Всем привет, меня зовут Геворг. Я Head of Mobile в Profi.ru. Хочу поделиться с вами историей нашего эксперимента с React Native. Расскажу, как мы оценивали плюсы и минусы разработки на React Native — в теории и на практике. Статья будет полезна тем, кто интересуется кросс-платформенной мобильной разработкой, но пока не решил, идти в эту сторону или нет.

Максимальное ускорение

Всё началось с того, что мы решили ускорить разработку в 10 раз на уровне компании. Поставили невыполнимую цель, чтобы выйти за привычный горизонт событий и попробовать новое. Все команды разработки Profi.ru взялись за эксперименты. На тот момент в компании было 13 нативных мобильных разработчиков, включая меня и двух тимлидов. Моя команда работала над двумя мобильными приложениями. В первом клиенты ищут специалистов, во втором — специалисты клиентов. Для меня этот период был непонятным и эмоционально напряжённым. По моим ощущениям, мы и так много делали, чтобы всё работало быстро.

Использовали общую архитектуру на всём проекте и следили за чистотой кода. Использовали генераторы, которые создают все файлы модулей. Всю бизнес-логику старались выносить на backend. Настроили CI/CD, а приложения покрыли E2E-тестами. За счёт всего этого стабильно релизили некоторые приложения раз в неделю. Я понятия не имел, как ускорить разработку даже в два раза. Куда уж в 10. Поэтому мы определили, что для нас важно.

В этой статье вы увидите 15 лучших инструментов для работы с ссылками в 2019 году. Фактически, я использовал эти инструменты для получения обратных ссылок с таких сайтов, как Entrepreneur.com.

И Форбс.

Теперь пора раскрыть мои любимые инструменты построения, хранения ссылок и информационно-пропагандистской деятельности.

Спойлер: начать с людей.

Недавний опрос генеральных директоров и топ-менеджеров показал, что риски, связанные digital-трансформацией, — предмет обсуждения №1 в 2019 году. Тем не менее, 70% всех инициатив трансформации не достигают своих целей. По оценкам, из потраченных на цифровизацию в прошлом году 1,3 триллионов долларов,900 миллиардов ушли в никуда. Но почему некоторые инициативы трансформации успешны, а другие нет?

Многие дизайнеры в процессе создания цифровых продуктов основываются на свои чувства. Несмотря на то, что в некоторых случаях это полезно, существуют проверенные общие стандарты, которые помогают логически обоснованно создавать решения пользовательского интерфейса вместо того, чтобы полагаться на интуицию.

В этой статье мы постараемся изучить общий стандарт модальности в пользовательских интерфейсах, и обсудить причину, по которой существуют лишь два основных типа экранов, а также проанализировать, как приложения и веб-сайты терпят неудачу при преобразовании информационных архитектур и пользовательских потоков в интуитивно понятные пользовательские интерфейсы.

Каждый, кто хотя бы немного занимался созданием веб-сайтов, знает, что теги <div> — являются важным строительным блоком для контроля над макетом.

HTML5 представил новые семантические элементы, чтобы помочь в этом. И хотя они являются фантастическим дополнением к языку, они немного похожи на украшение к нашему супу из <div> элементов.



С приходом CSS Grid, нам больше не нужно полагаться на элементы <div> для создания структуры страницы или даже более сложного компонента. Структура буквально определяется родительским элементом, а не тем, как расположено содержимое внутри него.

Это значит, что мы можем получить хороший простой макет, который структурирует содержимое, не обращая внимание на то, как оно изначально организовано с помощью элементов <div>.

Исследование, проведенное Google, имело два ключевых вывода:

• Пользователю нужно всего 1/50 до 1/20 секунды, чтобы оценить, красивый сайт или нет.
• «Визуально сложные» сайты оцениваются как менее красивые, чем их простые аналоги.

Другими словами, исследование показало — чем проще дизайн, тем лучше.

Но почему?

В этой статье мы на примерах рассмотрим роль когнитивной беглости и теории обработки визуальной информации, которые играют важную роль в упрощении вашего веб-дизайна и помогут увеличить конверсию.

Приступим!

1.1 Введение

Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился. Зато благодаря взрывному росту вычислительных мощностей компьютеров многократно усложнились закономерности и прогнозы, создаваемые ими, и расширился круг проблем и задач, решаемых с использованием машинного обучения.

Чтобы запустить процесс машинного обучение, для начала необходимо загрузить в компьютер Датасет(некоторое количество исходных данных), на которых алгоритм будет учиться обрабатывать запросы. Например, могут быть фотографии собак и котов, на которых уже есть метки, обозначающие к кому они относятся. После процесса обучения, программа уже сама сможет распознавать собак и котов на новых изображениях без содержания меток. Процесс обучения продолжается и после выданных прогнозов, чем больше данных мы проанализировали программой, тем более точно она распознает нужные изображения.

Благодаря машинному обучению компьютеры учатся распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то и здесь не обойтись без машинного обучения: функция проверки грамматики сейчас присутствует в любом текстовом редакторе и даже в телефонах. Причем учитывается не только написание слов, но и контекст, оттенки смысла и другие тонкие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное без участия человека писать новостные статьи (на тему экономики и, к примеру, спорта).

«Защита» — хороший ярлык для плохих дел.
Милтон Фридман «Свобода выбирать»

Этот текст получился в результате анализа некоторых комментариев к статьям «Дефекты лайков» и «Экономика и права человека».

Интерпретируя какие-либо данные и делая выводы, некоторые комментаторы совершали типичную «ошибку выжившего».

Что такое «систематическая ошибка выжившего»? Это учет известного и пренебрежение неизвестным, но существующим.

Примером «стоимости» ошибки выжившего и примером удачного преодоления этой ошибки является работа венгерского математика Абрахама Вальда, работавшего на американскую армию во время Второй мировой войны.

Командование поставило перед Вальдом задачу проанализировать пробоины от пуль и осколков на американских самолетах и предложить способ бронирования, чтобы пилоты и самолеты не погибали.

Сплошное бронирование применить было нельзя — самолет получался слишком тяжелым. Нужно было или бронировать те места, где повреждения были, куда попали пули, либо те места, где повреждений не было. Оппоненты Вальда предлагали бронировать поврежденные места (на картинке они помечены красными точками).

Перед вами не вымышленная картинка из рекламного журнала «Аэропорты будущего». Это реально действующий аэропорт японского города Фукуока, который предлагает пассажирам немало свободного пространства для перемещения. Благодаря специальной технологии моделирования были выявлены причины образования очередей и приняты меры по оптимизации. Кому интересно, как работает эта технология, прошу под кат.


Фото предоставлено городом Фукуока

Люди, вроде меня, которые борются за высокую производительность сайтов, часто тратят на это много времени. Поэтому сейчас я собираюсь раз и навсегда решить проблему низкого быстродействий веб-ресурсов, интерфейс которых написан на React. А именно, я предлагаю всем, кто это читает, сегодня же прекратить пользоваться React.



Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, конечно же, шутит. Здесь речь пойдёт о том, как оптимизировать производительность React-приложений. Кстати, прежде чем начать, подумаем о том, зачем вообще нужна оптимизация сайтов. Пожалуй, можно сказать, что нужна она для того, чтобы сайтом могло бы пользоваться больше людей, чем до оптимизации.

Приветствую всех читателей Хабра! Меня зовут Игорь Рыбаков и я технический директор в казахстанской IT-компании DAR. Сегодня я поделюсь с вами пониманием и использованием принципов параллельных вычислений в современных информационных системах. Чтобы глубже разобраться в этом, я хотел бы привести аргументы в пользу изучения и практического применения концепций параллельных и распределенных вычислений при разработке современных информационных систем.

Параллельные вычисления или при чем тут основатель Intel

Сначала немного истории. В 1965 году Гордон Мур, один из основателей Intel, обнаружил закономерность: появление новых моделей микросхем наблюдалось спустя примерно год после предшественников, при этом количество транзисторов в них возрастало каждый раз приблизительно вдвое. Получается, что количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивалось каждые 24 месяца. Такое наблюдение стало называться законом Мура. Основатель Intel предсказал, что количество элементов в чипе вырастет с 2^6 (порядка 60) в 1965 году до 2^16 (65 тыс.) уже к 1975 году.

Я тимлид в небольшой команде разработчиков. Зимой 2018 года один из наших сильных разработчиков ушел в декрет. И я столкнулась с проблемой подбора персонала. Ранее опыта в проведении собеседований и поиске подходящего кандидата у меня не было. Все знания, которые меня были на тот момент были получены на конференциях, митапах, из обсуждений с коллегами либо обучающих курсов, которые были ориентированы в основном на развитие персонала.

Как и в любой компании у нас есть отдел HR, которые занимаются поиском кандидатов. Но к сожалению, в первые месяцы поиска нам так и не дали ни одного кандидата для очной встречи. В этот момент ко мне попала книга «Решите вашу проблему номер 1. Кто» Джефф Смарт, Ридли Стрит. Как говорится, поначитавшись умных книжек, я начала писать всем своим знакомым с вопросом: «есть у тебя знакомый, которого ты бы мог порекомендовать к нам в команду». Скажу сразу, мне было немного страшновато / не комфортно, когда я отправляла первые сообщения. Но получив, адекватные ответы и даже несколько рекомендаций, поняла, что это действенный способ и очень хороший инструмент.

Привет, Хабр! Несколько месяцев назад у меня остро встал вопрос смены профиля деятельности и я обнаружил, что для претендента на вакансию web-разработчика сейчас недостаточно навыков десятилетней давности (какая неожиданность!). Пришлось срочно актуализировать свои знания. Заодно я решил составить шпаргалку с описанием большинства современных технологий, чтобы в случае чего кидать жаждущим новых знаний линк на эту статью, да и самому не забывать.

Outcome-driven innovation — это фреймворк, в основе которого приоритизация планов разработки компании на основе задач, для которых клиенты эти продукты покупают — Jobs to be done. Фреймворк дает хорошее методическое описание и обоснование идей и практик, которые каждый product owner, по идее, и так применяет или должен применять, но обычно — интуитивно и на менее системном уровне.

На Codefest 2017 Аркадий Рушкевич, product-manager Wrike, рассказал о собственном опыте использования Jobs to be done и ODI — как и зачем Wrike начал заниматься этим, какие плюсы и минусы мы увидели, чего добились.

Делимся видеозаписью и презентацией доклада. Надеемся, что интересно будет и продакт оунерам с опытом, и тем, кто только начинает думать, как расставлять приоритеты и находить новые точки роста продукта.

Каждый, кто начинает свой путь как программист имеет огромнейший запас энтузиазма, который поддерживает разработчика долгие годы. Каждый день что-то новое, новые методы решения проблем, технологии, и даже минимум результата — возносит на седьмое небо. Но время идет, Ваш код "устаканивается" и все действия, которые раньше были в новинку — стают рутиной. В такие моменты для поддержки мотивации без внедрения нового каждый день необходимо развивать свои рецепторы получения удовольствия, один из методов этого — организация своего workflow для максимальной наглядности результата. Об этом под катом.

Все привет, много уже было написано про обработку ajax запросов на фронтенд части сайта в MODx Revolution, есть даже несколько готовых дополнений.
В свою очередь, я хочу предложить ещё один, очень простой способ обработки ajax запросов в MODx Revolution.

«Пиратское» видео доклада «Пишем #b_ правильно» с конференции «WebCamp 2015: Front-end Developers Day», прошедшей 4 июля в Одессе.

Как сверстать сайт вручную «по-БЭМ» без классов «block__element__element», и на реальном примере со всеми его проблемами, а не меню-пункт_меню-ссылочка, как вы видели раньше. Без BEMJSON, BEM Tools, но с миксованием, модификаторами и разбором ошибок.

Я знаком с БЭМ давно и все эти годы встречался с множеством заблуждений и стереотипов в использовании. В докладе постарался развеять популярные мифы и рассказал о своём трехлетнем опыте внедрения и использования БЭМ и связанным с этим наступании на грабли.

Слайды: delka.github.io/talks/webcamp/2015/bem

Cтэнфордский курс CS183B: How to start a startup. Стартовал в 2012 году под руководством Питера Тиля. Осенью 2014 года прошла новая серия лекций ведущих предпринимателей и экспертов Y Combinator:

Cтэнфордский курс CS183B: How to start a startup. Стартовал в 2012 году под руководством Питера Тиля. Осенью 2014 года прошла новая серия лекций ведущих предпринимателей и экспертов Y Combinator:

Cтэнфордский курс CS183B: How to start a startup. Стартовал в 2012 году под руководством Питера Тиля. Осенью 2014 года прошла новая серия лекций ведущих предпринимателей и экспертов Y Combinator: