To follow the path:
look to the master,
follow the master,
walk with the master,
see through the master,
become the master.

«Лучший способ писать — это переписывать» Пол Грэм, «The Age of the Essay»

Преред курсом Сергея Абдульманова ( milfgard) я взял для себя квест — структурировать все статьи Грэма. Пол не только крутой программист и инвестор — он мастер лаконичного письма. Если milfgard назвал свой курс для контент-менеджеров "Буквы, которые стреляют в голову", то Пол Грэм стреляет из «по глазам» (кто играл в Fallout 2 тот поймет).

А еще мне захотелось освоить Lisp. Чисто так, чтобы мозг поразвивать, потому что крутые люди — Грэм, Кей и Рэймонд, Моррис — говорят хором: «Учите Lisp».

На данный момент Пол Грэм написал (по крайней мере, я нашел) 167 эссе. Из них на русский переведены 69.74(+10). Если читать по 1 статье в день (что очень хороший результат, потому что я после одной статьи хожу задумчивый неделю — голова кипит как после отличного мастер-класса, а иногда и как после двухдневного интенсива), то процесс займет полгода.

Под катом — список всех статей со ссылками на оригинал и с переводом (если он есть). Подборка живая (так что, как обычно, добавляйте в избранное, потом прочитаете) и будет дополняться по мере обнаружения свежака. Еще вы найдете переведенную на 8/15 книгу «Хакеры и художники» и 4/25 перевода книги «On Lisp». Так же я приведу свою подборку топ-5 статей Пола Грэма, с которых я бы рекомендовал начать знакомство с этим автором.

Зачем и для кого статья?

Изначально это была памятка для студентов, которые начинают работать с unix-подобными системами. Иными словами, статья рассчитана на тех, кто не имеет предыдущего опыта работы в unix-овой командной строке, но по тем или иным причинам хочет или должен научиться эффективно с нею взаимодействовать.

Здесь не будет пересказа манов (документации), и статья никак не отменяет и не заменяет их чтение. Вместо этого я расскажу о главных вещах (командах, приемах и принципах), которые надо осознать с самого начала работы в unix shell-е, чтобы работа происходила эффективно и приятно.

Статья касается полноценных unix-подобных окружений, с полнофункциональным шеллом (предпочтительно zsh или bash)и достаточно широким набором стандартных программ.

Многие начинающие разработчики сталкиваются с необходимостью показать существующий опыт разработки ПО. Даже если вакансия называется «программист без опыта работы», то и без Капитана ясно, что предпочтение будет отдано претенденту, показавшему более-менее внятный код, более-менее подтверждающий наличие полезных в работе навыков.

Что же делать? Показать решение типового задания с ранних курсов или дипломный проект? Возможно, этого мало? Может быть, написать какую-нибудь впечатляющую программу и заодно получить опыт разработки? Например… калькулятор или компилятор или что там обычно пишут для получения и показа опыта? А если не хватит сил закончить?

На эти вопросы и сомнения есть один почти универсальный ответ — доработка проектов с открытым кодом. Вы получаете возможность решать реальные проблемы самых разных уровней сложности, результат не только будет работать у сотен-тысяч-миллионов людей во всем мире, но его еще и можно будет показать. Эту возможность иногда упоминают, но обычно на ней не останавливаются. В этот раз — остановимся на ней.

Перед современным веб-разработчиком стоит широчайший выбор платформ для хостинга и хранения данных, инструментов для работы с HTML, CSS и JavaScript, способов фактической реализации дизайна, а также всевозможных библиотек и фреймворков. В помощь тем, кто хочет найти свой путь в этом обилии вариантов, сеть услужливо предоставляет массу статей, обсуждений на форумах и примеров «наилучших» решений. Но вне зависимости от того, как и с помощью чего начинающие разработчики создают сайты, многие совершают одни и те же ошибки. Давайте рассмотрим некоторые из них, чтобы в будущем не наступать на эти популярные грабли.

Привет, Хабр!

Команда нашего образовательного проекта Хекслет состоит из людей, которые любят программирование. Еще бы! Любим так, что последовательно выпускаем практические курсы для начинающих программистов (и не только начинающих на самом деле), при этом мы по-настоящему дорожим этим ремеслом, поэтому не любим курсы в стиле «принт, а теперь цикл, а это называется класс, животное-собака, поздравляю, кодинг это легко, правда?», а начинаем свои «Основы программирования» с абстракции, чистых функций, рекурсии и структур данных. Хотя, конечно, курсы «стань программистом за 2 недели» позволили бы заработать получить больше денег.

Испытывают ли разработчики Хекслета страсть к этой сфере — лучше спросить у каждого по отдельности. Но, думаю, вы встречали (возможно, вы сам такой?) по-настоящему страстных, полностью увлеченных своим делом разработчиков. Они готовы часами обсуждать фреймворки и технологии, художественным книгам они предпочитают книги о коде, фильмам и сериалам — доклады с конференций. Если при это они любят говорить и выступать, то становятся звездами митапов и конференций. А еще мы все знаем людей, которые начинают эту карьеру, потому что «программистам хорошо платят». Естественно, это два крайних обобщения, и в реальности люди в разной степени мотивированы разными целями и желаниями.

Считается, что хороший программист страстно любит свою работу. В вакансиях наряду с «гуру», «суперстар» и «ниндзя» часто встречается «… who is passionate about programming...» в качестве требования к кандидату. Сказать, что ты не очень-то кайфуешь от кодинга, но доволен работой и зарплатой, и на вас как минимум посмотрят косо. Однако, есть большая разница между «не испытывать страсть» и «ненавидеть и не хотеть».

Сегодняшний перевод эссе Антонина Януска посвящен программированию без страсти, программированию как исключительно работе. В наши дни подобное мнение это уже олдскул, чуть ли не архаизм. Сегодня не принято сильно отдалять работу от жизни. Но, возможно, вы увидите в этом мнении что-то близкое себе.

Я разработчик, но это не моя страсть

Я senior веб-разработчик в хьюстонском стартапе, и я должен вам кое в чём признаться. По моим наблюдениям, мало кто из разработчиков в таком признаётся.

Веб-разработка — не моя страсть.

Эта статья не для матёрых укротителей Python’а, для которых распутать этот клубок змей — детская забава, а скорее поверхностный обзор многопоточных возможностей для недавно подсевших на питон.

К сожалению по теме многопоточности в Python не так уж много материала на русском языке, а питонеры, которые ничего не слышали, например, про GIL, мне стали попадаться с завидной регулярностью. В этой статье я постараюсь описать самые основные возможности многопоточного питона, расскажу что же такое GIL и как с ним (или без него) жить и многое другое.

Экстенсивный рост количества неструктурированных данных (твитов, постов, комментов, фото и видео), генерируемый человечеством – и фантастические возможности, и головная боль для многих старых и новых индустрий.

На днях мы уже приводили фактографию по объемам количества сообщений, производимых человечеством в сутки, понятно, что миллиарды высказываний требуют совершенно других решений и технологий. «Старые» (ужас, прошло 3-5 лет, и уже старые) подходы и люди, их разрабатывающие, борются за место под солнцем. Но…



В качестве классического примера приводим перевод недавнего материала от подразделения IBM Watson:

Сейчас очень много статей, рапортующих об успехах нейронных сетей, в частности, в интересующей нас области понимания естественного языка. Но для практической работы важно еще и понимание того, при каких условиях эти алгоритмы не работают, или работают плохо. Отрицательные результаты по понятным причинам часто остаются за рамками публикаций. Часто пишут так — мы использовали метод А вместе с Б и В, и получили результат. А нужен ли был Б и В остается под вопросом. Для разработчика, внедряющего известные методы в практику эти вопросы очень даже важны, поэтому сегодня поговорим об отрицательных результатах и их значении на примерах. Примеры возьмем, как известные, так и из своей практики.

Когда я начинал строить свою карьеру в игровой индустрии шесть лет назад, то часто задавался вопросами по геймдеву. Начиная от поиска общего понимания того, как разрабатываются и оперируются онлайн-игры, до частных вопросов типа того, как лучше рекламировать конкретную игру. Тогда было мало структурированной информации по созданию и продвижению игр, новичку разобраться и найти ответы было исключительно сложно. Практически единственным источником информации был собственный опыт и консультации более опытных коллег. Сейчас ситуация кардинально изменилась. Информации по игровой индустрии настолько много, что рискуешь в ней просто утонуть. Для того, чтобы упростить процесс получения нужных мне знаний, я структурировал и делал себе пометки по всем источникам информации о геймдеве. Далее в статье предлагаю всю эту информацию в удобной форме для общего пользования.

Привет, хабр!



Меня зовут Глеб, я долгое время работаю в ритейловой аналитике и сейчас занимаюсь применением машинного обучения в данной области. Не так давно я познакомился с ребятами из MLClass.ru, которые за очень короткий срок довольно сильно прокачали меня в области Data Science. Благодаря им, буквально за месяц я стал активно сабмитить на kaggle. Поэтому данная серия публикаций будет описывать мой опыт изучения Data Science: все ошибки, которые были допущены, а также ценные советы, которые мне передали ребята. Сегодня я расскажу об опыте участия в соревновании The Analytics Edge (Spring 2015). Это моя первая статья — не судите строго.

Общеизвестно, что заработать на форекс невозможно. Изменения курсов валют носят случайный характер, а комиссия брокера уменьшает вероятность положительного итогового заработка, часто делая ее совсем непривлекательной, ― ниже, чем в казино, например. Тем не менее, я содержу себя и свои проекты исключительно за счет форекс уже три года, я шел к этому около 7 лет и, вспоминая этот путь, решил написать заметку для тех, кого привлекает эта антинаучная возможность заработка.

Речь пойдет не о чудесных Граалях, продаваемых в интернете, не о высокочастотной торговле и не о «безрисковых» вложениях в мифические ТОП-20 лучших трейдеров. Только хардкор: мы проводим многочисленные торговые операции, кто-то вручную, кто-то ― автоматически, и получаем в результате этих операций положительный прирост счета при статистически значимом количестве сделок.

Примечание переводчика: Ранее в нашем блоге на Хабре мы рассматривали различные этапы разработки торговых систем (есть и онлайн-курсы по теме), и даже описывали разработку событийно-ориентированного бэктест-модуля на Python. Сегодня мы представляем вашему вниманию продолжение рассказа о том, как HFT-трейдеры в процессе разработки моделируют поведение людей, которые будут противостоять их торговым роботам на бирже.



На примере предыдущего материала мы видели, как одно из свойств HFT-ордеров, их высокий уровень отказов, можно использовать для оценки различных типов ордеров при формировании основы торговой стратегии. В этом посте мы рассмотрим еще одну их особенность и простую, основанную на ней стратегию. Характерной чертой этого и предыдущего материала является то, что в них описываются очевидные особенности высокочастотных ордеров.

Если говорить о стереотипах об HFT-трейдинге, то первое, что приходит на ум (после частых отказов) – это небольшая средняя величина сделки [1]. Считается, что трейдеры любого типа, использующие в своей работе алгоритмы, размещают небольшие «выжидающие» ордера. HFT маркет-мейкеры поступают так, потому что хотят выборочно торговать с некрупными агрессивными игроками во избежание потери ликвидности на всем ценовом уровне. Алгоритмы, повышающие ликвидность, размещают малые ордера, так как им нужно скрыть свое намерение торговать более крупными объемами, чтобы максимально долго удерживать цену на нужном уровне.

Привет, Хабр!



Осталось три недели до третьей международной конференции python-разработчиков Pycon Russia 2015, которая пройдет в Екатеринбурге 18-19 сентября.

Мы доделываем итоговую сетку и обговариваем детали последних докладов, но 90% программы готово.

Итак, что вас ждет в этом году.

Сейчас уже никто не создает программы в консоли. Используя любимую IDE, разработчик чувствует себя неуютно за чужим компьютером, где её нет.
Решив разобраться в работе Ant и Maven, я поймал себя на том, что не смогу собрать приложение без них в консоли.
В данной статье я постарался уместить все этапы проектирования демонстрационного приложения, чтобы не искать справку по каждой команде на просторах Интернета.

Статистика вокруг нас

Статистика и анализ данных пронизывают практически любую современную область знаний. Все сложнее становится провести границу между современной биологией, математикой и информатикой. Экономические исследования и регрессионный анализ уже практически неотделимы друг от друга. Один из известных методов проверки распределения на нормальность — критерий Колмогорова-Смирнова. А вы знали, что именно Колмогоров внес огромный вклад в развитие математической лингвистики?

Еще будучи студентом психологического факультета СПбГУ, я заинтересовался когнитивной психологией. Кстати, Иммануил Кант не считал психологию наукой, так как не видел возможности применять в ней математические методы. Мои текущие исследования посвящены моделированию психических процессов, и я надеюсь, что такие направления в современной когнитивной психологии, как вычислительные и коннективисткие модели, смягчили бы его отношение!

Недавно мы публиковали материал нашего читателя о терминологической путанице, которая окружает алгоритмическую и автоматизированную торговлю. В продолжение темы сегодня речь пойдет о том, как эта путаница влияет на профессиональную литературу (а вот еще один материал о книгах и образовательных ресурсах по теме).

Сам термин «Алгоритмическая торговля» сейчас настолько на слуху, что некоторые нерадивые авторы пользуются этим и втискивают его в название своих книг, чтобы привлечь читательское внимание.

Читатель видит такие книги и убеждается в том, что читает про алгоритмическую торговлю, когда на самом деле ему рассказывают об автоматизированной.

Внимание! Реклама! Пост оплачен Капитаном Очевидность!

Ниже под катом вы найдёте 15 пунктов, описывающих правильную организацию ресурсов, доступных по протоколу HTTP — веб-сайтов, «ручек» бэкенда, API и прочая. «Правильный» здесь означает «соответствующий рекомендациям и спецификациям». Большая часть ниженаписанного почти дословно переведена из официальных стандартов, рекомендаций и best practices от IETF и W3C.



Вы не найдёте здесь абсолютно ничего неочевидного. Нет, серьёзно, каждый веб-разработчик теоретически эти 15 пунктов должен освоить где-то в районе junior developer-а и/или второго-третьего курса университета.

Однако на практике оказывается, что великое множество веб-разработчиков эти азы таки не усвоило. Читаешь документацию к иным API и рыдаешь. Уверен, что каждый читатель таки найдёт в этом списке что-то новое для себя.

Здравствуйте!
Продолжаю серию публикаций по проекту
Maven/Spring/Security/JPA(Hibernate)/Rest(Jackson)/ Bootstrap(CSS)/ jQuery+plugins
(исходный код на GitHub).

Предыдущие публикации:

• По следам Spring Pet Clinic. Maven/ Spring Context/ Spring Test/ Spring ORM/ Spring Data JPA
• Тестируем Spring Rest контроллеры: проще, короче, надежнее. Spring Security Test + JSON Matcher
• Spring Security 4 + CSRF (добавление в Spring проект защиты от межсайтовой подделки запроса)

Заключительная часть проекта: деплой в облачную PaaS-платформу Heroku

Примечание переводчика: Ранее в нашем блоге на Хабре мы рассматривали различные этапы разработки торговых систем (есть и онлайн-курсы по теме), и даже описывали разработку событийно-ориентированного бэктест-модуля на Python. Сегодня речь пойдет о том, как HFT-трейдеры в процессе разработки моделируют поведение людей, которые будут противостоять их торговым роботам на бирже.



Большинство трейдеров считает, что лучшие сделки должны совершаться при участии людей, выступающих в роли контрагентов, не при помощи компьютеров. Под компьютерами я имею в виду компьютерное исполнение ордера: не только алгоритмы высокочастотной торговли (HFT), но и некоторые другие виды алгоритмов исполнения ордеров. Высокочастотные трейдеры выходят на рынок, только когда уверены, что ордер принесет прибыль, их алгоритмы исполнения в основном работают в случае движения большого объема акций, поэтому даже если алгоритм недостаточно эффективен, он все равно может составить [человеку] опасную конкуренцию. Люди же, в свою очередь, действуют недостаточно точно при установлении цены (установление мгновенной цены с точностью до нескольких знаков после запятой – не самая лучшая трата времени для трейдера), еще более неточно – при назначении времени исполнения своих ордеров и их отмене (человеку присущи медлительность и невнимательность).

Этой осенью СПб АУ РАН и CS центр предлагают несколько новых бесплатных онлайн-курсов на разные темы: от теории графов до программирования на языке Haskell, и перезапускают некоторые из прочитанных ранее. Год назад состоялся первый запуск онлайн-курсов CS центра. Сначала появились курсы по программированию, а весной их дополнили курсы по математике, подготовленные вместе с Академическим университетом. Все онлайн-курсы разработаны на платформе Stepic.org.

• Java. Базовый курс (А. А. Владыкин)
• Алгоритмы: теория и практика. Методы (А. С. Куликов)
• Введение в архитектуру ЭВМ. Элементы операционных систем (К. В. Кринкин)
• Введение в математический анализ (А. И. Храбров)
• Ликбез по дискретной математике (А. В. Омельченко)
• Основы перечислительной комбинаторики (А. В. Омельченко)
• Основы теории графов (А. В. Омельченко)
• Погружение в СУБД (Д. В. Барашев)
• Программирование на языке C++ (А. В. Смаль)
• Функциональное программирование на языке Haskell (Д. Н. Москвин)

Часть курсов входит в годовую онлайн-программу по основам программирования.