Некачественные снимки напрямую снижают прибыль.
- Как приложению распознавать нечеткие фотографии на уровне алгоритма?
- Как измерить четкость RGB-изображения?

hahacker
Аннотация:
- Пример реализации нового функционала в классе через добавление «флажка».
- Последствия.
- Альтернативный подход и сравнение результатов.
- Как избежать ситуации: «Архитектурный оверкилл»?
- Момент, когда приходит время всё менять.
В настоящее время разработка любого современного фронтэнд-приложения сложнее уровня hello world
, над которым работает команда (состав которой периодически меняется), выдвигает высокие требования к качеству кодовой базы. Чтобы поддерживать уровень качества кода на должном уровне, мы во фронтэнд-команде #gostgroup идём в ногу со временем и не боимся применять современные технологии, которые показывают свою практическую пользу в проектах компаний самого разного масштаба.
D3 одна из наиболее популярных javascript-библиотек для создания динамических и интерактивных визуализаций данных. Сегодня ее используют сотни тысяч сайтов и web-приложений.
В интернете огромное количество примеров – от банальных линейных графиков до динамически обновляющихся диаграмм Вороного – созданных с помощью этой библиотеки. Кажется, что можно найти готовый код для любой самой причудливой визуализации и лишь немного модифицировать его «под себя».
Однако, интеграция D3 в web-приложение, построенное на React, на практике оказывается не самой простой задачей.
Я собрал список из десяти отличных репозиториев на Github, которые помогут вам существенно расширить свои знания.
А я его перевел, т.к. показалось, что пост многим будет интересен. Перевод очень вольный: я опустил нерелевантные промо-ссылки и гипер эмоциональные похвалы автора оригинала, чтобы оставить только суть. Еще, обновил цифры, чтобы информация была более актуальной к моменту публикации этого перевода. Итак, перейдем к списку.
Как я писал в предисловии предыдущей статьи, я нахожусь в поисках языка, в котором я мог бы писать поменьше, а безопасности иметь побольше. Моим основным языком программирования всегда был C#, поэтому я решил попробовать два языка, симметрично отличающиеся от него по шкале сложности, про которые до этого момента приходилось только слышать, а вот писать не довелось: Haskell и Go. Один язык стал известен высказыванием "Avoid success at all costs"*, другой же, по моему скромному мнению, является полной его противоположенностью. В итоге, хотелось понять, что же окажется лучше: умышленная простота или умышленная строгость?
Я решил написать решение одной задачки, и посмотреть, насколько это просто на обоих языках, какая у них кривая обучения для разработчика с опытом, сколько всего надо изучить для этого и насколько идиоматичным получается "новичковый" код в одном и другом случае. Дополнительно хотелось понять, сколько в итоге мне придется заплатить за ублажание хаскеллевского компилятора и сколько времени сэкономит знаменитое удобство горутин. Я старался быть настолько непредвзятым, насколько это возможно, а субъективное мнение приведу в конце статьи. Итоговые результаты меня весьма удивили, поэтому я решил, что хабровчанам будет интересно почитать про такое сравнение.
В C++ в изобилии встречаются подводные камни, ловушки, оговорки и западни. В подземельях С++ скрываются многочисленные подозрительные персонажи. Хэллоуин — правильное время для встречи с некоторыми представителями этой многочисленной своры чудовищ.