Глубину осознания библиотеки можно проверить, написав её самостоятельно. Возможно, новорожденное решение будет ограниченным и не найдёт свою аудиторию, но оно навеки принадлежит автору и подтверждает реальное понимание работы технологии. 

Так произошло и со мной. Я решил написать полноценный функционал для работы с зависимостями и, так как я Android-разработчик, адаптировать для работы в привычной среде для моих привычных задач. 

Делюсь написанным — вдруг вам это поможет прокачать технические скиллы и создать собственную библиотеку. 

Утилита Tcpdump знакома любому сетевому администратору, с ее помощью мы собираем трафик для последующего анализа. Типичная история – собираем траффик, приходящий на нужный интерфейс и затем уже анализируем его Wireshark. Подход практичный, ведь Wireshark Действительно очень мощный и полезный инструмент и о нем мы напишем еще не одну статью, но сегодня речь пойдет про Tcpdump. Не секрет, что утилита Tcpdump не интерпретирует протоколы прикладного уровня, ограничиваясь работой с транспортным уровнем. Однако, в этой статье мы рассмотрим различные варианты использования утилиты Tcpdump для более глубокой фильтрации трафика.

Итак, Tcpdump - утилита UNIX, позволяющая перехватывать и анализировать сетевой трафик, проходящий или приходящий через компьютер, на котором запущена данная программа.

Одной из самых распространённых задач аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные 100 пользователей? Или стоит собрать данные о 1000 пользователях? Какую вероятность ошибиться при анализе мы можем допустить: 5% или 1%? Относятся ли две выборки к одной совокупности, или между ними есть ощутимая значимая разница и они относятся к разным совокупностям? Точность прогноза и вероятность ошибки при ответе на эти и другие вопросы поддаются вполне конкретным расчётам и могут корректироваться в зависимости от потребностей продукта и бизнеса на этапе планирования и подготовки эксперимента. Рассмотрим подробнее, как параметры эксперимента и статистические критерии оказывают влияние на результаты анализа и выводы обо всей совокупности, а для этого смоделируем тысячу A/A, A/B и A/B/C/D тестов.

Это модное слово всё чаще используется в разговорной речи: обывателей плотнее окутывают угрозами бунта искусственного интеллекта и войны с роботами — с одной стороны, и рекламой нейросетевых продуктов — с другой. Отдельный котёл в аду — для тех, кто впаривает «курсы дата‑саентистов». А когда бедный юзернейм в поисках истины обращается к Гуглу своему любимому поисковику — то вместо простого ответа на простой вопрос, получает ещё больше вопросов — таких как тензорфлоу, сигмоида и, не дай Бог, линейная алгебра.

Давайте в общих чертах рассмотрим вопросы взлома и защиты Android-приложений. 

В рамках статьи нас интересуют сами процессы взлома и защиты, а не конкретные методики работы с конкретными инструментами. Поэтому разберёмся с этими процессами и постараемся сделать выводы. Чтобы читать было интереснее, я решил попеременно ставить себя и на место нападающего, и на место защищающего приложение человека. Что-то вроде шахмат: сначала ход делает нападающий, а затем защищающийся. Пока кто-то не победит. Пройдём путь, постепенно наращивая сложность, от простого вроде HTTPS — к более сложному, вроде обфускации и деобфускации, изменению поведения. И под конец перейдём к C++ и просмотру его Assembler кода.

Введение

В Android-разработке для DI традиционно используют Dagger 2, очень мощный фреймворк с кодогенерацией. Но есть проблема: новичкам сложно его использовать. Сами принципы DI просты и понятны, но Dagger усложняет их. Можно жаловаться на поголовное падение грамотности программистов, но от этого проблема не исчезнет.

С появлением Kotlin появилась возможность писать удобные вещи, которые были бы практически невозможны с использованием Java. Одной из таких вещей стал Koin, который является не DI, а Service Locator, который многими трактуется как anti-pattern, из-за чего многие принципиально его не используют. А зря, ведь у него очень лаконичный API, упрощающий написание и поддержку кода.

В данной статье я хочу помочь новичкам разобраться с разграничением понятий Dependency Injection и Service Locator, но не с самим Koin.

Всем добрый день, в сегодняшней рубрике я хочу затронуть достаточно интересную тему с точки зрения программирования, которая будет интересна даже обычным пользователям. Это – Telegram боты. Я создаю их уже около трёх лет, и сегодня я бы хотел вам рассказать, насколько это может быть полезно, а если данный материал станет вам интересным, то в будущем я мог бы углубиться в эту тему.

Начнём, пожалуй, с основ и терминологии. Telegram бот – это набор кода, который во время активации выполняет роль пользователя и его функционал зависит только от способностей и потребностей его создателя. Telegram ботом может воспользоваться каждый. Главное знать его название для поисковика.

На сегодняшний день Telegram ботов насчитывается бесчисленное количество. Создать своего не является проблемой. Разработка может быть, как через специальные сервисы, которые по заданным параметрам создадут вам необходимое технологическое решение для работы, так и с помощью самописного кода, но правда для этого вам нужно знать основы языков программирования таких как Python, Java или C++.

Хочу остановиться поподробнее на втором варианте, потому что для меня создавать своё всегда интереснее. При желании в интернете есть огромное количество материалов, которые помогут вам сделать его более работоспособным, а в этой статье я лишь покажу основы.

Итак, от долгой лирики к делу! Для того чтобы создать своего бота вам необходим аккаунт в Telegram. Далее, в поисковой строке вам нужно найти главного бота @BotFather. Это ваш личный менеджер и главный генерал ваших ботов. В его функционал входят регистрация ботов, их удаление, создание аватарки и название бота. Напишите этому боту команду /start, после этого вы активируете Бота “Отца”.

Цикл статей с вопросами по Kotlin, которые могут задать на собеседованиях.

Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 1 — вы находитесь здесь
Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 2 
Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 3
Вопросы и ответы для собеседования по Kotlin. Часть 4 

Каждый Android-разработчик использовал RecyclerView для отображения списков и каждый сталкивался с проблемой обновления данных в списке, пока в 2016 году не появился магический класс DiffUtil. Я на пальцах объясню, как на самом деле он работает, и постараюсь рассеять его магию.

Всем привет, Меня зовут Богдан Печёнкин. Я соавтор Симулятора ML на Karpov.Courses и фаундер AI Dating Copilot стартапа Adam.

Только что Мне на глаза попалась одна новость от компании Extropic с новостями из мира квантовых компьютеров, которую Мне захотелось перевести и прокомментировать.

Extropic - лаборатория, разрабатывающая квантовые вычисления и алгоритмы искусственного интеллекта на их основе.

Тема квантовых вычислений интересна и важна, хоть и вокруг неё полно разного рода спекуляций и булшита. Предсказывают, что квантовые вычисления отбросят на обочину истории все современные системы шифрования, а также послужат фундаментом для инфраструктуры дата центров следующего поколения.

Инъекция зависимостей во ViewModel — очень популярная тема для статей по всему интернету. Давайте посмотрим, какие проблемы могут скрывать популярные подходы, и разберемся, есть ли способ инжектить ViewModel с помощью Dagger без огромного количества кода или потерь валидации графа зависимостей во время компиляции.

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

Всем привет! Сегодня микросервисная архитектура, что называется "на хайпе". Я перечитал достаточно много статей по данной тематике, но обнаружил, что среди всего прочего, не так много публикаций, объясняющих данную концепцию на конкретном примере (может, плохо искал). Сегодня я бы хотел пополнить ряды авторов и написать свою первую публикацию, не судите строго!

Цель статьи - показать вариант построения защищенной Iot-инфраструктуры для сети устройств на базе ESP32 и обменяться опытом. 

Общую идею и весь проект разделил на темы:

• развертывание mosquitto SSL/TLS из docker-контейнера

• создание сертификатов для брокера Mosquitto SSL и клиентов ESP32

• архитектура хранилища сертификата для ESP32 и практические способы защиты

• подготовка защищенной прошивки устройства с применение встроенных средств безопасности и шифрования ESP32.

С конца 2022 года, когда OpenAI представила ChatGPT на основе своей модели GPT-3.5, мир Хабр поменялся. Примерно до середины 2023 года сложно было найти страницу со статьями, где отсутствовало бы упоминание нейросетей и их влияния на мир. Но мир, черт бы с ним, как‑нибудь вывезет, ему не впервой переживать промышленные революции, а вот «что будет со мной и моей работой? Сколько сейчас платят на бирже труда? Пора ли перекрашивать белый воротничок в синий?» — эти и другие вопросы поднимались в комментариях с завидной регулярностью.

Если опираться на традиционные новогодние итоги Хабра, то можно увидеть, что одна статья про GPT вошла в десятку самых рейтинговых, а три вошли в десятку самых просматриваемых. В общем, можно предположить, что тема всколыхнула IT‑сообщество. Но эта статья — не про нейросети (тут меня любой джун после скиллбокса на лопатки положит). Эта статья — результат скрупулезно собираемой мной информации о том, как представители IT‑ и около‑IT сферы отреагировали на это изменение в своей профессии, какие затруднения вызвало, какие стрессы породило, какие тактики и стратегии для совладания с ситуацией побудило развиваться.

Говоря иначе, это краткое изложение достаточно долгих и откровенных разговоров с представителями технической сферы о влиянии всего происходящего на их жизнь и будущее. В этой статье во главе угла стоят не технологии, экономика или рынок труда (там свои эксперты), а люди и мысли. Не знаю, насколько статья будет полезной, но любопытной — однозначно.

Много лет назад, учась computer science на старших курсах, я долго изучал различные вакансии онлайн, надеясь найти подходящую должность стажёра-программиста.

Кроме вакансий для стажёров я иногда случайно нажимал на объявления о вакансиях «сеньор-разработчика». Помню, больше всего меня поражало то, что первой строкой шло требование определённого количества лет работы: «Эта должность требует 5+ лет опыта».

Полному новичку, ни дня не проработавшему в этой отрасли, такие требования к опыту казались избыточными. Но хотя это немного приводило меня в уныние, я не мог не пофантазировать: «Наверно, пять лет работы программистом — это впечатляющее достижение? Должно быть, для таких людей писать код проще пареной репы».

Время летело, не успел моргнуть глазом, как прошло больше десятка лет. Сегодня я с гордостью могу сказать, что работаю программистом уже 14 лет. Спустя годы боёв на фронтах разработки ПО я осознал, что многие её аспекты сильно отличаются от того, что я представлял на старших курсах, а именно:

• С опытом программирование не становится намного проще, о «проще пареной репы» можно только мечтать.

• Написание кода для множества «больших проектов» — это не только неинтересное, но и опасное занятие, гораздо менее увлекательное, чем решение алгоритмических задач в LeetCode.

• Мышление только с технической точки зрения не сделает тебя хорошим программистом, некоторые вещи гораздо важнее технологий.

Поразмыслив, я пришёл гораздо к большему множеству мыслей о программировании. В этой статье я вкратце изложу восемь из них.

В этой статье директор департамента разработки российской компании «Криптонит» и «скалист» Алексей Шуксто рассказывает о специфической технике функционального программирования, которая называется «трамплин» (trampoline).

Если кратко, то «трамплин» — это постоянный вызов в цикле новых частей вычисления вплоть до получения конечного результата. Трамплин можно рассматривать как шаблон проектирования, который позволяет избежать переполнения стека при рекурсивных вызовах функций.

Достигается это следующим образом: когда функция вызывает саму себя, то вместо этого вызова управление передаётся другой функции — трамплину. Эта функция-трамплин вызывает исходную функцию с нужными параметрами и, если нужно, передаёт управление другой функции-трамплину. Таким образом, при рекурсивных вызовах функций никакая информация не сохраняется на стеке, а управление всегда передаётся между функциями-трамплинами.

Чтобы вникнуть в детали, поясним ещё несколько моментов:

Привет, Хабр!

Зачем нужны поведенческие паттерны? Вопрос риторический, но ответ на него кроется в самой сути разработки. Поведенческие паттерны предоставляют нам для решения часто встречающихся проблем взаимодействия между объектами и классами.

Паттерны можно реализовать на любом ЯПе и сегодня рассмотрим, как их реализовать в Rust.