В момент создания, 4 года назад, наша компания понимала свое предназначение: мы упрощаем малому бизнесу использование SaaS. И хотя изначальная бизнес-модель была выбрана неверно, все это время мы находились в перманентном поиске собственной ниши. Мы застали всплеск облачных сервисов в России, видели спад и видим начинающийся второй подъем. Специфика нашего бизнеса в объединении SaaS-продуктов. И мы видим, как наши передовые SaaS-компании вставляют палки в колеса собственному рынку.

Разработчики SaaS упорно пытаются продавать ценностные продукты как массовые

SaaS не определяет подход к построению бизнеса, а характеризует способ доставки программного обеспечения. То, что к SaaS относятся как однозначные аппы (например, Google Keep), так и сложные продукты (например, Salesforce Sales Cloud), создает некоторую путаницу. Когда SaaS стал рассматриваться в России как перспективный бизнес, укоренились две противоречивые идеи. С одной стороны, SaaS стал синонимом продукта для массовых продаж, с другой стороны, создаваемые продукты ориентировались исключительно на бизнес.

Привет всем!

Мы решили внезапно выпустить результаты опроса ведущих интернет-агентств России на предмет решений, используемых ими для автоматизации управления процессами и совместной работы.

Вот Top-7 этого рейтинга:

1. Мегаплан 23,8%
2. 1С-Битрикс: Корпоративный портал 14,6%
3. Basecamp 11,6%
4. Redmine 8,5%
5. Worksection 7,3%
6. JIRA 4,9%
7. Google Docs 3,0%
7. Mantis Bug Tracker 3,0%

Под катом — немного аналитики.

Многие СУБД поддерживают методы полнотекстового поиска (Fulltext search), которые позволяют очень быстро находить нужную информацию в больших объемах текста.

В отличие от оператора LIKE, такой тип поиска предусматривает создание соответствующего полнотекстового индекса, который представляет собой своеобразный словарь упоминаний слов в полях. Под словом обычно понимается совокупность из не менее 3-х не пробельных символов (но это может быть изменено). В зависимости от данных словаря может быть вычислена релевантность – сравнительная мера соответствия запроса найденной информации.

В статье рассказывается как работать с полнотекстовым поиском на примере БД MySQL, а так же приведу примеры «нестандартного» использования данного механизма.

Издание «Секрет фирмы» опубликовало интересную историю предпринимателя Ильи Осипова – основателя обучающего веб-сервиса i2istudy. Илья рассказал «Секрету фирмы» о том, почему он не стал брать государственные деньги и записывать в партнеры Фонд Развития Интернет-Инициатив.

«Мегамозг» приводит основные тезисы монолога создателя стартапа.

Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на полезные ресурсы, интересные материалы и IT-новости

По результатам этого вопроса.

Как правило, при стандартных настройках во время установки соединения по SSH никаких оповещений на стороне сервера не появляется. Этим может воспользоваться злоумышленник — пока вы сейчас спокойно читаете хабр, возможно, с вашего компьютера уже передаются конфиденциальные данные. Описанную проблему можно легко исправить.

Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее):


Дело в том, что перед выполнением программы интерпретатор Python компилирует все её части в специальный байт-код. Используя метод, описанный хабрапользователем SkidanovAlex, данный декоратор анализирует получившийся байт-код функции и пытается оптимизировать применяющийся там алгоритм. Далее вы увидите, что эта оптимизация может ускорять программу не в определённое количество раз, а асимптотически. Так, чем больше будет количество итераций в цикле, тем в большее количество раз ускорится оптимизированная функция по сравнению с исходной.

Эта статья расскажет о том, в каких случаях и каким образом декоратору удаётся делать подобные оптимизации. Также вы сможете сами скачать и протестировать библиотеку cpmoptimize, содержащую данный декоратор.

Раньше для редактирования обычных русскоязычных текстов, я обычно откладывал Vim в сторонку и прибегал к помощи других редакторов. Причиной этому была парочка очень неприятных косяков:

1. На каждый чих приходилось сто раз переключать раскладку, чтобы корректно ввести пару команд и вернуться обратно. Например, замена буквы-опечатки в только что написанном слове, выливалось в: switch → добраться до буквы, нажать r → switch → [нужная буква] → switch → A → [пишем дальше]. Ад!
2. Штатный spell checker букву «ё» не любил и любое слово с её участием предлагал заменить на аналог через «е». А я ё люблю, меня это расстраивало.

И вот, наконец, я нашёл решение обеим проблемам. Сижу сейчас и набираю этот текст в Vim. Любопытно, что оба барьера обходятся штатными средствами, без дополнительных плагинов. Поскольку материалов на английском и на них основанных куда больше чем исконно русских, найти эту информацию мне было не просто. Поэтому хочу поделиться ей с теми кому интересно.