Несколько недель назад в блоге «.NET Blog» появилась статья «Что такое .NET, и почему вы должны выбрать его?». В нем был представлен высокоуровневый обзор платформы, кратко описаны различные компоненты и архитектурные решения, а также обещаны более подробные посты по затронутым темам. Этот пост является первым таким продолжением, в котором подробно рассматривается история создания, архитектурные решения и детали реализации async/await в C# и .NET.

Несколько недель назад в блоге «.NET Blog» появилась статья «Что такое .NET, и почему вы должны выбрать его?». В нем был представлен высокоуровневый обзор платформы, кратко описаны различные компоненты и архитектурные решения, а также обещаны более подробные посты по затронутым темам. Этот пост является первым таким продолжением, в котором подробно рассматривается история создания, архитектурные решения и детали реализации async/await в C# и .NET.

Что спрашивают на собеседовании Golang разработчика? Асинхронщина? Контексты? Вторая часть статьи с вопросами и ответами, собранными на собеседованиях.

Некоторым из этих книг уже очень много лет. Главная книга о паттернах — Design Patterns — увидела свет в 1994-м году, значит, ей уже почти тридцать. По сравнению с ней, Clean Architecture, вышедшая десять лет назад — практически, ребёнок!

Но десять лет для индустрии — гигантский срок. Возможно, эти книги уже устарели и нам они не нужны?

С лишним весом я на ты. Со 115 кг я «сбросился» до 72, затем в течение 3-х лет вернулся обратно к 94-м, а сейчас опять худею (уже грамотно) и в данный момент вешу 88.7 кг (ещё 7 скину и остановлюсь). Таких историй много, поэтому об этом я не буду, а вот причины (биологические и поведенческие), по которым вы можете не худеть, не видел, чтобы кто-то описывал в полном объёме и понятным языком. Сегодня я постараюсь сделать это для вас, обобщив все свои знания о лишнем весе. 

Искренне надеюсь, что этот материал может вынуть чью-то надоедливую занозу или пролить свет на новые пути решения старых проблем. 

В .NET 6 появилась новая коллекция — PriorityQueue<TElement,TPriority>. До этого очереди с приоритетами уже были в .NET, но только в виде внутренних классов — они использовались под капотом разных механизмов в WPF, Rx.NET и в других частях фреймворка. 

Но в .NET 6 PriorityQueue стала новой коллекцией, которой теперь можно пользоваться из клиентского кода. Давайте посмотрим, что предлагает эта очередь, как она устроена внутри и насколько быстро работает. Под катом будет постепенное погружение: от примеров использования в коде к введению n-арные деревья.

Привет, я Ред из Scalable, занимаюсь в компании развитием продуктов. В последнее время криптоиндустрию, впрочем как и остальные отрасли, потрясывает. Поэтому на правах разработчика трейдинговой white-label платформы решил поделиться с общественностью, как устроена криптоиндустрия, какие риски в ней существуют и как в нее можно “зайти” помимо покупки криптовалюты. Никакой рекламы криптоскама и призывов поторговать на более лучшей бирже – только матчасть.

Так как статья была написана до известных политических событий, то поведение бирж, регуляторов и других участников индустрии в кризисах здесь не отражено. Расскажу, как это работает вне политики. 

В последнее время случилась (и продолжает случаться) тьма публикаций про кадровый голод в айти, про переоценённость синьоров, недооценённость всех остальных, про золотые горы, скандалы, интриги и конский перекос баланса фракции "программисты". Ну, короче, вы сами всё читали и вполне себе в теме. Так вот, в сим опусе хочется вспомнить, а ктож такой синьор и что ему крайне желательно знать, чтобы синдром самозванца не накрывал и чтобы окружающие уважали и на поклон за советом приходили.

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.

В соответствии с концепцией спирального подхода к обучению, о которой писал ранее, привожу поэтапный план освоения data science. План составлен так, чтобы каждый этап делал учащегося в той или иной степени лучше подготовленным к выполнению реальных задач. Такой подход вдохновлен идеологией Agile в том смысле, что сколько бы времени вы не уделили обучению и в какой бы момент не остановились - у вас будет наиболее востребованный набор знаний, из возможных к освоению за такое время.

"Cтоит ли тратить деньги на тот или иной дорогой курс с codename «Стань DS за два месяца» или все же выучиться на дата-саентиста самостоятельно и бесплатно, и в таком случае, с чего начать?" такие вопросы я получаю от аудитории своего блога. Меня зовут Айра, я делаю проекты в DS&ML, продюсирую курсы по созданию ML-проектов и веду блог по теме.

Недавно собрала ответ на этот вопрос достаточно развернуто, чтобы поделиться им с широкой аудиторией. Не все платные курсы плохие (хотя большинство — да — из-за механизмов отбора, продаж и слабой программы), но о них напишу отдельно. Мне кажется, нужно учитывать больше персонализированных параметров для того, чтобы грамотно выбирать хороший курс за деньги.

В статье привожу курсы и книги, которые мне кажутся наиболее оптимальными для изучения машинного обучения/data science c нуля. Стараюсь привести список, который будет наиболее кратким и одновременно даст все знания, необходимые для начала работы на практике, без серьезных пробелов в знаниях.

Самый распространённый стандарт для обмена информацией внутри приложений — это REST API. Его все любят, но знают, что он не идеален. В этой статье обсудим его альтернативу — GraphQL. Мы расскажем, в чём преимущество GraphQL, как выглядят запросы и с чего начать.

Эта небольшая статья Конрада Кокосы дополняет опубликованный неделей ранее перевод «Внутреннее устройство Pinned Object Heap в .NET». В этом материале Кокоса подходит немного ближе к практике, рассказывая об API, используемом для выделения объектов в POH, сравнивая его с закреплением объектов в SOH и LOH, и не забывая упомянуть об ограничениях.

Как вам известно, в .NET 5 появился новый вид кучи — Pinned Object Heap (POH, Куча Закрепленных Объектов). В отличие от других видов кучи, эта доступна разработчикам явно (что не характерно для сборщика мусора). В этой статье я объясню внутреннее устройство POH, чтобы вы лучше понимали сценарии ее использования.

Все началось несколько лет назад со школьного проекта по Computer science. Моя идея была сделать компьютерную программу которая проанализирует историю рынка, определит комбинации из 4х свечей в кластеры по схожести, запомнит какая свеча шла после этой комбинации и в дальнейшем сможет найти кластер для реальной ситуации на рынке. На странице должна быть отображена ситуация на рынке, найденый кластер комбинаций и его статистика. Если в кластере большой процент комбинаций с последующей зеленой свечей - мы ставим на рост, и соответственно наоборот.

Изначально в качестве API для программы был выбран Forex Oanda. На тот момент это был единственный найденный нами брокер с Open API и кое-какой документацией. В планах сервер который работает с API и фронт для отображения работы
(на тот момент) индикатора, поэтому пишем на Node JS. Проект был доведен до логического завершения, он исправно находил похожие комбинации и собирал их в кластеры, был сделан интерфейс который изображал полу-статичную информацию. Однако протестировать все это мы так и не успели, забросив все после сдачи проекта.