Много всего произошло в 2017-м, на самом деле — и подумать страшно — сколько всего случилось. Всем нравится шутить о том, как быстро всё меняется в разработке фронтенда, и в последние несколько лет это, вероятно, так и было. Рискуя быть неоригинальным, хочу сказать, что в 2017-м всё было не так, как прежде. Тенденции веб-разработки стабилизировались. В частности, популярные библиотеки стали, в большинстве своём, ещё популярнее, вместо того, чтобы сдвинуться на второй план под натиском конкурентов. В целом же веб-разработка стала гораздо более зрелой средой, чем раньше.



В этом материале мы поговорим о некоторых важных событиях, которые произошли в этом году в экосистеме клиентской веб-разработки, обращая особое внимание на общие тренды.

Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.

Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.

Список лучших инструментов для web-анимации. SVG/CSS/Canvas/DOM анимация + GUI инструменты для генерации кривых Безье и CSS анимации.

Репозиторий: github.com/sergey-pimenov/awesome-web-animation
Страница-каталог: awesome-web-animation.netlify.app

В будущем список будет дополнен книгами и видео-курсами по web-анимации. Если вы заметите, что какого-то стоящего инструмента не присутствует — пожалуйста, напишите об этом и я добавлю его.

Также буду рад отзывам на инструменты из текущего списка, с помощью ваших отзывов я смогу сделать описание инструментов более полным.

Недавно я познакомился с методом тестирования ПО под названием «Мутационное тестирование» и уже успел стать фанатом такого подхода к написанию тестов.

Сначала теория

Цель мутационного тестирования состоит в выявлении неэффективных и неполных тестов, то есть это по сути тестирование тестов.

Идея состоит в том, чтобы изменять небольшие случайные фрагменты исходного кода и наблюдать за реакцией тестов. Если после внесения изменений тесты всё равно пройдены, то такой набор тестов неэффективен или неполон.

Сегодня все всегда заняты. Столько всего происходит и в личной жизни, и в профессиональной среде. А тем временем такие темы, как искусственный интеллект, круто набирают обороты, а вас же начинают посещать неприятные мысли о том, что в ближайшие два года ваши навыки безнадежно устареют.

После того как я похоронил свой стартап Zeading, я почувствовал это особенно остро. Словно я упускаю из вида что-то очень важное.

То, что я full stack разработчик — это уже не круто. Full stack уже не «full» без компетенций в ИИ.

Настала пора действовать. Поэтому я решил привести свои навыки в области разработки, маркетинга и предпринимательства в соответствие с современными требованиями, решил полностью открыться новому.

Когда хочешь быстро объяснить суть какого-то процесса, то обычно рисуешь на листке бумаги несколько прямоугольников с текстом и проводишь между ними связи. Этому нехитрому принципу следуют большинство методологий описания бизнес-процессов, технологических процессов и любой другой человеческой деятельности. Можно принять как данность, что подобные схемы очень важны в современной парадигме накопления знаний.

Поэтому несколько лет назад я разработал приложение, которое позволяет строить диаграммы процессов, чтобы планировать исполнение проектов или просто достигать каких-либо целей. Всё это время я тесно работал с пользователями, довольно часто и по разному поводу они присылали мне свои диаграммы. Изучая сотни различных схем, я замечал, что некоторые из них проще воспринимать и понимать, чем другие, и наоборот, отдельные схемы было чертовски сложно разобрать. Интересно то, что зачастую дело было не в сложности или простоте самого процесса, а в манере построения диаграммы. Проявив толику усердия, даже самый простой процесс можно проиллюстрировать путанной схемой, суть которой будет сложно понять без дополнительного изучения. 

Анализируя свой опыт по построению диаграмм и систематизируя удачные находки и ошибки пользователей, я выработал набор принципов, которые позволяют строить хорошие диаграммы.

Прим. перев.: Неделю назад Aymen El Amri, руководящий компанией eralabs и создавший обучающий курс «Безболезненный Docker», опубликовал свой Docker Cheat Sheet — шпаргалку по основным командам Docker. Git-репозиторий этого документа на GitHub уже набрал 1000+ stars и несколько сторонних контрибьюторов, что подтвердило его актуальность и пользу.



Представленные здесь команды описаны минимально (с акцентом на читаемость как есть) и включают в себя установку Docker, работу с реестрами и репозиториями, контейнерами, образами, сетью, Docker Swarm. Ниже представлен перевод шпаргалки в её состоянии на 2 сентября с дополнениями из комментариев ниже.

Представляю вашему вниманию перевод статьи Beau Carnes How Recursion Works — explained with flowcharts and a video.

«Для того чтобы понять рекурсию, надо сначала понять рекурсию»

Рекурсию порой сложно понять, особенно новичкам в программировании. Если говорить просто, то рекурсия – это функция, которая сама вызывает себя. Но давайте попробую объяснить на примере.

Представьте, что вы пытаетесь открыть дверь в спальню, а она закрыта. Ваш трехлетний сынок появляется из-за угла и говорит, что единственный ключ спрятан в коробке. Вы опаздываете на работу и Вам действительно нужно попасть в комнату и взять вашу рубашку.

Вы открываете коробку только чтобы найти… еще больше коробок. Коробки внутри коробок и вы не знаете, в какой из них Ваш ключ. Вам срочно нужна рубашка, так что вам надо придумать хороший алгоритм и найти ключ.

Есть два основных подхода в создании алгоритма для решения данной проблемы: итеративный и рекурсивный. Вот блок-схемы этих подходов:

Какой подход для Вас проще?

В JavaScript область видимости — это важная, но неоднозначная концепция. Области видимости, при правильном подходе к их использованию, позволяют применять надёжные шаблоны проектирования, помогают избежать нежелательных побочных эффектов в программах. В этом материале мы проанализируем различные типы областей видимости в JavaScript, поговорим о том, как они работают. Хорошее понимание этого механизма позволит вам улучшить качество кода.


Картинка по запросу «области видимости». Извините, если вызвали приступ ностальгии )

Элементарное определение области видимости выглядит так: это область, где компилятор ищет переменные и функции, когда они ему нужны. Думаете, что звучит это слишком просто? Предлагаем разобраться вместе.

Перевод отрывка из интервью с создателем Node.js Раяном Далом (Ryan Dahl) в котором обсуждается модель программирования и язык Go.

— Расскажи нам, как проходила начальная разработка Node? Это ведь уже было достаточно давно, ты создал Node в 2009.

Райан: — Я думаю для себя лично, что нет лучшего момента в жизни, когда ты, как это говорится, «в потоке» и у тебя есть идея, в которую ты сильно веришь. И при этом есть время, чтобы сесть и на самом деле работать над ней. И я думаю, Node была именно такой идеей, которая ждала, чтобы её кто-то ухватил, и если бы не я, то это бы сделал кто-то другой. Но так случалось, что я был тогда достаточно свободен от работы и имел время, и мог работать нон-стоп несколько месяцев, которых как раз были нужны, чтобы выкатить начальную версию. Так что да, это был отличный период.

— Отлично, супер. Node построена на идее «полностью асинхронной» модели программирования. Удачна ли она была для Node?

Рано или поздно разработчик всерьез задумывается о фрилансе. В этот момент большинство идут на биржи. Выбор бирж огромен. В СНГ: fl.ru, weblancer и прочие. Но когда доходишь до дела начинаешь понимать в каком все упадке. Единственным местом где водятся более-менее нормальные заказы можно назвать fl.ru и еще одну-две биржы. Но на fl.ru нужен pro аккаунт, ведь оказывается чтобы взять заказ нужно заплатить бирже, и далеко не факт что тебе что-то светит. Поэтому было решено идти на Upwork.

Популярность JavaScript растёт, его возможности используют на разных уровнях применяемых разработчиками стеков технологий и на множестве платформ. На JS делают фронтенд и бэкенд, пишут гибридные и встраиваемые приложения, а также многое другое.

Анализ статистики GitHub показывает, что по показателям активных репозиториев и push-запросов, JavaScript находится на первом месте, да и в других категориях он показывает довольно высокие позиции.


Статистические сведения по JavaScript с GitHub

С другой системой статистических сведений по GitHub можно ознакомиться здесь, она подтверждает то, что было сказано выше.

Если множество проектов плотно завязаны на JavaScript, значит, разработчикам необходимо как можно более эффективно использовать всё, что даёт им язык и его экосистема, стремясь, на пути разработки замечательных программ, к глубокому пониманию внутренних механизмов языка.

Как ни странно, существует множество разработчиков, которые регулярно пишут на JavaScript, но не знают, что происходит в его недрах. Пришло время это исправить: этот материал посвящён обзору JS-движка на примере V8, механизмов времени выполнения, и стека вызовов.

Предыдущая часть.

Надеюсь что вы уже зарегистрировались и заполнили профиль, если нет, то вам в прошлую статью. А мы начнем.

Перед регистрацией советую внимательно прочитать правила биржи, иначе как это было в моем случае — можно улететь в бан «без-воз-мез-дно».

Этот материал посвящён тому, как внутренние механизмы V8 работают со свойствами JavaScript-объектов. Если рассматривать свойства с точки зрения JavaScript, то разные их виды отличаются друг от друга не так уж и сильно. Скажем, JS-объекты обычно ведут себя как словари со строковыми ключами и произвольными объектами в качестве значений. Однако, если почитать спецификацию языка, можно выяснить, например, что свойства разных видов по-разному ведут себя при их переборе. В других случаях поведение свойств различных видов, в основном, выглядит одинаково.

Казалось бы, реализация механизма работы со свойствами, учитывая их схожесть, задача не такая уж и масштабная, однако, в недрах V8 используется несколько различных способов представления свойств. Сделано это, во-первых, для обеспечения высокой производительности, во-вторых — ради экономии памяти.



В этом материале мы хотим рассказать о том, как V8 добивается высокой производительности при обработке динамически добавляемых свойств объектов. Знание особенностей механизма работы со свойствами необходимо для понимания сущности способов оптимизации выполнения JavaScript в V8, таких, например, как встроенные кэши.

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

Технополис — образовательный проект, запущенный «Одноклассниками» (Mail.Ru) совместно с Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого. В рамках проекта студенты политеха изучают проектирование, разработку, внедрение и поддержку высоконагруженных Java-приложений. Преподаватели проекта — программисты, системные администраторы, дата-майнеры и другие специалисты из команды «Одноклассников».

Почему экономическая целесообразность может привести к краху Биткойн

Автор статьи — Алексей Маланов, эксперт отдела развития антивирусных технологий «Лаборатории Касперского»

Обсудим, чем определяется прибыльность майнинга биткойна, какие принципы по адаптации скорости майнинга были заложены в него изначально, и почему эти принципы в конечном итоге могут привести к краху этой криптовалюты.



Мы предполагаем, что читатель имеет представление об основных механизмах функционирования Биткойн, таких как: блокчейн, майнинг, майнинговые пулы, награда за блок.

Предупреждение. В этой статье мы исследуем теоретическую возможность развития описываемого сценария с учетом заложенных в Биткойн алгоритмов. Мы не ставили себе цели детально проанализировать структуру затрат майнеров, цены на электричество в различных районах мира, банковские ставки и сроки окупаемости оборудования.

Перед вами — второй материал из серии, посвящённой особенностям работы JavaScript на примере движка V8. В первом шла речь о механизмах времени выполнения V8 и о стеке вызовов. Сегодня мы углубимся в особенности V8, благодаря которым исходный код на JS превращается в исполняемую программу, и поделимся советами по оптимизации кода.

Привет, Хабр! В последнее время машинное обучение и data science в целом приобретают все большую популярность. Постоянно появляются новые библиотеки и для тренировки моделей машинного обучения может потребоваться совсем немного кода. В такой ситуации можно забыть, что машинное обучение — не самоцель, а инструмент для решения какой-либо задачи. Мало сделать работающую модель, не менее важно качественно презентовать результаты анализа или сделать работающий продукт.

Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее:

• создать простой сайт с использованием Flask и Bootstrap;
• разместить его на платформе Heroku;
• реализовать сохранение и загрузку данных с помощью облака Amazon s3;
• собрать собственный датасет;
• натренировать модели машинного обучения (FNN и CNN);
• сделать возможность дообучения этих моделей;
• сделать сайт, который сможет распознавать нарисованные изображения;

Для полного понимания проекта желательно знать как работает deep learning для распознавания изображений, иметь базовые знания о Flask и немного разбираться в HTML, JS и CSS.