Скоро начинаются предпраздничные дни, а вместе с ними и украшение наших домов. По этому поводу я решил заняться процедурной генерацией лекала для вырезания снежинок из бумаги. Под катом процесс разработки, алгоритм и демка.

@JvmField @State
internal var carName: String? = null

@State String carName;

Привет! Меня зовут Артём, и большую часть своего рабочего времени я пишу сложные автотесты на Selenium и Cucumber/Calabash. Честно говоря, довольно часто я оказываюсь перед непростым выбором: написать тест, который проверяет конкретную реализацию функциональности (потому что это проще) или тест, который проверяет функциональность (потому что это правильнее, но намного сложнее)? Недавно мне попалась неплохая статья о том, что тесты реализации – это «тавтологические» тесты. И, прочитав её, я уже почти неделю переписываю некоторые тесты в другом ключе. Надеюсь, вас она тоже подтолкнёт к размышлениям.

Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4

Parallella

Компания/проект — Adapteva, Parallella.org
Обзор LinuxGizmos
Страница продукта
CPU — Xilinx Zynq-7020 или -7010 SoC (2x Cortex-A9 @ 667MHz plus FPGA); 16-core Epiphany RISC chip
Память — 1GB DDR3 RAM
Цена — $99

1. Введение в реактивное программирование

Проект Кронос и малоизвестная российская команда из Новосибирского академгородка Kronos Research Group (KRG)

                                                        QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=146.63..148.65 rows=808 width=138) (actual time=55.009..55.012 rows=71 loops=1)
   Sort Key: n.nspname, p.proname, (pg_get_function_arguments(p.oid))
   Sort Method: quicksort  Memory: 43kB
   ->  Hash Join  (cost=1.14..107.61 rows=808 width=138) (actual time=42.495..54.854 rows=71 loops=1)
         Hash Cond: (p.pronamespace = n.oid)
         ->  Seq Scan on pg_proc p  (cost=0.00..89.30 rows=808 width=78) (actual time=0.052..53.465 rows=2402 loops=1)
               Filter: pg_function_is_visible(oid)
         ->  Hash  (cost=1.09..1.09 rows=4 width=68) (actual time=0.011..0.011 rows=4 loops=1)
               Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 1kB
               ->  Seq Scan on pg_namespace n  (cost=0.00..1.09 rows=4 width=68) (actual time=0.005..0.007 rows=4 loops=1)
                     Filter: ((nspname <> 'pg_catalog'::name) AND (nspname <> 'information_schema'::name))