Пользователь
Elasticsearch — поисковый движок с json rest api, использующий Lucene и написанный на Java. Описание всех преимуществ этого движка доступно на официальном сайте. Далее по тексту будем называть Elasticsearch как ES.
Подобные движки используются при сложном поиске по базе документов. Например, поиск с учетом морфологии языка или поиск по geo координатам.
В этой статье я расскажу про основы ES на примере индексации постов блога. Покажу как фильтровать, сортировать и искать документы.
Если вы столкнулись с задачей хранения сильно связанных данных, то отличным вариантом будет использовать графовую модель данных. Мы в Текфорс сделали именно так. Почему - разберем в этой статье.
В данной статье будет рассмотрена графовая система управления базами данных в Neo4j, а именно:
Данная статья посвящена настройке и работе с Docker Swarm.
Swarm это стандартный оркестратор для docker контейнеров, доступный из «коробки», если у вас установлен сам docker.
Что нам потребуется для освоения:
Важная характеристика Docker-контейнеров — эфемерность. В любой момент контейнер может рестартовать: завершиться и вновь запуститься из образа. При этом все накопленные в нём данные будут потеряны. Но как в таком случае запускать в Docker приложения, которые должны сохранять информацию о своём состоянии? Для этого есть несколько инструментов.
В этой статье рассмотрим docker volumes, bind mount и tmpfs, дадим советы по их использованию, проведём небольшую практику.
В предыдущем посте о каррировании мы увидели, как функции с несколькими параметрами дробятся на функции поменьше, с одним параметром. Это математически корректное решение, однако есть и другие причины так поступать — это также приводит к очень мощной технике, называемой частичное применение функций. Такой стиль очень широко используется в функциональном программировании, и очень важно его понимать.
Статьи цикла:
Искусственный интеллект сейчас является одной из самых обсуждаемых тем и главным двигателем цифровой трансформации бизнеса. Стратегия Microsoft в области ИИ включает в себя демократизацию ИИ для разработчиков, т.е. предоставление простых в использовании фреймворков и сервисов для решения интеллектуальных задач. В этой статье рассказывается, как .NET-разработчики могут использовать возможности ИИ в своих проектах: начиная от готовых когнитивных сервисов, работающих в облаке, заканчивая обучением нейросетей на .NET-языках и запуском сложных нейросетевых моделей на компактных устройствах типа Raspberry Pi.
Прототипом статьи послужил доклад Дмитрия Сошникова на конференции DotNext 2017 Moscow. Дмитрий — технологический евангелист компании Майкрософт, занимается популяризацией современных технологий разработки программного обеспечения среди начинающих разработчиков. Специализируется в области интернета вещей, в разработке универсальных приложений Windows, в области функционального программирования и на платформе .NET (F#, Roslyn). Лично провел несколько десятков хакатонов по всей России, помогал многим студенческим стартапам начать свои проекты в различных областях. Доцент, к.ф.-м.н., ведет занятия в МФТИ и МАИ, член Российской ассоциации искусственного интеллекта, летом — ведущий кафедры компьютерных технологий детского лагеря ЮНИО-Р.
Осторожно, трафик! В этом посте присутствует огромное количество картинок — слайдов и скриншотов с видео в формате 720p.
re.split может добавлять тот кусок текста, по которому был разрез, в список частей. А в re.sub можно вместо шаблона для замены передать функцию. Это — реальные вещи, которые прямо очень нужны, но никто про это не пишет.
Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:
Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости
Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.
Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.
Привет всем! Меня зовут Сергей Камардин, я программист команды Почты Mail.Ru.
Это статья о том, как мы разработали высоконагруженный WebSocket-сервер на Go.
Если тема WebSocket вам близка, но Go — не совсем, надеюсь, статья все равно покажется вам интересной с точки зрения идей и приемов оптимизации.