Программирование *

Сегодня мы затронем сторону, отличную от написания кода. Мы займемся оформлением и написанием документации, как правильно делать коммиты и как оформлять код.

Все, что вы увидите в данной статье, будет касаться прочитанных мною материалов и полученного опыта.

В мире разработки программного обеспечения правильное оформление документации играет ключевую роль в обеспечении ясности и понятности проекта. Особенно важным этапом в этом процессе является создание и поддержание README файлов в Git репозиториях. README файлы - это первое, что увидит разработчик, приступая к работе с проектом, и хорошо оформленная документация может значительно упростить процесс взаимодействия с кодом.

В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты оформления документации в Git репозитории, обсудим лучшие методики и практики для создания качественной документации. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или новичком в области Git, эта статья поможет вам создать четкую, структурированную и информативную документацию для вашего проекта. Погружайтесь в мир оформления документации, улучшайте ваши проекты и делитесь своими идеями с сообществом разработчиков Хабр!

Химия, как наука, всегда требовала точности, глубокого анализа и системного подхода. С развитием вычислительных технологий открылись новые перспективы для химиков: возможность использовать программирование для моделирования, анализа данных и ускорения процессов исследований. В этой статье мы погрузимся в мир химии, представленный через призму Python - мощного языка программирования, который стал надежным инструментом для химиков в их исследованиях. Мы рассмотрим ключевые библиотеки, инструменты и подходы, позволяющие применять Python для анализа химических данных, создания моделей молекулярной структуры и многого другого. Давайте вместе исследуем, как Python становится неотъемлемой частью химических исследований, расширяя горизонты возможностей в этой захватывающей научной области.

Эта вторая статья из серии. В ней мы разберём сохранение данных, функцию register_next_step_handler, напишем часть бота сбора обратной связи.

Эта статья направлена именно на новичков, в ней я постараюсь объяснить тему ботов на примере сбора обратной связи.

Попросили меня друзья\коллеги рассказать про первые шаги и выбор механики для работы и жизни. Решил поделиться и с Хабром статьёй о том, как выбрать себе первую механическую клавиатуру.

В статье отвечу на вопросы о том, что такое HotSwap board, что за проценты в размерах клавиатур и зачем нужна крутилка на некоторых из них. А так же помогу определиться с тем, какую клавиатуру вам искать.

Я столкнулся с тем, что я иногда не понимаю код, с которым мне приходится работать. И это сильно сказывается на моей производительности и на качестве конечного результата. Неделю назад я прочитал статью Плохо девелопмент за авторством @dalerank(Сергей Кушниренко), в которой описывается проблема молодых специалистов, которые упрощая себе работу пользовались готовыми решениями, а не писали код с нуля. Моя статья не об этой статье и не ответ к ней. В самой статье Сергея Кушниренко была ссылка на другую статью - You should refuse to develop what you don’t understand. И вот эта статья меня несколько озадачила. Я задумался о проблеме понимания того, с чем я работаю. О ней я бы хотел написать, но и некоторые тезисы из статьи Сергея Кушниренко я тоже затрону.

ВНИМАНИЕ! Дальше вас ждет душная простыня текста без юмора.

What’s up guys?

Computer Science – грубо говоря - наука о компьютерах. Она объединяет всё, что программист должен знать о компьютерах и работе с ними для создания эффективных программ и алгоритмов. Программисты бывают разные, и как правило отличаются только языком, на котором пишут, но всех их объединяет необходимость понимать основы этой науки для понимания того, как работает компьютер.

В этой статье мы поговорим о самых полезных книгах по Computer Science для самых разных уровней, которые дадут вам понимание того, как работают компьютеры и всё, что с этим связанно. Предлагаю незамедлительно начинать, и начнём мы с книг для новичков (по моему мнению).

Привет, Хабр! 

Представляю Вашему вниманию небольшой список рекомендаций по разработке и сопровождению баз данных, надеюсь будет полезным!

Прошу простить заранее за несколько кликбейтный заголовок )

Не так давно писал в соцсетях хейт‑пост по поводу «алгоритмических секций» при приёме на работу в Яндекс.

Да и многие другие софтверные компании это практикуют и считают навыки написания алгоритмов — чуть ли не самым важным навыком для программистов.

И ставят данной компетенции очень высокий приоритет при приёме на работу.

Попробую сегодня развить эту мысль и объяснить почему ставить навыки написания алгоритмов на первый план — не правильно, почему этот «алгоритмический» критерий не релевантен и не отражает реальной ценности / уровня / потенциальной пользы от данного программиста.

Задумывались ли вы, почему мы используем отдельную базу данных для каждого сервиса, но при этом один общий брокер для нескольких сервисов? Ведь вполне возможно использовать базу данных в роли брокера сообщений. Однако, если мы попробуем заменить RabbitMQ на Redis, то натолкнемся на проблему общего использования базы данных. Это станет проблемой, потому что общее использование базы данных является антипаттерном.

Ну вот и пришла пора погрузиться в недра asyncio и подробнее познакомиться с циклом событий. С его помощью мы научимся писать собственные асинхронные веб-серверы, создавать асинхронные драйверы внешних устройств и справляться с вычислительно-затратными задачами в асинхронных приложениях.

Когда на меня накатывает хандра, я бросаю всё и пилю свой игровой движок. Это неблагодарное занятие, но меня прёт.

В самом начале у меня были такие планы: вжух-вжух, щас возьму ведро, накидаю туда всяких библиотек для графики, физики и звуков, добавлю сетевую библиотеку по вкусу, перемешаю всё с какой-нибудь системой сообщений, и готово. Приключение на 15 минут.

И вот я тут спустя 5 лет.

Кадый день вы совершаете почти одни и те же действия - просыпаетесь, чистите зубы, завтракаете, кто-то из вас отводит детей в садик или начальную школу, потом вы идете на работу, возвращаясь с работы вы идете на спортивную тренировку, заходите в магазин или в пункт выдачи заказов и возвращаетесь домой. На выходных идете в парк или в торговый центр на шоппинг, возможно в театр или ночной клуб.

Поиски и сравнения места для жительства включают в себя оценку окрестностей вокруг. А можно пойти с обратной стороны и присмотреть дома где все нужное вам по соседству. Чтобы меньше времени проводить в дороге и больше моментов жизни было с пользой.

Программа расчитала десятки миллионов пешеходных дистанций от жилых зданий Москвы в 2км от метро и я опубликовал данные на Github в виде поисковика жилья для гиков.

Это ретроспективный пост про Java-инспекции IntelliJ IDEA 2023.2, в преддверии 2023.3 (которая сейчас в состоянии Beta 2). Несмотря на то, что эта версия вышла еще в июле, не все в точности помнят, что же там произошло, и какую версию они вообще используют.

А между тем, там не всё хорошо. Например, баги с тэгом @snippet до сих пор не поправили.

Чтобы самому воспроизвести новости из ченжлога - нужно набирать много кода и проверять их. Это лень, это мы не делаем. Вместо этого, мы смотрим этот короткий пост с PNG-картинками, показывающими основные фишки.

Залетайте под кат и погнали!

Это ретроспективный пост фичей IntelliJ IDEA 2023.2, в преддверии 2023.3 (которая сейчас в состоянии Beta 2). Несмотря на то, что эта версия вышла еще в июле, не все в точности помнят, что же там произошло, и какую версию они вообще используют.

Идея раздулась до 2 гигабайт хипа, появилась поддержка LSP-серверов, и теперь вам нужно проапгрейдиться с Windows 7 минимум до Windows 10.

Из мелочей: появился чата с нейронкой "AI Assistant". Профилировщик научился отображать подсказки прямо в редакторе, а интеграция с GitLab позволяет меньше переключаться между браузером и IDE.

Хотите узнать подробней?

Всем привет! Если помните, в этом году Positive Hack Days 12 предстал перед нами в новом формате: помимо традиционной закрытой зоны появилось доступное для всех публичное пространство — кибергород, где посетители узнали, как не стать жертвами мошенников на маркетплейсах, а также об особенностях ChatGPT, выборе безопасного VPN и других аспектах ИТ и ИБ. Неизменной частью киберфестиваля остались его конкурсы. Один из них — конкурс по поиску уязвимостей в онлайн-банке. Год назад мы захотели попробовать новый формат в виде Payment Village, но в этот раз решили вернуться к истокам — конкурсу $NATCH, применив новую концепцию! Белым хакерам мы предложили испытать на прочность созданную для конкурса банковскую экосистему (нет, последнее слово не оговорка, но об этом поговорим позже). Специалисты по информационной безопасности искали банковские (и не только) уязвимости в предоставленной системе и сдавали отчеты через багбаунти-платформу, затем организаторы оценивали найденные уязвимости и присваивали им соответствующий уровень опасности — мы хотели, чтобы участники почувствовали себя настоящими исследователями безопасности.

Под катом наш подробный рассказ о том, что из этого вышло, какие баги мы заложили в онлайн-банк в этом году, а какие были рождены нашими кривыми руками.

В комментариях к мой статье пользователь @Refridgeratorв ответ на мой вопрос написал, что в Wolfram Language (WL) не хватает следующего:

"ООП, перегрузки операторов, строгой типизации, событийно-ориентированного
программирования, дата-ориентированного программирования, параллельного программирования с примитивами синхронизации, средств отладки, скорости исполнения." (с) @Refridgerator

Я отлично понимаю, что вокруг Mathematica сложились некоторые исторические стереотипы. В них обычно WL представляется как калькулятор на стероидах или просто игрушка, или больше язык запросов, которым можно дополнительно решать уравнения и строить графики. Сегодня я попытаюсь показать, что в языке есть не только лишь графики, уравнения и интегралы. Вряд ли у меня хватит сил написать подробно касательно каждого пункта списка, но я постараюсь объяснить хотя бы часть.

В разговорах с коллегами, а также по отдельным постам на форумах я заметил, что даже относительно опытные разработчики порой не достаточно глубоко понимают особенности хранения изображений в памяти. Если вы знаете, что такое выравнивание на границу 64-x байт, а также термины типа «длина или шаг строки (LineWidth/StepWidth, Stride)», «зазоры выравнивания (Alignment Gaps)», кроме того в курсе размеров линий кэша и страниц памяти на вашем компьютере, то вам, вероятно, не будет интересно, а остальные, особенно те, кто интересуется обработкой изображений — могут ознакомиться с предлагаемым материалом, и, возможно найдут для себя что-то новое и полезное. Под катом будет немножко кода на Си и ассемблере, пара LabVIEW скриншотов, предполагается также, что у читателя есть базовые знания OpenCV. Для экспериментов понадобится компьютер с камушком, поддерживающим AVX2.

Масштабирование — это не просто увеличение мощности, это искусство эффективного управления ресурсами, чтобы удовлетворить растущие запросы пользователей без потери качества обслуживания. В телеграм-ботах, где количество пользователей может увеличиваться экспоненциально, способность вашего бота адаптироваться к растущей нагрузке становится ключом к его успеху.

Aiogram, асинхронная библиотека для создания ботов на питоне, выделяется своей гибкостью и производительностью. Она позволяет создавать более отзывчивые и масштабируемые боты, используя современные асинхронные возможности Python.