Этот пост является вольным переводом статьи Swift vs. Kotlin — the differences that matter by Krzysztof Turek
Вы наверняка видели это сравнение Swift и Kotlin. Довольно интересное, правда? Я согласен, что в этих языках много схожего, но в этой статье я обращу внимание на некоторые аспекты, которые их все-таки разнят.
В нашем первом весеннем дайджесте продолжение истории «Микро-математики», изучение Swift за 60 секунд, Unit-тесты и анимации, интерфейсы, Flutter, ARCore и ориентиры для мобильных маркетологов. Всем весны!
За 9 лет работы фич в проектах роботов становилось все больше, запутаться в коде становилось все проще.
Когда разработчиков стало больше десятка, появилась еще одна проблема – болезненная ротация людей между проектами. Аутсорс-разработка славится жесткими дедлайнами, и у разработчиков нет месяцев или недель на погружение в особенности нового проекта, в то же время работа над разными проектами нужна для развития специалистов.
Главная проблема, которая возникает при долгосрочном развитии приложения – масштабируемость. Решить ее может переход на новую архитектуру или рефакторинг кодовой базы и добавление новых сущностей, которые разгружают объекты с большим количеством обязанностей.
Читать полностью »
Привет! Я Богдан, работаю в мобильной команде Badoo iOS-разработчиком.
В этой статье мы рассмотрим использование паттернов «Синглтон» и «Локатор сервисов» (service locator) в iOS и обсудим, почему их часто называют антипаттернами. Я расскажу, как и где их стоит применять, сохраняя код пригодным для тестирования.
Пока сообщество iOS-разработчиков спорит, как писать проекты, пока пытается решить, использовать ли MVVM или VIPER, пока пытается подSOLIDить проект или добавить туда реактивную турбину, я попытаюсь оторваться от этого и рассмотреть, как работает под капотом еще одна технология с графика Hype-Driven-Development.
В 2017 году на вершине графика хайпа — машинное обучение. И понятно почему:
Машинное обучение — широкая тема, остановлюсь на распознавании лиц и попытаюсь разобраться, какие технологии были до рождества христова CoreML, и что появилось после релиза фреймворка Apple.
~ Продать MacBook Pro, которому уже перевалило за 3 года
~ Сменить 13'' экран на парочку 22'' и повысить комфорт разработки
~ Получить мощную машину для быстрой компиляции проектов на Swift
Это основные причины, повлиявшие на покупку Mac Mini. Первые два пункта достаточно очевидны, но вот к последнему пункту явно нужны комментарии...Читать полностью »
В этом туториале мы создадим простое, но полнофункциональное приложение под watchOS 4. А конкретнее, мы будем работать над приложением придуманной авиакомпании Air Aber для Apple Watch.
Из этого туториала вы узнаете:
WKInterfaceController и соединить всё вместе.WKInterfaceController, чтобы заполнить таблицу, настроить строки и обрабатывать выбор.UI можно определить как набор вьюх, которые отображают данные, реагируют на события и при этом каким-то определенным образом расположены на экране.
Как мы размещаем элементы на экране?
We need to use code for special cases
Описанные инструменты заточены под типовые случаи, зачастую мы не можем (или можем, но это сильно неудобно) описать расположение какого-то элемента с помощью этих инструментов. Приходится делать это в коде. Логика описания layout'а размазывается по нескольким местам.
Должен быть способ лучше.
В новом дайджесте мы собрали истории про A/B-тестирование в Яндексе, про Google и Swift, про закрытие проектов, про новых тамагочи, про автоматизацию всего сущего и многое другое.
Начиная работать в сфере машинного обучения, мне было тяжело переходить от объектов и их поведений к векторам и пространствам. Сперва все это достаточно тяжело укладывалось в голове и далеко не все процессы казались прозрачными и понятными с первого взгляда. По этой причине все, что происходило внутри моих наработок, я пробовал визуализировать: строил 3D модели, графики, диаграммы, изображения и тд.
Говоря об эффективной разработке систем машинного обучения, всегда поднимается вопрос контроля скорости обучения, анализа процесса обучения, сбора различных метрик обучения и тд. Особая сложность заключается в том, что мы (люди) привыкли оперировать 2х и 3х мерными пространствами, описывая различные процессы вокруг нас. Процессы внутри нейронных сетей происходят в многомерных пространствах, что серьезно усложняет их понимание. Осознавая это, инженеры по всему миру стараются разработать различные подходы к визуализации или трансформации многомерных данных в более простые и понятные формы.
Существуют целые сообщества, решающие такого рода задачи, например Distill, Welch Labs, 3Blue1Brown.
Читать полностью »
