Привет, Хабр!
Rust — язык программирования с акцентом на безопасность, скорость и параллелизм. Rust решает многие проблемы, с которыми сталкиваются на других ЯП, например, управление памятью без сборщика мусора.
Очевидно из-за многих преимуществ Rust выбирают все большей компаний. В этой статье рассмотрим пять часто задаваемых вопросов на собеседованиях, которые помогут подготовиться к собеседованию по части Rust.
Примерно 8 месяцев назад я написал на Rust pet-проект, который пытается быть подобием Hibernate в экосистеме Java. Я даже опубликовал его в качестве Open Source, но получил негативный отзыв и удалил его с GitHub.
Сейчас я решил вернуться к этому проекту, но подойти к нему с другой стороны. Я бы хотел услышать идеи по проекту от опытных разработчиков на Rust. Что в моем проекте сделано не в идиоматическом стиле Rust и т.д. и т.п. В общем, хочется получить чек-лист того, что в проекте не так и как это исправить.
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Догаев, я Backend Team Lead в команде Контента на портале поставщиков Wildberries. Мы отвечаем за карточки, которые каждый день испытывают на прочность сотни тысяч продавцов из разных стран.
В статье поделюсь своим опытом применения фаззинга для нагрузочных и интеграционных тестирований. Расскажу про генерацию текстов на армянском языке, тестирование SQL-запросов, а также можно ли использовать фаззер и unit-тестирование бок о бок, и какие баги нам удалось найти.
В комментариях к моей предыдущей статье и в комментариях к ролику было много вопросов и некорректных замечаний по поводу парадокса близнецов. Как оказалось, мое объяснение оказалось не настолько понятным, как я надеялся, поэтому в этой статье я решил максимально наглядно, подробно и последовательно объяснить парадокс близнецов и ответить на некоторые другие вопросы.
Кратко напомню суть парадокса
Берем двух близнецов, сажаем их на маленькую легкую планету (легкую, чтобы не учитывать влияние гравитации), одного оставляем неподвижным, а второго запускаем на ракете полетать и вернуться обратно. При их встрече оказывается, что летавший близнец постарел меньше, чем неподвижный.
Парадокс заключается в том, что неочевидно почему именно у летавшего время текло медленнее. Ведь, вроде бы, ситуация симметричная: в системе отсчета летавшего он был неподвижен, а планета с неподвижным близнецом полетала и вернулась, и это у них должно было натикать меньше времени.
Парадокс близнецов очень важен, т.к. это самый наглядный способ увидеть, что релятивистский эффект замедления времени не просто математический артефакт специальной теории относительности или иллюзия, а вполне реальное физическое явление.
Попросим бегущего кота четыре секунды (по его часам) бежать вправо со скоростью 75% скорости света, потом развернуться и прибежать с той же скоростью назад.
Вот визуализация на диаграмме.
История про то, как молодому специалисту дали карт-бланш в реализации автоматики сложной установки, и вроде бы у него даже что-то получилось.
На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается. Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.
В этой статье поговорим о различных формах распространения Python-приложений. Какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.
Если вам покажется, что в чем-то я ошибаюсь, добро пожаловать в комментарии. Буду рад услышать любые альтернативные точки зрения. Кроме, как я уже отметил в заголовке, рекомендации переписать все на Go/Rust/You name it :) Этот холивар мы уже проходили.
Преследуя Диабло, нефалем попадает в очередную западню Белиала. Погруженный в смертельный кошмар владыкой обмана, герой должен повторить былые победы над воплощениями зла, чтобы пробудиться. Однако в этот раз из-за необъяснимых искажений реальности, свойственных кошмарам, он обречён на поражение. Но вдруг к нему на помощь является загадочное существо, а вместе с ним возвращается и надежда.
Всем привет! Немного о себе. Меня зовут Максим, я работаю специалистом по Machine Learning в компании SimbirSoft. Последние два года я углубленно изучал область машинного обучения и компьютерного зрения и сегодня с удовольствием поделюсь с вами опытом разработки личного пет-проекта.
В этой статье я расскажу о своем пути от идеи до реализации своего первого классификатора эмоций. Мы обсудим с вами методы, инструменты и техники, которые я применял в процессе создания своего проекта. Анализ данных, выбор модели, обучение и оценка результатов – каждый этап разработки имеет свои особенности и трудности, о чем я с удовольствием поделюсь с вами.
Почему меня привлекла именно эта тема? Во-первых, я уже решал аналогичную задачу на коммерческом проекте, которая включала распознавание и идентификацию лиц. Кроме того, меня заинтересовала эта задача тем, что она состоит из двух этапов: сначала детекция лица на изображении, а затем классификация эмоций, которые испытывает человек.
Статья будет полезна начинающим разработчикам в области Computer Vision, а также всем, кому интересна тема машинного обучения. Вы узнаете, с какой стороны подходить к решению задач с распознаванием лиц и что можно для этого использовать (подходы, инструменты и технологии).
Привет, Хабр!
Микросервисы давно являются некой "попсой" для создания гибких, масштабируемых и отказоустойчивых систем. И естественное имеет свою реализацию в функциональном программирование.
В статье рассмотрим два языка программирования, которые выделяются своим функциональным подходом и широким применением в микросервисной архитектуре: Scala и Erlang.
Автоматическая доставка проектных артефактов в тестовые и продуктивные среды является безусловной необходимостью современных процессов промышленной разработки ПО.
Мы пройдем полный процесс создания пайплайна для сборки и деплоя при помощи GitLab и сопутствующего ПО. Все операции мы проделаем на одном компьютере, хотя ничто не должно вам помешать сразу или в дальнейшем масштабировать полученное решение на один или несколько серверов. Для экспериментов лучше иметь достаточно современный компьютер с количеством оперативной памяти не менее 16 гигабайт, производительным процессором и хорошим интернет-каналом.
Предполагается, что у вас уже установлены Docker и ssh-сервер и вы немного умеете со всем этим обращаться.
Советский Союз смог добиться хороших результатов в компьютерных технологиях, несмотря на изоляцию экономики и науки от западного мира. Идя на несколько шагов позади, отечественные конструкторы и программисты создавали разнообразные языки программирования и ЭВМ, среди которых был культовый суперкомпьютер БЭСМ. Рассказываем, как обучались математике и программированию советские дети и студенты, как и на чём кодили в 70-х и какие языки использовались в рамках Советской космической программы.
Давайте рассмотрим, как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру в 12 строк.
Будем использовать PyTorch и NumPy. Можно было использовать даже какую-то одну из библиотек, но у PyTorch прекрасное Tensor API, а в NumPy есть хорошая функция под названием unravel_index, которую мы и будем использовать.
В данной программе можно будет самостоятельно составлять собственные system massage (в программе это называется «Специализация»), а это по сути своей программирование GPT модели естественным языком, так же можно будет изменять temperature (в программе это названо «Креативность») это изменяет вариативность ответов, при значении 0.0 на один и тот же вопрос будет получен всё время одинаковый ответ при 1.0 могут быть разные ответы с похожим смыслом но разные по словесному выражению, так же можно использовать две модели YandexGPT и YandexGPT Lite, вторая быстрее и чуть попроще но и дешевле в четыре раза. Описание программы в разделе меню «Информация».
Представим следующую задачу: у нас есть микросервисная архитектура, в которой сервисы взаимодействуют через брокер сообщений, или через gRPC. Так или иначе, оба варианта предоставляют полнодуплексный канал связи, через который один сервис может отправлять множество сообщений другому сервису, так и в обратную сторону - сервис, исполняющий запрос, может отправлять несколько ответов (например в случае потоковой обработки данных). Такой вариант реализации ответа можно в некотором смысле называть стримингом.
В числе прочих задач, решаемых при реализации возможности стриминга, существует задача определения ситуации, в которой сервис, исполняющий запрос, упал с ошибкой, и больше не может продолжать стриминг ответов. В таком случае мы даже не можем понять что именно произошло - обработка и отдача очередной порции ответа будет, но задерживается, либо же передача прервалась, и нужно сообщить об ошибке “наверх”. В протоколе HTTP, например, для детерминирования корректной вычитки ответа может быть использован заголовок Content-Length. Достаточно посчитать количество вычитанных из сокета байт тела запроса\ответа, и сравнить со значением заголовка. Сходится - мы все получили, не сошлось и сокет закрыт - ошибка. Однако вариант решения с заранее заданным количеством данных в первой порции ответов не является универсальным, поскольку не во всех случаях можно точно понимать, сколько именно данных будет передано. Да и архитектура с использованием брокеров сообщений предполагает постоянное поддержание соединения, поэтому мы можем только знать, что из такой-то очереди поступают ответы на ранее сделанный запрос, и в каком-то из ответов будет метка окончания, как маркер того, что запрос обработан и ответ выслан и получен полностью, а если такого маркера еще не получено - остается продолжать ждать. Но ждать можно бесконечно.
Любому программисту знакомо понятие "ссылка". Под этим термином обычно понимают небольшой объект, главная задача которого обеспечить доступ к другому объекту, физически расположенному в другом месте. Из-за этого ссылки удобно использовать, они легко копируются, и с их помощью очень просто получить доступ к объекту, на который эта ссылка ссылается и можно получить доступ к одним и тем же данным из разных мест программы.
К сожалению ссылки, точнее ручное управление памятью, является наиболее частой причиной возникновения различных ошибок и уязвимостей в программном обеспечении. А все попытки автоматического управления памятью с помощью различных менеджеров упираются в необходимость контролировать создание и удаление объектов, а также периодически запускать сборщик мусора, что отнюдь не положительно сказывается на производительности приложений.
Тем не менее, ссылки в той или иной форме поддерживаются во всех языках программирования, хотя под этим термином часто подразумеваются не полностью эквивалентные термины. Например, под словом "ссылка" можно понимать ссылку как адрес в памяти (как в С++) и ссылку, как указатель на объект (как в Python или Java).
Хотя встречаются языки программирования, которые пытаются решать данные проблемы за счет концепции "владения" (Rust, Аргентум или NewLang). О возможном решении этих и других имеющихся проблем со ссылками далее и пойдет речь.
Казалось бы, в посгресе и так есть неплохой полнотекстовый поиск (tsvector/tsquery), и вы из коробки можете проиндексировать ваши тексты, а потом поискать по ним. Но на самом деле это не совсем то, что нужно — такой поиск работает лишь по чётким совпадениям слов. Т.е. postgres не догадается, что "кошка гонится за мышью" — это довольно близко к "котёнок охотится на грызуна". Как же победить такую проблему?
TLDR:
Двадцать шестого мая в рамках Positive Hack Days Fest 2 состоится Python Day, который мы проведем совместно с сообществом MoscowPython. Программный комитет конференции отобрал восемь докладов, анонсами которых мы хотели бы поделиться с читателями нашего блога. В этой статье мы расскажем о четырех докладах из запланированных восьми — продолжение последует позднее. Каждый анонс сопровождается комментарием участника программного комитета.
