Доброго времени суток. В этой статье расскажу о создании системы в которой генетические алгоритмы пишут роботов. В теории эти роботы могли бы торговать на бирже.

Я фанат трех вещей — искусственного интеллекта, высокопроизводительных машин и практического применения любых знаний. Имея некоторое свободное время, я спроектировал небольшую задачку, приобрел железо и сел творить.

Проект возник из желания попробовать на практике генетическое программирование. Первым вариантом было создавать бота к какой-нибудь игре, но я остановился на торговых роботах, где биржа тоже своего рода игра.

Ранее я уже публиковал перевод статьи с таким же названием. И под ней товарищ aTei оставил комментарий:

По-моему кое-чего не хватает в этой статье и в статье в википедие — примера в стиле «Было плохо — стало хорошо». Сразу получается «хорошо» и не достаточно ясно, что это действительно хорошо. Буду благодарен за такой пример.

Ответа на него так никто и не дал до сих пор. За 3 года я набрался опыта смелости и теперь, как ответ на этот комментарий, хочу написать о паттерне Стратегия от своего имени.

Крохи теории встречаются где-то по тексту. Но большая часть статьи посвящена практическим способам применения этого паттерна и вариантам его применения избежать.

James Kyle как-то раз взял и написал пост про структуры данных, добавив их реализацию на JavaScript. А я взял и перевёл.

Дисклеймер: в посте много ascii-графики. Не стоит его читать с мобильного устройства — вас разочарует форматирование текста.

Александр Крижановский (NatSys Lab.)

Нас сегодня будет интересовать операционная система – ее внутренности, что там происходит… Хочется поделиться идеями, над которыми мы сейчас работаем, и отсюда небольшое вступление – я расскажу о том, из чего состоит современный Linux, как его можно потюнить?

По моему мнению, современная ОС – это плохая штука.

Дело в том, что на картинке изображены графики сайта Netmap (это штуковина, которая позволяет вам очень быстро захватывать и отправлять пакеты сетевого адаптера), т.е. эта картинка показывает, что на одном ядре с разной тактовой частотой до 3 ГГц Netmap позволяет 10 Гбит – 14 млн. пакетов в сек. отрабатывать уже на 500 МГц. Синенькая линия – это pktgen – самое быстрое, что, вообще, есть в ядре Linux’а. Это такая штуковина – генератор трафика, который берет один пакет и отправляет его в адаптер много раз, т.е. никаких копирований, никакого создания новых пакетов, т.е., вообще, ничего – только отправка одного и того же пакета в адаптер. И вот оно настолько сильно проседает по сравнению с Netmap (то, что делается в user-space показано розовой линией), и оно вообще где-то там внизу находится. Соответственно, люди, которые работают с очень быстрыми сетевыми приложениями, переезжают на Netmap, Pdpdk, PF_RING – таких технологий море сейчас.

В этом июне, в качестве лейтмотива конференции DockerCon мы видели демо, в котором 3-узловой Swarm-кластер был создан за 30 секунд используя набор инструментов для кластеризации Swarm, интегрированную в Docker Engine 1.12.

Впечатляет, но естественно, мне нужно было попробовать сделать это самому, чтобы увидеть своими глазами.

JavaScript на клиенте быстро меняется: библиотеки, фреймворки, упаковщики быстро появляютcя и сменяют один другой. Но несмотря на это, многие ключевые операции одинаковы для любого клиентского приложения. А в современных фронт-энд фреймворках, при всем их разнообразии, есть много общего.

Как стать эффективным руководителем? Ответ на этот и многие другие популярные вопросы на тему руководства можно узнать в одной из самых популярных книг на тему лидерства — «Эффективный руководитель».

Делимся с вами ключевыми идеями из этой книги.

Как мы писали ранее, в качестве основной базы для поиска на сайте используется elasticsearch. Поиск в elastic работает очень быстро и из коробки доступно много полезных функций для работы с данными — полнотекстовый поиск, неточный поиск, всевозможные методы агрегации и тд.

И в отличии от классических SQL баз данных или noSQL типа MongoDB здесь очень удобно делать неточный поиск по всему документу. Для этого используется синтаксис Query DSL. Для полнотекстового поиска по всему документу есть несколько поисковых запросов. У себя на сайте мы используем тип query_string. Этот запрос поддерживает Lucene синтаксис, который позволяет и нам и пользователю создавать сложные запросы в google-style. Вот примеры таких запросов:

title:apache AND title:vulnerability
type:centos cvss.score:[8 TO 10]

Можно сделать вот такой простой запрос и все:

{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "exploit wordpress"
    }
  }
}

Но начав впервые использовать query_string, вы столкнетесь с тем, что поиск выдает не то, что вы хотите видеть. Как же добиться от elasticsearch внятного результата поиска?

Аникин Денис (danikin, Mail.Ru)

Сегодня я расскажу, как сэкономить на базах данных огромные деньги, например, миллион долларов, как это сделали мы. Для начала вопрос: почему чаще используют именно базы данных, а не файлики?

Базы данных – это хранилище, более структурированное, чем файл, и обладающее рядом некоторых фич, которых у файла нет.



Там можно делать запросы, там есть транзакции, индексирование, таблицы, устойчивые, более-менее надежные хранилища. На самом деле, базы данных – это более удобно, чем файлы.

Андрей Ситник (Iskin, Злые марсиане)

В 2013 году Holowaychuk анонсировал свой проект Rework в статье «Модульный CSS-препроцессинг с Реворком» (http://tjholowaychuk.tumblr.com/post/44267035203/modular-css-preprocessing-with-rework ).

Как раз тогда я искал какой-то инструмент для того, чтобы сделать автопрефиксер. Когда я прочитал эту статью, я был поражен, потому что это был действительно революционный подход, он менял все. И поэтому первые версии автопрефиксера базировались на Rework’е. Но, к сожалению, Rework – это был Proof Of Concept, это было первое поколение, чтобы доказать, что это вообще работает. Поэтому мы его жестко форкнули, переманили всех разработчиков, устроили маленькую революцию и сделали PostCSS.

PostCSS – это второе поколение модульного процессора.

Добрый день, дорогие Хабравчане! Сегодня решил рассказать вам о нашем опыте создания бота для Telegram на Node.js практически без опыта серверной разработки и на добровольных началах. Сразу оговорюсь: у меня за спиной чуть больше четырех лет разработки под iOS, у остальных членов команды тоже был опыт разработки от одного до шести лет в смежных областях. Для большинства из нас это был первый случай использования Node.js в сравнительно большом проекте. Как мы это сделали, зачем мы это сделали, почему фриланс-биржа и как она отличается от классических моделей, какие у нас были проблемы и как мы с ними боролись – под катом!

Все мы время от времени сталкиваемся с проблемой недостаточного уровня сигнала роутера. Сигнал нестабилен в некоторых точках, часто пропадает или его нет вовсе. Это ощутимо в помещениях с большой площадью: на даче, в частном доме, на базе отдыха, в квартире, в которой больше одной комнаты. В этой статье мы опишем варианты решения этой проблемы.

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.

Константин Осипов (kostja )

Как родилась идея доклада? Я не очень люблю выступать и рассказывать про фичи, особенно про будущие фичи. Выясняется, что и люди не особо любят это слушать. Они любят слушать про то, как все устроено. Это доклад о том, как все устроено или должно быть, с моей точки зрения, устроено в современной СУБД.

Я попробую сделать так, чтобы мы смогли с макроуровня спуститься на микроуровень, т.е. каким образом, сначала отбрасывая макропроблемы, мы можем создать себе пространство для выбора на среднем уровне и микроуровне.



На макроуровне – это то, как должна быть устроена современная СУБД. Почему у нас сегодня есть возможность создавать новые базы данных, почему нельзя взять текущую и удовлетвориться ее производительностью, подтюнить или написать для нее патч? Просто взять и написать патч, который бы ее ускорил, если она медленная? Из какого пространства решений мы выбираем?

В начале этого года мы в HeadHunter начали проект, нацеленный на автоматизацию различных HR-процессов у компаний-клиентов. Архитектурой этого проекта на фронте выбрали React-Redux стек.

За 9 месяцев он вырос из небольшого приложения для тестирования сотрудников в многомодульный проект, который сегодня называется “Оценка талантов”. По мере его роста мы сталкивались с вопросами:

• хранения стейта, его нормализации;
• построения масштабируемой архитектуры проекта, удобной иерархии — как в структуре, так и в бизнес-логике.

Это проявлялось в изменении подхода к построению компонентов, архитектуры редьюсеров.

Давайте поговорим о том, как мы развивали проект и какие решения принимали. Некоторые из них могут оказаться “холиварными”, а другие, напротив, “классикой” в построении большого проекта на redux. Надеюсь, что описанные ниже практики помогут вам при построении react-redux приложений, а живые примеры помогут разобраться, как работает тот или иной подход.

Разработка изоморфного приложения глазами моей жены

Это продолжение статьи про разработку изоморфного приложения с нуля на React.js. В этой части мы добавим несколько страниц, bootstrap, роутинг, концепцию Flux и ее популярную реализацию Redux.

Софт постоянно усложняется. Стабильность и простота расширения приложения напрямую зависят от качества кода.

К сожалению, почти каждый разработчик, и я в том числе, в своей работе сталкивается с кодом плохого качества. И это — болото. У такого кода есть токсичные признаки:

• Функции слишком длинные, и на них слишком много задач
• Часто у функций есть побочные эффекты, которые сложно определить, а иногда даже сложно отлаживать
• Непонятные имена у функций и переменных
• Хрупкий код: небольшая модификация неожиданно ломает другие компоненты приложения
• Плохое покрытие кода тестами или вообще его отсутствие

Всем знакомы высказывания «я не понимаю, как работает этот код», «бредовый код», «этот код сложно изменить» и другие.

Однажды мой коллега уволился, потому что пытался справиться с REST API на Ruby, который было трудно поддерживать. Он получил этот проект от предыдущей команды разработчиков.

Исправление текущих ошибок создавало новые, добавление новых функций рождало новую серию ошибок, и так далее (хрупкий код). Клиент не хотел перестраивать приложение, делать ему удобную структуру, и разработчик принял правильное решение — уволиться.

Такие ситуации случаются часто, и это печально. Но что делать?

Под пользовательским контентом в этой статье мы понимаем любой текст на странице, автором которого является пользователь. Чаще всего это комментарии, пользовательские записи «на стене» в микроблоге, информация «о себе» в профиле и все в таком роде. Задача не то чтобы очень сложная, но требует внимательности и хорошего понимания основ верстки. В этой статье сделана попытка собрать воедино то наиболее важное, что нужно знать о верстке, включающей пользовательский текст.

Привет Хабр! В данной статье я хочу рассказать о том, как реализовать авторизацию с помощью социальных сетей в одностраничном приложении на примере Backbonejs + Express.

В этой статье мы поговорим о написании хорошего кода и о проблемах, с которыми мы при этом сталкиваемся. Понятный, декларативный, компонуемый и тестируемый — эти термины употребляются, когда речь заходит о написании хорошего кода. Решением проблем часто называют чистые функции. Но написание веб-приложений, в основном, связано с побочными эффектами и сложными асинхронными потоками операций, концепциями, которые по своей сути не являются чистыми. Ниже описан подход, который позволяет охватывать работу с побочными эффектами и сложными асинхронными потоками, сохраняя преимущества чистых функций.

Написание хорошего кода

Чистые функции — Святой Грааль в написании хорошего кода. Чистая функция — это функция, которая при одинаковых аргументах всегда возвращает одни и те же значения и не имеет видимых побочных эффектов.

function add(numA, numB) {
  return numA + numB
}

Полезным свойством чистых функций является то, что их легко тестировать.

test.equals(add(2, 2), 4)

Компонуемость тоже является их сильной стороной.

test.equals(multiply(add(4, 4), 2), 16)

К тому же их очень легко использовать декларативно.

const totalPoints = users
  .map(takePoints)
  .reduce(sum, 0)

Но давайте взглянем на ваше приложение. Какая его часть действительно может быть выражена чистыми функциями? Насколько часто речь идёт о преобразовании значений, которые традиционно выполняют чистые функции? Могу предположить, что большая часть вашего кода работает с побочными эффектами. Вы выполняете сетевые запросы, DOM манипуляции, используете вебсокеты, локальные хранилища, изменяете состояние приложения и так далее. Это всё описывает разработку приложения, по крайней мере в Интернете.