В обиходе человека есть расхожая фраза «поседеть от страха». Различные ее интерпретации встречаются и в кино, и в литературе, и даже в мультипликации. Как правило, мы воспринимаем эту фразу как способ гиперболизировать ситуацию, которая происходит с персонажем, однако даже в ней есть научный подтекст. Ученые из Гарварда (США) провели ряд тестов с лабораторными мышами, которые показали, что определенный уровень стресса в ситуациях «беги или сражайся» приводит к необратимому повреждению пигментно-регенерирующих стволовых клеток в волосяных фолликулах. Какие именно тесты проводились, что конкретно происходит с седеющими из-за стресса волосами и какое у данного исследования будущее? Об этом мы узнаем из доклада ученых. Поехали.

Данная статья является продолжением серии «Кейс Locomizer», см. также

• Какие знания можно на самом деле извлечь из анонимизированного датасета с координатами пользователей
• Открываем One Ring — инструментарий для гибкой конфигурации сложных процессов обработки данных на Spark в облаке

Здравствуйте.



Знаете, что такое «постмортем»? Это повествование о том, как мы дошли до жизни такой.

Не уверен насчёт вас, но мне чертовски нравится читать истории о процессе разработки какого-нибудь узкоспециализированного или низкоуровневого софта. У коллег может интересно работать мысль, и всегда любопытно проследить за тем, что происходило с программой от прототипа до зрелого продукта, который делает какую-то магию в малознакомой предметной области.

К тому же, если я просто кину ссылку на репозиторий с таким софтом, вряд ли кто-либо сможет врубиться, что это и зачем, и для решения каких задач может быть полезно. Даже если переведу с английского три десятка страниц инструкции по началу работы. Всё же, фреймворк на Spark — это не очередная поделка на ангуляре, надо понимать, что курилипочему авторы написали его именно таким, а не иначе.

Данная статья — историческая вводная по One Ring. Кода в ней нет, и рассказ скорее популярный, чем научный. Зато только про разработку, и ни о чём другом, кроме двух с половиной лет разработки.

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?