Если вы занимаетесь программированием на Flutter, то наверняка сталкивались с задачами, которые можно было бы решить более эффективно и легко, используя уже проверенные практиками решения. В этом и помогают паттерны проектирования на Dart — шаблоны, которые разработчики применяют для решения часто встречающихся проблем. В двух статьях команда Mad Brains рассмотрит 16 паттернов проектирования на Dart, как они могут быть использованы для улучшения качества кода и повышения эффективности разработки.
Пользователь
Из лягушек в автоматизаторы — мое решение
Я являюсь создателем проекта, который кормит меня уже больше четырех лет.
Проект находится в открытом доступе и распространяется по лицензии MIT. К сожалению, он так и не дорос до широкой публики, по причине того, что у меня не остается времени на его разработку.
Иногда приходится наблюдать статьи про разного рода автоматизацию - умный дом, локальная автоматизация, работа с разными устройствами. Каждый раз в голове всплывает мысль, что люди бы могли использовать мой проект для реализации своих идей, у меня уже все готово для этого.
Мой слог очень тяжел, писать статьи мне дается очень тяжело и все мои попытки написать полноценную статью приводили к краху. Было решено остановиться на том, что есть и опубликовать вариант, который бы меня минимально устроил.
Юнит-тестирование для чайников
То что вы делаете, называется интеграционным тестированием. Современные приложения достаточно сложны и содержат множество зависимостей. Интеграционное тестирование проверяет, что несколько компонентов системы работают вместе правильно.
Оно выполняет свою задачу, но сложно для автоматизации. Как правило, тесты требуют, чтобы вся или почти вся система была развернута и сконфигурирована на машине, на которой они выполняются. Предположим, что вы разрабатываете web-приложение с UI и веб-сервисами. Минимальная комплектация, которая вам потребуется: браузер, веб-сервер, правильно настроенные веб-сервисы и база данных. На практике все еще сложнее. Разворачивать всё это на билд-сервере и всех машинах разработчиков?
Новое астрономическое открытие поставило под вопрос принцип Коперника 500-летней давности
Гигантское кольцо гамма-всплесков и предполагаемая крупномасштабная структура, связанная с ним. Возможно, конечно, что это лишь псевдоструктура, и мы обманываем себя, считая, что это образование простирается на многие миллиарды световых лет
В течение почти всей истории человечества одно из представлений о нашем месте во Вселенной долго никто не оспаривал: наша планета, Земля, является недвижимым центром космоса. Этому соответствовали все наблюдения:
- небеса – включая звёзды, туманности и Млечный Путь, вращаются над нашей головой;
- только несколько источников света – такие, как Солнце, Луна и планеты — двигаются относительно этого вращающегося фона;
- ни один из экспериментов не демонстрировал вращения Земли или параллакса звёзд.
Android окукливается и сообщество потворствует этому
Disclaimer: Пост пятничный и холиварный. Есть шанс изменить мир к лучшему.
Помните, когда среди оригинальных OS производителей, таких как Symbian или Windows Phone, поднял голову и потянулся к свету Android?
В те времена, и ещё немало последующих лет, происходил невероятный движ. Система была открытой, способной к изменениям, предоставляющей своим пользователям и контрибьюторам пространство для улучшения их смартфонов программными средствами. И мы, миллионы людей, откликнулись на эту возможность, выдав аванс доверия новой системе. Да, андроид работал далеко не идеально, были фундаментальные изъяны безопасности, но у него образовалось сообщество, в котором все помогали всем и это было интересно. Каждый, вне зависимости от уровня технической подкованности, имел возможность разобраться что здесь к чему, как следует поступить, чтобы получить желаемый результат.
К сожалению мы вынуждены констатировать: к 2021 году андроид почти полностью окуклился и растратил всё, что мы в нём любили. Взамен мы получили более красивую графику со сносно работающими предустановленными приложениями и этого оказалось достаточно.
Как же мы это допустили и есть ли возможность исправить ошибку?
Зачем Starship выполняет маневр переворота?
Starship выполняет маневры, которые еще никогда не осуществлялись. Это ракета шириной 9 м и высотой 50 м, которая падает с неба горизонтально, затем переворачивается и приземляется вертикально.
Упавшая звезда. Как выглядела самая первая ОС с графическим оконным интерфейсом
Когда мы говорим «операционная система с графическим интерфейсом», первое, что обычно приходит в голову — это macOS и Microsoft Windows (кое-кто, конечно, сразу вспоминает Linux). Причем примерно в такой последовательности наиболее распространенные сегодня платформы с GUI и развивались исторически: считается, что первой на коммерческий рынок «операционок с окнами» вышла Apple, к которой спустя некоторое время подтянулись разработчики из Редмонда. Но еще задолго до этих двух компаний собственную графическую платформу начали разрабатывать в другой фирме, широко известной сегодня своими принтерами и копировальными аппаратами. Речь, как ни странно, идет о Xerox.
Telegram бот на Firebase
В основном, про Firebase рассказывают в контексте создания приложений под IOS или Android. Однако, данный инструмент можно использовать и в других областях разработки, например при создании Telegram ботов. В этой статье хочу рассказать и показать насколько Firebase простой и удобный инструмент (а ещё и бесплатный, при разумных размерах проекта).
Делаем хитмап стоимости недвижимости на общедоступных алгоритмах и опенсорсных библиотеках
Карта 2gis.ru работает на WebGL-движке, который позволяет визуализировать данные. Когда мы делали слой недвижимости, то решили добавить ещё и тепловую карту стоимости квадратного метра. Во-первых, это красиво. А во-вторых, такие карты могут помочь с выбором квартиры.
Под катом — про то, какими алгоритмами пользовались и с какими трудностями встретились, когда делали хитмап стоимости квартир на собственных данных.
No-code в действии — мастерим временный email-адрес
No-code сейчас в тренде. Статей на эту тему пока не много, хотя они появляются достаточно регулярно. На Хабре по тегу no-code и его вариантам я нашел всего около 15 статей и первая из них появилась только в июне 2020 – меньше года назад! Во время чтения одной из статей у меня возникла идея собрать разные варианты no-code сценариев и снабдить некоторых из них, наиболее востребованных, инструкциями по реализации. Мне кажется, это будет интересно многим. Внизу после туториала, вы найдете пока небольшой, но пополняемый список сценариев и опрос, а сейчас давайте посмотрим как реализовать один простой сценарий.
Он относительно многоцелевой и с его помощью можно сделать различные интеграции для электронной почты, в том числе временный адрес почты для регистрации на разных сайтах. Если вы считаете, что можно просто зарегистрировать очередной ящик на gmail, или если вы знаете реализации такого сервиса, можете написать об этом в комментарии и дальше не читать. Наверняка, можно сделать это проще, нужно меньше 10 строчек кода. Хорошо, если хотите, напишите и об этом. Ну а остальных, кому интересны технологии no-code, но пока не доходили руки разобраться и что-то сконструировать самому, прошу под кат, где есть подробное описание сценария и пошаговая инструкция.
15 книг по машинному обучению для начинающих
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!
Книги по машинному обучению на русском
1. «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Владимир Вьюгин.
О чем
Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.
2. «Верховный алгоритм» Педро Домингос.
О чем
Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.
Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии
Всем привет!
Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичной в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).
Пример такой задачи – это соревнование Kaggle Inclass по идентификации пользователя в Интернете по его последовательности переходов по сайтам.
UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.
Все материалы доступны на GitHub.
А вот видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017). В ней, в частности, рассмотрены два бенчмарка соревнования, полученные с помощью логистической регрессии.
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity