User
Привет, Хабр!
У меня есть несколько советов по оптимизации производительности приложений на Flutter. Хотя фреймворк и имеет высокую производительность по умолчанию, неправильное написание кода может привести к проблемам с быстродействием. Давайте рассмотрим несколько важных моментов, которые помогут вам написать быстрый и эффективный код.
Статический анализ — это очень мощный инструмент, позволяющий следить за качеством кода. Предлагаем вместе попробовать написать простой Lua анализатор на Java, чтобы понять, как устроены статические анализаторы кода внутри.
"Как будто у Unreal и Unity родился ребёнок" — такое трогательное описание дали этому движку в GameDev-сообществе. Эта фраза не только мило звучит, но и точно передаёт его суть, ведь движок действительно задумывался как нечто среднее между Unity Engine и Unreal Engine.
Очень важно думать о том, чтобы приложения были надежными и защищёнными. Go — язык, который известен своей простотой и производительностью. Но ни один язык не безопасен сам по себе и об этом нужно заботится самостоятельно.
В этой статье мы поделимся с вами методами, которые помогут сделать ваши Go-приложения неприступными крепостями.
Пифагор больше известен как создатель теоремы о прямоугольном треугольнике и так и не вошедших в моду экстравагантных штанов. Чуть менее известным фактом является то, что Пифагору принадлежит первое математическое обоснование музыкальных гармоний, из-за чего его порой называют чуть ли не «отцом всех струнных инструментов». Насколько справедливо это утверждение, как связаны цифры и звуки и что на самом деле открыл Пифагор?
Хабр, привет! Я снова пришёл к вам со статьёй, где показываю мои любимые техники вёрстки. Моя цель — поделиться опытом с вами. Я использую не только трюки известных экспертов, есть лично мои придумки. Но, пожалуйста, относитесь к этому контенту, как к просто альтернативному мнению. Мои техники не являются единственными правильными решениями.
Сегодня мы рассмотрим:
min() и max();line-height;Давайте посмотрим, что я вам подготовил.
Недавно в комментариях к тексту про построение личной базы знаний на Хабре читатель отметил, что в таких статьях не хватает примеров работы с техническими данными. Давайте это исправим. Мы спросили у инженеров YADRO и технарей из сообщества «Цеттелькастен и Персональные базы знаний», как и для чего они ведут свои заметки. Герои статьи используют Obsidian и Emacs, а также личные Telegram-каналы, чтобы изучать новые языки программирования, проходить технические собеседования и вести рабочие записи.
Для тех, кто пока не знаком с методом социолога Никласа Лумана, в начале статьи рассказали об истории Цеттелькастена и показали, как выглядело хранилище данных полвека назад. Короб с ящиками и карточками стал прототипом современных систем для ведения заметок, которыми пользуются инженеры.
В природе существуют два широкоизвестных метода ввода-вывода: блокирущий и неблокирующий. Отношение к блокирующему как правило пренебрежительное, мол, он для нубов, а серьезным людям использовать его не стоит.
В этой статье я разберу блокирующий, неблокирующий, а также квази-блокирующий методы. Примеры буду брать из приложений, которые разрабатывал в ходе собственной практики.
Так как микроконтроллеры предоставляют разработчику полную свободу во взаимодействии с железом, примеры я тоже буду давать для абстрактного усредненного микроконтроллера семейства stm32. Но и на прочих NXP философия примерно такая же.
В общем, хочу поделиться собственным опытом, но не откажусь и от совета в комментариях.
• Астрономы наблюдают за формированием планет вокруг бинарных звёзд
• Физики разработали новый метод объединения обычного интернета с квантовым
• Новая модель опровергает ведущую теорию формирования континентов Земли
• Вода делает что-то очень странное, попадая в крошечные отверстия
• Nissan разрабатывает «охлаждающую краску» для автомобилей, чтобы водителям было прохладнее
Я занимаюсь педагогической деятельностью в Яндекс Практикуме и изучая методические рекомендации для наставников наткнулся на заметку об интересном психологическом эффекте — «Эффекте Розенталя». Начал подробнее изучать эту тему и вот что нашел.
Как работает ваш мозг, когда вы говорите на иностранном языке? Сначала переводит внутри на родной или сразу понимает и формулирует фразы на иностранном? Скорее всего, каждый человек ответит на это по-своему, а ответ будет зависеть и от уровня владения языком, и от того, по какой методике вас этому языку учили, и от особенностей мышления и речи вообще. Тем интереснее понять, как с этим обстоят дела у больших языковых моделей. Их обучают преимущественно на английских текстах, но как-то невзначай они вдруг начинают неплохо говорить и на других языках. Да, похуже, чем на английском, но всё-таки вполне достойно. Так что закономерно, что на общей волне интереса к интерпретируемости AI возникает запрос разобраться с этой мультиязычностью моделей.
Интуитивно (а вообще просто по аналогии с человеком) кажется, что раз модель обучалась на английском, то он должен быть ее “родным” языком. То есть когда мы спрашиваем GPT на русском, он внутри сначала переводит на английский, там же формулирует ответ, а затем переводит обратно на русский. Если это действительно верно, то это означает, что у модели есть некоторый уклон не только к англоязычной грамматике и лексике, но отсюда и к соответствующим метафорам, логике, поведению. То есть, к менталитету англоязычного мира. А если это неверно? Тогда еще хуже — тогда совершенно непонятно, как модель достигает такого хорошего результата на таком скромном объеме обучающих данных.
Я главред. Читаю и редактирую много коммерческих текстов. И заметила за собой интересный паттерн восприятия. Текст, который сдают в «канцелярском» виде — Times New Roman Justified — я автоматически считаю скучным. Поймала себя на этом дважды в течение пары дней и поняла, что с этим нужно что-то делать.
Как минимум, я начала такие тексты «оживлять» (присваивать свои стили в гуглодоках) и перечитывать более внимательно. Любой текст имеет право на презумпцию нескучности)) Но пойдем издалека.
Недавно в англоязычном научном журнале "Quanta Magazine" я прочитал статью, которая меня поразила до глубины души. Я был так восхищен и поражен этой статьей, что хотел ее перевести и поделиться со всеми, но потом подумал, зачем переводить, если сейчас каждый браузер это умеет? Прочитав браузерный перевод, я понял, что такой перевод всё равно очень кривой и в итоге всё-таки сделал свой перевод. Я сделал в некоторым смысле "вольный" перевод. Не в том смысле, что я что-то выкидывал или по-своему интерпретировал, нет. Я сохранил всё, что было в изначальной статье, плюс еще добавил некоторые пояснения, помогающие понять отдельные идеи статьи, немного поменял форматирование и некоторые обороты, чтобы статья была более удобочитаемой для русскоязычного человека. Поэтому мой перевод можно считать не столько вольным в обычном смысле этого слова, сколько расширенным (этим оправдан тег "Моё"). Итак далее следует мой расширенной перевод этой статьи.
Мы стоим на пороге нового направления в науке, в рамках которого физика и философия могут быть объединены в единую целостную картину мира, проверяемую экспериментально. Такие эксперименты на стыке физики и философии могут быть единственным путем для нас к достоверным знаниям о Вселенной.
Термин "метафизика" имеет несколько значений. Часто под метафизикой понимают раздел философии, который имеет дело с глубинными структурами мира: природой пространства, времени, причинности и существования, основами самой реальности. Метафизика (в отличие от обычной физики) считается эмпирически непроверяемой, поскольку метафизические предположения сами лежат в основе всех наших тестов, экспериментов и интерпретации результатов. Эти метафизические предположения изучаются непосредственно в рамках самой философии.
Привет, я Майк.
Недавно я начал работать в компании Manticore на должности Developer Advocate. Я не совсем далёк от ИТ, но сейчас активно осваиваю современные технологии. В этом блоге я буду делиться своим опытом и тем, что узнаю о Manticore. Я планирую вести дневник, где буду рассказывать, что такое Manticore и как с ним работать. Давайте вместе разбираться, как все устроено, выявлять проблемы и взаимодействовать с разработчиками.
Если вам интересно изучать Manticore вместе со мной, я буду держать вас в курсе в:
Небольшой чек-лист для тех, кто работает в международной компании или общается с клиентами на английском.
В 2016-м у меня была ипотека, беременная жена, а мое производство микрофонов на 80 кв.м в Туле приносило убытков на 1 млн в месяц. Я брал кредиты, занимал у родителей и смотрел на подработку в такси. А сейчас мы продаем на 200 млн ₽ в год, а наши микрофоны известны по всему миру.
Глубокое погружение в возможности gRPC на Python: перехватчики, трассировка, рефлексия и потоки данных.
Когда вы только начинаете заниматься дизайном интерфейсов, важно изучить лучшие практики проектирования удобных и полезных продуктов.
Я — Анна, продуктовый дизайнер в компании Ozon, занимаюсь проектированием интерфейсов сайта и приложения компании, также являюсь ревьюером курсов «Дизайнер интерфейсов» и «Веб-дизайнер». Когда я начинаю работать над продуктом, я обращаюсь к разным ресурсам, ссылками на которые поделюсь в этой статье.
Среди многочисленных демосценерских конкурсов, которые традиционно входят в программу различных demo party, незаслуженно недооценённым, на мой взгляд, является конкурс процедурной графики (procedural graphics). Смысл этого специфического вида компьютерного творчества — формирование статичного изображения при помощи короткой программы. Стандартные ограничения на размер — 4кб, 1кб, 256 байт.
Связана недооценка, думаю, с тем, что конкурс одновременно не вполне понятен как тем, кто любит демки (поскольку процедурная графика статична), так и тем, кто любит картинки (т.к. процедурная графика не позволяет нарисовать что хочешь). И всё же, его популярность хоть и медленно, но растёт.
Первые работы во многом были вызваны интересом к теме трассировки лучей (raytracing). Сам по себе алгоритм довольно простой, но требует много вычислений, поэтому работы стали возможны, когда распространились компьютеры с, во‑первых, достаточно высокой производительностью и, во‑вторых, с достаточным количеством отображаемых цветов (или, хотя бы, градаций серого). Я порылся на pouet и нашёл одну из первых работ в категории «procedural graphics» — Digital Phantasy by EG:
Привет! В своей работе я регулярно внедряю различные решения на кластере Kubernetes. Для тестирования проектов очень важно иметь тестовую среду, которая была бы недорогой, проста в обслуживании и, при необходимости, могла поддерживать не слишком нагруженные приложения в продакшене.
Самый простой способ - это использовать виртуальные машины или различные контейнерные решения (как, например, Minikube), однако мне не нравится такой подход из-за ограничений виртуализации и ресурсов. Я стремлюсь создать кластер, который можно использовать в реальном бизнесе и который обеспечит надежность в случае сбоев.
Идеальным и бюджетным решением являются микрокомпьютеры на базе архитектуры ARM, например Orange Pi 3 LTS. Я слышал о российских аналогах, таких как Repka Pi, но пока не имел опыта работы с ними, а Raspberry Pi, хоть и обладает множеством модулей, но является дороговатым вариантом. Orange Pi 3 LTS компактный, достаточно мощный и поставляется с образом OC Debian 11. Это устройство оснащено 4 ядрами, 2 ГБ оперативной памяти и процессором с тактовой частотой 1,8 ГГц. Стоимость этого устройства, на момент написания статьи, весьма демократичная - около 4000 ₽.