Engineer
Привет, Хабр!
Хочу поделиться интересным приложением, которое значительно упрощает процесс веб-тестирования.
В роли QA-инженера, активно тестирующего веб, я часто сталкиваюсь с необходимостью изменения запросов/ответов API, статус кода ответа и других параметров. Иногда возникают ситуации, когда фронт готов, но доработки с бэка еще предстоит дождаться.
Тут на помощь приходит Requestly!
В первой части статьи мы рассмотрели основные и порождающие шаблоны и особенности их реализации на Dart. Теперь пришло время поговорить о структурных шаблонах и о их реализации с использованием синтаксических конструкций языка Dart и возможностей стандартной библиотеки. Мы будем стараться исключать возможности, предоставляемые такими сущностями языка как символы и рефлексия (пакет dart:mirrors), поскольку они не поддерживаются во Flutter (но обозначим возможные их применения при использовании Dart для бэкэнда), предпочитая использовать кодогенерацию во всех ситуациях, где это возможно.
Известно, что для программиста очень хорошо быть ленивым, потому что делать больше с меньшими затратами — ключ к прогрессу. Никто не любит делать одно и то же снова и снова. Это утомительно, скучно, да и совсем не креативно. Повторяя одно и то же действие мы часто делаем ошибки, но, к счастью, есть те, кто действительно хорош и эффективен в выполнении однотипных задач. И это КОМПЬЮТЕРЫ!
На сегодняшний день кодогенерация это возможность сделать работу за наименьший промежуток времени. Основная идея проста: найти закономерность в однотипных и утомительных участках кода, которые приходится писать снова и снова, создать инструмент для генерации, запустить его и увидеть, как происходит волшебство!
В мире Android разработки такие инструменты хорошо известны каждому разработчику. Это и Retrofit, и Dagger, и Room. А как насчет Dart? И не менее важный вопрос: что нам нужно, чтобы создавать собственные инструменты для кодогенерации?
В первой части мы выяснили зачем нужна кодогенерация и перечислили необходимые инструменты для кодогенерации в Dart. Во второй части мы узнаем как создавать и использовать аннотации в Dart, а также как использовать source_gen и build_runner, чтобы для запуска кодогенерации.
Разработка простой мультиплеерной игры с использованием языка программирования dart на сервере и flutter+flame на клиенте. Небольшой гайд от любителя игростроя.
— Парни, у нас PWA тормозит! — в голосе Димы чувствовались нотки интриги.
Вообще-то мы разрабатываем на Flutter кроссплатформенное приложение для мобильных устройств, но коль уж фреймворк позволяет, на сдачу запустили и веб-версию. Поначалу с PWA мы отхватили немало проблем, но со временем большую часть из них победили. Только вот производительность (из песни слов не выкинешь) так и осталась ахиллесовой пятой приложения — даже на достаточно мощных устройствах нет-нет, да проскакивали микрофризы.
Новостью это не было ни для нас, ни для Димы, поэтому причина озвучивания этого факта ни с того, ни с сего была не ясна.
Управление состоянием – это фундаментальная концепция всех фреймворков для разработки приложений, и Flutter не является исключением. Существует несколько техник и инструментов, которые можно использовать, и выбор наиболее подходящего из них часто зависит от сложности и требований приложения, которое вы создаете. В этой статье рассмотрено несколько отличных способов управления состоянием – (с помощью) Provider, Riverpod, Bloc(Cubit), Redux, Mobx.
Эта статья-инструкция по построению высоконагруженных распределенных систем. Описанный подход может быть полезен как reference при подготовке к интервью по system design в FAANG и не только.
Идея создавать полный стек веб или мобильного приложения с использованием одной технологии не является новой. Этим путем уже прошел Javascript (JS + React/Native + Node.JS), Python (cowasm + kivy) и даже Go (go/wasm, gomobile) и Dart тоже не исключение (web для него естественная среда обитания, поскольку язык создавался для замены JavaScript, также поддерживается компиляция в Wasm с включенным экспериментом wasm gc, для мобильной разработки существует фреймворк Flutter). Кроме того, приложение на Dart может компилироваться в исполняемый файл и это может дать прирост производительности для высоконагруженных систем. В этой статье мы рассмотрим несколько решений для создания бэкэнда на Dart, в первой части обсудим общие вопросы архитектуры и создадим простой сервер без фреймворка и с использованием Shelf, а во второй части статьи речь пойдет о Frog и Conduit.
На Flutter`е очень удобно и хорошо пишутся интерфейсы для пользователей. Но использовать Dart для решения алгоритмических задач тяжко и неэффективно. Семейство Си справляется гораздо лучше и позволяет легко распараллеливать вычисления. Кроме того, за многолетнюю историю С++ и С# обзавелись множеством полезных библиотек, не все из которых имеют аналоги во Flutter.
Зная про существование библиотеки FFI для Flutter, что позволяет даже синхронно запускать Си-шный код, я решил закопаться в эту тему и попробовать объединить наследие Си и их эффективность с удобным фреймворком. Учитывая то, что в интернете маловато информации про использование FFI, особенно с C#, я решил поделиться своим опытом "построения мостов" на примере двух приложений в этой статье.
Команда Flutter-разработчиков Mad Brains продолжает рассказывать про паттерны проектирования на Dart. Использование паттернов проектирования помогает разработчикам создавать более масштабируемое и сопровождаемое ПО, а также улучшать читаемость и содержательность кода. Первую часть статьи можно прочитать тут.
Спроектировать и построить приложение не так-то просто. Как правило, всё упирается в продуманную архитектуру, которая должна быть масштабируемой и легко поддерживаемой. Данный материал предлагает вполне элегантный способ, в некотором роде основанный на чистой архитектуре (Clean Architecture).
Рассмотрены:
• взаимодействия слоёв
• структура папок
• основные характеристики каждого уровня
Предлагаю определить сильные и слабые стороны данного предложения.
Иногда на смартфоне неожиданно «ломается» вёрстка приложения, при этом в эмуляторе всё работает корректно. Рассказываем, в чём может быть причина.
В продолжение рассказов о Big Data для простых смертных предлагаем попробовать себя в решении жилищного вопроса: как отличаются цены за квадратный метр на разных этажах. Житейская польза от этой заметки заключается в получении без особых усилий и без специальных навыков достоверных знаний об ожиданиях на рынке недвижимости. Государство скрывает цены реальных сделок, но иметь адекватное представление о настроениях продавцов можно и без знакомого опытного риелтора, сына маминой подруги.
Статья представляет собой пошаговую иллюстрированную инструкцию по решению задачи анализа этажности городской застройки, в т.ч. расчет скидок за первый и последний этажи. В качестве модельного города принят Брянск. Расчетный файл прилагается и его листы пронумерованы в последовательности выполненных операций. Шаблон расчета легко адаптировать для другого города и вида недвижимости.
Изложенный подход призван аргументировать представление о том, что Big Data не является прерогативой дата сатанистов, но в известной степени доступен неспециалистам. Материал может быть интересен всем, кроме работающих с данными профессионально. Приведенные приемы будут востребованы в работе с данными для риелторов и оценщиков без навыков программирования. Технохардкор в данном случае заключается не в инсайтах применения фреймворков типа MapReduce, а в реализации всего пайплайна средствами общеизвестного офисного приложения.
Инструкция состоит из двух частей. В первой части изложен порядок подготовки, первичного ознакомления с данными и уточнения цели исследования. Во второй части будет сделан расчет скидки за этаж.
В данной статье мы разберем 4 способа как зарегистрировать нового пользователя:
1.Сторонние сервисы авторизации (такие как Google)
2.Авторизация с использованием токенов
3.Авторизация с помощью номера телефона
4.Логин + Пароль
Статья даст вам конкретный алгоритм реализации каждого способа. Необходимые библиотеки, а также примеры кода. Я постараюсь приводить в пример реализацию на чистейшем JavaScript, для того чтобы вы смогли внедрить функционал в свое проект, не зависимо от используемого фреймворка, однако также будут примеры для тандема Angular + Asp .Net Core. Мы обсудим как защитить ваш сайт от взлома. На сколько это сложно и возможно ли в принципе гарантировать 100% защиту. Итак, давайте приступим.
Переход на мою текущую позицию занял около четырёх месяцев: с мая по сентябрь я проходил HR, будущего руководителя, его команду, руководителя руководителя и руководителя руководителя руководителя. Почти всё это время я задавал вопросы, чтобы понять подходит мне эта позиция или нет. В итоге, когда ответы меня удовлетворили — я согласился на предложение, и сейчас я Head of Machine Learning Laboratory в Альфа-Банке.
Но мой кейс не такой распространённый — чаще всего собеседования затягиваются «всего» до 5 часов в виде увлекательного квеста проверки хард и софт скиллов. Но и на собеседование ещё надо попасть — ведь отклик на позицию не гарантирует приглашение на интервью или даже формального ответа на заявку, потому что желающих обычно порядка 100 человек на одно место даже с учётом огромного количества предложений от всевозможных работодателей.
Как вы понимаете, нанимающая сторона на рынке вакансий Data Science проводит очень тщательный отбор в свою команду. К сожалению, дата сайентист не может поступать аналогичным образом и прособеседовать своего работодателя, но может задать интересующие его вопросы после интервью и найти много полезной информации самостоятельно в сети. В этой статье расскажу о 10 ключевых вопросах, на которые крайне желательно получить ответ до вашего трудоустройства. Ведь от них будет зависеть не только как вы проведёте несколько часов на собеседовании, но и как скоро будете искать новую работу, когда поймёте, что надо было вопросы всё-таки задавать.
Простым перечислением не ограничусь — попытаюсь донести, почему считаю их крайне важными. Более того, под капотом вы сможете узнать мои ответы на эти вопросы.
Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.
Всем привет! Перед началом статьи сразу скажу:
САМЫЙ ВАЖНЫЙ ДИСКЛЕЙМЕР: естественно, покупая смс на чужой номер вы полностью компрометируете безопасность своего аккаунта. Мало ли кто его потом еще купит для получения доступа. Поэтому, помните, что представленный в данной статье способ получения доступа - это только на "поиграться". Не стоит вводить туда свои реальные почты и использовать это в работе, так как полученный доступ может быть в любой момент взломан/прикрыт.
Но да ладно, приступим. Здесь без всякого объяснения того что такое ChatGPT - кому надо тот знает. В этой статье я хочу поделиться путем который вас за 30Р может к этому боту привести. Вдаваться в детали бота я не хочу, это чисто статья для ребят которые хотят без лишних запар пройти путь человека который доступ к боту уже получил :)
Как и многих вокруг, меня удивила новая технология от Open AI. Попытался зайти и зарегистрироваться через гугл, но...
