Хороший цикл статей (надеюсь продолжится)
не знал что в винде маленький тцп буфер по умолчанию) только в мс сервере уже сносные 64кб
== старт мэйн
https://habr.com/ru/post/701284/
== луп подключений
https://habr.com/ru/post/704618/
не знал что в винде маленький тцп буфер по умолчанию) только в мс сервере уже сносные 64кб
== старт мэйн
https://habr.com/ru/post/701284/
== луп подключений
https://habr.com/ru/post/704618/
Хабр
PostgreSQL под капотом. Часть 0. Старт программы
Привет, Habr! Postgres - один из крупнейших open source проектов. Он создавался многие года. Кодовая база накопилась огромная. Мне, как программисту, всегда было интересно как он работает под капотом....
С пунктом 7 категорически не согласен. Пусть лучше кричит на меня FROM )))
https://proglib.io/p/15-luchshih-praktik-sql-posle-20-let-programmirovaniya-2022-11-28
https://proglib.io/p/15-luchshih-praktik-sql-posle-20-let-programmirovaniya-2022-11-28
Библиотека программиста
📜 15 лучших практик SQL после 20 лет программирования
Как сделать SQL-код легко читаемым и поддерживаемым.
Очень пригодилось бы на предыдущей работе
https://youtube.com/shorts/lmK9f6v3wSo?feature=share
https://youtube.com/shorts/lmK9f6v3wSo?feature=share
YouTube
Что делать с неожиданными срочными задачами
🔥2
Forwarded from TechSparks
Пока многие мировые техногиганты продолжают объявлять о сокращениях персонала, и счет сокращенным работникам давно идёт на большие десятки тысяч, Alphabet держится: пока про увольнения ничего не говорят, а за прошлый год темпы найма были самые высокие в истории компании.
Но хоть рекламная модель Гугла куда устойчивей чем у ФБ, трудности начинает ощущать и он. И экономить, для начала, там, похоже, решили чуть иначе. Знаменитая исследовательская часть Google's X Development, которая раньше фокусировалась на исследовании новинок без привязки к их немедленной монетизации, переориентируется на задачи, сулящие быструю коммерческую отдачу.
the changes at X are indicative of the broader changes at Google, which is leaning into pragmatism and away from more radical ideas that interested the founders.
https://www.businessinsider.com/google-x-development-revenue-pivot-waymo-google-glass-2023-1
Но хоть рекламная модель Гугла куда устойчивей чем у ФБ, трудности начинает ощущать и он. И экономить, для начала, там, похоже, решили чуть иначе. Знаменитая исследовательская часть Google's X Development, которая раньше фокусировалась на исследовании новинок без привязки к их немедленной монетизации, переориентируется на задачи, сулящие быструю коммерческую отдачу.
the changes at X are indicative of the broader changes at Google, which is leaning into pragmatism and away from more radical ideas that interested the founders.
https://www.businessinsider.com/google-x-development-revenue-pivot-waymo-google-glass-2023-1
Business Insider
Google's most cutting-edge moonshot lab is refocusing on actually making money
After years of burning Google's cash to pursue lofty, sci-fi dreams, the X labs are pivoting towards projects that might make money for the company.
если лень крутить клиентский фингерпринт или куку ставить, что б не стерли. и мало того не просить её апрув по GPDR есть способ. работает не плохо кстати говоря. но для тех у кого кэш не выключен а это 99% юзунов
== Counting unique visitors without using cookies, UIDs or fingerprinting.
https://notes.normally.com/cookieless-unique-visitor-counts/
Our solution doesn't require a database or anything stored on the server side. It even works in the oldest browsers. Here's how:
When the browser pings our server from a website for the first time, we send back a response with a header set to Cache-Control: no-cache, telling the browser to store the request in its cache but revalidate it with the origin server before each use. But most importantly, we send a header which is a date set to the beginning of each day:
last-modified: Wed, 30 Nov 2022 00:00:00 GMT
From now on, every time this request is made again, the server receives the date and adjusts it by one second, and returns it to the browser:
last-modified: Wed, 30 Nov 2022 00:00:01 GMT
This way, the server can calculate the distance in seconds since midnight to give us a visit count.
The visit count is encoded within the date stored in the cached request on the visitor's machine.
== Counting unique visitors without using cookies, UIDs or fingerprinting.
https://notes.normally.com/cookieless-unique-visitor-counts/
When the browser pings our server from a website for the first time, we send back a response with a header set to Cache-Control: no-cache, telling the browser to store the request in its cache but revalidate it with the origin server before each use. But most importantly, we send a header which is a date set to the beginning of each day:
last-modified: Wed, 30 Nov 2022 00:00:00 GMT
From now on, every time this request is made again, the server receives the date and adjusts it by one second, and returns it to the browser:
last-modified: Wed, 30 Nov 2022 00:00:01 GMT
This way, the server can calculate the distance in seconds since midnight to give us a visit count.
The visit count is encoded within the date stored in the cached request on the visitor's machine.
🔥1
BufWriter<Master<'_>>
Хороший цикл статей (надеюсь продолжится) не знал что в винде маленький тцп буфер по умолчанию) только в мс сервере уже сносные 64кб == старт мэйн https://habr.com/ru/post/701284/ == луп подключений https://habr.com/ru/post/704618/
== Архитектура PostgreSQL. Часть 2. Подготовка бэкэнда
https://habr.com/ru/post/707950/
https://habr.com/ru/post/707950/
Хабр
PostgreSQL под капотом. Часть 2. Подготовка бэкэнда
Приветствую. Продолжаем изучение исходного кода Postgres. Начинаем с момента форка дочернего процесса из предыдущей статьи . Работаем так же в файле src/backend/postmaster/postmaster.c Инициализация...
Тулинг для поиска проблем с памятью в пайтн
может еще кто знает какой инструмент ?
== pympler
https://pympler.readthedocs.io/en/latest/
== memray
https://github.com/bloomberg/memray
может еще кто знает какой инструмент ?
== pympler
https://pympler.readthedocs.io/en/latest/
== memray
https://github.com/bloomberg/memray
GitHub
GitHub - bloomberg/memray: Memray is a memory profiler for Python
Memray is a memory profiler for Python. Contribute to bloomberg/memray development by creating an account on GitHub.
Polars как замена Pandas
Фактически фишки раста во всей красе с интерфейсом пандаса
https://www.pola.rs/
Фактически фишки раста во всей красе с интерфейсом пандаса
https://www.pola.rs/
pola.rs
Polars
DataFrames for the new era
Forwarded from Physics.Math.Code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Принцип работы швейной машинки. Наглядная топология завораживает взгляд!
Детально показана работа механизма швейной машинки. Две нити: одна в игле и подаётся сверху, вторая — в катушке снизу и подаётся оттуда же. Челночный механизм захватывает верхнюю нить, вытаскивает её из иглы, тем самым делая петлю, которая обвивает нижнюю нить; механизм, продвигая ткань вперёд, меняет место входа иглы и образует строчку.
Создание швейной машины произошло во второй половине 18 века. Первые швейные «машинки» отличались тем, что полностью копировали метод ручного получения стежка. В 1755 году инженер немецкого происхождения Чарльз Фредрик Визенталь, работающий в Англии, получил первый британский патент за механическое устройство, помогающее шитью.
#механика #gif #техника #топология #физика
Детально показана работа механизма швейной машинки. Две нити: одна в игле и подаётся сверху, вторая — в катушке снизу и подаётся оттуда же. Челночный механизм захватывает верхнюю нить, вытаскивает её из иглы, тем самым делая петлю, которая обвивает нижнюю нить; механизм, продвигая ткань вперёд, меняет место входа иглы и образует строчку.
Создание швейной машины произошло во второй половине 18 века. Первые швейные «машинки» отличались тем, что полностью копировали метод ручного получения стежка. В 1755 году инженер немецкого происхождения Чарльз Фредрик Визенталь, работающий в Англии, получил первый британский патент за механическое устройство, помогающее шитью.
#механика #gif #техника #топология #физика
👍1
Forwarded from Блог*
#prog #rust #rustlib
schnellru — A fast and flexible LRU map
* Blazingly fast. Up to twice as fast as the
* Can be also used as an ordered map, with roughly the same performance as
* Customizable. Out-of-box can be limited by length or by memory usage, but supports custom limiters which can be made to limit the map by whatever you want.
* Tested, miri-clean, clippy-clean and fuzzed.
* Supports
schnellru — A fast and flexible LRU map
* Blazingly fast. Up to twice as fast as the
lru crate, and with less memory overhead.* Can be also used as an ordered map, with roughly the same performance as
indexmap, but with added support for O(1) removals without changing the element order (where indexmap only supports O(n) non-perturbing removals).* Customizable. Out-of-box can be limited by length or by memory usage, but supports custom limiters which can be made to limit the map by whatever you want.
* Tested, miri-clean, clippy-clean and fuzzed.
* Supports
no_std.про фасилитацию
https://www.youtube.com/watch?v=cBXHAx8uXbQ
https://www.youtube.com/watch?v=cBXHAx8uXbQ
YouTube
"Мы посовещались, и я решил" / Леонид Савченков (Яндекс.Маркет)
Приглашаем на самую крупную мультиформатную конференцию для тимлидов и руководителей не только из IT — TeamLead Conf 2025, которая пройдет 10 и 11 ноября 2025 в Москве.
Подробнее о конференции: https://clck.ru/3NUaBv
________
Saint TeamLead 2019
Тезисы…
Подробнее о конференции: https://clck.ru/3NUaBv
________
Saint TeamLead 2019
Тезисы…
Кратко но понятно. Советую тем кто не в курсе
== Устройство CPython
https://youtu.be/PxIqLgjtQ5Y
- устройство
- байткод
- стандартные типы данных (инт, буль, лист, дикт, тапл...)
- память
- Исключения
== Устройство CPython
https://youtu.be/PxIqLgjtQ5Y
- устройство
- байткод
- стандартные типы данных (инт, буль, лист, дикт, тапл...)
- память
- Исключения
YouTube
01. Устройство CPython – Егор Овчаренко
В лекции мы поговорим о том, почему и что мы пишем на Python. Обсудим устройство интерпретатора и словарей, менеджмент памяти и типизацию. Вы узнаете, как работают генераторы и как устроены исключения.
Презентация: https://yadi.sk/i/dcNx5Sgix4axOA
Полезные…
Презентация: https://yadi.sk/i/dcNx5Sgix4axOA
Полезные…
BufWriter<Master<'_>>
Polars как замена Pandas Фактически фишки раста во всей красе с интерфейсом пандаса https://www.pola.rs/
все еще звучит сильно сказочно
надо было бы им более серьезные штуки попробовать, такие как мап... как бы его еще быстро написать, а если бы еще с нумбой ? да хз... мне кажется на реальных данных кривыми руками будет так же или чуть лучше... но если конечно приисполниться этой темой то конечно белый медведь сожрет невыспавшегося друга 😂
https://uproger.com/pandas-vs-polars-sravnenie-sintaksisa-i-skorosti/
надо было бы им более серьезные штуки попробовать, такие как мап... как бы его еще быстро написать, а если бы еще с нумбой ? да хз... мне кажется на реальных данных кривыми руками будет так же или чуть лучше... но если конечно приисполниться этой темой то конечно белый медведь сожрет невыспавшегося друга 😂
https://uproger.com/pandas-vs-polars-sravnenie-sintaksisa-i-skorosti/
UPROGER | Программирование
Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости
Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым большим недостатком является то, что она может быть медленной при операциях с большими наборами данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных.…
Forwarded from Machine learning Interview
Что такое проблемы взрывающегося и затухающего градиента?
Градиент — это вектор частных производных функции потерь по весам нейросети. Он показывает вектор наибольшего роста функции для всех весов.
В процессе обучения при обратном распространении ошибки при прохождении через слои нейронной сети в элементах градиента могут накапливаться большие значения, что будет приводить к сильным изменениям весов. Это дестабилизирует алгоритм нейросети. Эта проблема называется взрывающимся градиентом.
Аналогичная обратная проблема, в которой при прохождении ошибки через слои градиент становится меньше, называется затухающим градиентом.
Чем больше количество слоев нейросети, тем выше риски данных ошибок. Для решения сложных задач с помощью нейронных сетей необходимо уметь определять и устранять её.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM