Программирование *

Множество (Set) — структура данных, которая позволяет достаточно быстро (в зависимости от реализации) применить операции add, erase и is_in_set. Но иногда этого не достаточно: например, невозможно перебрать все элементы в порядке возрастания, получить следующий / предыдущий по величине или быстро узнать, сколько элементов меньше данного есть в множестве. В таких случаях приходится использовать Упорядоченное множество (ordered_set). О том, как оно работает, и какие реализации есть для питона — далее.

У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые каждый может встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.

Хотелось бы рассмотреть несколько интересных на мой взгляд библиотек.

Это ответ на переведенную публикацию «Почему Kotlin хуже, чем Java?». Поскольку исходная аргументация опирается всего на два примера, то не теряя времени пройдем по этим «недостаткам» Kotlin.

В этой статье рассказано о методе именования классов, функций и переменных, который позволяет улучшить читаемость вашего кода.

3-х мерная сегментация зубов от поиска данных до конечного результата. Почти.

Консоль привлекает многих своей минималистичностью и эстетикой, но даже в ней иногда хочется выделить определённый фрагмент, чтобы показать его роль или значимость. Например, отметить зелёным текстом сообщение об успешном выполнении операции или обозначить длинный текст ошибки курсивом. О том, как это делать, а также о реализации на питоне — читайте далее.

Эта статья является конспектом книги «Designing Data-Intensive Applications».

В предыдущем конспекте мы рассмотрели «грязную» операцию чтения – это разновидность состояния гонки, возникающая при попытке конкурентной записи в одни объекты различными транзакциями. К этой категории проблем также относится ситуация потери обновления.

Однако на этом список возможных состояний гонки, возникающих при конкурентных операциях записи не заканчивается. В этом конспекте рассмотрим более сложные примеры конфликтов и то, как с ними бороться. Далее затронем изоляцию уровня сериализуемости, в том числе различные методы, которые обеспечивают сериализуемость. И в конце подведем итоги по транзакциям.

Давайте посмотрим, насколько понятно устроена природа, и как просто это можно доказать, при этом познакомимся с мифами, в которые зачастую верят геофизики (хотя их учили совершенно противоположному, как будет показано ниже). Откройте учебники и статьи по геофизике и вы увидите там преобразования Буге, разложения по сферическим функциям и другие термины, заимствованные из разных наук. При этом, преобразование Буге придумано 300 лет назад для анализа результатов нескольких десятков измерений, а форма нашей планеты далека от сферической настолько, что глобальные модели оперируют эллипсоидами. Все это наследие чрезвычайно затрудняет понимание простых и очевидных, в общем-то, вещей и явлений.

Видите взаимосвязь ортофотоснимка и рельефа? Если да, то вы или геолог или можете им стать: корреляция компонентов (разложения в пространственный спектр) составляет 41% для длины волны 20 м, 58% для 50 м и 99% для 300 м (Jupyter Python ноутбук с вычислениями доступен по ссылкам ниже). Большинство геофизиков клянутся, что «это у вас спектры порченые» (записано с натуры), игнорируя и геофизику и прилагаемые вычисления и ссылки на публикации.

Продолжаем нашу серию постов о музыкальном программировании. В ней мы говорим о языках, утилитах и других инструментах, превращающих функции и атрибуты в мелодичные [в зависимости от уровня автора] композиции. Сегодня рассказываем о виртуальной среде Klangmeister. Она не требует установки специализированного программного обеспечения.

В моем игровом движке есть рефлексия, о ней уже когда-то писал. С тех пор произошло много изменений, и об одном недавнем улучшении хотел бы рассказать.

Low-precision inference в TensorRT сегодня - мастхэв, бест практис и прочие иностранные. Сконвертить из TensorFlow легко, запустить легко, использовать fp16 легко. Да и КПД выше, чем у pruning или distillation. На первый взгляд всё работает идеально. Но на самом деле всё ли так гладко? Рассказываем, как мы в TrafficData споткнулись об fp16, встали и написали статью.

We work in the dark — we do what we can — we give what we have. Our doubt is our passion and our passion is our task. The rest is the madness of art.

Henry James, «The Middle Years»

Клавиатура, наушники и ничего лишнего

Разработка корпоративных приложений со сложной бизнес-логикой всегда несет за собой немалые затраты. Причём львиная доля затрат приходится не на саму разработку, а на поддержку кода приложения: добавление нового функционала, поиск и исправление допущенных ошибок, рефакторинг и т.п. Мне как разработчику ПО всегда хотелось найти “серебряную пулю” для вопросов, возникающих при конструировании кода приложений, как написать потенциально сложное приложение, чтобы его было поддерживать как можно легче и дешевле. В этой статье хочу поделиться практическими знаниями о проектировании архитектуры кода программного обеспечения, полученными из опыта.

Меня зовут Владислав Романенко, я старший iOS QA Engineer в Badoo и Bumble. Несколько лет назад мы начали активнее использовать автотесты в процессе разработки, но столкнулись с несколькими трудностями на этом пути. 

Логичный вопрос: почему мы занялись автоматизацией тестирования? Ответ кроется в еженедельном выпуске новых версий наших мобильных приложений. QA отделу приходится тестировать новые фичи, их интеграцию  в приложение и заниматься регрессионным тестированием. За неделю нужно проводить как минимум одно комплексное регрессионное тестирование, что довольно утомительно. Все эти трудности мы преодолели с помощью автоматизации, которая помогла нам выпускать новые версии быстрее и без потери качества. Подробнее об автоматизации мобильного тестирования — в докладе наших коллег. 

Сложности в разработке часто решаются с помощью паттернов — обобщённых решений для часто возникающих проблем в заданном контексте. То же и с автоматизацией тестирования, есть даже удобное wiki-описание. В этой статье мы поговорим о паттернах процессов (Process Patterns). Они помогают организовать и улучшить процесс автоматизации тестирования. 

Без дальнейших предисловий перейдём к трудностям, с которыми мы боролись, и рекомендациям по их преодолению с помощью тех самых паттернов. Замечу, что это не единственные проблемы, которые у нас были и есть. Но в рамках данной статьи я решил остановится именно на приведенных ниже пунктах.

Бретт Дувилл, LucasArts

В начале 2002 года мы подготавливали Star Wars: Jedi Starfighter к передаче Sony для проверки. У нас оставался один пустячный баг TCR: при загрузке катсцен после миссий отключалась работа аналогового стика контроллера, что приводило и к отключению красного индикатора в центре контроллера. Этот баг проявился, когда мы обновились до версии библиотеки, которую требовала Sony, а программист, который писал и код загрузки видеороликов, и логику процессора ввода-вывода для контроллера, уволился из LucasArts за несколько месяцев до этого.

Надеясь быстро сузить поиски причины проблемы в коде, который я не понимал, я вставил семь сбросов экрана разных цветов в те фрагменты кода, которые, по моему мнению, были вероятным источником проблем. Я думал, что это, по крайней мере, сузит поиски до одного-двух фрагментов кода: цвет экрана покажет, какой код выполняется при отключении аналогового управления. Но когда я попытался воспроизвести баг, он исчез.

Существует старое выражение: если ты не понимаешь причины, то нельзя утверждать, что ты устранил баг. В данном случае у нас оставалось два-три дня до даты передачи игры Sony, и опоздание оказалось бы серьёзной проблемой. Поэтому я изменил все цвета сброса экрана на чёрный, пометил баг как устранённый и умыл руки. Мы выпустили игру вовремя, и никакие баги TCR больше не появлялись.

Добро пожаловать! Перед вами первая статья из серии OpenCV в Python, которая, как вы уже догадались по названию, посвящена тому, как научиться комфортно работать в OpenCV.

Я понимаю, что у каждого свой стиль обучения, но я настоятельно рекомендую вам вместе со мной следовать за мыслью и писать код по мере прохождения уроков. Все файлы кода и данных будут доступны в конце каждой статьи. Если у вас будут появляться вопросы, не стесняйтесь их задавать.

Не будем терять времени, начнем!

Перевод официального анонса с комментариями от Android Developer Surf Олега Жило.

Как Android разработчики мы стремимся создавать опыт, который будет радовать людей по всему миру. Работа разработчика не становится легче: сейчас, когда люди зависят от ваших приложений больше, чем когда-либо, их ожидания значительно выросли. Сегодня в рамках Google I/O мы рассказали о том, как мы помогаем разработчикам в создании красивых и качественных приложений. Мы представили Android 12, который получил масштабное обновление дизайна интерфейса, показали Jetpack, Jetpack Compose, Android Studio и Kotlin. Также мы помогаем увеличить охват ваших приложений будь то поддержка носимых устройств или устройств с большим экраном. Вы можете посмотреть полную версию Developer Keynote, но в этой статье мы расскажем обо всех ключевых пунктах конференции.

Управление обработкой ошибок в Go всегда вызывает споры — это извечная тема в ежегодном опросе о самых больших проблемах, с которыми сталкиваются разработчики при работе с Go. Однако когда дело доходит до обработки ошибок в многопоточной среде или объединения нескольких ошибок одной и той же горутины, Go предоставляет отличные пакеты, которые упрощают управление обработкой множественных ошибок. Давайте посмотрим, как объединить несколько ошибок, генерируемых одной горутиной.

Файлы блокнотов Jupyter, в смысле количества одного из самых быстрорастущих типов файлов на Github, предоставляют простой интерфейс для итераций при решении визуальных задач, будь то анализ наборов данных или написание документов с большим объёмом кода. Однако популярность блокнотов Jupyter сопровождается проблемами: в репозитории накапливается большое количество файлов ipynb, многие из которых находятся в нерабочем состоянии. В результате другим людям трудно повторно запустить или даже понять ваши блокноты. В этом руководстве рассказывается, как для автоматизации сквозного (end-to-end) тестирования блокнотов можно воспользоваться плагином pytest nbmake.

К старту флагманского курса о Data Science — области, в которой блокноты Jupyter незаменимы — делимся переводом статьи из блога CI Semaphore о том, как при помощи Semaphore проверить, что ваши блокноты Jupyter находятся в рабочем состоянии и для этого больше не запускать блокноты вручную.

Привет. Меня зовут Вадим Бараненко. С украинским офисом EPAM я сотрудничаю в роли архитектора решений. И в этом материале я хотел бы поделиться своими взглядами и опытом в такой интересной теме, как парное программирование (далее — ПП).

С ПП я впервые познакомился около 9 лет назад и практиковал этот подход на разных проектах — часть в харьковском офисе EPAM, часть на территории заказчика в Англии. И этот опыт показался мне интересным и полезным.