Stroy71

Нет одинаково эффективного пути для всех и каждого.

Я учился на конкретных задачах. Обучение практически всегда начиналось с состояния хочу сделать вот это (четко осознаваемый конечный результат), но вообще понятия не имею как это делать, и даже с какой стороны подойти и за что хвататься...

Тут главное - настолько сильно хотеть достичь результата, чтобы любые препятствия только добавляли азарта. Чтобы ночами спать не мог и думал о задаче. Это ключевой момент обучения. Все остальное - декорации, способы, инструменты...

Второй этап - осознание, что слона целиком заглотить невозможно в принципе, придется делить на части, т.е. декомпозиция. Причем задачу делить нужно неоднократно, до тех пор, пока решение конкретного участка задачи не начнет укладываться в пару страниц кода - модуль.

Каждый модуль запиливаешь и тестируешь до умопомрачения, пока он не станет идеальным. Тут мнения могут расходиться, но я считаю на этапе обучения необходимо выработать рефлексы, иначе в дальнейшем говнокод неизбежен.

Далее из модулей, как из кубиков лего пытаешься собрать функциональные блоки. Тут важно понимать, что чем более автономные модули и блоки у тебя получаются, тем лучше, особенно для целей тестирования. Если ты забиваешь болт на тестирование, то тебе нечего делать в разработке.

На первых порах, тестирование будет занимать до 99% времени и сил. Заодно подтягивается синтаксис используемых языков (вообще не важно каких), вырабатывается внимательность, концентрация, тренируется память и пр.

О даа, детка, хороший программист имеет нереальную оперативную память, в которой умудряется держать десятки и сотни ключевых аспектов контекста задачи, учитывать их особенности, взаимное влияние (комбинаторика), и пр., без чего никакая задача никогда решена не будет.

С этим не рождаются, это выкристаллизовывается за сотни и тысячи часов жесткого баттхерта от неспособности найти, где ты забыл поставить запятую... Когда код из 10 строк прочитан сотни раз вдоль, поперек и наискосок...

Только так, только жесткий хардкор! Если ты не прошел эту фазу, то ты либо родился гением, либо тебе нечего делать в профессии... Это как детские болезни - ими нужно переболеть в детстве.

Обрати внимание, самое главное качество во всем этом многабукафф - упорство на грани фантастики. Любой, кто не дойдет до конца, не треснет себя по лбу в соты раз с воплем, так вот же она где, эта запятая, пропущена - сломается в самый неподходящий момент на боевом проекте...

А какими инструментами ты решаешь задачу - дело десятое и в каждом проекте, число которым миллионы, будет свой набор блэкджека с барышнями, так-что загодя готовиться особо смысла нет. Нужно хорошо владеть азами, а остальное осваивать на лету.

Ах да, обложись справочниками по любому инструменту и научись быстро вникать и подхватывать необходимый минимум. Обычно достаточно на 20% владеть инструментом, чтобы решать 80% задач.

В любом случае я за критерий истины держу платежеспособный спрос.

Список которым пользуюсь я:
1. Регулярно участвуй в сообществах взаимопомощи веб-разработчиков. Отвечай на вопросы на toster / hashcode / mail.ru / stackoverflow и сотне подобных сервисов. Это тебе самому поможет разобраться в проблемах, заодно набьёт карму. Тут нет противоречия - помогай другим, чтобы учиться самому.
2. Занимайся проектами с открытым кодом. Например, решай issue из чужих репозиториев на github, вот утилита для выбора случайного issue по нужному языку tevko.github.io/practice/index.html. Заодно включай их в своё портфолио.
3. Учись читать чужой код, делай ревью чужого кода. Например, на codereview.stackexchange.com/. Потому что читать код - это 80% работы программиста.
4. Можно попробовать оказывать микроуслуги (пример: work-zilla.com или https://www.fiverr.com/ - ищи аналоги) - будешь получать небольшие деньги за выполнение разовых работ, в частности исправление чужих сайтов, парсинг данных и прочее. Я так и начинал. Не с бирж фрилансеров, а с бирж микроуслуг. Там гораздо меньше объём работ, такие микроработы легко выполнять в свободное время.
5. Поищи проекты, где начинающие веб-разработчики ищут себе компаньонов для совместных проектов. Например, дизайнер ищет фронта, бакенд ищет фронта. Я видел, есть специальные разделы на форумах на Envato, Behance.

Адаптивная верстка на то и адаптивная, что не требует какого-либо переключения.
Все компоненты располагаются на странице согласно сетке getbootstrap.com/css/#grid
Для скрытия и отображения отдельных блоков используйте утилиты адаптивности getbootstrap.com/css/#responsive-utilities

Если же нужно именно отключить адаптивность, тогда используйте <meta name="viewport" content="width=1024" >

число перестановок - n факториал

т.е. count = len(a)*len(b)*len(c)*..*len(x)

алгоритм - банальный for по вложенным массивам

a = ['a1','a2','a3',]
b = ['b1',]
c = ['c1','c2',]
d = ['d1','d2','d3','d4',]


total = []
for i in range(0, len(a)):
    for j in range(0, len(b)):
        for k in range(0, len(c)):
            for l in range(0, len(d)):
                total.append(a[i]+b[j]+c[k]+d[l])

print(total)
print(len(total))

$(document).on('click',".delete-input", function(){
    var rel = $(this).attr("rel");
    if (rel) {
        var removedEl = $("#addimage"+rel);
        removedEl.fadeOut(300, function(){
            removedEl.remove();
        });
    }
});

Казалось бы - тоже самое, но нет. В вашем случае вы дважды ищите ВО ВСЕМ DOM дереве нужный узел. В моем случае узел находится единожды. Экономьте память ;)

$(document).on('click',".delete-input", function(){
    var rel = $(this).attr("rel");
    $("#addimage"+rel).fadeOut(300, function(){
        $("#addimage"+rel).remove();
    });
});

Внутри Docker только Linux, и, экспериментально, FreeBSD. Запускается нативно под Linux и, экспериментально, под FreeBSD. Под MacOSX, Windows - через виртуальную машину.

Докер - это двойная изоляция. Изоляция того, что лежит внутри контейнера Докера от операционной системы и изоляция операционной системы от того, что лежит внутри Докер. Изоляция подразумевает изоляцию всех файлов, портов, приоритетов.

Это почти виртуальная машина. Почти, да не совсем.

Есть такое понятие "ад зависимостей". Любое ПО устанавливаемое на компьютер, тянет за собой зависимости (конфигурационные файлы, статические файлы называемые обычно asset, вспомогательные утилиты/сервисы, библиотеки и пр.). Ряд из этих библиотек/утилит/сервисов несовместим друг с другом. А с учетом того, что каждая из этих библиотек/утилит/сервисов имеет и свои зависимости - ситуация еще хуже.

Например, мы используем Yandex.Cocaine, которая нормально компилируется только на Ubuntu 14.04 (и, вроде, на Debian 7). Но не под CentOS 6, 7, Debian 8, FreeBSD 9, 10, Ubuntu 15, 16 и пр. - скомпилировать его невозможно. Запускаем в этих операционных системах в Докере.

С другой стороны, и одновременно с этим, вам необходимо установить другое, более современное ПО. И одновременно более старое. Причем речь даже не идет об серьезно отличающихся версиях Linux. Например, одно ПО требует не менее Ubuntu 14.10, а другое не более Linux 14.04.

Docker - это одна программа внутри индивидуального окружения с индивидуальной версией операционной системы. За счет слоеных контейнеров, если вы используете один корень для всех образом, то размер Docker контейнера всего-то на несколько килобайтов больше размера бинарного файла, запускаемого под Docker.

Таким образом, мы имеем бинарный файл запускаемый как бы в своей операционной системе.

Вы можете сказать - ба, да это же давно известная виртуальная машина. Но нет, это не так. Это так называемые контейнера. Никакой виртуальной машиной там и не пахнет. За исключением Windows и MacOSX, где работа без виртуальном машины пока экспериментально возможно только, а нормой в этих ОС является использование Докера внутри полноценной виртуальной машины.

Но виртуальные машины с Докером используются только для разработки. Для запуска в production виртуальные машины с Докер не используются.

Докер использует контейнеры операционной системы. LXC в Linux, Jails в FreeBSD. Контейнер - это область операционной системы, изолированная от основной части операционной системы. В контейнере свое дерево каталогов (включая системные /dev, /bin, /sbin и пр.), свои сетевые порты и пр. и пр.

Но при этом не используется полная виртуализация. Что существенно экономит ресурсы. Запустить 100 полноценных виртуальных машин вряд ли получится даже на мощном сервере. А вот запустить 100 контейнеров Docker даже на слабом домашнем компьютере - возможно.

Правда использование не полной виртуализации ограничивает использование операционных систем внутри контейнеров. Как правило, это специально подготовленные версии Linux или FreeBSD. Именно специально подготовленные. Windows - в принципе в контейнере запустить невозможно.

Контейнеры существовали и до Docker. Докер, строго говоря, это всего лишь очень удобный набор инструментов, собранных воедино, для управления контейнерной виртуализацией. Но очень удобный.

Зачем это используется?

Ребята из всяческих Dropbox, Facebook и и пр. гигантах, запускающие по 1 млн. различных программ в своих сервисах, столкнулись, что невозможно везде гарантировать идентичные настройки операционной системы. А это критично.

Вплоть до того, что идеально написанная и оттестированная программа на реальном сервере начинает себя вести непредсказуемо.

Поэтому кто-то из этих умных ребят родил новую концепцию - каждая программа на серверах запускается в своем индивидуальном окружении, с индивидуальными настройками операционной системы.

Более того - изначально разработчик программного обеспечения тестирует программу в контейнере Докер, с определенными настроками. И в этом же (или с такими же настройками) контейнере Докера программа уезжает на сервер.

Это позволяет гарантировать гораздо большую идентичность среды разработки и среды исполнения.

До этого люди мучались, придумывали хитрые инсталяторы...

Потом плюнули на попытки упорядочить окружение в ОС - и сейчас концепция такова - устанавливать программы на сервера вместе со своими индивидуально настроенными под них операционными системами - то есть внутри контейнеров. 1 контейнер = 1 настройка ОС = 1 программа внутри.

Другими словами:

• Докер-контейнер нужно использовать для отладки.
  
• Тот же Докер-контейнер нужно использовать и на сервере.
  

Это позволяет не трудиться с настройками "под сервер" локально на машине разработчика. Это позволяет разрабатывать на машине разработчика совершенно разные программы одновременно, которые требует несовместимых настроек операционной системы. Это позволяет давать гораздо больше гарантий, что программа на сервере будет вести себя также как и на машине разработчика. Это позволяет разрабатывать под Windows/MacOSX с удобным "прозрачным" тестированием под Linux.

Докер применим к созданию/настройке только серверного программного обеспечения под Linux (экспериментально под FreeBSD). Не для смартфонов. А если десктопов - то только программное обеспечение без GUI.

Посколько Докер позволил одним махом упростить работу разработчикам и админам и повысить качество результата - сейчас бум на Докер. Придумано огромная гора инструментов для управления развертыванием приложений созданных с Докером. Если раньше чтобы запустить 10 000 программ на 1000 серверах нужно было как минимум 3 высококвалифицированнейших девопса, которые писали кучу описаний как это сделать на Puppet, Salt, Chef, Ansible, да и то не было гарантий, это все тестилось месяцами. То сейчас с Докер даже один квалифицированных девопс может рулить миллионами программ на десятках тысяч серверов. С куда как большей гарантией, что все это заведется нормально.

UPD:

Может сложиться ложное впечатление, что разработчик готовит контейнеры в Докер, а потом передает их админу.
Правильная методология все же другая:

Разработчик отдает весь свой результат в систему CI (обычно через git)
CI на каждый новый коммит делает с помощью Docker образ для тестирования.
Если тесты проходят успешно, то этот же самый Docker образ, отправляется на развертывание в production.
Или, чуть иначе в компилируемых системах, где исходники не нужны в production: в Docker производится развертывание среды для компиляции, а для тестирования разворачивается второй образ с уже откомпилированным добром, который уже отправляется в production.

То есть при правильной огранизации дела разработчик не может/не должен влиять на то, какой будет образ.
А вот в тестовой среде (запускаемом на сервер, недоступном разработчику в больших командах) и в production как раз используется один и тот же образ.

Основная идея - что тестировали, ровно то и запускаем на боевом сервере. Один-в-один, включая те же самые файлы (не такие же, а именно те же самые).

Практически художественная детско-приключенческая литература по математике для 4-5 классов -- "Три дня в Карликании" и "Черная маска из Аль-Джебры". Ну прочее Владимира Левшина.

И еще книги Якова Перельмана: "Занимательная Алгебра", "Занимательная Математика", "Занимательная Арифметика", "Физика на каждом шагу" и т.п. Их наши дедушки читали с увлечением, и правильно делали (ссылка для справки)... Сейчас много новых изданий, но в детстве я читал растрепанные издания 40-х, 50-х и 60-х... захватывающее чтение!

Для более продвинутых в математике, проверенная классика моего детства -- книги Мартина Гарднера (иногда с соавторами): "Математические досуги" (1972), "Крестики-нолики" (1988), "Математические новеллы" (1974), "Математические чудеса и тайны" (1982)... К счастью Мартина Гарднера иногда переиздают до сих пор.

Для совсем увлеченных очень классные были "Библиотечки КВАНТ". В букинистических стоят копейки. А реально офигительные!

var count = 0;
$(function() {
    count = $('input.com-check:checked').length;
    displayCount();

    $(document).on('click', 'input.com-check', function(e, a) {   
         if (this.checked) {
              count += a ? -1 : 1;
         } else {
              count += a ? 1 : -1;
         }
         displayCount();
    });
    $('#invert').click(function(e) {    
         $('input.com-check').trigger('click', true)
    });
});
function displayCount() {
    $('#count').text(count);
}