivotal. Шаг за шагом, вы сделаете ваши классы бинами и организуете их жизненный цикл (такой же, как и в реальном спринге). Классы, которые вы будете реализовывать — BeanFactory, Component, Service, BeanPostProcessor, BeanNameAware, BeanFactoryAware, InitializingBean, PostConstruct, PreDestroy, DisposableBean, ApplicationContext, ApplicationListener, ContextClosedEvent.
Простой сервер с GraphQL вместо REST, реализация на java
5 мин
Мне предложили познакомиться с GraphQL. Посмотреть, можно ли применить в работе. Поискав я понял, что в основном информация на английском и частично старая, там 3 версия библиотеки, а уже 5 есть. Хочу восполнить этот пробел. В данном варианте будет пример на сервлетах, т.е. без spring и без spring-boot.