Пользователь
Продолжаем тему блокировок на сервере СУБД. Сегодня «нелогичные» блокировки. Нелогичные в кавычках, потому что с точки зрения пользователя они выглядят как обычные логические (Записки оптимизатора 1С (часть 6). Логические блокировки MS SQL Server в 1С: Предприятие), но природа их совсем другая.
— Не понимаю, почему люди так восхищаются этим Карузо? Косноязычен, гугнив, поёт — ничего не разберешь!
— А вы слышали, как поёт Карузо?
— Да, мне тут кое-что из его репертуара Рабинович напел по телефону.
Я осознаю, что писать очередную статью на тему Модель-Вид-Контроллер это глупо и вредно для «кармы». Однако с этим «паттерном» у меня слишком личные отношения – проваленный проект, полгода жизни и тяжелой работы «в корзину».
Проект мы переписали, уже без MVC, просто руководствуясь принципами – код перестал быть похож на клубок спагетти и сократился наполовину (об этом позже, в обещанной статье про то, как мы применяли «принципы» в своем проекте). Но хотелось понять, что же мы сделали не так, в чем была ошибка? И в течении долгого времени изучалось все, что содержало аббревиатуру MVC. До тех пор пока не встретились исходные работы от создателя – Трюгве Реенскауга…
И тогда все встало на свои места. Оказалось что фактически на основе принципов мы пере-изобретали «original MVC». А то, что зачастую преподносится как MVC, не имеет к нему никакого отношения… впрочем также как и к хорошей архитектуре. И судя по тому сколько людей пишет о несостоятельности «классического MVC», спорит о нем и изобретает его всевозможные модификации, не одни мы столкнулись с этой проблемой.
Более 30 лет собранные в MVC идеи и решения остаются наиболее значимыми для разработки пользовательских интерфейсов. Но как ни странно, несмотря на существующую путаницу и обилие противоречивых трактовок, разработчики продолжают довольствоваться информацией «из вторых рук», черпая знания о MVC из википедии, небольших статей в интернете и фреймворков для разработки веб-приложений. Самые «продвинутые» читают Мартина Фаулера. И почему-то почти никто не обращается к первоисточникам. Вот этот пробел и хотелось бы заполнить. И заодно развеять некоторые мифы.
Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.
«Всё содержится в моих чертогах разума, вы же понимаете о чём я мистер Холмс? Я обладаю знаниями, и поэтому могу щёлкать доктора Ватсона по носу хоть целый день.»