Привет! Вот и новая часть серии статей про многопоточность дождалась своей очереди (ну вы поняли, да, типа очередь статей последовательная (͡° ͜ʖ ͡°) ). В этот раз мы поднимемся на ступеньку выше, рассмотрим фреймфорк Dispatch, разберем большую часть GCD примитивов, распространенные проблемы и поищем решения.
В этой статье повествуется о тестнетах и нодах, их разновидностях и важности проведения подобных активностей для развивающихся криптопроектов.
Эта статья продолжение серии публикаций по эффекту Шноля - космо-физических циклов проявляющихся в случайных процессах (прежде всего в радиоактивном распаде). Здесь приведенный алгоритм используется и в данной статье. Изменение косметические (графики вероятностей не двигаются до более полного совпадения по дистанции Эвклида). Данные предоставлены пользователем - 48 дней с 19 декабря 2012 года по 6 февраля 2013 года распад стронция-90, измерение дозиметром ДП-5В.
Всем доброго дня! С вами Анна Жаркова, ведущий мобильный разработчик компании Usetech. Продолжаем рассматривать способы многопоточный работы в Kotlin Native. В предыдущих статьях мы уже рассмотрели существующие способы работы с многопоточностью с корутинами и без, и что делать с имеющимися болями. Теперь поговорим о новой модели управления памятью, которая появилась совсем недавно.
31 августа компания JetBrains представили превью новой модели управления памятью в Kotlin Native. Основной упор команда разработчиков сделала на безопасность шаринга между потоками, устранение утечек памяти и освобождение нас от использования специальных аннотаций. Также доработка коснулась Coroutines, и теперь можно без опаски переключаться между контекстами корутин без заморозки. Обновления подхватили и Ktor:
Итак, что же нового появится в версии Kotlin 1.6.0-M1-139:
Вы хотели бы оттачивать мастерство, пробовать новые стратегии в настольной версии Warhammer, играя против ИИ? Программист и фанат Warhammer начинает обучать ИИ для девятого издания этой игры.
Пока у нас стартует курс по Machine Learning и Deep Learning, приглашаем посмотреть на общий план проекта и рассуждения разработчика.
В настоящее время большинство высокопроизводительных вычислений мигрируют в сторону кластерных систем, а для них невозможно получить по настоящему высокую производительность без быстрого доступа к распределенным данным. Данная статья посвящена описанию устройства распределенной общей памяти (DSA) с малой латентностью.
Недавно я решил написать свою собственную реализацию длинной арифметики для C++. Делал просто для себя, ибо эта тема мне кажется довольно интересной. Поставил перед собой следующие задачи:
На текущий момент GraphQL все больше распространяется в энтерпрайзе. И это не удивительно - изящный синтаксис запросов, типизация, ускорение разработки и это далеко не все его плюсы использования.
Наша небольшая команда уже больше года использует его во всех проектах, и скажу вам: мы испробовали большинство популярных библиотек на клиентской стороне и с ними не все так гладко как хотелось бы.
> Думаю, что стоит сделать небольшую ремарку относительно того, кому подойдет эта статья. Если для вас критично держать размер конченого бандла добро пожаловать под кат.
Что есть наши желания? И наши ли они вообще? И может ли наш мозг принять чужое, как свое? Или заметит он подмену? И удовлетворение какого из желаний, приносит больше счастья нам? Того ли, которое от нас исходит или которое было придумано другими? А мы вообще их делим? Или все желания мы принимаем как свои? А мозг, он знает о чужих желаниях, он понимает или ему всё равно?
20-25 лет назад у профессии тестировщика на территории постсоветского пространства не было престижа от слова совсем. Тестировщиками брали тех, кого называли «уверенными пользователями компьютеров». В какой-то момент они были подобны «менеджерам по уборке помещений» — прибраться за разработчиками, рассказать, что вот тут они букву потеряли. Представления о качестве, процессах и разработке развивалось очень медленно.
Со временем такое отношение сильно изменилось, и сейчас хороших, грамотных специалистов в тестировании расхватывают просто мгновенно. Но одновременно это повысило требования к ним. Прошли те времена, когда тестирование было лёгкой точкой входа в IT. Сейчас начинающему тестировщику нужно преодолеть технический барьер и многое изучить, чтобы войти в профессию. При всём этом, все еще нет единой системы обучения тестированию.
Об этом я и хочу сегодня поговорить.
Я рос в традиционной русской семье из мамы и бабушки максимально далекой от технологий (и даже сейчас не ладят с "процессорами"). Довелось мне как-то в гостях увидеть компьютер. Не такой, какой при этих словах вспоминает большинство хабровчан, а обычный такой: системный блок на полу да ЭЛТ-монитор на половину этого стола. А на этом компьютере куда-то все бегают да что-то происходит интересное. Ну с тех пор и начал ныть, что хочу такое вот чудо техники, а обещали мне его к началу учебы. (Хотя никто не знал про компьютеры ничего кроме игр).
Утром 5 августа 1888 года Берта Бенц, с помощью сыновей, 13-летнего Ойгена и 15-летнего Рихарда, тихонечко, чтобы не разбудить спящего мужа, выкатила за ворота дома коляску с мотором, которой её муж дал имя Motorwagen. Это творение известно нам сегодня, как первый в мире автомобиль. На нём Берта отправилась в путешествие длинной в 104 километра - из Мангейма, где жили Бенцы, в Пфорцхайм, городок, где проживала мама Берты.
В то время для того, чтобы проделать такой путь, нужно было нанимать лошадей. Вот только такие траты семья Бенцев позволить себе не могла, а собственного выезда её муж, инженер, постоянно занятый совершенствованием своего непродаваемого изобретения, позволить себе не мог тем более. Зато в сарае дома стояло другое средство передвижения – тот самый Motorwagen, который Карл создал за три года до описываемых событий и с тех пор был занят его бесконечным улучшением.
До этого Карл и Берта не раз уже выезжали на улицы Мангейма. Иногда (не часто) им удавалось вернуться домой, что называется, в седле, хотя чаще всего они толкали коляску до дома руками.
Эта статья, скорее даже не статья, а заметка, и цель ее - подсветить саму идею полезности построения моделей, которые можно использовать в процессе принятия решений, при проектировании IT инфаструктур, да и в целом любых систем. Ну и, конечно, еще раз показать сам инструмент, и подход к мышлению, необходимый при использовании этого инструмента.
Изначальная структура сети и почему мы решили от неё отказаться.
Так получилось, что АО «АльфаСтрахование» был одним из первых клиентов, которые начали использовать облачную платформу Яндекс.Облако. Множество фич и функционала, которые сейчас присутствуют в платформе тогда отсутствовали, а перед нами стояла задача организовать крупную сеть с множеством изолированных сегментов.
