Всем привет, меня зовут Дмитрий Гаевский, я руковожу созданием внутренней платформы для разработчиков в Тинькофф. Последние два года стали знаковыми для российской ИТ-отрасли с точки зрения «распаковки» тем о таких платформах. Крупные технологические компании начали делиться опытом, и сегодня я расскажу о нашем кейсе.
Техлид Android-команды KODE Дмитрий Суздалев выпустил полноценный опенсорс-проект: набор улучшений для статического анализатора Kotlin-кода Detekt, которые обучают его проверять соблюдение различных правил при использовании библиотеки Jetpack Compose.
Набор правил попал в еженедельный Compose Newsletter, так что теперь самое время поделиться им с сообществом Хабра.
Привет! Меня зовут Михаил Иванов, я работаю архитектором DWH в Тинькофф и занимаюсь развитием Batch ETL направления платформы обработки данных. Я расскажу о направлении data engineering в Тинькофф, о том, чем занимаются data-инженеры и как попасть к нам в команду.
Core Data в SwiftUI на примере шаблонного приложения, предложенное Apple. Это было тривиальное приложение, в котором всего лишь один объект Core Data с одним единственным атрибутом, и тем не менее было показано, что давая объектам Core Data дополнительную функциональность с помощью „синтаксического сахара“ в расширении extension их классов class, автоматически генерируемых Xcode, можно добиться комфортной работы с Core Data в SwiftUI. Эти классы являются миниатюрными ViewModels для наших SwiftUI Views, так как они реализуют протоколы ObservableObject и Identifiable. И Apple научила их прекрасно «играть» на поле реактивности SwiftUI. Xcode классов class для объектов Core Data существенно возрастает при работе с реальными взаимосвязанными объектами — рейсами Flights, аэропортами Airports и авиакомпаниями AirLines, которые мы получаем в интернете на сайте компании FlightAware и размещаем в локальной базе данных Core Data. CoreDataSwiftUIFlights является сильно упрощенной модификацией реального приложения Enroute из стэнфордских курсов CS193P 2020, которое оперативно подкачивает данные с сервера FlightAware и требует от вас платной подписки на сервис FlightAware . Flights, аэропортах Airports и авиакомпаниях Airlines в JSON формате. Эти данные размещаются в Core Data с учетом взаимосвязей этих объектов, и вы можете не просто видеть всю информацию о рейсах, но и делать различные запросы к ней с помощью фильтров и сортировать ее нужным вам способом.
Во всех наших приложениях сотрудники могут общаться при помощи встроенного чата. При этом все чаще можно увидеть приложения, которые позволяют общаться пользователям по видеосвязи без перехода в сторонние сервисы.
В этой статье я расскажу про удобный способ создания такого функционала. Расскажу про готовые инструменты, опишу основные моменты, мысли, ссылки. Будет интересно!
Сценарии для чат-ботов обычно создаются в виде блок-схем. Это удобно для проектирования — понятно, за какой репликой следует ответ и что происходит дальше. Но чтобы разобраться в схеме, команда тратит десятки часов: при больших сценариях результат выглядит крайне запутанным и похож на лабиринт. Это затягивает разработку, а её стоимость растёт. Проблем становится ещё больше, когда в схеме что-то нужно поменять.
Меня зовут Кирилл Богатов, я дизайнер разговорных продуктов в KODE. Я нашёл способ упрощать сложные схемы при помощи языка ДРАКОН. В статье расскажу о том, как я к нему пришёл, чем он так хорош и как с его помощью мы стали тратить на проектирование почти вдвое меньше времени.
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Алимов, я ведущий разработчик группы Python в МТС Digital, и это вторая часть статьи, посвященной тому, как писать быстрый код на Python с использованием C-расширений. Я расскажу о всех нюансах и приведу конкретный пример применения этого метода.
Первую часть статьи читайте здесь, чтобы увидеть продолжение – переходите под кат!
В 2013 году я уволился из одной большой «зеленой» компании (не банк) и уехал на далекий «зеленый континент» с целью «на людей посмотреть, себя показать». В мыслях было, при удачном стечении обстоятельств, не только выучить английский язык, но и остаться на ПМЖ. Было все это задолго до того, как подобное стало мейнстримом.
Спустя полгода я вернулся обратно на Родину. У меня не было тогда «взгляда побитой собаки», ощущения, что я неудачник, который не смог ассимилироваться и все в этом роде. Было стойкое понимание, что я не готов жить и работать разнорабочим в чужой стране за 5 долларов час…
Поговорил с коллегами по М.Видео-Эльдорадо и друзьями из других компаний о том, как сложился или не сложился опыт их эмиграции и почему. Под катом несколько реальных историй ребят, принявших решение уехать или оставаться в стране в феврале-марте 2022 года. Кто-то уехал и остался, кто-то вернулся. Кто-то ни на миллиметр не сдвинулся с места. Все-таки эмиграция и туризм, или «зимовка» (как хотите) разные вещи.
Далее по тексту вообще нет цели топить «за» или «против». Лично мне было интересно узнать об опыте разных людей и сравнить со своим 10-летней давности. Многое совпало. Go под кат! А потом в комментарии.
Не так давно наткнулся на статью в журнале Forbes. Основной ее посыл - молодым ИТ-специалистам все сложнее найти работу. Если раньше на это требовалось один-три месяца, то сейчас полгода и больше. Что тут скажешь, джун джуну рознь.
Всем привет! Меня зовут Костя Гусев @nevoy, и в М.Видео-Эльдорадо моя команда развивает внутренние и партнёрские продукты. Перед тем, как поменять ассортимент или цены на полках 1 300 розничных магазинов, мы должны убедиться, что новое товарное предложение, как минимум, не приведёт к оттоку текущих покупателей, а еще лучше – привлечет новых. Для проведения подобных экспериментов мы пересмотрели подход к A/B-тестированию с учетом нашей офлайн-специфики, о чем и хотим рассказать в этой статье.
Нейронные сети используются для множества задач, но слышали ли вы когда-нибудь про распознавание птиц? Мы – нет, поэтому возможность поработать над этим проектом очень нас захватила, а опыт по итогу оказался крайне интересным.
Птицы миллионы лет эволюционировали в сторону незаметности и слияния с окружающей средой, чтобы избежать хищников. Поэтому ученым и любителям птичек достаточно сложно искать птиц среди деревьев и кустарников. Но вот наблюдать за ними с помощью видеокамеры, не выходя из дома, — прекрасный способ, который сильно экономит время. Особенно если искусственный интеллект избавит пользователя от необходимости просматривать часы видеозаписей в поисках птиц, просто отправив уведомление на телефон, когда птица попала в поле зрения камеры. Более того, искусственный интеллект еще и автоматически определит её вид.
Upd. 11.06.2022 Многие заинтересовались генерацией изображений нейросетями. Вот Colab (интерактивная среда для запуска кода) для рисования картинок в стиле pixel art по текстовому описанию. Просто запускайте, ближе к концу увидете ячейку для ввода текста. Примеры картинок из Colab'а в комментариях.
Два года назад я начал делать небольшой проект, связанный с обработкой текстов на иностранных языках. Он постепенно развивался и стал использоваться лингвистами в НКРЯ, а энтузиасты сохранения малых языков используют его для расширения своих параллельных корпусов.
Сегодня же я расскажу как при помощи него создать полноценную параллельную книгу на разных языках. Книга будет красиво сверстана в PDF, иметь содержание, обложку и две выровненные по смыслу колонки текста. Такие книги служат отличным подспорьем при изучении иностранного языка. Найти их, однако, не так просто, и скорее всего это будут книги для детей или избранная классика. Полный пример готовой книги можно посмотреть здесь. Под капотом у приложения NLP модели, поддерживаемых языков более ста.
Проект открытый и любой может в нем поучаствовать. Во многом благодаря сообществу и вашему участию он за несколько лет дошел до сегодняшнего дня. В общем штука годная, давайте уже посмотрим, что к чему.
Наступил Апокалипсис.
Нет, не стоит бежать запасаться банками с консервами и крышками отечественной бай-колы! Апокалипсис произошёл только в нашей фантазии и с определённой целью — чтобы проверить, а может ли человек, обладающий только книгами по теме и стандартной библиотекой языка, воссоздать инструмент, который будет служить ему верой и правдой?
Так родился учебный проект SicQL, реляционная СУБД, чей символ — сова — это олицетворение силы знаний и мудрости. Олицетворение тех знаний и той мудрости, которые мы получим, создав с нуля то, чем мы пользуемся каждый день, может, не осознавая всей сложности таких инструментов.
Приглашаю присоединиться к увлекательному путешествию!
Не так давно удалось поучаствовать в разработке весьма интересной промышленной установки. Моей частью проекта был источник питания, работающий от довольно высокого напряжения – до 1000В.
Рассказываю про эту разработку.
Недостаточно просто написать инструкции — важно, как, в каком порядке и где вы их разместите.
Привет! Это Теодора — технический писатель Платформы, жизненно важного департамента Ozon. Документация для нас имеет большое значение, потому что вся компания пользуется нашими разработками: инфраструктурой as a service; фреймворками и библиотеками; инструментами для работы с базами данных и аналитикой и прочим. Сотни инженеров ежедневно обращаются к нашим сервисам и нуждаются в их описании.
Опираясь на свой опыт, я пошагово расскажу, как привести в порядок документацию технической команды, чтобы избавить коллег от однотипных вопросов и наладить межкомандную коммуникацию.
Туториалы делятся на две больших категории: либо "как нарисовать сову", либо подробно расписанные тысячи шагов в формате "напиши туториал для дурака - и только дурак захочет его читать".
Как какой из двух категорий относится эта статья — решать вам.
В этой статье вы увидите пошаговое создание cloud-native микросервиса на Amazon AWS, пригодное для "чтения с листа". Чтобы понять, что здесь происходит, не нужно разворачивать проект - достаточно обладать живым воображением и прочитать текст по диагонали. Если же вы всё-таки захотите повторить шаги, вам будут жизненно нужны знания вида, как создавать классы в IDE и что такое Spring.
Вначале мы напишем пару простых микросервисов на Spring Boot, докеризуем их, зальём в AWS, настроим красивые доменные имена и HTTPS, прикрутим логирование и мониторинг, Prometheus и Grafana. Это небольшое путешествие по всем кругам ада, из которого вы не вернетесь прежним.
Текст написан на основе текстов и демо-проекта microservice-customer за авторством @kamaruzzaman. Если вы потеряли нить повествования, всегда можно зайти на GitHub и найти весь код в пригодном для запуска виде. Если захочется закопаться в тему, то бро Дима Чуйко (@Teapot) написал вам ещё две части статьи "Микросервисы: от CRUD до Native Image" (раз, два).
Последняя важная оговорка. В этом гайде будут использоваться технологии Amazon и обычные дистрибутивы OpenJDK. Автор осознает, что мы живём в России, и возможно, вместо Amazon куда лучше подойдет что-то вроде SberCloud или MTS Cloud, а вместо обычного OpenJDK - Axiom JDK с сертификацией по ФСТЭК. Особенности российских технологий - тема для отдельной статьи. Если вы захотите таковую после чтения этого гайда - отметьтесь в комментариях.
