Всем привет! Решил я поделиться с Вами опытом «бесплатного пиара» в Google Play, а именно способами для достижения 2K установок в день без денежных вложений. Вся статистика прилагается +информация о доходах

Сразу оговорюсь, это мои личные наблюдения и предположения, вся статистика собрана с моих приложений. Я не особо разбирался в тонкостях GP, поэтому могу быть и не прав.

Статистика, указанная в статье, собрана с нового приложения, которое живет с 24 мая 2017

Управление зависимостями – одна из наиболее важных функций в арсенале систем сборки. С приходом Gradle в качестве основной системы сборки Android-проектов в части управления зависимостями произошёл существенный сдвиг, закончилась эпоха ручного копирования JAR-файлов и долгих танцев с бубном вокруг сбоящих конфигураций проекта.



В статье рассматриваются основы управления зависимостями в Gradle, приводятся углублённые практические примеры, небольшие лайфхаки и ссылки на нужные места в документации.

Сейчас набирает обороты библиотека Conductor, однако в сети не очень много информации по её использованию, а из официальных источников доступны только примеры. Эта статья призвана дать вводный курс по Conductor и убрать некоторые грабли с вашего пути. Статья рассчитана на тех кто уже имеет некоторый опыт в разработке Android.

Conductor позиционируется как замена стандартным фрагментам. Основная идея обернуть View и дать доступ к методам жизненного цикла. Conductor имеет свой жизненный цикл, который сильно проще чем у фрагметов, но и в нём есть свои хитрости (об этом дальше).

Основные преимущества, которые даёт Conductor:

• Упрощение кода
• Транзакции выполняются мгновенно
• Возможность построить приложение на одной Activity
• Не ограничивает в выборе архитектуры приложения
• Легко встраиваемые анимации
• Отсутствие необходимости сохранять состояния между изменениями конфигураций

Так же в коробке вы получите:

• Работа с бэкстеком
• Стандартные коллбеки активити легко доступны
• Несколько стандартных анимаций
• Привязка жизненного цикла к RxJava
• Быстрая интеграция с ViewPager

Далее мы с вами разберём несколько типовых кейсов использования, которые встречаются почти во всех приложения и попробуем разобраться в жизненном цикле контроллера.

Меня зовут Аркадий, я Android-разработчик в Badoo. В последнее время в нашем блоге много постов про Go, PHP, JS, QA, и я решил разбавить их темами по мобильной разработке. Как раз занимался портированием одного Android-проекта с RxJava 1 на RxJava 2 и читал всё, что можно найти на эту тему в интернете. В частности, доклад Джейка Вортона с конференции GOTO Copenhagen 2016. Мне показалось, что это достойный кандидат на перевод – думаю, многие Android-разработчики задумываются о переходе на RxJava 2, и им интересно, что изменилось по сравнению с первой версией.

Джейк сделал достаточно объёмное введение о реактивном программировании, так что знание RxJava 1 не требуется для понимания статьи. Доклад был подготовлен, когда RxJava2 ещё только готовилась к выпуску (на текущий момент уже выпущена версия 2.1.0).

Все java-разработчики, рано или поздно, встречаются с пресловутой ошибкой OutOfMemoryError. 

После этой встречи мы начинаем более бережно относится к используемой памяти, экономить ее. Начиная с версии 1.2 в Java появился пакет java.lang.ref.* с классами SoftReference, WeakReference, PhantomReference. Далее я расскажу вам о том, как помогут эти классы в борьбе с OutOfMemoryError. И что более интересно, приведу реальные примеры их использования. Начнем.

В сети очень много русско- и англоязычных статей по Rx операторам retryWhen и repeatWhen.
Несмотря на это, очень часто встречаю нежелание их использовать (ввиду сложного синтаксиса и непонятных диаграмм).

Приведу несколько примеров как можно с их помощью эффективно перезапускать участки цепи и делегировать обработку перезапусков при ошибках и завершениях потока.

Разработанный нами с Юрой фреймворк Moxy получил широкое распространение в разработке под Android. Он обеспечивает реализацию MVP паттерна при работе с Activity, Fragment и View, полностью отделяя “callback hell” их жизненного цикла от презентера.

Данное поведение реализовано за счет сущности ViewState, которая проксирует вызовы методов между Presenter и View, при этом сохраняя некоторые из них в очереди на основании специальных стратегий. При пересоздании View вызываются не все методы, а только те, которые находятся в очереди на данный момент.

В данной статье мы расскажем, как работают стратегии, предоставляемые “из коробки”, и в каких случаях стоит применять каждую из них. О механизм работы стратегий изнутри и написании кастомных стратегий читайте в Части 2.

В этой статье мы хотели бы поделиться опытом использования набирающей популярность библиотеки для хранения данных — Realm. Перед любым проектом вначале разработки встает вопрос что использовать для хранения данных — что-то проверенное или попробовать инструменты из разряда для хипстеров.

Мы — небольшой стартап, разрабатывающий детский лаунчер. Хотя мы стартап и у нас небольшая команда, но большое внимание мы уделяем качеству кода. За два года разработки довольно сильно менялись требования, функционал и выбранные нами технологии. Вплоть до того, что мы перешли с полностью нативного приложения на гибридное, на основе Cordova. Также, одним из этих изменений стал переход с BaaS от Facebook'а Parse на Realm. В этой статье мы хотим рассказать о проблемах, с которыми мы столкнулись при переходе на Realm и стоит ли пробовать новые библиотеки, если со старыми уже "подружились".

Шукюров Заур, разработчик @KinomanBot и @GaidarForum_bot, написал руководство по созданию простого чат-бота на PHP.

24 июня 2015 года разработчики Telegram открыли платформу для создания ботов (программ, которые выполняют определенные действия по заданному алгоритму).

За полтора года работы платформы набралось много интересных чат-ботов, решающих множество проблем и позволяющих с пользой провести время в мессенджере.

При работе с платформой Android я столкнулся со множеством проблем, потому что проектировал свои Модели неправильно. Мои приложения были недостаточно реактивными. Теперь используя RxJava и Model-View-Intent (MVI) я, наконец, добился нужного уровня реактивности. Об этом я пишу цикл статей. В первой части расскажу о модели и объясню, чем она важна.

Однажды менеджеры Лайв Тайпинг подумали: «Как хорошо было бы иметь инструкцию-чеклист, чтобы ничего не забыть перед публикацией приложения в стор. С ней можно перестать носить всё в голове и не объяснять вновь пришедшим менеджерам, что к чему, а просто скинуть гуглдок». Подумали и написали — для себя. Но потом поняли, что нехорошо скрывать полезную информацию от общественности. Поэтому мы надеемся, что инструкция поможет менеджерам всех остальных студий так же, как помогает нам.

Тема этой заметки — публикация приложения в App Store. Чуть позже мы опишем порядок действий для публикации в Google Play.

Что же нужно сделать PM`y в ходе публикации:

1. создать аккаунт в App Store для заказчика, если у заказчика его нет, или предложить
2. опубликовать приложение с нашего аккаунта;
3. подготовить маркетинговые материалы (иконка, скриншоты, текст, видео для предпросмотра приложения);
4. приложить к сборке сертификат цифровой подписи;
5. настроить оплату за пользование приложения;
6. Отправить сборку в App Store.

Идём под кат и разбираем по порядку.

RxJava набирает все большую популярность в нынешнее время. На ней написаны многие библиотеки для Java и Android, а обладание знаниями в этой области стало синонимом избранности. В резюме строка с описанием того что вы спец в реактивном программировании поднимает вашу привлекательность для работодателей перед вашими конкурентами.

И вот я тоже решил присоединиться к этому течению, освоить и начать применять в своих проектах RxJava. В процессе чтения нескольких книг и статей все было абсолютно понятно. «Эти знания и правда в разы укоротят код и придадут читабельности» — думал я. Но как только книги были закончены и я сел переписывать свой проект на реактивщину — стало понятно что я не понимаю даже с чего начинать…

Еще куча времени было потрачено на практику и блуждание в операторах. Для большей эффективности я придумал себе несколько задачек, и поставил целью решить их, применяя только операторы Rx. Предлагаю вам тоже испытать свои знания!

Сегодня представляем вашему вниманию один из свежих курсов Технопарка — «Алгоритмы и структуры данных». Он представляет собой изучение базовых алгоритмов и структур данных, необходимых программистам для качественного решения ежедневных задач. В курсе представлены алгоритмы для работы с массивами, сортировки. Рассказывается об элементарных структурах данных: стек, очередь, списки, куча. Также в программу включены различные деревья поиска и хеш-таблицы. Курс дает представление о том, как оценивать эффективность алгоритмов, все алгоритмы курса оцениваются по времени работы и по количеству используемой дополнительной памяти. Вас ждут шесть лекций:

• «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»;
• «Жадные алгоритмы»;
• «Сортировки»;
• «Поиск. Списки»;
• «Деревья»;
• «Хеш-таблицы».

Четыре лекции курса читает Степан Мацкевич, руководитель группы извлечения онтологической информации в компании ABBYY. Он был ведущим программистом при написании серверной части продукта ABBYY InfoExtractor на основе технологии ABBYY Compreno (анализ текстов и перевода).

Еще две лекции ведет Георгий Иванов, разработчик Поиска Mail.Ru, занимающийся задачами обработки поисковых запросов.

Сейчас доступно огромное количество отличных бесплатных инструментов. Но используя бесплатный или условно-бесплатный инструмент, вам понадобится больше времени на достижение своей цели, потому что такой инструмент не будет полностью соответствовать вашим потребностям.

С другой стороны, в начале пути важно минимизировать издержки и внимательно следить за своими платными подписками. В конце месяца они могут незаметно вылиться в огромные накладные расходы.

Итак, мы нашли в интернете бесплатные и условно-бесплатные инструменты для роста вашего бизнеса. Когда они дадут вам желаемый результат, вы можете оформить платную подписку.

Я расскажу о применении различных способов аутентификации для веб-приложений, включая аутентификацию по паролю, по сертификатам, по одноразовым паролям, по ключам доступа и по токенам. Коснусь технологии единого входа (Single Sign-On), рассмотрю различные стандарты и протоколы аутентификации.

Перед тем, как перейти к техническим деталям, давайте немного освежим терминологию.

• Идентификация — это заявление о том, кем вы являетесь. В зависимости от ситуации, это может быть имя, адрес электронной почты, номер учетной записи, итд.
• Аутентификация — предоставление доказательств, что вы на самом деле есть тот, кем идентифицировались (от слова “authentic” — истинный, подлинный).
• Авторизация — проверка, что вам разрешен доступ к запрашиваемому ресурсу.

Например, при попытке попасть в закрытый клуб вас идентифицируют (спросят ваше имя и фамилию), аутентифицируют (попросят показать паспорт и сверят фотографию) и авторизуют (проверят, что фамилия находится в списке гостей), прежде чем пустят внутрь.

Аналогично эти термины применяются в компьютерных системах, где традиционно под идентификацией понимают получение вашей учетной записи (identity) по username или email; под аутентификацией — проверку, что вы знаете пароль от этой учетной записи, а под авторизацией — проверку вашей роли в системе и решение о предоставлении доступа к запрошенной странице или ресурсу.

Однако в современных системах существуют и более сложные схемы аутентификации и авторизации, о которых я расскажу далее. Но начнем с простого и понятного.

Представляю вашему вниманию подборку материалов по машинному обучению и анализу данных за прошедшую неделю, которые показались мне интересными.

События предстоящей недели

1. Deep Learning: Now and Future of Robotics. Skolkovo-Skoltech-NVIDIA workshop. 21 февраля.
2. Data Science кейс-клуб. 21 февраля.
3. Data science завтрак. 22 февраля.
4. Тренировка по машинному обучению. 25 февраля.

Учебные курсы, конференции

1. Онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка» с середины марта на stepik. Страница прошлого года.
2. Перезапуск курса «Neural Networks for Machine Learning» G.Hinton.
3. Видео с конференции TensorFlow Developer Summit.
4. Видео с конференции DataFest. Часть 1. Часть 2. Часть 3. Часть 4.
5. Семинар Practical Machine Learning от Яндекса (видео). Тема: чат-боты. Запись ноябрьская, но попалась недавно.

Этот пост является вольным переводом статьи Why VIPER is a bad choice for your next application by Sergey Petrov

За последний год о VIPER писали все кому не лень. Эта архитектура реально вдохновляет разработчиков. Но большинство статей, на самом деле, довольно предвзяты. Они лишь показывают крутизну этого архитектурного паттерна, умалчивая о его негативных сторонах. А ведь проблем у него вовсе не меньше (а может даже и больше) чем у других. И в этой статье я постараюсь объяснить, почему VIPER вовсе не так хорош как о нем говорят, и почему он не подойдет для большинства ваших приложений.

Всем привет! В последнее время появилось много средств, библиотек, которые существенно облегчают написание кода под Android. Только успевай за всем следить и все пробовать. Одним из таких средств является библиотека Dagger 2.

В сети уже много различного материала, посвященного данной библиотеке. Но когда я только начинал ознакамливаться с Dagger 2, читал статьи, смотрел доклады, я во всем этом находил один общий недостаток — мне, как человеку, не работавшему со Springом и прочими подобными фреймворками/библиотеками, было довольно сложно понять, откуда берутся зависимости, как они "провайдятся" и что вообще там происходит. На слушателей/читателей обычно сразу "вываливается" большое количество кода с новыми аннотациями. И это как-то работало. В итоге, после доклада/статьи в голове все никак не могло сложиться в единую понятную картину.

Сейчас, оглядываясь назад, я понимаю, что мне тогда очень не хватало схематичного отображения, картинок, явно показывающих "что, откуда и куда". Поэтому в своем цикле статей я постараюсь восполнить данный пробел. Надеюсь, это поможет новичкам и всем заинтересованным лучше понять Dagger 2 и решиться попробовать его у себя в проекте. Могу сразу сказать, это стоит того.

И да, изначально я хотел написать одну статью, но материала и картинок вышло уж как-то много, поэтому информацию я буду выкладывать небольшими порциями, чтобы читатель мог постепенно погружаться в тему.

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

Введение

На данный момент существует множество доказанных временем практик, помогающих разработчикам писать хорошо поддерживаемый, гибкий и удобно читаемый код. Закон Деметры — одна из таких практик.