Мне много лет, я вышел из тьмы я так и не сделал карьеру. Да, я неплохо зарабатываю, уважаем на работе. Более того, я везунчик: каждая моя работа, с самого первого места, по-настоящему любимая. Кайф от того, что ты делаешь, заменяет многое: мотивацию, карьеризм, часть амбиций. Ты просто работаешь в потоке, ты не знаком с выгоранием (ой ли?), ты активно развиваешься. Всё отлично, но карьеры — в понимании общества и HR-ов — нет. И если в 20, 25, даже 30 это вообще не напрягает, то стоит перевалить за 35, начинаешь думать, а всё ли так, а что дальше? А вдруг хорошо на госслужбе? Или пойти преподавать до самых глубоких седин? Я гоню от себя эти мысли, потому что в моей жизни было преподавание, была наука, была госслужба и вот уже более 15 лет есть работа в бизнесе. А что бы и не поделиться опытом с теми, кого тоже угнетают «карьерные» мысли?
В этой статье, на примере простых логических выражений, будет показано, что такое абстрактное синтаксическое дерево и что с ним можно делать. Так же будет рассмотрена альтернатива выражениям LINQ для выполнения запросов к SQL базам данных.
Где-то на просторах мультивселенной…
Представьте на минуту, что вы капитан Сиракузии, которая в 239 году до н. э. приближается к острову Фарос, что близ города Александрии. Вследствие узости прохода, войти в гавань Александрии — непростая задача, в особенности, для такого корабля, как ваш. Вы слышали, что за последний год навигация около острова улучшилась, так как был завершен Фа́росский маяк, уникальное сооружение, заложенное еще при Птолемее I.
Но, приблизившись к острову, вы понимаете, что промахнулись мимо гавани, так как гигантский маяк был спроектирован башней под воду, а свет сигнальных костров виден только в сумерках и при сильной облачности, ведь зеркала подводной башни отражают свет исключительно вверх. Проклиная свою работу, вы пишете письмо Гиерону II, с описанием того, как неудачно спроектирован интерфейс взаимодействия с портом, а он, как человек с поистине царским чутьем, решает подарить корабль правителю Александрии, а сам начинает смотреть в сторону альтернативных торговых маршрутов…
Почему-то, когда я думаю об интеграционных API, с которыми неудобно работать, в голове появляется образ именно такого вот маяка, и в этой статье хотелось бы рассказать о конкретных проблемах, с которыми сталкивалась наша команда в процессе интеграции с различными внешними сервисами, а также высказать своё субъективное мнение о том, что именно делает интеграционное API удобным. Итак, капитан очевидность поднялся на борт, поплыли.
Список из расширений и модулей для Godot 3. Расширения и модули которые я видел и посчитал полезными.
Мы в Lifion строим распределенную платформу и портфель продуктов для клиентов по всему миру. С учетом этого важно, чтобы мы могли выпускать обновления нашей платформы непрерывно прямо во время ее работы, прозрачно для наших пользователей, которым важна доступность системы, при этом они находятся в разных регионах и часовых поясах. В этой статье мы поделимся с вами путем, которым мы шли, чтобы получить нулевые простои при непрерывном обновлении с помощью Kubernetes. Мы запускаем наши нагрузки с помощью управляемого сервиса Kubernetes — AWS EKS. В качестве шлюза API мы применяем Ambassador, сборку Envoy с открытым исходным кодом, специально разработанную для Kubernetes. Наша платформа состоит из более чем 150 микросервисов, большинство из них написаны на Node.js, запускаются в многих подах поверх многочисленных рабочих узлов.
Теплым карантинным вечером, в одном из телеграмных чатиков по Elite: Dangerous разгорелась дискуссия на тему: а у какого типа звезд чаще всего встречаются землеподобные планеты?
Дело в том, что исследование планет является одной из основных механик игры. А в иерархии полезности планет, землеподобные стоят на самом верху. Но и редкость их довольно высока. Так что командеры захотели узнать: на какие звезды прежде всего обращать внимание, при перемещении по млечному пути?
Из этого обсуждения родился целый проект, который я в итоге и похоронил. Нет, ответ на поставленный вопрос мы с его помощью нашли. Но проект мне по разным причинам не нравился и, спустя несколько месяцев прокрастинации, я запустил вторую итерацию. Что из этого получилось, а так же ответ на поставленный вопрос — в этой статье.
Composer, менеджер зависимостей для PHP, был выпущен около 8 лет назад, а сегодня опубликовали новую версию, 2.0. За эти годы Composer получил множество новых функций и не отставал от стандартов PHP. Вторая версия совместима со старыми проектами, но привнесет еще несколько замечательных новых функций. В этой статье расскажу о них подробнее.
С тех пор как в 2018 году был представлен BERT, исследования в области обработки естественного языка охвачены новой парадигмой: использованием больших объемов существующего текста для предварительного обучения параметров модели на основе самообучения (self-supervision), не требующего разметки данных. Таким образом, вместо того, чтобы обучать модель для обработки естественного языка (NLP) с нуля, можно взять предобученную модель, уже имеющую некоторое знание о языке. Однако, для успешного применения этого нового подхода в NLP исследователю необходимо иметь некоторое представление о том, что же именно способствует языковому обучению модели: высота нейронной сети (т.е. количество слоев), ее ширина (размер представлений скрытых слоев), критерий обученности для самообучения или что-то совсем иное?
В этом выпуске нашего подкаста — Екатерина Скорб, директор центра инфохимии Университета ИТМО, приглашенный профессор в Гарварде и групп-лидер в институте Макса Планка. Обсуждаем образовательные возможности и проекты нового центра в области инфохимии.
Сегодня я расскажу о том, как быстро собрать отказоустойчивый кластер с балансировкой нагрузки с помощью keepalived на примере DNS-серверов.