Можно ли в iOS работать с геолокацией, когда приложение свернули и отправлять данные на сервер?

Однако, зачастую задача более комплексная и поскольку у меня есть значительный опыт в данной области, я решил поделиться этим опытом.

Чтобы была какая-то конкретика, я предположил, что перед нами стоит задача написать вело-трекер. Со стороны пользователя это выглядит так:

1. Скачиваю приложение
2. Запускаю
3. Регистрируюсь
4. Нажимаю куда просят
5. Закрываю
6. Катаюсь
7. Запускаю
8. Вижу результат

p.s. финальный код здесь.

Применительно к разработке на create-react-app (CRA) в браузере и в IDE WebStorm. Если вам известны какие-либо другие способы отладки, большая просьба поделиться знаниями.

Здравствуй, Хабр! Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.

Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source. За год с небольшим TF дорос до версии 1.0, обрел интеграцию с keras, стал значительно быстрее и получил поддержку мобильных платформ. В последнее время фреймворк развивается еще и в сторону классических методов, и в некоторых частях интерфейса уже чем-то напоминает scikit-learn. До текущей версии интерфейс менялся активно и часто, но разработчики пообещали заморозить изменения в API. Мы будем рассматривать только Python API, хотя это не единственный вариант — также существуют интерфейсы для C++ и мобильных платформ.

В этой статье мы попробуем решить реальную проблему при помощи Node.js Stream и чуточку Reactive Programming. В последнем не уверен – RP, в какой-то мере, "жупел" (как перевести buzzword?) о котором все говорят, но никто не "делает".

Статья рассматривает практический пример и ориентирована на знакомого с платформой читателя, по-этому намеренно не объясняет базовые понятия – если что-то непонятно по Stream API, то стоит обратится в документацию платформы или в какой-нибудь ее пересказ (например, этот).

Начнем с описания проблемы: нам нужно построить “паука” который заберет все данные с “чужого” REST API, как-то их обработает и запишет в “нашу” базу данных. Для удобства моделирования мы опустим детали о конкретных API и базы данных (в реальности, это было API одного известного стартапа связанного с гостиницами и Postgres база данных).

  <div class="slider">
      <div class="slide slide1"></div>
      <div class="slide slide2"></div>
      <div class="slide slide3"></div>
      <div class="slide slide4"></div>
 </div>

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… давно не занимался бэкендом, но на днях вдруг наткнулся на мучения SbWereWolf по натягиванию ужа на ежа и не смог удержаться от соблазна сдуть пыль со своего мульти-инструмента OrientDB да оттяпать им чего-нибудь этакого.

Итак, мастерить мы сегодня будем базу данных для интернет-магазина с поиском товаров по параметрам, полнотекстовым поиском, локализацией, автоматическим формированием рубрикатора и мастера добавления товара.

Разбирать мы будем вот этот вот реляционный звездолёт:

А собирать вот такой вот графовый скворечник: