MobX это простое, опробованное в бою решение для управления состоянием вашего приложения. Этот туториал научит вас основным концептам MobX. MobX это автономная библиотека, но большинство используют ее в связке с React и этот туториал будет сфокусирован на этой комбинации.

Основная идея

Состояние (state ориг.) это сердце каждого приложения и нет более быстрого способа создания забагованого, неуправляемого приложения, как отсутствие консистентности состояния. Или состояние, которое несогласованно с локальными переменными вокруг. Поэтому множество решений по управлению состоянием пытаются ограничить способы, которыми можно его изменять, например сделать состояние неизменяемым. Но это порождает новые проблемы, данные нуждаются в нормализации, нет гарантии ссылочной целостности и становится почти невозможно использовать такие мощные концепты как прототипы(prototypes ориг.).

MobX позволяет сделать управление состоянием вновь простым, вернувшись к корню проблемы: он делает невозможным инконсистентность состояния. Стратегия достижения этого довольно проста: убедится что, все что может быть вынуто из состояния, будет вынуто. Автоматически.

Однажды в своем PvP-шутере мы за один день потеряли 30% от 60 тысяч одновременного онлайна. Это был 2018-й, в тот день на iOS вышел Fortnite. И хотя хайп был уже около года, а PUBG регулярно бил рекорды, без королевской битвы нам жилось вполне спокойно. Но тут стало очевидно, что батлрояль нельзя игнорировать, игрокам он нравится и нужно разрабатывать свой.

За два месяца мы проделали много интересной и сложной работы. Например, сделали свой редактор террейна, чтобы отрисовывать ландшафт не в 500 тысяч треугольников, как это делал Unity Terrain, а всего в 30 тысяч. Или написали мешбейкер, сократив количество запросов на отрисовку с 800 до 100, а освещение научились запекать за 5 минут вместо 30 часов. 

И это не говоря уже об огромном количестве разных оптимизаций ассетов, подгрузки объектов и так далее. Обо всем этом и многом другом подробно расскажу под катом.

У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые каждый может встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.

Хотелось бы рассмотреть несколько интересных на мой взгляд библиотек.

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Working With TypeScript: A Practical Guide for Developers".

Что такое TypeScript?

TypeScript — это популярный статический типизатор (static type checker) или типизированное надмножество (typed superset) для JavaScript, инструмент, разработанный Microsoft и добавляющий систему типов к гибкости и динамическим возможностям JavaScript.

TypeScript развивается как проект с открытым исходным кодом, распространяется под лицензией Apache 2.0, имеет очень активное и высокопрофессиональное сообщество, а также огромное влияние на экосистему JavaScript.

Установка TypeScript

Для того, чтобы начать работу с TypeScript, нужно либо установить специальный интерфейс командной строки (command line interface, CLI), либо воспользоваться официальной онлайн-песочницей или другим похожим инструментом.

Сегодня я хочу рассказать вам о нескольких CSS-свойствах и значениях, которые редко упоминаются в специальной литературе, но, на мой вгляд, представляют определенный интерес с точки зрения скорости и качества разработки веб-интерфейсов.

Многие свойства, о которых пойдет речь, являются экспериментальными. Большинство из них поддерживаются всеми современными браузерами, однако, если вы решите использовать какое-либо из названных свойств в продакшне, не поленитесь зайти на Can I use и уточнить поддержку (недавно сильно расстроился, обнаружив, что Safari не поддерживает атрибут loading="lazy").

Там, где можно обойтись сниппетом, я ограничусь кодом. Там, где потребуется визуализация, будет приведена ссылка на песочницу.

Я не стал делать примеры слишком красивыми, чтобы не затенять рассматриваемые свойства другими стилями.

Итак, вы готовы к нашему небольшому путешествию в удивительный и почти безграничный мир CSS? Тогда вперед.

grid + place-items

Здесь вы найдете полное визуальное руководство по Grid и Flexbox.

Данная техника позволяет выравнивать элементы по горизонтали и вертикали при помощи всего лишь двух строк кода.

Мой друг Алексей ищет работу и ходит на собеседования. После которых интересуется, как бы я ответил на некоторые из заданных вопросов.

Отвечая на один такой вопрос, я слегка увлёкся, и материала набралось на целую статью. Впрочем, небольшую и несерьёзную - пятничного формата.

Хотите немного развлечься? Вопрос лёгкий. Надеюсь, вы попытаетесь ответить на него самостоятельно, прежде чем читать дальше. Итак:

"Сложить два целых числа (от 1 до 99) без использования оператора 'плюс'. Дайте пять разных ответов"

YOLO или You Only Look Once — это архитектура свёрточных нейронных сетей, которая используется для распознавания множественных объектов на изображении. В 2020, на фоне пандемии, задача детектирования объектов (object detection) на изображении стала как никогда актуальной. Специально к старту нового потока курса по Machine Learning и Deep Learning, делимся с вами полным пошаговым руководством для тех, кто хочет научиться распознавать объекты с помощью YOLO на разных данных. Предполагается, что вы уже знаете, как делать распознавание объектов с помощью методов глубокого обучения и, в частности, вы знаете основы YOLO, так что давайте погрузимся в нашу задачу.

В 1998, когда Google только появился, его киллер-фичей был патентованный алгоритм PageRank для сортировки результатов поиска по популярности. Описанный стэнфордскими аспирантами Брином и Пейджем в научной статье, он сводится к очень простой идее:

Если ваш продукт предоставляет услуги для бизнеса, рано или поздно появится задача создать встраиваемый виджет для сайтов клиентов. Это может быть виджет покупки билетов, прогноза погоды, курса валют, отзывов, комментариев и много чего другого.

В этой статье разберемся, как же сделать качественный виджет, который можно будет  легко поддерживать и расширять.

Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

• Приемлемый уровень естественности речи;
• Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
• Поддержка синтеза как в 16kHz так и в 8kHz из коробки;
• Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
• Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
• Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
• Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
• Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
• Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Terraformer — консольный инструмент для генерации кода и стейта в форматах HCL и json для уже существующей инфраструктуры.

В последнее время я сделал насколько много ботов для телеграмма, что крайне преисполнился в том, как их писать, как хостить, да и в принципе выработал красивый шаблон для быстрого их создания.

Потыкать в проект, сделанный на этом шаблоне, можно тут.

Думаю, многие разрабочики хотя бы раз в жизни хотели поделиться своими наработками с сообществом. Уж точно все - пользовались тем, чем делятся другие. Мое мнение на этот счет примерно такое - если ты делаешь что-то для себя и можешь это сделать таким, чтобы этим могли пользоваться другие с, относительно, небольшим количеством трудозатрат - то делай это. К тому же, выставляя "напоказ" свои велосипеды - так или иначе, придется их хотя бы покрасить. Смазать цепь. А значит и в твоем проекте данное решение будет уже более качественным. Не буду углубляться в философию опен-сорса (простите меня, нелюбители английских слов, написанных по русски), поэтому перейдем сразу к делу.

В прошлом (2020) году в связи с пандемией мы проводили научную онлайн конференцию по вычислительной химии, и для неё сделали логотип, который был, мягко говоря, так себе. Под катом рассказ о том, как мы его прокачали для конференции этого (2021) года при помощи небольшого количества квантовой механики, метода Монте-Карло, Python и Gnuplot.

Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела полное пошаговое руководство для создания образа Docker (GPU или CPU) вместе с объяснением всех передовых методов, которые следует использовать для обслуживания любого программного обеспечения на основе машинного обучения. Далее текст от лица автора.

Обычно создание Docker-образа считается простой задачей по сравнению с разработкой других компонентов системы машинного обучения, таких как конвейер данных, обучение модели, обслуживающая инфраструктура и т. д. Но неэффективный и громоздкий Docker-образ способен сильно понизить производительность или даже положить инфраструктуру.

Эта статья посвящена сборке идеального образа, а не рассмотрению его достоинств или применяемых в образе концепций. Я исхожу из того, что у вас есть базовые знания:

• об общей работе Docker;
• о том, как собирать и запускать Docker;
• о создании и синтаксисе Dockerfile.

В настоящий момент появилось достаточно большое количество библиотек дополненной реальности с богатым функционалом (ARCore, ARKit, Vuforia). Тем не менее я решил начать свой открытый проект, попутно описывая как это работает изнутри. Если повезет, то позже получится добавить какой-то особый интересный функционал, которого нет в других библиотеках. В качестве целевых платформ пока возьмем Windows и Android. Библиотека пишется на C++, и сторонние библиотеки будут задействованы по минимуму, т.е. преимущественно не будет использовано ничего готового. Фокус в статьях будет направлен на алгоритмы и математику, которые постараюсь описать максимально доступно и подробно. В этой статье пойдет речь про основы векторной алгебры.