Или как понять, что ваш дизайн уже пора выкинуть, и как сделать новый

— Нужно делать как нужно, а как не нужно делать не нужно!
Фраза из интернетов

Это статья о промышленном дизайне в приборостроении: почему вы без него не обойдётесь; что делать и кого искать, если вы всё-таки решились «на промдизайн»; как понять, что именно вам необходимо; кто и за сколько сделает эту работу за вас и что предпринять, чтобы получилось то, что нужно вам, а не дизайнеру или кому другому. Всё — на примерах реальных разработок, а как же иначе.

В первой части материала были освещены аспекты стандартов код-ревью и моменты, на которые необходимо обращать внимание в первую очередь. В заключительной части поговорим о:

• порядке проведения ревью,
• скорости (и на что она влияет),
• как правильно писать комментарии,
• дискуссии в ходе ревью.

Широкое распространение облачных вычислений помогает компаниям в масштабировании бизнеса. Но применение новых платформ означает и появление новых угроз. Поддержка внутри организации собственной команды, отвечающий за мониторинг безопасности облачных служб, это дело непростое. Существующие инструменты мониторинга дороги и медленны. Ими, в какой-то степени, тяжело управлять в том случае, если нужно обеспечить безопасность крупномасштабной облачной инфраструктуры. Компаниям, для того, чтобы поддерживать свою облачную безопасность на высоком уровне, нужны мощные, гибкие и понятные инструменты, возможности которых превышают возможности того, что было доступно раньше. Именно тут оказываются очень кстати опенсорсные технологии, которые помогают экономить бюджеты на безопасность и создаются силами специалистов, знающих толк в своём деле.



В статье, перевод которой мы сегодня публикуем, представлен обзор 7 опенсорсных инструментов для мониторинга безопасности облачных систем. Эти инструменты предназначены для защиты от хакеров и киберпреступников путём детектирования аномалий и небезопасных действий.

Польза: получите знания о том, что такое ТЗ и как его составить. Обогатите словарный запас словами: концептуальная модель, data flow, mind card, user flow. use cases, wireframes, ER-model, client-server, API.

Для кого: начинающим разработчикам и желающим чтобы их поняли (заказчикам, стартапам и менеджерам).

Время чтения: 7 минут.

Отправная точка — требования

Хочу пирожное, потом морожное!
Вовка в тридевятом царстве

Существует распространенное заблуждение, что достаточно сказать: “Нужно приложение для музея/кошки/завода” и сразу станет понятно, что вам необходимо.

И снова здравствуйте! Часто ли вам в голову приходили идеи проектов, которые буквально мешали вам спать? То чувство, когда ты волнуешься, переживаешь и не можешь нормально работать над другими вещами. У меня такое бывает несколько раз в год. Какие-то идеи пропадают сами собой после углубления в тему и понимания, что извлечь пользу из такого начинания будет крайне сложно. Но есть такие идеи, развивая которые даже пару часов, захватывают меня настолько, что аж кушать не могу. Этот пост о том, как мне удалось воплотить одну из таких идей за пару вечеров после работы и не помереть с голоду. А ведь сама идея изначально звучало довольно амбициозно — PvP игра, в которой игроки соревнуются друг с другом, отвечая на вопросы.

Через такое прошли многие стартапы: каждый день регистрируются толпы новых пользователей, а команда разработчиков изо всех сил пытается поддержать работу сервиса.

Это приятная проблема, но в Сети мало чёткой информации, как аккуратно масштабировать веб-приложение с нуля до сотен тысяч пользователей. Обычно встречаются или пожарные решения, или устранение узких мест (а часто и то, и другое). Поэтому люди используют довольно шаблонные приёмы по масштабированию своего любительского проекта в нечто действительно серьёзное.

Попытаемся отфильтровать информацию и записать основную формулу. Мы собираемся пошагово масштабировать наш новый сайт для обмена фотографиями Graminsta с 1 до 100 000 пользователей.

Запишем, какие конкретные действия необходимо сделать при увеличении аудитории до 10, 100, 1000, 10 000 и 100 000 человек.

В предыдущей статье мой коллега рассказал о том, как мы использовали двумерный физический движок в нашем мобильном мультиплеерном шутере. А теперь я хочу поделиться тем, как мы выкинули всё, что делали до этого, и начали с нуля ― иными словами, как мы перевели нашу игру из 2D-мира в 3D.

В этой статье ведущий UI/UX художник Никита Кандыбин и технический UI художник Ольга Кинчак поделятся эффективными базовыми практиками по оптимизации Unity UI, которые используются в компании Banzai Games при создании игровых интерфейсов, а также укажут на подводные камни тех или иных решений в дизайне и верстке. Практически во всех перечисленных ниже пунктах можно обойтись без кода, настраивая компоненты непосредственно в редакторе, а что-то даже предусматривая заранее на стадии проектирования макетов интерфейса.

Всех с прошедшим праздником. Данная тема является более лучшей версией того, что я писал в далеком 2016 тут.

В целом принцип работы не изменился, с той лишь разницей, что теперь он отрабатывает мгновенно без задержек.

Закидываем скрипт в Mikrotik, меняем BotID и ChatID на свои и создаем на него schedule. Ставим параметр «Start Time» на startup (Запуск скрипта при старте.)
«Interval»: 00:00:00
В остальном все как и было.

Для тех, кому лень читать всё: предлагается опровержение семи популярных мифов, которые в области исследований машинного обучения часто считаются истинными, по состоянию на февраль 2019. Данная статья доступна на сайте ArXiv в виде pdf [на английском языке].

Миф 1: TensorFlow – это библиотека для работы с тензорами.
Миф 2: Базы данных изображений отражают реальные фотографии, встречающиеся в природе.
Миф 3: Исследователи МО не используют проверочные наборы для испытаний.
Миф 4: В обучении нейросети используются все входные данные.
Миф 5: Для обучения очень глубоких остаточных сетей требуется пакетная нормализация.
Миф 6: Сети с вниманием [attention] лучше свёрточных [convolution].
Миф 7: Карты значимости – надёжный способ интерпретации нейросетей.

А теперь — подробности.

Физика стала неотъемлемой частью любой современной игры. Будь то простая симуляция ткани или полноценная физика движения транспорта. Не являются исключением и мобильные игры. Однако, настраивая физику для них, нужно оглядываться на ограничения, связанные с относительно низкой производительностью поддерживаемых устройств старого поколения. Ведущий технический 3D-художник Banzai.Games Роман Терский рассказал, как его команда интегрировала физику в игровой процесс мобильного файтинга Shadow Fight 3, какие приемы использовала для оптимизации и как переписала “с нуля” физику для персонажей для достижения ее полной детерминированности в синхронном PVP.

Сейчас я расскажу, как выглядит процесс разработки на Unity в маленькой gamedev компании и как мы его улучшаем и автоматизируем. Всё-таки 2020 год на дворе, хватит уже мышкой водить…

^{Photo by Kevin Horvat}
Все 12 лет своей карьеры я работал с .NET и был крепко привязан к Windows и проприетарным инструментам разработки. Но, спасибо Microsoft, .NET Core все изменил и теперь разрабатывать для .NET можно почти на чем угодно и в чем угодно. Дело за малым — перетащить на Core свои проекты. Не так давно я решил и этот вопрос и завел трактор для полного переезда на Ubuntu.

Результат очень понравился — все взлетело, разрабатывать легко, а Docker и Kubernetes сделали процесс переезда намного легче. Но из-за слабого знания ОС, bash и запутанности вариантов установки некоторых инструментов (например, того же Docker) изначальная настройка заняла больше дня. То есть процесс довольно долгий и местами запутанный.

Дабы сэкономить время будущему себе и тем, кто также планирует попробовать разработку под Linux, я оформил все в виде скриптов. Их можно запустить на чистой Ubuntu и они все настроят пока ты сидишь и пьешь чаек. Также, при желании, их легко допилить под свои нужды.

Если для вас это звучит полезно — добро пожаловать под кат.

Недавно у меня возникла необходимость использовать в своем проекте кнопки нестандартной формы. Однако эта на первый взгляд тривиальная задача вызвала у меня некоторые затруднения.

Проблема заключается в том, что стандартная кнопка UI обрабатывает нажатия даже по прозрачным областям, что в данном случае совсем не желательно. При этом у самого компонента Button нет никаких (видимых в инспекторе) параметров, которые могли бы отвечать за то, какие области кнопки могли бы обрабатывать наведение/нажатие.


Спустя некоторое время поисков в интернете и курения документации ко мне пришло следующее, при этом довольно простое, решение:

Как компьютерный инженер, который пять лет занимался проблемами кэша в Intel и Sun, я немного разбираюсь в когерентности кэша. Это одна из самых трудных концепций, которые пришлось изучить ещё в колледже. Но как только вы действительно её освоили, то приходит гораздо лучшее понимание принципов проектирования систем.

Вы можете удивиться: зачем же разработчику ПО думать о механизме кэширования в CPU? Отвечу. С одной стороны, многие понятия из концепции когерентности кэша непосредственно применимы в распределённых системах и на уровнях изоляции СУБД. Например, представление реализации когерентности в аппаратных кэшах помогает лучше понять разницу в моделях согласованности (консистентности) — отличие строгой согласованности (strong consistency) от согласованности в конечном счёте (eventual consistency). У вас могут появиться новые идеи, как лучше обеспечить согласованность в распределённых системах, используя исследования и принципы из аппаратного обеспечения.

С другой стороны, неправильные представления о кэшах часто приводят к ложным утверждениям, особенно когда речь идёт о параллелизме и состоянии гонки. Например, часто говорят о трудности параллельного программирования, потому что «у разных ядер в кэшах могут быть разные/устаревшие значения». Или что квалификатор volatile в языках вроде Java нужен, чтобы «предотвратить локальное кэширование общих данных» и принудительно «читать/записывать только в основную память».

Работа не приносит удовольствия. Рваный сон не приносит облегчения. Цвета поблекли — всё кажется серым и надоевшим. Ничего не получается, как будто тело стало чужой, незнакомой оболочкой. Код не пишется. Новые задачи воспринимаются со страхом и неуверенностью. С коллегами общаешься через силу — хочется закрыться, спрятаться, чтобы никто не трогал. Даже в почте и мессенджерах отвечать тяжело. Кажется, тебе уже никогда не стать прежним. Видишь успехи других — и понимаешь, насколько глупым и неумелым выглядишь со стороны. Срываешься на родных и друзьях — а потом ненавидишь себя за это. Крутишься белкой в мясорубке день за днём — и не видишь ни результата, ни выхода.

Знакомьтесь, если ещё не встречались. Это синдром профессионального выгорания.

В IT-сфере около 50% специалистов испытали на себе профессиональное выгорание. Этот синдром опасен самому сотруднику, и проекту, над которым он работает, и всей компании. Более 60% выгоревших сотрудников увольняются. А затраты на найм новых, обучение и онбординг чугунной гирей ложатся на бюджет. И время — оно вообще бесценно.

Раньше burn out не воспринимали всерьёз — считалось, что это способ особо хитроумных сотрудников поменьше делать и побольше отдыхать. Постепенно в наших пампасах культура психологический гигиены в бизнесе доросла хотя бы до признания, что профессиональное выгорание и депрессия — это реальные проблемы.

На митапе «День Техдира» Даниил Подольский, руководитель разработки MTGroup, сделал доклад по профессиональному выгоранию. Мне его выступление было интересно тем, что это взгляд управленца на проблему, а не просто рассказ рядового сотрудника о своём личном примере выгорания.

Этой статьей мы открываем серию публикаций о том, как автоматизировали в одном из крупных проектов компании ЛАНИТ процесс ручного тестирования большой информационной системы и что у нас из этого вышло.

Первая часть – организационно-управленческая – должна быть полезна в первую очередь тем, кто отвечает за автоматизацию тестирования и создает такие системы в целом. Руководители проектов, лидеры групп и владельцы сервисов функционального и автоматического тестирования, все, кого волнует вопрос «как построить экономически эффективное end-2-end тестирование своей ИТ системы», найдут здесь конкретный план и методику.

Источник

Здравствуйте! В этой статье хотел бы поделиться как реализовать, уничтожение врагов прыжком, как в Марио. Сам, еще учусь, так что если буду какие-нибудь полезные советы или подсказки пишите в комментарии обязательно прочту. Ну что же, после многочисленных просмотров туториалов, и прочитанных статей было найдено всего два интересных, и наверное проще всего в исполнение вариантов:

• первый это соприкосновение точек коллайдеров,
• второй это соприкосновение коллайдеров, когда на объект вешаются два коллайдера один отнимает жизнь у игрока, а второй уничтожает объект к которому он привязан.

Для начала напишем функцию которая будет отнимать жизнь у игрока, и необходима для обоих вариантов:

public int health = 3; 
void Hurt()
    {
        health--;
        if (health <= 0)
            SceneManager.LoadScene(SceneManager.GetActiveScene().buildIndex);
    }

Вы потратили бесконечное количество времени на оптимизацию Unity UI. Но для того, чтобы вызвать торможения, достаточно небольшой модификации крошечного атрибута почти невидимого элемента UI Canvas. И когда такое случается, даже профилирование Unity UI не спасёт вас от снижения FPS. Вы готовы долгому исправлению ошибок?

Именно это и произошло в моём последнем проекте...

Я упорно работал над оптимизацией нескольких панелей UI в порте нашей игры на Oculus Quest. В основном задача сводилась к снижению уровня перерисовки (overdraw) до приемлемых величин, чтобы GPU мог справляться с самым главным — реальным 3D-рендерингом.

Так я работал над оптимизацией Unity UI не меньше месяца, и со временем добился чертовски неплохого прогресса.

На каком-то этапе UI стал настолько оптимизированным, что едва влиял на тайминги GPU. Реализованные мной техники затемнения непрозрачного UI компенсировали большую часть перерисовок, вызванных наслоением UI (элементами, отрисовываемыми поверх других элементов).

Итак, у меня получилась сверхоптимизированная гибридная система UI, которая по сути перекрывала отрисовываемые под ней 3D-элементы. Стало очень легко отбрасывать рендеринг этих перекрытых фрагментов.

Однако работа ещё была далека от завершения...

Когда я подключил Unity UI Profiler, моё внимание привлекла одна вещь.

Я увидел, что перегруженный ЦП тратит в каждом кадре более 1 мс на рендеринг UI. Это куча времени для платформы, которая даёт тебе бюджет в 13 мс на выполнение всей игры: физики, логики, 3D-рендеринга, ввода, VR и сетевого кода.

И ведь бывали случаи, когда UI «убивал» производительность ЦП ещё сильнее.

Разработка сильно изменилась за последние годы. Вместо монолитных приложений пришли микросервисы и функции. Базы данных из универсальных промышленных монстров переродились в узконаправленные. Docker изменил взгляд на деплой. Но изменилось ли наше представление о логах?

Одна из больших проблем в Яндекс.Вертикалях были логи — 18 ТБ в день и 250 000 логов в секунду, все пишется в файлы. Логи разнородные, потому что много языков: Scala, Java, Python, Go. Потом их собирает Fluent Bit, пишет в Kafka, на одной железной машине работают обработчики, собирают из Kafka и пишут всё на диск. При этом это уже вторая версия логов.



Как следствие, возникает проблема долгого поиска. По этим логам поиск идет с помощью grep. На некоторых сервисах grep может достигать часов. Если у вас есть проблемы в продакшн, вы не будете часами искать свои логи. Чтобы решить проблему, в Яндекс решили написать свой велосипед доставки логов для поиска. Что из этого получилось, расскажет Алексей Данилов (danevge) — разработчик команды инфраструктуры в Яндекс.Вертикалях. Разрабатывает, пишет и поддерживает проекты auto.ru и Яндекс.Недвижимость.

Дисклеймер. Статья рассказывает о современной разработке и подходит для микросервисной архитектуры. Здесь представлены различные продукты — это инструменты, которые используют в Яндекс.Вертикалях. Под другие условия возможны аналоги удачнее, но они выполняют практически те же функции.