Бенчмарки

Бенчмарки это тесты для производительности. Довольно полезно иметь их в проекте и сравнивать их результаты от коммита к коммиту. В Go есть очень хороший инструментарий для написания и запуска бенчмарков. В этой статье я покажу, как использовать пакет testing для написания бенчмарков.

Данная серия статей рассчитана на тех, кто умеет писать на python в целом, но плохо представляет как этот язык устроен изнутри. Собственно, как и я три месяца назад.

Небольшой дисклеймер: свой рассказ я буду вести на примере интерпретатора python 2.7. Всё, о чем пойдёт речь далее, можно повторить и на python 3.x с поправкой на некоторые различия в синтаксисе и именование некоторых функций.

Итак, начнём.

Суффиксное дерево – мощная структура, позволяющая неожиданно эффективно решать мириады сложных поисковых задач на неструктурированных массивах данных. К сожалению, известные алгоритмы построения суффиксного дерева (главным образом алгоритм, предложенный Эско Укконеном (Esko Ukkonen)) достаточно сложны для понимания и трудоёмки в реализации. Лишь относительно недавно, в 2011 году, стараниями Дэни Бреслауэра (Dany Breslauer) и Джузеппе Италиано (Giuseppe Italiano) был придуман сравнительно несложный метод построения, который фактически является упрощённым вариантом алгоритма Питера Вейнера (Peter Weiner) – человека, придумавшего суффиксные деревья в 1973 году. Если вы не знаете, что такое суффиксное дерево или всегда его боялись, то это ваш шанс изучить его и заодно овладеть относительно простым способом построения.

В конце октября прошлого года ребята из твиттера запустили Fabric. До сих пор информации о Fabric на русском языке в сети не было, поэтому я решил на примере объяснить, как все работает на примере авторизации, ленты твитов, добавлении твита и выходе из аккаунта.

В этом посте я продолжу рассказ о той части Compreno, которая связана с профессией онтоинженера. Ну или о той работе онтоинженера, которая связана с упомянутой технологией — это уж кому как удобнее воспринимать.

Напомню, первая часть подвела нас к тому, что онтоинженеры строят онтологии, чтобы технология могла работать (без них — никуда, так уж всё устроено).

О том, что ещё, и, конечно, зачем делают онтоинженеры, я предлагаю узнать прямо сейчас.

Семь битв – одно поддерево

Основную часть рабочего времени онтоинженер посвящает не «моделированию мира» (хотя это и звучит очень гордо), а созданию системы извлечения. И хотя мы всё больше экспериментируем со статистикой, машинным обучением и автоматическим извлечением паттернов, пока в наших продуктах и проектах используются правила, написанные вручную. Однако правила эти представляют собой не какие-то жесткие шаблоны, опирающиеся на линейный порядок слов в предложении, а описания фрагментов семантико-синтаксических деревьев ABBYY Compreno. Это позволяет нам сравнительно легко обходить вариативность и неоднозначность языка, кратко задавая множество вариантов, используемых для выражения одного и того же смысла.

Подходит к концу 2014 год, и сейчас самое время подвести итоги и выделить ключевые тренды в iOS разработке.

Functional Reactive Programming

Благодаря фреймворку ReactiveCocoa, новая парадигма программирования все чаще используется среди iOS разработчиков.

Отказоустойчивость, отзывчивость, ориентированность на события и масштабируемость — вот четыре принципа реактивного программирования. Подробности можете узнать в реактивном манифесте (перевод на Хабре).

Для себя я выделил следующие преимущества реактивного подхода:

• loose coupling — потоки события позволяют уменьшить связанность между различными частями кода;
• explicit state — состояние программы определяется набором событий, и поэтому им становится легко управлять.

В качестве альтернативы реактивному подходу рекомендую посмотреть на Futures. Есть как минимум два интересных фреймворка: PromiseKit и CollapsingFutures

Введение

На этой неделе команда Docker анонсировала официальные базовые образы для Go и других основных языков, предоставляя разработчикам простой и надежный способ создания контейнеров для программ на Go.

В этой статье мы шаг за шагом пройдём создание Docker-контейнера для простого веб-приложения на Go а также деплой этого контейнера в Google Compute Engine. Если вы ещё не знакомы с Docker, вам следует прочесть статью Understanding Docker, прежде чем читать дальше.