А сегодня мы с вами быстро и решительно легко и просто поднимем свое личное файловое облако типа Google Drive или Яндекс.Диск, а если повезет, то еще и очень дешево.

Зачем? Ну, например, потому что не хотим зависеть от корпораций с их кабальными лицензионными соглашениями и сменой условий задним числом. Или потому что нам хочется приватности. Или просто потому что можем. А бонусом на нашем сервере вы потом сможете еще установить VPN или прокси для доступа к запрещенным сайтам, или поднять простенький веб-сайтик.

Я специально будут рассказывать все максимально подробно и пошагово, чтобы даже люди без большого опыта системного администрирования смогли все повторить. В наше время, благодаря развитому инструментарию, такому как docker и snap, установить и настроить все что нужно можно очень быстро всего лишь несколькими командами.

Наступили времена, когда графические дисплеи стали дешевле микроконтроллеров. Это привело к увеличению числа доступных графических движков для малой электроники. Вслед за этим обострилась проблема выбора.

В нашем полифункциональном заряднике есть небольшой графический дисплей. Разберём что тут можно подобрать. 

Изначально Flutter был известен как фреймворк для создания кроссплатформенных мобильных приложений для Android и iOS. Но концепция Flutter не ограничивается мобильной разработкой, фреймворк позволяет создавать пользовательские интерфейсы для любого экрана с помощью кроссплатформенной разработки: разрабатывать web и desktop-приложения. Мы в Friflex работаем на Flutter с момента выхода первой версии и хорошо знаем особенности фреймворка. В этой статье Никита Улько, Flutter fullstack developer в Friflex, рассказывает об особенностях разработки Flutter для Web. Если вы хотите попробовать Flutter для web, этот гайд для вас.

Привет, меня зовут Саша, я Android-разработчик команды разработки мобильного приложения Банка РНКБ. Сегодня хочу поделиться своим опытом использования Compose.

В июле прошлого года Google анонсировал первую стабильную версию Jetpack Compose, а на момент написания статьи уже вышла версия 1.1. Несмотря на то, что использовать данный инструмент можно было задолго до фактического релиза, сейчас метаморфозы API завершились(хотя некоторые его части всё ещё помечены аннотацией @Experimental*Api). Сам Compose как инструмент для разработки теперь точно стал production ready (ну так обещают).

После прочтения заголовка у среднестатистического читателя наверняка возникнет весьма логичный вопрос: «Кто такая эта ваша рефлексия и зачем её ускорять?»

И если первая часть будет волновать только совсем уж откровенных неофитов (ответ тут), то вторая точно нуждается в пояснении.

К текущему моменту рефлексия (и особенно рефлективные вызовы методов) так или иначе используется в прорве самых разных фреймворков, библиотек и просто любых приложениях, по какой-либо причине требующих динамические возможности.

Однако в java рефлексия реализована не самым быстрым (зато надёжным) методом, а именно, через использование JNI-вызовов. JNI (Java Native Interface) – очень полезная штука, позволяющая машине вызывать код из «внешнего мира», библиотек, написанных на C/C++ или ассемблере.

К сожалению, нельзя просто так взять и вызвать потенциально опасный бинарь, во-первых, потенциально несовместимый с внутренним миром машины, а во-вторых, способный без угрызений совести положить всё намертво лёгким взмахом segfault’а. Поэтому непосредственно моменту прямого вызова предшествует тонна инструкций, подготовляющих обе стороны к взаимодействию. Очевидно, не самый быстрый процесс.

Тем не менее, рефлексия работает именно так: машина «выходит наружу», копается в своих внутренностях и «возвращается обратно», доставляя пользователю полученную информацию или вызывая методы/конструкторы.

А теперь представьте примерное быстродействие какого-нибудь фреймворка, который в процессе работы постоянно осуществляет рефлективные вызовы…

Расскажу о тех задачах, которые возникли перед командой проекта «Свое родное», при позиционировании на карте. И в конце покажу пример - небольшую Программку, которая показывает города на карте и меняет позицию на карте в зависимости от заданного типа масштабирования. 

Привет, друзья!Сегодня мы расскажем о первой предварительной версии KotlinDL (v.0.1.0) — высокоуровневого фреймворка для глубокого обучения, похожего на Keras, но написанного на Kotlin. В нем есть простые API для создания, тренировки и развертывания моделей глубокого обучения в среде JVM. Высокоуровневые API и точно настроенные параметры позволяют быстро приступить к работе с KotlinDL. Для создания и обучения своей первой нейронной сети вам достаточно написать всего несколько строк на Kotlin:

От переводчика.

Привет! Про Kotlin есть стереотип, будто бы это язык для разработки только под Android. На самом деле, это совсем не так: язык официально поддерживает несколько платформ (JVM, JS, Native), а также умеет работать с библиотеками для этих платформ, написанных на других языках. Такая поддержка "мультиплатформенности" позволяет не только писать всевозможные проекты на одном языке в единой форме, но и переиспользовать код при написании одного проекта под разные платформы.

В этой статье я перевожу официальный туториал Kotlin Hands-On о создании веб сайтов на Котлине. Мы рассмотрим многие аспекты программирования на Kotlin/JS и поймем, как работать не только с чистым DOM. В основном будем говорить о React JS, но также коснемся системы сборки Gradle, использования зависимостей из NPM, обращения к REST API, деплоя на Heroku, и в итоге сделаем приложение-видеоплеер.

Текст ориентирован на тех, кто немного знает Котлин и не знает или почти не знает Реакт. Если вы более опытны по этим вопросам, то части туториала могут показаться вам чрезмерно разжеванными.

Привет, Хабр! Я Миша Игнатов, тимлид в компании Профи. Моя команда отвечает за клиентские мобильные приложения на Android и iOS. Мы используем Kotlin Multiplatform в production с 2019 года. Расскажу, почему мы выбрали именно эту технологию, как внедряли её, какие ключевые этапы прошли и какие сделали выводы.

Предположим, у вас в коде есть критическая секция, которая не должна выполняться более, чем одним потоком одновременно.

В мире Java одним из стандартных решений является добавление ключевого слова synchronized к сигнатуре метода. В Kotlin для получения того же эффекта используется аннотация @Synchronized

Неожиданное открытие

Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?

К примеру, распознавание текста на картинке.

Содержание: