Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой, и мы хотим их суммировать. Можно наивно подумать, что их достаточно просто сложить, например, на Rust.

Однако это запросто может привести к произвольно большой накопленной погрешности. Давайте проверим:

naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 10000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 100_000_000]) = 16777216.0
naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000_000]) = 16777216.0

Ой-ёй… Что произошло? Проблема в том .что следующее 32-битное число с плавающей запятой после 16777216 — это 16777218. Так что при вычислении 16777216 + 1, значение округляется до ближайшего числа с плавающей запятой, имеющей чётную мантиссу, то есть снова до 16777216. Мы зашли в тупик.

К счастью, есть более совершенные способы суммирования массива.

Ещё одна причуда Python, исследование её подноготной и попытка понять, почему так случается.

Недавно в сети X был популярен этот твит (см. скриншот), и я обратил внимание. Это очередной сюрприз в Python, связанный с характерными для него уникальными деталями реализации.

Текстовая версия видео по протоколу HTTP из обновленного курса по компьютерным сетям для начинающих.

Рассматриваем основы работы HTTP, применяем HTTP на практике в терминале, используем Wireshark для анализа пакетов HTTP. 

Далеко не все работающие на сегодняшний день компьютеры и ноутбуки имеют объём оперативной памяти, гарантированно перекрывающий потребности возложенных на них задач. Для ноутбуков среднего и нижнего ценовых сегментов типовой задачей может быть работа с большим количеством открытых вкладок браузера, для более дорогих ноутбуков или системных блоков — ресурсоёмкие игры, рендеринг, видеомонтаж, для серверов — базы данных и прочие требовательные к RAM задачи.

Когда RAM близка к заполнению, данные неактивных в данный момент приложений начинают выгружаться из неё на диск, в файл или раздел подкачки. Когда при запуске ещё одного приложения, открытии файла или вкладки браузера, потребуется срочно освободить нужный для этого действия объём оперативной памяти, пауза в работе компьютера может быть заметна, даже когда в системе стоит SSD. На HDD же, в случае запуска ресурсоёмкого приложения, подкачка может приостановить работу и на несколько десятков секунд. Кроме того, постоянная подкачка на SSD приводит к его ускоренному износу, что с учётом цены SSD, также не лучшее решение.

Если типовые задачи вашего компьютера требуют в 2-3 раза больше оперативной памяти, чем стоит в системе, наилучшим решением будет её увеличение. Если установить больше памяти невозможно технически (самый, пожалуй, острый пример — нетбуки на процессоре Atom с максимально возможным объёмом RAM 2 Гб) — ресурсоёмкие задачи лучше перенести на более мощный аппарат, а этот использовать только для офисно-браузерных задач (отдать детям или родителям). В случае же менее значительной нехватки (в пределах половины имеющегося объёма RAM), есть возможность улучшить ситуацию.

Эта секция написана уже после статьи, чтобы читатель посмотрел, а надо ли ему что-то отсюда или нет, но это забавное приключение, как всегда.

Что будет ниже:

• Поиск open source решения для общения голосом, шаринга экрана, включения видео и чатов в режиме peer-to-peer, без лишних бекендов
• Запуск этого решения в открытую в github pages
• Заворачивание этого решения на приватный сервер
• Простенькое закрытие доступа туды через basic http auth
• Заключение с описанием некоторых замечаний и потенцевальных возможностей

Это модное слово всё чаще используется в разговорной речи: обывателей плотнее окутывают угрозами бунта искусственного интеллекта и войны с роботами — с одной стороны, и рекламой нейросетевых продуктов — с другой. Отдельный котёл в аду — для тех, кто впаривает «курсы дата‑саентистов». А когда бедный юзернейм в поисках истины обращается к Гуглу своему любимому поисковику — то вместо простого ответа на простой вопрос, получает ещё больше вопросов — таких как тензорфлоу, сигмоида и, не дай Бог, линейная алгебра.

Всем привет! Я Сергей, работаю в B2B-команде Яндекс Маркета последние 3,5 года. Как уже понятно из заголовка, сейчас я вам расскажу про yet-another-миграцию с базы на базу, которая началась в середине 2021 года и заняла почти год. Получается, мемуары.

Вас ждёт рассказ о том, как мы:

- несколько месяцев чинили тесты и делали трансформер;

- десятки раз переливали данные;

- чинили баги незаметно для пользователей;

- заставили сервис работать на PostgreSQL быстрее, чем он работал на Oracle.

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!

Данные - это важный компонент системы. Приложение может хранить их где угодно, но в результате все сводится к файлам. Файлы - это хорошая абстракция, но она протекает: если не знать того, как работают ОС или гарантии файловой системы, то легко выстрелить себе в ногу.

Меня увлекла тема отказоустойчивости, а конкретно - отказоустойчивой работы с файлами. В этой статье я попытался соединить все полученные знания:

Кто участвует в процессе записи

Ошибки, которые могут произойти

Что от нас зависит, а что нет

И самое главное - как это этого защититься

Сегодня поговорим об индексации заработной платы и разбёрем основные вопросы: что такое индексация, почему она касается не только бюджетных сотрудников, как должна быть оформлена, как часто должны индексировать зарплату. Разберём, как работодатели уходят от своих трудовых обязанностей и что по этому поводу думают государственные органы: Минтруд, Роструд, суды разных уровней. Спойлер: каждый работодатель в РФ обязан индексировать зарплату, и сотрудники не должны плясать вокруг него с просьбами о повышении.

Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).

Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.

Руслан Гнатовский aka @Number55 в свой статье Когда ни туда, ни сюда, или в поисках оптимальной границы Domain слоя описал известную проблему протекания бизнес-логики из агрегата, в случае если эта логика зависит от данных которые находятся вне агрегата, и предложил несколько решений этой проблемы, каждое из которых не лишено недостатков. Многие из этих недостатков были описаны в статье а также в комментариях поэтому я не буду здесь дублировать эту информацию а попытаюсь предложить решение которое этих недостатков лишено.

Привет, Хабр!

Так уж повелось, что любой уважающий себя работодатель перенимает передовые методики FAANG — по этой причине практически во всех IT-собесах есть она: секция алгоритмов. Кто-то ей рад, кто-то не очень, но секция есть и уходить пока не планирует. Поэтому нужно закатать рукава и достойно встретить суровую реальность.

В этой статье мы собираемся разобраться со следующими вопросами:

* Как виртуализировать сетевые ресурсы, чтобы контейнеры думали, что у них есть отдельные сетевые среды?

* Как превратить контейнеры в дружелюбных соседей и научить общаться друг с другом?

* Как выйти во внешний мир (например, в Интернет) изнутри контейнера?

* Как связаться с контейнерами, работающими на хосте Linux, из внешнего мира?

* Как реализовать публикацию портов, подобную Docker?

Значение слова – это его использование в языке
Людвиг Витгенштейн (сурс) 

Что это вообще за магия такая? Коллокация – это просто пара или группа слов, которые часто возникают вместе. Такие комбинации звучат естественно для носителей языка, однако, тем, у кого язык не родной, бывает сложно догадаться до этой естественной комбинации.

А что если я скажу, что они улучшают сразу и вашу способность органично говорить, и канонично писать, и что совсем удивительно воспринимать английский от носителей языка на слух? И главный вопрос, который меня мучает – почему я узнал об этой технике изучения языка только полгода назад? (Рассказ об этой подготовке здесь.) 

Внимательно посмотрите на пример с картинки. Как только собеседник начал(а) произносить “pitch d…” ваш мозг, зная нужные коллокации, подскажет, что там должно быть “dark”. Даже если вы плохо расслышали эту часть. Это один из механизмов, через который коллокации позволяют лучше воспринимать язык на слух.

Подробнее о том, как их учить и использовать и будет эта статья.

Disclaimer: если у вас филологическое образование, то вам наверное будет смешно, что кто-то открыл для себя коллокации и их использование для изучения иностранного языка в 202N году, а вот если вы, как и я, когда-то читали “randomize” как “рандомизе”, то возможно эта статья будет вам полезной.

> С 10 апреля 2024, 3 месяца спустя,
> данная статья заблокирована РКН на территории РФ,
> но доступна с IP других стран, а также через веб-архив.

На фоне прошлогоднего обострения цензуры в РФ, статьи автора MiraclePTR стали глотком свободы для многих русскоязычных айтишников. Я же хочу приоткрыть дверь к свободной информации чуть шире и пригласить «не‑технарей» («чайников»), желающих поднять личный прокси‑сервер для обхода цензуры, но дезориентированных обилием информации или остановленных непонятной технической ошибкой.

В этой статье я описал универсальное решение, которое обеспечивает прозрачный доступ к международному интернету в обход цензуры, использует передовые технологии маскировки трафика, не зависит от воли одной корпорации и главное — имеет избыточный «запас прочности» от воздействия цензоров.

Статья рассчитана на «чайников», не знакомых с предметной областью. Однако и люди «в теме» могут найти нечто полезное (например, чуть более простую настройку проксирования через CloudFlare без необходимости поднимать nginx на VPS).

Если у вас ещё нет личного прокси для обхода цензуры — это знак.

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).

Начнем с бекграунда и причин.

Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.

Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.

Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.