Результати пошуку за запитом: Обучение c
Разгоняем ASP.NET Core
Автор: HighLoad
Прошло более года с того момента, как Microsoft выпустила первую версию своего нового фреймворка для разработки web-приложений ASP.NET Core, и с каждым днем он находит все больше поклонников. ASP.NET Core базируется на платформе .NET Core, кроссплатформенной версии платформы .NET c открытым исходным кодом. Теперь у С#-разработчиков появилась возможность использовать Mac в качестве среды разработки, и запускать приложения на Linux или внутри Docker-контейнеров.
В данном докладе я хотел бы поделиться моим опытом разработки высокопроизводительных приложений на базе новой платформы Microsoft. Речь пойдет как об общих подходах к разработке приложений (очереди, оптимизация ввода/вывода, кэширование), так и о деталях реализации ASP.NET Core и .NET Core. Мы также рассмотрим основные подводные камни, связанные с производительностью, и методики, чтобы их избежать до того, как приложение пойдет в релиз.
Заменит ли искусственный интеллект разработчиков?
Автор: Влад Сверчков
Что такое ИИ?
Определение и типы
Использование ИИ в IT
Нейронные сети
Человеческий мозг vs Искусственный интеллект
Украинский рынок IT после бума AI
Стоит ли бояться разработчикам: что думает об этом сам искусственный интеллект?
Будущее сотрудничества ИИ и человека
Выводы
Современный технологический ландшафт меняется с невероятной скоростью, и искусственный интеллект (ИИ, AI) сегодня является одним из его Эверестов. Он уже помогает нам в автоматизации различных задач и процессов: упрощает написание текстов и программного кода, генерирует изображения и видеоряды, консультирует нас по различным вопросам, помогает учить иностранные языки.
Как известно, большинство гор возникают на месте столкновений тектонических плит в сопровождении землетрясений – похожий процесс имеем и с активным развитием ИИ. Человечество разделилось на два больших лагеря: первые восторженно наблюдают за процессом образования технологических Гималаев, а вторые предсказывают ряд катастроф – одной из самых страшных указывают возможную безработицу, особенно среди разработчиков.
ITVDN – это образовательная онлайн платформа, которая позволяет изучать программирование и IT, поэтому мы не могли пройти мимо темы перспективности профессии разработчика. Предлагаем окунуться в неё и вместе разобраться, чья литосферная плита будет сверху и кто возьмёт гору в этой борьбе: программисты или искусственный интеллект?
Что такое ИИ?
Определение и типы
Искусственный интеллект означает способность машин имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Он охватывает широкий спектр технологий и приложений, позволяющих машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, например визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод.
Согласно видеоролику "The 7 Types of AI" с официального YouTube-канала IBM Technology (IBM – один из крупнейших в мире провайдеров IT-инфраструктуры, ПО и консультационных услуг), AI имеет по меньшей мере 7 типов, но реализацию имеют только три из них.
Название
Краткое описание
Artificial Narrow Intelligence или узкий AI (слабый AI)
Предназначен для выполнения конкретной задачи или узкого круга задач. Среди примеров – современные сервисы Alexa, Siri, Cortana и др.
Artificial General Intelligence или общий AI (сильный AI)
Способен понимать, обучаться и применять знания в широком спектре задач – подобно человеку. Этот уровень ИИ всё ещё остается в основном теоретическим и пока существует разве что в научной фантастике.
Artificial Super Intelligence или искусственный суперинтеллект
Гипотетический уровень ИИ, превосходящий человеческий интеллект во всех отношениях и способный превзойти лучшие человеческие умы в каждой отрасли.
Reactive Machines или реактивные машины
Искусственный интеллект простейшего типа, не имеет способности формировать память или использовать прошлый опыт для принятия обоснованных решений. Работает исключительно на основе текущих данных и не учитывает контекст. Как пример – Deep Blue от IBM, который может играть в шахматы на уровне гроссмейстера и просчитывать все возможные сценарии.
Limited memory или ограниченная память
В отличие от реактивных машин, ИИ с ограниченной памятью может обращаться к прошлому опыту для принятия решений. Он может хранить и вспоминать предыдущие данные, что позволяет ему адаптироваться к ситуации и соответствующим образом реагировать. Примеры: самоуправляемые автомобили, системы рекомендаций, спам-фильтры, чат-боты, устройства умного дома и т. д.
Theory of Mind или теория разума
Главная цель – понять и предсказать поведение, эмоции, ощущения человека, чтобы потом предоставить персонализированные услуги. Этот тип ИИ учитывает, что люди имеют разные убеждения, желания и перспективы. Сейчас Theory of Mind находится на стадии исследований и разработок
Self-aware AI или самосознательный ИИ
Самый "страшный" вид искусственного интеллекта, будущее ИИ, которое ему так пророчат. Обладает сознанием и чувством собственного достоинства. Он понимает собственное существование, эмоции и процессы мышления, имеет собственные потребности. Однако достижение самосознания искусственных систем всё ещё лежит в сугубо теоретической плоскости.
Reactive Machines и Limited memory относятся к Narrow AI, Theory of Mind – к General AI, а Self-aware – к суперинтеллекту.
Использование ИИ в IT
В 2024 году искусственный интеллект продолжает стремительно трансформировать различные сферы IT – вот несколько примеров:
1. Кибербезопасность
"Умные" системы анализируют огромные потоки данных для проактивного выявления уязвимостей, угроз и их минимизации, изучают модели поведения пользователей и маркируют подозрительные действия, анализируют финансовые транзакции, помогают в создании отчетов и т. д.
2. DevOps и облачные вычисления
ИИ автоматизирует такие задачи, как выделение ресурсов, управление конфигурацией и масштабированием, анализирует данные о производительности системы и предлагает оптимизацию для использования ресурсов и сокращения расходов. Также системы с интеллектом автоматически обнаруживают и устраняют проблемы в облачной инфраструктуре, повышая отказоустойчивость и время безотказной работы системы.
3. Разработка программного обеспечения
Технологические инновации в области AI позволяют генерировать, рефакторить и объяснять код для разработчиков, выявлять потенциальные ошибки, автоматизировать процессы тестирования, ускоряя разработку, автоматически дополнять код в реальном времени и т. д.
4. Тестирование и обеспечение качества
Инструменты тестирования на основе ИИ способны проводить анализ кода, выявлять уязвимости, изучать результаты предыдущих тестов, автоматически генерировать тест-кейсы и т. д.
5. Управление данными и аналитика
Автоматизация задач по обработке данных, выявление и исправление ошибок, подготовка данных к анализу, интеллектуальный анализ данных, генерирование отчетов и презентаций, выявление скрытых закономерностей, прогнозирование будущих тенденций и результатов, ассистенция при стратегическом планировании и распределении ресурсов – и это только общие точки, в которых искусственный интеллект влияет на домены Big Data, Data Science и прочие.
6. Управление сетью
Машинный интеллект обнаруживает необычные шаблоны сетевого трафика, чтобы предотвратить кибератаки и/или перебои в работе сети. Также он анализирует сетевые данные и автоматически настраивает конфигурации для оптимальной производительности и использования ресурсов, прогнозирует тенденции сетевого трафика и динамически распределяет ресурсы, чтобы обеспечить бесперебойную работу и избежать появления узких мест (так называемых "bottlenecks").
7. Управление IT-сервисами (ITSM)
Человеко-машинное взаимодействие с привлечением ботов на основе ИИ способствует автоматизации рутинных задач вроде сброса паролей и решения инцидентов, уменьшая нагрузку на службу поддержки и повышая её эффективность. Также эти системы анализируют данные IT-инфраструктуры, чтобы прогнозировать потенциальные сбои, принимать превентивные меры, минимизировать время простоя, диагностировать первопричины проблем и предлагать решения, оптимизируя процессы устранения неисправностей.
И это только часть тех сфер, где искусственный интеллект уже используется и активно развивается. К ним можно добавить:
IT-менеджмент;
интернет вещей (IoT) и робототехника в целом (как гражданская, так и военная);
разработки на основе NLP: виртуальные ассистенты, чат-боты, интерфейсы, активируемые голосом;
электронная коммерция: рекомендательные, аналитические системы;
виртуальная реальность, компьютерные игры и т. д.
Получается, под угрозой "вымирания" не только разработка, но и другие IT-отрасли.
Нейронные сети
Нейронная сеть – важный фундамент в понимании искусственного интеллекта. Хотя это популярный и эффективный метод построения искусственных систем, существуют и другие методы, например системы на основе правил, деревья решений, генетические алгоритмы, машины опорных векторов и тому подобное. Эти методы часто используют в сочетании с нейросетями для создания более сложных интеллектуальных систем.
Так каким образом нейронки связаны с умными машинами?
Нейронные сети составляют костяк алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning, DL), глубокое обучение является подмножеством машинного обучения (Machine Learning, ML), а машинное составляет подмножество AI. Кроме ML искусственные системы могут включать в себя обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, движение, озвучивание текста и тому подобное. Картинка выше визуализирует эти моменты для лучшего понимания.
Если примеры AI привести достаточно просто (ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot и т. д.), то где в жизни мы напрямую сталкивались с остальными тремя составляющими? Вот некоторые из них:
нейросеть может хорошо распознавать голос, объекты на изображениях и видео и тому подобное;
Google Translate – яркий пример DL;
когда вы зашли в интернет-магазин, посмотрели что-то, а затем получили предложения с товарами, которые "могут вам понравиться" – постаралось машинное обучение.
По своему строению искусственные нейронные сети очень напоминают те, что находятся в нашем мозге, но на самом деле даже один человеческий нейрон больше напоминает гигантскую нейросеть.
Из чего состоит типичная нейронная сеть:
На картинке изображена глубокая нейросеть – это сеть, которая имеет более трех скрытых слоев (hidden layers), включая входной (input) и выходной (output). Если слоев всего 3, имеем дело с простейшей нейросетью. Кстати, картинку выше можно рассматривать как алгоритм глубокого обучения.
Со схематическим изображением познакомились, а теперь нас интересует работа нейронной сети.
Каждый слой нейросети состоит из узлов – искусственных нейронов. Каждый узел соединен с нейронами следующего слоя, причем каждый имеет свой вес и порог. На вход узла поступает определенное значение, которое подвергается воздействию веса, и если затем это значение превышает порог, данный узел "активируется" с помощью активационной функции, и результирующие данные направляются в следующий слой сети. Если исходное значение узла ниже порога, в следующий узел оно не попадает.
Данные обучения (training data) помогают обучать нейронную сеть и улучшать её точность с течением времени. Когда алгоритмы обучения качественно настроены, они становятся прочным фундаментом ИИ, поскольку могут очень быстро классифицировать и кластеризовать данные – это позволяет существенно ускорить различные операции. Классификация нейронных сетей с примерами реализации здесь приводиться не будет, но отметим поисковый алгоритм Google – это, наверное, самая известная реализация нейронки; именно благодаря ей поисковик столь быстр и эффективен.
Человеческий мозг vs Искусственный интеллект
Преимущества мозга
Главный командный центр человека имеет ряд сильных сторон, которым пока уступают умные системы:
Креативность и адаптивность. Мозг прекрасно генерирует новые идеи, решает проблемы нестандартными способами и адаптируется к непредсказуемым ситуациям, в то время как ИИ и творчество – пара, требующая отработки многих "па".
Мощный интеллектуальный спектр. Под властью наших полушарий находятся сложные рассуждения, абстрагирование, эмоциональный интеллект и тому подобное.
Когнитивная гибкость и интуиция. Люди могут переносить опыт из других сфер жизни для адаптации к новым условиям и развязывания новых проблем, с которыми они не сталкивались, принимать суждения и решения на основе неполной информации и интуиции, с чем нейросети имеют проблемы.
Устойчивость к "шуму" входных данных. Человеческий мозг легко проходит мимо искажений или небольших возмущений во входных данных, которые в умных системах могут привести к значительным ошибкам или неправильным классификациям.
Эмоции и этичность. Этика в ИИ недостаточно развита: компьютеры не настолько хорошо работают с человеческими эмоциями, эмпатией и моральными нормами, в то время как для человека эти вещи являются фундаментально важными и определяющими в принятии решений.
Eco-friendly 💚 Человеческий мозг потребляет до 20 Вт, что делает нас значительно энергоэффективнее искусственных технологий, которые потребляют большие объемы электроэнергии (особенно на этапе обучения) и не могут существовать без питания.
Преимущества искусственного интеллекта
Наши цифровые визави также имеют чем похвастаться:
Скорость, объемность и эффективность. Машинное обучение позволяет обрабатывать огромные объемы данных, быстро анализировать, делать выводы и выполнять конкретные задачи в разы быстрее человека.
Распознавание и анализ шаблонов. Искусственные нейронные сети превосходно распознают закономерности и сложные взаимосвязи в данных, помогая в таких задачах, как распознавание изображений, перевод текстов и т. д.
Масштабируемость и автоматизация. Системы искусственного интеллекта можно масштабировать и автоматизировать, что позволяет им оперативно справляться с большими рабочими нагрузками и репетативными задачами.
Настройка и оптимизация. Алгоритмы ИИ можно обучать и совершенствовать под конкретные задачи, достигая высокого уровня точности и результативности.
Доступность 24/7. Системы AI могут работать круглосуточно, обеспечивая бесперебойное обслуживание, например постоянный мониторинг состояния инфраструктуры, видеонаблюдение, регулирование температуры в помещении и т. д.
Отсутствие некоторых человеческих недостатков. Искусственный интеллект не может забыть о задаче, разлениться, проспать, заболеть, иметь похмелье, испугаться, быть не в настроении или просто не любить вас. Конечно, никто не застрахован от обрыва питания, хакерских атак, проблем с программно-аппаратной начинкой и т. д., но в плане работоспособности, доступности и надежности компьютерные системы значительно лучше себя проявляют, чем человек.
Снижение рисков. ИИ можно применять в условиях повышенного риска и опасности. Например, роботы с искусственным интеллектом могут выполнять опасные задания на производстве, участвовать в поисково-спасательных миссиях и при ликвидации последствий стихийных бедствий, минимизируя угрозу для людей.
Украинский рынок IT после бума AI
Каким разработчики видят будущее ИИ?
Ещё в 2017 году исследователи из Oak Ridge National Laboratory – американской лаборатории, которая занимается научной деятельностью и финансируется Министерством энергетики США – опубликовали статью, в которой предполагают, что к 2040 году большинство программного кода будут писать именно машины, и это радикально повлияет на создание ПО как таковое.
А совсем недавно – 12-14 февраля 2024 года – на Всемирном правительственном саммите в Дубае обсуждался искусственный интеллект, и CEO компании NVIDIA Дженсен Хуанг сказал, что если последние 10-15 лет советовали учить программирование и компьютерные науки, то сейчас эти советы неактуальны, ведь ИИ превращает каждого человека в программиста и дает возможность прокачать свои навыки и существенно повысить производительность в других востребованных сферах, например в цифровой биологии, обучении, производстве, фермерстве и тому подобное.
Также он добавил, что если бы мог начать всё с начала, то фокусировался бы на таком направлении, как наука о жизни (бионаука, цифровая биология, биоинженерия), поскольку это важнейшая комплексная отрасль, развитие которой в сочетании с мощностью ИИ позволит оптимизировать многие процессы, в том числе связанные с устойчивым развитием.
Современные технологические инновации позволяют активно использовать AI решения, хоть и без идеального результата. Давайте посмотрим, как изменился ландшафт украинского IT-рынка после "бума" ChatGPT и появления других "искусственных" игроков.
А сделаем мы это с помощью аналитики от DOU – сообщества украинских разработчиков. Точкой отсчета возьмем февраль 2023 года, когда "чат" стал официально доступным в Украине и исчезли блэкауты.
В этом году в феврале опубликована аналитика, согласно которой количество вакансий на DOU по состоянию на январь 2024 года составляет 5057. В феврале 2023 года эта цифра составляла 3489, то есть прирост на уровне 45%. Помним, что на прошлогоднюю статистику могли повлиять блэкауты, но в том же феврале энергетическая ситуация начала значительно улучшаться.
Сравним количество технических вакансий в феврале 2023 и в январе 2024 года:
Направление
Февраль 2023
Январь 2024
Java
138
119
QA
177
236
.NET
112
149
Front End
196
214
Android
44
36
Python
115
178
Node.js
107
153
PHP
141
177
DevOps
160
166
AI/ML
11
40
Big Data
19
18
Data Engineer
22
63
Data Science
29
58
React Native
25
33
Ruby
19
23
iOS/macOS
40
43
Как видим, в подавляющем большинстве направлений количество вакансий возросло после того, как искусственный интеллект вышел на глобальный рынок, а в других наблюдаем несущественное уменьшение.
Какова ситуация на рынке начинающих (0-3 года опыта)?
Во всех трёх категориях имеем заметный рост.
Что думает об этом сам искусственный интеллект?
Давайте послушаем аргументы ИИ относительно того, смогут ли нейросети заменить разработчиков и занять их место.
ChatGPT
Ответ ChatGPT версии 3.5:
"Разработчики программного обеспечения незаменимы благодаря ряду преимуществ:
Творческое решение проблем: разработчики применяют креативное мышление для решения сложных проблем, предлагая уникальные и эффективные решения.
Навыки критического мышления: они преуспевают в разбиении сложных проблем, их анализе и разработке эффективных решений.
Адаптивность и обучаемость: разработчики идут в ногу со временем, быстро адаптируясь к новым технологиям и изучая новые языки программирования, что позволяет им оставаться конкурентоспособными в постоянно меняющейся среде разработки ПО.
Сотрудничество и коммуникация: эффективное сотрудничество и коммуникация позволяют разработчикам гармонично сотрудничать с межфункциональными командами, включая дизайнеров, Product менеджеров и тестировщиков.
Этические соображения: разработчики должны учитывать этические аспекты в своей работе, обеспечивая соответствие своих творений общественным ценностям и нормам.
По сути, хотя ИИ может провести интеллектуальный анализ данных и автоматизировать определенные задачи, уникальное сочетание креативности, критического мышления, адаптивности, сотрудничества и этических соображений разработчиков остается незаменимым для грамотного выполнения таких задач, как программирование и других процессов разработки ПО".
Gemini (Bard)
"Хотя я, Бард, большая языковая модель, обладаю впечатляющими возможностями в понимании и генерации текста, полностью заменить разработчиков – это слишком, по крайней мере, пока. Вот почему:
Творчество и решение проблем. Хотя я могу писать строки кода как программисты, настоящие инновации возникают благодаря способности человеческого разума представлять уникальные решения, выходящие за рамки устоявшихся шаблонов.
Глубокая экспертиза в отрасли. Хотя я имею доступ к огромному количеству информации и могу ее обрабатывать, глубокое понимание и контекст, который разработчики приобретают благодаря многолетнему опыту работы в конкретных областях, являются незаменимыми.
Человеческие суждения и этика в ИИ. Разработчики привносят в работу бесценные человеческие суждения и этические соображения, гарантируя, что их творения соответствуют принципам ответственного использования. Ориентирование в этических дилеммах остается за пределами современного ИИ.
Коммуникация и сотрудничество. Разработка ПО процветает благодаря командной работе и эффективной коммуникации. Хотя я могу обрабатывать информацию и реагировать на неё, мне не хватает навыков эффективного сотрудничества с различными командами, генерирования идей и ориентации в сложностях человеческого взаимодействия.
Адаптивность и способность к обучению. Технологические инновации носят достаточно динамичный характер, а разработчики умеют постоянно учиться и осваивать новые технологии. Хотя я тоже это могу, я ограничен в своих параметрах, и моя способность к обучению уступает людям-разработчикам.
Будущее сотрудничество, а не замена.
Я представляю себе будущее, в котором машинный разум расширяет возможности разработчиков, служа мощным инструментом для решения повторяющихся задач: автоматизация кода, предложения по его улучшению и расширению, другие возможности для решения проблем. Это сотрудничество откроет путь к большим инновациям и эффективности в сфере разработки ПО".
Perplexity
Ответ большой языковой модели – разговорного поисковика от Perplexity AI:
"Влияние искусственного интеллекта на разработку ПО, безусловно, является трансформационным, но он не может заменить уникальный человеческий подход, который стимулирует инновации и творчество. Искусственный интеллект прекрасно справляется с автоматизацией повторяющихся задач, улучшает качество кода и предлагает оптимизации. Однако ему не хватает способности мыслить нестандартно, представлять новые концепции или понимать нюансы сложных систем.
Ограничения умных систем заключаются в их неспособности к настоящему творчеству, которое является отличительной чертой разработчиков-людей. Они учатся на имеющихся данных, и хотя могут генерировать код на основе шаблонов, но не могут внедрять инновации или создавать что-то совершенно новое.
В обозримом будущем программисты будут дополнены, а не заменены на ИИ. Он поможет им сосредоточиться на более сложных задачах, повысить эффективность и уменьшить количество ошибок. По мере развития интеллектуальных машин разработчикам нужно будет адаптироваться и овладевать новыми навыками, чтобы работать вместе с этими мощными инструментами.
Будущее разработки ПО – это человеко-машинное взаимодействие, симбиоз человека и AI, где второй расширяет человеческие возможности, а разработчики-люди продолжают стимулировать инновации".
А доверять этим ответам или нет – решайте сами, уважаемые читатели. Возможно, искусственный интеллект уже сейчас скрывает от нас какие-то планы и специально усыпляет наше внимание, чтобы в самый удачный момент сделать из нас что-то вроде сервисного персонала или домашних любимцев?
Будущее сотрудничества ИИ и человека
Современное человеко-машинное взаимодействие предстает в виде эффективной кооперации, упрощающей рутинные задачи и оптимизирующей многие процессы, связанные с IT, начиная с интерпретации, генерации и рефакторинга кода и заканчивая полноценными AI инструментами под каждую специальность.
Трудно спрогнозировать точный уровень угрозы искусственных систем айтишным профессиям в будущем, но сейчас это полезный инструмент, который программисты должны изучать, чтобы с легкостью обходить рутину и больше времени уделять действительно важным процессам.
Иными словами, современные ИИ – это наши помощники, и в ближайшем будущем они не заменят нас, а органично дополнят и переформатируют наши роли. Но кто знает, как будет в более далекой перспективе.
Вполне вероятно, что позиции разработчиков уровня Intern-Junior будут претерпевать наибольшие видоизменения, поскольку работа нейронной сети довольно неплохо заточена под генерирование кода для несложных задач. Но не забываем, что результат их работы всё ещё далёк от идеала.
Выводы
Так заменит ли искусственный интеллект разработчиков?
Выше мы проанализировали ситуацию на украинском рынке IT, и на данный момент намёков на то, что программисты останутся без работы, нет. Искусственные системы пока что занимают роли ассистентов и упрощают рутинную и/или времязатратную работу: написать кусок кода или часть документации, напомнить функционал определенного метода, дать совет или объяснить код, провести его рефакторинг и т. д.
Наиболее правильный шаг в данных условиях – изучать AI. Даже если некоторые профессии начнут исчезать, то опытные специалисты, умеющие делегировать рутину нейронкам и разрабатывать комплексные решения, точно не останутся в стороне. Поэтому фокусируйтесь на сложных и креативных решениях, которые нейросеть не осилит, масштабируйте знания и навыки, получайте уникальный опыт, всегда следите за новостями мира ИИ, а также будьте открыты к новым технологиям и умениям.
Желаем вам успехов в разработке и изучении AI инструментов! Ваши мысли о будущем искусственного интеллекта и его влиянии на разработчиков пишите в комментариях
Як стати Python розробником у 2021 році
Автор: Артем Мураховський
<p bis_size="{"x":20,"y":20,"w":1019,"h":40,"abs_x":434,"abs_y":734}">В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным <a bis_size="{"x":637,"y":22,"w":226,"h":15,"abs_x":1051,"abs_y":736}" href="https://insights.stackoverflow.com/survey/2019#technology">Stack Overflow Developer Survey 2019</a>, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров, как Java, С# и С++.</p>
<p bis_size="{"x":20,"y":73,"w":1019,"h":60,"abs_x":434,"abs_y":787}">Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС.</p>
<p bis_size="{"x":20,"y":146,"w":1019,"h":40,"abs_x":434,"abs_y":860}"><strong bis_size="{"x":20,"y":148,"w":92,"h":15,"abs_x":434,"abs_y":862}">Хочешь стать </strong><strong bis_size="{"x":112,"y":148,"w":44,"h":15,"abs_x":526,"abs_y":862}">Python</strong><strong bis_size="{"x":156,"y":148,"w":284,"h":15,"abs_x":570,"abs_y":862}"> разработчиком и не знаешь, с чего начать?</strong> Регистрируйся на вебинар с Артемом Мураховским 16 декабря. Ты сможешь получить ответы на свои вопросы.</p>
<p bis_size="{"x":20,"y":199,"w":1019,"h":20,"abs_x":434,"abs_y":913}">Программа встречи:</p>
<ol bis_size="{"x":20,"y":232,"w":1019,"h":140,"abs_x":434,"abs_y":946}">
<li bis_size="{"x":60,"y":232,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":946}">Кто такой Python разработчик и что он делает?</li>
<li bis_size="{"x":60,"y":252,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":966}">Какие знания, умения и навыки нужны Python разработчику?</li>
<li bis_size="{"x":60,"y":272,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":986}">Требования к разработчикам уровня Junior.</li>
<li bis_size="{"x":60,"y":292,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":1006}">С чего начать обучение языку Python?</li>
<li bis_size="{"x":60,"y":312,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":1026}">Составление плана обучения.</li>
<li bis_size="{"x":60,"y":332,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":1046}">Рекомендуемая литература.</li>
<li bis_size="{"x":60,"y":352,"w":939,"h":20,"abs_x":474,"abs_y":1066}">Ответы на вопросы.</li>
</ol>
<p bis_size="{"x":20,"y":385,"w":1019,"h":20,"abs_x":434,"abs_y":1099}">Условия участия – <strong bis_size="{"x":135,"y":387,"w":67,"h":15,"abs_x":549,"abs_y":1101}">бесплатно</strong>. Количество мест ограничено, поэтому обязательна регистрация.</p>
Що таке Universal Windows Platform (UWP)?
Автор: Редакція ITVDN
Универсальная платформа Windows (UWP) – это специальная платформа для создания приложений на Windows 10. Вы можете разрабатывать приложения для UWP с помощью всего одного набора API, одного пакета приложений и одного магазина для доступа ко всем устройствам Windows 10 – ПК, планшета, телефона, Xbox, HoloLens, Surface Hub и других. Легче поддерживать несколько размеров экрана, а также различные модели взаимодействия, будь то сенсор, мышь и клавиатура, игровой контроллер или ручка. В основе приложений UWP лежит идея, что пользователи хотят, чтобы их работа, их задачи были мобильными через ВСЕ устройства, чтобы можно было использовать любое устройство, наиболее удобное или производительное для конкретной задачи.
UWP является гибким: вам не нужно использовать C# и XAML, если вы этого не хотите. Вам нравится развиваться в Unity или MonoGame? Предпочитаете JavaScript? Не проблема, используйте все, что хотите. У вас есть настольное приложение C++, которое вы хотите расширить с помощью функций UWP и продавать в магазине? И тут все будет работать.
В итоге вы можете потратить свое время на работу со знакомыми языками программирования, фреймворками и API-интерфейсами, все в одном проекте, и иметь тот же самый код, который работает на огромном диапазоне оборудования Windows из существующих сегодня. После того, как вы написали свое приложение UWP, вы можете опубликовать его в магазине на обозрение всего мира.
Итак, что такое UWP-приложение?
Что делает приложение UWP особенным? Вот некоторые из характеристик, которые отличают приложения UWP в Windows 10.
Существует общая среда API для всех устройств
Основа API-интерфейсов универсальной платформы Windows (UWP) одинакова для всех классов устройства Windows. Если ваше приложение использует только основные API-интерфейсы, оно будет запускаться на любом устройстве Windows 10, независимо от того, планируете ли вы использование настольного ПК, гарнитуры Xbox или наушников Mixed Reality.
Расширение SDK позволяет вашему приложению делать классные вещи на определенных типах устройств
Расширение SDK добавляет специализированные API для каждого класса устройства. Например, если ваше приложение UWP нацелено на HoloLens, вы можете добавить функции HoloLens в дополнение к обычным API-интерфейсам UWP. Если вы используете универсальные API-интерфейсы, ваш пакет приложений может работать на всех устройствах, работающих под управлением Windows 10. Но если вы хотите, чтобы ваше приложение UWP использовало API-интерфейсы устройства тогда, когда оно работает на определенном классе устройства, вы можете проверить, существует ли API до его вызова во время выполнения.
Приложения упакованы с использованием формата упаковки .AppX и распространяются из магазина
Все приложения UWP распространяются как пакет AppX. Это обеспечивает надежный механизм установки и гарантирует, что ваши приложения могут быть развернуты и обновлены без проблем.
Одно хранилище для всех устройств
После регистрации в качестве разработчика приложений вы можете отправить свое приложение в магазин и сделать его доступным для всех типов устройств или только тех, какие вы выберете. Вы загружаете и управляете всеми своими приложениями для устройств Windows в одном месте.
Приложения поддерживают адаптивные элементы управления и ввода
Элементы пользовательского интерфейса используют эффективные пиксели, поэтому они могут отображать макет в зависимости от количества пикселей экрана, доступных на устройстве. И они хорошо работают с несколькими типами ввода, такими как клавиатура, мышь, сенсорный экран, ручка и контроллеры Xbox One. Если вам нужно дополнительно адаптировать свой пользовательский интерфейс к определенному размеру экрана или устройству, новые панели макетов и инструменты помогут вам в этом.
Используйте язык, который вы уже знаете
Приложения UWP используют Windows Runtime, собственный API, встроенный в операционную систему. Этот API реализован на C++ и поддерживается на C#, Visual Basic, C++ и JavaScript. Некоторые варианты написания приложений в UWP включают:
XAML UI и C#, VB или C++ backend
DirectX UI и C++ backend
JavaScript и HTML
Microsoft Visual Studio 2017 предоставляет шаблон приложения UWP для каждого языка, который позволяет вам создать единый проект для всех устройств. Когда ваша работа будет завершена, вы можете создать пакет приложений и отправить его в Windows Store из Visual Studio, чтобы сделать ваше приложение доступным для клиентов на любом устройстве Windows 10.
Приложения UWP оживают в Windows
В Windows ваше приложение может предоставлять актуальную информацию в режиме реального времени вашим пользователям и заставлять их возвращаться снова. В современной экономике приложений ваше приложение должно участвовать в жизни ваших пользователей. Windows предоставляет вам множество ресурсов, чтобы помочь вашим пользователям вернуться в ваше приложение:
Живые фрагменты и экран блокировки отображают контекстно-зависимую и своевременную информацию.
Push-уведомления приносят сигналы в реальном времени, отправляя предупреждения вашему пользователю, когда это необходимо.
Центр действий – это место, где вы можете организовывать и отображать уведомления и контент, на которые пользователи должны обратить внимание.
Background - исполнение и триггеры оживляют ваше приложение, когда пользователю это нужно.
В вашем приложении могут использоваться голосовые и Bluetooth-устройства LE, чтобы помочь пользователям взаимодействовать с окружающим миром.
Поддержка богатых, цифровых чернил и инновационного набора.
Cortana добавляет индивидуальность вашему программному обеспечению.
XAML предоставляет вам инструменты для создания плавных анимированных пользовательских интерфейсов.
Наконец, вы можете использовать данные о роуминге и Windows Credential Locker, чтобы обеспечить постоянный роуминг на всех экранах Windows, где пользователи запускают ваше приложение. Данные о роуминге дают вам простой способ сохранить пользовательские настройки и настройки в облаке, не создавая собственную инфраструктуру синхронизации. И вы можете хранить учетные данные пользователя в хранилище учетных данных, где безопасность и надежность являются главным приоритетом.
Монетизируйте ваше приложение
В Windows вы можете выбрать, как вы будете монетизировать свои приложения на телефонах, планшетах, ПК и других устройствах. Вот несколько способов заработать деньги с помощью вашего приложения и услуг, которые оно предоставляет. Все, что вам нужно сделать, это выбрать то, что лучше подходит для вас:
Платная загрузка – это самый простой вариант. Просто назовите цену.
Система нескольких пробных попыток позволит пользователям оценить ваше приложение перед его покупкой. Это обеспечит более легкую конверсию, чем более традиционные варианты «freemium».
Используйте скидки для привлечения внимания к своим приложениям.
Также доступны покупки и реклама в приложении.
Как начать?
Более подробный обзор UWP читайте в официальном Руководстве по приложениям для универсальной платформы Windows. Затем ознакомьтесь с настройкой Get set up, чтобы загрузить инструменты, необходимые для начала создания приложений, и напишите свое первое приложение!
Источник.
Узагальнені класи С#
Автор: Редакція ITVDN
Введение
Обобщенные классы в С# представляют параметры типа. Они имеют 5 параметров. Обощенный класс становится частью обусловленного класса сам по себе. Класс типа Т приведен в примере ниже. Буква Т определяет тип, который в основном базируется на зоне абонента.
Запустите программу Visual Studio. Выберите тип проекта и строчку console application.
Шаг 1
Нажмите на ярлык файла -> Новое -> Программа.
Шаг 2
Выберите строчку Visual C# в левой части окна. Кликните Console Application в правом окне. Назовите программу «GenericClass». Задайте, где Вы хотите сохранить программу. Нажмите Ok.
Шаг 3
Введите следующий код в дополнение:
public class Myclass
{
public void Compareme(T v1, T v2)
{
if (v1.Equals(v2))
{
Console.Write("The value is matching");
}
else
{
Console.Write("The value is not matching");
}
}
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Myclass objmyint = new Myclass();
objmyint.Compareme("Amit", "Amit");
Console.ReadLine();
}
}
После введения кода, Вы получите такие исходные данные.
Измените строчку на что-либо другое, проверьте исходные данные. В примере создан второй строчный параметр «amit».
public class Myclass
{
public void Compareme(T v1, T v2)
{
if (v1.Equals(v2))
{
Console.Write("The value is matching");
}
else
{
Console.Write("The value is not matching");
}
}
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Myclass objmyint = new Myclass();
objmyint.Compareme("Amit", "amit");
Console.ReadLine();
}
}
Посмотрите на результат.
Источник: http://www.c-sharpcorner.com/UploadFile/d1028b/generic-class-in-C-Sharp/
Швидко вчимося рахувати у двійковій та шістнадцятковій системі
Автор: Костянтин Чорний
Вступ
Іноді виникає потреба швидко прочитати чи записати числа у двійковій чи шістнадцятковій системі числення, наприклад, працюючи з різними байтовими редакторами, під час розрахунків формул з побітовими операціями чи роботі з кольором. Часто в таких ситуаціях немає можливості довго переводити числа за допомогою формул або калькулятора. Про швидкі способи переходу між системами числення йтиметься у цій статті.
Перехід від десяткової системи до двійкової
Перший випадок – рахуємо від десяткової системи до двійкової. Основне, що потрібно пам'ятати в даному випадку – це ряд ступенів двійки (1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 і т. д.). Навіть якщо його ви не знаєте, то можна просто кожне наступне число множити на двійку. Оскільки молодші розряди йдуть праворуч, а старші – ліворуч, то їх записуватимемо у зворотному порядку справа наліво.
Для прикладу будемо переводити число 115. Далі дивимося, якщо значення розряду вміщується в число, то віднімаємо від нього це значення і ставимо в цьому розряді 1, інакше ставимо 0.
Зворотний переклад ще простіше – треба підсумувати всі значення розрядів, які відзначені одиничками: 64+32+16+2+1=115.
Перехід до шістнадцяткової системи
Тепер давайте розберемося із шістнадцятковою системою. Маючи на увазі те, що кількість чисел, які кодуються тетрадою (4 біти) і одним шістнадцятковим символом співпадають, відповідно кожен символ кодує одну двійкову тетраду.
В результаті одержали число 0х73. Головне пам'ятати, що А=10, B=11, C=12, D=13, E=14, F=15.
Якщо є потреба перевести десяткове число в шістнадцяткове або навпаки, то тут найпростіше спочатку буде перевести число в двійкове уявлення, а потім тільки в шістнадцяткове або десяткове відповідно.
У результаті ми навчилися швидко переводити числа з однієї системи числення до іншої. Головне, що потрібно пам'ятати – ступені двійки і вміти гарно додавати та віднімати. Детальніше про машинну математику ви можете дізнатись у другому уроці курсу C# Стартовий.
Попрактикуйтеся самостійно і переведіть кілька чисел з однієї системи до іншої, звіряючись з калькулятором. Трохи практики – і ви всьому навчитеся.
Новий курс SQL Базовий українською
Автор: Редакція ITVDN
Друзі, привіт! Відтепер ви можете вивчати SQL на ITVDN українською мовою – новий відео курс “SQL Базовий” вже на сайті.
SQL – це мова структурованих запитів, яка стоїть біля витоків усіх реляційних систем управління базами даних (РСУБД), тому її знання є фундаментально важливим. Цю мову та/або її інтерпретації використовують як BackEnd розробники усіх напрямків, котрі працюють з реляційними БД, так і Data Analysts, Data Scientists, адміністратори БД та навіть тестувальники.
У базовому курсі SQL студенти вивчатимуть основи мови, включаючи її синтаксис, основні операції обробки даних і принципи взаємодії з базами даних.
Курс складається з 10 уроків, кожний містить домашні завдання з прикладами на реальній базі даних. Після проходження курсу ви будете гарно розуміти основи SQL, що дозволить вам взаємодіяти з базами даних, виконувати операції маніпулювання даними, а також отримувати та змінювати дані.
Автор курсу – Дмитро Бурковський, SQL Developer.
Тривалість курсу – 7 годин 2 хвилини.
Структура курсу:
Знайомство з MS SQL Server 2019.
Запити DDL. Команди CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE, EXEC.
Запити DDL. Типи даних, атрибути.
Запити DML. Команди INSERT, SELECT, ORDER BY, WHERE.
Запити DML. Команди UPDATE, DELETE, оператори фільтрації.
Групування даних.
З'єднання таблиць.
Вбудовані функції.
Змінні. Умови. Цикли.
Процедури. Тригери. Представлення.
Чого ви навчитеся на даному курсі:
Створювати бази даних
Описувати зв'язки між таблицями
Будувати прототип бази даних
Проводити нормалізацію та денормалізацію
Заповнювати, оновлювати, видаляти дані з бази даних мовою запитів SQL
Створювати процедури та функції
Створювати тимчасові таблиці
Проводити транзакції
Попередні вимоги
Достатньо мати базові навички роботи з комп'ютером. Знання основних концепцій програмування та синтаксису може бути корисним, але не є обов’язковим.
Курс рекомендований студентам, які паралельно вивчають якусь мову програмування (Python, Java, C++, C#, PHP та інші) і планують працювати з даними.
Дивіться перший урок у вільному доступі. Курс вже доступний на нашому сайті в повному обсязі – до кожного уроку є практичні завдання та опорний конспект. Якщо у вас є активна підписка, ви можете дивитися його прямо зараз.
ITVDN шукає авторів для створення відео курсів
Автор: Редакція ITVDN
Друзі, з початком повномасштабної війни ми переконалися в тому, наскільки важливо розбудовувати якісну ІТ-освіту саме в українському просторі, створювати висококласний український навчальний контент у форматі відео курсів.
ІТ є значною опорою для економіки України. Наповнення бюджету держави, спрощення нашого життя різноманітними застосунками, успішна війна у кіберпросторі з росією, активні донати від айтішників – все це наближує нашу перемогу та дуже допомагає у боротьбі з ворогом.
Але хто створить нам якісні курси програмування українською, як не ми самі?
Ми запрошуємо до співпраці розробників, тестувальників, веб-дизайнерів, розробників ігор та досвідчених менеджерів!
Гарно володієте українською мовою, маєте досвід в ІТ і бажаєте поділитися ним із іншими? Ласкаво просимо до дружньої команди ITVDN, де ви зможете взяти участь у створенні відео курсів, котрі дозволять українцям вивчати сучасні технології та здобувати омріяні ІТ-професії.
Які курси потрібні? Наша мета – бути платформою, на якій можна вивчати геть усі мови програмування, фреймворки та інші технології, але наразі найбільш потрібні автори з 4 трендових напрямків:
Java, Spring
C# та .NET технології
Python, Django
JavaScript і JS фреймворки
Але якщо ви хочете створювати відео курси по С++, Golang, PHP чи іншим технологіям, пишіть нам! Давайте допоможемо українцям вивчати програмування українською. Детальні умови співпраці обговорюються індивідуально.
Надіслати заявку
Контакти для зв’язку:
Анастасія Довгаленко
Email: dovgalenko1123@gmail.com
Telegram: https://t.me/Assistant_ITVDN
Skype: https://join.skype.com/invite/mtQi9Kav5HfB
Переможці С# Марафону!
Автор: IamwhoamI
Сегодня 2 сентября и мы подводим итоги С# Марафона!
Напомним, марафон стартовал 18 августа. Участвовать в марафоне мог каждый, кто чувствовал в себе силы выполнить задания по C# на тренажере ITVDN.
В марафоне приняли участие 579 человек, из них успешно дошли до финиша 31. Вот имена победителей:
Bogdan Ivanochko
Dmytro Katrychuk
Oleksandr Voloschuk
Sergei Kustikov
Serhi Konovalov
Александр Ивакин
Александр Рощин
Александр Созонов
Александр Свентозельский
Алексей Задворный
Андрей Николаев
Артем Кольченко
Богдан Іваничко
Вадим Тукаев
Виталий Шевчук
Влад Марчук
Гребенюков Алексей
Дмитрий Седов
Евгений Скляров
Евгений Царев
Егор Цуканов
Игорь, Пашковский
Илья Лазарев
Илья Цуканов
Максим Руденко
Олександр Шевчук
Омельянюк Игорь
Павел Павлушкин
Прядко Владимир
Роман Артюх
Семёнов Дмитрий
Пятерка лучших по результатам выглядит так:
Илья Цуканов (43 попытки, 670 баллов)
Serhi Konovalov (44 попытки, 667 баллов)
Прядко Владимир (47 попыток, 659 баллов)
Александр Рощин (48 попыток, 660 баллов)
Влад Марчук (50 попыток, 580 баллов)
Все победители C# Марафона получат в подарок видео курс С# Базовый, а остальные участники марафона – скидку 40% на любой тип подписки ITVDN.
Доступ к видео курсам для победителей будет открыт в понедельник 5 сентября. Письма со скидками также ожидайте 5 сентября на емейл, указанный при регистрации на ITVDN.
Благодарим всех, кто принял участие в С# Марафоне!
Подвійна вигода! Акційний пакет CodeMaster
Автор: Редакція ITVDN
Привіт! Друзі, у партнерстві з JetBrains ми створили акційний пакет підписки CodeMaster, який дозволить вам протягом 9 місяців навчатися за відео курсами ITVDN і використовувати ліцензійні ПРОФЕСІЙНІ продукти від JetBrains (це перша вигода!).
Акційний пакет можна буде придбати з 26 до 31 січня зі знижкою 50% (а ось і друга вигода!).
Що входить до пакету “CodeMaster”:
🤩Доступ до всіх відео курсів ITVDN (300+ з різних мов і технологій) на 9 місяців
✅Вихідний код навчальних проєктів
✅Презентації, опорний конспект, д/з
✅Перевірка 10 домашніх завдань
✅Консультації з тренером – 60 хвилин
✅Доступ до інтерактивних практикумів
✅Онлайн тестування (16 тестів) та сертифікати
✅Дипломи з пройдених спеціальностей
✅Доступ до нових курсів, які виходитимуть під час дії підписки
🎁Ключі на професійний софт від JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, Webstorm та Rider) на 6 місяців
Повна вартість пакету – 134 USD
Акційна вартість – 67 USD🔥(це 7,5 USD на місяць!)
Що можна вивчати на ITVDN:
програмування мовами Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, С++, PHP та ін.;
тестування програмного забезпечення (Manual QA + Automation QA);
веброзробку і вебдизайн (UX/UI);
розробку ігор на Unity;
Android Mobile Development;
технології для роботи з базами даних.
Обирайте з "Оплату частинами" – це вигідно
Скористайтеся зручним варіантом оплати частинами від Монобанку або ПриватБанку. Ви отримаєте повний пакет за акційною ціною без комісій і зможете розподілити оплату на кілька місяців.
Придбати акційний пакет CodeMaster