Психология скорости: руководство по восприятию производительности

Оценка счастья, опыта или эффективности - многие пытались свести опыт людей к единому числу (что, в случае с эффективностью, имеет серьезные недостатки).

Но возможно ли вообще свести человеческое восприятие к одному числу? Каков разрыв между измеряемой и воспринимаемой производительностью, и какую из них мы должны использовать в качестве цели?

Статья: https://calibreapp.com/blog/perceived-performance

Предсказания в области технологий на 2024 год от технического директора Amazon

1. Генеративный ИИ станет культурно осведомленным благодаря LLM.
2. FemTech наконец-то взлетит, и обилие данных откроет возможности для улучшения диагностики и результатов лечения пациентов.
3. ИИ-помощники переопределят производительность разработчиков, превращаясь в учителей и коллабораторов
4. Образование будет соответствовать скорости технологических инноваций - появятся отраслевые программы обучения, основанные на навыках.

Подробнее: https://www.allthingsdistributed.com/2023/11/tech-predictions-for-2024-and-beyond.html

Как Google избавляется от боли code review

Хотя многие из этих функций доступны и в других инструментах, именно тесная интеграция и предельная "персонализация" инструментария под специфический рабочий процесс и кодовую базу Google делает его таким любимым.

В то же время это означает, что не каждая компания сможет в точности повторить Critique и связанные с ним инструменты. Например, некоторые из их инструментов кажутся специфическими для вопросов, создаваемых их монореповой структурой.

Тем не менее, Google действительно прилагает много усилий и думает о производительности разработчиков. Они свободно публикуют свои исследования, и из их работы можно сделать полезные выводы.

Статья: https://engineercodex.substack.com/p/how-google-takes-the-pain-out-of

Поставьте 15 👍 и опубликуем эту статью на русском!

500 компаний с самой высокой зарплатой для инженеров-программистов

Это НЕ серьезный анализ. Это просто очень, очень, очень грубый список 500 компаний, которые обычно платят относительно много за работу, связанную с разработкой программного обеспечения. Если вы используете его для чего-то большего, вы используете его неправильно.

Репозиторий: https://github.com/miketromba/highest-paying-software-companies

Как я сделал игру на ChatGPT

Рассказываю как сделал текстовый квест на ChatGPT и с какими проблемами столкнулся в промптинге. Что и как не получалось и как потом получилось.

Статья: https://habr.com/ru/articles/776806/

Почему большие редизайны терпят неудачу

Меня всегда мучила одна загадка: почему большие редизайны обычно сходят на нет. На их реализацию уходит целая вечность. Они редко приводят к увеличению прибыли или количеству счастливых клиентов. Затем я увидел новый редизайн навигационной системы Stripe, и меня наконец-то осенило. Редизайн часто усложняет жизнь клиентам... даже если технически он "лучше". А с учетом всех больших достижений в области искусственного интеллекта редизайн вообще может уйти в прошлое. Давайте разберемся, что это значит.

Статья: https://www.productlessons.xyz/article/why-big-redesigns-fail

Тренд на плоский дизайн наконец-то закончился?

Возможно, дизайнеры находятся на перепутье между плоским дизайном и более детальными и трехмерными элементами дизайна. Вот несколько недавних примеров, которые подскажут вам, чего ожидать от пользовательских интерфейсов в ближайшее время.

Статья: https://uxdesign.cc/is-the-flat-design-trend-finally-over-1e531ceb0ffa

Мир зависит от 60-летнего кода, который больше никто не знает

Каждый день транзакции на 3 триллиона долларов обрабатываются 64-летним языком программирования, который уже почти никто не знает - большая часть мировых деловых и финансовых систем работает на COBOL. IBM считает, что Watson может помочь. Но это не точно.

Статья: https://www.pcmag.com/articles/ibms-plan-to-update-cobol-with-watson

Дело против модульных тестов

Чем сложнее данные и чем сложнее тестовый код, тем сложнее получить четкий надежный модульный тест.

Статья: https://apptractor.ru/info/articles/delo-protiv-modulnyh-testov.html

abracadabra: Как работает Shazam?

Способность вашего телефона определять любую песню, которую он слушает - это чистая технологическая магия. В этой статье я покажу вам, как это делает одно из самых популярных приложений - Shazam. Основатели Shazam выпустили в 2003 году документ, в котором описали принцип работы, а я работал над реализацией этого документа в алгоритме abracadabra.

Там, где документ не объясняет что-то, я восполняю пробелы тем, как сама abracadabra подходит к этому. Я также включил ссылки на соответствующую часть кодовой базы abracadabra в соответствующие разделы, чтобы вы могли следить за развитием событий на Python, если вам так больше нравится.

Со времени написания этой статьи современное состояние дел изменилось, и Shazam, вероятно, усовершенствовал свой алгоритм. Однако основные принципы работы систем идентификации звука не изменились, и точность, которую можно получить с помощью оригинального метода Shazam, впечатляет.

Статья: https://www.cameronmacleod.com/blog/how-does-shazam-work

Игра - Симулятор ядерного реактора

Три ручки для управления ядерным реактором!

Сайт: https://dalton-nrs.manchester.ac.uk/

Не являются ли ваши "лучшие практики" просто догмами?

Если вы не понимаете, почему используется та или иная практика, вы рискуете пойти по пути "hype-driven development".

Статья: https://shiftmag.dev/software-engineering-best-practices-dogmas-1681/

Марсоход и моя ошибка на 500 миллионов долларов

Возможно, я только что превратил в кучу мусора оборудование на 500 миллионов долларов. А до запуска марсохода оставалось всего две недели, на восстановление после крупной проблемы времени не было. Я сразу же понял, что в этот синодический цикл, возможно, на Марс удастся запустить только один марсоход. А в моих руках находилось всё ещё тёплое оружие, потенциально убившее марсоход.

Статья: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/778818/

Ваш процесс пул-реквестов замедляет работу всех участников

Как разработчики, мы стремимся писать чистый, модульный код, который легко поддерживать.

Однако из-за необходимости быстро выпускать новые функции и сложности современных приложений, чтобы воплотить это в жизнь, приходится много работать. Любая значимая инженерная задача может легко привести к большим, запутанным пул-реквестам, которые становятся узкими местами в процессе разработки.

В этом руководстве мы рассмотрим, как рабочий процесс стекирования может помочь вам преодолеть эти проблемы и быстрее создавать лучший код. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в стекинге или хотите оптимизировать существующий процесс, эта статья может упростить сотрудничество, ускорить циклы рецензирования кода и способствовать распространению лучших практик в вашей команде.

Статья: https://graphite.dev/blog/your-github-pr-workflow-is-slow

SuperDuperDB - это фреймворк с открытым исходным кодом для интеграции искусственного интеллекта непосредственно с существующими базами данных, включая потоковый вывод, масштабируемое обучение моделей и векторный поиск. SuperDuperDB - это не база данных. Она превращает вашу любимую базу данных в среду разработки и развертывания ИИ; считайте, что db = superduper(db). SuperDuperDB устраняет сложные конвейеры MLOps, специализированные векторные базы данных, необходимость миграции и дублирования данных, интегрируя ИИ в источник данных, прямо поверх существующей инфраструктуры.

SuperDuperDB на GitHub: https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb

Создание дизайн-системы, которая дышит, вместе с Headspace

Прошли те времена, когда медитация была доступна только энтузиастам "Ешь, молись, люби", которые бросали технологии и брали пятилетний отпуск, чтобы заниматься медитацией в отдаленном уголке мира. С Headspace медитация и поддержка психического здоровья стали доступны каждому, и как рынок не показывает признаков замедления, так и Headspace. Figma позволяет Headspace идти в ногу с этим ростом благодаря системе дизайна, оптимизированной для масштабирования.

Блог Figma: https://www.figma.com/blog/building-a-design-system-that-breathes-with-headspace/

Исключительная обработка исключений

Это очередной пост из серии "Здоровье кода" - небольшой пример того, как надо обрабатывать исключения.

Сниппет: https://testing.googleblog.com/2023/12/exceptional-exception-handling.html

Глубокое обучение: основы и концепции

Эта книга предлагает исчерпывающее объяснение главных идей, лежащих в основе глубокого обучения. Она предназначена как для новичков в машинном обучении, так и для тех, кто уже имеет опыт работы в этой области. Охватывая ключевые понятия, относящиеся к современным архитектурам и методам, эта необходимая книга закладывает прочный фундамент для возможной специализации в будущем. Область глубокого обучения переживает стремительную эволюцию, поэтому в этой книге основное внимание уделяется идеям, которые, вероятно, выдержат испытание временем.

Сайт: https://www.bishopbook.com/

Создание веб-игры на C

Как насчет того, чтобы научиться писать игры на C и издавать их на WebAssmebly?

Статья: https://anguscheng.com/post/2023-12-12-wasm-game-in-c-raylib/

Навигационные паттерны в мобильных приложениях. Как сделать правильный выбор?

Навигация - это сердце любого мобильного приложения. Успех приложения может зависеть от того, насколько интуитивно понятна, эффективна и удобна его навигация. Дизайнеру крайне важно понимать, как навигация может функционировать в каждом приложении, чтобы принимать наиболее подходящие решения для конкретной ситуации. В этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные методы навигации на рынке по состоянию на конец 2023 года.

Статья: https://uxdesign.cc/navigation-patterns-in-mobile-applications-how-to-make-the-right-choice-fa3c228e5097