Программирование *

Раз в несколько лет я устраиваю в нашей исследовательской группе челлендж «Напиши медленный код». Цель – написать код с минимально работоспособным количеством инструкций на цикл (IPC) с условием, чтобы этот код выполнялся на заранее подобранном сервере с архитектурой x86.

На первый взгляд, это абсурд! В сущности, так и есть. Однако, есть в этой безумной задаче и некоторая методическая ценность. Инженеры, проектирующие процессоры, прилагают все усилия ради достижения наивысшего возможного IPC… даже для очень неэффективного кода. Так и задумано, что писать код с очень высоким показателем IPC непросто. Следовательно, челлендж “Напиши медленный код” оказывается заковыристым упражнением, вынуждающим задумываться, как именно работает процессор, и как применить себе на пользу его острые углы.

Это происходит абсолютно со всеми IT-направлениями для начинающих.

Вы откликаетесь на вакансию на любом популярном ресурсе по поиску работы, например hh.ru.

Мошенники создают впечатление заинтересованности: дают тестовые задания, расспрашивают о вашем опыте и вообще делают всё так, как будто это обычный работодатель, который обратил на вас внимание.

Вы успешно проходите отбор, и кажется, ваша мечта сбылась, но...

Demo | GitHub

Особенности Fast Data Grid:
— Невероятно быстрый
— Многопоточный
— Всего 523 строчки кода
— Нет зависимостей
— Vanilla JavaScript

Попробуйте скролл и поиск по 1 000 000 строк — Fast Data Grid.

В статье расскажу про работу с потоками.

Весна в самом разгаре, а вместе с ней — обновления, гайды, инсайды и бум активности в экосистеме Dart и Flutter. В этом выпуске вы найдёте мощные инструменты для DevTools, свежие идеи для архитектуры, backend-направление на Dart и многое другое.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Гетманов, я работаю ML-инженером в Исследовательском центре “Сильный ИИ в промышленности” в ИТМО, а кроме того являюсь энтузиастом open source. В этой статье хочу рассказать о нашей новой разработке ― ИИ-инструменте, который помогает репозиторию стать лучшей версией себя.

Разнообразных «улучшателей» много, но все они фокусируются преимущественно на качестве самого кода. Мы же смотрим шире ― на репозиторий в целом, насколько он понятен стороннему наблюдателю. Инструмент нацелен на наших коллег от науки ― например, биологов и химиков ― которые не обладают опытом коммерческой разработки и соответствующего оформления кода. Он поможет в несколько кликов сделать репозиторий более читаемым и воспроизводимым.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию мы черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями. 

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Когда речь заходит о таких инструментах, как Airflow, MLflow или Docker, многие сразу представляют себе продакшен-среду, и новичков это может пугать. Однако на самом деле эти инструменты полезны не только в проде или крупных компаниях.

Сегодня я хочу рассказать об MLflow. Эта статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении и обладает базовыми знаниями, а также на практикующих ученых в области ИИ, которые пока не знакомы с этим инструментом или сознательно им не пользуются. 

Недавно прогремел пост Артура Думчева (@arturdumchev), как халява якобы уходит из программирования. Можете ознакомиться с ним, чтиво достойное. Особенно комментарии.

У меня сегодня день рождения: 39 лет. С 2003 года я работаю разработчиком, и сейчас делаю кое-что для ИИ. Интуиция подсказывает, что халява только начинается, мои чюваки. Сейчас — лучшее время быть разработчиком.

Давайте начнем с точно того же определения, как было у Артёма: «для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно».

А дальше ясно, что из неверно поставленного условия может следовать что угодно.

Меня зовут Олег, и в Яндексе мы с командой занимаемся Python-обвязкой вокруг нашей базы данных YDB. Python знаменит «батарейками в комплекте», широким ассортиментом библиотек на все случаи жизни, включая богатую экосистему для работы с базами данных. Есть свой интерфейс DBAPI (PEP-249), несколько конкурирующих ORM и многочисленные уровни абстракции между софтом и базами. В этой статье — о том, как мы делали полноценную интеграцию нашей базы данных с Apache Superset: чтобы достаточно было выбрать YDB из выпадающего меню и начать визуализировать аналитические данные.

JetBrains объявили о переходе PyCharm к единой модели распространения. С релизом 2025.1 обе редакции — Community и Professional — объединяются в один продукт. Команда Spring АйО не могла пройти мимо данной новости. Теперь при установке вы сразу получаете доступ ко всем Pro-функциям на один месяц. По его истечении можно продолжить использовать базовые возможности бесплатно или приобрести подписку на Pro-версию (что невозможно для пользователей из РФ).

В прошлых частях мы подключились к Godot, обсудили адаптацию к API и разобрались с устройством тела функции. Дальше в планах было перейти к входным и выходным данным, от них к общей архитектуре и далее снова к особенностям API. Если бы я отстрелялся быстрее, то так бы и было, но я возился слишком долго (об этом чуть ниже), из-за чего до моей телеги успел доползти читатель с типовым набором набивших оскомину вопросов. Допускаю, что я собрал всю коллекцию практикующих читателей, но мне хочется верить, что где-то прячется «молчаливое большинство» с аналогичными проблемами. Поэтому я решил передвинуть некоторые рассуждения из конца цикла в середину.

Это задержит кульминацию, но не критично, так как финальные части цикла я планировал запостить без длительных пауз. Поэтому эта глава пролежит в ожидании до тех пор, пока не будет готов черновик всего цикла. Если этот текст появился на Хабре, то остальные главы уже на подходе.

Новый перевод от команды Spring АйО расскажет вам, как грамотно использовать кеширование контекста для сокращения времени сборки приложения и как избежать часто встречающихся ловушек, в которые попадают многие программисты, когда делают это неправильно.

Привет, Хабр!

Я прочитал статью Migrating away from Rust и хочу поделиться с вами своими мыслями, заодно переведя оригинал. Я буду вести повествование от своего лица, поскольку это скорее реакция и размышления, а не традиционный перевод.

Для меня тема весьма актуальна, так как я сам нахожусь в этом странном лагере разработки игр на нишевых движках. Я использую не Rust+Bevy, а Go+Ebitengine, но многие плюсы и минусы этих комбинаций интересно рассматривать как дополняющие друг друга.

Когда-нибудь, я обязательно напишу статью о своём опыте серьёзной разработки игр на Go, но пока я слишком сильно завертелся в рабочем процессе, чтобы успеть доделать демку своей игры до Steam Next Fest. Будет ли эта статья положительная, или это будет миграция на Godot? Кто знает!

Ну а пока, погнали разбирать статью.

Supabase с оценкой в $2 млрд стремительно становится технологическим фундаментом современного вайб-кодинга. Почему разработчики массово переходят на этот бэкенд с открытым исходным кодом, и как PostgreSQL-решение превратилось в незаменимый инструмент для AI-приложений, используемый в 29% стартапов последнего набора Y Combinator? История компании, чья ценность оказалась настолько высокой, что инвестор пролетел 17 часов до отдалённого уголка Новой Зеландии для встречи с её основателем.

Все сервисы доставки рано или поздно сталкиваются с аббревиатурой VRP. За ней скрывается сложная и важная задача оптимизации доставки. От того, насколько эффективно вы её решите, зависит и удовлетворённость клиентов, и реальные показатели бизнеса: скорость доставки, расходы на логистику.

В этой статье я расскажу о типах VRP-задач, их отличиях, и о готовых решениях, которые вы можете затестить в ваших кейсах уже сейчас. Поделюсь подходами и инструментам, которые открыл в ходе исследования темы, опытом их использования и причинами, по которым я сразу отказался от некоторых из них.

Привет! Меня зовут Костя, я Android-разработчик в онлайн-кинотеатре PREMIER. Среди прочего у нас есть приложение для Android TV. Работая над ним, я столкнулся с тем, что система фокусов в Jetpack Compose устроена сложнее, чем кажется на первый взгляд. Поскольку для ТВ-приложений и устройств без сенсорного управления работа с фокусом играет ключевую роль в навигации, мне понадобилось детально разобраться в теме. Результатами делюсь в статье.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я.. придерживаюсь следующей парадигмы мышления: всякое определение должно иметь чёткую границу между тем, что ему соответствует, и тем, что не соответствует.

К сожалению, часто можно встретить споры о пересекающихся определениях, словно они взаимоисключают друг друга. Не менее часто можно встретить ложную дилемму между двумя терминами не покрывающими всё множество сущностей.

Что ж, позвольте внести ясность и предложить вам непротиворечивую классификацию парадигм - подходов к написанию кода, во многом определяющих способ мышления человека по донесению задачи до кремниевого исполнителя.

Сегодня мы продолжим разбирать базовые концепции реактивности, изложенные Райаном Карниато (Ryan Carniato), автором SolidJS. Если ранее мы затрагивали производные и их планирование, то сегодня разберём более сложную тему — асинхронность в контексте реактивного программирования. Эта концепция добавляет новый уровень сложности, поскольку требует учёта динамических процессов, выходящих за рамки синхронных операций.