Все потоки

Некоторое время назад мне пришла в голову интересная идея — превратить свои старые телефоны (их скопилось немало за десять лет) в серверы, в качестве альтернативы покупке Raspberry Pi.

На то было несколько причин: во-первых, у телефонов есть батарея, что для сервера практически бесплатный мини-UPS, во-вторых, внутренняя память смартфона (UFS) работает быстрее и надёжнее, чем SD-карта. В-третьих, у телефонов имеется экран, по которому можно отслеживать состояние сервера.

Ну и в-четвёртых, мне просто было жаль их выбрасывать. Консьюмеризм в наше время предписывает каждый год-два покупать новые смартфоны, производители блокируют возможности железа, которые им невыгодны, прекращают поддержку старых моделей, оставляя людей беспомощными. Миллионы смартфонов отправляются на свалку истории каждый год, хотя каждый из них это мощный компьютер.

TL;DR: в этом посте будут разобраны вопросы установки PostmarketOS на смартфон,
поднятия на нём в качестве примера Docker и веб-приложения в нём.

Привет, Хабр!
В свободное от учебы время, я частенько оказываю поддержку студентам в решении разного рода задач. В связи с чем и пишу подобные статьи, в которых основной упор ставится на подробный разбор самой сути алгоритма для понимания принципа, по которому они работают.

Я надеюсь, что вы после прочтения данной статьи, примерно понимали, как работают жадные алгоритмы нахождения MST.

Это эссе содержит обширный обзор весьма узкой темы: интерпретируемости машинного обучения. Пост не претендует на исчерпывающую полноту, я ставил своей целью рассмотреть концептуальные фреймворки, существующие исследования и направления их развития.

Я придерживаюсь категоризации, использованной в работе Lipton et al.'s Mythos of Model Interpretability, которую считаю наилучшей статьей, проясняющей различные дефиниции интерпретируемости. Мы рассмотрим множество способов формализовать значение «интерпретируемости». В широком смысле интерпретируемость отвечает на вопрос «как». Она призвана дать понятие о нашей модели и объяснить, каким образом эта модель принимает те или иные решения. Ниже каждый раздел концептуализируется на основе конкретного вопроса, который можно поставить к нашей модели машинного обучения, опираясь на конкретное определение интерпретируемости. Если все это для вас в новинку, объясню для начала, почему нас вообще должна волновать интерпретируемость.

Всем привет!

 Меня зовут Сергей Яворский. Я работаю в EPAM Systems около 5 лет. Я хотел бы поделиться своим опытом в получении сертификатов AWS. На данный момент у меня их три, в этом посте я хочу рассказать о своем процессе участия в программе сертификации AWS Solution Architect Associate SAA-C02 в рамках AWS Global Certification Program от EPAM.

 Сначала хотел бы немного пояснить, зачем мне это понадобилось. У меня было две цели:

К старту курса о разработке на C# делимся переводом статьи о типичных ошибках программирования на C# от Кристофа Насарре — технического рецензента книг Microsoft Press в целом и, конечно, книги CLR via C# в частности. Кроме того, Кристоф Насарре — один из авторов книги Windows via C++.

Официальный сайт движения за изменение системы единиц времени:

https://sssecond.com/

Здесь я подробно напишу на русском языке объяснение.

Проверить мобильную версию сайта можно в браузере Chrome. Нажав Ctrl + Shif + I (правой мышкой по экрану – посмотреть код страницы) и затем  Ctrl + Shif + M (или значок с телефоном/планшетом, который расположен вверху слева)

Следом за Clubhouse на рынок аудиосоцсетей вышли конкуренты, в том числе крупные технологические компании. Кто-то cкопировал функциональность «клубного дома», а кто-то — привнес новые решения. Обсудим такие идеи и поговорим о сложностях, которые стоят перед разработчиками аудиоприложений.

В один из суетливых дней на пороге отдела разработки появился технический директор с горящими глазами и предложением нового проекта, который нужно разработать и внедрить. Желательно не «через год», а в разумные сроки.

По результатам обсуждений собрали основной бриф:

Подсказка: сделать все маленьким.

Вступление

Всем привет. По образованию я инженер по эксплуатации летательных аппаратов и авиационных двигателей, но в данной статье я опишу как сделал небольшой электродвигатель на сверх проводниках и поэтому мое вступление прошу принять как оправдание к тому, что в разработке и изготовлении электродвигателей я не обладаю достаточной компетенцией и опытом, но все-же я его сделал.

В процессе разработки весьма часто встаёт задача преобразования данных, будь то данные от внешнего источника на пути в базу или данные из базы на пути в отчеты и т.п.

Если описывать все необходимые преобразования императивно, то можно довольно скоро загрустить. Можно постараться и сделать всё декларативно, скажем, в виде некоторых dict-ов, в которых задать правила (функции?) по работе с каждым отдельным полем. Но уже на этом этапе появляется несколько проблем (поговорим о них ниже).

Альтернатива: в функциональном стиле динамически задаются конверсии, из них строятся pipeline-ы, далее конверсии генерируют ad-hoc код функций, реализующих заданное преобразование, используя библиотеку convtools.

На выходе получаются функции, лишенные излишнего динамизма, который нужен только на этапе чтения кода + ради DRY-принципа.

Путешествуя по обычному интернету мы не задумываемся над доменными зонами: ru, com, org и так далее, потому что все они открываются одинаково. Однако, настроив браузер для открытия сайта в сети I2P, вы не откроете onion-домен из сети Tor. Для этого нужно будет сменить настройки прокси-сервера. Поковырявшись с конфигами, вы сможете упростить эту задачу, но, если добавить сюда еще сеть Yggdrasil, тема сильно усложнится. Таким образом настройки вашего браузера будут неизменно усложняться, тем самым создавая поле для потенциальных утечек запросов с вашего настоящего IP-адреса на сомнительные ресурсы. И это при условии, что программы для доступа во все названные сети должны быть установлены на каждое из ваших устройств, где вы хотите ими пользоваться.

В этой статье рассмотрим настройку межсетевого прокси-сервера, который нужно настроить всего лишь один раз и затем использовать с любых устройств, переходя от сайта в одной сети на ресурс в другой скрытой сети вообще не задумываясь о дополнительных настройках браузера или чего-то еще.

Часто у начинающих Data Scientists возникает вопрос, как демонстрировать работу своих моделей другим людям. Банальный пример - прикрепить ссылку на гитхаб репозиторий в отклике на вакансию или показать свое “детище” знакомым со словами “смотрите, что умею”.

Я не знаю TypeScript, поэтому и пишу эту статью. У меня есть некоторый опыт программирования на Java и PHP и этот опыт заставляет меня кодировать на JavaScript'е соответствующим образом. К последней моей статье коммент от коллеги Silverthorne был такой:

export default class TeqFw_Http2_Back_Server {
constructor(spec) {
// EXTRACT DEPS
/** @type {Function|TeqFw_Http2_Back_Server_Stream.action} */
const process = spec['TeqFw_Http2_Back_Server_Stream$'];
/** @type {TeqFw_Web_Back_Handler_Registry} */
const registryHndl = spec['TeqFw_Web_Back_Handler_Registry$'];

зачем все это, когда есть TypeScript?

В ответном комменте я попросил от него продемонстрировать TS-код, который делает то же самое. Он не ответил. Я добавил коммент с просьбой, чтобы кто-угодно продемонстрировал TS-код, который делает то же самое. Ничего. И вот я пишу уже статью с аналогичной просьбой.

Какая одна из самых основных задач бизнес-аналитика? Сделать так, чтобы все стейкхолдеры проекта слышали друг друга и говорили на одном языке, ведь именно от этого зависит, поймет ли команда потребности бизнеса и сможет предложить оптимальное решение. Поэтому, навыки эффективной коммуникации крайне важны - а особенно, умение снизить уровень эмоционального напряжения, чтобы перевести любые переговоры в благоприятное русло.