Если вам о чём-то говорят фамилии Зив, Хомченко и Рымкевич, иди сюда, дай обниму, бедолага-олимпиадник, то вы наверняка знаете, как важно прорешивать задачи для полноценного, осознанного и глубокого понимания изученного материала. Когда нет или совсем мало реальной практики, задачи дают возможность покрыть практикой все теоретические знания, погрузиться в неожиданные выводы, сложности, баги, препятствия. Более того, даже если практики достаточно, задачи помогают относительно быстро, комплексно и глубоко проработать типичные и нетипичные ситуации, возникающие в разработке (любой другой науке). Это всегда безопасный (никто не взрывает лабораторию и не роняет прод), доступный и удобный способ подробно разобраться в предмете. Определённо, программирования это касается в первую очередь.

Введение

Последние годы стала очень популярна тема микросервисов. Я не попадал на проекты с микросервисами, поэтому мне, естественно, захотелось ближе познакомиться с такой концепцией архитектуры.

Ранее у меня был домашний проект (хотя скорее даже его прототип), который было решено переписать на микросервисы. Проект представлял собой попытку сделать обучающую Java игру. То есть у игрока есть поле, на этом поле он может управлять каким-то юнитом с помощью кода. Пишет код, отправляет на сервер, там он выполняется и возвращает результат, который отображается пользователю.

Всё это было реализовано в виде прототипа — были пользователи, один урок и одна задача для него, возможность отправить код, который компилировался и исполнялся. Кое-какой фронтенд, но в статье о нём речи не будет. Технологии — Spring Boot, Spring Data, Gradle.

В статье будет реализован такой же прототип, но уже на микросервисах. Реализация будет наиболее простым путём (точнее наиболее простым, из известных мне). Реализация будет доступна любому, кто знаком со Spring.

6 сентября 2017 года стартует 2 запуск открытого курса OpenDataScience по анализу данных и машинному обучению. На этот раз будут проводиться и живые лекции, площадкой выступит московский офис Mail.Ru Group.

Если коротко, то курс состоит из серии статей на Хабре (вот первая), воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks, вот github-репозиторий курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Здесь можно записаться на курс, а тут — вступить в сообщество OpenDataScience, где будет проходить все общение в течение курса (канал #mlcourse_open в Slack ODS). А если поподробней, то это вам под кат.

Какую задачу решил AJAX

Сегодня уже можно :)

Поделюсь теми, на которые подписан я:

Конец уже содержится в начале. Джордж Оруэлл, 1948 год

Есть такая потрясающая настольная (не компьютерная!) игра — Сет (The Set). Генетик Марша Фалко (Marsha Falco) изобрела её, делая пометки во время исследования эпилепсии у немецких овчарок. Игра получилась необычной, чрезвычайно увлекательной и мозгозагружающей. Хабралюдям — самое то! Осторожно: может появиться зависимость.