Доброго времени суток, друзья!

Хочу поделиться с вами опытом разработки простого чата на React с помощью библиотеки «Socket.IO».

Предполагается, что вы знакомы с названной библиотекой. Если не знакомы, то вот соответствующее руководство с примерами создания «тудушки» и чата на ванильном JavaScript.

Также предполагается, что вы хотя бы поверхностно знакомы с Node.js.

В данной статье я сосредоточусь на практической составляющей совместного использования Socket.IO, React и Node.js.

Наш чат будет иметь следующие основные возможности:

• Выбор комнаты
• Отправка сообщений
• Удаление сообщений отправителем
• Хранение сообщений в локальной базе данных в формате JSON
• Хранение имени и идентификатора пользователя в локальном хранилище браузера (local storage)
• Отображение количества активных пользователей
• Отображение списка пользователей с онлайн-индикатором

Также мы реализуем возможность отправки эмодзи.

Если вам это интересно, то прошу следовать за мной.

Для тех, кого интересует только код: вот ссылка на репозиторий.

Песочница:

У тестировщика много возможностей повысить качество продукта и сделать работу команды комфортнее. Главное – обсуждать любые изменения с коллективом и внедрять только то, что удобно и полезно для всех.

Меня зовут Виктория Дежкина, я отвечаю за тестирование ряда продуктов в Дирекции больших данных X5 Retail Group. В прошлой части статьи я начала рассказывать о том, как мы меняли процессы в команде продукта «Система автоматизации закупок торговой сети». Релизы продукта постоянно задерживались на несколько дней и часто выходили «сырыми». Мы изменили порядок выкладки кода и планирования задач, что позволило сократить релизный цикл на несколько дней, но нам еще предстояло выработать оптимальный формат постановки и приемки задач, установить точки тестирования в релизном цикле и научиться приоритизировать задачи по исправлению дефектов.

Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи Implementing SOLID and the onion architecture in Node.js with TypeScript and InversifyJS автора Remo H. Jansen

В этой статье мы рассмотрим архитектуру, известную как слоистая (onion). Слоистая архитектура — подход к построению архитектуры приложения, придерживающийся принципов SOLID. Он создан под влиянием DDD и некоторых принципов функционального программирования, а также, активно применяет принцип инъекции зависимостей.

Предпосылки

Данный раздел описывает некоторые подходы и принципы разработки программного обеспечения, необходимые для понимания слоистой архитектуры.

Принцип разделения ответственности

Под ответственностью подразумеваются различные аспекты функционала программного обеспечения. Например "бизнес-логика" и интерфейс, через который она используется — это разные ответственности.

Привет, Хаброжители!

С развитием микросервисов и контейнеров изменились подходы к проектированию, созданию и запуску программного обеспечения. Познакомьтесь с новыми паттернами и принципами разработки, которые нужны для реализации облачных приложений в Kubernetes.

Эта книга адресована разработчикам, желающим проектировать и разрабатывать облачные приложения для платформы Kubernetes. Наибольшую пользу из нее извлекут читатели, которые хотя бы немного знакомы с контейнерами и хотят подняться на новый уровень. Каждый паттерн проектирования представляет собой описание реальной задачи, а решение поддерживается и иллюстрируется конкретными примерами кода.

Я знаю многих Data Scientist-ов — да и пожалуй сам к ним отношусь — которые работают на машинах с GPU, локальных или виртуальных, расположенных в облаке, либо через Jupyter Notebook, либо через какую-то среду разработки Python. Работая в течение 2 лет экспертом-разработчиком по AI/ML я делал именно так, при этом подготавливал данные на обычном сервере или рабочей станции, а запускал обучение на виртуалке с GPU в Azure.

Конечно, мы все слышали про Azure Machine Learning — специальную облачную платформу для машинного обучения. Однако после первого же взгляда на вводные статьи, создаётся впечатление, что Azure ML создаст вам больше проблем, чем решит. Например, в упомянутом выше обучающем примере обучение на Azure ML запускается из Jupyter Notebook, при этом сам обучающий скрипт предлагается создавать и редактировать как текстовый файл в одной из ячеек — при этом не используя автодополнение, подсветку синтаксиса и другие преимущества нормальной среды разработки. По этой причине мы долгое время всерьез не использовали Azure ML в своей работе.

Однако недавно я обнаружил способ, как начать эффективно использовать Azure ML в своей работе! Интересны подробности?

Дорогие товарищи инженеры, сообщество Метархия представляет вашему вниманию современный курс по Node.js, который включает глубокий разбор всех возможностей и аспектов платформы. Основной упор делается на то, как создавать надежные высоконагруженные сервера приложений и API без привязки к конкретному фреймворку и даже протоколу, т.е. абстрагировать бизнес-логику в отдельный слой. К лекциям прикреплено множество примеров кода, демонстрирующих гибкую структуру приложений и архитектурные приемы, в том числе работу с СУБД через слой доступа к данным, создание интерактивных приложений на вебсокетах, обеспечение безопасности, Graceful shutdown, межпроцессовое взаимодействие, предотвращение утечек памяти, масштабирование и кластеризацию при помощи процессов и потоков. На текущий момент в курсе 38 лекций (около 35 и ½ часов видео), 37 репозиториев с примерами кода, 4 PDF со слайдами. Перед основной частью курса по Node.js нужно сначала освоить хоть частично курс по асинхронному программированию.

Статья состоит из двух частей:

1. Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
2. Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.

Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто

Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:

• Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
• Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.

Массивы являются одной из самых популярных структур данных в JavaScript, потому что они используются для хранения данных. Кроме этого, массивы дают много возможностей для работы с этими самыми данными. Понимая, что для тех, кто находится в начале пути изучения JavaScript, массивы являются одной из самых основных тем, в этой статье я хотел бы познакомить вас с некоторыми полезными трюками, о которых вы могли не знать. Давайте начнем.