Всем привет! Я Алексей Грезов, разработчик Server Team Badoo. Мы в Badoo всегда стараемся сделать так, чтобы наш код было легко поддерживать, развивать и переиспользовать, ведь от этих параметров зависит, насколько быстро и качественно мы сможем реализовать какую-либо фичу. Одним из способов достижения этой цели является написание такого кода, который просто не позволит совершить ошибку. Максимально строгий интерфейс не даст ошибиться с порядком его вызова. Минимальное количество внутренних состояний гарантирует ожидаемость результатов. На днях я увидел статью, в которой как раз описывается, как применение этих методов упрощает жизнь разработчикам. Итак, предлагаю вашему вниманию перевод статьи про принцип "poka-yoke".

Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



CatBoost – это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN) и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы.

Laravel имеет мощный IoC-контейнер, но, к сожалению, официальная документация Laravel не описывает все его возможности. Я решил изучить его и задокументировать для собственного использования.

Примеры в данной статье основаны на Laravel 5.4.26, другие версии могут отличаться.

Введение в Dependency Injection

Я не буду объяснять, что такое DI и IoC в этой статье — если вы не знакомы с этими принципами, вы можете прочитать статью "What is Dependency Injection?" от Fabien Potencier (создателя фреймворка Symfony).

С вас — идеи монетизации стриминга и реализация на API Яндекс.Денег, с нас — аудитория, реклама и деньги.

Шестой день рождения API переводов мы решили отпраздновать антихакатоном, на котором любой желающий может попробовать свои силы в борьбе за джекпот. Помимо денежного приза в 100 000 рублей мы поделимся с победителем прибылью от переводов через Яндекс.Деньги.

Приглашаем под кат всех индивидуальных разработчиков, предпринимателей и команды стартапов.

В статье кратко рассмотрены сторонние Open Source-утилиты для Kubernetes, реализующие разные возможности и призванные помочь в повседневной работе. 4 из них взяты из англоязычного материала и помогают в: автоматическом обновлении конфигураций, отслеживании нагрузки по контейнерам/подам/нодам, переключении контекстов, создании DIND-кластеров (Docker in Docker). Остальные — найдены на GitHub и представлены коротким списком.

Введение

Итак, в интернете можно найти статьи о том что в Raspberry флешки «живут» 2-3 месяца, после чего приходят в негодность. Предложенные решения — заменить стандартную microSD карточку на USB HDD. Решение простое, надёжное, плюс повышается скорость чтения/записи. Но почему флешки так быстро «умирают»? Могут ли те же факторы навредить жёсткому диску? И так приступим!

Продолжаем публикацию наших образовательных материалов. Этот курс посвящен изучению основ языка Go. На примере простой текстовой игры будут рассмотрены все основные задачи, с которыми сталкивается разработчик современных веб-приложений в крупных проектах, с реализацией их на Go. Курс не ставит задачи научить программированию с нуля, для обучения будут необходимы базовые навыки программирования.

Список лекций:

• Лекция 1. Введение
• Лекция 2. Функции, структуры, интерфейсы. Объектная модель
• Лекция 3. Асинхронная модель
• Лекция 4. Web. Работа с сетью
• Лекция 5. Работа с СУБД
• Лекция 6. Система тестирования
• Лекция 7. Reflect or generate?
• Лекция 8. Производительность
• Лекция 9. Context, unsafe, cgo

Вот уже 15 лет прошло со времен первого релиза Xdebug. Прекрасный повод вновь представить эту систему миру и объяснить как и почему она делает то что делает.

Xdebug — это расширение для PHP (должно быть скомпилировано и установлено в процессе установки PHP) которое представляет разработчику следующий функционал для отладки:

Многие уже наслышаны о производительности СУБД Tarantool, её возможностях и особенностях. Например, у него есть классное дисковое хранилище — Vinyl, кроме того, он умеет работать с JSON-документами. Но в многочисленных публикациях обходят стороной одну важную особенность. Обычно БД рассматривают просто как хранилище, но всё же отличительная черта Tarantool — это возможность писать код внутри и очень эффективно работать с этими данными. Под катом рассказ, как мы строили одну систему почти полностью внутри Tarantool, написанный в соавторстве с Игорем igorcoding Латкиным.

Привет, Хабр! Сегодня поделюсь с вами статьёй, написанной по мотивам моего доклада на Tarantool Meetup. Маленькая история, почему в компании Мамба стали использовать Tarantool. Почему мы занялись репликацией из MySQL в Tarantool? Первая причина в том, что в какой-то момент нужно было начинать переходить на MySQL 5.7, но в нём отсутствует handler socket, который активно используется на наших серверах в MySQL 5.6. Мы даже связались с командой Percona, и они подтвердили, что 5.6 — это последняя версия c handler socket.

Вторая причина — мы начали пробное использование Tarantool, и скорость работы нам понравилась: мы просто сравнили memcache и Tarantool как key/value-хранилище, получив прирост производительности — с 0,6 до 0,3 мс на одинаковом железе. В относительном выражении Tarantool в два раза быстрее, в абсолютном выражении это не так круто, но всё же. И третья причина — желание полностью сохранить текущую структуру: есть MySQL Server Master и его Slave’ы, ничего переписывать не хотелось, хотелось оставить максимально близко к той архитектуре, что есть сейчас. Как бы нам сделать так, чтобы вместо Slave’ов MySQL 5.6, на которых используется handler socket, применить что-то другое и полностью не переписывать всю огромную архитектуру?

Каждый, кто пользуется командной строкой Linux, встречался со списками полезных советов. Каждый знает, что повседневные дела вполне можно выполнять эффективнее, да только вот одно лишь это знание, не подкреплённое практикой, никому не приносит пользы.

Как выглядят типичные трудовые будни системного администратора, который сидит на Linux? Если абстрагироваться от всего, кроме набираемых на клавиатуре команд, то окажется, что команды эти постоянно повторяются. Всё выходит на уровень автоматизма. И, если даже в работе есть что улучшать, привычка противится новому. Как результат, немало времени уходит на то, чтобы делать так, как привычнее, а не так, как быстрее, и, после небольшого периода привыкания – удобнее. Помнить об этом, сознательно вводить в собственную практику новые полезные мелочи – значит профессионально расти и развиваться, значит – экономить время, которое можно много на что потратить.

Перед вами – небольшой список полезных приёмов работы с командной строкой Linux. С некоторыми из них вы, возможно, уже знакомы, но успели их позабыть. А кое-что вполне может оказаться приятной находкой даже для знатоков. Хочется надеяться, что некоторые из них будут вам полезны и превратятся из «списка» в живые команды, которыми вы будете пользоваться каждый день.

Виктор Тарнавский показывает, что оно работает. Перед вами расшифровка доклада Highload++ 2016.

Здравствуйте. Меня зовут Виктор Тарнавский. Я работаю в «Яндексе». Расскажу про очень быструю, очень отказоустойчивую и супермасштабируемую базу данных ClickHouse для аналитических задач, которую мы разработали.

Пару слов обо мне. Я Виктор, работаю в «Яндексе» и руковожу отделом, который занимается разработкой аналитических продуктов, таких как «Яндекс.Метрика» и «Яндекс.AppMetrica». Я думаю, многие из вас пользовались этими продуктами и знают их. Ну, и в прошлом, и по-прежнему пишу много кода, а раньше еще занимался разработкой железа.

Привет, Хабр! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.

Вы научитесь:

1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
6. Оценивать работу модели.

При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras.

В мире опен сорс есть огромное количество технологий, подходов, паттернов, тулзов и аппов, которые юзает очень много компаний. Как превратить используемое ПО или технологию в конкурентное преимущество? Предлагаю рассмотреть на примере Redis Cluster — как мы прокладывали наш путь.

Доброго времени суток, хабровчане! После нескольких экспериментов с разработкой системы видеонаблюдения, которые я отразил в предыдущей публикации, решил поделиться итоговым решением.

8 января между 11:24 и 12:12 наше предприятие выпустило 10-миллионный комментарий. Ура. Смотрим статью, самую близкую к этому времени, и видим доказательство:

https://habrahabr.ru/post/319094/#comment_9999994
https://habrahabr.ru/post/319094/#comment_10000014

Как же найти сам комментарий? Расследование.

Во-первых, его бесполезно искать среди более поздних статей.
Во-вторых, он мог оказаться среди закрытых авторами или администрацией.
В-третьих, его могли удалить админы в крайнем случае.

Но всё оказалось хорошо, и на удалении примерно 10 страниц назад по https://habrahabr.ru/all/ от этой даты, комментарий с этим номером был найден (сам пост от 3 января, а комментарий — на 5 дней позже).

https://habrahabr.ru/post/318938/#comment_10000000

Дальше видим, что автор комментария Kavabunga в этот момент написал свой ПЕРВЫЙ комментарий на Хабр, и тут же попал в «десятку».

У Git есть строгие обязательства по обратной совместимости: многие продвинутые возможности скрыты за разнообразными опциями, а не применяются как поведение по умолчанию. К счастью, Git также поддерживает и алиасы, так что вы можете создавать свои собственные команды, которые делают всю характерную для Git магию. Под катом — подборка полезных (или как минимум забавных) алиасов, определённых в моём .gitconfig.

На прошедшем в конце ноября митапе по разработке на Dart Александр Дорошко из JetBrains рассказал о полезных фичах, хинтах и горячих клавишах, которые упрощают работу в Intellij Idea и WebStorm.
Нам показалось, что доклад будет полезен не только дарт-разработчикам, поэтому делимся записью презентации Александра со всем широким кругом хабровчан.

В данной статье я хочу показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. Вокруг меня довольно много людей одержимы идеей того, что нейронки может использовать только исследователь. И что бы получить хоть какой то выхлоп, нужно иметь как минимуму кандидатскую степень. А давайте на реальном примере посмотрим как оно на самом деле, взять и с нуля за один вечер обучить chatbot. Да еще не просто абы чем а самым что нинаесть ламповым TensorFlow. При этом я постарался описать все настолько просто, что-бы он был понятен даже начинающему программисту! В путь!

Всем доброго времени суток. Вдохновленный целым набором статей на тему поднятия окружения на докере, я решил поделиться своим опытом по данному вопросу.

Сразу оговорюсь, эта статья так сказать «от новичка новичку», поэтому постараюсь подробно рассказать обо всех сложностях и вопросах, которые у меня возникли в процессе настройки окружения в Docker.

Добро пожаловать под кат!