Как-то пару лет назад youtube начал мне подсовывать шахматные видео. Смотрел их, и спустя какое-то время начал играть. Сначала против компа на телефоне, затем на lichess. В какой-то прекрасный вечер мне надоело проигрывать и задался вопросом как бы не проигрывать или после отыгрываться. В итоге игра превратилась в написание чита.

«Треки» — это интересная головоломка из университетского квеста. Она представляет собой 2 поля одинакового размера, разделенные на клетки. Для ее решения сначала необходимо найти путь с ограничениями для верхнего поля. После этого требуется с помощью данного пути извлечь сообщение из нижнего поля. Наконец, это сообщение необходимо правильно интерпретировать, чтобы определить музыкальное произведение, на которое оно ссылается. Попробуем решить первые 2 этапа этой головоломки с помощью Python.

Это седьмая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как выполнять обработку ошибок в приложении Flask.

Разобраться в тонкостях тестирования пользовательского интерфейса веб-приложений Flutter может быть непростой задачей. Если вы когда-либо ломали голову, размышляя о том, как применить свой опыт работы с Selenium к интерфейсу, нарисованному с помощью Flutter, эта статья для вас.

Мы рассмотрим метод, который поможет преодолеть разрыв между уникальным процессом рендеринга Flutter и мощными возможностями тестирования Selenium.

Независимо от того, являетесь ли вы опытным тестировщиком или только начинаете свой путь, представленные здесь идеи и подходы помогут вам оптимизировать процесс тестирования и повысить качество ваших веб-приложений на Flutter.

Многие думают, что запустить тесты Web UI с помощью известных инструментов не получится, но это не так. Давайте разбираться.

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь, я занимаюсь мобильной разработкой в компании ГРИ, часть холдинга Sunlight. Сегодня хочу поделиться опытом создания плеера для воспроизведения плейлистов в форматах m3u и m3u8.

Внедрение практически любой ERP-системы требует как ее донастройки, так и доработки. Важное место в ходе имплементации имеют именно программные доработки, занимающие львиную долю проекта по сравнению с активностями кастомизации. От того, как правильно вы подойдете к вопросу планирования и реализации доработок, зависит успех ERP-проекта. Согласно статистике проектов внедрения, более 40% бизнес-потребностей пользователей требуют программной доработки, следовательно качественное планирование работ на проекте немыслимо без унифицированного подхода к оценке плановых трудозатрат на реализацию [1]. В связи с этим, в этой статье хотелось бы затронуть вопрос плановой оценки трудозатрат доработок и донастроек корпоративной информационной системы.

Начнем с основ: потребности заказчика в информационной системе покрываются или ее доработкой, или ее донастройкой, или уже реализованы и не требуют дополнительных усилий. Первые два исхода задают Gap-область, последняя – Fit (рис. 1). Все доделки Gap-области можно классифицировать согласно RICEFS подходу [2], что представляет собой сокращение от англоязычных слов: Report, Interface, Conversion, Enhancement, Form и S (отчет, интерфейс, программа обработки данных, расширение, печатная форма и настройка). Введя термин сложности (низкая, средняя, высокая и очень высокая), можно построить элементарный Оценщик (от английского Estimate, оценивать) [3]. В нем для каждой пары «Тип разработки – сложность» эмпирически задаются плановые трудозатраты для этапов проектирования и разработки, то есть ресурсы функциональных консультантов на фазе дизайна и разработчиков для этапа разработки (табл. 2). Более сложные формы оценщика включают дополнительные параметры: новая разработка или модификация имеющейся, %-переиспользования, а также оценку трудозатрат не только для фаз проектирования и реализации, но и этапов анализа, теста и перехода.

На связи Сергей Скирдин, технический директор ИТ-интегратора «Белый код». Сегодня расскажу, как решить одну из проблем, с которой можно столкнуться при обновлении конфигурации 1С. 

Боитесь, что тесты пропадут, если компьютер сломается? Хотите видеть историю изменений? Вынуждены запускать тесты в отпуске, т.к. у других членов команды нет к ним доступа? Не можете одновременно работать над написанием и прогоном? Знакомы эти проблемы, хотите избавиться от них раз и навсегда? Тогда вам необходимо использовать Vanessa Automation вместе с Gitlab. И я готов показать этот процесс на максимально простом примере. Меня зовут Дмитрий, я занимаюсь тестированием 1С Зуп в команде HR Tech Самолет. В сфере 1С я уже 7 лет, работал консультантом, аналитиком и программистом. А в тестирование я перешел, чтобы уберечь галактику от ошибок ПО. Поехали!

Сегодня обсудим общие вопросы, связанные с миграцией баз данных на новую платформу. Как обычно, акцент сделан на системах 1С:Предприятие, как самых популярных на российском рынке. Но многие рекомендации универсальны и годятся для всех ИТ-систем.

Годы идут, рынок меняется. Если ещё пару лет назад российский рекрутмент встречал новые волны джунов с горящими глазами, готовых бороться за место в стартапах, то сейчас мы всё чаще сталкиваемся с тем, что компании выходят на поиски – и, как ни странно, получают совсем немного качественных откликов.

В этой статье мы поговорим с Дмитрием Олейником, руководителем стажировки программистов 1С, о том, как новичку стать востребованным, а компаниям найти толковых специалистов.

Всем привет! Я реализовал, похоже, собственный алгоритм поиска кратчайшего пути с отрицательными ребрами графа.

Почему собственный? Я искал подобное решение, но не нашел, возможно, оно уже было реализовано, просто плохо поискал. Жду Нобелевскую премию =)

Додумался я до него путем модификации классического Дейкстры. Прошу адекватно отнестись к содержимому, ибо это моя первая статья, и, возможно, я ничего не придумывал и, вообще, этот алгоритм не работает вовсе (но по многочисленным тестам он работает правильно).

Как вы думаете, сможет ли современное научное сообщество найти лекарство от старости в ближайшие лет 100?

Мне кажется, что нет. Учёные уже несколько веков бьются над решением этой задачи. Причём каждый раз им кажется, что ещё чуть-чуть, и они сначала разберутся в механизмах старения, а после разработают лекарство, оборачивающее старение человека вспять. Так, ещё в далёкие седые времена небезызвестный И. И. Мечников, первооткрыватель фагоцитоза, пытался «выдрессировать» белые кровяные клетки, чтобы те эффективнее справлялись с возрастными изменениями и не давали человеку постареть. Это прекрасно описано в книге Поля де Крюи «Охотники за микробами».

С тех пор учёные сформулировали тысячи разных гипотез о том, почему человек и другие животные стареют, а затем пытались победить старение с помощью химических «серебряных пуль», радиации, перекиси водорода, йода, модифицированных вирусов, специфического рациона, различных ферментов, переливания молодой крови и прочей ереси. Но ни у кого так и не получилось даже на йоту приблизиться к желаемому результату.

Давайте рассмотрим, как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру в 12 строк.

Будем использовать PyTorch и NumPy. Можно было использовать даже какую-то одну из библиотек, но у PyTorch прекрасное Tensor API, а в NumPy есть хорошая функция под названием unravel_index, которую мы и будем использовать.

Эта статья носит своей целью продемонстрировать другой подход в анализе проблем производительности в системах 1С:Предприятие с применением журнала регистрации (ЖР) и технологического журнала (ТЖ).

Напомню, что ЖР логирует действия пользователей — кто, когда в каком объекте внес изменения, с какого компьютера, каким сеансом и т. п. ТЖ — это средство для логирования уже самой платформы. Для расследования проблем производительности информация из журналов очень полезна, но основное время уходит на её поиск, сопоставление с другими метриками и счетчиками мониторинга.

При проведении расследований мы сами часто сталкиваемся с проблемой длительной обработки и сопоставления данных журналов 1С с остальными метриками. И вот наконец руки дошли до парсинга журналов. С точки зрения анализа производительности все данные журналов нам не нужны. А какие нужны?

Вот! В этом как раз вся «соль» идеи.

Кроссплатформенный фреймворк Flutter появился в 2017 году. С тех пор он стал одним из самых популярных инструментов для разработки мобильных приложений. Мы в Friflex работаем с Flutter с первого релиза, следим за его развитием и каждый год проводим большую конференцию о кроссплатформенной разработке — CrossConf. В этой статье вспоминаем историю фреймворка. А еще делимся, как с ним познакомились наши разработчики.

Привет, если вы на пути изучения Flutter/Dart или вам просто интересно почитать про путь изучения, подписывайтесь на мой канал в telegram, буду рад вас видеть! А сегодня поговорим про руководство по документации в Dart!

Легко думать, что ваш код очевиден в данный момент, не осознавая, насколько сильно вы полагаетесь на контекст, уже существующий в вашей голове. У людей, незнакомых с вашим кодом, и даже у вашего забывчивого будущего "я" не будет этого контекста. Написание краткого, точного комментария занимает всего несколько секунд, но может сэкономить кому-то из этих людей часы времени.

В первой статье я рассказал с помощью каких IT-инструментов мы закодили бота для торговли криптовалютой. Это вторая статья, где я размышляю о шагах, сделанных в сторону децентрализованной биржи. Буду благодарен за обратную связь в комментариях.

Изучаем подопытных

Сначала выпишем характеристики, отличающиеся при торговле в централизованной бирже (CEX) и децентрализованной (DEX).

Таблица 1