Все записи

На этой странице представлен список всех постов блога

  1. Что такое SFT в машинном обучении
  2. Что такое PEFT в машинном обучении
  3. Что такое BERT в машинном обучении
  4. Различия между процессами и потоками в Linux
  5. Сравнение JAX, TensorFlow и PyTorch для задач машинного обучения
  6. Что такое JAX в машинном обучении
  7. Модель управления памятью Арена
  8. Язык поисковых запросов в Graylog
  9. PostgreSQL - open source база данных
  10. gRPC
  11. Что такое gRPC
  12. Принципы SOLID
  13. SQL задача: найти записи, в которых значение столбца встречается по крайней мере N раз
  14. Индекс базы данных
  15. Индекс базы данных: типы индексов
  16. Индекс базы данных: методы индексирования, приложения и ограничения
  17. Структуры данных
  18. Алгоритмическая сложность
  19. Структуры данных: динамический массив
  20. Структуры данных: хэш-таблица
  21. Хэш-таблица: разрешение коллизий
  22. Хэш-таблица: динамическое изменение размера
  23. Преимущества и недостатки хэш-таблиц
  24. Использование хэш-таблиц
  25. Структуры данных: стек
  26. Структуры данных: применение стеков
  27. Структуры данных: стек на аппаратном уровне
  28. Внедрение зависимостей (dependency injection)
  29. Внедрение зависимостей (dependency injection): примеры
  30. Инверсия контроля (Inversion of control, IoC)
  31. Принцип единой ответственности (single responsibility principle)
  32. Принцип открытости/закрытости (open/closed principle)
  33. Принцип подстановки Лисков (Liskov substitution principle)
  34. Принцип разделения интерфейса (Interface segregation principle)
  35. Принцип инверсии зависимостей (dependency inversion principle)
  36. Принцип DRY
  37. GRASP
  38. Структуры данных: связанный список
  39. Связанный список: сравнение вариантов реализации и компромиссы
  40. Паттерны проектирования
  41. Операции со связанным списком
  42. Связанный список: варианты реализации
  43. Использование B-дерева в базах данных
  44. B-дерево: описание
  45. Структуры данных: B-дерево (B-tree)
  46. B-деревья в файловых системах
  47. Алгоритмы в B-деревьях
  48. Структуры данных: двоичное дерево поиска
  49. Операции с двоичным деревом поиска: поиск
  50. Операции с двоичным деревом поиска: вставка
  51. Операции с двоичным деревом поиска: удаление
  52. Операции с двоичным деревом поиска: обход дерева
  53. Верификация двоичного дерева поиска
  54. Примеры применения двоичного дерева поиска
  55. Типы двоичных деревьев поиска
  56. Паттерн наблюдатель (Observer)
  57. Нормализация базы данных
  58. Нормальные формы, пример нормализации в базе данных
  59. Что такое Prometheus
  60. Memcached
  61. Архитектура Memcached
  62. Паттерн фасад
  63. Концепции Docker
  64. Kotlin, базовый синтаксис: переменные
  65. Kotlin, базовый синтаксис: пакет, импорт, входная точка, функции
  66. Подготовка вашего Docker окружения
  67. Простое приложение с Docker: определение контейнера с помощью Dockerfile
  68. Простое приложение с Docker: сборка и запуск приложения в контейнере
  69. Простое приложение с Docker: публикация образа
  70. Простое приложение с Docker: сервисы и файл docker-compose.yml
  71. Простое приложение с Docker: запуск сервиса, масштабирование приложения
  72. Kotlin, базовый синтаксис: комментарии
  73. Не устанавливайте Postgres. Docker pull Postgres
  74. Kotlin, базовый синтаксис: строковые шаблоны, условные выражения
  75. Изоляция в базах данных
  76. Уровни изоляции в базах данных
  77. PostgreSQL: индексы
  78. ACID в базах данных
  79. Примеры ACID в базах данных
  80. Реализация ACID в базах данных
  81. Основы дизайна систем: сети и протоколы
  82. Основы дизайна систем: хранилище
  83. Основы дизайна систем: задержка
  84. Основы дизайна систем: пропускная способность
  85. Основы дизайна систем: доступность системы
  86. Основы дизайна систем: кеширование
  87. Основы дизайна систем: прокси
  88. Основы дизайна систем: балансировка нагрузки
  89. Потоковая передача событий и Apache Kafka
  90. Основы дизайна систем: последовательное хеширование
  91. Основы дизайна систем: базы данных
  92. Основы дизайна систем: выборы лидера
  93. Основы дизайна систем: опрос, потоковая передача, сокеты
  94. Основы дизайна систем: защита выходных точек (Endpoint Protection)
  95. Основы дизайна систем: обмен сообщениями и Pub-Sub
  96. Основы дизайна систем: логирование, мониторинг, предупреждения
  97. Как работает Kafka - в двух словах
  98. Основные понятия и терминология Kafka
  99. Примеры использования Kafka
  100. Быстрый старт с Kafka
  101. Дизайн Kafka, мотивация
  102. Дизайн Kafka, устойчивость
  103. Дизайн Kafka, эффективность
  104. Дизайн Kafka, производитель (Producer)
  105. Дизайн Kafka, потребитель (Consumer)
  106. Дизайн Kafka, потребитель (Consumer), позиция потребителя
  107. Дизайн Kafka, семантика доставки сообщений
  108. Дизайн Kafka, репликация
  109. Дизайн Kafka, реплицированные журналы: кворумы, ISR и машины состояний
  110. Дизайн Kafka, реплицированные журналы, выборы лидера
  111. Агрегатные функции в PostgreSQL
  112. Составные запросы в Elasticsearch
  113. Контекст запроса и фильтрации в Elasticsearch
  114. Составные запросы в Elasticsearch: логический (boolean) запрос
  115. Составные запросы в Elasticsearch: повышающие (boosting) запросы
  116. Составные запросы в Elasticsearch: запрос с постоянной оценкой
  117. Транзакции и аномалии конкурентности в базах данных
  118. Контроль конкурентности в PostgreSQL
  119. Составные запросы в Elasticsearch: запрос максимальной разобщенности
  120. Запросы на уровне термина в Elasticsearch
  121. Запросы на уровне термина в Elasticsearch: exists запрос
  122. Запросы на уровне термина в Elasticsearch: fuzzy запрос
  123. Запросы на уровне термина в Elasticsearch: term запрос
  124. Запросы на уровне термина в Elasticsearch: terms запрос
  125. Запросы на уровне термина в Elasticsearch: запрос набора терминов (terms_set)
  126. Агрегации в Elasticsearch
  127. Агрегации в Elasticsearch: сегментное агрегирование
  128. Сегментное агрегирование в Elasticsearch: агрегирование матрицы смежности
  129. Тип поля flattened в Elasticsearch
  130. Средняя загрузка (load average, la)
  131. Что такое Amazon S3
  132. Как работает Amazon S3
  133. Модель согласованности данных Amazon S3
  134. Основы архитектуры PostgreSQL
  135. Создание базы данных PostgreSQL
  136. Доступ к базе данных PostgreSQL
  137. SQL в PostgreSQL: концепции и создание таблиц
  138. SQL в PostgreSQL: заполнение таблицы строками
  139. SQL в PostgreSQL: запрос к таблице
  140. SQL в PostgreSQL: объединение таблиц (JOIN)
  141. SQL в PostgreSQL: представления (Views)
  142. SQL в PostgreSQL: внешние ключи (Foreign Keys)
  143. SQL в PostgreSQL: транзакции
  144. SQL в PostgreSQL: оконные функции
  145. Типы индексов в PostgreSQL
  146. Многоколоночные индексы в PostgreSQL

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Язык поисковых запросов в Graylog

Изображение
Синтаксис языка поисковых запросов в Graylog Синтаксис поиска очень близок к синтаксису Lucene. По умолчанию все поля сообщения включены в поиск, если вы не указали поле сообщения, в котором проводить поиск. Сообщения, содержащие термин ssh : ssh Сообщения, содержащие термин ssh или login : ssh login Сообщения, содержащие точную фразу ssh login : "ssh login" Сообщения, в которых поле type содержит ssh : type:ssh Сообщения, в которых поле type включает в себя ssh или login : type:(ssh login) Сообщения, в которых поле type содержит точную фразу ssh login : type:"ssh login" Сообщения с полем type : _exists_:type Сообщения, которые не имеют поля type : NOT _exists_:type Сообщения, которые соответствуют регулярному выражению ethernet[0-9]+ в поле type type:/ethernet[0-9]+/ По умолчанию все термины или фразы в поисковом запросе связаны между собой по логическому типу OR (ИЛИ), поэтому возвращаются все
Далее...

Нормальные формы, пример нормализации в базе данных

Изображение
Кодд представил концепцию нормализации и то, что сейчас известно как первая нормальная форма (1NF) в 1970 году. Кодд продолжал определять вторую нормальную форму (2NF) и третью нормальную форму (3NF) в 1971 году, также Кодд и Рэймонд Ф. Бойс определили нормальную форму Бойса-Кодда (BCNF) в 1974 году. Неформально отношение реляционной базы данных часто описывается как "нормализованное", если оно соответствует третьей нормальной форме. Большинство отношений 3NF не содержат аномалий вставки, обновления и удаления. Нормальные формы (от наименее нормализованных до наиболее нормализованных): UNF: ненормализованная форма 1NF: первая нормальная форма 2NF: вторая нормальная форма 3NF: третья нормальная форма EKNF: Элементарный ключ, нормальная форма BCNF: нормальная форма Бойса-Кодда 4NF: четвертая нормальная форма ETNF: нормальная форма основного кортежа 5NF: пятая нормальная форма DKNF: нормальная форма ключа домена 6NF: шестая нормальная форма UNF (1970) 1NF (1
Далее...

Хэш-таблица: разрешение коллизий

Изображение
Хэш-коллизии практически неизбежны при хэшировании случайного подмножества большого набора возможных ключей. Например, если 2450 ключей хэшируются в миллион корзин (buckets), даже при совершенно равномерном случайном распределении, в соответствии с проблемой дня рождения, существует приблизительно 95% вероятность того, что по крайней мере два ключа будут хэшированы в один и тот же слот. Поэтому почти все реализации хэш-таблиц имеют некоторую стратегию разрешения коллизий для обработки таких событий. Некоторые общие стратегии описаны ниже. Все эти методы требуют, чтобы ключи (или указатели на них) были сохранены в таблице вместе со связанными значениями. Отдельная цепочка В методе, известном как отдельная цепочка , каждая корзина (bucket) независима и имеет своего рода список записей с одинаковым индексом. Время для операций с хэш-таблицами - это время нахождения корзины (bucket) (которое является постоянным) плюс время для операции со списком. В хорошей хэш-таблице каждая корзина (
Далее...