Search
Write a publication
Pull to refresh
48
0
Илья Захаркин @izakharkin

Computer Vision & Graphics RnD

Send message

Ваш язык программирования — отстой

Reading time54 min
Views140K
1 Почему JavaScript отстой
• 1.1 Плохая конструкция
• 1.2 Система типов
• 1.3 Плохие функции
• 1.4 Отсутствующие функции
• 1.5 DOM
2 Почему Lua отстой
3 Почему PHP отстой
• 3.1 Исправлено в поддерживаемых в настоящее время версиях
4 Почему Perl 5 отстой
5 Почему Python отстой
• 5.1 Исправлено в Python 3
6 Почему Ruby отстой
7 Почему Flex/ActionScript отстой
8 Почему скриптовые языки отстой
9 Почему C отстой
10 Почему C++ отстой
11 Почему .NET отстой
12 Почему C# отстой
13 Почему VB.NET отстой
15 Почему Objective-C отстой
16 Почему Java отстой
• 16.1 Синтаксис
• 16.2 Исправлено в Java 7 (2011)
• 16.3 Модель
• 16.4 Библиотека
• 16.5 Обсуждение
17 Почему Backbase отстой
18 Почему XML отстой
19 Почему отстой XSLT/XPath
20 Почему CSS отстой
• 20.1 Исправлено в CSS3
21 Почему Scala отстой
22 Почему Haskell отстой
23 Почему Closure отстой
24 Почему Go отстой
• 24.1 Базовые средства программирования (базовый язык)
• 24.2 Взаимосовместимость
• 24.3 Стандартная библиотека
• 24.4 Набор инструментальных средств
• 24.5 Сообщество
25 Почему Rust отстой
• 25.1 Безопасность
• 25.2 Синтаксис
• 25.3 Конструкция API и система типов
• 25.4 Сообщество
• 25.5 Набор инструментальных средств

Почему JavaScript отстой


Учтите, что некоторые положения относятся не к самому JavaScript, а к программным интерфейсам веб-приложений (https://developer.mozilla.org/en/docs/Web/API).

Плохая конструкция

• Каждый скрипт исполняется в едином глобальном пространстве имён, доступ в которое возможен в браузерах с оконным объектом.
• Camel-регистр никуда не годится:

XMLHttpRequest
HTMLHRElement

Читать дальше →

Простыми словами: как работает машинное обучение

Reading time7 min
Views42K
В последнее время все технологические компании твердят о машинном обучении. Мол, столько задач оно решает, которые раньше только люди и могли решить. Но как конкретно оно работает, никто не рассказывает. А кто-то даже для красного словца машинное обучение называет искусственным интеллектом.


Как обычно, никакой магии тут нет, все одни технологии. А раз технологии, то несложно все это объяснить человеческим языком, чем мы сейчас и займемся. Задачу мы будем решать самую настоящую. И алгоритм будем описывать настоящий, подпадающий под определение машинного обучения. Сложность этого алгоритма игрушечная — а вот выводы он позволяет сделать самые настоящие.
Читать дальше →

Узнаем текущую погоду и прогноз простеньким скриптом на Python'е

Reading time4 min
Views214K
На Хабре есть интересная статья о том, как энтузиасты делают погоду. Энтузиасты делают, а мы воспользуемся плодами их трудов — получим эту самую погоду от OpenWeatherMap.org скриптом на Python'е.

Для получения доступа к сервису погоды придется пройти несложную процедуру регистрации на сайте OpenWeatherMap.org. Сформируем и отправим запрос, разберем ответный пакет в формате JSON, и получим текущую температуру с описанием состояния погоды.


Читать дальше →

Делаем стартап просто и технологично. Маячки Eddystone

Reading time11 min
Views13K
Вы когда-нибудь были в Лувре? Добрались до Мона-Лизы? Если да, то наверняка вы увидели лишь большую очередь перед ней, а саму картину лишь издалека и не в полный размер. Люди хотят изучить подробнее полотно, запомнить каждую его деталь, узнать о нем все подробности, поэтому они надолго остаются рядом с ним. Но что, если всю эту информацию перенести прямо в смартфон? Сделать так, чтобы картина сама рассказала устройству о себе, а оно передало информацию вам?


Статья автора Алексея Набережного, в рамках проекта «Devces Lab от Google».
Подробнее

Шишки и грабли Android-разработчика за 2 года

Reading time10 min
Views41K
image

Я ясно помню тот день в далеком 2014 году, когда я решил заняться программирование под Android. Это оказалось лучшим решением, которое я принял в моей жизни. Уже прошло почти два с половиной года, и за это время у меня возможность кое-чему научиться.

Когда я только начал, я не знал никого, кто мог бы научить меня, показать, как правильно нужно делать. И я совершил МНОЖЕСТВО ошибок, в так же потратил кучу времени на то, чтобы потом их исправить.

Полтора года спустя, мне выпал шанс поработать с очень талантливыми и опытными Android-разработчиками, которые направляли меня и помогли мне привести все в порядок. Эти две составляющие научили меня многому. Я понял, что надо ДЕЛАТЬ, а самое главное, что НЕ НАДО.

И уже какое-то время я, как могу, стараюсь помогать другим разработчикам — прямо или косвенно. Вот мои профили: StackOverflow и Github.

В этой статье я поделюсь некоторыми полезными фактами, до которых я сам дошел за эти годы. Они могут помочь кому-то быстрее взяться за дело и не повторить моих ошибок.

Предупреждение: в этой статье я затрону Android, а также идеи и результаты программирования, так что если вы не знакомы с одним из этих пунктов, то вам может быть неинтересно дочитывать статью до конца. Остальные, просто читайте.
Читать дальше →

О мотивации, эффективности и контроле времени — взгляд с неочевидной стороны

Reading time3 min
Views18K
Про мотивацию и эффективность (или неэффективность) работы написано уже огромное количество статей. Попробуем взглянуть на это по-новому. Более научно и в то же время практично.

image

Начнём с очевидных фактов. Итак:

  • Мозг у нас один.
  • Мозг работает по-разному, в зависимости от того, чем вы занимаетесь.
  • Есть «приятные» процессы (например, привычные действия, общение с доброжелательно настроенными людьми или что-то, связанное с умеренной физической активностью).
  • Есть «неприятная» активность мозга, вызывающая почти болезненные ощущения (например, начальный период изучения совершенно нового для вас иностранного языка или языка программирования).
  • Мы стремимся минимизировать неприятные ощущения.
  • Мечты и «хотелки» в основном являются стремлением к определённым формам работы мозга и состояниям сознания, а вовсе не ситуативными достижениями (хотя мы обычно думаем иначе).
Читать дальше →

12 кейсов по биг дате: подтвержденные примеры из индустрии, когда биг дата приносит деньги

Reading time8 min
Views36K
Хабр, привет! Проанализировали кейсы по big data, в которых технологии больших данных помогли компаниям более эффективно работать с клиентами или оптимизировать внутренние процессы.

Кстати, совсем скоро у нас стартует первый набор программы Big Data for Executives, цель которой подготовить руководителя или владельца бизнеса к использованию данных в своей деятельности. Почитать о ней подробнее можно здесь.
Читать дальше →

Построение диаграммы Вороного методом 'разделяй и властвуй'. Релаксация Ллойда

Reading time5 min
Views26K
image

Недавно, на хабрахабре была опубликована статья, целиком и полностью посвященная диаграммам Вороного. В статье автор подробно описывает алгоритм Форчуна, применяемый для построения Диаграммы Вороного за O(n*log(n)). Стоит отметить, что описание этого алгоритма не раз появлялось в рунете, в то время как о других алгоритмах (с той же асимптотикой) рассказано ровным счетом ничего. Данная статья исправляет это недоразумение, а также является отличным дополнением к уже опубликованному ранее материалу.

Ниже я расскажу о алгоритме 'разделяй и властвуй' построения диаграммы Вороного за O(n*log(n)), а также, основываясь на своем практическом опыте, о по-настоящему крутых штуках, в которых это применимо. Вообще, алгоритмы типа 'разделяй и властвуй' являются своего рода классикой программирования (думаю, про сортировку данным методом слышал каждый программист), хорошо параллелятся и легко читаются (если, конечно, знать основную идею алгоритма).

Маркетологи уже победили или почему я никогда не куплю себе топовый смартфон

Reading time7 min
Views107K
Перечитывая очередную статью о новом смартфоне очередной именитой компании, я в милионный раз споткнулся об эпитет «бюджетный», применённый к смартфону стоимостью около 13 тысяч рублей.



Достаточно, товарищи! Тут не будет сравнения характеристик или рассуждений о жизненной необходимости 18 Мп камеры против 13 Мп. Под катом я подробно, с фактами и с примерами, объясню почему нас всех поимели господа маркетологи.
Читать дальше →

В Норвегии начали бесплатно распространять лекарство, эффективно предотвращающее ВИЧ

Reading time3 min
Views55K
Норвегия стала первой страной в мире, которая начала бесплатно распространять среди групп риска лекарство для профилактики ВИЧ, эффективность которого достигает 99%. Об этом в октябре заявил министр здравоохранения страны.



Для меня оказалась сюрпризом сама новость о лекарстве, эффективно предотвращающем заражение ВИЧ — как, думаю, будет и для многих из вас: всё, что большинство своём мы знаем о ВИЧ, по-прежнему исчерпывается строчкой Земфиры «у тебя СПИД — и значит мы умрём». И даже сама эта новость, хоть и датирована 21 октября, прошла незамеченной в рунете. На «Гиктаймсе» — первый эксклюзивный материал на эту тему на русском языке.
Читать дальше →

Методы применения алгоритма нахождения максимального потока в сети

Reading time7 min
Views48K

Введение


Задача о максимальном потоке является классической и имеет множество применений. Напомню постановку проблемы. Дан взвешенный ориентированный граф с неотрицательными весами (пропускными способностями). Выделены две вершины: исток S и сток T такие, что любая другая вершина лежит на пути из S в T. Потоком назовем функцию F: V x V с такими свойствами
  1. Ограничение пропускной способности. Поток по ребру не может быть больше его (ребра) пропускной способности.
  2. Антисимметричность. Для каждого ребра (u, v): F(u, v) = -F(v, u).
  3. Сохранение потока. Для каждой вершины (кроме S и T), количество входящего потока (отрицательного) равен количеству исходящего потока (положительного). Тоесть, алгебраическая сумма потоков для каждой вершины (кроме S и T) равна нулю.

В этом посте вы можете ознакомиться с реализацией поставленной проблемы.

Перейдем непосредственно к типичным задачам, которые сводятся к алгоритму нахождения максимального потока в сети. Часто выявить в таких задачах поток очень не просто.

Читать дальше →

Система непересекающихся множеств и её применения

Reading time10 min
Views79K
Добрый день, Хабрахабр. Это еще один пост в рамках моей программы по обогащению базы данных крупнейшего IT-ресурса информацией по алгоритмам и структурам данных. Как показывает практика, этой информации многим не хватает, а необходимость встречается в самых разнообразных сферах программистской жизни.
Я продолжаю преимущественно выбирать те алгоритмы/структуры, которые легко понимаются и для которых не требуется много кода — а вот практическое значение сложно недооценить. В прошлый раз это было декартово дерево. В этот раз — система непересекающихся множеств. Она же известна под названиями disjoint set union (DSU) или Union-Find.

Условие


Поставим перед собой следующую задачу. Пускай мы оперируем элементами N видов (для простоты, здесь и далее — числами от 0 до N-1). Некоторые группы чисел объединены в множества. Также мы можем добавить в структуру новый элемент, он тем самым образует множество размера 1 из самого себя. И наконец, периодически некоторые два множества нам потребуется сливать в одно.

Формализируем задачу: создать быструю структуру, которая поддерживает следующие операции:

MakeSet(X) — внести в структуру новый элемент X, создать для него множество размера 1 из самого себя.
Find(X) — возвратить идентификатор множества, которому принадлежит элемент X. В качестве идентификатора мы будем выбирать один элемент из этого множества — представителя множества. Гарантируется, что для одного и того же множества представитель будет возвращаться один и тот же, иначе невозможно будет работать со структурой: не будет корректной даже проверка принадлежности двух элементов одному множеству if (Find(X) == Find(Y)).
Unite(X, Y) — объединить два множества, в которых лежат элементы X и Y, в одно новое.

На рисунке я продемонстрирую работу такой гипотетической структуры.


Как такое сделать и зачем оно нужно

Моноиды и их приложения: моноидальные вычисления в деревьях

Reading time20 min
Views24K
Приветствую, Хабрахабр. Сегодня я хочу, в своём обычном стиле, устроить сообществу небольшой ликбез по структурам данных. Только на этот раз он будет гораздо более всеобъемлющ, а его применения и практичность — простираться далеко в самые разнообразные области программирования. Самые красивые применения, я, конечно же, покажу и опишу непосредственно в статье.

Нам понадобится капелька абстрактного мышления, знание какого-нибудь сбалансированного дерева поиска (например, описанного мною ранее декартова дерева), умение читать простой код на C#, и желание применить полученные знания.

Итак, на повестке сегодняшнего дня — моноиды и их основное применение для кеширования вычислений в деревьях.

Моноид как концепция


Представьте себе множество чего угодно, множество, состоящее из объектов, которыми мы собираемся манипулировать. Назовём его M. На этом множестве мы вводим бинарную операцию, то есть функцию, которая паре элементов множества ставит в соответствие новый элемент. Здесь и далее эту абстрактную операцию мы будем обозначать "⊗", и записывать выражения в инфиксной форме: если a и b — элементы множества, то c = ab — тоже какой-то элемент этого множества.

Например, рассмотрим все строки, существующие на свете. И рассмотрим операцию конкатенации строк, традиционно обозначаемую в математике "◦", а в большинстве языков программирования "+": "John""Doe" = "JohnDoe". Здесь множество M — строки, а "◦" выступает в качестве операции "⊗".
Или другой пример — функция fst, известная в функциональных языках при манипуляции с кортежами. Из двух своих аргументов она возвращает в качестве результата первый по порядку. Так, fst(5, 2) = 5; fst("foo", "bar") = "foo". Безразлично, на каком множестве рассматривать эту бинарную операцию, так что в вашей воле выбрать любое.

Далее мы на нашу операцию "⊗" накладываем ограничение ассоциативности. Это значит, что от неё требуется следующее: если с помощью "⊗" комбинируют последовательность объектов, то результат должен оставаться одинаковым вне зависимости от порядка применения "⊗". Более строго, для любых трёх объектов a, b и c должно иметь место:
(ab) ⊗ c = a ⊗ (bc)
Легко увидеть, что конкатенация строк ассоциативна: не важно, какое склеивание в последовательности строк выполнять раньше, а какое позже, в итоге все равно получится общая склейка всех строк в последовательности. То же касается и функции fst, ибо:
fst(fst(a, b), c) = a
fst(a, fst(b, c)) = a
Цепочка применений fst к последовательности в любом порядке всё равно выдаст её головной элемент.

И последнее, что мы потребуем: в множестве M по отношению к операции должен существовать нейтральный элемент, или единица операции. Это такой объект, который можно комбинировать с любым элементом множества, и это не изменит последний. Формально выражаясь, если e — нейтральный элемент, то для любого a из множества имеет место:
ae = ea = a
В примере со строками нейтральным элементом выступает пустая строка "": с какой стороны к какой строке её ни приклеивай, строка не поменяется. А вот fst в этом отношении нам устроит подлянку: нейтральный элемент для неё придумать невозможно. Ведь fst(e, a) = e всегда, и если ae, то свойство нейтральности мы теряем. Можно, конечно, рассмотреть fst на множестве из одного элемента, но кому такая скука нужна? :)

Каждую такую тройку <M, ⊗, e> мы и будем торжественно называть моноидом. Зафиксируем это знание в коде:
public interface IMonoid<T> {
    T Zero { get; }
    T Append(T a, T b);
}

Больше примеров моноидов, а также где мы их, собственно, применять будем, лежит под катом.
Читать дальше →

Декартово дерево: Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу

Reading time12 min
Views59K

Оглавление (на данный момент)


Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Очень сильное колдунство


После всей кучи возможностей, которые нам предоставило декартово дерево в предыдущих двух частях, сегодня я совершу с ним нечто странное и кощунственное. Тем не менее, это действие позволит рассматривать дерево в совершенно новой ипостаси — как некий усовершенствованный и мощный массив с дополнительными фичами. Я покажу, как с ним работать, покажу, что все операции с данными из второй части сохраняются и для модифицированного дерева, а потом приведу несколько новых и полезных.

Вспомним-ка еще раз структуру дерамиды. В ней есть ключ x, по которому дерамида есть дерево поиска, случайный ключ y, по которому дерамида есть куча, а также, возможно, какая-то пользовательская информация с (cost). Давайте совершим невозможное и рассмотрим дерамиду… без ключей x. То есть у нас будет дерево, в котором ключа x нет вообще, а ключи y — случайные. Соответственно, зачем оно нужно — вообще непонятно :)

На самом деле расценивать такую структуру стоит как декартово дерево, в котором ключи x все так же где-то имеются, но нам их не сообщили. Однако клянутся, что для них, как полагается, выполняется условие двоичного дерева поиска. Тогда можно представить, что эти неизвестные иксы суть числа от 0 до N-1 и неявно расставить их по структуре дерева:

Получается, что в дереве будто бы не ключи в вершинах проставлены, а сами вершины пронумерованы. Причем пронумерованы в уже знакомом с прошлой части порядке in-order обхода. Дерево с четко пронумерованными вершинами можно рассматривать как массив, в котором индекс — это тот самый неявный ключ, а содержимое — пользовательская информация c. Игреки нужны только для балансировки, это внутренние детали структуры данных, ненужные пользователю. Иксов на самом деле нет в принципе, их хранить не нужно.

В отличие от прошлой части, этот массив не приобретает автоматически никаких свойств, вроде отсортированности. Ведь на информацию-то у нас нет никаких структурных ограничений, и она может храниться в вершинах как попало.
Если интересно - под кат

Декартово дерево: Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней

Reading time14 min
Views41K

Оглавление (на данный момент)


Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Тема сегодняшней лекции


В прошлый раз мы с вами познакомились — скажем прямо, очень обширно познакомились — с понятием декартового дерева и основным его функционалом. Только до сих мы с вами использовали его одним-единственным образом: как «квази-сбалансированное» дерево поиска. То есть пускай нам дан массив ключей, добавим к ним случайно сгенерированные приоритеты, и получим дерево, в котором каждый ключ можно искать, добавлять и удалять за логарифмическое время и минимум усилий. Звучит неплохо, но мало.

К счастью (или к сожалению?), реальная жизнь такими пустяковыми задачами не ограничивается. О чем сегодня и пойдет речь. Первый вопрос на повестке дня — это так называемая K-я порядковая статистика, или индекс в дереве, которая плавно подведет нас к хранению пользовательской информации в вершинах, и наконец — к бесчисленному множеству манипуляций, которые с этой информацией может потребоваться выполнять. Поехали.

Ищем индекс


В математике, K-я порядковая статистика — это случайная величина, которая соответствует K-му по величине элементу случайной выборки из вероятностного пространства. Слишком умно. Вернемся к дереву: в каждый момент времени у нас есть декартово дерево, которое с момента его начального построения могло уже значительно измениться. От нас требуется очень быстро находить в этом дереве K-й по порядку возрастания ключ — фактически, если представить наше дерево как постоянно поддерживающийся отсортированным массив, то это просто доступ к элементу под индексом K. На первый взгляд не очень понятно, как это организовать: ключей-то у нас в дереве N, и раскиданы они по структуре как попало.

Решение и вся статья - под катом

Алгоритмы и структуры данных — шпаргалка

Reading time1 min
Views201K
Пару недель назад, необходимо было освежить информацию в голове информацию по структурам данных и алгоритмам для собеседования. Первым делом полез на www.coursera.org, где хотел пробежаться по некоторым лекциям курса Алгоритмы, там же были две сводные таблички, которые в процессе изучения курса взял на заметку — отлично помогали запомнить сложность операций. Но, к моему удивлению, материалы пройденного курса стали недоступны. Быстрое гугление, в надежде, что кто-нибудь выложил лекции на торрентах, к сожалению, не дало результатов. В итоге, я нашел полную коллекцию слайдов по данному курсу. Спешу поделиться. Самое главное, что взял из этих слайдов, — это вышеупомянутые сводные таблички. Думаю многим пригодится.
Читать дальше →

Декартово дерево: Часть 1. Описание, операции, применения

Reading time15 min
Views158K

Оглавление (на данный момент)


Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Декартово дерево (cartesian tree, treap) — красивая и легко реализующаяся структура данных, которая с минимальными усилиями позволит вам производить многие скоростные операции над массивами ваших данных. Что характерно, на Хабрахабре единственное его упоминание я нашел в обзорном посте многоуважаемого winger, но тогда продолжение тому циклу так и не последовало. Обидно, кстати.

Я постараюсь покрыть все, что мне известно по теме — несмотря на то, что известно мне сравнительно не так уж много, материала вполне хватит поста на два, а то и на три. Все алгоритмы иллюстрируются исходниками на C# (а так как я любитель функционального программирования, то где-нибудь в послесловии речь зайдет и о F# — но это читать не обязательно :). Итак, приступим.

Введение


В качестве введения рекомендую прочесть пост про двоичные деревья поиска того же winger, поскольку без понимания того, что такое дерево, дерево поиска, а так же без знания оценок сложности алгоритма многое из материала данной статьи останется для вас китайской грамотой. Обидно, правда?

Следующий пункт нашей обязательной программы — куча (heap). Думаю, также многим известная структура данных, однако краткий обзор я все же приведу.
Представьте себе двоичное дерево с какими-то данными (ключами) в вершинах. И для каждой вершины мы в обязательном порядке требуем следующее: ее ключ строго больше, чем ключи ее непосредственных сыновей. Вот небольшой пример корректной кучи:


На заметку сразу скажу, что совершенно не обязательно думать про кучу исключительно как структуру, у которой родитель больше, чем его потомки. Никто не запрещает взять противоположный вариант и считать, что родитель меньше потомков — главное, выберите что-то одно для всего дерева. Для нужд этой статьи гораздо удобнее будет использовать вариант со знаком «больше».

Сейчас за кадром остается вопрос, каким образом в кучу можно добавлять и удалять из нее элементы. Во-первых, эти алгоритмы требуют отдельного места на осмотр, а во-вторых, нам они все равно не понадобятся.
А теперь собственно про декартово дерево

6 концепций функционального программирования. Польза и примеры использования

Reading time9 min
Views41K
Доброго времени суток! Меня зовут Иван Смолин, я разработчик мобильных приложений на платформе iOS. Сегодня предлагаю вам окунуться в мир функционального программирования. Статья носит по большей части теоретический характер, нежели практический. В ней я постараюсь дать определения основным понятиям функционального программирования и покажу примеры реализации на C, Objective-C, Swift, Haskell.

Функциональное программирование — это парадигма программирования, которая акцентируется на вычислении через функции в математическом стиле, неизменяемость, выразительность и уменьшение использования переменных и состояний (ссылка).

Существует 6 основных концепций:

  • концепция первого класса и функций высшего порядка
  • концепция чистых функций
  • концепция неизменяемого состояния
  • концепция опциональности и сопоставления с образом
  • концепция ленивости и бесконечных структур данных
  • концепция лямбда-исчислений

Читать дальше →

Насколько важна математическая подготовка в перспективных направлениях разработки ПО

Reading time9 min
Views59K


Профессия программиста становится все более массовой и востребованной. Сейчас порог вхождения в ИТ-сферу в принципе снизился, но продолжает расти интерес к ИТ-технологиям в целом, и к программированию в частности.

Среди ИТ-компаний и программистов, тем не менее, растет конкуренция. Однако стоит отметить, что, по крайней мере, на рынке труда она достаточно честная. Например, принимая на работу программиста работодатель в первую очередь будет оценивать уровень реальных знаний и навыков, а не цвет диплома. Впрочем, эта ситуация способствует распространению «программистов-самоучек», которые ограничены узкой специализацией. Для них нередко оказывается справедливо выражение «шаг вправо, шаг влево – расстрел». Так что, сейчас недостаточно сказать: этот человек – «ИТшник», или даже программист. Программист программисту рознь.

Специализации программистов множатся и развиваются, программист, специализирующийся в одной области приложений, не всегда может понять своего коллегу, работающего в другой области. Хотя вроде бы и языки программирования, и технологии одни и те же. Области приложений могут кардинально отличаться друг от друга, и для того, чтобы писать специализированные программы, мало знать языки и технологии программирования, нужно хорошо разбираться в той области, для которой разрабатывается программный продукт. В последнее время все чаще при изучении предметной области возникает необходимость в математической формализации.
Читать дальше →

Пишем сервер-помощник для BaaS или «Ну и зачем мне тогда Firebase?»

Reading time5 min
Views8.5K

Предисловие


Я начинающий Android разработчик, за плечами у меня около 1,5 года опыта в данной сфере. Взялся я за довольно-таки большой проект, в команде кроме меня никого нет, а бекенд писать я не умею. Решено было в качестве платформы выбрать Firebase. Так как специфика моего приложения требовала постоянной работы и получения данных из базы в фоне, я просто вставил все EventListener-ы в сервис и был доволен. До того самого момента, когда я решил написать iOS версию. Выучив Swift я ринулся в бой. Firebase SDK благо оказались очень хороши и похожи для обеих систем, так что я быстро написал основную часть и… Почему не работает?

Суть проблемы и постановка задачи


iOS мягко говоря не уважает приложения работающие в фоне. Единственный способ пробудить приложение которое убила система (а убивает она их из-за любого чиха) — уведомления через APNS. К тому же, на Android 6+ постоянное соединение не держится и уведомления в итоге приходят с задержкой от 5 минут до 2 часов (на 7.1), если они реализованы не через GCM. Хорошо, что Firebase Cloud Messaging поддерживает и APNS, и GCM. Плохо, что для этого нужен дополнительный сервер. Было бы круто, если б уведомления автоматически отправлялись по определённым изменениям в базе данных. Инженеры обещают сделать нечто подобное в следующем году… А работать то должно уже сейчас.
Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity