Пользователь
C# имеет низкий порог вхождения и прощает многое. Серьёзно, на этом языке преспокойно можно писать, не особо понимая, как всё работает под капотом, и не забивать голову. Однако со временем приходится сталкиваться с разными нюансами. Сегодня рассмотрим один из них — работу с перечислениями.
Проблемы с производительностью, такие как аномально низкая скорость работы и высокое потребление памяти, могут быть обнаружены самыми разными способами. Такие недостатки приложения выявляются тестами, самими разработчиками или тестировщиками, а при менее удачном раскладе – пользователями. Увы, но обнаружение аномалий – лишь первый шаг. Далее проблему необходимо локализовать, ведь в противном случае решить её не получится. Тут возникает вопрос – как найти в большом проекте причины, приводящие к излишнему потреблению памяти и замедлению работы? Есть ли они вообще? Быть может, дело и не в приложении вовсе? Эта статья посвящена истории о том, как разработчики C#-анализатора PVS-Studio столкнулись с подобной проблемой и смогли решить её.
Всем привет! Давно хотел написать эту статью, но материал всё никак не собирался: всё-таки рефакторинг - не на каждый день развлечение. Особенно если крупный. Речь пойдёт о том, как можно использовать Roslyn для лечения разной боли в шарповом коде. Если по центру вашего проекта возвышается огромная куча неудобного легаси и вам страшно на неё смотреть - добро пожаловать под кат. Возможно, мой материал позволит взглянуть на проблему с другого ракурса и понять, что не всё так печально. По идее сам подход может быть применим к любому языку, экосистема которого включает в себя тулинг для компилятора. Но это не точно. Однако, я расскажу всё, что знаю на двух примерах из реальной жизни.
Нейронные сети и глубокое обучение (deep learning) у всех на слуху, но нейросети – это лишь подобласть такого обширного предмета, как машинное обучение (machine learning). Существует несколько сотен других алгоритмов, которые способны быстро и эффективно решать задачи искусственного интеллекта и в большинстве случаев являются более интерпретируемыми для человека. В этой статье рассмотрим алгоритмы классического машинного обучения, принцип работы нейросетей, подготовку данных для обучения моделей и задачи, которые решают с помощью искусственного интеллекта.
Возможно Вам доводилось слышать про протокол журнала событий syslog, в котором можно насчитать аж 8 уровней важности: emergency, alert, critical, error, warning, notice, info, debug. Наверняка Вы, как и я какое-то время назад, думаете, “зачем столько”? А что если я скажу, что количество уровней там просто идеально? И использовать можно все - даже debug - для продакшн. Во всяком случае, каждому из них можно придать формальный критерий. Это особенно иронично для меня самого, так как всего пару месяцев назад я написал статью в духе “зачем так сложно!”. Так что если Вам интересно посмотреть на пример технического “переобувания” или оценить строгий алгоритм ранжирования уровней важности событий в системе - прошу.
Давайте отложим разговоры о DDD и рефлексии на время. Предлагаю поговорить о простом, об организации настроек приложения.
После того как мы с коллегами решили перейти на .NET Core, возник вопрос, как организовать файлы конфигурации, как выполнять трансформации и пр. в новой среде. Во многих примерах встречается следующий код, и многие его успешно используют.
public IConfiguration Configuration { get; set; }
public IHostingEnvironment Environment { get; set; }
public Startup(IConfiguration configuration, IHostingEnvironment environment)
{
Environment = environment;
Configuration = new ConfigurationBuilder()
.AddJsonFile("appsettings.json")
.AddJsonFile($"appsettings.{Environment.EnvironmentName}.json")
.Build();
}Но давайте разберемся, как работает конфигурация, и в каких случаях использовать данный подход, а в каких довериться разработчикам .NET Core. Прошу под кат.
Привет, меня зовут Костя Кардаманов, я работаю в отделе технологий разработки Яндекса. Обычно такой же фразой я приветствую и кандидатов на собеседовании. А сегодня я хотел бы рассказать вам, как и зачем мы проводим интервью по дизайну систем с бэкенд-разработчиками. Сразу скажу: для фронтендеров, мобильных разработчиков и ML-инженеров подобный тип собеседований применим слабо, так что эти специальности мы здесь обсуждать не будем. 
Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.
«Он выглядит слишком функциональным.» – писали мне они.В зависимости от того, кого вы спрашиваете, «функциональное программирование» означает разные вещи для разных людей. Но вместо того, чтобы обсуждать семантику, я хотел бы предложить объяснение того, почему эта реализация FizzBuzz кажется функциональной.
Скотт Хансельман — ключевой человек для .NET-сообщества: например, на конференции Microsoft Build он ведёт презентацию для разработчиков, а у его микроблога в Twitter около 250 000 подписчиков.
При этом в мире .NET он очень давно. Ещё в 2003-м преподавал C#, то есть был глубоко погружён в тему практически с её появления. А последние 13 лет работает в Microsoft, наблюдая за всем изнутри и общаясь с разработчиками из других компаний.
Поэтому ему хорошо видна общая картина: он лично наблюдал, как эта экосистема развивалась со временем, и знает, как она используется разными разработчиками для разных целей. И этим летом на нашей конференции DotNext он выступил с докладом, посвящённым не каким-то конкретным деталям, а как раз общему обзору .NET — от прошлого до будущего. А мы решили сделать для Хабра текстовую расшифровку, чтобы стало можно не только посмотреть доклад на английском, но и прочитать на русском.
Индексы — это первое, что необходимо хорошо понимать в работе SQL Server, но странным образом базовые вопросы не слишком часто задаются на форумах и получают не так уж много ответов.
Роб Шелдон отвечает на эти, вызывающие смущение в профессиональных кругах, вопросы об индексах в SQL Server: одни из них мы просто стесняемся задать, а прежде чем задать другие сначала подумаем дважды.
Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.
Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.
Привет! Меня зовут Александр, и я – фронтенд-разработчик в компании Badoo. Пожалуй, одной из самых обсуждаемых тем в мире фронтенда в последние несколько лет является протокол HTTP/2. И не зря – ведь переход на него открывает перед разработчиками много возможностей по ускорению и оптимизации сайтов. Этот пост посвящён как раз одной из таких возможностей – Server Push. Cтатья Джереми Вагнера показалась мне интересной, и поэтому делюсь полезной информацией с вами.
Некоторое время назад мне довелось организовывать новую группу разработки, которая должна была заняться развитием OLAP и BI продуктов в дружеской софтверной компании. А так как группа была собрана из свежих выпускников ВУЗов, то мне пришлось написать «краткий курс молодого бойца» для того чтобы максимально доступно дать начальные понятия об OLAP людям, которые ни разу с ним не сталкивались, но уже имели опыт программирования и работы с БД.
Выкладываю теперь это Введение в Общественное Достояние.
В статье несколько смешиваются понятия OLAP, Business Intelligence, и Data Warehouse, но и в жизни часто сложно понять, где проходит граница. А уж в реальных проектах, так и подавно, все они ходят рядом. Поэтому прошу не судить строго.