В этом посте мы расскажем, как реализовывали плагин для поддержки функционального языка Frege в IntelliJ IDEA. Если вам интересно, как IDE от JetBrains работают внутри, или вы хотите поконтрибьютить в языковые плагины (а может даже написать свой!), эта статья для вас. Мы пройдемся по этапам создания языкового плагина для IDEA, расскажем, с какими трудностями столкнулись, и как подружили этот язык с JVM-миром.

Привет, Хабр!

Под фракталами понимают фигуры, особенность которых — подобие самим себе. В рамках курсовой работы по C++ мы написали приложение, шустро отрисовывающее 3D-фракталы и позволяющее их вращать, приближать-отдалять, изменять параметры, записывать видео и не только. В этой статье расскажем, как шла разработка, с какими задачами в ходе неё мы сталкивались и как их решали.

Неделю назад мы рассказали о наших образовательных программах , где в комментариях нам указали на важность стажировок и практического опыта. С этим невозможно не согласиться, поскольку теоретические знания необходимо закреплять практикой. Этим постом мы открываем серию статей о летних стажировках студентов: как ребята туда попадают, что они там делают и почему это хорошо.

В первой статье я расскажу, как успешно пройти все этапы собеседований и попасть на стажировку в Google.

В предыдущих постах мы рассказывали, что наши студенты делают на стажировках: научных (например, в JetBrains Research) и промышленных. В этом посте хотим поделиться, как мы учим промышленному программированию.

Кратко: за четыре курса бывший школьник пробует десяток-другой технологий и языков, постоянно пишет и удаляет много кода, проходит code review от более опытных товарищей (не всегда с первой попытки), углубляется в какую-то тему и в итоге защищает содержательный диплом. Всё это проходит прямо в университете и даёт диплом гособразца. А летом можно либо отдохнуть, либо постажироваться в России в JetBrains, Яндексе и JetBrains Research (если хочется больше науки) или съездить за рубеж (Google, Facebook и другие). Теперь поподробнее.

В предыдущей статье от Питерской Вышки мы показывали, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде. В этом посте расскажем о том, как мы вместе с JetBrains Research пытаемся использовать один из самых интересных, современных и быстроразвивающихся разделов машинного обучения — обучение с подкреплением — как в реальных практических задачах, так и на модельных примерах.

Распространенная в пандемию ситуация: общаетесь с друзьями или коллегами по Zoom, несколько человек начинают говорить одновременно и… разобрать хоть что-то не представляется возможным. Эта проблема натолкнула нас на идею написать свое приложение для аудиозвонков, где громкость регулируется весьма необычным образом. У каждого пользователя есть свой аватар — кружок на плоскости, который управляется перетаскиванием. Чем ближе аватары пользователей на экране, тем громче они друг друга слышат. Работает ли это? В целом да. Рассказываем, что у нас получилось.