developer
Репозиторий является посредником между слоем доступа к данным и доменным слоем,
работая как in-memory коллекция доменных обектов. Клиенты создают декларативные
описания запросов и передают их в репозиторий для выполнения.
— свободный перевод Мартина Фаулера
EntityFraemwork предоставляет нам готовую реализацию паттернов Repository: DbSet<T> и UnitOfWork: DbContext. Но мне часто приходится видеть, как коллеги используют в своих проектах собственную реализацию репозиториев поверх существующих в EntityFraemwork.
Чаще всего используется один из двух подходов:
И каждый из этих подходов содержит недостатки.
Возможно, многим знакома библиотека ELMAH (Error Logging Modules and Handlers), которая позволяет организовать простое журналирование ошибок для любого сайта, созданного с помощью .NET Framework.
Этот простой и проверенный временем инструмент выручал меня во многим проектах.
Несколько лет назад, создавая свой новый проект под .NET Core я с досадой обнаружил, что ELMAH не работает под .NET Core.
Но это же opensource проект! Несколько выходных в работе над форком, и вот готова первая версия ELMAH работающая под .NET Core.
С тех пор много воды утекло, и признаюсь, я несколько забросил свой pet-проект. Однако, сейчас выдалась небольшая передышка между проектами, мне удалось внести существенные улучшения и хочу познакомить уважаемых «хабравчан» с новой версией ElmahCore.
JavaScript язык особенный. Сколько его не изучай, всегда найдутся моменты, которые заставят даже матёрого профессионала начать чесать репу.
В этой статье приводятся несколько задачек на JavaScript, связанных с необычным поведением языка. Кому-то они помогут узнать что-нибудь новое, а кто-то просто сможет освежить знания.
Котаны, привет.Сегодня мы выберем архитектуру нашей нейросети, проверим ее и соберем свой первый набор данных для обучения.
Я Саша и я балуюсь нейронками.
По просьбам трудящихся я, наконец, собрался с мыслями и решил запилить серию коротких и почти пошаговых инструкций.
Инструкций о том, как с нуля обучить и задеплоить свою нейросеть, заодно подружив ее с телеграм ботом.
Инструкций для чайников, вроде меня.
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.
Эта памятка писалась для внутренних нужд (открыть глаза менее опытным в вебе коллегам). Но, т.к. я насмотрелся велосипедов от довольно уважаемых, казалось бы, контор, — выкладываю на хабр. Мне кажется, многим будет полезно.
Надеюсь, читающий уже понимает, зачем ему вообще нужен именно REST api, а не какой-нибудь монстр типа SOAP. Вопрос в том, зачем соблюдать какие-то стандарты и практики, если браузеры вроде бы позволяют делать что хочешь.
{error: "message","result":...} невозможно нормально тестировать и отлаживать200 ОК — ну, это такое себе развлечение.
Вашему вниманию предлагаю перевод статьи Sacha Greif "Что же такое этот GraphQL?"
Если вы такой же, как и я, вы обычно проходите через три этапа, когда узнаёте о новой технологии:
Есть одна хитрость для поддержания благоразумия в эпоху быстроразвивающихся технологий: изучать новые вещи между вторым и третьим этапом, как только интерес задет, но пока технология ещё не распространена повсеместно.
Именно поэтому сейчас самое время узнать, что же такое этот GraphQL, о котором вы повсюду слышите.
Специалисты начинают пользоваться искусственным интеллектом для превращения нашего самого ценного ресурса — данных — в новые формы ведения бизнеса. Искусственный интеллект дает нам возможность закончить битву с данными и начать пользоваться ими для подготовки убедительных рекомендаций, ускорения научных исследований и повышения качества взаимодействия с клиентами в удобной для них форме. Задача систем искусственного интеллекта — дополнять интеллект человека, и сегодня мы делаем еще один шаг на пути к тому, чтобы сделать ИИ более доступным каждому. Встречайте IBM Watson Studio.
Мы продолжаем рассказывать о применении облака Microsoft для компаний-разработчиков решений (ISV). В этом выпуске мы представляем историю от компании Badge Keeper, создающую конструктор системы достижений. Пожалуйста, оставляйте свою обратную связь в комментариях.
