Тренды
Эффективная стратегия тестирования Android-проектов. Часть 1
В этой части описан и обоснован сбалансированный подход к комплексному тестированию Android-приложений, включающий автоматизированные (модульные, интеграционные, сквозные, интерфейсные) и ручные тесты. Такая эффективная стратегия позволяет минимизировать время и усилия, получив максимальную отдачу.
Тренды
Считаете, что Python лучше всех? Просто вы не имели дело с Rust
“Технологии прошлого спасут будущее от себя самого”, — так Грэйдон Хор, создатель Rust, пояснял, чего хотел достичь.
Одна их ключевых черт Rust — использование технологий, хорошо знакомых академической среде,...
Web-разработка
Об Apache Spark - интересно и со вкусом!
Возможно, многие из вас уже начинали изучать инженерию данных, но вскоре понимали, что осилить эту науку вам не под силу. То ли из-за сложной...
Наука о данных
SpineNet: нетрадиционная архитектура backbone-сети от Google Brain
Проблема классификации была весьма эффективно решена при помощи архитектур типа “энкодер-декодер”, в которых энкодерам свойственно постепенное уменьшение масштаба. Однако эта архитектура не способна эффективно...
Наука о данных
Скрытые алмазы: уведомления об изменениях в БД
Вступление
Получение управляемых событиями уведомлений об изменениях (EDCN), когда данные изменяются непосредственно из БД, без необходимости опроса для получения обновлений — очень эффективная функциональность. Подобная доступна в...
Web-разработка
От HTTP до HTTP 3 - интернета будущего
HTTP расшифровывается как протокол передачи гипертекста. Это набор правил, используемых при доставке веб-страниц с серверов в ваш браузер. HTTPS означает, что тот же протокол...
Наука о данных
7 трюков pandas для науки о данных
1. Анализ образцов датафреймов с помощью df.groupby().__iter__()
Обычно исследовать набор данных строка за строкой или группа за группой в блокнотах Jupyter сложнее, чем в Excel....
Web-разработка
Решаем проблему запроса N+1 в GraphQL с помощью Dataloader
Предыдущая часть: “Почему нельзя разрешать поля GraphQL как конечные точки REST”
В предыдущей статье мы закончили на том, что при разрешении полей возникает проблема запроса...
Случайная статья
Всё, что должен знать разработчик ПО о качестве кода
Вы можете этого не осознавать, но плохой код вы узнаете с первого взгляда. Как правило, он малопонятный или содержит...
Как использовать Flutter с SQLite
Введение
SQLite появилась в 2000 году и с тех пор стала одним из самых популярных решений для встраивания баз данных...
Как выбрать язык программирования для проекта машинного обучения
Это руководство поможет вам сравнить языки программирования, используемые в машинном обучении: Python, R, Java, C++, JavaScript и Julia. Оцените их возможности и ограничения, чтобы выбрать наиболее подходящий для вашего проекта.
Популярные статьи
Как настроить Visual Studio Code для C, C++, Java, Python
Visual Studio Code — популярный редактор кода, бесплатный и с открытым исходным...
Как написать красивый и информативный README.md
Многие программисты лихо управляются с кодом и знают мельчайшие...
Долгожданные инструкции Switch-Case в Python
Python 3.10 обрел немало интересных возможностей, одна из которых...