User
В последней третьей части обзора продемонстрировано, как на основе обобщённых типов-контейнеров реализуются различные ФП-техники “чистого” построения “эффективных” программ. В заключении будет отмечена роль теории категорий в обосновании важности абстракций, построенных над обобщёнными типами.
Скотт Влащин — безусловный гуру в мире F#, написавший введение в язык, которое рекомендуют новичкам вместо официального руководства.
Группа энтузиастов давно (и с переменным успехом) пытается перевести руководство Скотта на русский.
Я завершаю перевод цикла, посвящённого одной из самых сакральных тем языка — вычислительным выражениям. Это как монады, только в .NET.
Неизвестно, когда нам удастся запустить полноценный русский сайт, поэтому я попросил у ребят разрешения опубликовать цикл на Хабре.
Материал интересный и хочется им поделиться.
Далее передают слово автору. Перед вами — первая статья цикла.
По многочисленным просьбам, мы поговорим про тайны вычислительных выражений, о том, что они из себя представляют и как могут применяться на практике (и я постараюсь избегать запрещённого слова на букву М).
В этом цикле статей вы узнаете, что такое вычислительные выражения, как их создавать, а также освоите несколько общих паттернов, связанных с ними. В процессе мы также познакомимся с продолжениями, функцией связывания, типами-обёртками и прочим.
Кажется, что вычислительные выражениях имеют репутацию заумной штуки, трудной для понимания.
С одной стороны, их достаточно легко применять. Любой, кто написал достаточно кода на F# наверняка использовал стандартные конструкции, такие как seq{...} или async{...}.
Но как вы можете создать новую похожую конструкцию? Как они работают за кулисами?
Вторая часть из цилка статей про вычислительные выражения в F#. Здесь Скотт Влащин рассказывает про функции-продолжения. Сложная, но очень важная тема.
Как айтишникам быстро выучить английский с помощью ChatGPT?
Проведя небольшие исследования среди русскоговорящих айтишников, мы выявили две боли: сложно перейти работать в зарубежную компанию и как эффективнее искать ответы на ютубе, когда Stackoverflow уже не спасает и приходится обращаться к индусам.
И там, и там лейтмотивом сквозит тема английского, ведь без него на вас в Кремниевой долине не посмотрят, да и обычные ролики на YouTube не особо легко воспринимаются. Поэтому сегодня поделимся несколькими лайфками.
В прошлой части мы научились определять собственные типы и модули. Мы облекли все достопримечательности в конкретные типы и теперь можем снабдить их индивидуальными свойствами-ребрами (см. рисунок ниже).
В этой части речь в первую очередь пойдёт про Fluent API, но мы также поковыряем тему параметров в дженериках и функциях. Это последняя статья, где детально разбирается AST. Я определённо будут возвращаться к кодогену, но предметом разбирательств будут принципы формирования выходного кода, а их реализация ввиду их линейности будет выноситься за скобки.
В прошлых двух частях мы ознакомились с синтаксической моделью F#-кода и с инструментами для неё. Объёмный пример туда уже не влез, но необходимость в нём осталась. Так родились ещё две заключительные части цикла. Их объединяет общий проект, но в остальном они представляют собой сборную солянку фактов, практик и наблюдений, которые было бы трудно разместить в каталогизированной документации.
Мы возьмём сугубо игровую задачу с понятным результатом и на её примере узнаем:
• на какие ноды AST стоит обратить внимание в первую очередь;
• где Fantomas-у нельзя доверять;
• где можно хакать;
• где лучше придерживаться пуризма;
• и как на F# можно строить Fluent API.
В этой части мы сосредоточимся на общей организации генератора, входных данных и основных элементах AST. В следующей сделаем то же самое, но на более сложном уровне, сместив повествование в сторону устройства Fluent API.
В прошлой части мы познакомились с Abstract Syntax Tree (AST).
В этой займёмся его сборкой в полезных объёмах и генерации конечного кода.
В этом многословном, но сравнительно простом цикле я дам введение в генерацию F#-кода.
Как правило, для этих целей в сообществе рекомендуют использовать Myriad, что, по-моему, не совсем правильно, но на его примере можно увидеть, что тема кодогенерации очень объёмна.
Однако я хочу сосредоточиться лишь на очень маленькой области кустарной кодогенерации по месту требования. Её гораздо легче освоить, в отличие от энтерпрайз-монстров, и уж тем более починить или захакать при поддержке. Так что данный цикл будет полезен в первую очередь для работы малой организованной группой. Обеспечение кодогенерации в крупных долгоживущих проектах я оставлю за скобками.
Как работают utility types, для чего они нужны и как использовать в работе. Для чего нужен infer, in, extends
Привет, Хабр!
Представляю 50+ вопросов для подготовки к собеседованию C#, грейд — джуниор/мидл.
Вопросы разные: есть сложные/простые, с детальным объяснением и с ответом в пару предложений.
Anyway, должно быть полезно, поскольку я выбрал самые частотные вопросы
Вообще по поводу собеседований на C#/.Net разработчика, на Хабре статей хватает, вот две, где освещаются вопросы с собесов: тут и здесь.
Но в этих статьях не хватает детального разбора вопросов, что я и решил исправить.
Вообще, по моим и не только наблюдениям C# сейчас бурно развивается, в прошлом 2023 году TIOBE даже назвали C# языком года, что придаёт некоторую уверенность в завтрашнем дне для шарписта.
Так что пока кто-то всё ждёт конец света сингулярность (ну же, ещё чуть-чуть), другая часть несмотря ни на что готовится, проходит тернистый путь от тестового задания до оффера и вливается в C#-разработку, с чем я их искренее поздравляю.
В общем, уверен эта статья будет полезна для подготовки, не будем уже тянуть, поехали!
Всем привет, меня зовут Артемий, я работаю старшим Android-разработчиком в команде пользовательского профиля в RuStore. Мой опыт в индустрии уже 8 лет. За это время я успел поработать в разных проектах и компаниях. У меня был опыт работы в проекте, в котором было свыше 300 модулей и больше 60 Android-разработчиков. Такие условия заставляют задуматься о масштабируемости на принципиально ином уровне.
Сегодня я расскажу о способах обеспечения масштабируемости проекта и как этому может навредить неправильное восприятие Чистой Архитектуры (далее — ЧА). Предупреждаю сразу, это лонгрид в двух частях!
Наткнулся недавно на книгу "1100 words you Need to Know" by Murray Bromberg and Melvin Gordon" (для уровня C1-C2). Она легко гуглится в Яндексе.
Данную книгу упоминали уже здесь, на Хабре, как хороший способ изучения новых слов. Я напишу еще немного.
Готовитесь к собеседованию за рубежом и переживаете за свой английский? Хотели бы работать в международной компании, но сомневаетесь, хватит ли языка? Не уверены, поймут ли ваш акцент? Тогда эта статья может помочь.
Меня зовут Андрей Столбовский, последние 5 лет я работал в Яндексе, а в прошлом году перешёл в Амазон и теперь работаю Software Development Manager в AWS Redshift – это мой первый полноценный опыт работы в международной компании.
В этой статье хочу поделиться своими наблюдениями и выводами относительно владения английским языком, которые я сделал после прохождения собеседований и поработав почти год.
Итак, поехали.
Революция в области искусственного интеллекта переформатирует все отрасли нашей жизни, с одной стороны обещая невероятные инновации, а с другой ー сталкивая нас с новыми вызовами. В безумном потоке изменений эффективная обработка данных становится приоритетом для приложений, на основе больших языковых моделей, генеративного ИИ и семантического поиска. В основе этих технологий лежат векторные представления (embeddings, дальше будем называть их Эмбеддинги), сложные представления данных, пронизанные критической семантической информацией.
Эти вектора, созданные LLMs, охватывают множество атрибутов или характеристик, что делает управление ими сложной задачей. В области искусственного интеллекта и машинного обучения эти характеристики представляют различные измерения данных, необходимые для обнаружения закономерностей, взаимосвязей и базовых структур. Для удовлетворения уникальных требований к обработке этих вложений необходима специализированная база данных. Векторные базы данных специально созданы для обеспечения оптимизированного хранения и запросов векторов, сокращая разрыв между традиционными базами данных и самостоятельными векторными индексами, а также предоставляя ИИ-системам инструменты, необходимые для успешной работы в этой среде нагруженной данными.
Hello world!
Представляю вашему вниманию первую часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉
С Новым Годом уважаемые читатели! Год назад я публиковал подборку из 150-ти книг для тех, кто делает игры и в ней я обещал, что буду постоянно обновлять ее и добавлять в нее новые книги. Время не заставило себя ждать и количество книг в подборке увеличилось в двое и если вы ищите что почитать, то заходите или добавляйте в закладки!
В 2024 году Rust остается одним из наиболее востребованных и перспективных языков программирования. Вот несколько причин, почему учить Rust может быть полезно:
1. Безопасность: Rust разработан с упором на безопасность, предотвращая многие типичные ошибки программирования, такие как доступ к памяти после ее освобождения или гонки данных. Это особенно важно для разработки критически важных систем, таких как операционные системы или встраиваемые приложения.
2. Производительность: Rust обеспечивает высокую производительность благодаря своей системе управления памятью и эффективной компиляции. Он позволяет писать быстрый и эффективный код, что делает его привлекательным для разработки высоконагруженных систем или игр.
3. Многопоточность: Rust предоставляет удобные инструменты для разработки многопоточных приложений. Он предлагает безопасные абстракции для работы с потоками и предотвращает гонки данных, что облегчает разработку параллельных программ.
4. Кроссплатформенность: Rust поддерживает различные платформы, включая Windows, Linux, macOS и другие. Это позволяет разрабатывать приложения, которые могут работать на разных операционных системах без необходимости переписывать код.
5. Растущее сообщество: Rust имеет активное и одно из самых быстрорастущих сообщество разработчиков. Это означает, что всегда есть доступ к обновленным библиотекам, учебным материалам и помощи от опытных разработчиков.
6. Востребованность на рынке труда: Rust становится все более популярным среди работодателей, особенно в области разработки системного и встраиваемого программного обеспечения. Умение программировать на Rust может открыть двери к новым возможностям и повысить вашу конкурентоспособность на рынке труда.
Познакомил друга с понятием "Чистая архитектура" и он стал часто спрашивать меня как лучше сделать то или другое. Хотел дать ему к какому-нибудь туториал, но, к удивлению (плохому), не нашел подходящего.
Поэтому выкладываю небольшой обзор:
1.. Что такое чистая архитектура;
2.. Как можно реализовать;
3.. Мои мысли.
Дал ему подборку книг, он приходит месяца через два, и с порога такой сразу:
— Я с друзьями не могу разговаривать.
— Ну да есть такой, недостаточек.
интервью Жака Фреско