Программирование *

Привет, Хабр!

На обложке демо-игра Megacity. Она содержит 4,5 млн элементов Mesh Renderer, 5000 динамических транспортных средств, 200 000 уникальных строительных объектов и 100 000 уникальных аудиоисточников. Но самое удивительное, что вся эта мощь запустилась на Iphone X при 60 кадрах в секунду . Как все это возможно?

Пару лет назад компания Unity представила свой стек  DOTS, на котором и построен проект Megacity. Это некий список технологий, которые в совокупности позволяют колдовать и ускорять ваш проект в десятки раз. В корне всей магии лежат 2 простых заклинания:

- Если правильно управлять данными, процессору будет легче их обрабатывать, а если их легче будет обрабатывать, то игрокам будет легче жить.

- Количество ядер процессора растет, но код среднестатистического программиста не использует все ядра процессора. А значит игрокам все же живется туго. Фреймрейт ведет себя как Джокер - непредсказуемо.

До появления YOLO большинство способов обнаружения объектов пытались адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задача регрессии на пространственно разделенных ограничивающих рамок (bounding boxes) и связанных с ними вероятностей классов.

В данной статье мы узнаем о системе YOLO Object Detection и как реализовать подобную систему в Tensorflow 2.0.

Mozilla Research

Команда Rust рада сообщить о выпуске новой версии — 1.52.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если вы установили предыдущую версию Rust средствами rustup, то для обновления до версии 1.52.0 вам достаточно выполнить следующую команду:

rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к выпуску на GitHub.

Что было стабилизировано в 1.52.0

Самое значительное изменение этого выпуска не касается самого языка или стандартной библиотеки. Это улучшения в Clippy.

Ранее запуск cargo clippy после cargo check не запускал Clippy: кэширование в Cargo не видело разницы между ними. В версии 1.52 это поведение было исправлено, а значит, теперь пользователи будут получать то поведение, которое ожидают, независимо от порядка запуска этих команд.

Многие из нас проводят время в профильных телеграм-группах. Власть над общением здесь принадлежит случайным людям со своими недостатками. Нередко встречаются конфликты и злоупотребления. Это побуждает задуматься, а можно ли поддерживать порядок иначе, так, чтобы не расцветал мошеннический спам и одновременно ни у кого не было абсолютной власти над адекватным собеседником?

И в моем случае эти размышления вылились в разработанную и протестированную систему которую уже сегодня можно подключить в ваш Telegram.

На каких языках вы провели обширную работу по разработке за последний год, и на каких хотите работать в следующем году? (Если вы работаете с определённым языком и намерены продолжать это делать, пожалуйста, установите оба флажка).

В предыдущей части статьи мы написали реализацию простейшей нейросети в виде JS класса. Теперь давайте попробуем дать ей настоящее задание. Сценарий будет следующим: пользователь будет рисовать в определенном блоке веб-страницы смайл, а наша нейросеть попробует определить грустный он или веселый. Давайте приступим.

Итак, моя первая публикация успешно прошла модерацию, поэтому рад вам представить вторую часть статьи, в которой мы применим полученные знания на практике и напишем простейшую нейросеть с нуля.

Как я говорил во вступлении к первой части, я frontend-разработчик, и мой родной язык - JavaScript, реализовывать нашу нейросеть в рамках данной статьи мы будем именно на нем. Для начала несколько слов о структуре.

Статья об одном неудачном решении, которое распространено при переходе на микросервисы. Несмотря на то, что Microsoft и другие компании в своих руководствах рассматривают возможность создавать Entity Services, есть все основания считать его антипаттерном. Далее мы поговорим о том, что такое Entity Service и какими свойствами он обладает для конечной системы в целом.

Здравствуйте. Меня зовут Андрей, я frontend-разработчик и я хочу поговорить с вами на такую тему как нейросети. Дело в том, что ML технологии все глубже проникают в нашу жизнь, и о нейросетях сказано и написано уже очень много, но когда я захотел разобраться в этом вопросе, я понял что в интернете есть множество гайдов о том как создать нейросеть и выглядят они примерно следующим образом:

Найти несколько DOM-элементов и получить к ним доступ из JavaScript можно разными способами: querySelectorAll, getElementsByTagName, children и так далее. В итоге в каждом случае будет возвращена коллекция — сущность, которая похожа на массив объектов, но при этом им не является, на самом деле это набор DOM-элементов.

Но во время работы с коллекциями можно столкнуться с поведением, которое покажется странным, если не знать один нюанс — они бывают живыми (динамическими) и неживыми (статическими). То есть либо реагируют на любое изменение DOM, либо нет. Вид коллекции зависит от способа, с помощью которого она получена. Рассмотрим на примере.

По мнению абсолютного большинства жителей этой планеты, разработчики это - какие-то зажравшиеся люди, которые сидят в своих уютных креслах, занимаются какой-то фигнёй и получают за это непомерные деньги. Эталонные тепличные условия и голубая мечта, которая выродилась в пренебрежительное “Войти в айти”. Но если предположить, что всё действительно так, как принято считать - и стул удобный, и денег платят много, и работа интересная - то почему же программисты, как и все остальные люди, иногда меняют место работы? Может быть, недостаточно платили? Или кресло было не такое удобное? Что-то же должно побудить человека, у которого всё хорошо (по мнению окружающих), выйти из зоны комфорта и пойти искать новое место работы. И что именно он ищет на этом новом месте? Давайте поговорим об этом. И да, многое здесь может показаться банальным, но почему-то достаточное количество людей предпочитают не брать в расчёт и половину из этих банальностей. Или делают вид, что им всё равно.

Эта статья является конспектом книги «Принципы юнит-тестирования». Материал статьи посвящен интеграционным тестам.

Юнит-тесты прекрасно справляются с проверкой бизнес-логики, но проверять эту логику «в вакууме» недостаточно. Необходимо проверять, как разные ее части интегрируются друг с другом и внешними системами: базой данных, шиной сообщений и т. д.

В этой статье рассматривается роль интеграционных тестов, когда их следует использовать и когда лучше положиться на классические юнит-тесты. Также затронем эффективное написание интеграционных тестов.

Заключительный пост №5 для начинающих посвящен сопоставительной визуализации электоральных данных.