Начиная с первых версий .NET Core для сборки приложений, компания Microsoft предоставляет простой и удобный интерфейс командной строки (.NET CLI). Его возможности покрывают большинство потребностей по сборке, упаковке и тестированию приложений. Несмотря на это, по мере роста приложения, увеличения количества его составных частей/сборок/пакетов, усложнения процессов тестирования и развертывания, рядом с проектом часто появляются такие файлы сценариев как build.ps1, build.sh, build.cmd или даже полноценные инфраструктуры автоматизации построения приложений. В статье TeamCity C# script runner была предложена еще одна альтернатива - сценарии C#, которые особенно полезны, когда необходимо эффективно автоматизировать какой либо аспект сборки силами .NET разработчиков или  DevOps, знакомыми с синтаксисом C#. Тогда же была упомянута идея расширить встроенный API сценариев для более глубокой интеграции с TeamCity и для поддержки наиболее частых вариантов использования. Предполагая, что API сценариев чаще всего будет задействован при сборке приложений, мы в первую очередь решили расширить именно его. В этой статье будут приведены примеры использования этого API.

Сейчас компетентность в сфере TestOps является таким же базовым требованием к QA-инженерам, как и написание автоматизированных тестов. Причина — в активном развитии CI/CD в проектах и необходимости QA-инженерам работать с пайплайнами (читать как "последовательность этапов в CI/CD") и даже внедрять свои. Так почему же CI/CD — отличный инструмент контроля качества? Давайте разбираться.

Привет, Хабр! 

Сегодня расскажем о свежем релизе GoLand.

Что нового: полная поддержка WSL, запуск gofmt при сохранении по умолчанию, рефакторинг Inline Function, удаленная разработка (Beta), поддержка gRPC в HTTP-клиенте, улучшения отладчика и многое другое!

Под катом подробный разбор новых возможностей с гифками. 

Скачать GoLand 2021.3 можно на сайте JetBrains или через приложение Toolbox App.

Привет, Хабр!

Традиционно начало декабря — время, когда релизятся все продукты JetBrains. И сегодня я расскажу о CLion 2021.3 — новой версии нашей кроссплатформенной IDE для разработки на C и C++.

Главная новость прошедшей релизной недели — выпуск нового решения для удаленной разработки. Другие улучшения в CLion: оптимизация и новые возможности по работе с тулчейнами, улучшенное представление данных в отладчике, подсказки для выведенных типов в редакторе, повышение точности и новые возможности анализатора кода, новая опция для представления структуры текущего файла.

Привет, Хабр!

Datalore Enterprise — это data science платформа для совместной работы с Jupyter-ноутбуками. Ее можно установить в частное облако или на приватный сервер компании.

Новая версия 2021.3 позволяет специалистам по анализу и обработке данных работать с базами данных и SQL-кодом внутри Jupyter-ноутбуков, а также легко делиться результатами работы с коллегами. Также мы интегрировали поддержку ноутбуков R и Scala, добавили новый реактивный режим, реализовали конструкторы графиков и множество других функций.

Читайте дальше, чтобы узнать о новых возможностях Datalore Enterprise 2021.3!

Всем привет! 

Вышел AppCode 2021.3, а значит, пора о нем рассказать. 

Привет, Хабр! В этом году мы провели пятый ежегодный опрос о состоянии экосистемы разработки и выяснили, чем живут программисты, какие языки, технологии и инструменты они используют и как изменился мир разработки по сравнению с 2020 годом. Мы доработали методологию и расширили географию опроса — теперь он охватывает весь мир. 

Отчет основан на мнениях 31 743 респондентов из 183 стран и регионов, большое спасибо всем участникам! Около двух тысяч опрошенных программистов — из России, и это позволило сделать выводы о том, чем российский рынок разработки отличается от остального мира. Вот некоторые интересные отличия:

— Российские разработчики моложе, но менее счастливы. В мире доля программистов старше 40 лет составляет 14%, а в России их 8%. Однако только 6% российских программистов считают, что они очень счастливы, в других же странах – 21%.

Привет! Сегодня расскажем, что нового в свежем релизе DataGrip 2021.3. Если вы работаете с базами данных в других IDE от JetBrains, то этот пост и для вас тоже.

Привет, Хабр!

На связи команда YouTrack из JetBrains. Как вы знаете, YouTrack подстраивается под работу практически любой команды с помощью рабочих процессов (workflows). Рабочие процессы позволяют автоматизировать многие рутинные действия, однако до недавнего времени это требовало навыков программирования. Мы добавили в новую версию YouTrack конструктор рабочих процессов, позволяющий командам любого (не)технического уровня создавать рабочие процессы без единой строки кода. 

Об этом и о других нововведениях расскажу ниже, добро пожаловать в пост!

Последние полтора года открыта программа раннего доступа к Rider for Unreal Engine — IDE для разработки игр на C++ с использованием Unreal Engine. На сегодняшний день в программе участвуют десятки тысяч индивидуальных разработчиков игр, a также множество студий и больших компаний, занимающихся игровой разработкой. Нам стало интересно узнать, за что эти люди ценят наш продукт, что им нравится и чего не хватает. Мы решили поговорить с Вячеславом Дубиковским — техническим директором в компании Wargaming RED, которая совсем недавно начала свою работу в Москве.

Хотим поделиться специфическими проблемами, возникшими у нас при обучении модели, и решениями, которые мы для этих проблем придумали.

В прошлый раз мы остановились на том, что из-за необходимости защищать код пользователей даже от себя самих нам необходимо анонимизировать все собранные данные. Вызову окна автодополнения сопоставляется набор параметров, каждый из которых — либо число, либо перечислимый тип. А вот сам код, на котором пользователь вызвал окно, мы не сохраняем.

Если при сборе данных мы допустим ошибку, нельзя будет просто заглянуть в код и все понять. Нам придется устраивать целое расследование без всякой гарантии успеха.

Мы выпустили версию 2021.2 — второй крупный релиз MPS в этом году. Как и в прошлый раз, мы подготовили для вас демо, в котором показываем новые возможности:

СКАЧАТЬ MPS 2021.2

Представляем версию 0.3 библиотеки глубокого обучения KotlinDL!

Вас ждет множество новых фич: новые модели в ModelHub (включая модели для обнаружения объектов и распознавания лиц), возможность дообучать модели распознавания изображений, экспортированные из Keras и PyTorch в ONNX, экспериментальный высокоуровневый API для распознавания изображений и множество новых слоев, добавленных контрибьюторами. Также KotlinDL теперь доступен в Maven Central.

В этой статье мы коснемся самых главных изменений релиза 0.3. Полный список изменений доступен по ссылке.

Недавно мы выпустили новую сборку плагина Big Data Tools, совместимую со свежими (2021.3) версиями IntelliJ IDEA Ultimate и PyCharm Professional. Когда в октябре выйдет DataGrip 2021.3, эта сборка тоже будет с ним работать. Более того, теперь мы умеем запускаться в DataSpell — новой IDE для Data Science.

Если вы используете старые версии Big Data Tools, сейчас самое время обновиться и попробовать новую версию плагина вместе со свежей версией IDE!

В этом году мы много чего улучшили и добавили совершенно новые фичи (например, запуск Spark Submit в виде Run Configuration). Вот небольшой список изменений за этот год. Этот список — лишь небольшая капля в море того, что изменилось с прошлого года.

В предыдущей статье цикла мы установили, что современной системе автодополнения нужно машинное обучение — чтобы ранжировать варианты подсказок.

Машине, как и человеку, для обучения нужны данные. Мы используем подход «обучение с учителем». Он предполагает, что мы показываем алгоритму примеры задач, для которых нам заранее известно правильное решение. Алгоритм извлекает из этих примеров закономерности и учится принимать правильные решения даже в тех ситуациях, которых он раньше не видел.

Результат обучения критическим образом зависит от качества и объема этих примеров. И именно здесь у нас возникают трудности.

С одной стороны, собирать базу на основе кода наших пользователей нельзя: результат вашего труда остается только у вас, на серверы JetBrains он не попадает.

С другой стороны, из доступных репозиториев с открытым кодом полноценный датасет собрать не получается. Делая так, мы обучали бы алгоритм работать только с готовым (рабочим) кодом.

Сегодня обсудим, как мы выкручиваемся из этой ситуации. Для начала давайте более подробно рассмотрим, почему не получается работать с готовыми репозиториями.

С тех пор, как мы анонсировали JetBrains DataSpell в марте, наша новая IDE для Data Science была доступна для ограниченного числа пользователей, которые помогали нам с тестированием IDE и обратной связью. Сегодня мы запускаем программу раннего доступа для всех желающих. Всем, кто хотел участвовать в программе, придут приглашения. Вы можете скачать свежую EAP-сборку на сайте JetBrains DataSpell (регистрация не требуется).

Test as Text в IntelliJ IDEA - коротко о том, как мы видим управление чеклистами и тестовыми сценариями в agile командах.

Привет, Хабр!

В Space постоянно появляются новые коммиты, задачи, информация об отсутствии и отпусках сотрудников, публикуются записи в блогах, создаются документы и код-ревью. Как организовать эти данные, чтобы соответствующая информация попадала к нужному человеку, нужной команде или в нужный инструмент?

Все уведомления появляются в Space Chats. Однако Space большая платформа, и там все время происходит что-то новое. Наша главная цель — не только собрать в одном месте всю информацию об изменениях, но и оптимизировать ее потоки, чтобы снизить уровень шума и перегрузку информацией. Поэтому мы придумали подписки.

dotMemory — это профилировщик памяти для .NET от компании JetBrains. А меня зовут Илья, и я из команды разработки этого инструмента.

Хочу поделиться историей классического догфудинга: как мы оптимизировали один из алгоритмов в dotMemory с помощью своих же инструментов — dotMemory и dotTrace (часть 1). Потом еще раз — с помощью dotTrace, а напоследок еще и с использованием BenchmarkDotNet (часть 2).

Поделиться этой историей меня мотивировали статьи 1 и 2, за что их авторам отдельное большое спасибо.