TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #247 · 11.03

Попробовали на работе предметно-ориентированное проектирование (Domain Driven Design). Это такой способ построения архитектуры, когда ты (чаще всего с помощью системы типов и ООП) описываешь физическую суть вещей, которые представлены в твоей программе. Например, если в программе есть объект "Книга", то её нужно снабдить свойствами, которые бывают у книг в реальности: число страниц, автор, язык, тип обложки и т.д. При этом данные свойства должны быть такими, чтобы присвоить им нереалистичные значения было нельзя. Допустим, число страниц не может быть отрицательным (и скорее всего в реальном мире не может быть нулём). При попытке установить отрицательное число страниц программа должна выбросить исключение. А совсем в идеальном случае -- не дать этого сделать программисту на уровне статического анализа кода. Описав все свойства книги, вы снабжаете её операциями, которые над ней можно сделать. Например, из книги можно вырвать страницу, и при этом число страниц уменьшается. Нет такого случая, когда можно вырвать страницу без изменения числа страниц. Вы строго программируете эту зависимость, делаете у книги метод "Вырвать страницу", а он уже уменьшает число. Кстати, свойство "Число страниц" при этом нельзя переназначить в уже созданной книге. Можно только создать книгу, передав в её конструктор (так называется в программировании функция создания объектов) заданное число страниц. Но поменять число страниц можно только специальными методами "Вырвать страницу" и "Вклеить страницу". С помощью этого подхода вы гарантируете, что ваши объекты всегда находятся в валидном состоянии -- то есть таком, которое возможно в реальной жизни с объектом, представленным программой. Плюсы подхода очевидны: меньше число ошибок. Код описывает сам себя, и программист, если не лезет внутрь объекта "Книга", вообще не сможет сделать с книгой ничего недопустимого. Минусы, думаю, тоже понятны: изначально проектировать сложнее, нужно учесть много нюансов, писать тесты. Время разработки изрядно растёт. Изменение требований даётся дороже: например, если каким-то образом в ваш книжный магазин поступят книги со страницами из кевлара, которые невозможно вырвать :) Но первый проект с этим подходом мы сдали хорошо, без багов. Лучше, чем многие предыдущие. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #ern

当前筛选 #ern清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28509 · 02.03.2025 г., 04:21

#ERN/USDT analysis : #ERN is currently in an uptrend, trading above the 200 Exponential Moving Average (EMA). The price has recently bounced back and broken out above the trendline, suggesting a potential continuation of the uptrend. The price is anticipated to move upside and test the swing high level. TF : 30min Entry : $1.704 Target : $1.992 SL : $1.620

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28398 · 18.01.2025 г., 18:12

#ERN/USDT analysis : #ERN is currently in a bearish trend, characterized by a series of lower lows (LLs) and lower highs (LHs) while adhering to the trendline. The price is anticipated to continue this direction, testing lower levels in the near future. TF : 1D Entry : $2.230 Target : $1.610 SL : $2.608

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27973 · 29.09.2024 г., 16:30

#ERN/USDT analysis : #ERN has broken out above the 200 EMA and is currently consolidating above it. The price is expected to sustain its bullish momentum and is likely to continue its upward trajectory. TF : 4h Entry : $2.277 Target : $2.554 SL : $2.088

Hashtags

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 21.03.2024 10:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #POLYX | 0.4088 | PP: 50% | LP: 94% #PHA | 0.329 | PP: 50% | LP: 95% #ERN | 7.537 | PP: 50% | LP: 96% #LTO | 0.1761 | PP: 50% | LP: 97% #FTM | 1.0574 | PP: 46% | LP: 91% #REI | 0.10968 | PP: 46% | LP: 93% #OM | 0.64366 | PP: 45% | LP: 96% #SSV | 56.36 | PP: 44% | LP: 92% #CFX | 0.434 | PP: 44% | LP: 98% #STX | 3.3721 | PP: 43% | LP: 96% #PAXG | 2183 | PP: 43% | LP: 97% #CYBER | 13.737 | PP: 43% | LP: 98% #FLOKI | 0.00024944 | PP: 42% | LP: 99% #RSR | 0.006467 | PP: 41% | LP: 98% #DUSK | 0.4065 | PP: 40% | LP: 98% #FET | 2.6868 | PP: 40% | LP: 98% #BNB | 559.5 | PP: 40% | LP: 99% #DEXE | 10.712 | PP: 39% | LP: 97% #TRU | 0.09719 | PP: 39% | LP: 97% #OCEAN | 1.2 | PP: 39% | LP: 98% #SOL | 187.61 | PP: 39% | LP: 99% #IQ | 0.014558 | PP: 38% | LP: 95% #MKR | 3058 | PP: 38% | LP: 99% #PEPE | 0.00000823 | PP: 38% | LP: 99% #OOKI | 0.003513 | PP: 36% | LP: 99% #HIFI | 1.0967 | PP: 35% | LP: 97% #APT | 15.292 | PP: 35% | LP: 99% #CLV | 0.12307 | PP: 35% | LP: 99% #UTK | 0.13 | PP: 34% | LP: 96% #AMP | 0.010762 | PP: 34% | LP: 99% #DEGO | 3.603 | PP: 33% | LP: 99% #FORTH | 6.283 | PP: 33% | LP: 99% #NULS | 0.4503 | PP: 33% | LP: 99% #TKO | 0.6404 | PP: 33% | LP: 99% #FIS | 0.7002 | PP: 33% | LP: 100% #SANTOS | 7.64 | PP: 32% | LP: 94% #WBTC | 66789.15 | PP: 32% | LP: 99% #JASMY | 0.020469 | PP: 31% | LP: 98% #BCH | 432.2 | PP: 31% | LP: 99% #BTC | 66843.96 | PP: 31% | LP: 100% #SUN | 0.015141 | PP: 30% | LP: 94% #CKB | 0.020456 | PP: 30% | LP: 99% #RAY | 2.2809 | PP: 30% | LP: 99% #POND | 0.03243 | PP: 29% | LP: 90% #CREAM | 23.08 | PP: 29% | LP: 99% #FOR | 0.03258 | PP: 29% | LP: 99% #NEXO | 1.359 | PP: 29% | LP: 99% #UFT | 0.638 | PP: 29% | LP: 99% #FLUX | 1.4129 | PP: 29% | LP: 100% #ACA | 0.1858 | PP: 28% | LP: 99% ... ——————————————————————— Total Predictions: 371 PP > 50%: 4 LP > 50%: 365 PP > 60%: 0 LP > 60%: 362 PP > 70%: 0 LP > 70%: 347 PP > 80%: 0 LP > 80%: 331 PP > 90%: 0 LP > 90%: 316 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability