Каждый из проектов, который перерастает этап прототипа, нуждается в организации логирования. Грамотное логирования решает уйму проблем и помогает понять состояние проекта. На начальном этапе логирование в файл меня устраивало пока проект не разросся и поиск по логам не начал отнимать время.

Решением было создание централизованного лог хранилища с агрегацией логов и поиском. Выбор пал на ELK стек. ELK — сочетание трех OpenSource проектов: ElasticSearch, Logstash и Kibana. ELK хранит логи, строит графики и есть поддержка полнотекстового поиска с фильтрами. В статье описывается процесс настройки ELK стека для хранения логов Django приложения.

Доброго времени суток, уважаемое хабро-сообщество!

Представляю на ваш суд статью, написанную по мотивам моей магистерской работы (факультет прикладной математики, информатики и механики Воронежского ГосУниверситета). Ее тема «Применение распределенных искусственных иммунных систем для решения задачи символьной регрессии». Постараюсь коротко (но содержательно) рассмотреть основные понятия искусственных иммунных систем и мой подход к их реализации для решения задачи символьной регрессии – восстановления символьного представления функции по заданному множеству ее значений в некоторых точках. Программа была написана на языке Python (версии 3.3), исходники доступны на Github.

Недавний пост в «Я негодую» о работе EMS в нашей стране и полном пофигизме почтовых работников выявил потребность в инструкции о том, что можно сделать, чтобы когда-нибудь проблемы с посылками у EMS прекратились.

Сходу расстрою — посылкой управлять никак нельзя. Если она долго не «прилетает» в Россию (т.е. статус Экспорт стоит, а Импорт — нет) — тут вряд ли что-то поможет. Однако страхуемся, делаем по шагам, описанным ниже.
Порадовать тоже могу: процентов 95 посылок все-таки доходят. Объем для сравнений — порядка 10 посылок в месяц из США и Европы.
Обращаю внимание, что многие посылки (процентов 60 всех отправлений) я получаю «от себя», используя сервисе вроде Шипито. В некоторых случаях это означает, что почта не может отказать в претензиях по причине того, что они представляются «не отправителем». Однако во многих случаях рекомендую идти и биться за свою посылку при помощи процессов и документов, представленных ниже.

Перевёл после прочтения комментариев к статье «О ненависти к C++». В цитатах можно найти ответы на большинство возникших там вопросов.

50. Программирование сегодня — это гонка разработчиков программ, стремящихся писать программы больше и с лучшей идиотоустойчивостью, и вселенной, которая пытается создавать больших и лучших идиотов. Пока вселенная побеждает.
— Rick Cook

49. Lisp — это не язык, а строительный материал.
— Alan Kay

48. Ходить по воде и разрабатывать программы, следуя спецификации, очень просто… если они заморожены.
— Edward V Berard

Предисловие

Всем доброго времени суток. Представляю вашему вниманию следующую статью из серии освещения новых и малоизвестных эвристических методов оптимизации. Сегодняшний пост своим появлением обязан Эсмату Рашеди, Исааку Ньютону и гравитации.

При решении задач с применением методов машинного обучения, как правило, мы выбираем наиболее подходящий алгоритм в контексте задачи, а также способ настройки его параметров.

Давайте рассмотрим несколько иной подход: вместо того, чтобы самостоятельно выбирать алгоритм, разработаем программу, которая способна автоматически генерировать алгоритмы для решения задач.

Неприятности случаются… Неожиданно плохой фидбек, проблемы с заказчиком или коллегами, не повысили зарплату, странные баги, внезапный овертайм или закрытие проекта — подобные события запускают цепочку реактивных реакций:

• Нет, тут есть ошибка -> сами гады -> а может все не так и плохо -> ппц -> ладно, давай выкручиваться

В этой цепочке человек ведет себя реактивно, предсказуемо… и, часто, совершает глупости. Это напоминает машину состояний, входом в которую являются неожиданное событие. Состояния машины — цепочка психологических защит: отрицание, гнев, торг и депрессия, а выход — принятие новой информации.
Из подобных состояний часто приходится вытаскивать коллег, заказчиков, и себя самого.
Под хабракатом, кроме описания этапов, есть ответы на вопросы:

• Как узнать каждое состояние и предугадать следующее?
• Как помочь выйти себе и собеседнику из цепочки?
• Что не делать, чтобы не усугубить ситуацию?

В жизни многих обитателей софтверной индустрии иногда настаёт момент, когда им приходится нарисовать план проекта. Люди, что-то слышавшие об управлении проектами, читавшие книжки на эту тему (особенно книжки, не описывающие конкретную индустрию), а также учившиеся управлению проектами где-либо (в ВУЗе, на курсах и т.п.) чаще всего автоматически выбирают для создания этого плана Microsoft Project. Иногда использование MS Project навязывается руководством, клиентом, процессными стандартами в компании и т.п.

Для софтверных проектов выбор MS Project обычно крайне неудачен и ниже мы объясним почему, но сначала напомним несколько простых фактов о том, как устроены софтверные проекты, особенно в контексте заказной разработки.

Способов хостинга mercurial репозиториев достаточно, но я сочинил именно такой вариант по следующим причинам:

1. nginx: мало кушает, быстро работает — скорость
2. supervisor: мониторит процесс, перезапускает если что — надёжность
3. gunicorn: wsgi, большие возможности по настройке — эффективность

Кроме того, т.к. я разрабатываю на django, и сайты запускаю под этой же связкой, есть и четвёртая причина — унификация, а она очень полезная вещь.

Если вас заинтересовала тема, то конкретные инструкции и конфиги — под катом.

В сети можно найти много описаний сборки mingw и GNU утилит под ним. Я тоже решил написать свой вариант, так как во-первых он на русском. Во-вторых используются последние стабильные исходники (по состоянию на 27.01.2011). В третьих добавлена оптимизация циклов (graphite loop optimizations). В четвертых я описываю причины выбора тех или иных опций конфигурации исходников. В пятых, чтобы не забыть.