Разработка

Привет, Habr. Вспомним про GPSS World?

В данной статье рассмотрим пару задач по имитационному моделированию, и реализуем их на старом, добром GPSS World.

Хорошо быть умелым разработчиком и самому закрывать все задачи по запуску микросервисных приложений. Но как быть, если команда разработчиков тратит все время на управление микросервисными приложениями, настройку систем безопасности, аутентификации, мониторинга, логирования? Можно писать код и самостоятельно запускать каждый компонент, а можно нажать несколько кнопок и развернуть микросервис. Именно для этого мы создали консоль в платформе контейнеризации dBrain.cloud. В этой статье хотим подробнее рассказать, зачем и кому она будет полезна.

Это авторский перевод моей второй статьи про алготрейдинг. В первой разобраны некоторые ключевые понятия, важные для трейдера, если кому-то интересен материал базового уровня - можно ознакомиться.

В этой статье я хотел бы остановиться на некоторых технических аспектах алгоритмической торговли, а именно на использовании API. Моя основная специализация - криптовалюты, но многие рассматриваемые аспекты могут подойти и для других рынков.

Как бы пользователь ни взаимодействовал с биржей (не важно, фондовой, криптовалютной, или какой угодно), все способы взаимодействия можно разделить на две категории: ручное или автоматическое.

Под ручными способами я понимаю веб-сайт, мобильное приложение, торговый терминал, или такую экзотику, как телефонный звонок брокеру (говорят, на фондовых рынках этот способ ещё актуален).

Ручное взаимодействие может быть удобно, если количество сделок относительно невелико. Например, если я хочу однажды купить Bitcoin (или акции Microsoft) и держать их на долгий срок, оптимальный вариант - воспользоваться веб-интерфейсом или мобильным приложением.

Но большинство алгоритмических стратегий предполагает частое осуществление сделок. Любая стратегия внутридневной торговли неявно предполагает, что трейдер будет совершать несколько сделок в день, возможно, десятки или сотни. В такой ситуации очевидным решением является автоматизация торговли.

Многие криптобиржи предлагают API-доступ к своим сервисам. По моему опыту, примерно 110 из 220 активных в настоящее время бирж (согласно coinmarketcap) в том или ином виде поддерживают публичные API. То есть вы можете автоматизировать торговлю на половине имеющихся криптобирж (но не на всех).

Меня зовут Владислав Князев, я ex тимлид-аналитик с бэкграундом в FinTech компаниях.

За свою карьеру я не один раз проводил обучение стажерам и онбордил новых сотрудников на проекты.

И в процессе общения one-on-one я пришел к выводу, что некоторые запросы аналитиков очень похожи. Один из самых популярных - как быстро показать результат на старте проекта и как прокачиваться в дальнейшем.

Поработав в разных компаниях, послушав сотни часов подкастов и прочитав десятки книг, я понял, что решает насмотренность.

Почему насмотренность очень важна в карьерном развитии аналитика и не только?

Насколько ценно это качество по статистике?

Как можно прокачать насмотренность?

На эти и другие вопросы я дал ответ в своей новой статье.

Как правильно выбрать видеокарту и максимально эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять параллельные вычисления.

Этот пост является продолжением цикла статей, рассказывающих об эволюции проекта nopCommerce. Вкратце поговорим о нововведениях .NET 7, поделимся своими мыслями на этот счет и рассмотрим замеры производительности, которые мы получили при обновлении нашего приложения.

Около десяти лет назад мы в CUSTIS реализовали систему распределения товара для «Спортмастера». Со времени ее запуска изменилось многое: корректировались цели заказчика, менялись возможности и потребности рынка, появились новые способы автоматизации. Но на протяжении всех этих лет система дорабатывалась, поддерживалась и настраивалась нами, чтобы оставаться максимально удобной и эффективной для заказчика.

В этой статье мы расскажем о себе, заказчике, системе и требуемых доработках. И о том, почему мы выбрали именно тот подход к проектированию архитектуры, который применили. И почему наше решение было оптимальным.

17 месяцев назад я начал свою путь в бэкенд разработку Python. Но спустя время я начал сталкиваться со сложностями в обучении на своей платформе. Первые уроки давались легко, а потом начиналось что-то непонятное в буквальном смысле. Заучивание, записывание, практика одного урока - на это уходили дни. А уроков сотни.

Чтобы найти простое объяснение и понять 10 минутный урок, приходилось несколько часов серфить интернет и потеть над кодом, выявляя правильный путь исправления ошибок. Везде говорят, что в первую очередь нужно учиться искать информацию в интернет. Но сейчас, когда я изучаю Django, даже "перекурив" весь русскоязычный мануал, я не понял ничего. В каждом предложении нужно "гуглить" термины. В сотрудничестве с ИИ я попробовал дать простое объяснение, которое поймет даже первоклассник.

Я только учусь и курс Django пройден наполовину. Все это сделано для тех, у кого тоже возникли трудности.

Мы ведем техрадар с 2018 года: собираем технологии и инструменты, которые используем в Lamoda Tech, и фиксируем их область применения в компании. В 2018 и 2020 году мы подробно рассказывали на Хабре, с чего начинали и как менялся со временем наш стек. 

В этой статье поделимся очередной итерацией и зафиксируем изменения, которых за три года накопилось немало. Скажу прямо: рассказывать о них на большую аудиторию всегда волнительно, но необходимо. Поэтому если вам интересно сверить часы, обсудить тренды или просто подискутировать — прошу под кат)

Схема на картинке содержит в себе повторяющиеся части. Если их количество постоянно меняется в ходе разработки, то было бы неплохо, если бы всё это собиралось автоматически, правда? Как это реализовать читайте в данной статье :)

Не каждый инди-разработчик может позволить себе перевод игры у профессиональной студии, но упускать аудиторию - нельзя. А машинный перевод игры хоть и делается недорого и быстро - также он почти всегда неточен, прямолинеен и просто некрасив.

Однако, при помощи ChatGPT мы можем сильно улучшить его качество, сделав перевод действительно похожим на работу человека!

В статье мы подключим ChatGPT к вашей таблице локализации, укажем контекст перевода, и немного поговорим о стоимости.

Искусственный интеллект (ИИ) проникает во все сферы нашей жизни, и одним из ярких примеров такого прогресса является ChatGPT, разработанный OpenAI. Сегодня более 100 000 пользователей уже вовлечены в использование этого интеллектуального чат-бота, а число его возможных применений продолжает расти. Благодаря своим навыкам в обработке естественного языка и пониманию контекста, ChatGPT успешно зарекомендовал себя в образовательных проектах, бизнесе, научных исследованиях и многих других областях. На дискуссии Artezio мы собрали экспертов, чтобы обсудить, как ChatGPT меняет наш подход к общению, его преимущества и некоторые опасения, возникающие в связи с использованием ИИ в повседневной жизни. Представляем краткий обзор дискуссии в блоге ЛАНИТ.

В Android разработке может наступить момент, когда для тестирования приложения на различных устройствах может потребоваться виртуальное устройство. Эмулятор Android легко можно создать с помощью GUI Android Studio, но также можно и с помощью командной строки на macOS. В этой статье я расскажу вам, как именно это сделать!

Шаг 1: Установите Java

Убедитесь, что в вашей системе установлена ​​Java. Если нет, то это можно сделать с помощью Homebrew, выполнив следующую команду:

Кричащая архитектура, что это и почему это важно. Почему чертёж дома говорит стороннему человеку что это будет дом. А ваша структура проекта, говорит о используемых фреймворах?

Зачастую, когда я наталкиваюсь на информацию о работе с DOM в Angular, в них присутствуют упоминания об одном или нескольких из этих классов: ElementRef, TemplateRef, ViewContainerRef. Именно упоминания, ведь общее  представление достаточно сложно сложить, даже тщательно изучив документацию Angular. Поэтому я решил подробно сформулировать, как это работает и для чего нужно.

Никому не нравится, когда грузят. Только если это не микросервис в hh.ru.

Всем привет, меня зовут Илья, я бэкенд-разработчик в команде Архитектура. В этой статье я немного расскажу про нагрузочное тестирование у нас в компании и не только.

Привет ,Habr. Сегодня мы начнём разработку своего карточного рогалика про приготовление... рогаликов!

В данной статье начнём создавать свой карточный рогалик на Godot 4.1, создадим карты, научимся их перемещать и создадим "Руку карт".

Вот бывает же такое. Вроде еще вчера я поиграл в Dendy, обнял плюшевого мишку и закрыл глаза, а сегодня проснулся мужиком за тридцать. 

И вокруг уже всё изменилось. Трава не такая зеленая, колбаса не по ГОСТу, по 2х2 Сейлор Мун не крутят с утра. Особенно жалко тех, кто и вправду крут, ведь они больше не смогут отведать «супер-батончик Финт». 

Со всем можно смириться, но вот только одно не дает мне покоя. Не смогли мы с сестрой в 90-е дозвонится в передачу «Позвоните Кузе». Шансов поиграть у нас конечно же не было, но мечта осталась.

Но это же Хабр, а не клуб любителей ностальгировать. Поэтому сегодня мы напишем простейший веб сервис, затем вооружимся голосовым ботом VoiceBox. И в результате реализуем функции управления с телефона для простенькой игры на движке Godot.

Даже если вы не знакомы с продуктом от компании MTT, всё равно есть смысл почитать статью, ведь в следующем материале мы вместе с вами напишем нехитрую аркаду про Кузьму и подключим к ней управление с телефона.