В мире iOS-разработки, коллекции – это основной инструмент для представления данных в упорядоченной форме, таких как списки, таблицы, галереи фотографий или медиа-файлов. Они широко используются в различных сервисах, от социальных сетей до медицинских приложений. Однако, для создания эффективных и высокопроизводительных систем, необходимо иметь гибкое и масштабируемое решение для управления данными в коллекциях. Именно здесь на сцену выходят универсальные датасорсы.

Универсальные датасорсы предоставляют разработчикам API для доступа к данным в коллекциях без привязки к конкретному источнику и типу данных. Они обеспечивают абстракцию, которая дает разработчикам возможность работать с данными в коллекциях независимо от их происхождения или формата хранения. Это позволяет легко изменять источник данных, добавлять новые функции и поддерживать разные типы данных в приложении.

В данной статье рассмотрим различные подходы к регистрации и конфигурации ячеек в коллекции, пример реализации универсального датасорса, преимущества, особенности и недостатки данного подхода в разработке.

Статья о том как установить себе "macOS Monterey" в виртуальной машине на обычном PC без покупки для этой цели макбука или айМака.

По идее это просто туториал как получить у себя на обычном PC систему macOS и Xcode, но так как я тут нахожусь в состоянии "Отхабренный" я могу отправлять статьи только в "Профильные хабы". По этой статье больше бы подошло "Tutorial", но такого хаба я не нашёл и поэтому выбрал наиболее близкие хабы по теме статьи: "Настройка Linux" и "Разработка под iOS". И КДПВ тоже я выбрал идиотскую -- просто сделал скриншот со своего компа где продемонстировал версию macOS и версию установленного у меня Xcode.

Этот документальный фильм стал для меня справочным пособием по маркетингу. Интервью с участниками торжества, видеохроники и реальные факты, которые я потом перепроверял по первоисточникам. Но с фильмом как с методичкой трудно работать, поэтому мои труды последнего года — это переводы научных статей, публикации лит.обзоров, расширенные в контентной части статьи по теме.

Когда я взялась делать первую презентацию для своего стартапа, мне казалось, что Pitch Deck — это все, что мне нужно. Но потом я начала изучать - что может еще пригодиться, и передо мной открылся огромный и чудный мир различных стартап-презентаций. Я понимала, что презентация — это не просто слайды с информацией, это целая стратегия, направленная на разные цели и разную аудиторию, от привлечения инвесторов до поиска команды, от продажи продукта до получения грантов, где каждая цель требует своего подхода, но даже не догадывалась как много придется еще сделать.

В этой статье я попробовала коротко описать разнообразие типов презентаций, которые каждому стартапу стоит иметь в своем арсенале и расписать список слайдов по каждой.

Серверные компоненты React – это большой кусок работы. Недавно мы переосмыслили нашу документацию и устроили ребрендинг Mux. Пока мы этим занимались, мы перенесли весь материал сайтов mux.com и docs.mux.com на серверные компоненты. Так что, поверьте мне… я знаю. Знаю, что это возможно, не так страшно и, в принципе, что дело того стоит.

Давайте я вам объясню, почему, ответив на следующие вопросы: почему так важны серверные компоненты, а также для чего они хороши? Для чего они не так хороши? Как их использовать, как их постепенно внедрять и какие продвинутые паттерны следует использовать, чтобы всем этим управлять? Дочитав эту статью, вы станете замечательно представлять, следует ли вам использовать серверные компоненты React, а если следует – то как использовать их эффективно.

Создайте свою библиотеку для Python и загрузите на PyPi, сейчас!

В этом туториале я максимально понятно и подробно расскажу о том, как создать свою библиотеку для Python и загрузить её на PyPi, для того, что бы её мог использовать любой!

Если вы знакомы с подходом к документированию, предложенным Саймоном Брауном, вы могли заинтересоваться им, но, возможно, задавались вопросом о его реализации. Этот репозиторий заполняет пробел, представляя конкретный шаблон реализации подхода, который состоящего из:

1. Модели архитектуры программного обеспечения как код, построенные с использованием Structurizr Lite
2. Документация, созданная с помощью шаблона Arc42
3. Журнал решений, созданный с помощью ADR Tools

Предполагается хранение этой документации в репозитории и работа с ней так же, как и с кодом.

Привет! Меня зовут Сергей, я технический эксперт в компании Bercut. Когда-то увлекался Delphi и J2ME, издал несколько книг на эти темы, и профессионально уже около 20 лет создаю высоконагруженные приложения баз данных, используя для этого PL/SQL и SQL.

В Bercut мы занимаемся разработкой и развитием IT-продуктов и решений для операторов цифровых услуг и мобильных сервисов. Наши системы работают на различном железе, разных СУБД и обслуживают 24x7x365 в режиме онлайн сотни миллионов абонентов по всему миру. И это только кажется, что абонент один раз в день куда-то позвонил и все, больше никакой нагрузки от него нет и никто с ним не работает. На самом деле каждый смартфон каждого абонента непрерывно обменивается данными с сетью, а это все работа инфраструктуры операторов сотовой связи, а значит, нашего ПО. Как же система справляется с таким огромным объемом нагрузки?

Сегодня расскажу, что нужно делать и чего избегать, чтобы построить максимально производительную систему на примере СУБД Оракл.

Что делает ПО управления продуктами?

Что такое аннотирование изображений?

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Ноотропы — препараты, стимулирующие интеллектуальную деятельность и обеспечивающие разгон нервной системы — это самый широкий класс разрешённых допингов, который продолжает активно развиваться и расширяться. Стремясь рассказать об этих веществах, не скатываясь в рекламу психоактивных добавок, а также максимально полно осветить нейрофизиологические принципы действия этих препаратов, я вновь обратился за помощью к уважаемой Анастасии Лазукиной @anastasiamrrиз команды «Биореактора», и эта работа превратилась в её очередной основательный гостевой пост для моего блога. С удовольствием приглашаю вас под кат и надеюсь, что блестящие нейрофизиологические подробности, иллюстрирующие низкоуровневое устройство «умных таблеток», будут вам очень интересны. Далее — от автора.

Широкое распространение облачных технологий привело к появлению парадигмы в разработке, внедрения и обслуживании компьютерных систем. Наиболее закрепившееся название этой парадигмы - "Cloud native".