Canvas API как инструмент для работы с графикой | Odessa Frontend Meetup #18OdessaFrontend
Существует ряд инструментов для работы с графикой в Web, в том числе Canvas API. Он на первый взгляд простой и не разнообразный, но вполне позволяет создать полноценный мир, ограниченный только вашим воображением и количеством оперативной памяти. Андрей Федотюк знакомит с основными принципами, некоторыми фишками и рассказывает все от базовой геометрии до создания полноценной игры.
Как правильно делать анимацию и добиться 60fps на различных девайсах | Odessa...OdessaFrontend
Анимация — неотъемлемая часть любого нынешнего веб-интерфейса. Виталий Калашников рассказывает про аппаратное ускорение анимаций, как использовать вычислительную технику при создании динамического веб-приложения. Как с его помощью заставить анимацию работать 60 кадров в секунду даже на мобильном устройстве и при этом не допустить падение браузера у пользователей. А также рассказывает про CSS vs JS анимации и сравнивает производительность.
Путь к WebGL через THREE.js | Odessa Frontend Meetup #12OdessaFrontend
Современный фронтэнд – это не только React/Angular/Vue, вёрстка и анимации. Это ещё и полноценный 3D.
Вместе с Андреем Дьяковым мы разбираем основы компьютерной графики, WebGL и Three.js, говорим об оптимизации трёхмерных приложений в современных браузерах и создаём интерактивное 3D-приложение прямо на докладе.
Canvas API как инструмент для работы с графикой | Odessa Frontend Meetup #18OdessaFrontend
Существует ряд инструментов для работы с графикой в Web, в том числе Canvas API. Он на первый взгляд простой и не разнообразный, но вполне позволяет создать полноценный мир, ограниченный только вашим воображением и количеством оперативной памяти. Андрей Федотюк знакомит с основными принципами, некоторыми фишками и рассказывает все от базовой геометрии до создания полноценной игры.
Как правильно делать анимацию и добиться 60fps на различных девайсах | Odessa...OdessaFrontend
Анимация — неотъемлемая часть любого нынешнего веб-интерфейса. Виталий Калашников рассказывает про аппаратное ускорение анимаций, как использовать вычислительную технику при создании динамического веб-приложения. Как с его помощью заставить анимацию работать 60 кадров в секунду даже на мобильном устройстве и при этом не допустить падение браузера у пользователей. А также рассказывает про CSS vs JS анимации и сравнивает производительность.
Путь к WebGL через THREE.js | Odessa Frontend Meetup #12OdessaFrontend
Современный фронтэнд – это не только React/Angular/Vue, вёрстка и анимации. Это ещё и полноценный 3D.
Вместе с Андреем Дьяковым мы разбираем основы компьютерной графики, WebGL и Three.js, говорим об оптимизации трёхмерных приложений в современных браузерах и создаём интерактивное 3D-приложение прямо на докладе.
Cut costs with cross-platform development in Adobe AIRValery
The document discusses the benefits of using Adobe AIR for cross-platform development. Adobe AIR allows developers to write code once and deploy applications across desktop and mobile platforms. It offers features like GPS support and camera access. Developing with AIR is faster and cheaper than developing native apps separately for each platform. Examples show how a single developer using AIR can create apps faster than competitors using multiple developers for different platforms.
Статический анализ: вокруг Java за 60 минутAndrey Karpov
Статический анализ всё больше воспринимается как неотъемлемая часть процесса разработки качественного программного обеспечения. Разумеется, у этой технологии уже есть свои сторонники и противники, но, несмотря на это, тема статического анализа всё более актуальна и требует детального рассмотрения. Рассмотрим, что такое статический анализ, как он применяется и как влияет на качество и надёжность кода. Поговорим о важности раннего обнаружения ошибок и дефектов уязвимости. Рассмотрим существующие инструменты для Java, такие как Sonar Java, FindBugs и анализатор встроенном в среду разработки IntelliJ IDEA. Расскажем историю, почему несмотря на уже существующие инструменты, мы решили разработать PVS-Studio для Java, как мы это делали и что в итоге получилось. В конце затронем вопрос интеграции статических анализаторов кода в большие старые проекты. Другими словами, как увидеть 100500 срабатываний и не упасть духом.
Опыт разработки статического анализатора кодаAndrey Karpov
Один из основателей проекта PVS-Studio расскажет об опыте разработки статического анализатора кода C++. У инструментов статического анализа кода существует "проблема айсберга". От пользователей скрыты сложные механизмы анализа кода, и иногда им кажется, что статические анализаторы – это просто какие-то утилиты, ищущие опечатки с помощью регулярных выражений. Автор доклада постарается в общих чертах описать, как всё обстоит на самом деле. Он покажет на примерах, почему нормальный анализ с помощью регулярных выражений нереализуем, что такое Data Flow анализ, а также расскажет о других технологиях, применяемых при анализе кода. Вкратце будет затронут вопрос использования нейронных сетей, обсуждение которых сейчас является очень модной темой, и рассказано, почему с точки зрения анализа кода отношение к этому направлению является очень скептическим.
Solit 2014, Реактивный Javascript. Победа над асинхронностью и вложенностью, ...solit
Виктор Русакович, Минск, Web-developer c 6-ти летним опытом разработки, компания GP Software.travel
«Реактивный JavaScript. Победа над асинхронностью и вложенностью». Development секция. Для разработчиков. Высокий уровень подготовки.
«Непрерывная интеграция сложного проекта. Кто всё сломал?». IT секция. Agile отделение. Для всех уровней подготовки.
Андрей Карпов
Вы узнаете, что такое статический анализ кода и историю его развития. Узнаете, как эффективно применять инструменты статического анализа в своей работе, увидите практические примеры использования этой методологии. Доклад ориентирован на программистов, использующих языки Си/Си++, но будет полезен всем
Юнит-тестирование и Google Mock. Влад Лосев, Googleyaevents
Владимир Лосев, Google
Закончил математико-механический факультет Санкт-Петербургского государственного университета в 1995 году. Работал в компаниях Motоrola, Fair Isaac и Yahoo. С 2008 года работает в Google, в группе, занимающейся вопросами повышения производительности инженеров.
Тема доклада
Юнит-тестирование и Google Mock.
Тезисы
В модульных (юнит) тестах каждый элемент программы тестируется по отдельности, в изоляции от других. Такие тесты исполняются очень быстро, поэтому их можно запускать когда угодно, что позволяет отлавливать дефекты на самых ранних стадиях разработки. Однако для тестирования объекта в изоляции от других необходимо имитировать поведение связанных с ним объектов, что на C++ довольно утомительное занятие. Разработанная в Googlе библиотека для создания и использования mock-объектов — Google Mock — позволяет существенно упростить этот процесс и ускорить написание тестов. В докладе пойдет речь о принципах и возможностях библиотеки, примерах её использования и её внутреннем устройстве.
Всё о статическом анализе кода для Java программистаAndrey Karpov
Этот доклад для тех, кто не знаком со статическими анализаторами кода, или знаком, но ещё не внедрил эти инструменты в процесс разработки. Будет описана методология статического анализа и как она используется для выявления ошибок и запахов кода. Будут кратко рассмотрены некоторые популярные инструменты статического анализа для языка Java, а также платформа SonarQube способная объединить и визуализировать отчёты различных анализаторов. Немного заглянем внутрь и поговорим о технологиях, используемых в современных статических анализаторах кода и позволяющих находить разнообразнейшие паттерны ошибок. Затронем вопрос, почему несмотря на уже существующие инструменты наша команда решила сделать ещё один: PVS-Studio for Java :). В конце рассмотрим важный вопрос интеграции инструментов статического анализа в большие старые проекты и почему так важно регулярное использование подобных инструментов.
Дмитрий Сошников Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиковMskDotNet Community
2017-12-16 MskDotNet Субботник
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. Мы расскажем, 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.
Cut costs with cross-platform development in Adobe AIRValery
The document discusses the benefits of using Adobe AIR for cross-platform development. Adobe AIR allows developers to write code once and deploy applications across desktop and mobile platforms. It offers features like GPS support and camera access. Developing with AIR is faster and cheaper than developing native apps separately for each platform. Examples show how a single developer using AIR can create apps faster than competitors using multiple developers for different platforms.
Статический анализ: вокруг Java за 60 минутAndrey Karpov
Статический анализ всё больше воспринимается как неотъемлемая часть процесса разработки качественного программного обеспечения. Разумеется, у этой технологии уже есть свои сторонники и противники, но, несмотря на это, тема статического анализа всё более актуальна и требует детального рассмотрения. Рассмотрим, что такое статический анализ, как он применяется и как влияет на качество и надёжность кода. Поговорим о важности раннего обнаружения ошибок и дефектов уязвимости. Рассмотрим существующие инструменты для Java, такие как Sonar Java, FindBugs и анализатор встроенном в среду разработки IntelliJ IDEA. Расскажем историю, почему несмотря на уже существующие инструменты, мы решили разработать PVS-Studio для Java, как мы это делали и что в итоге получилось. В конце затронем вопрос интеграции статических анализаторов кода в большие старые проекты. Другими словами, как увидеть 100500 срабатываний и не упасть духом.
Опыт разработки статического анализатора кодаAndrey Karpov
Один из основателей проекта PVS-Studio расскажет об опыте разработки статического анализатора кода C++. У инструментов статического анализа кода существует "проблема айсберга". От пользователей скрыты сложные механизмы анализа кода, и иногда им кажется, что статические анализаторы – это просто какие-то утилиты, ищущие опечатки с помощью регулярных выражений. Автор доклада постарается в общих чертах описать, как всё обстоит на самом деле. Он покажет на примерах, почему нормальный анализ с помощью регулярных выражений нереализуем, что такое Data Flow анализ, а также расскажет о других технологиях, применяемых при анализе кода. Вкратце будет затронут вопрос использования нейронных сетей, обсуждение которых сейчас является очень модной темой, и рассказано, почему с точки зрения анализа кода отношение к этому направлению является очень скептическим.
Solit 2014, Реактивный Javascript. Победа над асинхронностью и вложенностью, ...solit
Виктор Русакович, Минск, Web-developer c 6-ти летним опытом разработки, компания GP Software.travel
«Реактивный JavaScript. Победа над асинхронностью и вложенностью». Development секция. Для разработчиков. Высокий уровень подготовки.
«Непрерывная интеграция сложного проекта. Кто всё сломал?». IT секция. Agile отделение. Для всех уровней подготовки.
Андрей Карпов
Вы узнаете, что такое статический анализ кода и историю его развития. Узнаете, как эффективно применять инструменты статического анализа в своей работе, увидите практические примеры использования этой методологии. Доклад ориентирован на программистов, использующих языки Си/Си++, но будет полезен всем
Юнит-тестирование и Google Mock. Влад Лосев, Googleyaevents
Владимир Лосев, Google
Закончил математико-механический факультет Санкт-Петербургского государственного университета в 1995 году. Работал в компаниях Motоrola, Fair Isaac и Yahoo. С 2008 года работает в Google, в группе, занимающейся вопросами повышения производительности инженеров.
Тема доклада
Юнит-тестирование и Google Mock.
Тезисы
В модульных (юнит) тестах каждый элемент программы тестируется по отдельности, в изоляции от других. Такие тесты исполняются очень быстро, поэтому их можно запускать когда угодно, что позволяет отлавливать дефекты на самых ранних стадиях разработки. Однако для тестирования объекта в изоляции от других необходимо имитировать поведение связанных с ним объектов, что на C++ довольно утомительное занятие. Разработанная в Googlе библиотека для создания и использования mock-объектов — Google Mock — позволяет существенно упростить этот процесс и ускорить написание тестов. В докладе пойдет речь о принципах и возможностях библиотеки, примерах её использования и её внутреннем устройстве.
Всё о статическом анализе кода для Java программистаAndrey Karpov
Этот доклад для тех, кто не знаком со статическими анализаторами кода, или знаком, но ещё не внедрил эти инструменты в процесс разработки. Будет описана методология статического анализа и как она используется для выявления ошибок и запахов кода. Будут кратко рассмотрены некоторые популярные инструменты статического анализа для языка Java, а также платформа SonarQube способная объединить и визуализировать отчёты различных анализаторов. Немного заглянем внутрь и поговорим о технологиях, используемых в современных статических анализаторах кода и позволяющих находить разнообразнейшие паттерны ошибок. Затронем вопрос, почему несмотря на уже существующие инструменты наша команда решила сделать ещё один: PVS-Studio for Java :). В конце рассмотрим важный вопрос интеграции инструментов статического анализа в большие старые проекты и почему так важно регулярное использование подобных инструментов.
Дмитрий Сошников Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиковMskDotNet Community
2017-12-16 MskDotNet Субботник
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. Мы расскажем, 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.