Рассмотрим важные техники SQL, иллюстрируя их примерами применения набора данных: объединение таблиц, подзапросы и оконные функции, фильтрацию и агрегирование. Освоив их, вы будете лучше справляться с анализом и визуализацией данных и сможете повысить качество принимаемых в организациях решений.

Рассмотрим методы оптимизации: 1) применение оберток свойств с соответствием протоколу «DynamicProperty»; 2) стратегия сравнения экземпляров типов представлений, выбор параметров построения; 3) замыкания. Освоим заложенные в этих методах принципы, сформулируем рекомендации.

Несмотря на свои сильные стороны, Ramda не всегда подходит для написания эффективного и понятного кода. Рассмотрим случаи, когда стоит придерживаться современного нативного JavaScript и Lodash.

Сделаем с нуля небольшой ML-фреймворк на Rust для создания нейросетевых моделей. За счет чего скорость обучения здесь в 5,5 раза выше, чем с Python и PyTorch?

Реализуем простое решение маршрутизации для отправки сообщений со стабильным потоком запросов, обработкой ошибок и соответственных действий. Это конвейер передачи запросов для системы бронирования гостиницы - резервирование, проверка, зачисление средств, бронь номеров - со всеми преимуществами архитектуры микросервисов и очередью недоставленных сообщений.

Хотите работать с мобильными сервисами Google и Huawei в одной кодовой базе? Это руководство позволит без особых усилий объединить сервисы Google и Huawei в приложении и выборочно их использовать по мере необходимости.

Предлагаем доступное руководство по реализации feature gate. Этот простой, но мощный механизм позволит легко управлять выпуском новых функций.