Smanjenje troškova u oblaku je timski poduhvat, a to uključuje programere. Evo 12 trikova za razvoj softvera koji se jeftinije izvršava u oblaku. Ništa toliko ne podiže raspoloženje razvojnog tima kao gledanje kako aplikacija postaje viralna. To je divan osećaj – barem dok ne stigne mesečni račun za oblak. Neki programeri veruju da je upravljanje troškovima računara zaduženje DevOps tima. Koderi pišu softver, brišu ruke od njega i puštaju da neko drugi brine o plaćanju. Ništa ne može biti dalje od istine.

Zahvaljujući živoj zajednici korisnika, 25-godišnji mrežni maper otvorenog koda nastavlja da vlada kao standard za sigurnosno fokusirano skeniranje portova Nmap, skraćenica od Network Mapper, je besplatan alat otvorenog koda koji se koristi za proveru ranjivosti, skeniranje portova i, naravno, mapiranje mreže. Uprkos tome što je kreiran 1997. godine, Nmap ostaje zlatni standard prema kojem se procenjuju svi drugi slični alati, bilo komercijalni ili otvorenog koda.

Logički programski jezik otvorenog koda kompajlira se u SqL i radi na Google BigQuery, sa eksperimentalnom podrškom za PostgreSQL i SQLite. Google je predstavio otvoreni programski jezik Logica, logički programski jezik dizajniran da „rešava probleme SQL-a“ tako što umesto prirodnog jezika koristi sintaksu matematičke logike zasnovane na tvrdnjama. Predstavljen 12. aprila kao naslednik Google-ovog jezika Yedalog, Logica je logički jezik sličan Datalogic-u. Namenjen inženjerima, naučnicima podataka i drugim stručnjacima, kompajlira kôd u SQL i radi na skladištu podataka zasnovanom na oblaku Google BigQuery, uz eksperimentalnu podršku za PostgreSQL i SQLite. Ali Logica je sažetija i, za razliku od SQL-a, podržava apstrakcije za višekratnu upotrebu. Takođe podržava module i uvoženje, može se koristiti iz interaktivne Python beležnice, pa upite za testiranje čini lakim i prirodnim, kažu Google programeri u blogu.

Kako odabrati kod toliko NLP resursa u Pythonu? Otkrijte najbolje Python biblioteke za analizu teksta i kako se one koriste. Obrada prirodnog jezika, ili skraćeno NLP – natural language processing, najbolje je opisati kao „VI za govor i tekst“. Čarolija iza govornih komandi, prevođenja govora i teksta, analize raspoloženja, sažimanja teksta i mnogih drugih lingvističkih aplikacija i analiza, obrada prirodnog jezika dramatično je poboljšana zahvaljujući dubokom učenju. Jezik Python pruža pogodan pristup za sve vrste mašinskog učenja, uključujući NLP. U stvari, postoji neprilika šta izabrati od NLP bogatstva u ekosistemu Python. U ovom članku ćemo istražiti svaku od NLP biblioteka dostupnih za Python - njihove primene upotrebe, snagu, slabosti i opšti nivo popularnosti.

Naučite kako da pravite sve, od osnovnih linijskih grafikona do utrkujućih trakastih dijagrama - interaktivnih i lako animiranih - pomoću R paketa echarts4r. Iako za statične grafike uglavnom koristim ggplot2, uvek tražim načine za interaktivnu vizualizaciju. Paket echarts4r je jedan od mojih novih omiljenih paketa za to. Intuitivan je, moćan i fleksibilan. Paket echarts4r je R omotač za JavaScript biblioteku echarts, zvanični projekat fondacije Apache Software (napredovao iz statusa inkubatora u decembru). To mi pomaže da se samouvereno oslonim na JavaScript kôd na kojem se zasniva R paket.

Veliki potrošački softver, aplikacije i veb lokacije rađaju kod vaših poslovnih korisnika preterana očekivanja od onog što vaš mali tim za razvoj može da uradi. Evo kako da se reše njihove (često opravdane) žalbe. Da li je Linkoln rekao da sav softver mrzimo bar neko vreme i da neki softver mrzimo sve vreme? Rekao bi to. Hvala bogu da ne možemo sav softver da mrzimo stalno jer, nakon što pogodimo pravu kombinaciju pritisaka na miša i tastaturu, većina tog softvera radi čarobne stvari. Šteta što put do tog rezultata često uključuje psovke i čupanje kose - posebno ako je kôd iz vaše vlastite kuće. Čak i da mrzimo korišćenje velikih proizvoda, aplikacija i veb lokacija, ocenjivanje razvoja softvera često nije fer prema prilagođenim projektima za posebne zadatke preduzeća. Uostalom, postoje na stotine ako ne i hiljade programera koji rade na velikim softverima i uslugama od kojih potrošači zavise u svakodnevnom životu. Postoje čitavi timovi posvećeni samo delu za plaćanje kreditnim karticama i čitave zgrade pune radnika posvećenih rešavanju kako da ljudi kliknu češće za jedan procenat. Ali teško je o manjim internim projektima ne suditi prema standardima koje postavljaju ove brigade programera.