Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Статья про настройку логгирования
Сегодня я хочу поделиться с вами впечатлениями от нашей поездки на конференцию PyCon CZ 2017, которая прошла в Праге. Мне давно хотелось узнать, какие темы обсуждают зарубежные коллеги, чем они отличаются от “нашей” повестки. И это стало возможным, когда меня в составе небольшой команды разработчиков отправили в Чехию. Конечно, оказалось, что перед зарубежными коллегами стоят такие же задачи и вопросы. Но вот угол зрения докладчиков и те акценты, которые они расставляют, показались мне интересными. Под катом — короткие заметки по интересным докладам, особенности чешской конференции и несколько фото.
В первом посте мы спросили тимлидов четырёх разных компаний, на что они обращают внимание во время собеседований, какие ошибки допускают кандидаты, как понять, что человек подходит в команду, и чего никогда нельзя делать во время интервью. На вопросы ответили: CTO в компании «Точка» Данила Штань, руководитель разработки в ЦИАН Михаил Юматов, руководитель группы Python-проектов в Rambler&Co Олег Чуркин и руководитель PyCharm Community в JetBrains Андрей Власовских.
Это лонгрид о том, как мы проектировали архитектуру обновлённого сервиса веб-аналитики, с какими сложностями столкнулись по пути и как с ними боролись. Если вам интересны такие базворды как Clickhouse, Aerospike, Spark, добро пожаловать под кат. В прошлом году Рамблеру и Топ-100 исполнилось 20 лет – достаточно большой срок, за который на сервисе было несколько крупных обновлений и последнее из них случилось достаточно давно. Предыдущая версия Рамблер/топ-100 морально устарела, с точки зрения интерфейсов, кода и архитектуры. Планируя перезапуск, мы отдавали себе отчёт в том, что косметическим ремонтом не обойтись – нам надо было выстроить новый сервис практически с нуля.
Описание разных структур для массивов
Это продолжение серии статей про оптимизацию Django приложений. Первая часть доступна здесь и рассказывает о профилировании и настройках Django. В этой части мы рассмотрим оптимизацию работы с БД (модели Django).
Используем машинное обучение и компьютерное зрения для определения машин поблизости
Метод Нелдера — Мида — метод оптимизации (поиска минимума) функции от нескольких переменных. Простой и в тоже время эффективный метод, позволяющий оптимизировать функции без использования градиентов. Метод надежен и, как правило, показывает замечательные результаты, хотя и отсутствует теория сходимости. Используется по умолчанию в функции optimize из модуля scipy.optimize популярной библиотеки для языка python, которая используется для математических расчетов.
Статья описывает несколько способов ускорения кода для микро-бенчмарков
В позапрошлой части мы создали CVAE автоэнкодер, декодер которого умеет генерировать цифру заданного лейбла, мы также попробовали создавать картинки цифр других лейблов в стиле заданной картинки. Получилось довольно хорошо, однако цифры генерировались смазанными. В прошлой части мы изучили, как работают GAN’ы, получив довольно четкие изображения цифр, однако пропала возможность кодирования и переноса стиля. В этой части попробуем взять лучшее от обоих подходов путем совмещения вариационных автоэнкодеров (VAE) и генеративных состязающихся сетей (GAN)
Недавно я разработал алгоритм для логистики, и нужно было его куда-то пристроить. Помимо веб-сервиса решено было внедрить данный модуль в 1С, и тут появилось довольно много подводных камней. Начнем с того, что сам алгоритм представлен в виде dll библиотеки, у которой одна точка входа, принимающая JSON строку как параметр, и отдающая 2 колбэка. Первый для отображения статуса выполнения, другой для получения результата. С web-сервисом все довольно просто, у питона есть замечательный пакет ctypes, достаточно подгрузить нужную библиотеку и указать точку входа.