Но действительно ли это так? И что вообще значит «запустить»?

Ведь все так и делают)

Привет, Хабр. Я продолжаю отвечать на вопросы из собеседований на должность фронтендера. Сегодня я отвечу на следующий вопрос: «В чём отличия между значениями block, inline, flex, inline-flex, grid и inline-grid для свойства display?»

Прошу внимания. Мой ответ будет основан на теории, которую я описал в статье «Зачем нужно использовать свойство display?». Прочитайте, пожалуйста, сначала её.

У одного из клиентов нашей системы мониторинга PostgreSQL серверов возникла проблема сильного замедления запросов при запуске базы в Docker. В этой статье расскажем о возможных последствиях использования PostgreSQL в Docker с конфигурацией по умолчанию.

Проверка небольших чисел на простоту - популярная подзадача в спортивном программировании. И тест Миллера-Рабина, пожалуй, наиболее популярный из простых алгоритмов для этого.

У меня давно было желание с ним поиграться, стараясь оптимизировать различными способами. Например, векторизовать и посмотреть, станет ли быстрее.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Соловьев, я разрабатываю интерфейсы международных платежей в Тинькофф Бизнесе. Уверен, многие хотят писать надежный, поддерживаемый, но при этом лаконичный код. Как найти баланс?

TypeScript упрощает разработку веб-приложений ценой роста кодовой базы. В большинстве случаев накладные расходы, связанные с аннотацией типов, невелики и полностью компенсируются выигрышем в надежности и поддерживаемости кода. TS всеми силами пытается облегчить нам работу за счет мощной системы вывода типов, но компилятор языка не всесилен, и порой нам приходится самим указывать, какие типы мы хотим видеть.

Частный случай решения проблемы сужения типов — функции-тайпгарды. Это полезная фича языка, но ее применение может привести к появлению однотипного кода и даже увеличить риск возникновения багов. В статье рассмотрим проблемы, связанные с использованием функций-тайпгардов и один из способов их решения — создание обобщенных фабрик.

Всем привет. В этой статье я расскажу про дерево отрезков. Очень мощной структуры данных, которая позволяет делать много разных операций над массивом чисел. Я постараюсь по полочкам разложить эту тему и объяснить возможности дерева отрезков. Также я разберу несколько нетривиальных задач на дерево отрезков. Помимо самого дерева отрезков я расскажу и про связанные темы: дерево Фенвика и разреженные таблицы.

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

Привет! Меня зовут Алексей Маряхин, я разработчик на Oracle. В этой статье продолжим знакомиться с темой отладки PL/SQL-кода.

 В предыдущей статье мы изучили возможности отладки в PL/SQL Developer. В этой предлагаю рассмотреть ещё один инструмент — SQL Developer (версия 21.2.0.187 Build 187.1842). Также обозначим плюсы и минусы этих инструментов в сравнении.

Как оказалось, информации на русском языке на эту тему не так много, а документация по SQL Developer не отвечает на многие вопросы. В статье постараюсь осветить основные моменты касательно использования SQL Developer для отладки. Если тема для вас актуальна, велком!

Частотная область — волшебное математическое пространство, которое трансформирует комплексные сигналы в амплитуды и фазы синусоид. Она открывает нам возможность применять разнообразные методы обработки сигналов, казавшиеся почти недостижимыми при их анализе в наиболее очевидной форме, а именно — во временной области.

Однако насколько материально частотное пространство? Дискретное преобразование Фурье (DFT) имеет ключевое значение в сферах связи и анализа сигналов, но не раскрывает ли оно более глубокие, скрытые аспекты реальности? Рассмотрим, к примеру, квадратные волны. Действительно ли они существуют, если преобразование Фурье разлагает их на ряд нечетных гармоник синусоид, которые, в свою очередь, эффективно предсказывают поведение электронных схем в реальном мире?

Сегодня я хочу немного уменьшить роль преобразования Фурье, сняв его с постамента. Несомненно, синусоидальные волны являются повсеместными в природе и служат мощным аналитическим инструментом для множества задач. Однако возможно создание иных частотных областей с хорошими свойствами, которые подчиняются другим принципам. К таким областям можно отнести ту, где реальностью являются исключительно квадратные волны, а все остальное представляет собой лишь гармонические составляющие.

Привет, Хабр!

При работе с PostgreSQL (да и в целом с любой БД) важно правильно настраивать и управлять ресурсами, такими как память, процессорное время и дисковые операции, и так далее для обеспечения лучшей производительности и стабильности работы БД.

В этой статье мы как раз и рассмотрим кратко о том, как управлять ресурсами в PostgreSQL.

Салют, Хабр! Ранее мы в SberDevices анонсировали предобученную на русском языке модель GigaAM (Giga Acoustic Model) и её дообученные состояния под распознавание речи (GigaAM-CTC) и определение эмоций (GigaAM-Emo). Сегодня же делимся с сообществом весами моделей и примерами использования.

Приглашаем под кат погрузиться в self-supervised learning для звучащей речи и оценить возможности предобученных моделей!

Привет, Хабр!

CRTP — это метод в C++, при котором класс наследуется от шаблона класса, используя себя в качестве параметра шаблона. Это выглядит примерно так: класс X наследуется от класса-шаблона Y<X>. Этот паттерн позволяет базовому классу напрямую обращаться к методам производного класса. С помощью CRTP можно можно обогатить интерфейс производного класса, внеся в него дополнительные методы через базовый класс-шаблон.

С CRTP также можно достигнуть полиморфизма во время компиляции и таким образом избваиться от затрат на производительность, связанных с динамическим полиморфизмом и виртуальными функциями.

Javascript - крутой язык со своими преимуществами и недостатками. И одно из его свойств - это динамическая типизация, которая одновременно может быть как преимуществом, так и недостатком. Очень много холиварных тредов на этот счет, но по мне так все просто. Для небольших и простых проектов динамическая типизация - это очевидный плюс, так как сильно ускоряет разработку. Однако, когда речь идет о сложных системах, над которыми работает не один человек, сложно отрицать преимущество статической типизации. Ведь статические типы не только регламентируют систему, но и при больших размерах системы начинают ускорять разработку.

Как же это возможно? Ведь приходится постоянно тратить лишнее время на описание, импорт и применение типов. Все дело в размере, хотя многие утверждают, что он не важен. Логику небольшого приложения можно держать в уме, а вот с большим вряд ли это получится. Тут нам типы и помогут, подскажут, что из себя представляет тот или иной объект без необходимости перехода к нему, подсветят ошибку, если мы передали неправильный аргумент в функцию и т.д.

При этом написание типов бывает действительно утомительным, но Typescript предоставляет возможности ускорить и этот процесс. Здесь нам на помощь придут дженерики.

Прежде чем начать, сразу отмечу, что примеры, которые я буду использовать доступны в песочнице, где собран лайтовый проект. Некоторые решения в этом проекте созданы только для демонстрации темы и их не стоит применять в реальных проектах.

Когда человек раньше говорил что он контролирует весь мир, то его обычно помещали в соседнюю палату с Бонапартом Наполеоном. Надеюсь, что эти времена остались в прошлом и каждый желающий может анализировать геоданные всей земли и получать ответы на свои глобальные вопросы за минуты и секунды. Я опубликовал Openstreetmap_h3 — свой проект, который позволяет производить геоаналитику над данными из OpenStreetMap в PostGIS или в движке запросов, способном работать с Apache Arrow/Parquet.

Первым делом передаю привет хейтерам и скептикам. То что я разработал — действительно уникально и решает проблему преобразования и анализа геоданных используя обычные и привычные инструменты доступные каждому аналитику и датасаенс специалисту без бигдат, GPGPU, FPGA. То что выглядит сейчас простым в использовании и в коде — это мой личный проект в который я инвестировал свои отпуска, выходные, бессонные ночи и уйму личного времени за последние 3 года. Может быть я поделюсь и предысторией проекта и граблями по которым ходил, но сначала я все же опишу конечный результат.

Первый пост не претендует на монографию, начну с краткого обзора...

Привет. Сегодня я расскажу о работе с геоданными в PostgreSQL и немного о том, как это сделать в своем Java/Kotlin-приложении.

Допустим, есть прикладная задача: написать приложение, которое находит ближайший к текущему местоположению магазин с мороженным. Для человека, который прежде не сталкивался с решением подобных задач, это покажется чем-то нетривиальным. Наверное, так и есть. Ну, что ж, появилась необходимость — значит, надо реализовать задуманное, а заодно и расширить свой кругозор и опыт работы с технологиями.