Предисловие

В ходе разработки ios-приложения, перед разработчиком может встать задача unit-тестирования кода. Именно с такой задачей столкнулся я.

Как часто нам, iOS разработчикам, приходится собирать приложение для загрузки в iTunes Connect App Store Connect? В процессе этапа активного бета-тестирования приложения нужно оперативно фиксить баги и поставлять обновленную сборку для тестирования. А также необходимо скачивать сертификаты, Provision profiles, прокликивать много разных галочек и кнопочек при каждой выкладке нового билда.

К счастью, есть такой замечательный инструмент, как fastlane, который помогает нам автоматизировать ручные действия мобильного разработчика.

В этом посте я расскажу: что такое fastlane и как быстро начать его использовать в своих iOS проектах.

Я как iOS разработчик всегда хотел получить возможность окунуться в мир бэкенда, не прибегая к изучению других языков. Теперь благодаря Vapor мои мечты сбылись и каждый желающий имеет возможность использовать один язык на сервере и клиенте.

Сложно найти на Хабре человека, который не слышал бы про нейронные сети. Регулярные новости о свежих достижениях нейронных сетей заставляют удивляться широкую публику, а также привлекают новых энтузиастов и исследователей. Привлеченный поток специалистов способствует не только еще большим успехам нейронных моделей, но и приводит к развитию инструментов для более удобного использования Deep Learning подходов. Помимо всем известных фреймворков Tensorflow и PyTorch активно развиваются и другие библиотеки, нередко более гибкие, но менее известные. 

Эта статья является переводом одного из постов neptune.ai и освещает самые интересные инструменты для глубокого обучения, представленные на конференции по машинному обучения ICLR 2020. 

Хабр, привет!

Хочу рассказать вам о том, как я делал и сделал самоуправляему машинку :)

Я мог бы рассказать сразу, как делать, сухо прикрепив схемы и bash команды, но так будет скучно. Предлагаю вам интересную (я надеюсь) историю о том, как лично я прошел этот путь, и куда пришел.

Те места, где было что фоткать, с фотками. Там, где про софт — скорее всего без фото.

Это будет действительно история в формате повествования, как я рассказывал бы вам за чашкой кофе. Это не про bash команды, python скрипты, и вот это вот всё.

Начнём с фотки и видео того, что получилось, и дальше вся история под катом.

С каждым годом курсовые для моих студентов становятся все объемнее. Например, в этом году одним из заданий была разработка метеостанции, ведь только ленивый не делает метеостанции, а студенты они по определению не ленивые, поэтому должны её сделать. Её можно быстро накидать в Cube или собрать на Ардуино, но задача курсового не в этом. Основная задача — самостоятельно, с нуля разобраться с модулями микроконтроллера, продумать архитектуру ПО и, собственно, закодировать все на С++, начиная от регистров и заканчивая задачами РТОС. Кому интересно, здесь пример отчета по такому курсовому

Так вот, появилась небольшая проблема, а именно, бесплатный IAR позволяет делать ПО размером не более 30 кБайт. А это уже впритык к размеру курсового в неоптимизированном виде. Анализ кода студентов выявил, что примерно 1/4 часть их приложения занимает FreeRtos — около 6 кБайт, хотя для того, чтобы сделать вытесняющую переключалку и управлялку задачами хватило бы, наверное… да байт 500 причем вместе с 3 задачами (светодиодными моргунчиками).

Эта статья будет посвящена тому, как можно реализовать Очень Простой Планировщик(он же SST), описанный в статье аж 2006 года и сейчас поддерживаемый Quantum Leaps в продукте Qp framework.

С помощью этого ядра очень просто реализовать конечный автомат, и оно очень хорошо может использоваться в небольших проектах студентами (и не только), которые могут получить дополнительно 5 кБайт в свое распоряжение.

Я попробую показать как можно реализовать такой планировщик самому. Чтобы не сильно перегружать статью, рассмотрю переключение контекста на CortexM0 у которого нет аппаратного модуля с плавающей точкой.

Все кто заинтересовался и хочет понять как можно переключать контекст, добро пожаловать под кат.

С разрешения автора выкладываю перевод статьи Norberto Gil Vasconcelos «14 must knows for an iOS developer» (ссылка на оригинал). На момент публикации статьи актуальной была версия Swift 3.

Как iOS-разработчик (в данный момент абсолютно зависимый от Swift), я создавал приложения с нуля, поддерживал приложения, работал в различных командах. За все время работы в этой индустрии я не раз слышал фразу: «Не можешь объяснить – значит не понимаешь». Так что, в попытке понять, чем именно я занимаюсь каждый день, я создаю список того, что, на мой взгляд, важно для любого iOS-разработчика. Я постараюсь максимально ясно объяснить каждый момент. [Пожалуйста, не стесняйтесь исправлять меня, высказывать свое мнение или предлагать свои дополнения в этот список.]

---

Темы: [ контроль версий | архитектурные паттерны | Objective-C против Swift | React | менеджер зависимостей | хранение информации | CollectionViews & TableViews | UI | протоколы | замыкания | схемы | тесты | геолокация | локализуемые строки ]

Хочу показать вам как с помощью нынче популярного приложения yEd, которое предназначено для построения различных диаграмм и схем, можно сделать полноценную (со всеми обозначениями) схему базы данных.

Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.



TL;DR: Вот репка на GitHub с приложением, а кто любит (настоящие) лонгриды — прошу под кат.

Привет, Хабр! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

1. Fast Differentiable Sorting and Ranking (Google Brain, 2020)
2. MaxUp: A Simple Way to Improve Generalization of Neural Network Training (UT Austin, 2020)
3. Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection (Jerusalem, Israel, 2020)
4. AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch (Google, 2020)
5. SpERT: Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training (RheinMain University, Germany, 2019)
6. High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labels (Samsung AI Center, Moscow, 2020)
7. Incremental Few-Shot Object Detection (UK, 2020)

Хотя составление SQL-запросов — это не самое интересное в работе дата-сайентистов, хорошее понимание SQL чрезвычайно важно для того, кто хочет преуспеть в любом занятии, связанном с обработкой данных. Дело тут в том, что SQL — это не только SELECT, FROM и WHERE. Чем больше SQL-конструкций знает специалист — тем легче ему будет создавать запросы на получение из баз данных всего, что ему может понадобиться.



Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что она направлена на решение двух задач:

1. Изучение механизмов, которые выходят за пределы базового знания SQL.
2. Рассмотрение нескольких практических задач по работе с SQL.

В статье рассмотрено 5 вопросов по SQL, взятых с Leetcode. Они представляют собой практические задачи, которые часто встречаются на собеседованиях.

Привет! Сегодня я расскажу читателям Хабра о том, как мы создавали технологию распознавания текста, работающую на 45 языках и доступную пользователям Яндекс.Облака, какие задачи мы ставили и как их решали. Будет полезно, если вы работаете над схожими проектами или хотите узнать, как так получилось, что сегодня вам достаточно сфотографировать вывеску турецкого магазина, чтобы Алиса перевела её на русский.

В статье пойдет речь об опыте разработки программы для составления эффективного портфеля облигаций с точки зрения минимизации его дюрации. Возможно, я не буду оригинален и для всех, кто инвестирует в облигации вопросы определения оптимальных весов давно решены, но все же, надеюсь, описанный подход и приведенный программный код будут кому-то полезны.

Статья, ввиду наличия в ней не малого объема математики, кому-то может показаться усложненной. Но если уж Вы решили заняться инвестициями, то нужно быть готовым к тому, что в финансовой реальности часто встречается математика и еще значительно сложнее.

Исходные коды программы и пример портфеля для оптимизации выложены на GitHub.

UPDATE: Как и обещал, сделал простой веб-сервис, делающий возможности программы доступными всем без копирования и компиляции кода.
ссылка
Инструкция по использованию там же.
Если что-то не будет работать или нужно что-то подправить — пишите в комментарии.

Итак, имеем задачу сформировать эффективный портфель облигаций.

Общеизвестно, что семантика инициализации — одна из наиболее сложных частей C++. Существует множество видов инициализации, описываемых разным синтаксисом, и все они взаимодействуют сложным и вызывающим вопросы способом. C++11 принес концепцию «универсальной инициализации». К сожалению, она привнесла еще более сложные правила, и в свою очередь, их перекрыли в C++14, C++17 и снова поменяют в C++20.

Под катом — видео и перевод доклада Тимура Домлера (Timur Doumler) с конференции C++ Russia. Тимур вначале подводит исторические итоги эволюции инициализации в С++, дает системный обзор текущего варианта правила инициализации, типичных проблем и сюрпризов, объясняет, как использовать все эти правила эффективно, и, наконец, рассказывает о свежих предложениях в стандарт, которые могут сделать семантику инициализации C++20 немного более удобной. Далее повествование — от его лица.

Построение идеальной оптики в Zemax

Введение
Всё больше современные системы автоматизации оснащаются оптическими устройствами для решения задач позиционирования, распознавания, наблюдения и др. Построение идеальных оптических систем при помощи программы расчета Zemax может оказаться полезным и непрофессионалам, например, для лучшего понимания теории, особенностей оптических устройств и выполнения прикидочных расчетов оптических систем. В этой работе рассмотрены приёмы построения идеальной оптики в среде Zemax, даны примеры расчета диапазона автофокусирования фотокамеры, построения эквивалентной схемы монокуляра МГТ 2.5x17.5, объектива фотокамеры SUNNY P13N05B смартфона Huawei P7 и замены идеальных оптических элементов реальными.

В первой части был написан лексер, а во второй части — парсер. Далее будет рассмотрена разработка вычислителя и фасада для всего интерпретатора, а также рефакторинг кода для устранения дублирования.

Вычислитель

Приступим к самому интересному. Вычисление выражения в постфиксной записи можно осуществить двумя способами: через рекурсию, неявно используя стек процесса, или используя явный стек. Реализуем второй вариант. Алгоритм с использованием явного стека такой:

• Если на вход подан операнд, он помещается на вершину стека.
• Если на вход подан знак операции, то соответствующая операция выполняется над требуемым количеством значений, извлечённых из стека, взятых в порядке добавления. Результат выполненной операции кладётся на вершину стека.
• После полной обработки входного набора символов результат вычисления выражения лежит на вершине стека.

В данной статье я не буду реализовывать контекст выполнения и вычисление нескольких выражений. Поэтому начальный список тестов будет коротким:

• Если на входе пустой список, возвращаем 0.
• Если на входе список с одним числом, возвращаем это число.
• Если на входе [1 2 +], возвращаем 3.

Создадим новый тестовый класс и добавим первый тест.

TEST_CLASS(EvaluatorTests) {
public:
    TEST_METHOD(Should_return_zero_when_evaluate_empty_list) {
        double result = Evaluator::Evaluate({});
        Assert::AreEqual(0.0, result);
    }
};

В первой части был написан лексер. Далее будет рассмотрена разработка парсера.

Парсер

Парсер будет реализован по алгоритму сортировочной станции, так как он достаточно прост и не нуждается в рекурсии. Сам алгоритм таков:

В начале даются пустой выходной поток и пустой стек. Начнём читать токены из входного потока по очереди.

• Если это число, то передать его в выходной поток.
• Если это лево ассоциативный оператор, то выталкиваем токены из стека в выходной поток до тех пор, пока он не опустеет, либо не его вершине не встретится скобка, или оператор с более низким приоритетом.
• Если это открывающая скобка, то положить её в стек.
• Если это закрывающая скобка, то выталкиваем токены из стека в выходной поток до обнаружения открывающей скобки. Вытолкнуть открывающую скобку из стека, но не передавать её в выходной поток. Если стек опустел, и скобка не найдена, то генерируем ошибку.

После достижения конца входного потока, вытолкнуть все оставшиеся в стеке операторы в выходной поток. Если в нём найдено что-либо кроме операторов, то генерируем ошибку.

Прикинем, какие тесты могут понадобиться для начала.

• При получении пустого списка, возвращается пустой список.
• При получении списка с одним числом, возвращается список с этим числом.
• При получении [1 + 2], возвращается [1 2 +].
• При получении [1 + 2 + 3], возвращается [1 2 + 3 +], так как оператор + является лево ассоциативным.
• При получении [1 * 2 + 3], возвращается [1 2 * 3 +].
• При получении [1 + 2 * 3], возвращается [1 2 3 * +], так как оператор * имеет больший приоритет.

Со скобками и ошибками разберёмся позднее. Итак, напишем первый тест из списка.

TEST_CLASS(ParserTests) {
public:
    TEST_METHOD(Should_return_empty_list_when_put_empty_list) {
        Tokens tokens = Parser::Parse({});
        Assert::IsTrue(tokens.empty());
    }
};

Введение

Многие C++ программисты слышали про разработку через тестирование. Но почти все материалы по данной теме касаются более высокоуровневых языков и сосредоточены больше на общей теории, чем на практике. Итак, в данной статье я попробую привести пример пошаговой разработки через тестирование небольшого проекта на C++. А именно, как можно предположить из названия, простого интерпретатора математических выражений. Такой проект также является неплохой code kata, так как на его выполнение затрачивается не более часа (если не писать параллельно статью об этом).

Архитектура

Несмотря на то, что при использовании TDD архитектура приложения постепенно проявляется сама собой, начальная её проработка всё же необходима. Благодаря этому может значительно снизиться общее время, затраченное на реализацию. Это особенно эффективно в тех случаях, когда существуют готовые примеры подобных систем, которые можно взять за образец. В данном случае, существует вполне устоявшееся мнение о том, как должны быть устроены компиляторы и интерпретаторы, чем и можно воспользоваться.

Существует множество библиотек и инструментов, которые могут облегчить разработку интерпретаторов и компиляторов. Начиная от Boost.Spirit и заканчивая ANTLR и Bison. Можно даже запустить канал интерпретатора командной строки через popen и вычислить выражение через него. Целью данной статье является пошаговая разработка достаточно сложной системы с помощью TDD, поэтому будет использоваться только стандартная библиотека C++ и встроенный в IDE тестовый фреймворк.

Введение

В двух предыдущих частях STM32, C++ и FreeRTOS. Разработка с нуля. Часть 1 и STM32, C++ и FreeRTOS. Разработка с нуля. Часть 2 мною уже были реализованы требования SR0, SR7, SR4 и SR6. Опять нужно вспомнить, какие вообще требования есть.
SR0: Устройство должно измерять три параметра (иметь три переменных): Температуру микропроцессора, Напряжение VDDA, Напряжение с переменного резистора
SR1: Устройство должно выводить значение этих переменных на индикатор.
SR2: Единицы измерения для Температуры микропроцессора — градусы Цельсия, для остальных параметров — вольты.
SR3: При нажатии на кнопку 1, на индикаторе должен показываться экран со следующей измеряемой переменной,
SR4: При нажатии на кнопку 1 Светодиод 1 должен изменять свое состояние
SR5: При нажатии на кнопку 2, на индикаторе должен поменяться режим отображения переменных с постоянного показывания переменной на последовательное (менять экраны раз в 1.5 секунды) при следующем нажатии с последовательного на постоянное,
SR6: При нажатии на кнопку 2 светодиод 2 должен менять свое состояние.
SR7: Светодиод 3 должен моргать раз в 1 секунду.

Значит остались самые «вкусные» требования связанные c отображением всей измеренной информации на индикаторе: SR1, SR2, SR3, SR5. Ну что же начнем.

Я уже рассказывал о том как можно использовать FreeRtos для проектов, написанных на С++ в статье STM32, C++ и FreeRTOS. Разработка с нуля. Часть 1. С тех пор прошло целых 3 года, я серьезно постарел, потерял кучу нейронных связей, поэтому решил встряхнуть стариной для того, чтобы эти связи восстановить и замахнуться на обертку для «любой» популярной ОСРВ. Это конечно шутка, я намеренно взял «всех» в кавычки, но в каждой шутке есть доля правды.