Пользователь
В этой статье хотелось бы поделиться опытом работы на фрилансе. Я расскажу свою историю: с чего начинал, как брал первый заказ, как вел переговоры и многое другое. Надеюсь, новичкам после прочтения этой статьи будет легче начинать свой путь, избежать массы подводных камней.
В этой статье мы разберемся, как же все таки стоит сотрудничать с заказчиками, напрямую, по договору , через безопасную сделку, или как-то еще.
Привет, Хабр)
Публикую шпаргалку по SQL, которая долгое время помогала мне, да и сейчас я периодически в неё заглядываю.
Все примеры изначально писались для СУБД SQLite, но почти всё из этого применимо также и к другим СУБД.
Здесь есть и примеры довольно сложных запросов с агрегирующими функциями, триггерами, длинными подзапросами, с оконными функциями. Помимо этого, часть примеров посвящена работе с SQL в Python, используя sqlite3, pandas, polars. Этот список запросов с комментариями можно использовать как наглядное пособие для изучения SQL.
Бизнесу нужны технологии, способные обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. Ключевым элементом для автоматизации рутинных задач и создании бизнес-решений на основе данных становится ML.
Ритейл, банки, технологические предприятия, компании-разработчики и все те, кто собирает большие массивы неструктурированных данных, для запуска сложных моделей могут использовать вычислительные ресурсы облака. Например, строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data.
Но чтобы грамотно использовать инструменты для работы с AI- и ML-задачами, нужно приобрести необходимо знания и навыки. Поможет разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других тематических материалов.
Процесс документирования архитектуры программного обеспечения может показаться пугающим. Но на самом деле достаточно всего 5 диаграмм, чтобы объяснить структуру вашей системы практически любому.
Игры бывают разные, большие и маленькие, триA и супер инди, в компаниях с сотнями разработчиков и что создаются самородками-одиночками. Редко их делают с нуля и пишут код только игры, чаще пишут игровые тулы, редактор и параллельно пишут саму игру. За всей этой многомиллиардной индустрией стоит код, много кода, очень много кода. Игровые движки и фреймворки – мощные инструменты, которые помогают разработчику творить его идеи и создавать увлекательные игровые миры. Это каркас, на котором строятся все игровые вселенные, они включают в себя сотни инструментов, библиотек и ресурсов, позволяя разработчикам превратить строчки кода в театр для одного зрителя.
Существует более сотни игровых движков, каждый из них содержит как минимум одну фичу которой нет ни в каком другом. Всех возможностей вместе нет ни в одном, и это прекрасно - иначе бы такой движок монополизировал рынок. Хм, Unreal5 ты ли это? Иногда полезно пробежать по release notes движка, чтобы оставаться в курсе последних новостей. Возможно вы разрабатываете свое решение и эта статья натолкнет вас на новые идеи. Готовы узнать что ваша любимая игры была сделана не на Unity, а на православном SDL?
Началось все почти два года назад в декабре, практически перед новым годом.
Наш основной проект (видео мессенджер) использовал WTL для Windows и GTKmm для Linux. Поддержки мака не было. Огромной неприятностью было тащить два идентичных клиента, которые, по идее, должны делать все строго одно и тоже. Разумеется, это никогда не получалось. От мысли что надо бы сделать ещё один нативный клиент для мака начинался нервный тик...
На резонный вопрос - почему сразу делалось не на Qt могу лишь ответить, что это связано с, так скажем, гурманскими предпочтениями и, отчасти, с любовью к монолитным exe. Да и не требовалось на старте ничего кроме винды.
В течении шести лет жизни с двумя кодовыми базами одного и того же, неспешно подбирались легковесные UI библиотеки написанные хотя бы в стиле C++11.
Надо сказать, что мы активно используем boost и всей душой, как можем, его любим...
В 2021 году видимо Гугл работал плохо или звёзды так сошлись, но не нашлось ничего стоящего. Все что попадалось - основанные на рендеринге html проекты и обертка над wxWidgets. Сейчас то мы знаем про lvgl, да...
wxWidgets не плох, но хотелось своего рисования, без окошек под кнопки, поля ввода и списки, boost/bsd подобной лицензией, максимально лаконичной, и в идеале работающей от Windows XP / CentOS 6 на стандартном GDI / X11 до Vulcan на современных машинах.
В итоге, все же было принято волевое решение сделать минимальный UI фреймворк для этого проекта, и сразу выпускать его в Open Source под лицензией boost.
Некоторое время назад, во время подготовки к интервью, я наткнулся на забавную цепочку задач на сайте leetcode.com. Сами задачки не слишком сложны, но их решения довольно любопытны. Кроме того, задачки такого типа довольно часто попадаются на собеседованиях в крупных компаниях.
Собрать и заставить работать приложение с небольшим количеством нативного кода несложно. Если же вы хотите использовать нативную библиотеку, в которой много файлов, становится труднее. Сложность в том, что нативные библиотеки распространяются в виде исходного кода, который нужно компилировать под нужную архитектуру процессора. На примере аудиокодека Opus я покажу, как это сделать.
В этой публикации речь пойдет о том, как выполнить сборку C++ проекта, использующего GTest и Boost, при помощи Docker. Статья представляет собой рецепт с некоторыми поясняющими комментариями, представленное в статье решение не претендует на статус Production-ready.
Зачем и кому это может понадобиться?
Предположим, что вам, как и мне очень нравится концепция Python venv, когда все нужные зависимости расположены в отдельной, строго определенной директории; или же вам необходимо обеспечить простую переносимость среды сборки и тестирования для разрабатываемого проекта, что очень удобно, например, при присоединении нового разработчика к команде.
Эта статья будет особенно полезна начинающим разработчикам, кому необходимо выполнить базовую настройку окружения для сборки и запуска C++ проекта.
Представленное в статье окружение можно использовать как каркас для тестовых заданий или лабораторных работ.
Являясь не Android разработчиком, но имея хорошие базовые знания в Java, мне выпала небольшая research задача под Android платформу, для решения которой нужно было интегрировать стороннюю с/c++ библиотеку в Android Studio проект. В данном статье будет:
Поиск по ключевым словам в русскоязычном сегменте интернета на удивление дал мало результатов на данную тему. Но нашлась единственная довольно подробная статья на хабре https://habr.com/ru/company/e-Legion/blog/487046/, с которой вы заметите как сходства, так и различия. Для сравнения подходов решил так же для примера использовать проект с открытым исходным кодом https://opus-codec.org, что и в указанной статье. Система на которой будут выполняться все эксперименты MacOS Big Sur имея на борту cmake версии 3.19.3.
Сразу хочу отметить, что не являюсь экспертом по CMake и Android. Все действия, описанные в статье, вы делаете на свой страх и риск и автор не несет никакой ответственности за ваше потраченное время.
Про непрерывную интеграцию и её целебные свойства слышали, наверное, все — не буду повторять написанное в многочисленных вводных статьях и обзорах и рассказывать, что же такое непрерывная интеграция, и как именно она упрощает жизнь разработчикам, релиз-инженерам и менеджерам. Предполагается, что читатель и сам прекрасно понимает, что CI — вне зависимости от применяемых в проекте языков программирования — это стопроцентно правильный подход, но… Но вот до практического его внедрения руки в силу разных причин пока не дошли.
Данная статья — инструкция по прикручиванию базовой непрерывной интеграции (build-test-deploy) к гитхабовским C/C++ проектам с CMake сборкой — по непонятным причинам, на Хабре такого до сих пор не проскальзывало. Впрочем, если моё гугл-фу подвело меня, и таки проскальзывало — не беда. Лишний туториал, описывающий всё под несколько другим углом и предостерегающий от неповторимого набора набитых автором шишек, совершенно точно не повредит.
Технологическая платформа 1С:Предприятие – это большой программный продукт (только на С++ - более 10 миллионов строк кода, а есть ещё Java и JavaScript). Подробнее про устройство платформы можно прочитать тут.
В процессе эксплуатации решений, созданных на платформе 1С:Предприятие, мы иногда сталкивались с тем, что в определенных сценариях потребление памяти процессами платформы казалось нам избыточным. К сожалению, простых способов выяснить, так ли это в действительности, для столь большого приложения у нас не было. Поэтому мы начали искать специализированные инструменты, которые могли бы помочь нам в анализе использования памяти, потребляемой нашими приложениями.
О том, какие инструменты мы пробовали использовать, почему они нам не подошли и как мы в итоге решили задачу анализа использования памяти – под катом.
Начав свою карьеру в качестве C# разработчика, я постоянно сталкивался с использованием техники внедрения зависимостей (Dependency Injection). За то время, что я работаю с C++, я не заметил здесь такого же широкого распространения этой идеи.
В то же время мне показалась весьма интересной такая возможность C++, как написание кода, который частично либо полностью может быть выполнен на этапе компиляции.
Объединив две эти идеи, у меня получилась простая библиотека для внедрения зависимостей, которая обходится средствами статического полиморфизма, не прибегая к позднему связыванию. О ней и пойдёт речь в этой статье. На её примере разберёмся с тем, как работает внедрение зависимостей и какие каждодневные проблемы оно решает.
Социальные сети стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Они объединяют людей, позволяют обмениваться информацией, поддерживать связь с друзьями и даже находить новых знакомых. Однако, за всеми этими возможностями стоит сложная инженерная работа по созданию и поддержанию социальных платформ.
Эта статья расскажет вам об основах проектирования архитектуры простой социальной сети Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком, только начинаете свой путь в этой области или просто интересуетесь, как работают социальные сети "под капотом", здесь вы найдете полезные советы и примеры.
В этой статье я расскажу об алгоритме, который помогает нам решить задачу дедупликации данных без идентификатора, дам контекст решаемой проблемы и словесное описание алгоритма с визуализацией. Реализацию алгоритма можно посмотреть по ссылке в заключении.
Алгоритм решает простую задачу. Он объединяет персональные данные из разных систем и получает на выходе «золотую запись». Делает он это в батчёвом и транзакционом режимах с приемлемой вычислительной сложностью, несмотря на принадлежность к формальному классу комбинаторных алгоритмов.
«Золотая запись» выступает в дальнейшей цепочке обработки данных в качестве уникального ключа. Это позволяет решить на масштабах компании задачу сопоставления ранее несвязанных событий, что даёт профит бизнесу как напрямую (через лучшее понимание клиентского пути), так и опосредованно через лучшую организацию аналитики и выстраивание предиктивных моделей.
