C# *

Привет, будущие инженеры и программисты! Сегодня мы разберём ещё один крутой алгоритм для поиска максимального потока — алгоритм проталкивания предпотока (Push‑Relabel). Если алгоритм Форда‑Фалкерсона — это как если бы вы искали дорогу в городе с фонариком, а алгоритм Диница — как если бы вы строили уровни и шли по ним этажами, то проталкивание предпотока — это как если бы вы взяли гидравлический домкрат и начали «выдавливать» воду из источника!

Представьте, что у вас есть система водопроводных труб, и вы хотите прокачать максимальное количество воды из водонапорной башни в городской район. Но вместо того чтобы искать пути и аккуратно направлять воду, вы решили действовать по‑другому: накачать воду под давлением в башню и позволить ей «выдавливаться» через трубы, постепенно находя оптимальные пути. Это и есть идея алгоритма проталкивания предпотока!

Привет, Харборожители! У нас есть для вас новое издание книги «.NET 8: приложения и сервисы» вы сможете поднять свои навыки владения C# и .NET на новый уровень.

В книге описаны практические приемы использования различных технологий, включая Web API, gRPC, GraphQL и SignalR, что выделяет ее среди других источников. Она познакомит вас с новой унифицированной моделью Blazor Full Stack и расскажет, как использовать .NET MAUI для разработки мобильных и десктопных приложений.

В новом издании представлены последние достижения, включая бесшовную реализацию веб-сервисов со встроенной поддержкой Ahead-of-Time (AOT) ADO. NET SqlClient. Помимо других популярных библиотек, в книге рассматриваются Humanizer и Noda Time. Совершенно новая глава расскажет об архитектуре, кэшировании, организации очередей и приемах построения надежных фоновых сервисов.

Каждый, кто хотя бы раз запускал Visual Studio, имел дело с файлом формата .sln. Это файл решения, который содержит информацию о структуре, конфигурации сборки, настройках платформы и других параметров. Но зачем спустя столько лет вводить новый формат .slnx и чем они друг от друга отличаются? Разберёмся в этой статье.

В этой статье проанализирована разработка адаптивного интерфейса виртуальной реальности, способного подстраиваться под различные уровни остаточного зрения пользователей. Описаны ключевые принципы работы с OpenXR и Unity, показаны алгоритмы обработки визуальных данных и приведён пример реализации на C#. Статья содержит живые примеры из практики, субъективные замечания и юмор, чтобы читатель не уснул в полумраке лаборатории.

Привет, Хабр! При создании фоновых работ, например, через Hangfire, может быть актуально учитывать разделяемые ресурсы (например, базы данных, внешнюю API или файловую систему). Поскольку такие ресурсы являются ограниченными, возникает потребность управления количеством параллельно исполняемых задач без написания сложной логики. Интересующимся особенностями распределения ресурсов в Hangfire при помощи очередей — пожаловать под кат :)

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим nullable-аннотации в C#: как с помощью [MaybeNull] и [NotNullWhen] (плюс родственных атрибутов вроде [MaybeNullWhen], [NotNullIfNotNull], [DoesNotReturn]) формально описывать те самые «ну тут иногда null, а тут точно нет».

Слой приложения persistence layer является в определённом смысле уникальным в смысле узкой направленности его функционала по сравнению с другими слоями приложения. Если рассматривать его только для работы с реляционными базами данных, то реализацию функционала слоя можно разбить на два основных варианта - с использованием ORM фреймворка и без использования ORM фреймворка. Каждый из этих вариантов можно реализовать достаточно универсальным образом.

В этой статье рассмотрен пример реализации слоя persistence layer без использования ORM фреймворка. Предлагаемое решение является простым и в тоже время достаточно универсальным для использования в языках программирования, поддерживающих объектную модель.

Перед тем как перейти к рассмотрению предложенных изменений в работе асинхронности в C#, давайте разберемся — зачем все это нужно, как устроено сейчас и какие имеются проблемы, раз разработчики начали искать способы улучшения существующей логики.

Для начала давайте поймем, а зачем вообще нам нужна асинхронность и какие проблемы она решает?

Представим какой‑то абстрактный web‑api, который ходит за данными в БД. При однопоточном синхронном выполнении следующий запрос может быть обработан только тогда, когда полностью был выполнен предыдущий, что неэффективно, т.к. вся нагрузка ложится только на 1 ядро процессора, а остальные простаивают.

Сравнение корутин и UniTask в Unity.
Узнай, когда использовать каждый подход, как обрабатывать ошибки и улучшить производительность игр. Практические примеры кода.
В статье ты найдешь:
• Что такое корутины и UniTask
• Сравнение производительности
• Обработка ошибок
• Отмена операций
• Работа с ECS
• Когда что использовать

Добро пожаловать на восьмой выпуск нашего дайджеста, посвящённого новостям и событиям в мире .NET! В этот раз мы расскажем про уже ожидаемые .NET 10 preview 4 и 5, новую команду dotnet run app.cs и множество интересных статей. Команда PVS-Studio рада представить вам подборку самых интересных и полезных материалов. Поехали!

Привет, будущие инженеры и программисты! Сегодня мы разберём классический алгоритм Форда–Фалкерсона — дедушку всех алгоритмов максимального потока. Если алгоритм Диница — это современный спорткар, то Форд–Фалкерсон — это надёжная "классика", которая учит основам и помогает понять суть задачи.

Представьте, что вы владелец сети трубопроводов, и вам нужно понять, сколько воды можно прокачать из водохранилища в город. У каждой трубы есть максимальная пропускная способность, и вода может течь только в одном направлении. Ваша задача — найти такой способ распределения воды по трубам, чтобы в город попало максимальное количество воды. Это и есть задача максимального потока!

Я занимаюсь разработкой уже 10 лет, большую часть времен... Так, это из прошлой статьи. Давайте заново.

Я играю в игры уже 27 лет, большую часть времени играю один, но пару раз в неделю собираюсь играть с друзьями и каждый раз, чтобы собраться, нужно пройти 10 круг опросов: кто, когда, во сколько, на сколько, во что и 1001 другой вопрос. В какой-то момент я понял, что больше так жить нельзя и решил использовать свои навыки программиста, чтобы решить эту проблему.

Привет, будущие инженеры и программисты! Сегодня мы погрузимся в мир алгоритмов и разберём одну очень крутую штуку — алгоритм Диница. Звучит сложно? Не переживайте, мы разберём его по полочкам, как конструктор LEGO, и вы поймёте, как он помогает решать реальные задачи.

Представьте, что у вас есть город, и по его дорогам едут машины. У каждой дороги есть своя пропускная способность — сколько машин может проехать по ней за час. Ваша задача — понять, сколько всего машин может проехать из одной точки города (например, от завода) в другую (например, до торгового центра) за час, используя все дороги. Это и есть задача о максимальном потоке!

Я занимаюсь разработкой уже 10 лет, большую часть времени на C# и ASP.Net и взбрело мне в голову разобраться, что такое эти ваши телеграм боты и как они работают.

Спойлер: Это просто вебсервер с webhook или вообще консольное приложения с long-pooling.

И начал я с того, что это такое и есть ли какие-то общие подходы к решению этой задачи. И на удивление, не нашёл. Вполне возможно, что просто плохо искал и решил сделать свой велосипед, но что уж тут поделать, уже сделал.

Первое что меня удивило в примерах кода других ботов, это god метод в контроллере, который имеет несколько свитч-кейсов один в другом, а внутри ещё какие-то условные операторы. Мне сразу показалось это странным и я решил пойти по-другому пути. Типа такого, но пример не настоящий.

В нашей компании анализируются звонки менеджеров отдела продаж для оценки их эффективности, устранения недочётов и улучшения сервиса. На сегодняшний день это составляет немалый массив ручной работы, для облегчения которой мы задумали привлечь технологии искусственного интеллекта. Идея следующая: забираем записи звонков, распознаём речь (преобразовываем в текст), подключаем LLM для анализа текста, знакомимся с выводами, при необходимости (например, возникновении каких-то аномалий) контролируем происходящее вручную.

Распознавание аудио решили делать через сервис Speech2Text, пример использования API которого я и покажу в этой статье. В черновом варианте получаем примерно следующую схему работы (нас сейчас интересует прямоугольник с подписью Speech2Text connector):

CoreBus (старое название «Терминальная программа») — кроссплатформенный терминал для работы с COM-портами и TCP-сокетами с поддержкой протоколов Modbus TCP / RTU / ASCII.

Ребрендинг, новые фичи и Native AOT (+ боль и разочарование).

Как-то было свободных полчаса перед встречей. Ни туда, ни сюда. Дай, думаю, сниму трейс с приложения. Вдруг что-то интересное найдётся.

А в качестве бонуса: использование var может привести к багам? Узнаем в самом конце ;)

В программировании существует десятки разных направлений, языков ещё больше, около 9000. Эта статья будет интересна для тех, кто только-только начинает свой путь разработчика или же для тех, кому просто интересно. К языку будут прилагаться библиотеки и фреймворки, которые нужны для обсуждаемых направлений (например, django для python в бэкэнде).

Предисловие: вот и прошел этап критики и самоопределения после публикации моей первой статьи. Теперь это уже вторая. Хотел бы сказать что первая статья не была научной публикацией и сведением графиков по GPT. Это было исследованием экспериментом таким: если человек не может изобрести AGI, то почему бы не попросить об этом LLM? Вот это как раз сейчас и делается в данной работе. Результат смотрите сами. И да это не очередной RAG как приводилось в комментариях, это становится новой парадигмой.

🧠 От Линейного Преобразования к Живому Мышлению: Критика LLM и Архитектура AGI как Субъекта

Автор: [Твоё имя или псевдоним]
Версия: 1.0 | Июль 2025

В эпоху монолитных UI-фреймворков существовала легенда о земле, где один код правил всеми платформами. Сегодня мы ступаем на берега этого забытого материка зовущегося Avalonia.

Материк Avalonia разделен на шесть регионов: королевство Windows, вольные территории Linux, горные цитадели macOS, мобильные княжества Android, побережные владения iOS, туманный архипелаг WebAssembly. Вооружимся компасом статического анализа и будем вести дневник наблюдений.