По мере изучения RxJS разработчик рано или поздно сталкивается с такими понятиями, как cold и hot observable. А на технических собеседованиях в команды, которые используют RxJS, можно услышать вопросы по этой теме.

Например, чем горячий поток отличается от холодного? Можно ли холодный поток превратить в горячий и наоборот? И если да, то как это сделать?

В статье попробуем разобраться в теме и найти ответы.

Этим летом мы с Ромой запустили серию твитов с полезными советами и приемами по Angular. Сообщество тепло встретило эту инициативу, и я решил написать обобщающую статью.

Вот мои 5 рекомендаций, которыми хочется поделиться с разработчиками. Эти советы будут подкреплены конкретными примерами из моего твиттера. Они помогут вам поднять свои навыки или как минимум дадут пару практических приемов.

Default cтратегия обнаружения изменений

По умолчанию Angular использует ChangeDetectionStrategy.Default стратегию обнаружения изменений.

ChangeDetectionStrategy.Default работает таким образом, что каждый раз, когда что-то меняется в нашем приложении, в результате различных пользовательских событий, таймеров, XHR, промисов и т.д., обнаружение изменений будет запускаться по всем компонентам.

При создании удобных и отзывчивых интерфейсов часто возникает ситуация, когда нужно иметь дело с большими коллекциями элементов. Один из способов организации списков – бесконечный просмотр, но данный способ скрывает в себе ряд технических сложностей.

В статье рассмотрим, как сделать бесконечные ленивые списки на основе Deferrable Views, недавно появившихся в Angular 17 и затронем некоторые моменты оптимизации предлагаемого подхода. Статья содержит примеры кода и демонстрационное приложение, показывающее применение Deferrable Views для решения задачи.

Я бросил себе вызов: симулировать 1000000 (миллион) частиц на чистом Javascript на телефоне, используя только CPU и добившись 60 FPS.

Поехали.

Задача не особо сложна, если выполнять всю работу на GPU, но правило гласит, что нужно пользоваться только CPU, при этом работая на JS, так что никакого WASM.

Это будет познавательная статья про одну из самых интересных возможностей Angular, о которой редко вспоминают. Но также это будет и реклама нашей open-source-библиотеки. Поскольку вы, возможно, просто не знаете, насколько она вам нужна. 

За какой-то 1кБ gzip вы сможете улучшить DX во многих различных сценариях, которые мы рассмотрим ниже. Если вы уже знакомы с этой библиотекой, в статье я расскажу про пару новых возможностей.

Как Angular работает с событиями? Что происходит, когда вы пишете (click) в шаблоне? Какая магия обрабатывает клавишу Escape, когда вы подписываетесь на (keydown.esc)? Немного заглянем в исходный код и узнаем про малоизвестный публичный API и как можно использовать его себе во благо.

Привет, Хабр! Эту статью написал Тарас Голомозый, fullstack web-разработчик и преподаватель в школе программирования Эльбрус Буткемп. В своей практике он часто сталкивается с кейсами выпускников, которых на собеседовании просят рассказать о роли ключевого слова this в JavaScript. Простого определения про ссылку на контекст часто оказывается недостаточно, требуется более глубокое погружение в тему. В этой статье он на нескольких примерах разбирает, в каких ситуациях может пригодиться это ключевое слово и как используется call, apply и bind.

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Шкилёв, я тимлид команды Teachers Platform. Мы занимаемся личным кабинетом преподавателя и внутренними ресурсами, которые необходимы для обеспечения работы преподавателей. 

Сегодня хотелось бы поговорить про такую не очень популярную историю, как измерение показателей команды разработки. За рамками статьи хочу оставить, почему необходимо измерять что-либо в работе команды — это тема для отдельного рассказа. Также тут вы не найдёте готовых рецептов для построения бордов в Grafana, но зато получите всё необходимое, чтобы начать их делать самостоятельно. Цель статьи — поделиться, как с минимумом инструментов измерять интересующие тимлида показатели.

Под катом несколько кейсов. Они актуальны для конкретной команды с ее укладом, поэтому прежде всего погружу вас в наши процессы. Но при этом прошу помнить, что статья — не агитация за определённый процесс работы, а описание способа построения дашбордов на примере отдельно взятой команды. Вы вправе сами решить, делать ли вам Code Review, логировать ли время, оценивать с помощью идеальных часов или стори поинтов, использовать ли сабтаски или связанные таски, как связывать баги с задачами и каким образом разделять задачи по эпикам. И я надеюсь, что после прочтения статьи вы сможете создать актуальный для вас борд.

Для сложных информационных систем бывает крайне сложно принять компромиссные решения с учетом ограниченных ресурсов. Одним из возможных способов решения является подход Architecture Description Log, который внедрен в крупных компаниях, таких как Google, Spotify и Microsoft. В этой статье мы рассмотрим основные положения ADL и обсудим, чем это может быть полезно для создания сбалансированной архитектуры в гибкой методологии разработки.

На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.

В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

Привет, Хабр!

Сегодня мы, команда Sber AI, расскажем про различные подходы к FaceSwap с помощью нейросетей. Также мы хотим разобраться, какие у разных подходов есть преимущества и недостатки? И главное — как же все это работает?

Всем привет! Меня зовут Валентин Малых, я — руководитель направления NLP-исследований в MTS AI, вот уже 6 лет я читаю курс по NLP. Он проходит на платформе ODS, а также в нескольких университетах. Каждый раз при запуске курса студенты спрашивают меня про книги, которые можно почитать на тему обработки естественного языка. Поскольку я все время отвечаю одно и то же, появилась идея сделать пост про мой список книг, заодно описав их. 

В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения.

В следующей части рассмотрим метод максимизации правдоподобия в классификации: в чем роль кроссэнтропии, функций сигмоиды и softmax и как кроссэнтропия связана с "расстоянием" между распределениями вероятностей и почему модель регрессии тоже обучается через минимизацию кроссэнтропии. Затем перейдем от метода максимизации правдоподобия к байесовскому выводу и его различным приближениям.

Данная серия статей не является введением в машинное обучение и предполагает знакомство читателя с основными понятиями. Задача статей - рассмотреть машинное обучение с точки зрения теории вероятностей, что позволит по новому взглянуть на проблему, понять связь машинного обучения со статистикой и лучше понимать формулы из научных статей. Также на описанном материале строятся более сложные темы, такие как вариационные автокодировщики (Kingma and Welling, 2013), нейробайесовские методы (Müller et al., 2021) и даже некоторые теории сознания (Friston et al., 2022).

Hello, world!

Представляю вашему вниманию перевод этой замечательной статьи.

useSyncExternalStore — это один из хуков, представленных в React 18. Наряду с хуком useInsertionEffect, он считается хуком для библиотек (library hook):

Следующие хуки предназначены для авторов библиотек для глубокой интеграции библиотек в модель React. Как правило, они не используются в коде приложения

В списке изменений React 18 речь также идет о библиотеках:

Добавлен useSyncExternalStore для помощи в интеграции с React библиотек внешних хранилищ (external store libraries)

Привет! Меня зовут Алексей, я DevOps-инженер компании Nixys. «Как правильно и своевременно предоставлять и отнимать доступ у различных сотрудников?» — этот вопрос беспокоит всех. Особую важность эта задача приобретает, когда продукт начинает быстро расти — если ваш штат регулярно меняется, вопросы безопасности данных и работоспособности системы должны стоять на особом контроле.

В статье я хочу рассказать, как мы совершенствовали систему контроля доступа в рамках одного проекта, и показать, как реализовали единую точку авторизации через Keycloak.

Не секрет, что задача по поиску человека на видео или фото всегда была актуальна. Но что если один инструмент объединяет в себе, помимо просто детектирования человека, еще и поиск полной маски человеческого лица, расположение рук и пальцев, да и вообще полностью позу человека? Именно такой open-source инструмент создала всем известная компания google.

Mediapipe уже довольно активно, а главное, эффективно используется для детектирования многочисленных лиц на фото, для обучения моделей распознавания эмоций, для качественного выполнения упражнений при занятиях спортом, для преобразования языка жестов в письменный язык и много другое!

Я же хочу поделиться с вами своим опытом изучения инструмента mediapipe. И для начала покажу вывод, где вы сможете наблюдать работу трех моделей: нахождения рук, нахождения точек лица, определения позы человека и, в конце концов, все вместе.