Отладка приложения занимает бо́льшую часть нашего времени. Кто-то пользуется DevTools, кто-то обходится обычным console.log, кто-то использует профайлеры. Зачастую этих инструментов более чем достаточно. Но есть еще один, не такой известный и популярный в JavaScript-мире. О нем я и рассказал в докладе.

— Всем привет! Надеюсь, вы бодры, веселы, перекусили, заварили себе кофейку, потому что сейчас будет очень интересная и при этом доступная тема: «Трасси… что?». Правильнее было бы называть доклад «Трасси… что-о-о?!», но не будем так.

Привет! Меня зовут Артём, я учусь на совместной кафедре анализа данных Яндекса и Физтеха. Хочу поделиться с ML-сообществом Хабра темой, тесно связанной с моей научной работой: «Удаление отражений с помощью свёрточной сети, обученной на синтетическом датасете». А чтобы вы могли попробовать всё описанное далее самостоятельно, прилагаю PyTorch-код на GitHub и в Yandex DataSphere.


^{Источник: SIRR Using Deep Encoder-Decoder Network}

Давайте поговорим о микрофронтендах и о встраиваемых виджетах, которые, по сути, были предшественниками концепции микрофронтендов. В докладе я рассказал о способах встраивать виджеты на страницу, об их плюсах и минусах с точки зрения изоляции и производительности кода, а также о способах применять виджеты в микрофронтендной архитектуре.

— Всем привет! Меня зовут Леша. Я хочу с вами сегодня обсудить немного «перехайпленную» тему — микрофронтенды.

Дженерики, или параметризованные типы, позволяют писать более гибкие функции и интерфейсы. Чтобы зайти дальше, чем параметризация одним типом, нужно понять лишь несколько общих принципов составления дженериков — и TypeScript раскроется перед вами, как шкатулка с секретом. AlexandrNikolaichev объяснил, как не бояться вкладывать дженерики друг в друга и использовать автоматический вывод типов в ваших проектах.

— Всем привет, меня зовут Александр Николаичев. Я работаю в Yandex.Cloud фронтенд-разработчиком, занимаюсь внутренней инфраструктурой Яндекса. Сегодня расскажу об очень полезной вещи, без которой сложно представить современное приложение, особенно большого масштаба.

Всем привет, меня зовут Алексей Остриков, я руковожу разработкой в Яндекс.Маркете. Когда-то я много-много писал код, затем полтора года руководил группой бэкенда одного из сервисов Маркета, а сейчас отвечаю за разработку курьерской платформы Маркета.

Сегодня я расскажу, почему доставка на аутсорсе — это не всегда хорошо, для чего нужна прозрачность процессов и как мы за полтора года написали платформу, которая помогает нашим курьерам доставлять заказы. А ещё поделюсь тремя историями из мира разработки.


На фото — команда курьерской платформы десять месяцев назад. В те времена она помещалась в одной комнате. Сейчас нас стало в 5 раз больше.

Это снова я, Стас Федотов, руководитель Школы анализа данных в Москве. У Яндекса много проектов в сфере образования: мы запускаем программы для школьников и студентов, организовываем профессиональные конференции, курсы для желающих повысить квалификацию или сменить профессию. Сегодня поговорим об одном из направлений — магистерских программах, которые Яндекс делает совместно с университетами в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Минске. Я расскажу, что изучают магистранты во всех партнёрских вузах и как поступить на интересное вам направление.

Московский физико-технический институт

Кафедра анализа данных

Неважно, каких размеров ваше приложение на Node.js. Неважно, как хорошо вы написали код. Вам просто необходимо знать, как он работает в продакшене. Разработчик интерфейсов в поисковом портале Яндекса Алексей Попков сделал доклад о том, как выяснить, что происходит внутри запущенного процесса.

Что нужно, чтобы заглянуть в этот чёрный ящик? Ответ — опенсорс, все бесплатно, бери и внедряй.

— Всем привет. Немножко про то, кто я такой. Меня зовут Лёша, я разрабатываю внутренние сервисы Яндекса. Уже третий год делаю всякие Node.js-приложения, менторю разработчиков в Яндекс.Практикуме и измеряю все, до чего дотягиваются руки, потому что это весело.

«Задеплоил сервис-воркер — нужно покупать новый домен», — известная шутка о том, как сложно писать собственную логику кеширования. С приходом шестой версии библиотеки Workbox для прогрессивных веб-приложений (PWA) больше не нужен компромисс между гибкостью и удобством автоматизации сетевых задач. Максим Сальников рассказал, как начать работу с Workbox 6, реализовать типовую функциональность для офлайнового веб-приложения и пойти дальше, добавив собственную логику кеширования.

От докладчика:

Среди отзывов, полученных мной после этого доклада, занявшего второе место по полезности по результатам опроса после конференции, был такой: «Краткий пересказ документации Workbox». Что ж, в какой-то степени это действительно так: я рассказал пошаговую историю превращения «обычного» веб-приложения в прогрессивное с помощью этой замечательной библиотеки. Буду очень рад, если доклад и конспект вдохновят вас и помогут начать ваше собственное путешествие в мир сервис-воркеров и PWA.

Технологии, основанные на квантовых эффектах, обладают интересной двойственностью: с одной стороны, они давно стали реальностью (достаточно вспомнить о транзисторах и лазерах) и продолжают активно развиваться; с другой стороны, непросто вспомнить, какие значимые результаты получили широкую огласку в последние годы. Почти наверняка большинство читателей так же, как и я, вспомнят разве что объявление о достижении квантового превосходства. Но там до конца так и не было ясно, случилось оно или не случилось.

И всё же прогресс в квантовых технологиях заметен хотя бы по тому, какое внимание им уделяют крупнейшие корпорации. IBM ещё в 2018 году рапортовали о сотне тысяч пользователей платформы Quantum Experience, Microsoft создаёт quantum development kit, и даже J.P. Morgan пытается развить в компании quantum culture. Любопытно, что сейчас всё больше говорят о связи квантовых вычислений и искусственного интеллекта.

В конце ноября 2020 года я встретился с Алексеем Фёдоровым, одним из ведущих российских специалистов в области квантовых технологий, автором десятков научных публикаций, руководителем научной группы Российского квантового центра, профессором МФТИ и обладателем бесчисленного множества других регалий. Он многое рассказал о состоянии современной квантовой науки, о грядущих технологических внедрениях и об интересных задачах, которые можно решать прямо сейчас. Видеозапись интервью смотрите на YouTube, там же доступна и запись последующего доклада на конференции YaTalks.

Набор в ШАД продолжается, а тем временем мы с Егором Хайруллиным Mikari разобрали ещё несколько задач из письменного экзамена 2019 года (первая часть — здесь). Сначала пробуйте свои силы и постарайтесь решить задачи самостоятельно — например, номер 8 вообще не содержит формул, к решению можно прийти простыми рассуждениями и рисованием на листочке.

Задача 5. Предел и вероятности

Найдите предел:

$$

Видеоразбор

Некоторые фронтенд-разработчики полушутливо называют себя «форма-клепатель». Это не так. Руководитель фронтенда Яндекс.Маршрутизации Вадим Пацев поставил себе задачу — на примере развития и «уточнения» одной простой задачи взаимодействия с пользователем показать: не стоит бояться лезть в такие вещи, как конечный автомат, цепи Маркова и так далее. Во фронтенде тоже есть место «взрослым» архитектурным паттернам и алгоритмам. Ссылка на видео — в конце текста.



— Меня зовут Вадим Пацев, я долгое время работаю в Яндексе, участвовал в таких проектах, как Я.ру, Музыка, Почта, Диск, а также в проектах вне Яндекса, это Roborace, система управления гонками беспилотных автомобилей, и ExperimentX — комплекс по анализу крови. Вообще, я люблю программировать, занимаюсь этим достаточно давно, и это одна из причин, почему я тут и хочу вам рассказать про всякие интересные вещи.

Как и любое другое облако, Yandex.Cloud — это многослойная иерархия абстракций: SaaS, лежащий поверх PaaS, запущенный на IaaS. Связность виртуальной инфраструктуры обеспечивает виртуальная же сеть, которая является, по сути, оверлеем. И только в самой глубине этой системы обнаруживается физическая сеть из проводов и коммутаторов. Мало кто вспоминает о ней, пока всё работает. А меж тем она — кровеносная система всей платформы.

Привет, я Марат Сибгатулин, сетевой инженер Yandex.Cloud. Яндекс про свою сеть рассказывал уже не раз. И про её физическую инфраструктуру, и про особенности устройства Yandex.Cloud, и про то, как вообще работает виртуальная сеть. Не буду повторяться. Расскажу о том, как мы запустили публичное облако на том, что было — на двух стойках, и масштабировали его до сети для десятков тысяч серверов, не наращивая неоплатный технический долг.



Мы практикуем следующий подход к созданию и развитию чего бы то ни было: прототип → минимально необходимая функциональность и масштаб → рост → эволюционное развитие. На первый взгляд он естественен и очевиден, в отличие от подхода «сделать сразу идеально и на века». На деле — требует вдумчивого предварительного планирования, чтобы потом не подставлять в горячке новые костыли под старые, пытаясь поспеть за внезапным ростом.

Никто не любит капчу. Угадай слово по плохой картинке, собери пазл, отличи светофор от гидранта, сложи два числа и так далее. Формы бывают разные, но суть всегда одна: мы тратим своё время и нервы.

Чуть больше года назад моя команда взялась за модернизацию старой капчи Яндекса. Обычно в таких задачах стремятся повысить качество и полноту отсева ботов, оставив человеку шанс прорваться через капчу. Но мы зашли с другой стороны: решили сделать капчу более дружелюбной к людям, не ухудшив при этом защиту от ботов. Казалось бы, наивный подход. Но у нас получилось.

Сегодня я расскажу об этом подробнее. Вы узнаете, как мы отказались от распознавания текста и перешли к его генерации. Покажу примеры дружелюбной капчи. Расскажу о необычном опыте применения капчи в образовании. А ещё покажу текущий вариант капчи без капчи и немного поразмышляю о будущем.

Полтора года назад я выступил на FrontendConf и посвятил 40 минут профилированию. Перечисленные приемы и инструменты по-прежнему актуальны — сегодня публикую видео с подробным конспектом. Доклад расскажет, что такое профилирование, научит локализовывать потенциальные утечки памяти, а также немного углубит ваше понимание инструмента DevTools.

— Всем привет. Меня зовут Артём Несмиянов, я fullstack-разработчик Яндекс.Практикума. И, как видите, сегодня я хочу рассказать о профилировании Node.js, хотя это не совсем фронтендерская тема. Но сейчас очень много приложений используют фронтбэк, где есть свой server-side rendering, где нужно это все отдавать клиенту, и фронтендеру часто приходится взаимодействовать с Node.js. Иногда происходят вещи, которые могут повлиять на ваш сервер, положить его, перегрузить и так далее. С этим надо бороться. Я хочу показать, какие методы использовали мы. Это скорее введение в профилирование Node.js.

Если вы думаете, что локализация — это просто (нужно только вынести все тексты из кода приложения и перевести их), то в большом проекте всё иначе. Если над ним работают десятки разработчиков и ежедневно релизится новая функциональность, то с каждым релизом появляются новые текстовые блоки и меняются старые. Переведенные фрагменты смешиваются с новыми, а новые — это коктейль текстов из разных продуктовых задач. Так рождается хаос, который пожирает сначала разработчиков, а потом и пользователей.



В докладе я рассказал, как мы организовали локализацию в проекте с десятками тысяч фрагментов текста и командой более чем из 40 человек. В конце поста есть видео с рассказом.

Привет, меня зовут Григорий Бизюкин, я преподаватель Школы разработки интерфейсов и фронтенд-разработчик в Яндексе. Давайте поговорим о функциональном программировании в мире JavaScript. Мы все про ФП что-то слышали, нам всем оно интересно, но у меня, когда я искал полезные материалы для подготовки к лекциям, сложилось такое впечатление: есть куча статей, каждая из которых либо говорит об ФП общими словами, либо раскрывает отдельный маленький кусочек темы, чего, конечно, недостаточно.

^{Добавим функционального света}

Впервые я попробовал обобщить в одном месте самые популярные и, как мне кажется, применимые приёмы функционального программирования в лекции для ШРИ. Потом захотелось расширить материал и рассмотреть ещё больше концепций. В результате получилась эта статья. В ней мы разберём всё самое сложное простым языком с понятными примерами. Надеюсь, вам будет интересно!

Мы решили поделиться с Хабром заданиями из письменного экзамена в Школу анализа данных. Если вы помните высшую математику, попробуйте решить одну или несколько задач. Если нет, можно посмотреть видео- или текстовый разбор — мы постарались сделать их максимально дружелюбными. Задачи взяты из вариантов 2019 года — в этом году они, конечно, будут другими, но в разборах есть полезные факты и приёмы.

Задача 1. Предел отношения

Известно, что:

$$

Нужно найти:

$$

Сегодня поговорим о том, как писать код, чтобы он не злил окружающих и не раздражал вас спустя годы работы, когда вы снова попытаетесь его прочесть.

Я расскажу о подходах, которые мы используем в Яндекс.Такси для написания читаемого кода на C++, Python, JavaScript и других языках.

Управлять светодиодом — это счастье. Ещё большее счастье — смотреть на него в микроскоп. Даже просто зажечь светодиод — уже приносит радость. Но готов поспорить — эта задача окажется сложнее, чем вы думали.

Привет, меня зовут Крэйл. Я — разработчик аппаратной части Яндекс.Станции и большой любитель светодиодов. Сегодня решил вспомнить, как целый час паял, рисовал схемы и программировал микроконтроллеры на YaTalks, и поделиться записью стрима.

Привет! Меня зовут Александр Скворцов, я работаю в команде Яндекс.Браузера для iOS. Это очень большой проект, который насчитывает около тысячи clang-модулей и примерно 600 Swift-модулей. Наверное, из-за таких масштабов мы чаще других наталкиваемся на проблемы инструментов разработки, например, находим критические ошибки в компиляторе, неработающую подсветку и автодополнение. Это бывает неприятно, но жить можно. 

Самая серьёзная проблема возникла с отладкой. В худшем случае с момента запуска до остановки в отладчике на точке входа в приложение проходило больше 20 минут. И это на свежем MacBook Pro 16! С таким «быстродействием» инструментов разработки невозможно эффективно развивать проект, поэтому мы решили разобраться в причинах и поискать возможные решения.

В результате получилось не только снять остроту проблемы у себя, но и внести правки в код отладчика Swift — со временем описанные в статье неприятности перестанут беспокоить всех пользователей Xcode. А теперь расскажу подробнее, как это было.