Как стать автором
Обновить
16
Карма
0
Рейтинг
Роман Саврулин @romansavrulin

Руководитель отдела разработки ПО

  • Подписчики 4
  • Подписки 15
  • Публикации
  • Комментарии

Быстрый, мощный интерфейс на Python

Блог компании SkillFactory Python *Программирование *Интерфейсы *C *
Перевод
Tutorial

Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.

Читать далее
Всего голосов 62: ↑59 и ↓3 +56
Просмотры 31K
Комментарии 40

Как Excel и VBA помогают отправлять тысячи REST API запросов

Высокая производительность *API *Разработка для Office 365 *Интернет вещей Visual Basic for Applications *
Из песочницы

Работая в IoT-сфере и плотно взаимодействуя с одним из основных элементов данной концепции технологий – сетевым сервером, столкнулся вот с какой проблемой (задачей): необходимо отправлять много запросов для работы с умными устройствами на сетевой сервер. На сервере был реализован REST API с оболочкой Swagger UI, где из графической оболочки можно было отправлять только разовые запросы. Анализ сторонних клиентов, типа Postman или Insomnia показал, что простого визуального способа поместить в скрипт массив из необходимого перечня идентификаторов устройств (или любых других элементов сервера), для обращения к ним – не нашлось.

Так как большая часть работы с выгрузками и данными была в Excel, то решено было вспомнить навыки, полученные на учебе в университете, и написать скрипт на VBA, который бы мою задачку решал.

Необходимо было:

·      получать информацию по устройствам с различными параметрами фильтрации (GET);

·      применять изменения в конфигурации по устройствам: имя, профиль устройства, сетевые лицензии и пр. (PUT);

·      отправлять данные для конфигурации и взаимодействия с устройствами (POST).

И сегодня я расскажу вам про то, как с помощью Excel, пары формул и самописных функций на VBA можно реализовать алгоритм, отправляющий любое необходимое количество REST-API запросов с использованием авторизации Bearer Token.

Данная статья будет полезная тем, кто воспользуется данным решением под Windows, но еще больше она будет полезна тем людям, которые хотят использовать данное решение на MacOS (с Excel x64). Как вы уже догадались, ниже будут рассмотрены два варианта реализации под разные системы, так как с MacOS есть нюанс.

Читать далее
Всего голосов 9: ↑7 и ↓2 +5
Просмотры 4.8K
Комментарии 4

Objectives and Key Results: инструкция по применению

Блог компании Авито Управление разработкой *Управление продуктом *Управление персоналом *

Всем привет! Меня зовут Егор, я руковожу кластером App Platform в Авито. Мои команды в основном занимаются разработкой внутренних продуктов, инструментов и процессов — тем, что принято называть платформенной разработкой.


Год назад я рассказывал в этом блоге, как мы внедрили и используем performance review. Тогда я упоминал, что мы смотрим на него как на индикатор пользы, которую приносит компании каждый отдельный человек. Понимать это важно и полезно. Это помогает ответить на вопрос «насколько Вася молодец по сравнению с Петей?» и определить, какую премию кому выплатить. Но когда мы переходим на уровень команд, всё становится сильно интереснее. Здесь важно оценить конкретный результат команды и его влияние на успех компании. Высокое среднее значение перфоманса всех членов команды совсем необязательно значит, что команда достигла крутых результатов. Какая-то корреляция точно присутствует, но для оценки фактического вклада команды в успех компании этот инструмент использовать нельзя.


Для решения этой и ряда других проблем мы в Авито используем метод OKR — Objectives and Key Results. Он позволяет установить дерево понятных и легко измеримых целей во всей компании, связать результаты различных команд друг с другом и добиться достижения желаемых результатов.


С OKR мы живем вот уже почти три года. Начав с одной команды, мы масштабировали процесс до 130 разных структур — отдельных юнитов, вертикалей, кластеров, функций. В этой статье я сфокусируюсь на практических приемах того, как можно использовать OKR, чтобы получить от него пользу.


Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑21 и ↓1 +20
Просмотры 31K
Комментарии 6

Разработка и эксплуатация ядра Linux в нашей инфраструктуре. Доклад Яндекса

Блог компании Яндекс Высокая производительность *IT-инфраструктура *Разработка под Linux *IT-компании
Внутреннее облако Яндекса состоит из сотен тысяч серверов в нескольких дата-центрах России и Европы. Все эти серверы работают под управлением ядра Linux. Из доклада старшего разработчика Дмитрия Монахова вы узнаете, как и зачем Яндекс разрабатывает и эксплуатирует ядро, в чем уникальная специфика ядерных задач, которые нужно решать на наших масштабах, и почему мы выбрали стратегию максимальной открытости ядра.

— Здравствуйте, все! Забавно: в последний раз я выступал в Яндексе несколько лет назад, работал в другой компании, но тоже рассказывал про фрагментацию, правда файловых систем. Сейчас рассказываю про ядро Linux.
Читать дальше →
Всего голосов 38: ↑37 и ↓1 +36
Просмотры 5.6K
Комментарии 1

БД ClickHouse для людей, или Технологии инопланетян

Блог компании Московский кредитный банк Администрирование баз данных *
Алексей Лизунов, руководитель направления центра компетенций дистанционных каналов обслуживания дирекции информационных технологий МКБ



В качестве альтернативы стеку ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana) мы проводим исследовательские работы по использованию БД ClickHouse в качестве хранилища данных для логов.

В этой статье мы хотели бы рассказать о нашем опыте использования БД ClickHouse и о предварительных результатах по итогам пилотной эксплуатации. Стоит отметить сразу, что результаты получились впечатляющие.

Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑18 и ↓1 +17
Просмотры 9.7K
Комментарии 11

Реверс инжиниринг приборной панели Nissan Murano Z50

Блог компании Маклауд Старое железо DIY или Сделай сам
Имеем Nissan Murano 2005 года выпуска. Американец. Ни блютуза ни, уж тем более, цифровой приборной панели, а хочется. Если с блютузом проблема решается прикручиванием устройств подобных этому:

…то оцифровать приборную панель уже будет посложнее. Однако, глаза боятся, а руки делают.

Для экспериментов я приобрел приборку от европейца, но принципиально она ничем от американца не отличается, кроме как расположением кнопок одометра и стоп-сигнала, и настройками тока для стрелочки спидометра (а еще она не такая жирная и не пытается найти у меня нефть). Дело в том, что у европейца и американца отличается максимальная скорость на спидометре, соответственно при 240км/ч на американце, европеец покажет приблизительно 210. Таким образом, графическая накладка не взаимозаменяемая:


Далее, согласно документации на приборную панель (файл Приборка.pdf, все архивы оставлю в конце) подключаем питание к приборке.  Контакты 22, 23, 24 черные провода, на схеме обозначены буквой «B» подключаем к минусу (один или все вместе неважно), и контакты 21«Y/R» — желтый с красной полосой и 20«O» — оранжевый (оба сразу) к + 12 вольтам. Контакт 15«R/W» красный с белой полосой это освещение приборки, то же 12 вольт, но подключать не обязательно. Важное замечание: фактический номер контакта может отличатся от указанного в схеме, ибо инженеры нисан – японцы на всю голову и именуют номер контакта по японскому! То есть на плате три штекера — один основной для подключения к тачке и два для подключения кнопок стоп-сигнала и сброса одометра. Так вот вместо того, чтобы обозначить в каждом штекере контакты от 1 и до максимального, они объединили номера всех трех штекеров в одну группу, таким образом первый по номеру контакт находится на первом штекере, а последний на третьем. Короче ориентируйтесь по цветам и моим картинкам. Вот фото задней части:
Читать дальше →
Всего голосов 50: ↑41 и ↓9 +32
Просмотры 12K
Комментарии 34

Оперативная память мозга: что общего между компьютером и мозгом

Блог компании Маклауд Научно-популярное Биотехнологии Мозг


У меня есть компьютер. Думаю, у вас тоже. Общий перечень наших с вами задач, решаемых с помощью компьютера, можно свести к двум основополагающим вещам: хранение и преобразование информации. Головной мозг выполняет схожие функции. Например, фоторецепторные клетки в глазах принимают электромагнитное излучение и преобразуют его в нервный импульс. Мозг обрабатывает эту информацию и на основе нее строит изображение. Помимо функционального сходства, мозг и компьютер имеют и общие структурные черты: у нас тоже есть некоторое подобие процессора и памяти. Причем наша память, как и память компьютера, бывает разных видов. В этой статье пойдет речь о нашем аналоге оперативной памяти и о том, как он работает.

Когнитивность


Как работает наш мозг? На столь обширный вопрос есть несколько философский ответ — недостаточно хорошо. Действительно, вы наверняка хотели бы не вспоминать перед сном все свои неудачи и просчеты или не забывать, куда положили ключи. Переформулируем и сузим вопрос: как человеческий мозг воспринимает и использует информацию? 

Получение информации


Информация попадает в наш мозг посредством нервных импульсов, источником которых являются органы чувств. Именно они первыми получают информацию, а также и преобразовывают её в соответствующий импульс. Зрение преобразовывает электромагнитное излучение видимого спектра, осязание — физическое взаимодействие (температура, вибрации, прикосновения и т. п.), слух — механические колебания в среде, обоняние и вкус — воздействие различных веществ на рецепторы. Помимо основных пяти видов чувств, не стоит забывать о вестибулярном аппарате, который отвечает за положение тела в пространстве и направления движения. 
Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑18 и ↓4 +14
Просмотры 7K
Комментарии 10

Собираем и устанавливаем свою Linux-систему на микроконтроллер STM32MP1

Блог компании Маклауд
Перевод

Примечание переводчика: эта статья уже выходила в блоге, но из-за мисклика вышла как оригинальная статья. Выпускаю ее снова, указав автора оригинала и ссылку на него

В этой статье мы автоматизируем процесс сборки и установки Linux-системы на микроконтроллер STM32MP157-DK2. ОС будет обладать минимальной функциональностью, но зато мы соберём из исходников собственную систему. А поможет нам в этом Buildroot — система сборки Linux-дистрибутивов. 

Что такое Buildroot?


Сначала вспомним, что Linux-система состоит из достаточно большого количества разных компонентов. Так как мы здесь говорим про embedded-платформы, выделим следующие компоненты:
Читать дальше →
Всего голосов 37: ↑34 и ↓3 +31
Просмотры 5.3K
Комментарии 1

ML глазами практикующего трейдера

Python *Машинное обучение *
Из песочницы

Сразу скажу что назвать себя программистом или знатоком машинном обучении у меня язык не поворачивается, скажем так - программирую я лучше 90% трейдеров и разбираюсь в трейдинге лучше 99% программистов и datascientists. Это не к тому что я такой молодец, это скорей к вопросу какая дыра непонимания существует между областями знаний, которую я попытаюсь немножко устранить.

Я веду свой блог на трейдерском сайте, где описываю свои подходы прикрутить ML к трейдингу. При том что я сам весьма начинающий в области ML, прямо скажем я не часто встречаю релевантные отзывы, ибо 90% практикующих трейдеров о нейросетях только слышали и имеют представление о нем как о розовом пони. В равной мере когда я вижу как какой то чистый математик или програмист пробует реализовать свои знания применительно к фондовому рынку, у меня частенько начинает литься кровь из глаз.

Написать свой первый пост на хабре меня сподвигла 2 статьи на хабре на тему прогнозирования активов, одна совсем древняя, другая свежая, я даже ее откаментировал. Так часто бывает когда что то хорошее вызывает желание алаверды. А статья хороша хотя бы тем, что там совершенно верный подход к трейдингу на финансовых рынках: "выдвигаем гипотезу-тестируем на истории". Ничего лучше не придумано (хотя наверно есть гении которые могут познав суть предмета, прогнозировать его дальнейшее состояние, даже такое, которое раньше не существовало в истории). Многие трейдеры вообще этого не понимают, предпочитая торговать по книжкам гуру или избитым техиндикаторам. Можно было бы бомбить эту статью комментариями, но справедливее, помимо критики было бы написать что то полезное для всех ребят из IT ("критикуешь?! А ты предложи что то взамен!"), которые вооружившись инструментарием ML хотят попробовать реализовать свои знания на финансовых рынках. А этот интерес очевидный, так как финансовый рынок как своего рода интеллектуальное казино предоставляет возможность капитализировать свои знания, трудолюбие, талант, осталось дело за малым - создать рабочий алгоритм позволяющий выносить денюжки с рынка. На языке трейдеров называется это алготрейдингом. Но много ли вы слышали о удачном применении ML в трейдинге? Я лично нет, хотя можно самоуспокоиться тем, что удачные реализации никто светить не будет, и все на самом деле работает и пока мы тут пишем и читаем, кто то удачно вооружившись градиентным бустингом или сверточной сетью делает профиты мозолистыми пальцами, холодной головой и горячим сердцем. Но сдается мне не так все просто. Помимо того что фондовый рынок вообще нельзя прогнозировать (ога!), тут есть некоторые проблемы реализации, которые я попытаюсь, путанно, но изложить.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1 +3
Просмотры 7.6K
Комментарии 42

Когда уходят на покой программисты? 35 — это конец карьеры?

Блог компании VDSina.ru Исследования и прогнозы в IT Управление персоналом *Карьера в IT-индустрии
Перевод
image

Почему мы не наблюдаем вокруг большого количества седоволосых разработчиков ПО? Куда деваются все программисты, когда становятся старше? Увольняют ли компании программистов в возрасте?

Если программист в свои пятьдесят собеседуется на вакансию вместе с людьми, которым 20-30 лет, сколько компаний наймёт его? Об этой проблеме существует множество мифов, как и несколько жестоких истин.

Да, иногда шокирует, что 40-летних, иногда даже 35-летних называют «старыми». Под «старыми» здесь подразумевается то, что программисты на этом этапе планируют уходить на покой или менять место работы.
Читать дальше →
Всего голосов 65: ↑42 и ↓23 +19
Просмотры 66K
Комментарии 633

YOLOv4 – самая точная real-time нейронная сеть на датасете Microsoft COCO

Программирование *Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Darknet YOLOv4 быстрее и точнее, чем real-time нейронные сети Google TensorFlow EfficientDet и FaceBook Pytorch/Detectron RetinaNet/MaskRCNN.

Эта же статья на medium: medium
Код: github.com/AlexeyAB/darknet
Статья: arxiv.org/abs/2004.10934
Обсуждение YOLOv4-tiny 1770 FPS: www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hu7lyt/p_yolov4tiny_speed_1770_fps_tensorrtbatch4
Обсуждение: www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gydxzd/p_yolov4_the_most_accurate_realtime_neural


Мы покажем некоторые нюансы сравнения и использования нейронных сетей для обнаружения объектов.

Нашей целью было разработать алгоритм обнаружения объектов для использования в реальных продуктах, а не только двигать науку вперед. Точность нейросети YOLOv4 (608x608) – 43.5% AP / 65.7% AP50 Microsoft-COCO-testdev.

62 FPS – YOLOv4 (608x608 batch=1) on Tesla V100 – by using Darknet-framework
400 FPS – YOLOv4 (320x320 batch=4) on RTX 2080 Ti – by using TensorRT+tkDNN
32 FPS – YOLOv4 (416x416 batch=1) on Jetson AGX Xavier – by using TensorRT+tkDNN


Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑28 и ↓1 +27
Просмотры 35K
Комментарии 37

Как Unix-way убивает десктопный Linux

Блог компании RUVDS.com Open source *Управление проектами *Монетизация IT-систем *Финансы в IT

Нет, конечно же, не убивает.
То, что мертво, умереть не может: доля линукса на десктопах колеблется около 2% уже много лет, и не имеет тенденций ни к росту, ни к падению, изменяясь на уровне статистической погрешности.

Как выглядит захват рынка конкурентоспособным продуктом, можно видеть на примере, например, Chrome: за 10 лет рост на 70%. Или Android: за 5 лет рост на 75%. А вот у Linux рост пол-процента в год, несмотря на то, что он, например, лучший из существующих вариантов для использования в качестве национальных/государственных ОС.

Так в чем же дело? Почему несмотря на все старания, Linux, который стал стандартом де-факто на встраиваемых устройствах, работает на подавляющем большинстве серверов, целиком захватил рынок суперкомпьютеров, Linux, над которым работают сотни компаний и десятки тысяч людей... практически не используется на обычных компьютерах и ноутбуках?

Причины этой ситуации, как ни странно, те же, что сыграли роль в популярности Linux на серверах: unix-way, "Философия Unix": "Пишите программы, которые делают что-то одно, и делают это хорошо, и имеют возможность получать и принимать данные через текстовый интерфейс (потому что он универсален)".

Там огромный лонгрид, я предупредил
Всего голосов 297: ↑253 и ↓44 +209
Просмотры 76K
Комментарии 1850

Причины массового обжорства SSD на Macbook с процессорами M1

Компьютерное железо Накопители Ноутбуки
Из песочницы

Мир сошел с ума. Где только не писали о проблеме повышенного аппетита на ресурс SSD-накопителей у новых моделей Macbook Air и Macbook Pro с процессорами M1. Тема обсуждалась на всех популярных технических форумах. И несмотря на массовость проблемы, все обсуждения сводились к тому, что Apple не считает это проблемой. А значит и проблемы нет. И в какую дичь люди готовы поверить для самоуспокоения вместо того, чтобы взглянуть в лицо фактам и выяснить причины стремительного выработки ресурса несъёмного SSD-накопителя.

Читать далее
Всего голосов 93: ↑82 и ↓11 +71
Просмотры 47K
Комментарии 73

Как найти удаленную работу в зарубежной компании. 10 шагов

Блог компании gms & g-mate Карьера в IT-индустрии Лайфхаки для гиков Удалённая работа


Каждый год Оксфордский словарь английского языка выбирает «Слово года». Но в 2020-м что-то пошло не так. Издательство Оксфордского университета описало 2020-й как «год, который лишил нас дара речи», и сказало, что к нему невозможно подобрать правильное слово.


Но на наш взгляд, такое слово всё-таки есть. С прошлого марта в мире резко возросло использование слова «удаленно». Большинство предприятий отошли от традиционной модели офисной работы и стали пытаться организовать труд сотрудников из дома. Для разработчиков из СНГ это прекрасная возможность начать работу в лучших мировых компаниях. Зарплаты за рубежом выше, а возможностей сейчас стало больше, чем когда-либо прежде.


Мы постоянно исследуем рынок. Публикуем сотни вакансий ежедневно. И сейчас 40% выручки получаем от иностранных компаний, которые в основном нанимают программистов для удаленной работы.


Вот несколько наблюдений о том, как разработчику найти удаленную работу в 2021 году. И большой список ресурсов, которые могут помочь вам получить хорошую должность.

Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑30 и ↓2 +28
Просмотры 28K
Комментарии 16

Airflow — инструмент, чтобы удобно и быстро разрабатывать и поддерживать batch-процессы обработки данных

Блог компании Mail.ru Group Open source *Python *SQL *Big Data *

image


Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать об одном замечательном инструменте для разработки batch-процессов обработки данных, например, в инфраструктуре корпоративного DWH или вашего DataLake. Речь пойдет об Apache Airflow (далее Airflow). Он несправедливо обделен вниманием на Хабре, и в основной части я попытаюсь убедить вас в том, что как минимум на Airflow стоит смотреть при выборе планировщика для ваших ETL/ELT-процессов.


Ранее я писал серию статей на тему DWH, когда работал в Тинькофф Банке. Теперь я стал частью команды Mail.Ru Group и занимаюсь развитием платформы для анализа данных на игровом направлении. Собственно, по мере появления новостей и интересных решений мы с командой будем рассказывать тут о нашей платформе для аналитики данных.

Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑26 и ↓3 +23
Просмотры 100K
Комментарии 25

Сайт с нуля на полном стеке БЭМ-технологий. Методология Яндекса

Блог компании Яндекс Разработка веб-сайтов *Open source *JavaScript *
Tutorial
На прошлой неделе BBC рассказала, что для новой версии главной страницы использовала методологию БЭМ, созданную в Яндексе. По такому случаю мы решили поднять материалы мастер-класса «Разрабатываем сайт с нуля на полном стеке БЭМ-технологий» и рассказать вам, как начать использовать полный стек БЭМ-технологий в своих проектах.

БЭМ упрощает разработку сайтов, которые нужно быстро создавать и долго поддерживать. Эту технологию используют во фронтенде почти всех сервисов Яндекса, и она уже успела обрасти множеством библиотек и инструментов, которыми мы хотим с вами поделиться.



В статье мы расскажем, в чём преимущество вёрстки независимыми блоками и что такое уровни переопределения, познакомимся с готовыми библиотеками блоков и инструментами для автоматизации сборки. Покажем, как разные инструменты — например, autoprefixer, css-препроцессор Stylus или модульная система YModules — упрощают жизнь разработчика и создают по-настоящему удобную платформу, если встроить их в процесс разработки по БЭМ.

На живом примере мы объясним, в чём польза декларативного подхода, когда одни и те же идеи можно использовать как для CSS, так и для JavaScript. Отдельно остановимся на декларативных шаблонах BEMHTML и BEMTREE, которые позволяют преобразовывать данные в БЭМ-дерево, описанное в формате BEMJSON и, затем в HTML. Рассмотрим в деталях, как написать серверную часть приложения по БЭМ-методологии.
Читать дальше →
Всего голосов 96: ↑79 и ↓17 +62
Просмотры 102K
Комментарии 36

Разговор с майнером Chia, имеющим 1ПБ ёмкости

Блог компании RUVDS.com Хранение данных *Криптовалюты

Возможно, вы уже в курсе, что сейчас в России цены на жёсткие диски большого объёма и SSD стремительно растут, а по компьютерным магазинам мечутся люди, в спешке покупающие комплектующие для новых компьютеров. Причиной этого ажиотажа стала новая криптовалюта Chia, для добычи которой нужны большие HDD и износостойкие SSD.


Chia предлагает модель экологичного майнинга, не требующего колоссальных затрат электроэнергии и уменьшающую парниковые выбросы, так как огромное количество электростанций до сих пор работает на ископаемом топливе.


Для лучшего понимания всего что связано с этой криптовалютой, вашему вниманию предлагается расшифровка моего разговора с майнером Chia, который состоялся вечером 21 апреля 2021 года. Я выступаю в роли продавца SSD, а майнер в роли повторного покупателя, который в ходе разговора делает coming-out. В ходе этого разговора я узнал много нового о Chia.



 

Читать дальше →
Всего голосов 137: ↑92 и ↓45 +47
Просмотры 299K
Комментарии 462

Почему в iPhone до сих пор стоят 12 Мп камеры?

Блог компании Droider.Ru Работа с видео *Смартфоны Фототехника Физика
Заметили, что мегапикселей стало как-то очень много? В Samsung готовят матрицы разрешением 600 Мп, уже есть — 108 Мп, а вот в iPhone, по-прежнему, 12 Мп. Почему так?

Вы наверное думаете, что всё дело в Deep Fusion и других волшебных алгоритмах. Отчасти, да. Но дело не только в них.


А что если я вам скажу, что в iPhone гораздо больше мегапикселей, чем мы думаем. А в Samsung, наоборот, гораздо меньше. Смотря как посчитать эти мегапиксели. Что это еще за заговор такой? Давайте разберемся!
Всего голосов 114: ↑112 и ↓2 +110
Просмотры 56K
Комментарии 146

13 облачных учебных ресурсов для .NET-разработчиков

Блог компании Microsoft .NET *Облачные вычисления *C# *Microsoft Azure

Сегодня пользователи требуют оперативности, новейших и лучших функций и нулевого времени простоя своих приложений. Компании быстро осваивают возможности облака, чтобы удовлетворить потребности пользователей, повысить масштабируемость и доступность приложений. Однако для того, чтобы полностью использовать облако и оптимизировать экономию средств, приложения должны разрабатываться с учетом облачности. Это означает не только изменение способа создания приложений, но и изменение практики разработки в организации для принятия этого архитектурного стиля, ориентированного на облачные вычисления.

Команда .NET собрала коллекцию бесплатных ресурсов, чтобы помочь вам ускорить процесс разработки облачных приложений. Независимо от того, модернизируете ли вы свое приложение или создаете что-то новое, у нас есть рекомендации, которые помогут вам принять решение. Эти руководства актуальны и включают новейшие и лучшие облачные функции платформы .NET.

- 3 ресурса с гайдами

- сайт с учебными модулями

- 8 книг

- ресурс с примерами архитектуры

Все это под катом!

Читать далее
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0 +9
Просмотры 6.3K
Комментарии 0

Профилирование Node.js. Доклад Яндекса

Блог компании Яндекс Блог компании Яндекс.Практикум JavaScript *Серверная оптимизация *Node.JS *
Полтора года назад я выступил на FrontendConf и посвятил 40 минут профилированию. Перечисленные приемы и инструменты по-прежнему актуальны — сегодня публикую видео с подробным конспектом. Доклад расскажет, что такое профилирование, научит локализовывать потенциальные утечки памяти, а также немного углубит ваше понимание инструмента DevTools.

— Всем привет. Меня зовут Артём Несмиянов, я fullstack-разработчик Яндекс.Практикума. И, как видите, сегодня я хочу рассказать о профилировании Node.js, хотя это не совсем фронтендерская тема. Но сейчас очень много приложений используют фронтбэк, где есть свой server-side rendering, где нужно это все отдавать клиенту, и фронтендеру часто приходится взаимодействовать с Node.js. Иногда происходят вещи, которые могут повлиять на ваш сервер, положить его, перегрузить и так далее. С этим надо бороться. Я хочу показать, какие методы использовали мы. Это скорее введение в профилирование Node.js.
Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑32 и ↓1 +31
Просмотры 4.1K
Комментарии 0

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность