Привет! Я использую веб-компоненты в разработке фронтэнда. В данной статье я опишу все возможности веб-компонентов, а также то, как их можно использовать сегодня с учётом пока ещё не высокой поддержки.

Кратко про веб-компоненты: это набор технологий, которые позволяют использовать компонентный подход с инкапсуляцией стилей и скриптов в вебе нативно, без подключения каких-либо библиотек или фейрмворков. Если вам интересно, что предлагают стандарты вместо привычных уже React или Angular, и как это использовать при разработке под старые браузеры, прошу под кат.

Разработчикам часто приходится иметь дело с файлами, представляющими из себя древовидную структуру: XML, JSON, YAML, всякого рода языки разметки вроде Markdown или Org-mode. Облегчая в общем и целом нашу жизнь, такие файлы имеют склонность к бесконтрольному росту, в какой-то момент из решения превращаясь в проблему.

Стандартное решение этой проблемы — разбиение на меньшие файлы. Это, конечно, работает, но не всегда удобно.

Но существует и альтернатива, о которой — ниже.

Хотим поделиться с вами нашим новейшим «спортивным» достижением, которое стало возможным благодаря сотрудничеству разработчиков нескольких разных проектов.

Теперь ReactOS можно запустить почти в любом современном веб-обозревателе при помощи браузерной виртуальной машины Virtual x86. Эта необычная среда виртуализации не требует установки, написана на JavaScript и работает как в вашем браузере, так и на NodeJS. Ранее о ней уже писали на Хабре: [1], [2].

Сегодня Redux — это одно из наиболее интересных явлений мира JavaScript. Он выделяется из сотни библиотек и фреймворков тем, что грамотно решает множество разных вопросов путем введения простой и предсказуемой модели состояний, уклоне на функциональное программирование и неизменяемые данные, предоставления компактного API. Что ещё нужно для счастья? Redux — библиотека очень маленькая, и выучить её API не сложно. Но у многих людей происходит своеобразный разрыв шаблона — небольшое количество компонентов и добровольные ограничения чистых функций и неизменяемых данных могут показаться неоправданным принуждением. Каким именно образом работать в таких условиях?

В этом руководстве мы рассмотрим создание с нуля full-stack приложения с использованием Redux и Immutable-js. Применив подход TDD, пройдём все этапы конструирования Node+Redux бэкенда и React+Redux фронтенда приложения. Помимо этого мы будем использовать такие инструменты, как ES6, Babel, Socket.io, Webpack и Mocha. Набор весьма любопытный, и вы мигом его освоите!

Сегодня внутренняя разработка компании Яндекс — аналитическая СУБД ClickHouse, стала доступна каждому. Исходники опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



ClickHouse позволяет выполнять аналитические запросы в интерактивном режиме по данным, обновляемым в реальном времени. Система способна масштабироваться до десятков триллионов записей и петабайт хранимых данных. Использование ClickHouse открывает возможности, которые раньше было даже трудно представить: вы можете сохранять весь поток данных без предварительной агрегации и быстро получать отчёты в любых разрезах. ClickHouse разработан в Яндексе для задач Яндекс.Метрики — второй по величине системы веб-аналитики в мире.

В этой статье мы расскажем, как и для чего ClickHouse появился в Яндексе и что он умеет; сравним его с другими системами и покажем, как его поднять у себя с минимальными усилиями.

Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.

Юнит тесты помогают нам удостовериться, что код работает так, как мы этого хотим. Одной из метрик тестов является процент покрытия строк кода (Line Code Coverage).

Но насколько корректен данный показатель? Имеет ли он практический смысл и можем ли мы ему доверять? Ведь если мы удалим все assert строки из тестов, или просто заменим их на assertSame(1, 1), то по-прежнему будем иметь 100% Code Coverage, при этом тесты ровным счетом не будут тестировать ничего.

Насколько вы уверены в своих тестах? Покрывают ли они все ветки выполнения ваших функций? Тестируют ли они вообще хоть что-нибудь?

Ответ на этот вопрос даёт мутационное тестирование.

На момент написания этой статьи в JavaScript еще не существовало официальной модульной системы и все эмулировали модули как могли.

Модули или подобные структуры это неотъемлемая часть любого взрослого языка программирования. Просто иначе никак. Модули позволяют ограничить область видимости, позволяют реиспользовать части приложения, делают приложение более структурированным, отделяют ресурсы от шума и вообще делают код нагляднее.

Вот в JavaScript своя атмосфера — в языке нет официальных модулей, более того все файлы лежат удаленно, один поток приложения. Приходится постоянно решать какие-то странные проблемы с загрузкой, хитро паковать модули в один файлы, чтобы ускорить время загрузки. Бывает, что нужно воевать с двойными стандартами, адаптировать модули другого формата.

Дело в том, что раньше не думали, что на JavaScript можно делать огромные проекты, а не просто «пропатчить DOM», поэтому о модулях не думали. Да и вообще не думали о будущем. И тут Внезапно будущее нагрянуло! Все вроде-бы уже есть, а модули в JavaScript, мягко говоря, запаздывают. Поэтому разработчикам приходится крутиться и выдумывать какие-то эмуляторы модульности.

Думаю многие из вас читали прекрасную статью Addy Osmani Writing Modular JavaScript With AMD, CommonJS & ES Harmony, которая стала одной из глав его книги Learning JavaScript Design Patterns в этой статье рассказывается про «современные» JavaScript модули или же читали достаточно старую статью JavaScript Module Pattern: In-Depth 2010 года про «старые» модули.

Я не буду переводить эти статьи и не буду делать из них солянку. В своей статья я хочу рассказать о моем модульном пути. О том как я проделал путь от «старых» модулей к «новым» и что использую сейчас и почему.

Эта игра — очередная очень интересная с точки зрения механики бета, представляющая заодно своеобразный язык программирования.



И здесь самое забавное — это кривая обучения и интерфейсы. Давайте пройдёмся по этим моментам, благо есть отличные находки.

Вы играете за инженера, очнувшегося на незнакомой планете около обломков своего космического корабля. Поскольку вы инженер, а не какой-нибудь агроном, вместо космической картохи предстоит развить технологию и собрать ракету с нуля. В общем, старая добрая игра, описанная у Вернора Винджа — «восстанови цивилизацию за минимальный срок».

Первая задача — используя технологии бронзового века, получить прединдустриальные, а затем собрать жестяной радар, чтобы найти основную часть корабля. Затем — добраться туда на каком-то транспортном средстве. Там забрать ядро компьютера и получить доступ ко всем данным по тому, как правильно делать ракеты, бронебойные патроны, скафандры и прочую мелочь, важную для выживания.

В данной статье приведено краткое описание техники, которое позволяет использовать в программах на Haskell библиотеки, написанные на других языках программирования. При этом нет необходимости ни переписывать эти библиотеки на Haskell, ни писать бесчисленные обертки на C, ни писать явные байндинги. В получающейся программе можно как напрямую вызывать “чужой” код, так и вызывать из чужого кода Haskell функции. Сам же код функций может быть написан на расширенном подключаемом языке, что позволяет работать с ним специалистам в подключаемых языках, которые, к сожалению, пока не знакомы с Haskell.

Малоизвестный исследовательский проект, который может значительно ускорить инновации в проектировании языков программирования

От переводчика

Хочу сразу предупредить, что статья местами напоминает презентацию крупной компании из-за эпитетов в духе «изменит индустрию», «лучший на рынке», «прорывные технологии» и др. Если закрыть глаза на такой эмоциональный стиль повествования, то получится интересная вводная статья про новинки технологий компиляторов и виртуальных машин.

Введение

Со времён расцвета компьютерной индустрии многие были увлечены квестом в поисках идеального языка программирования. Квест очень сложный: создание нового языка — задача не из лёгких. И очень часто в процессе происходит дробление сложившейся экосистемы программирования и возникает необходимость заново строить базовые инструменты для нового языка: компилятор, отладчик, HTTP стек, IDE, библиотеки и бесконечное число базовых блоков пишутся с нуля для каждого нового языка. Совершенство в дизайне языков программирования недостижимо, и новые идеи возникают постоянно. Мы похожи на Сизифа: приговоренного богами на вечное толкание камня в гору, чтобы в итоге увидеть, как тот скатывается вниз снова и снова … целую вечность.

Как можно разорвать этот порочный цикл? Давайте помечтаем, чего бы нам хотелось.

Всем известно, что если посадить обезьяну за печатную машинку и заставить ее вечно случайно стучать по клавишам, то, рано или поздно, она напечатает «Войну и мир», собрание трудов Пифагора и даже статью, которую вы сейчас читаете.

Потрясающий факт, но еще интереснее попытаться понять, сколько же времени ей понадобится для набора конкретного текста. Чтобы не водить лишний параметр — скорость набора обезьяной — будем искать ответ на вопрос: сколько нажатий на клавиши ей потребуется в среднем. А вам очевидно, что строку «abc» набирать гораздо легче чем «aaa»? Решению этой задачи и посвящен этот пост. Попутно объясняется префикс функция и ее свойства.

В категории графических эзотерических языков наиболее известен Piet. Программы на нём выглядят как картины абстракционизма: в качестве операторов используются разноцветные изображения. Цветастые алгоритмы смотрятся красиво, но ввиду эзотеричной природы языка для решения реальных практических задач приспособлены пока слабо.

Один наш тестировщик огрёб детской лопаткой для песка по лицу. Причина очень проста — согласился поиграть с малым ребёнком в куличики. И потом начал отстаивать первоначально озвученную версию правил. А с детьми так нельзя — они правила меняют на лету по мере того, как понимают, что могут и проиграть. Так же делают и многие взрослые.

Результат спора закономерен. Хорошо хоть до бытовухи дело не дошло.

Так началась история разработки игры без правил. На её примере я проиллюстрирую, как тестируется и обкатывается механика, и какие петли можно нарезать во время поиска.

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

На Хабре и за его пределами часто обсуждают реляционную алгебру и SQL, но далеко не так часто акцентируют внимание на связи между этими формализмами. В данной статье мы отправимся к самым корням теории запросов: реляционному исчислению, реляционной алгебре и языку SQL. Мы разберем их на простых примерах, а также увидим, что бывает полезно переключаться между формализмами для анализа и написания запросов.

Зачем это может быть нужно сегодня? Не только специалистам по анализу данных и администраторам баз данных приходится работать с данными, фактически мало кому не приходится что-то извлекать из (полу-)структурированных данных или трансформировать уже имеющиеся. Для того, чтобы иметь хорошее представление почему языки запросов устроены определенным образом и осознанно их использовать нужно разобраться с ядром, лежащим в основе. Об этом мы сегодня и поговорим.

Большую часть статьи составляют примеры с вкраплениями теории. В конце разделов приведены ссылки на дополнительные материалы, а для заинтересовавшихся и небольшая подборка литературы и курсов в конце.

Содержание

• Реляционная алгебра
• SQL
• Реляционное исчисление
• Равенство формализмов (теорема Кодда)
• Conjunctive Queries (CQ)
• Вычислительная сложность
• Свойства и анализ запросов
• Пример использования RA для оптимизации запросов
• Литература, материалы и слайды

Приветствую.

Существует приложение для iOS — Tydlig, которое буквально переосмысливает калькулятор, и делает его потрясающе удобным. Попользовавшись один раз этим приложением, остаешься его любителем.

Однако для бытового использования на десктопе ничего удобнее, чем консоль браузера, по моему мнению, нет. В консоли можно использовать переменные, функции, работать с выражениями как с текстом — выделять, копировать и вставлять. Это удобно, и многие годы консоль верно заменяла мне калькулятор даже для самых простых операций.

Ввиду специфики работы, проводить различные вычисления приходится часто, и со временем появилось ощущение, что в консоли чего-то не хватает. Не хватает того самого динамического обновления значений, как в Tydlig.

Поиск чего-то похожего на Tydlig ничего не дал, и было принято решение писать свое приложение.

Что из этой затеи получилось:

Вот уже как неделю английская версия the art of command line висит в секции trending на Github. Для себя я нашел этот материал невероятно полезным и решил помочь сообществу его переводом на русский язык. В переводе наверняка есть несколько недоработок, поэтому милости прошу слать пулл-реквесты мне сюда или автору оригинальной работы Joshua Levy вот сюда. (Если PR отправите мне, то я после того, как пересмотрю изменения отправлю их в мастер-бранч Джоша). Отдельное спасибо jtraub за помощь и исправление опечаток.

Известно, что задача определения того, истинна ли некоторая функция Integer -> Bool хотя бы для одного числа вычислительно неразрешима. Однако, нечто, на первый взгляд кажущееся как раз таким оракулом (а именно, функцией (Integer -> Bool) -> Maybe Integer) будет описано в этой статье.

Для начала, зададим свой тип натуральных чисел, практически дословно следуя их обычному математическому определению (почему это нужно будет видно в дальнейшем):

data Nat = Zero | Succ Nat deriving (Eq, Ord, Show)

Другими словами, натуральное число — это либо ноль, либо некоторое натуральное число, увеличенное на единицу (Succ от слова successor).

Также, для удобства, определим основные операции (сложение, умножение, конвертация из Integer) над числами в таком представлении:

instance Num Nat where
    Zero + y = y
    Succ x + y = Succ (x + y)

    Zero * y = Zero
    Succ x * y = y + (x * y)

    fromInteger 0 = Zero
    fromInteger n = Succ (fromInteger (n-1))