Инженер-конструктор
Интервальное повторение, эффект припоминания, метод Фейнмана, гипотеза желательной сложности, эффект генерации и другие свойства памяти, не позволяющие информации затеряться в синапсах мозга. Существуют ли техники обучения (запоминания) более эффективные, чем последовательное чтение учебного материала, пусть даже и с заметками?
Школа и ВУЗ приучают читать учебники от корки до корки, помещая ученика в своего рода линейный таймлайн — вот начало книги, вот конец. А между ними середина. Двигайся вперед, листай страницы дальше. То, что прочитано — уже выучено. А хочешь повторить — загляни в заметки.
В общем, чрезвычайно «эффективный» подход...
А ведь надо совсем немного — из-под пелены букв достать ключевую суть и запомнить ее навсегда. Это идеальный результат прочтения любого учебника.
Как я сам себе организовал процесс повышения уровня английского языка. Что хорошо работало для меня, а что лучше не делать. На преподавателей надейся, но сам не плошай.
И так, вы поняли, что вам пора изучить английский. Вы идёте на всякие там сайты или качаете себе Дуолингву, но понимаете, что всё бесполезно. В очередной раз вы пялитесь в глаза этому зелёному обдолбаному совёнку, и понимаете что всё бесполезно. A bear всё так же ест этот the cheese, а вы всё так же боитесь запостить комментарий на каком-нибудь форуме, потому что вас засмеют.
Давайте подойдём к проблеме с другого ракурса. Я думаю, для некоторых из вас, проблема заключается в том, что вы даже и не знаете, зачем вы учите этот язык. Английский кажется просто бесконечно-запутанным набором правил, которые должны бы вычисляться по формулам, но они этого не делают.
В этой статье я покажу как решить одну из проблем, возникающих при использовании распределенных очередей задач — регулирование пропускной способности очереди, или же, более простым языком, настройка ее rate limit'a. В качестве примера я возьму python и свою любимую связку Celery+RabbitMQ, хотя алгоритм, который я использую, никак не зависит от этих инструментов и может быть реализован на любом другом стэке.
Для начала пара слов о том, какую проблему я вообще пытаюсь решить. Дело в том, что 99.9% сервисов в интернете запрещают бесконтрольно закидывать их сотнями/тысячами запросов в секунду, угрожая дать в ответ какой-нибудь 403 или 500. Нет, ну правда, жалко им чтоле? Иногда таким сервисом может выступать даже своя собственная БД… Вобщем, доверять нынче нельзя никому, поэтому приходится себя как-то сдерживать.
Конечно, если вся работа ведется внутри 1го процесса, то никакой проблемы нет, но т.к мы работаем с Celery, то у нас может быть не только N процессов (далее воркеров), но и M машин, и задача все это дело синхронизировать уже не кажется столь тривиальной.
abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.
О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.
Обучение с подкреплением молодая и бурно растущая дисциплина. Это обстоятельство привело к тому что информации об этом на русском языке почти нет. Особенно, если дело касается объектно-ориентированного подхода, и практических задач не из арсенала "качалки".
Представляю вам результат простой задачи которая как я надеюсь убережет вас от части шишек встречающихся на этом интересном пути.
Компания Geekfactor cовместно с Getmentor.dev проводит программу подготовки к трудоустройству в зарубежные стартапы (бесплатно помогаем подготовиться к интервью и показываем резюме классным компаниям) — почитать о ней подробней и зарегистрироваться можно тут. Свой блог на Хабре мы хотим посвятить теме трудоустройства зарубеж и наша первая статья — про то, каких ошибок стоит избегать при прохождении технических интервью в зарубежные компании.
ApexWidget - это сниппет-менеджер и генератор кода. Полезен для автоматической генерации шаблонов кода и технической документации.
Портфельная теория Марковица(далее ПТМ) (Modern portfolio theory) — разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов, исходя из требуемого соотношения доходность/риск. Сформулированные им в 1950-х годах идеи составляют основу современной портфельной теории.
Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.
Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджем Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.
Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.
В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.
Язык Python предоставляет всем пользователям возможность создавать свои пакеты и делиться ими со всем сообществом. Так появлялись очень популярные библиотеки для работы с данными (Pandas, Numpy, Matplotlib), для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), для веб разработки. Но есть много смешных, полезных или интересных пакетов, про которые вы вероятно никогда не слышали. Именно про них и пойдёт речь дальше.
Знакомый линуксоид упрекнул меня, мол, в винде ни переключения языка Caps Lock'ом нет, ни даже раскладку нельзя отредактировать. Посмотрел я, и правда, все раскладки содержатся в файлах C:\Windows\System32\kbd*.dll, и редактировать такое hex-редактором ну никак не назвать удобным.
Как достичь удобства? Для переключения раскладок Caps Lock'ом можно использовать всякие навесные программы, тяжёлые вроде Punto Switcher, или простые вроде lswitch. Для редактирования раскладок есть MSKLC, но он малофункционален и неудобен, а аналоги вроде KbdEdit или KLM32 платные.
И тогда я решил написать на flat assembler'е код, собирающий DLL раскладки.