Technotext

В .NET 9 появилась новая библиотека для кэширования — HybridCache. В статье расскажу, что это такое, какие задачи решает, разберу примеры использования и особенности внутреннего устройства.

Анализ показателей по ключевым метрикам — то, что помогает командам принимать верные решения. Оперативно выявлять узкие места в процессах, оценивать их эффективность на разных этапах релизного цикла, равномерно распределять нагрузку между сотрудниками.

Только как быть, если в вашей команде уже не 5 человек, а 15, и вручную отслеживать данные стало непросто?

Вариант: заручиться поддержкой аналитиков и начать собирать данные по командам из таск-трекера, с последующей визуализацией на дашбордах. Как показала практика, это не быстрый, итеративный процесс — особенно когда нужно мониторить сразу несколько команд. Но в результате такой мониторинг может стать мощным подспорьем для роста показателей по метрикам и в целом выступать индикатором качества процессов.

Под катом рассказываем, как мы начали (и продолжаем) централизованно мониторить эффективность нашего QA-направления. Поэтапно и с практическими советами. 

Привет! Я Кирилл Пронин, разработчик PIX RPA из PIX Robotics. В этой статье расскажу о том, как мы учили наш продукт работать с импортозамещенными табличными редакторами в Linux-подобных операционных системах, кто сильнее - XDocument или XmlDocument, и какие лайфхаки я унес с собой.

Хабр, привет, это снова я! Меня зовут Антон, я дизайнер b2b продуктов в X5 Tech. Мне нравится моя работа и я стараюсь проектировать реализуемые интерфейсы, поэтому постоянно закапываюсь в технические нюансы.

Какое‑то время назад я писал статью про загрузочные экраны и там коротко рассматривал скелетоны, но делал это не настолько подробно, насколько хотелось бы. Тема богатая, сложная и простая одновременно, надеюсь, понравится. Запасайтесь любопытством, а я, в свою очередь, поделюсь опытом в проектировании скелетонов.

"Лежит на струнах пыль
Ржавеет под окном
Разбитый телевизор
Ты сгладил все углы
И жизнь твоя сплошной
Проклятый компромисс
Ни вверх ни вниз"

Так поёт группа Би-2 в песне "Компромисс" и с ними трудно не согласиться. Наша жизнь действительно состоит из сплошных проклятых компромиссов между несколькими решениями. Мы пытаемся найти максимально дешёвую, но качественную электронику, ищем экономичный, но быстрый автомобиль и красивого, но надёжного партнёра для отношений.

Каждая из этих повседневных задач заключается в поиске оптимума нескольких конфликтующих между собой функций. Это называется многокритериальная оптимизация (Multi-objective optimization). В этой статье мы ближе познакомимся с этой задачей, посмотрим на 2 популярных метода её решения и узнаем, как с её помощью заработать на криптовалюте с минимальным риском.

Недавно СБЕР выпустил GigaIDE — новую IDE для Java, Kotlin и не только. Это событие вызвало бурные обсуждения среди разработчиков. Чаще всего звучали следующие вопросы:

Чаще всего звучали следующие вопросы:

1. Это просто пересобранная версия IntelliJ IDEA Community Edition?
2. Если нет, что нового предлагает GigaIDE?
3. Поддерживает ли она работу с базами данных и Spring?

Сегодня отвечу на эти и другие вопросы, которые могут возникнуть у тех, кто заинтересовался GigaIDE.

Компания Haulmont совместно с Группой Астра и Axiom JDK создает некоммерческое партнерство для развития открытой российской среды разработки – OpenIDE.

Все три компании имеют огромный опыт в создании популярных продуктов для разработчиков и мы верим, что сможем сделать качественный продукт. Мы не планируем изобретать велосипед и будем использовать в качестве основы популярную среду с открытым кодом IntelliJ IDEA Community Edition.

Почему это хорошая новость для российских разработчиков? Чем это отличается от самой IntelliJ IDEA CE или уже существующей российской GigaIDE? Какие языки будут поддерживаться? Что со Spring? Когда релиз? Читайте под катом.

Когда возникает необходимость работать с иерархической структурой данных, кажется, что решение давно найдено, ведь подобные задачи уже неоднократно решались. Возможно, даже выбран инструмент, например, Python и SQLAlchemy. Однако, углубляясь в задачу, понимаешь, что вариантов множество, даже в вопросе, как извлечь данные из базы: использовать стратегию selectin для загрузки родительских элементов? Или, возможно, стоит применить joinload? А может, лучше воспользоваться CTE‑запросами, которые рекомендуются в 90% статей? Но насколько CTE действительно эффективно по сравнению с другими методами? Более того, большинство примеров рассматривают ситуации в идеальных условиях, далёких от реальных проектов.

В этой статье я рассмотрю основные способы получения иерархической структуры из БД на примере реального многослойного приложения с использованием SQLAlchemy 2.0. Как обычно, есть важные нюансы, о которых редко упоминают, хотя они весьма любопытны. В завершение проведу сравнение производительности всех описанных подходов.

Вновь привет, меня зовут Дмитрий, я Middle-React-разработчик. Сегодня хочу поговорить о фундаментальных процессах, которые происходят при загрузке сайтов.

На собеседованиях я иногда задаю один, казалось бы, простой вопрос: «Что происходит после того, как вы вводите URL сайта в адресную строку браузера и нажимаете Enter?» Этот вопрос подходит как для Junior, так и для Middle-разработчиков, а иногда и для Senior, потому что, несмотря на его фундаментальность, в нем многие ошибаются или не могут дать точного ответа.

Считаю, что каждому веб-разработчику, а также просто интересующемуся человеку полезно понимать, как обрабатываются URL-запросы. Эти знания являются базовыми и важными для общего развития, независимо от уровня и опыта. Они помогают не только понять, сколько времени и ресурсов требуется для загрузки страницы, но и как это влияет на взаимодействие пользователя с сайтом, его производительность и оптимизацию.

В этой статье я постараюсь кратко, но понятно, разобрать этот процесс: от ввода URL до полной загрузки и отображения страницы в браузере. Рассмотрим именно загрузку статических страниц, хотя для фреймворков процесс будет немного сложнее.

Привет, Хабр. Меня зовут Владимир Антонов, я руководитель продуктового юнита в Авито. Недавно написал пост, в котором рассуждал на тему «уничтожит ли ИИ профессию продакт-менеджера». В комментариях вы написали, что куда интереснее узнать, какие ИИ инструменты могут взять на себя часть работы продакта. Поэтому сегодня я сделал обзор на те из них, которые превращают ИИ в помощника.

Привет! Меня зовут Владимир Антонов, я руководитель продуктового юнита (Unit Lead) «Верификация» в Авито. Моя статья — про опасность привычных метрик для продукта и варианты их замены на более полезные и актуальные. Обсудим также то, как продакту распознать метрики, тормозящие развитие продукта.

Всем привет! A/B тестирование уже давно стало стандартом в проверке гипотез и улучшении продуктов в X5. Но, как ни странно, многие из «модных» техник, которые применяются в A/B тестировании, на самом деле, не что иное, как вариации старой доброй линейной регрессии. 

Основная идея здесь проста: правильное добавление новых переменных в модель помогает лучше контролировать внешние факторы и уменьшать шум в данных. Это позволяет точнее оценить эффект от воздействия и объединить разные статистические подходы, которые обычно рассматриваются отдельно. Но почему это работает? Почему всё сводится к тому, что добавление переменных помогает объединить, казалось бы, разрозненные техники? 

Чтобы разобраться в этом, для начала вспомним основы линейной регрессии, после чего перейдём к различным статистическим методам снижения дисперсии и покажем, как они сводятся к линейной регрессии. Затем объединим все техники вместе и на примере покажем, как они работают на практике.

Привет, Хабр! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech.

Основная задача аналитика при проведении А/Б тестирования - оценка эффекта воздействия (тритмента). В этой статье мы обсудим, что такое идеальный эксперимент и почему он позволяет корректно оценить эффект от воздействия. Затем расскажем, когда идеальный эксперимент невозможен и дадим интуитивное обоснование того, как метод difference-in-difference помогает справиться с оценкой эффекта воздействия в таких ситуациях. В конце мы обсудим формальные предпосылки метода и покажем на примере симуляций последствия их невыполнения.

Привет!

Использование LLM все больше проникает в бизнес. И ритейл — не исключение. В X5 мы решили сделать небольшую методичку по prompt engineering для обычного бизнес‑пользователя. Мы посмотрели на получившийся результат и решили поделиться этой методичкой с сообществом, чтобы как можно больше людей смогли овладеть разными техниками, позволяющими работать с LLM эффективнее.

Для этого нам сначала придется разобраться с тем, как вообще устроены LLM, затем поговорим о промптах: общие принципы построения, техники оптимизации и промпты для изображений. А на десерт предложим вам продвинутые техники работы с LLM: автоматизированные подходы по улучшению промптов, Retrieval‑Augmented Generation и разметка данных для ML с помощью LLM.

Всем привет! Меня зовут Паша, я занимаюсь коммерческой разработкой уже 10 лет, 8 из них — на Go. Мне довелось разрабатывать приложение, активно использующее как сеть, так и диск. 

Регулярно приходилось решать вопросы производительности. В ходе исследований я использовал все, что было было под рукой: логи, метрики, трейсы, профилировщики и runtime-трейсы. А еще изучал, как по доступным данным расследовать причины проблем производительности постфактум. Тогда мне стало интересно, почему метрика количества потоков сильно отличается от значения GOMAXPROCS и можно ли по этой метрике диагностировать какие-то конкретные проблемы.

Хабр, привет! Меня зовут Николай Назаров, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Недавно завершился чемпионат по программированию Yandex Cup ML Challenge 2024, в котором я занял второе место в задаче “Self-driving cars: предсказание движения беспилотного автомобиля”. В статье расскажу про задачу и подходы, которые использовал для решения.

Привет. Предположим, вы захотели начать изучать языĸ программирования C++ или, возможно, тех материалов, что уже изучили, вам недостаточно.

Я — Савва, программирую уже больше 7 лет, работаю менеджером команды наставников в Практикуме на курсе «Разработчик С++», а с недавнего времени — разработчиком в Positive Technologies. В этой статье мы с вместе с Практикумом собрали леĸции, ĸниги, курсы и всяĸое таĸое, чтобы шансов выстрелить себе в ногу самостоятельно было меньше :) По C++ существуют и другие подборĸи, но, ĸ удивлению, на Хабре их всего две.

Нужна ли программистам математика? Странный вопрос, учитывая, что на самом деле программисты и занимаются математикой в любом случае — даже если предпочитают не замечать этого.

Меня зовут Пётр — я разработчик и автор курса «Java-разработчик» в Яндекс Практикуме. В этом материале я покажу примеры будничного кода программиста, в которых порой математики не меньше, чем разработки, — и вопрос из заголовка отпадёт сам собой.

Привет всем! Меня зовут Юля, я фронтенд-разработчик, наставник на курсах по JS и React и организатор профессионального сообщества Tbilisi JS. В Практикуме я помогаю студентам на курсе «React-разработчик».

За время работы в разных компаниях и над разными проектами я поняла, что Git — это не только (и не столько!) знание самой технологии и конкретных команд, но и определённая культура взаимодействия, практики, подходы, договорённости. Всё это помогает участникам команды лучше понимать друг друга и работать быстрее и чётче.

Поговорим как раз об этом — о том, что формирует культуру работы с Git: начнём с конвенций именования коммитов и закончим практиками работы в пуллреквесте. В конце статьи я поделюсь полезными ссылками на интерактивные обучалки, шпаргалки и гайды.