Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Предлагаем вашему вниманию последнюю в этом году подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Количество выходов в интернет с мобильных устройств ежегодно растёт на 2-4% в год. Качество связи не успевает за такими темпами. Как итог, даже самое лучшее веб-приложение обеспечит ужасный опыт, если пользователь не сможет его загрузить.
Проблема в том, что до сих пор нет хорошего механизма управления кэшем ресурсов и результатов сетевых запросов. В своей статье я хочу рассказать как Service Worker (SW) может помочь в решении этой задачи. Объясню в формате рецептов — какие элементы и в какой пропорции смешать, чтобы получить нужный результат, исходя из задачи и требований.
Читать полностью »
Ускорить доставку элементов фронтенда на устройство пользователя можно несколькими способами. Разработчик Артём Белов из самарского офиса норвежской компании Cxense попробовал самые многообещающие: HTTP/2, Server Push, Service Worker, а также оптимизацию в процессе сборки и на стороне клиента. Итак, что же нужно сделать, чтобы сократить время отклика приложения до минимума?
Выясняется, что алгоритмы сжатия существуют уже давно. Это произошло где-то в июне — видимо, где-то над Самарой пролетал метеорит и идея проверить новые алгоритмы сжатия, Zopfli и Brotli, пришла мне и парню из соседней компании. Больше чем уверен, вы читали его статью, это Александр Субботин. Статья разошлась на Medium, и он известен, а я нет.
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.
Привет!
Как говорится, по традиции раз в год мы в Яндекс.Погоде выкатываем что-нибудь новенькое. Сначала это был Метеум – традиционный прогноз погоды с помощью машинного обучения, затем наукастинг – краткосрочный прогноз осадков на основе метеорологических радаров и нейронных сетей. В этом посте я расскажу вам о том, как мы сделали глобальный прогноз погоды и построили на его основе красивые погодные карты.
Сперва пару слов про продукт. Погодные карты — способ узнавать погоду, очень популярный на западе и пока что не очень популярный в России. Причиной тому является, собственно, сама погода. Из-за особенностей климата наиболее населенные регионы нашей страны не подвержены внезапным погодным катаклизмам (и это хорошо). Поэтому интерес к погоде у жителей этих регионов скорее бытовой. Так, людям в центральной России важно знать, например, какая погода будет в Москве в выходные или что в четверг в Питере будет дождь. Такую информацию проще всего узнать из таблицы, в которой будет дата, время и набор погодных параметров.