Помните сравнение потребления памяти для асинхронного программирования на популярных языках 2023 года?
Мне стало любопытно, как поменялась ситуация за один год на примере самых новых версий языков.
Давайте снова проведём бенчмарки и изучим результаты!
С релизом .NET 8 в арсенале C# разработчиков появилась новая коллекция – FrozenDictionary. Особенность этого словаря в том, что он неизменяемый, но при этом обеспечивает более быстрое чтение по сравнению с обычным Dictionary. Я неспроста разбил результаты на обложке по типам – используемые во FrozenDictionary алгоритмы сильно зависят от типа ключа, размера словаря или даже, например, количества строковых ключей одинаковой длины. В этой статье подробно разберем, насколько FrozenDictionary быстрее и почему.
В этом году я окончил бакалавриат “Прикладная информатика: в экономике”. Поэтому пока память свежая, хотел предоставить небольшую выжимку из 4 лет моего обучения.
В апреле 2021 года Microsoft анонсировала новую версию своей IDE – Visual Studio 2022, попутно объявив, что она будет 64-битной. Сколько мы этого ждали — больше никаких ограничений по памяти в 4 Гб! Однако, как оказалось, есть нюансы...
Если ты на практике используешь ООП, то хорошо разбираешься в таких вещах, как «паттерны проектирования». А знаешь ли ты, что есть множество полезных паттернов, которые не укладываются в этот стандартный список? К сожалению, многие из них связаны с «функциональным программированием», которое, согласно легенде, сложное и заумное. Если десять раз сказать слово «моноид», можно вызвать Дьявола.
Mark Seeman расскажет о функциональном программировании просто и быстро. Для этого он начал писать цикл статей, посвященных связи между паттернами проектирования и теорией категорий. Любой ООПшник, у которого есть 15 минут свободного времени, сможет заполучить в свои руки принципиально новый набор идей и инсайтов, касающихся не только функциональщины, но и правильного объектно-ориентированного дизайна. Решающим фактором является то, что все примеры — это реальный код на C#, F# и Haskell. Этот хабрапост — перевод самого начала цикла, первых трех статей, слитых воедино для удобства понимания.
Кроме того, с Марком можно пообщаться вживую, посетив конференцию DotNext 2017 Moscow, которая состоится 12-13 ноября 2017 г. в Москве, в «Славянская Рэдиссон». Марк прочитает доклад на тему «From dependency injection to dependency rejection». Билеты можно взять здесь.
Мы рады сообщить что CoreCLR теперь находится на github и теперь вы имеете доступ ко всем его исходным кодам. CoreCLR является средой исполнения .NET Core, выполняя такие функции как сборку мусора или компиляции в конечный машинный код. .Net Core – это модульная реализация .Net, которая может быть использована как база для огромного количества сценариев, масштабы которых варьируются от простых консольных утилит до веб-приложений, хостящихся в облаке. Чтобы понять, чем отличается .Net Core от .Net Framework, посмотрите на пост «Введение в .Net Core»
Всем привет! В этой статье я опишу алгоритм работы формата сжатия изображений без потерь. Сжатие использует известные методики, которые и дали ему название. Проект начинался с простых экспериментов, которые вышли из под контроля. Не смотря на то, что формат чаще сжимает лучше чем png, никакого практического применения этот формат не имеет, оставаясь чисто академическим.
Внимание! В статье много картинок.
.NET разработчики знают, что такое ждать сборки кода. Работать при этом невозможно: пока не увидишь, как обновится приложение, — не перейдешь к следующему шагу. А переключиться на другую задачу за это время не успеешь. Получается, если в день переписать код 5 раз, можно потерять полчаса при сборке, а то и больше.
Теперь на примере платформы автоматизации маркетинга Mindbox. Основное программное решение — это монолит на C#: несколько миллионов строк, 50 проектов, над которыми одновременно работают десятки команд. Даже сэкономленная при сборке минута выливается в кучу продуктивных человеко-часов. Поэтому, когда речь зашла о переходе всей компании на MacBook в будущем, мы решили выяснить, как это отразится на производительности.
Теплым карантинным вечером, в одном из телеграмных чатиков по Elite: Dangerous разгорелась дискуссия на тему: а у какого типа звезд чаще всего встречаются землеподобные планеты?
Дело в том, что исследование планет является одной из основных механик игры. А в иерархии полезности планет, землеподобные стоят на самом верху. Но и редкость их довольно высока. Так что командеры захотели узнать: на какие звезды прежде всего обращать внимание, при перемещении по млечному пути?
Из этого обсуждения родился целый проект, который я в итоге и похоронил. Нет, ответ на поставленный вопрос мы с его помощью нашли. Но проект мне по разным причинам не нравился и, спустя несколько месяцев прокрастинации, я запустил вторую итерацию. Что из этого получилось, а так же ответ на поставленный вопрос — в этой статье.
Добрый день, хабровчане! Бесплатный декомпилятор и менеджер сборок от JetBrains ушел в народ – несколько дней назад на нашем сайте стал доступен официальный релиз dotPeek 1.0.