Рубрика «C#» - 63

Сегодня мы поговорим о производительности в C#, о способах прокачать её до неузнаваемости. Задача этой статьи — продемонстрировать такие способы повышения производительности, которые, при необходимости, вы смогли бы использовать самостоятельно. Однако эти методики не являются универсальными — вы не сможете использовать их в качестве общего решения любой задачи. Они хороши при наличии вполне конкретных сценариев использования, о которых пойдет речь ниже.

В качестве прототипа статьи был выбран доклад Федерико Луиса, основателя компании Corvalius (они занимаются R&D). Работая над движком базы данных для одного из клиентов, они посвятили около четырёх лет задачам оптимизации. Такое количество времени требуется для того, чтобы применить разного рода техники и достичь хороших показателей оптимизации. Требуется выявить все проблемы и узкие места, проследить поведение софта в соответствии со всеми имеющимися метриками и так далее. Примеры из этой статьи основаны на работе над RavenDB 4.0 (известная NoSQL база для .NET), которую компания Федерико тюнила до уровня наносекунд во всевозможных сложных кейсах.

Все примеры, которые встретятся вам в ходе рассказа (плюс некоторые дополнительные), доступны в специальном репозитории на GitHub.

Осторожно, трафик! В этом посте присутствует огромное количество картинок — слайдов и скриншотов с видео в формате 720p. На слайдах присутствует важный для понимания статьи код.

Читать полностью »

Конференция: DotNext 2018 Piter
Дата: 22-23 апреля 2018 года
Место: Санкт-Петербург, Гостиница «Park Inn by Radisson Пулковская»

Следующий DotNext будет меньше, чем через месяц. Над программой и докладами была проведена колоссальная работа, и, чтобы познакомить вас с ней, мы попросили рассказать об этом Романа Неволина. Роман входит в ПК DotNext, а как разработчик и спикер специализируется на работе с данными в наукоемких проектах, занимается исследованиями в области Machine Learning и разработкой собственных инструментов машинного обучения. Вы могли присутствовать на его докладах вроде «F# во славу Data Science» или «Машинное обучение на платформе .NET». Передаю слово Роману.

Доброго дня! Меня зовут Роман, и я один из членов Программного комитета конференции DotNext. Мы в этом году, признаться, как никогда горды своей программой. У нас получилось пригласить кучу людей, которых мы давно хотели видеть на конференции, а главное — добиться баланса между разными темами, чтобы показать .NET во всем многообразии. От безопасности до Xamarin, от суровой enterprise-разработки до программирования квантовых компьютеров — мы постарались взять как можно больше тем и показать их с самых разных сторон. А так как во всем этом многообразии несложно заблудиться, мы сделали для вас обзор докладов конференции, разбитый на две статьи. В этой части — самые хардкорные темы, которыми всегда славился DotNext. Хотелось бы заранее предупредить, что статья основана на моем впечатлении от тех материалов, которые мы имеем прямо сейчас — записи тренировок докладов, слайды, план доклада и прочее. А так как многие докладчики имеют добрую привычку переделывать половину содержимого доклада за неделю до конференции, что-нибудь может измениться.

Обзор программы DotNext 2018 Piter - 1

Читать полностью »

В данной статье мы рассмотрим, чем отличается Property Injection от Constructor Injection и реализуем первое в дополнение к последнему на базе небольшого DI-контейнера в исходниках.

Это обучающий материал начального уровня. Будет полезен тем, кто ещё не знаком с DI-контейнерами или интересуется, как оно устроено изнутри.
Читать полностью »

Искусственный интеллект сейчас является одной из самых обсуждаемых тем и главным двигателем цифровой трансформации бизнеса. Стратегия Microsoft в области ИИ включает в себя демократизацию ИИ для разработчиков, т.е. предоставление простых в использовании фреймворков и сервисов для решения интеллектуальных задач. В этой статье рассказывается, как .NET-разработчики могут использовать возможности ИИ в своих проектах: начиная от готовых когнитивных сервисов, работающих в облаке, заканчивая обучением нейросетей на .NET-языках и запуском сложных нейросетевых моделей на компактных устройствах типа Raspberry Pi.

Прототипом статьи послужил доклад Дмитрия Сошникова на конференции DotNext 2017 Moscow. Дмитрий — технологический евангелист компании Майкрософт, занимается популяризацией современных технологий разработки программного обеспечения среди начинающих разработчиков. Специализируется в области интернета вещей, в разработке универсальных приложений Windows, в области функционального программирования и на платформе .NET (F#, Roslyn). Лично провел несколько десятков хакатонов по всей России, помогал многим студенческим стартапам начать свои проекты в различных областях. Доцент, к.ф.-м.н., ведет занятия в МФТИ и МАИ, член Российской ассоциации искусственного интеллекта, летом — ведущий кафедры компьютерных технологий детского лагеря ЮНИО-Р.

Осторожно, трафик! В этом посте присутствует огромное количество картинок — слайдов и скриншотов с видео в формате 720p.

Читать полностью »

Всем привет!

В четверг у нас стартует новый сишный курс — «Разработчик C#». Провели недавно открытый урок, дабы показать и формат лекций, и преподавателя. На вебинаре разбирались проблемы использования синхронной модели разработки ПО поиск путей решения данного подхода через использование асинхронной модели.

Как всегда ждём вопросы, комментарии, предложения.

Читать полностью »

Привет! Совсем недавно мы проводили хакатон для разработчиков в Бухаресте и Клуже. Основной задачей группы в Клуже было создание эффективной программы-робота для чатов с поддержкой Endava и использованием Microsoft Graph и Q&A Maker. Сегодня мы расскажем об этом проекте, затронув управление аутентификацией для взаимодействия с программой-роботом посредством любого канала, интегрирование Q&A Maker и использование Microsoft Graph в сочетании с SharePoint. Подробнее под катом!

Создание чатбота с использованием Q&A Maker и Microsoft Graph - 1Читать полностью »

Возможно, вы узнали о выпуске пакета средств квантовой разработки Quantum Development Kit и подумали, что это звучит безумно круто… а потом вспомнили, что про квантовую механику почти ничего не знаете. Но ничего страшного. Через 30 минут вы будете знать о кубитах, суперпозиции и квантовой запутанности достаточно, чтобы написать свою первую программу и, что более важно, неплохо понимать, что она делает.

Квантовые вычисления и язык Q# для начинающих - 1Читать полностью »

Недавно вышла новая версия распределённой SQL базы данных Apache Ignite, предлагаю взглянуть на новые фичи с позиции .NET.

Ignite Cluster

Читать полностью »

Однажды пасмурным мартовским субботним утром я решил посмотреть, как обстоят дела у Майкрософта в благом деле по трансформированию мастодонта Entity Framework в Entity Framework Core. Ровно год назад, когда наша команда начинала новый проект и подбирала ORM, то руки чесались использовать все как можно более стильное и молодежное. Однако, присмотревшись к EFC, мы поняли, что он еще очень далек продакшна. Очень много проблем с N+1 запросами (сильно улучшили во 2й версии), кривые вложенные селекты (пофиксали в 2.1.0-preview1), нет поддержки Many-to-Many (все еще нет) и вишенка на торте — отсутствие поддержки DbGeometry, что в нашем проекте было очень критично. Примечательно, что последняя фича находится в road map проекта с 2015 года в списке высокоприоритетных. У нас в команде есть даже шутка на эту тему: "Эту задачу добавим в список высокоприоритетных". И вот прошел один год с последней ревизии EFC, вышла уже вторая версия данного продукта и я решил проверить, как обстоят дела.

Читать полностью »

После почтения на сайте статьи Шуравина Александра (megabax) с названием: «Простой алгоритм распознавания движения», появилась потребность продвинуться в решении задачи, поставленной в статье. В результате появился алгоритм для обработки последовательности кадров, содержащих отображения движущихся объектов, например транспортных средств (ТС).

На выходе алгоритма формируются несколько кадров – по числу ТС, отображенных во входной последовательности. Каждый выходной кадр отображает индивидуальный трек ТС в поле зрения камеры и изображение этого ТС. Там же будет размещена цифровая информация о текущем положении центра окаймляющего прямоугольника, мгновенной и средней скорости ТС.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js