Пока сообщество iOS-разработчиков спорит, как писать проекты, пока пытается решить, использовать ли MVVM или VIPER, пока пытается подSOLIDить проект или добавить туда реактивную турбину, я попытаюсь оторваться от этого и рассмотреть, как работает под капотом еще одна технология с графика Hype-Driven-Development.

В 2017 году на вершине графика хайпа — машинное обучение. И понятно почему:

• Появилось больше открытых наборов данных.
• Появились соответствующее аппаратные средства. В том числе облачные решения.
• Технологии из этой области стали применяться в production-проектах.

Машинное обучение — широкая тема, остановлюсь на распознавании лиц и попытаюсь разобраться, какие технологии были до рождества христова CoreML, и что появилось после релиза фреймворка Apple.

Прошло довольно много времени с момента нашей последней статьи об эффективной Selenium-инфраструктуре. Если вы находитесь в самом начале непростого пути Selenium — советую ознакомиться с нашими статьями про масштабируемый Selenium (часть I, часть II), Selenoid — универсальный инструмент для автоматизации тестов в браузерах (раз, два), Selenium под Windows (ссылка). Если вам больше нравятся мотивирующие рассказы — посмотрите видео моего доклада про масштабируемый Selenium на SeleniumConf Berlin 2017.

С момента публикации последней статьи в нашем сообществе произошло много интересного. Сегодня я хочу рассказать о самых важных возможностях, добавленных в наши инструменты за последние месяцы.

• Настоящие показатели производительности;
• Функционал и Соответствие Open Standards;
• Администрирование и Управление/UI;
• Стоимость $$$/Лицензия.

Буквально на днях в нашем офисе прошел митап по тестированию. Поговорили о тестах, которые сами попросят выполнить их ещё раз, о суперпроизводительных командах автоматизаторов, а также окунулись в будни нагрузочного тестировщика.

Для всех, кто не смог присоединиться, предлагаю записи докладов.

Агрегация, внедрение конструктора

class MyService
{
    public void DoSomething()
    { 
        using(var dbCtx = new MyDataContext())
        {
            // используем dbCtx
        }
    }
}

Листинг 1. Сильная зависимость MyService от MyDataContext

На протяжении последних месяцев я использую Go для имплементаций Proof of Concept (прим.пер.: код для проверки работоспособности идеи) в свободное время, отчасти для изучения самого языка программирования. Программы сами по себе очень просты и не являются целью написания статьи, но сам опыт использования Go заслуживает того, чтобы сказать о нем пару слов. Go обещает быть (прим.пер.: статья написана в 2015) массовым языком для серьезного масштабируемого кода. Язык создан в Google, в котором активно им пользуются. Подведя черту, я искренне считаю, что дизайн языка Go плох для умных программистов.

Смешивание цветов

Как только, фрагментный шейдер обработал фрагмент, выполняется так называемый тест трафарета, который, как и тест глубины, может отбрасывать фрагменты. Затем оставшиеся фрагменты переходят к тесту глубины, который, может отбросить еще больше фрагментов. Трафаретный тест основан на содержимом еще одного буфера, называемого трафаретным буфером. Мы можем обновлять его во время рендеринга для достижения интересных эффектов.

Вернон, в своей книге «Implementing DDD» много говорит об архитектуре Порты и Адаптеры, как о более продвинутом уровне Слоистой Архитектуры. Хотелось бы услышать ваше мнение на этот счёт.

История фреймворка React: как Фейсбук приобрел Инстаграм и почему это привело к открытию исходного кода React.js

Основные моменты

Рекомендация 1: Выбрасывайте исключения, если что то идет не так

List<String> getSearchResults(...) {
  try {
    List<String> results = // make REST call to search service
    return results;
  } catch (RemoteInvocationException e) {
    return Collections.emptyList();
  }
}

• Поддержка языка C++
  
  
  • Улучшения в таких подсистемах парсера, как list initialization и name lookup
  • Поддержка расширений специфичных для компилятора Microsoft Visual C++
  • Поддержка макроса __COUNTER__
  • И не только!
• Новые инструменты и фреймворки
  
  
  • Valgrind Memcheck
  • Boost.Test
  • CMake 3.9, GDB 8.0, LLDB 5.0
• Существенные переработки и расширение возможностей в настройке компилятора, окружения, CMake, отладчика, и пр.
• Возможность запуска почти произвольной функции main, иконки для запуска функций main и тестов
• Возможность разрабатывать на Kotlin/Native в CLion