mudge

# A refinement to add methods to Enumerables for calculating the three
# Pythagorean means.
#
# See https://en.wikipedia.org/wiki/Pythagorean_means
module PythagoreanMeans

  # Note that due to a bug refining modules in Ruby 2.7 [1], we can't `refine
  # Enumerable` so we `refine Array` instead.
  #
  # See also https://interblah.net/why-is-nobody-using-refinements

souhaiebtar

# path on linux /usr/share/dbeaver/dbeaver.ini
# path on macos /Applications/DBeaverEE.app/Contents/Eclipse/dbeaver.ini
-vm
/usr/bin/java
-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.5.600.v20191014-2022.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.gtk.linux.x86_64_1.1.1100.v20190907-0426
-vmargs
-javaagent:/home/tunknown/.apps/dbeaver/dbeaver-agent.jar

elderfo

Build docker image

$ cd /path/to/Dockerfile
$ sudo docker build .

View running processes

damc-dev

So from what I can tell from the docs [https://docs.spring.io/spring-batch/trunk/reference/html/readersAndWriters.html#database]

Cursor based item readers use a DB single connection load the entire ResultSet into app memory by default then the application iterates over the ResultSet with a cursor (So not a DB cursor) mapping one row and writing it out at a time so previous rows can be garbage collected.

Although you can set the maxRows to limit the amount of rows in the ResultSet at one time, then when the ResultSet needs more rows it will (using the same connection) fetch more (amount depends on the value of fetchSize). This continues until all rows from the query are loaded into the ResultSet and read.

Page based item readers make multiple queries each returning a different "page" of the results (size configurable with setPageSize method)

I assume cursor based item readers probably use more memory (unless configured appropriately) and be faster, where as the page based would typically consume less memo

bgadrian

type Set struct {
	list map[int]struct{} //empty structs occupy 0 memory
}

func (s *Set) Has(v int) bool {
	_, ok := s.list[v]
	return ok
}

Kotauror

srand in RSPEC stubbing.

Without further ado - some thoughts on how to use srand in RSPEC testing. Example at the end.

How does the srand work line by line.

Line	Input	Output
1	srand(4)	281462327676453734791076087004180619592

enricofoltran

package main

import (
	"context"
	"flag"
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"os"
	"os/signal"

bobuk

от Али-Бабы и разбойников, к лье под водой и к вархаммеру

Давайте я сразу скажу - речь пойдет о биткоинах. При этом не буду вас агитировать за или против - это вообще не мое дело. Я просто расскажу вам о своем отношении к этому феномену и мифам вокруг него.

Для начала стоит сказать, что я не рассматриваю биткоин как валюту. Это не средство, которое заменит кредитные карты или ежедневные расчеты - для этого есть lightning network и другие средства децентрализации. Для меня биткоин - это актив, максимально похожий на золото во всех его проявлениях, кроме физического присутствия. Биткоины добывают, причем, чем больше биткоинов люди уже добыли, тем сложнее добывать дальше. Количество биткоинов, которые вообще можно будет добыть и пустить в оборот, фиксировано. Обмен биткоинами происходит “из рук в руки”. Хранить биткоины не трудно, затратно только получить или передать их. Замените “биткоины” на “золото” - каждое из этих заявлений так же будет действительно.

Поведение “золотых с

flaviocopes

package main

import (
	"strings"
)

func main() {
	strings.HasPrefix("foobar", "foo") // true
}

Yawenina

const nativeMax = Math.max;
const nativeMin = Math.min;
function debounce(func, wait, options) {
  let lastArgs,
    lastThis,
    maxWait,
    result,
    timerId,
    lastCallTime,
    lastInvokeTime = 0,