Наслідування – найперший тип зв’язку, який спадає нам на думку, коли мова йде про повторне використання коду. В цій лекції ми розглянемо, як його недоречне використання може стати на заваді вирішення поставленої задачі. В результаті ви побачите, що ми застосували принципи Dependency Inversion та Open/closed для створення гнучкої та розширюваної системи.
Сьогоднішній IT Career Day був надзвичайно насичений на спілкування. І навіть якщо не всі майбутні ІТ-шники вже визначилися зі своєю професією та компанію своєї мрії, та ментори InterLink завжди готові поділитися своїм досвідом та дати поради.
У презентаційній залі наші слухачі мали змогу почути багато порад як саме розпочати кар’єру, у якому напрямку розвиватися та на які граблі наступати не варто. Сьогодні наші ментори Ігор Остапенко і Олександр Котов розкрили тему всебічного розвитку спеціаліста.
В цій лекції ми з вами розглянемо базові поняття, які необхідно розуміти при використанні об’єктно-орієнтованого підходу для вирішення задач. А саме: розкриємо сенс таких понять як об’єкт, інтерфейс та клас. Цей матеріал дасть вам необхідну базу для подальшого розуміння більш складних принципів використання ООП.
Переглянути на YouTube:
Основи ОО підходу. Об’єкти, інтерфейси, класи
Wireless Network Emulation for Testing Mobile Applications – Marta Korol
Естественная среда обитания мобильных приложений – это непостоянные и запутанные джунгли беспроводных сетевых коммуникаций, обитать в которых непросто: зацепился за одну ветку, через мгновение за другую, одно неосторожное движение в сторону – и лиана оторвалась, или неожиданно накатил шторм, накрыв полным оффлайном и т.д. и т.п. В чем суть то? А в том, что надо готовить мобильное приложение к такой естественной среде. Вот об этом и напомнила Марта с точки зрения тестирования, рассказала о самых важных моментах и показала способы/инструменты для имитации проблем сетевого взаимодействия.
Наш квітневий TechTalk підняв декілька важливих тем та цікавих історій.
Почали ми з важкої артилерії та математики, а саме: Machine Learning Algorithms. На сьогоднішній день все більше і більше бізнесів починають активно використовувати інструменти машинного навчання. А вже завтра це стане must-have для того, щоб залишитись на ринку та втримати свої позиції. Дехто вважає, що знання алгоритмів машинного навчання не є обов’язковим. Та ми не з тих, кого задовольняє використання інструментів за принципом чорного ящика. Ми прагнемо розуміти, як працюють системи та рішення, що є в наявності. Інакше про яке ефективне використання може йти мова. Тож цим суботнім ранком Олександр Котов трохи нагадав нам курс математики та розкрив принципи роботи фундаментального алгоритму машинного навчання – лінійної регресії.
Вітаю, шановні читачі. Хочу трішки розповісти вам про декілька подій, які відбулися нещодавно. Все почалося з того, що до мене звернулися колеги із відділу QA. Перед ними постала задача провести тести продуктивності однієї із систем, над розробкою якої наша компанія працює (чи працювала). Надто не розпитував, бо це все лірика і головне, що людям потрібна допомога і я можу стати в пригоді, оскільки років 2-3 тому активно працював саме із одним із програмних продуктів для тестування продуктивності – JMeter. На той час цей продукт використовували:
– для генерації даних, які потім використовували для масштабних тестів продуктивності з допомогою іншого enterprise продукту – HP Load Runner;
– для перевірки певного функціоналу системи (експорт даних у формат xls);
– для невеликих performance тестів.
Із поставленими задачами JMeter чудово справився.
Відбувся черговий InterLink Meetup. У нас залишилася маса позитивних вражень, нові знайомства та ще багато цікавої інформації від наших спікерів, у яких під час їх виступів горіли очі. Для когось це вже звична справа – ділитися досвідом, а для когось – нові емоції і відчуття. Вперше виступала на InterLink Meetup наша колега Мирослава Новіцька, приказка про перший млинець нанівець – це не про неї, адже відбувся успішний дебют і публіка з перших слів захопилася її презентацією.
11 марта мы побывали на Kyiv Data Spring – крупнейшей конференции про Data Science и Machine Learning в Восточной Европе.
Сама тема для нас не новая, но было интересно услышать про опыт других людей и выводы, которые они сделали. В связи с чем нам хотелось бы кратко пройтись по всей этой теме от “что это такое” до “что нас ждет в будущем”.
На співбесіді до інтернатури InterLink inCamp я прошу виконати нескладну алгоритмічну задачу. Незважаючи на її простоту, за статистикою, лише близько 10 відсотків кандидатів надають коректні рішення. Не обходить біда стороною і результати виконання тестових завдань вдома, після співбесіди.
Сьогодні ми з вами розглянемо основні проблеми, що переслідують студентів на цих етапах, та порадимо, як краще підходити до вирішення задач вцілому.
Стоит сделать очередной краткий срез по нашим КТ сессиям, показав самые примечательные моменты.
Unix way, ep5 – Why are you so sed? – Igor Ostapenko
В рамках этого эпизода мы познакомились с одним из самых известных инструментов из мира Unix Way – sed. Мы рассмотрели основы его использования, формат адреса и некоторые команды.
