company_banner

Материалы митапа GOnline: дизайн библиотек, кодогенерация, машинное обучение

    Делимся материалами с нашего совместного митапа с сообществами GolangKazan и Go Yola для Go-разработчиков. Под катом — видеозаписи выступлений с таймкодами для удобной навигации и ссылки на презентации спикеров.



    Go Data Concurrency Detection — Эмиль Шарифуллин, СКБ Контур


    Доклад про дедлок и рейс детекторы в рантайме Go. Как работают и где их можно использовать.



    16:02 — Представление темы и спикера
    16:16 — Коротко про язык Go
    17:11 — Как работает дедлок детектор
    27:30 — Что такое гонки данных и как работать с ними в Go
    43:07 — Плюсы и минусы использования рейс детектора
    45:55 — Где и как использовать дедлок и рейс детекторы


    Посмотреть презентацию Эмиля

    Горячая перезагрузка кода в Go — Юрий Насретдинов


    Юрий рассказал, для чего может понадобиться горячая перезагрузка кода в Go и про то, как её реализовать.



    1:02:30 — Представление темы и спикера
    1:03:31 — Что из себя представляет горячая перезагрузка кода
    1:04:50 — Зачем она нужна
    1:05:47 — Плагины в Go
    1:11:01 — Soft Mocks для Go
    1:12:53 — Ограничения реализации
    1:14:59 — Демо горячей перезагрузки
    1:20:13 — Выводы


    Посмотреть презентацию Юрия

    Конфигурируем http и db пакеты — Илья Богданов, iSpring Solutions


    Из выступления Ильи вы узнаете, как настроить инструменты стандартной библиотеки Golang так, чтобы избежать неожиданных ошибок в production. Доклад ориентирован на начинающих разработчиков.



    1:53:01 — Представление спикера и темы
    1:54:19 — Как не словить ошибки соединения с базой данных
    2:04:18 — http.Сlient и что с ним не так по умолчанию
    2:10:40 — http.Server и его подводные камни
    2:14:50 — Пользовательские блокировки MySQL
    2:17:05 — Реконнект к ampq
    2:18:44 — Выводы


    Посмотреть презентацию Ильи

    How to design a library — Богдан Сторожук


    Как дизайнить API библиотек так, чтобы они всем нравились, и возможно ли это вообще.



    2:43:01 — Представление спикера и темы
    2:46:31 — Категории пользователей API библиотеки
    2:47:47 — Как дизайнить библиотеку для обычных пользователей
    2:54:58 — Как дизайнить библиотеку для продвинутых пользователей
    3:08:11 — Библиотеки для экспертов
    3:20:08 — Можно ли угодить сразу всем?
    3:23:37 — Выводы


    Посмотреть презентацию Богдана

    Статический анализ регулярок — Искандер Шарипов, ВКонтакте


    Рассказ про регулярные выражения и ошибки, которые может допустить каждый разработчик при их написании.



    03:15 — Представление спикера и темы
    05:13 — Как парсить регулярки
    18:07 — Как анализировать флоу, и что это такое
    21:46 — Поиск багов в регулярных выражениях
    25:27 — Что ещё можно делать с регулярками


    Посмотреть презентацию Искандера

    Трюки кодогенерации в Go — Станислав Афанасьев, Beat


    В каких случаях можно использовать кодогенерацию в Go с максимальной отдачей: разные инструменты и их особенности.



    1:00:58 — Представление спикера и темы
    1:03:57 — Проблема с ручным написанием моков
    1:08:09 — Инструменты для генерации моков
    1:17:49 — Проблема с ручным написанием Wrappers
    1:20:17 — Инструмент для генерации Wrappers
    1:26:41 — Нужна ли вам в компании кодогенерация
    1:29:17 — Дополнительные полезные инструменты
    1:31:15 — Выводы


    Посмотреть презентацию Станислава

    Geo Search: MongoDB vs S2 Geometry — Степан Пестерников, Авито


    Степан рассказал том, что делать, когда MongoDB 2dsphere не справляется с нагрузкой по поиску геоданных, и о миграции на собственный геоиндекс.



    1:50:37 — Представление спикера и темы
    1:51:46 — Немного теории про геопоиск
    1:52:58 — История геоархитектуры Авито и возникшие проблемы
    1:55:48 — Выбор решения для проблем
    1:56:20 — S2 Geometry vs MongoDB
    1:59:20 — Миграция на S2 Geometry
    2:03:51 — Итоги


    Посмотреть презентацию Степана

    Работа с моделями машинного обучения под TensorFlow: взгляд Go разработчика — Артемий Рябинков, Unity


    Какой API есть у моделей TensorFlow и как с ним эффективно работать из Go. Из доклада вы узнаете о подготовке инфраструктуры к приходу ML и о том, как запустить этот самый ML своими силами.


    Вот ссылка на репозиторий Артемия с инструментом для кодогенерации, о котором он говорит в выступлении.



    2:42:41 — Представление спикера и темы
    2:45:37 — Немного теории про машинное обучение
    2:47:11 — Практика: боремся со спамом в сообщениях
    3:17:05 — Подход MLOps


    Посмотреть презентацию Артемия

    До скорых встреч в эфире!

    Авито
    У нас живут ваши объявления

    Комментарии 0

    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

    Самое читаемое