С таким громким заголовком я думал сначала написать статью. Нет, на самом деле, вполне возможно, что у вас всё хорошо и эта статья — не про вас. Но очень часто, когда люди приходят из других языков, можно видеть, как они пытаются «притянуть за уши» паттерны из того языка, к которому они привыкли, и они в Go зачастую работают плохо.



В этой статье я хотел бы собрать несколько типичных ошибок, которые делают начинающие программисты на Go (и я в том числе), и как этих ошибок избежать.

Мы вновь публикуем расшифровку доклада с конференции HighLoad++ 2016, которая проходила в подмосковном Сколково 7—8 ноября прошлого года. Владимир Протасов рассказывает, как расширить функциональность NGINX с помощью OpenResty и Lua.

Всем привет, меня зовут Владимир Протасов, я работаю в Parallels. Расскажу чуть-чуть о себе. Три четверти своей жизни я занимаюсь тем, что пишу код. Стал программистом до мозга костей в прямом смысле: я иногда во сне вижу код. Четверть жизни — промышленная разработка, написание кода, который идёт прямо в продакшн. Код, которым некоторые из вас пользуются, но не догадываются об этом.

Чтобы вы понимали насколько всё было плохо. Когда я был маленьким джуниором, я пришёл, и мне выдали такие двухтерабайтные базы. Это сейчас тут у всех highload. Я ходил на конференции, спрашивал: «Ребят, расскажите, у вас big data, всё круто? Сколько у вас там базы?» Мне отвечали: «У нас 100 гигабайт!» Я говорил: «Круто, 100 гигабайт!» А про себя думал, как бы аккуратненько сохранить покерфейс. Думаешь, да, ребята крутые, а потом возвращаешься и ковыряешься с этими многотерабайтными базами. И это — будучи джуниором. Представляете себе, какой это удар?

Я знаю больше 20 языков программирования. Это то, в чём мне пришлось разобраться в процессе работы. Тебе выдают код на Erlang, на C, на С++, на Lua, на Python, на Ruby, на чем-то еще, и тебе надо это всё пилить. В общем пришлось. Точное количество посчитать так и не удалось, но где-то на 20 число потерялось.

В предыдущих частях (часть 1, часть 2, часть 3, часть 4, часть 5) были рассмотрены принципы и механизмы libuniset2, на примере сферической задачки по управлению. Осталось показать, что не вошло в поле нашего зрения… Тех, кто ещё не устал, прошу…

Нельзя отрицать силу музыки. Правильная песня может создать волшебное настроение. В то же время неправильная — вмиг его испортит. Независимо от того, в какое состояние вы хотите погрузиться, саундтрек имеет решающее значение.

Когда вы загружаете на YouTube видео, понять где искать нужную мелодию, может оказаться весьма затруднительным. Мы делаем всё возможное, чтобы обеспечить авторов инструментами, необходимыми для наполнения контента и упрощения этого процесса. Но мы также хотим упростить поиск отличной музыки для выших видео.

Именно поэтому, сегодня мы запускаем музыкальную библиотеку YouTube Audio Library. Любой автор YouTube теперь имеет доступ к более чем 150 бесплатным инструментальным композициям, которые можно использовать бесплатно, в любое время, для любых творческих целей (не только для видео на YouTube). Вы найдете ссылку на библиотеку в вашем редакторе видео и сможете фильтровать треки по тональности, жанру, инструментам и продолжительности. Треки можно скачивать как MP3-файлы (320 Кб).

Если вы создаёте мелодраму, послушайте The Engagement

Гитарист Оскар Родригес (Oscar Rodriguez) записывает трек для аудио библиотеки YouTube

Недавно я обнаружил весьма печальный факт: на Хабре совершенно не освещена такая забавная тема, как ДНК-оригами. Есть только один пост 2009 года, рассказывающий лишь самое начало занимательной истории о том, как из ДНК (да-да, той самой дезоксирибонуклеиновой кислоты, несущей нашу генетическую информацию) можно создавать всякие хитрые, плоские и трехмерные штуки нанометрового размера. Та самая нано-технология, как она есть. В этом обзоре я хочу рассказать о развитии ДНК-оригами: двухмерные смайлики из ДНК, трехмерные фигуры, кристаллы из ДНК с запрограммированной структурой, ДНК-«коробочки» с крышкой, способные нести молекулы нужных веществ и выпускать их после сигнала об открытии крышки, и, наконец, динамические структуры типа ДНК-шагохода (walker), гуляющего по подложке (создатели гордо говорят, что это уже наноробот!). Кто хочет узнать больше о том, зачем все это нужно, почитать о технологиях изготовления красивых нанометровых штук из ДНК или просто посмотреть красивые картинки, добро пожаловать под кат.


Так выглядит ДНК-наноробот

Вторая статья для желающих начать летать самостоятельно.
Сегодня мы будем рассматривать варианты сжигания дохлых мамонтов (бензина) для приобретения кинетической энергии.

Парящий полет (первая статья)

• Параплан
• Дельтаплан
• Планер

Моторный полет (под катом)

• Самолет
• Мотодельтаплан (дельталет)
• Паратрайк (аэрошют)
• Парамотор (карлсон, мотопараплан)
• Мотопланер

Первый раз за штурвал самолета я сел в 18 лет. До первого самостоятельного вылета налетал 25 часов и совершил около 100 взлетов и посадок. Сейчас мой суммарный налет на всем, что летает — порядка 400 часов. Это жутко мало, чтобы считать себя опытным пилотом, но достаточно, чтобы подсесть на “летную иглу”. Приглашаю и вас стать авиазависимыми.

Вчера на Хабре появился потрясающий по своей безграмотности пост "Возможны ли путешествия во времени". В ответ на моё замечание о незнакомстве с базовыми научными представлениями о пространстве и времени автор припечатал меня вот так:

Если для Вас википедия — главный оплот истины и знаний, а физические законы непоколебимы — Вам пора на работу в инквизицию. Еще столько людей, опровергающих теоретические выдумки физиков 18 века, не сожжено!

Такого уровня воинствующего невежества я давно не видал, и уж на Хабре-то его видеть вдвойне странно.

Поскольку я, в отличие от автора, сциентист, то постараюсь в ответ рассказать любознательному читателю, что мы в действительности знаем о природе времени, причинности и путешествиях во времени.

Время

В классической механике время считается абсолютным и неизменным в том смысле, что при переходе от одной системы отсчёта к другой временные интервалы не изменяются:






Здесь (x, y, z, t) — координаты в старой системе, (x', y', z', t') — координаты в новой системе. Здесь и далее предполагается (для упрощения формул), что одна система движется относительно другой параллельно оси x со скоростью v.

Это т.н. преобразования Галилея — что происходит с координатами при смене системы отсчета. В галилеевом смысле «поток времени» один на всю Вселенную, и временные координаты у всех объектов одинаковы. При этом классическая механика никак не трактует уникальность стрелы времени; более того, само понятие движения времени в ньютоновы формулы не входит никак.

В классической механике мы сами вводим движение от прошлого к будущему. Допустим, у нас задан набор материальных точек (координаты и скорости) и действующих сил. Далее мы задаёмся каким-то интервалом dt и смотрим, как система будет эволюционировать во времени. Никто не мешает нам двигаться в обратном направлении и следить, что происходило с системой в прошлом.

Однако «путешествие во времени» — т.е. перемещение одного конкретного объекта по шкале t в прошлое — ньютоновой механикой запрещено (см. выше — временной поток один на всю Вселенную).

Ситуация стала гораздо веселее, когда Максвелл сформулировал свою электродинамику, а затем Эйнштейн в попытках решить противоречия электродинамики и классической механики создал теорию относительности.

Мое детство прошло среди людей которые все время на чем то летали. Строили, разрабатывали новое и тут же на нем летали. В 5 лет для меня стало открытием, что кто то в этом мире может не летать. К своим 26 годам я успел попробовать почти все на чем можно летать. Хочу поделиться своим опытом и рассказать о доступных возможностях.
Что бы начать летать у Вас есть такие варианты:

1. Парители (в этой статье)

• Параплан
• Дельтаплан
• Планер

2. Моторный полет (вторая статья)

• Легкий самолет
• Мотодельтаплан
• Паратрайк
• Парамотор
• Мотопланер

Санкт-Петербургский академический университет продолжает набор в магистратуру. Спешите подать заявку, первые собеседования уже прошли.

В этом посте мы порассуждаем о том, какой должна быть магистерская диссертация computer science.

Магистерские диссертации: плохие и хорошие

Успешное обучение в магистратуре неизбежно заканчивается защитой магистерской диссертации.
Давайте обсудим, чем хорошая магистерская диссертация отличается от плохой.

На нашей кафедре защищают два типа магистерских диссертаций: теоретические (теоретическая информатика и биоинформатика) и прикладные (разработка ПО).

Директор по маркетингу сервисов Яндекса Андрей Себрант рассказал студентам Малого ШАДа о том, что такое большие данные, и о тех, зачастую неожиданных местах, где они находят своё применение.




Bid Data как понятие у всех на слуху уже не первый год. Но точное представление о том, что же представляет собой это понятие, есть далеко не у всех, особенно это касается людей за пределами IT-сферы. Проще всего несведущему человеку объяснить это на практическом примере.

Два года назад огромная сеть магазинов Target стала использовать машинное обучение при взаимодействии с покупателями. В качестве обучающей выборки использовались данные, накопленные компанией за несколько лет. В качестве маркеров конкретных покупателей использовались банковские и именные скидочные карты. Алгоритмы проанализировали, как и в каких условиях менялись предпочтения покупателей и делали прогнозы. А на основе этих прогнозов покупателям делались всевозможные специальные предложения. Весной 2012 года разразился скандал, когда отец двенадцатилетней школьницы пожаловался, что его дочери присылают буклеты с предложениями для беременных. Когда сеть Target уже приготовилась признавать ошибку и извиняться перед обиженными покупателями, выяснилось, что девочка действительно была беременна, хотя ни она, ни ее отец на момент жалобы не знали об этом. Алгоритм отловил изменения в поведении покупательницы, характерные для беременных женщин.

Еще в XIX веке было известно, что если любую замкнутую петлю, лежащую на двумерной поверхности, можно стянуть в одну точку, то такую поверхность легко превратить в сферу. Так, поверхность воздушного шарика удастся трансформировать в сферу, а поверхность бублика – нет (легко вообразить себе петлю, которая в случае с бубликом не стянется в одну точку). Гипотеза, высказанная французским математиком Анри Пуанкаре в 1904 году, гласит, что аналогичное утверждение верно и для трехмерных многообразий.

Доказать гипотезу Пуанкаре удалось только в 2003 году. Доказательство принадлежит нашему соотечественнику Григорию Перельману. Эта лекция проливает свет на объекты, необходимые для формулировки гипотезы, историю поиска доказательства и его основные идеи.



Читают лекцию доценты механико-математического факультета МГУ к. ф-м. н. Александр Жеглов и к. ф.-м. н. Федор Попеленский.

Менеджер продукта – все еще редкий зверь в российских и украинских IT компаниях. И если внутри команд, где менеджер продукта существует, его роль вопросов не вызывает (если он, конечно, занимается делом), то знакомые в других компаниях, на конференциях, друзья, от разработчиков до менеджеров проектов задают массу любопытствующих вопросов. Вопросы очень разномастные – от того, о чем собственно работа, и как устроен процесс работы над продуктом в нашей команде, до того, где поучиться, что почитать, и где вообще берут на работу продакт менеджеров.

Самый популярный вопрос «а что почитать, если я хочу заниматься продуктом» побудили меня собрать в одно целое список книг, которые очень помогли мне в разное время, от первых шагов в продуктах до работы с классной командой профессионалов, которым, как я надеюсь, со мной уютно.

Сразу хочу сказать, что все книги на английском. Часть из них можно найти на русском, но без английского на уровне чтения и прослушивания подкастов будет тяжко – на русский клевые вещи об управлении продуктами переводят медленно и нехотя. Второй момент – чтение книг из этого списка не сделает из вас менеджера продукта. Как и книжка С++ за 21 день не сделает из вас С++ разработчика. Просто уровень вхождения в окологуманитарные профессии пониже, и это иногда создает напрасные иллюзии.

Но этот список однозначно прольет свет на те области, с которыми вы не сталкивались, работая в it проектах в других должностях, заставит задуматься о вашей роли и о пользователях, ради которых вы, в конечном итоге, трудитесь.

Итак, мой список рекомендованной литературы для всех, кто хочет хочет проливать кровь, пот и слезы работать продакт менеджером или уже работает им.

25 и 26 января лаборатория проводит практический учебный курс по визуализации данных.



Весь прошлый год мы в лаборатории решали задачи по визуализации и придумывали новые форматы представления данных, я вела обычные и живые советы, читала лекции и проводила практические занятия со студентам МАИ, МГУ и участниками питерского «Дизайн-трека». Мы собрали огромное количество материала, которым не трепится поделиться, и подготовили двухдневный практический курс для тех, кто хочет перейти «на ты» со сложными данными и с головой погрузиться в тему.

На курсе участники учатся работать с данными с помощью дизайнерских инструментов. В первый день мы разберём хорошие и плохие примеры, по-новому взглянем на привычные таблицы, графики и диаграммы, познакомимся с необычными форматами — удавом, слоёным пирогом, мозаикой, домограммой. Во второй день Дима Тихвинский devgru, веб-технолог лаборатории, покажет как применить эти навыки при работе с библиотекой D3.js — самым современным и гибким инструментом интерактивных визуализаций. Все участники курса получат раздаточные материалы с кратким конспектом лекций:


Курс будет полезен дизайнерам, аналитикам, менеджерам, программистам, журналистам и редакторам онлайн-изданий. Предварительного знакомства с D3.js не требуется, опыт работы с HTML, CSS и JavaScript полезен, но не обязателен.

Чтобы заинтересовать хабровчан, я приготовила полезный и приятный сюрпризы. В этой заметке я поделюсь рецептами грамотной работы со сложными данными, которым мы учим на курсе, и расскажу, как получить скидку.

Сегодня мы завершаем новогоднюю серию постов, посвященных лекциям Школы анализа данных. Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».

В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы и структуры данных, включая хешировани, сложность и модели вычислений, деревья поиска, B-деревья, задачи геометрического поиска, динамическую связность в графах и другое.

Мы учли то, о чём нас просили в комментариях к прошлым курсам — теперь при желании можно не только смотреть/скачивать лекции по отдельности, но и загрузить всё разом в виде открытой папки на Яндекс.Диске. Кстати — в предыдущих постах тоже появились такие же апдейты (вот ссылки для удобства: «машинное обучение», «дискретный анализ и теория вероятностей», «параллельные и распределённые вычисления»).



Лекции читает Максим Александрович Бабенко, заместитель директора отделения computer science, ассистент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук.

Последнее время на хабре все чаще появляются топики, посвященные 3D-печати вообще и домашним 3D-принтерам в частности. И почти в каждом в комментариях вспыхивает холивар между романтиками, в жизни не видевшими 3D отпечатков, и практиками, единожды потрогавшими и разочаровавшимися. При этом вторые почему-то не приводят адекватных альтернативных технологий, комментарии носят либо чисто критический характер, либо предлагают заведомо более дорогие альтернативы. Тем не менее, достойная альтернатива есть — домашний фрезерный станок с ЧПУ.

Звучит удивительно, да? Как-то само слово станок в народе ассоциируется с производством, с отдельными помещениями и специально обученным персоналом. В действительности, существует большой класс ЧПУ-станков, рассчитанных на настольное использование в офисе и на малых производствах, а при желании — и дома. При этом цена маленьких ЧПУ-фрезеров приближается (чтобы не сказать равна) к реальной цене 3D-принтеров.

Жизнь сложилась так, что последний год с гаком я занимаюсь изготовлением литьевых форм для полиуретановых изделий на ЧПУ-фрезере. Поскольку до этого 10 лет оттрубил в IT ритейле, а образование не имеет никакого отношения ни к инжинирингу, ни к ЧПУ, осваивать технологии пришлось с нуля. За прошедший год я подрос с должности оператора-фрезеровщика до инженера-конструктора, а затем и до замдиректора по технологиям, моими стараниями ЧПУ-парк предприятия вырос с одинокого старенького роланда до 5 разнокалиберных станков. В связи с чем еще свеж и актуален опыт выбора, покупки, пусконаладки, тюнинга, эксплуатации и ремонта различных ЧПУ-станков.

И вот — решил поделиться опытом с сообществом. Я осознаю сам, и прошу принимать во внимание читателей, что я — самоучка без базового инженерного образования, все нижеизложенное основано исключительно на личном опыте.

Для тех, кому одного курса на праздники мало и кто хочет больше, продолжаем нашу серию курсов от Школы анализа данных Яндекса. Сегодня подошла очередь курса «Дискретный анализ и теория вероятностей» – даже более фундаментального, чем предыдущий. Но без него нельзя представить ещё большую часть современной обработки данных.

В рамках курса рассматриваются основные понятия и методы комбинаторного, дискретного и асимптотического анализа, теории вероятностей, статистики и на примере решения классических задач демонстрируется их применение.



Читает курс Андрей Райгородский. Доктор физико-математических наук. Профессор кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. Заведующий кафедрой Дискретной математики ФИВТ МФТИ. Профессор и научный руководитель бакалавриата кафедры «Анализ данных» факультета инноваций и высоких технологий МФТИ. Руководитель отдела теоретических и прикладных исследований компании «Яндекс». (Ещё больше можно узнать в статье о нём на Википедии).

Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Многие люди мечтают открыть свой бизнес, по крайней мере, такая мысль может посещать вас время от времени. Все преимущества владения собственной компанией на лицо – никаких тебе начальников, работаешь сам на себя, график удобный.

Однако давайте будем честными. Несмотря на все преимущества, собственный бизнес – это очень амбициозная задача, и согласно статистике, большая часть новых компаний закрывается в первый год существования.

Мы выбрали 7 простых вопросов, ответив на которые, вы сможете понять, стоит ли вам рисковать своими деньгами и временем и открывать свой бизнес, или лучше выбросить эту идею из головы и строить нормальную карьеру в чужой компании.

20 основных причин провала старапов по версии ToWave

Недавно появилась идея сгенерировать кошачье мурлыканье на javascript. Поискав в интернете эту тему — ничего не было найдено, значит надо реализовать!
Исследовав каким образом это вообще можно сделать — решил использовать такую замечательную вещь, как Web Audio API.
Современные браузеры уже более-менее нормально поддерживают эту технологию.

^{Вот так люди видят вашу страницу}

Привет!
Проблема вот в чём. Если зайти на практически любой сайт интернет-магазина или компании с услугами, вы встретите контент. Точнее — отвратительные тексты, которые писали, кажется, маркетологи, воспитанные сеошниками.

Разумеется, можно не делать, как они. Если работать по-умному, то вы поможете и читателям по жизни, и себе в продажах.

По моим примерным подсчётам (усреднение с ряда позиций), конверсии для нас выглядят так:

• Только название и картинка — около 1,5%.
• С описанием от производителя — чуть более 2%.
• С описанием человека, который держал это в руках и знает правила — около 6%.

Ниже — рассказ про то, как мы доводили время на сайте от 3 минут сначала до 6:40, а потом до 20:48. Да-да, двадцати минут сорока восьми секунд для среднего посетителя. Честного среднего, с учётом отказов и по полной выборке.