Хабр не жалобная книга, однако мой опыт может быть полезен другим. Съездил в РБ, отсидел, потерял аккаунт в телеге.

Идея данной статьи родилась в разговоре с юными системными администраторами, которые на полном серьезе начали пересказывать какие-то небылицы про таинственные посылки из даркнета, онлайн-пыточные, японских злых духов, проникающих в сознание через сеть Tor, и прочий треш-контент.

Итак, что такое скрытые сети и почему реальное положение дел для айтишника увлекательнее сказок с Ютуба.

Когда речь заходит о теории относительности, частенько на ровном месте разрастаются споры, которые были занесены в почву непонимания и обильно удобрены мифами, недосказанностью и недостаточной математической подготовкой. Даже на лекциях от некоторых профессоров можно услышать, что детище гения Эйнштейна не имеет практической пользы, а на робкие попытки пролепетать что-то про спутниковые системы навигации они пренебрежительно отмахиваются, дескать, там все сложно и двояко.

Так что совершенно естественно желание попробовать провести некоторые расчеты самолично, потрогать формулы, покрутить параметры, чтобы постепенно заложить интуицию в столь горячей теме.

• Быстрый старт спасения Sci-Hub: загрузите 1 случайный торрент (100 ГБ) из коллекции scimag и скачайте его. Оставайтесь на раздаче навсегда.
• Трекер успеха миссии, спасибо phillm
• Участвуйте в проектах Sci-Hub с открытым исходным кодом: freereadorg/awesome-libgen
• Присоединяйтесь к /r/scihub, чтобы оставаться в курсе

Спасательная миссия для Sci-Hub и Open Science

Я, Георгий Меликов, являюсь контрибьютором проектов OpenZFS и ZFS on Linux. Также я занимаюсь разработкой IaaS в команде облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Хотя в продакшене нашего подразделения мы и не используем ZFS, но хозяева подкаста SDCast пригласили меня рассказать именно о нём. Из выпуска и родилась эта статья, а вот тут можно послушать аудиоверсию.

Итак, сегодня я рассказываю про ZFS. Как устроена файловая система ZFS, из каких компонентов она состоит и как работает, а также про новые фичи, которые появились или скоро появятся в последних релизах.

Неожиданное открытие

Выдающийся математик раскрыл подробности того, как его успехи в изучении тысячелетних математических вопросов связаны с концепциями, взятыми из физики

Своими программами Ли Холлоуэй заложил основы компании Cloudflare, специализирующейся на интернет-безопасности. Но со временем он стал апатичным, непредсказуемым, отдалился от всех – и долгое время никто не мог понять, что с ним произошло.

Чтобы продать что-нибудь ненужное, нужно сначала купить что-нибудь ненужное, а у нас денег нет.
— Трое из Простоквашино

Введение

Так получилось, что я живу в своей квартире (или кондо по-местному) в Монреале. И однажды, примерно год назад меня посетила мысль что неплохо бы перебраться в собственный дом. Некоторый опыт покупки и продажи жилья у меня уже был и, в принципе, можно было бы подойти к этому вопросу просто, как поступает большинство местных обывателей: нанять риэлтора и предоставить ему разобраться со всеми вопросами, но это было бы скучно и неинтересно.

Поэтому я решил подойти к этому делу научно. Есть задача: надо разобраться сколько примерно стоит то что у меня есть, и где находится то что я могу себе позволить. Ну и попутный вопрос — понять куда дует ветер. И изучить гео-пространственные вычисления в R.

Та работа, которую я хочу представить вашему вниманию, есть попытка еще раз написать систему скриптового 3д моделирования. Написать так, как я её хотел бы видеть.

Рецепт системы ZenCad довольно прост. Концепт скриптового 3д моделирования OpenScad, геометрическое ядро OpenCascade, python3 в качестве клея, библиотека ленивых вычислений evalcache для агресивного кеширования вычислений. Добавить специй еще из пары-тройки инструментов, приправить gui под соусом PyQt, и подать к столу перемешав, но не взбалтывая.

1800

Жозеф Мари Жаккар учит ткацкий станок читать перфокарты, создавая первый многопоточный процессор. Изобретение в штыки приняли ткачихи, которые уже тогда что-то подозревали.

1842

Ада Лавлейс, устав от положенного по социальному классу безделья, делает наброски в блокноте, которые станут известны как первая компьютерная программа. С поправкой, конечно, на то, что компьютеров тогда ещё не было.

Многомерная линейная регрессия — один из основополагающих методов машинного обучения. Несмотря на то, что современный мир интеллектуального анализа данных захвачен нейронными сетями и градиентным бустингом, линейные модели до сих пор занимают в нём своё почётное место.

В предыдущих публикациях на эту тему мы познакомились с тем, как получать точные оценки средних и ковариаций методом Уэлфорда, а затем научились применять эти оценки для решения задачи одномерной линейной регрессии. Конечно, эти же методы можно использовать и в задаче многомерной линейной регрессии.