Значение слова – это его использование в языке
Людвиг Витгенштейн (сурс) 

Что это вообще за магия такая? Коллокация – это просто пара или группа слов, которые часто возникают вместе. Такие комбинации звучат естественно для носителей языка, однако, тем, у кого язык не родной, бывает сложно догадаться до этой естественной комбинации.

А что если я скажу, что они улучшают сразу и вашу способность органично говорить, и канонично писать, и что совсем удивительно воспринимать английский от носителей языка на слух? И главный вопрос, который меня мучает – почему я узнал об этой технике изучения языка только полгода назад? (Рассказ об этой подготовке здесь.) 

Внимательно посмотрите на пример с картинки. Как только собеседник начал(а) произносить “pitch d…” ваш мозг, зная нужные коллокации, подскажет, что там должно быть “dark”. Даже если вы плохо расслышали эту часть. Это один из механизмов, через который коллокации позволяют лучше воспринимать язык на слух.

Подробнее о том, как их учить и использовать и будет эта статья.

Disclaimer: если у вас филологическое образование, то вам наверное будет смешно, что кто-то открыл для себя коллокации и их использование для изучения иностранного языка в 202N году, а вот если вы, как и я, когда-то читали “randomize” как “рандомизе”, то возможно эта статья будет вам полезной.

Не секрет, что SQLAlchemy — самая популярная ORM на Python. Она позволяет писать куда более продвинутые вещи, чем большинство Active Record собратьев. Но плата за это — более сложный код, и в простых задачах вроде CRUD это напрягает.

О том, как я сделал Алхимию удобной, воспользовавшись опытом лучших Active Record ORM, читайте под катом.

Mimesis — это библиотека для языка программирования Python, которая помогает генерировать фиктивные данные для различных целей. Библиотека написана с использованием средств, включенных в стандартную библиотеку языка Python, потому не имеет никаких сторонних зависимостей. На данный момент библиотека поддерживает 30 языковых стандартов (в числе которых и русский) и более 20 классов-провайдеров, предоставляющих разного рода данные.

Возможность генерировать фиктивные, но в то же время валидные данные бывает очень полезна при разработке приложений, которые подразумевают работу с базой данных. Ручное заполнение базы данных представляется довольно затратным по времени и трудоемким процессом, который выполняется как минимум в 3 этапа — это:

1. Сбор необходимой информации.
2. Постобработка собранных данных.
3. Программирования генераторов данных.

Эта непростая задача по-настоящему усложняется в тот момент, когда требуется сгенерировать не 10-15 пользователей, а 100-150 тысяч пользователей (или иного рода данные). В этой и двух последующих статьях мы постараемся обратить ваше внимание на инструмент, который в разы упрощает процесс генерации тестовых данных, начальной загрузки базы данных и тестирования в целом.

Ранее мы уже публиковали статью о том, как генерировать фиктивные данные при помощи Mimesis — библиотеки для языка программирования Python. Статья, которую вы читаете является продолжением предыдущей, потому мы не будем приводить основ работы с библиотекой. Если вы пропустили статью, поленились прочитать или просто не захотели, то, вероятно, захотите сейчас, ибо эта статья предполагает, что читатель уже знаком с основами библиотеки. В этой части статьи мы будем говорить о best practice, расскажем о нескольких, на наш взгляд, полезных особенностях библиотеки.

Введение

• как облегчить изменение и масштабирование типов ячеек
• как минимизировать количество мест для изменения, снизив риск потенциальных ошибок
• как избавиться от if-else уродства
• как избавиться от уродливых проверок на тип и опасных приведений типов

• на личном уровне подталкивают к прокастинации;
• в стартапе по мере его успеха и роста приводят к потере прежней творческой «внутренней атмосферы» и нарастанию бюрократии;
• в больших компаниях приводят к «иерархическому регрессу».

От автора

Исходные данные

Используемые технологии

• Java SE 8
• Eclipse Mars 2

Ожидаемый результат

Основные ресурсы для начального обучения

• www.javable.com — сайт со статьями и tutorial'ом по Java. Все в основном на русском.
• www.exampledepot.com — очень полезный ресурс, где собраны краткие примеры использования классов для тех или иных пакетов
• java.sun.com — без первоисточника не обойтись. Для любого Java программиста JavaDoc должен быть истиной в последней инстанции. Так же здесь можно найти серию tutorial'ов на все возможные темы.

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.

Уточнение