SlideShare a Scribd company logo
Технологии разработки ПО
Кривовязь Глеб

1
Мотивация
Профессиональная разработка ≠ просто написание кода

2
Инфраструктура разработки

3
Основные проблемы


Как организовать совместную работу с кодом?



Как систематизировать задачи?



Где и в каком виде хранить всю информацию по проекту?



Как оформлять код?



Как создавать документацию?



Как контролировать качество кода?



…

4
Системы контроля версий
(VCS, Version Control Systems)


Централизованные
o

o

StarTeam

o

Subversion (SVN)

o

Perforce

o



CVS

MS Team Foundation

Распределенные
o

Git

o

Mercurial

o

Bazaar
5
Системы контроля версий
(VCS, Version Control Systems)

6
7


Создан в 2005 г. для оптимизации разработки ядра Linux



Построен по принципу файловой системы



Большинство операций – локальные и очень быстрые («the
gods of speed have blessed Git with unworldly powers»  )



Идеально подходит для активной работы с ветками



Обладает всеми преимуществами распределенных систем

8


Каждый commit – «слепок» файловой системы (snapshot)



Актуальные версии файлов хранятся целиком (blobs)

9


Вся история разработки – граф commit’ов



Ветка (branch) = указатель на commit (41 байт!). HEAD –
текущая ветка

10


Находимся в ветке master

11


Создаем ветку dev

12


Делаем checkout ветки dev

13


Делаем commit

14


Возвращаемся в ветку master (делаем checkout)

15


Делаем commit

16
http://git-scm.com/book
17
Системы трекинга задач и дефектов
(Issue trackers)


Цель – организация задач, расстановка приоритетов



Issue – может быть task, bug, improvement и т.д.



Типичные характеристики issue:
o

Description

o

Reporter

o

Assignee

o

Project

o

Priority

o

Due date

o

…
18
Системы хранения знаний


Цель – хранение полезной информации по проекту:
o

o

Описания алгоритмов

o

Отчеты

o



Документация

Планы

Полезные возможности:
o

Поддержка версионности документов

o

Рассылка уведомлений об изменениях

19
Стандарты кодирования
(Coding standards, style guildelines)

vs

20
Стандарты кодирования
(Coding standards, style guildelines)


Не важно какие, главное – чтобы были



Код 1 раз пишется, но 100 раз читается



Пример - Google C++ Style Guide

http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/cppguide.xml

21
Документирование кода




Ручное написание комментариев
Системы автоматической генерации документации,
например, Doxygen
http://www.stack.nl/~dimitri/doxygen/index.html

22
Doxygen - пример
Код:

23
Doxygen - пример
HTML-документация (фрагмент):

24
Ревью кода
(Code review)
Цель – выявление дефектов и потенциальных проблем на как
можно более ранней стадии, улучшение процесса разработки,
контроль качества кода

25
Ревью кода
(Code review)
Возможны разные формы:


Формальные проверки



Неформальный контроль



Совместное программирование

26
Формальные ревью кода


Пример – Review Board

http://www.reviewboard.org/

Review Board

Repository
Reviewed commit

Initial commit

Author

Reviewer

27
Тестирование и контроль
качества ПО

28
Основные проблемы








Как убедиться, что разрабатываемая система делает то, что
должна?
Как проверить, что исправления известных дефектов не
породили новые?
Как контролировать изменения характеристик работы
системы в результате вносимых исправлений?
…

29
Уровни тестирования
Тестирование в процессе написания
кода
Модульное и интеграционное
тестирование

Регрессионные тесты

Ручное тестирование
30
Модульное тестирование
(Unit tests)


Цель – тестирование отдельных функций и компонентов
системы, а также их взаимодействия (интеграционные тесты)



Тесты пишутся разработчиками



Для C++ - Google Test: http://code.google.com/p/googletest/



Иногда поддерживается на уровне языка

31
Модульное тестирование
(Unit tests)
Вопрос - какой это язык программирования?

32
Модульное тестирование
(Unit tests)
Язык D!

http://dlang.org

33
Модульное тестирование
(Unit tests)

Пример (C++)

34
Test-Driven Development
Идея – сначала пишем тест, потом реализуем функциональность

35
Test-Driven Development


Достоинства:
o

Требования прописываются заранее, а не «на ходу»

o

Ошибки выявляются на самом раннем этапе

o

Сильно упрощается рефакторинг

o



Тесты служат полноценной документацией (например, в D это
выведено на уровень языка)

Критика:
o

o

Написание теста не всегда тривиально
При хорошем покрытии объем тестового кода сопоставим с
объемом кода самой системы, а иногда и значительно превышает
его
36
Регрессионное тестирование
(Regression tests)


Цели:
o

o

o

Убедиться, что то, что работало, не сломалось
Убедиться, что результат работы системы соответствует
спецификации
Контроль результатов работы алгоритмов, батч-тесты



Тесты создаются как разработчиками, так и тестерами



Могут быть как автоматическими, так и ручными

37
Непрерывная интеграция
(Continuous integration)
Идея – регулярная (непрерывная) сборка актуальной версии
продукта и контроль изменений

38
Непрерывная интеграция
(Continuous integration)
Основные принципы:


Наличие единого репозитория кода



Полная автоматизация сборки



Каждая сборка должна подвергаться набору тестов



Регулярные небольшие commit’ы, не «ломающие» сборку





Легкий доступ к результатам каждой сборки (инсталляторы,
отчеты и т.п.)
Автоматическое развертывание

39
Организация процесса
разработки

40
Основные проблемы


Какой методологии разработки придерживаться?



Как организовать процесс выпуска стабильного релиза?





Как обеспечить эффективную работу каждого члена команды
и команды в целом?
…

41
Методологии разработки ПО


Водопадная модель (waterfall model)



Спиральная модель (spiral model)



Итерационная модель (iterative model)



Гибкая разработка (agile development)

42
Водопадная модель
Все спланировали – и реализовали

43
Спиральная модель
Постепенное уточнение требований путем прототипирования,
потом реализация

44
Итерационная модель
Постепенное наращивание функциональности, итерация за
итерацией

45
Гибкая разработка
Целая философия, основанная на итерационной модели.
Частые итерации (спринты), кросс-функциональные команды,
работа в условиях постоянно меняющихся требований

46
Гибкая разработка
Основные постулаты («Agile manifesto»):
• Люди и взаимодействие важнее процессов и инструментов;
• Работающий продукт важнее исчерпывающей
документации;
• Сотрудничество с заказчиком важнее согласования условий
контракта;
• Готовность к изменениям важнее следования
первоначальному плану.
Примеры:
• SCRUM
• Kanban
• Extreme programming
47
Жизненный цикл релиза (Release life cycle)
development branch
release branch

active development

Ni ghtly
bui ld 1

Rel ease
1.7

…

Ni ghtly
bui ld N

bug fixing,
code stabilization

emergency
fixes only

feature
freeze

Fea ture
compl ete

Rel ease
ca ndidate

time

code
freeze

Rel ease
1.8

Release manager – специальный человек, отвечающий за процесс выпуска
релиза
48
Напоследок

49
Что отличает лучших разработчиков


Умение выдавать законченный результат



Кругозор
o

o

o



Знание различных языков, инструментов и технологий
Умение находить правильные подходы к возникающим задачам,
использовать подходящие инструменты
Стремление постоянно поддерживать свои знания в актуальном состоянии

Понимание высокоуровневых целей и умение мыслить в терминах
«business value»



Инициативность



Самостоятельность



Умение оценивать сроки и выдерживать их



Умение общаться с людьми (коллегами, заказчиками, пользователями)



Умение четко и структурированно рассказывать о своей работе
50
Удачной разработки!

51

More Related Content

What's hot

AgileDays 2016. Внедрение Agile в Банке
AgileDays 2016. Внедрение Agile в БанкеAgileDays 2016. Внедрение Agile в Банке
AgileDays 2016. Внедрение Agile в Банке
Михаил Кононов
 
Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).
Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).
Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).
DressTester
 
презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
презентация по дисциплине технология разработки программного обеспеченияпрезентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
Rauan Ibraikhan
 
метод организации репозитория исходного кода
метод организации репозитория исходного кодаметод организации репозитория исходного кода
метод организации репозитория исходного кодаSergii Shmarkatiuk
 
Методоллогии Agile
Методоллогии AgileМетодоллогии Agile
Тестирование ПО, основанного на сторонних компонентах, на примере дистрибут...
Тестирование ПО, основанного на  сторонних компонентах, на примере  дистрибут...Тестирование ПО, основанного на  сторонних компонентах, на примере  дистрибут...
Тестирование ПО, основанного на сторонних компонентах, на примере дистрибут...
ru_Parallels
 
IT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действии
IT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действииIT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действии
IT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действииGleb Rybalko
 
Тестирование весна 2013 лекция 5
Тестирование весна 2013 лекция 5Тестирование весна 2013 лекция 5
Тестирование весна 2013 лекция 5Technopark
 
Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"
Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"
Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"
Evgeniy Krivosheev
 
Mva stf module 2 - rus
Mva stf module 2 - rusMva stf module 2 - rus
Mva stf module 2 - rus
Maxim Shaptala
 
от каждого по потребностям, каждому — по Agile
от каждого по потребностям, каждому — по Agileот каждого по потребностям, каждому — по Agile
от каждого по потребностям, каждому — по Agile
Alexey Deryushkin
 
Лучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM Rational
Лучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM RationalЛучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM Rational
Лучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM Rational
LuxoftTraining
 
QAFest. Роль тестирования в Devops
QAFest. Роль тестирования в DevopsQAFest. Роль тестирования в Devops
QAFest. Роль тестирования в Devops
Анастасия Асеева
 
Промышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитика
Промышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитикаПромышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитика
Промышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитика
Mikhail Payson
 
МиСПИСиТ (жизненный цикл)
МиСПИСиТ (жизненный цикл)МиСПИСиТ (жизненный цикл)
Unit testing
Unit testingUnit testing
Unit testingISsoft
 

What's hot (17)

AgileDays 2016. Внедрение Agile в Банке
AgileDays 2016. Внедрение Agile в БанкеAgileDays 2016. Внедрение Agile в Банке
AgileDays 2016. Внедрение Agile в Банке
 
Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).
Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).
Обзор средств сопровождения процесса разработки и тестирования (HP QC, Jira).
 
презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
презентация по дисциплине технология разработки программного обеспеченияпрезентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
 
метод организации репозитория исходного кода
метод организации репозитория исходного кодаметод организации репозитория исходного кода
метод организации репозитория исходного кода
 
Методоллогии Agile
Методоллогии AgileМетодоллогии Agile
Методоллогии Agile
 
Тестирование ПО, основанного на сторонних компонентах, на примере дистрибут...
Тестирование ПО, основанного на  сторонних компонентах, на примере  дистрибут...Тестирование ПО, основанного на  сторонних компонентах, на примере  дистрибут...
Тестирование ПО, основанного на сторонних компонентах, на примере дистрибут...
 
IT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действии
IT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действииIT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действии
IT-шная история игрушек или feature-driven тестирование в действии
 
Тестирование весна 2013 лекция 5
Тестирование весна 2013 лекция 5Тестирование весна 2013 лекция 5
Тестирование весна 2013 лекция 5
 
Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"
Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"
Вебинар "Введение в процесс разработки ПО"
 
жц (2)
жц (2)жц (2)
жц (2)
 
Mva stf module 2 - rus
Mva stf module 2 - rusMva stf module 2 - rus
Mva stf module 2 - rus
 
от каждого по потребностям, каждому — по Agile
от каждого по потребностям, каждому — по Agileот каждого по потребностям, каждому — по Agile
от каждого по потребностям, каждому — по Agile
 
Лучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM Rational
Лучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM RationalЛучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM Rational
Лучшие практики исполнения проекта в соответствии с методологией IBM Rational
 
QAFest. Роль тестирования в Devops
QAFest. Роль тестирования в DevopsQAFest. Роль тестирования в Devops
QAFest. Роль тестирования в Devops
 
Промышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитика
Промышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитикаПромышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитика
Промышленная разработка ПО. Лекция 6. Особенности работы системного аналитика
 
МиСПИСиТ (жизненный цикл)
МиСПИСиТ (жизненный цикл)МиСПИСиТ (жизненный цикл)
МиСПИСиТ (жизненный цикл)
 
Unit testing
Unit testingUnit testing
Unit testing
 

Viewers also liked

Статистическое сравнение классификаторов
Статистическое сравнение классификаторовСтатистическое сравнение классификаторов
Статистическое сравнение классификаторовAnton Konushin
 
CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.
CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.
CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.
Anton Konushin
 
CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.
CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.
CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.
Anton Konushin
 
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.
Anton Konushin
 
Computer vision infrastracture
Computer vision infrastractureComputer vision infrastracture
Computer vision infrastractureAnton Konushin
 
Writing a computer vision paper
Writing a computer vision paperWriting a computer vision paper
Writing a computer vision paperAnton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 10. Pose estimation.
CV2011-2. Lecture 10.  Pose estimation.CV2011-2. Lecture 10.  Pose estimation.
CV2011-2. Lecture 10. Pose estimation.Anton Konushin
 
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
Anton Konushin
 
CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.
CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.
CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.
Anton Konushin
 
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
Anton Konushin
 
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.
Anton Konushin
 

Viewers also liked (11)

Статистическое сравнение классификаторов
Статистическое сравнение классификаторовСтатистическое сравнение классификаторов
Статистическое сравнение классификаторов
 
CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.
CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.
CV2015. Лекция 2. Основы обработки изображений.
 
CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.
CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.
CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение.
 
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию.
 
Computer vision infrastracture
Computer vision infrastractureComputer vision infrastracture
Computer vision infrastracture
 
Writing a computer vision paper
Writing a computer vision paperWriting a computer vision paper
Writing a computer vision paper
 
CV2011-2. Lecture 10. Pose estimation.
CV2011-2. Lecture 10.  Pose estimation.CV2011-2. Lecture 10.  Pose estimation.
CV2011-2. Lecture 10. Pose estimation.
 
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
 
CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.
CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.
CV2015. Лекция 8. Распознавание лиц людей.
 
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
CV2015. Лекция 5. Выделение объектов.
 
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.
 

Similar to Технологии разработки ПО

Тестирование осень 2013 лекция 5
Тестирование осень 2013 лекция 5 Тестирование осень 2013 лекция 5
Тестирование осень 2013 лекция 5 Technopark
 
Лучшие практики на практике
Лучшие практики на практикеЛучшие практики на практике
Лучшие практики на практике
Denis Tuchin
 
Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)
Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)
Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)
Vladimir Bakhov
 
Типовая сборка и деплой продуктов в Positive Technologies
Типовая сборка и деплой продуктов в Positive TechnologiesТиповая сборка и деплой продуктов в Positive Technologies
Типовая сборка и деплой продуктов в Positive Technologies
Positive Hack Days
 
Презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
Презентация по дисциплине технология разработки программного обеспеченияПрезентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
Презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
Rauan Ibraikhan
 
Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»
Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»
Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»
Yandex
 
Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"
Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"
Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"
Yandex
 
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2Technopark
 
C# Web. Занятие 14.
C# Web. Занятие 14.C# Web. Занятие 14.
C# Web. Занятие 14.
Igor Shkulipa
 
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9Technopark
 
Mva stf module 1 - rus
Mva stf module 1 - rusMva stf module 1 - rus
Mva stf module 1 - rus
Maxim Shaptala
 
Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...
Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...
Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...
Александр Шамрай
 
Организация процессов разработки на основе VSTS и TFS
Организация процессов разработки на основе VSTS и TFSОрганизация процессов разработки на основе VSTS и TFS
Организация процессов разработки на основе VSTS и TFS
Александр Шамрай
 
QA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в Devops
QA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в DevopsQA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в Devops
QA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в Devops
QAFest
 
DevOps guide for awesome quality assurance
DevOps guide for awesome quality assuranceDevOps guide for awesome quality assurance
DevOps guide for awesome quality assurance
Анастасия Асеева
 
Automation from the trenches
Automation from the trenchesAutomation from the trenches
Automation from the trenches
GlobalLogic Ukraine
 
Проблемы тестирования 64-битных приложений
Проблемы тестирования 64-битных приложенийПроблемы тестирования 64-битных приложений
Проблемы тестирования 64-битных приложений
Tatyanazaxarova
 
Automation from the trenches
Automation from the trenchesAutomation from the trenches
Automation from the trenchesGleb Rybalko
 

Similar to Технологии разработки ПО (20)

Тестирование осень 2013 лекция 5
Тестирование осень 2013 лекция 5 Тестирование осень 2013 лекция 5
Тестирование осень 2013 лекция 5
 
Лучшие практики на практике
Лучшие практики на практикеЛучшие практики на практике
Лучшие практики на практике
 
Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)
Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)
Непрерывная интеграция при разработке баз данных. (Show version)
 
Dev collaboration
Dev collaborationDev collaboration
Dev collaboration
 
Типовая сборка и деплой продуктов в Positive Technologies
Типовая сборка и деплой продуктов в Positive TechnologiesТиповая сборка и деплой продуктов в Positive Technologies
Типовая сборка и деплой продуктов в Positive Technologies
 
Презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
Презентация по дисциплине технология разработки программного обеспеченияПрезентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
Презентация по дисциплине технология разработки программного обеспечения
 
Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»
Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»
Юрий Василевский «Автоматизация в XCode»
 
Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"
Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"
Юрий Василевский "Автоматизация в XCode"
 
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 2
 
C# Web. Занятие 14.
C# Web. Занятие 14.C# Web. Занятие 14.
C# Web. Занятие 14.
 
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9
Разработка веб-сервисов осень 2013 лекция 9
 
Mva stf module 1 - rus
Mva stf module 1 - rusMva stf module 1 - rus
Mva stf module 1 - rus
 
Quality assurance
Quality assuranceQuality assurance
Quality assurance
 
Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...
Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...
Конфигурационное управление и управление изменениями с IBM Rational ClearCase...
 
Организация процессов разработки на основе VSTS и TFS
Организация процессов разработки на основе VSTS и TFSОрганизация процессов разработки на основе VSTS и TFS
Организация процессов разработки на основе VSTS и TFS
 
QA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в Devops
QA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в DevopsQA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в Devops
QA Fes 2016. Анастасия Асеева. Роль тестирования в Devops
 
DevOps guide for awesome quality assurance
DevOps guide for awesome quality assuranceDevOps guide for awesome quality assurance
DevOps guide for awesome quality assurance
 
Automation from the trenches
Automation from the trenchesAutomation from the trenches
Automation from the trenches
 
Проблемы тестирования 64-битных приложений
Проблемы тестирования 64-битных приложенийПроблемы тестирования 64-битных приложений
Проблемы тестирования 64-битных приложений
 
Automation from the trenches
Automation from the trenchesAutomation from the trenches
Automation from the trenches
 

More from Anton Konushin

CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
Anton Konushin
 
Classifier evaluation and comparison
Classifier evaluation and comparisonClassifier evaluation and comparison
Classifier evaluation and comparisonAnton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 12. Face models.
CV2011-2. Lecture 12.  Face models.CV2011-2. Lecture 12.  Face models.
CV2011-2. Lecture 12. Face models.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.
CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.
CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 06. Structure from motion.
CV2011-2. Lecture 06.  Structure from motion.CV2011-2. Lecture 06.  Structure from motion.
CV2011-2. Lecture 06. Structure from motion.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 04. Semantic image segmentation
CV2011-2. Lecture 04.  Semantic image segmentationCV2011-2. Lecture 04.  Semantic image segmentation
CV2011-2. Lecture 04. Semantic image segmentationAnton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 03. Photomontage, part 2.
CV2011-2. Lecture 03.  Photomontage, part 2.CV2011-2. Lecture 03.  Photomontage, part 2.
CV2011-2. Lecture 03. Photomontage, part 2.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 02. Photomontage and graphical models.
CV2011-2. Lecture 02.  Photomontage and graphical models.CV2011-2. Lecture 02.  Photomontage and graphical models.
CV2011-2. Lecture 02. Photomontage and graphical models.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 09. Single view reconstructin.
CV2011-2. Lecture 09.  Single view reconstructin.CV2011-2. Lecture 09.  Single view reconstructin.
CV2011-2. Lecture 09. Single view reconstructin.Anton Konushin
 
CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.
CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.
CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.Anton Konushin
 
Anton Konushin - TEDxRU 2009
Anton Konushin - TEDxRU 2009Anton Konushin - TEDxRU 2009
Anton Konushin - TEDxRU 2009
Anton Konushin
 
Andrew Zisserman Talk - Part 1a
Andrew Zisserman Talk - Part 1aAndrew Zisserman Talk - Part 1a
Andrew Zisserman Talk - Part 1aAnton Konushin
 
CV2011 Lecture 13. Real-time vision
CV2011 Lecture 13. Real-time visionCV2011 Lecture 13. Real-time vision
CV2011 Lecture 13. Real-time visionAnton Konushin
 
CV2011 Lecture 12. Action recognition
CV2011 Lecture 12. Action recognitionCV2011 Lecture 12. Action recognition
CV2011 Lecture 12. Action recognitionAnton Konushin
 
CV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic videoCV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic videoAnton Konushin
 
CV2011 Lecture 10. Image retrieval
CV2011 Lecture 10.  Image retrievalCV2011 Lecture 10.  Image retrieval
CV2011 Lecture 10. Image retrievalAnton Konushin
 

More from Anton Konushin (19)

CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
 
Classifier evaluation and comparison
Classifier evaluation and comparisonClassifier evaluation and comparison
Classifier evaluation and comparison
 
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
 
CV2011-2. Lecture 12. Face models.
CV2011-2. Lecture 12.  Face models.CV2011-2. Lecture 12.  Face models.
CV2011-2. Lecture 12. Face models.
 
CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.
CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.
CV2011-2. Lecture 11. Face analysis.
 
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.
 
CV2011-2. Lecture 06. Structure from motion.
CV2011-2. Lecture 06.  Structure from motion.CV2011-2. Lecture 06.  Structure from motion.
CV2011-2. Lecture 06. Structure from motion.
 
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.
 
CV2011-2. Lecture 04. Semantic image segmentation
CV2011-2. Lecture 04.  Semantic image segmentationCV2011-2. Lecture 04.  Semantic image segmentation
CV2011-2. Lecture 04. Semantic image segmentation
 
CV2011-2. Lecture 03. Photomontage, part 2.
CV2011-2. Lecture 03.  Photomontage, part 2.CV2011-2. Lecture 03.  Photomontage, part 2.
CV2011-2. Lecture 03. Photomontage, part 2.
 
CV2011-2. Lecture 02. Photomontage and graphical models.
CV2011-2. Lecture 02.  Photomontage and graphical models.CV2011-2. Lecture 02.  Photomontage and graphical models.
CV2011-2. Lecture 02. Photomontage and graphical models.
 
CV2011-2. Lecture 09. Single view reconstructin.
CV2011-2. Lecture 09.  Single view reconstructin.CV2011-2. Lecture 09.  Single view reconstructin.
CV2011-2. Lecture 09. Single view reconstructin.
 
CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.
CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.
CV2011-2. Lecture 01. Segmentation.
 
Anton Konushin - TEDxRU 2009
Anton Konushin - TEDxRU 2009Anton Konushin - TEDxRU 2009
Anton Konushin - TEDxRU 2009
 
Andrew Zisserman Talk - Part 1a
Andrew Zisserman Talk - Part 1aAndrew Zisserman Talk - Part 1a
Andrew Zisserman Talk - Part 1a
 
CV2011 Lecture 13. Real-time vision
CV2011 Lecture 13. Real-time visionCV2011 Lecture 13. Real-time vision
CV2011 Lecture 13. Real-time vision
 
CV2011 Lecture 12. Action recognition
CV2011 Lecture 12. Action recognitionCV2011 Lecture 12. Action recognition
CV2011 Lecture 12. Action recognition
 
CV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic videoCV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic video
 
CV2011 Lecture 10. Image retrieval
CV2011 Lecture 10.  Image retrievalCV2011 Lecture 10.  Image retrieval
CV2011 Lecture 10. Image retrieval
 

Технологии разработки ПО