Самые популярные языки программирования. Топ 2020 года
Ситуация с ЯП очень похожа на события этого фильма. Узнали же из какого?
if (abs (a-b) < EPS) . . .
if (a < b) . . .
Хочу познакомить вас с одним из компьютеров из моей коллекции. IBM PC-совместимый советский домашний компьютер. Разработан в НПО «Микропроцессор» г. Киев, выпускался на заводе «Континент» в г. Зеленодольске, на заводе «Элекон» в г. Казань.
Электроника МС 1502 — советский персональный компьютер на процессоре КМ1810ВМ88, аналог IBM PC XT на базе процессора Intel 8088. Конструктивно представлял собой моноблок с клавиатурой, встроенным блоком питания, видеоконтроллером, контроллером магнитофона и контроллерами портов ИРПР-М и ИРПС.
Предлагаем вашему вниманию текстовую версию видео лекции Станислава Полонского, посвященная сенсорике в Интернете вещей. Станислав - физик, кандидат физико-математических наук, начальник управления перспективных исследований и разработок в Исследовательском центре Samsung. Много лет жил и работал в США.
Это лекция вводного уровня, рекомендуется студентам и начинающим инженерам и программистам. В ней будет обзор существующих сенсоров и технологий Интернета вещей в приложениях Умного дома и персонального здоровья, а также размышления автора о том, что интересует лично его в этой сфере, и советы на будущее тем, кто еще только задумывается о создании своего устройства. Будем обсуждать, как измерять пульс, вариабельность сердечных сокращений, насыщенность крови кислородом - и можно ли превратить собственную квартиру в измеряющую среду.
С 2011 по 2018 год я трудился на связанных с маркетингом позициях в следующих IT-компаниях Санкт-Петербурга: АСКОН, FreshOffice, PROMT, SKYRISE, Digital Design, стартапы «Цветочки» и «Своёприложение». В тексте статьи описаны 7 компаний и приведены конкретные примеры, что как пеклось в них по линии маркетинга. В отдельном абзаце указаны минусы без привязки к компаниям и зарплата.
Застрять в пробке — нет ничего хуже для любого водителя в мире. Движение замедляется до скорости черепахи, зачастую из-за какой-то ерунды или вообще без причины. Мы, инженеры из Netflix, постоянно ищем способы улучшения управления трафиком — в нашем случае сетевым, — но представим на минуту, что мы управляем уличным движением. Что если бы мы знали, насколько важно проехать тому или иному водителю, и могли бы выборочно обеспечивать движение отдельных машин, вместо того, чтобы заставлять ждать всех?
Сотрудники технических подразделений Netflix стремятся сделать так, чтобы сервис Netflix работал всегда, когда он вам нужен. И все же, еще совсем недавно (буквально в прошлом году) в наших системах регулярно возникали «пробки». У нас были автоматические выключатели, но не было прогрессивного способа ограничения нагрузки. Задавшись целью улучшить опыт наших подписчиков, мы внедрили прогрессивное ограничение нагрузки на основе приоритизации запросов.
В приведенной ниже анимации демонстрируется работа интерфейса Netflix, используемого зрителями, когда серверные системы регулируют трафик с учетом приоритета. Запросы с низким приоритетом отбрасываются, но воспроизведение идет без перебоев, поэтому зрители могут наслаждаться любимым сериалом. Давайте разберемся, как мы смогли этого добиться.
Если вы разработчик игр и до сих пор не слышали о реактивном программировании, срочно бросайте все свои дела, и читайте эту статью. Я не шучу.
Не отвлекайтесь на котят. Читайте о реактивном программировании!
Итак, я привлек ваше внимание?
Отлично! Я приложу все силы, чтобы не потерять его.
Всем привет. Очень часто, работая со старым (а иногда и не очень) кодом, или пытаясь применить какую-то библиотеку, сталкиваешься с ограничениями в применении. Зачастую проблемы бы не было, будь код архитектурно грамотен. Есть множество архитектурных правил и паттернов, которые в конечном счете облегчают расширение кода, рефакторинг и переиспользование. В статье хочу затронуть некоторые из них в примерах.
Для современных алгоритмов шифрования одним из факторов, влияющих на криптостойкость, является длина ключа.
Но что поделать, если существующие ключи не обладают достаточной длиной для их безопасного использования в выбранных нами алгоритмах? Тут на помощь приходит KDF (Key Derivation Function) - это функция, которая формирует один или несколько криптографически стойких секретных ключей на основе заданного секретного значения.
Именно о KDF и пойдет речь далее. Мы рассмотрим общий принцип работы, одну из версий этой функции - HKDF, а также разберем, как она может быть реализована на Python'е.