Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.

Я живу в Ташкенте, и когда учился в университете — начал учить Python, чтобы писать ботов. Боты — это узбекский хлеб, у нас на них построено вообще все. Например, никто не делает приложения для заказа еды, все только в мессенджерах. 

Я учил язык по статьям из интернета — просто брал каркас и дальше дописывал, смотрел где что падает, постоянно решал задачи на leetcode. Писал я тогда ужасно, но что было, то было. Мне нравилось, но чем больше я углублялся, тем сильнее раздражали скорость выполнения, ограничения параллелизма и динамическая типизация.

Тогда я решил попробовать Go.

Ниже представлен перевод одной из частей серии статей Rust Crash Course от Майкла Сноймана, которая посвящена механизмам передачи параметров, итераторам и замыканиям относительно того, как передаётся владение, и соотносится с мутабельностью и временами жизни.

Так же постарался переводить максимально близко к авторскому стилю, но сократил немного междомедий и восклицаний, не сильно значимых для смысла.

Я второй десяток лет участвую в разработке приложений для бизнеса на .NET и каждый раз вижу одни и те же проблемы — быдлокод и беспорядок. Месиво из сервисов, UoW, DTO-шек, классов-хелперов. В иных местах и прямой доступ в базу данных руками, логика в статических классах, километровые портянки конфигурации IoC.

Когда я был молодым и резвым мидлом — я тоже так писал. Потом бил кулаком в стену с криками: "Хватит! В следующий раз сделаю по-другому". Следующий раз действительно начинался "по-другому" — с холодной головой и строгим подходом к архитектуре — а на выходе все равно получалась та же субстанция, лучше на пару миллиметров.

Однако, эволюция — беспощадная штука: моя последняя система показалась мне более-менее близкой к идеалу. Сложность не сильно росла, скорость разработки не падала довольно долго, в систему худо-бедно въезжают новые сотрудники. Эти результаты я взял за основу, улучшил и теперь анонсирую вам свою новую разработку: Reinforced.Tecture.

Новые архитектуры нейросетей

Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется»

В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области.

Статья не претендует на полноту охвата и хорошее понимание прочитанных «по диагонали» статей. Автор уверен, что пока писал эту статью, появилось еще много новых архитектур. Например, смотрите здесь: https://paperswithcode.com/area/computer-vision.

Этим постом я хочу открыть ветку статей посвященную IdentityServer4. Начнем мы с основных понятий.

Самым перспективным на текущий момент протоколом аутентификации является OpenID Connect, а протоколом авторизации (предоставления доступа) является OAuth 2.0. IdentityServer4 реализует эти два протокола. Он оптимизирован для решения типичных проблем безопасности.

Вообще-то смотреть какого цвета потроха у Rust я не собирался. Ковырнул хобби-проект на Go, пошел на GitHub посмотреть состояние fasthttp: развивается ли? Ну хотя бы поддерживается? Вспрокрастинулось. Пошел, посмотрел где fasthttp сидит в бенчмарках TechEmpower. Смотрю: а там fasthttp едва показывает половину того, что удаётся лидеру — какому-то actix на каком-то Rust. Какая боль.

Здесь бы мне сложить ручки, стукнуть головой в пол (трижды) и закричать: "Алилуйя, воистину Rust — истинный бог, как слеп я был раньше!". Но то ли ручки не сложились, то ли лоб пожалел… Вместо этого полез в код тестов, написанных на Go и actix-web тестов на Rust. Чтобы разобраться.

Через пару часов узнал:

1. почему Rust-фреймворк actix-web занимает первые позиции во всех тестах TechEmpower,
2. как в Java заводится Script.

Сейчас всё расскажу по порядку.

Доброго времени суток и мое почтение, читатели Хабра!

Предыстория

У нас на работе принято обмениваться интересными находками в командах разработки. На очередной встрече, обсуждая будущее .NET и .NET 5 в частности, мы с коллегами заострили внимание на видении унифицированный платформы с этой картинки:

На ней показано, что платформа объединяет DESKTOP, WEB, CLOUD, MOBILE, GAMING, IoT и AI. Мне пришла в голову идея провести беседу в формате небольшого доклада + вопросов/ответов по каждой теме на следующих встречах. Ответственный за ту или иную тему предварительно готовится, вычитывает информацию об основных новшествах, пробует что-то реализовать с помощью выбранной технологии, а затем делится с нами своими мыслями и впечатлениями. В итоге все получают реальный отзыв об инструментарии из проверенного источника из первых уст — очень удобно, учитывая то, что самому попробовать и поштурмить все темы может быть не сподручно, банально руки не дойдут.

Поскольку я некоторое время активно интересуюсь машинным обучением в качестве хобби (и иногда использую для небизнесовых задачек в работе), мне досталась тема AI & ML.NET. В процессе подготовки я наткнулся на замечательные инструменты и материалы, к своему удивлению обнаружил, что про них очень мало информации на Хабре. Ранее в официальном блоге Microsoft писали про релиз ML.Net, и Model Builder в частности. Я бы хотел поделиться тем, как вышел на него и какие получил впечатления от работы с ним. Статья больше про Model Builder, чем про ML в .NET в целом; мы постараемся посмотреть на то, что предлагает MS среднему .NET-разработчику, но глазами подкованного в ML человека. Постараюсь при этом держать баланс между пересказыванием туториала, совсем уж разжевыванием для новичков и описанием деталей для ML-специалистов, которым почему-то потребовалось прийти в .NET.

Привет! Меня зовут Константин Евтеев, я работаю в Авито руководителем юнита DBA. Наша команда развивает системы хранения данных Авито, помогает в выборе или выдаче баз данных и сопутствующей инфраструктуры, поддерживает Service Level Objective для серверов баз данных, а еще мы отвечаем за эффективность использования ресурсов и мониторинг, консультируем по проектированию, а возможно и разрабатываем микросервисы, сильно завязанные на системы хранения, или сервисы для развития платформы в контексте хранилищ.

Я хочу рассказать, как мы решили один из вызовов микросервисной архитектуры — проведение бизнес-транзакций в инфраструктуре сервисов, построенных с помощью паттерна Database per service. С докладом на эту тему я выступал на конференции Highload++ Siberia 2018.

Последние два года я разрабатывал собственную IoT платформу и сегодня готов показать ее альфа версию.

Вместе с партнером мы создаем и поддерживаем IoT устройства. Мы разобрали не один сарай с граблями в процессе этой деятельности. ThingJS родилась не столько из желания, сколько из необходимости облегчить жизнь нам, а заодно, надеюсь, и вам.

Статья будет интересна людям, которым близка тема IoT и они уже что-то делали в этой сфере. Важным замечанием будет то, что платформа должна заинтересовать (внезапно) JavaScript разработчиков, т.к. именно этот язык выбран как основа платформы. Конечно, и С/С++ разработчикам тоже будет что почитать.

Сначала я расскажу о том, какие ключевые проблемы мы встретили при разработке IoT устройств, затем опишу, как платформа с ними справляется, а в завершении, все самое скучное: видео, техническая часть и можно будет потрогать все вживую.