🐍⚙️ 10 способов оптимизации Python-кода Python ценят за простоту, гибкость и читаемость, но критикуют за невысокую производительность. Эта критика не всегда обоснована: есть несколько эффективных способов значительно повысить скорость Python-приложений, предназначенных для выполнения сложных вычислений и обработки больших объемов данных.
😺🐙🗄️ Кэширование в GitHub Actions: основные нюансы, проблемы и решения Рассмотрим тонкости работы с кэшем в GitHub Actions, обсудим распространенные проблемы и предложим эффективные решения, основанные на реальном опыте разработки крупного проекта.
👍 25 полезных HTML тегов, элементов и атрибутов, которые должен знать каждый фронтендер В HTML есть средства для создания раскрывающихся виджетов, индикаторов прогресса и скалярных значений, переадресации на нужный URL, воспроизведения аудио/видео, сохранения форматирования кода и валидации с помощью regex.
🐍📈 Бэктест на Python: оцениваем торговую стратегию Бэктестинг — мощный инструмент, который помогает определить потенциальную доходность, выявить неоправданные риски и внести необходимые коррективы до того, как вы начнете торговать на реальные деньги.
🆎 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python Разберемся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких – байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.
🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В этой статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.
♾️💎 20 лайфxаков для DevOps-инженеров В каждой профессии – и DevOps не исключение – есть обширный пласт тайных знаний, лайфхаков, секретов мастерства и лучших практик. Любой специалист, продержавшись в профессии достаточно долго, набирает собственный багаж таких навыков. И хотя быстрых способов стать DevOps-гуру нет, есть хитрости и инструменты, которые подарят вам мгновенный прирост продуктивности – делимся подборкой.
🐘🧠 Оптимизация использования памяти в PostgreSQL: секреты профессионалов PostgreSQL, как и большинство других СУБД, использует много оперативной памяти. Вместо того, чтобы постоянно добавлять памяти прожорливому приложению, можно оптимизировать настройки, которые помогут умереть аппетиты базы данных.
🏄 6+ главных алгоритмов балансировки нагрузки Балансировка нагрузки – процесс распределения входящих запросов между доступными серверами. Популярные подходы к балансировке по-разному решают проблему перегрузки системы. В этой статье мы рассмотрим принципы работы, преимущества, недостатки и оптимальные сценарии использования самых известных алгоритмов.
🔢 Математика для Data Science: необходимый минимум Данные стали новой нефтью, а науку о данных Harvard Business Review назвал самой перспективной профессией 21 века. Для работы в сфере Data Science необходима математика: она позволяет извлекать смысл из огромных массивов информации и принимать обоснованные решения. Расскажем, какие разделы математики нужно знать для успешного старта.
