Tech Lead
Приветствую тебя, хаброжитель!
В этой статье разберём 100 вопросов, они покрывают львиную долю того, что могут спросить на собеседовании джуниор Go-разработчика с практически любой специализацией. Конечно же, в реальной работе на Go требуются немного другие скиллы, чем умение быстро ответить на любой вопрос. Однако сложилась добрая традиция делать из собеседования викторину с главным призом в виде трудоустройства — к этому нужно быть готовым.
О сложных системах простыми словами.
В шпаргалке на высоком уровне рассматриваются такие вещи, как протоколы коммуникации, DevOps, CI/CD, архитектурные паттерны, базы данных, кэширование, микросервисы (и монолиты), платежные системы, Git, облачные сервисы etc. Особую ценность представляют диаграммы — рекомендую уделить им пристальное внимание. Полагаю, шпаргалка будет интересна всем, кто хоть как-то связан с разработкой программного обеспечения и, прежде всего, веб-приложений. Буду признателен за помощь в уточнении/исправлении понятий, терминологии, логики/алгоритмов работы систем (в рамках того, что по этому поводу содержится в оригинале), а также в обнаружении очепяток.
Выражаю благодарность Анне Неустроевой за помощь в редактировании материала.
Возможно, немного другой формат шпаргалки покажется вам более удобным.
Утекший внутренний документ Google утверждает, что открытый исходный код AI обойдет Google и OpenAI.
В Google много обсуждали OpenAI. Кто первым преодолеет следующий рубеж? Каким будет следующий шаг? Но неприятная правда заключается в том, что мы не готовы выиграть эту гонку вооружений, и OpenAI тоже. Пока мы ссорились, третья сторона тихо забирала наш обед. Я, конечно, говорю об открытом исходном коде. Проще говоря, они опережают нас. То, что мы считаем "основными открытыми проблемами", уже решено и находится в руках людей. Достаточно назвать лишь несколько примеров...
Моя команда использует ClickHouse как хранилище для 100 млрд записей с трафиком по 300 млн в сутки и поиском по таблице. Я расскажу об устройстве движка таблиц MergeTree. Рассказ буду вести, показывая физические данные, а не абстрактные схемы.
Так как ClickHouse является специализированной системой, при его использовании важно учитывать особенности его архитектуры. В этом докладе Алексей расскажет о примерах типичных ошибок при использовании ClickHouse, которые могут привести к неэффективной работе. На примерах из практики будет показано, как выбор той или иной схемы обработки данных может изменить производительность на порядки.
В апреле инженеры Авито собирались на онлайн-посиделки с главным разработчиком ClickHouse Алексеем Миловидовым и Кириллом Шваковым, Golang-разработчиком из компании Integros. Обсуждали, как мы используем систему управления базами данных и какие сложности у нас возникают.
По мотивам встречи мы собрали статью с ответами экспертов на наши и зрительские вопросы про бэкапы, решардинг данных, внешние словари, Golang-драйвер и обновление версий ClickHouse. Она может быть полезна разработчикам, которые уже активно работают с СУБД «Яндекса» и интересуются её настоящим и будущим. По умолчанию ответы Алексея Миловидова, если не написано иное.
Осторожно, под катом много текста. Надеемся, что содержание с вопросами поможет вам сориентироваться.
На первый взгляд, Clean Architecture – довольно простой набор рекомендаций к построению приложений. Но и я, и многие мои коллеги, сильные разработчики, осознали эту архитектуру не сразу. А в последнее время в чатах и интернете я вижу всё больше ошибочных представлений, связанных с ней. Этой статьёй я хочу помочь сообществу лучше понять Clean Architecture и избавиться от распространенных заблуждений.
Несколько месяцев назад стало известно, что в группе компаний S7 уже два года работает «Центр разработок С7» или S7 R&D. Эта компания занимается разработкой легкой ракеты, а в перспективе и средней, для запусков с «Морского старта» или наземных площадок.
«Центр разработок С7» располагается на пути из Москвы в аэропорт Домодедово. Будущее предприятие занимает несколько цехов, где планируется производство ракет. Пока эти цеха полупустые, но сейчас идет активное освоение технологий, которые должны значительно упростить и удешевить производство ракет.
Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.
Недавно OpenDataScience и Mail.Ru Group провели открытый курс машинного обучения. В прошлом анонсе много сказано о курсе. В этой статье мы поделимся материалами курса, а также объявим новый запуск.
UPD: теперь курс — на английском языке под брендом mlcourse.ai со статьями на Medium, а материалами — на Kaggle (Dataset) и на GitHub.
Кому не терпится: новый запуск курса — 1 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_ai.
