Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В июне 2020 года ровно 50 лет табличным хранилищам данных или говоря формально — реляционной модели данных. Вот официальный документ – та самая знаменитая статья. За что говорим огромное спасибо доктору Эдгару Фрэнку Кодду. И, между прочим, реляционная модель данных входит в список важнейших мировых инноваций последних 100 лет по версии Форбса.
С другой стороны, как ни странно, Кодд считал реляционные базы данных и язык SQL искаженной реализацией своей теории. В качестве ориентира, он даже разработал 12 правил, которым должна удовлетворять каждая система управления реляционными базами данных (на самом деле это 13 правил). И, по правде говоря, на сегодня, в мире не найти СУБД удовлетворяющих хотя бы «Правилу 0» Кодда и, следовательно, никто не может называть свою СУБД на 100% реляционной :) Может есть исключения, подскажите?
Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания. Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:
Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый доступ, и было организовано соревнование на лучшее исследование этих данных. Я тоже принимал участие и пусть денежный приз не получил, но мой кернел занял шестое место по количеству голосов. Я хотел бы поделиться результатами моего анализа.
В статье я опишу, как сделать эмулятор NES управляемым удалённо, и сервер для удалённой отправки команд на него.
Сегодня продолжим разговор о возможностях, которые предоставляет нам Amazon Web Services и о том, как эти возможности использовать в решении прикладных задач. На простом примере рассмотрим создание буквально за несколько минут собственного бессерверного автомасштабируемого REST API с разбором кейса — получения списка для ресурса. Интересно? Тогда заходим под кат!
Апрель 2018-го года. Мне было 14. Мы с друзьями играли в тогда очень популярную онлайн-викторину «Клевер» от ВКонтакте. Один из нас (обычно я) всегда был за ноутбуком, чтобы пытаться быстро гуглить вопросы и глазами искать в поисковой выдаче правильный ответ. Но вдруг я понял, что каждый раз выполняю одно и то же действие, и решил попробовать написать это на частично известном мне тогда Python 3.
Август 2018 На улице стоит жаркое лето, плавно подходящее к концу, а я сижу в прохладной комнате с ноутбуком и серфлю интернет в поиске интересных вещей. Потеряв надежду найти что-либо стоящее внимания, вдруг, натыкаюсь в одной из довольно популярных околоайтишных групп вконтакте пост со ссылкой на еще один айти ресурс. Квест показался мне интересным, ведь это почти классический текстовый квест в космическом сеттинге, да еще и программировать тут нужно!
Делюсь своей реализацией built-in тегов для формирования breadcrumbs с поддержкой разметки schema.org, а также поддержкой bootstrap css.
В статье "Различные шаблоны для рендеринга разных типов контента в поисковой выдаче" было показано, как сделать рендеринг различных шаблонов в зависимости от того, какой тип контента отрисовывается в поисковой выдаче на сайте. При этом ключевым моментом являлось то, что не приходилось делать проверочные условия для выбор шаблона. Информация о шбалоне хранилась в переменной TEMPLATE_PREVIEW, через которую шаблон подставлялся в include тег в шаблоне Django. В данном способе есть один большой недостаток. Дело в том, что тег include при каждом своём вызове ищет шаблон. Его необходимо было как-то кэшировать, что и решается в данной статье.
Вот и пришли новогодние праздники, а с ними и куча свободного времени, да еще и умный пылесос угодил ко мне в руки. Как только я увидел в приложении MiHome ручное управление, я сразу понял, что хочу сделать: будем управлять пылесосом с помощью геймпада Dualshock v4!