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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #aipoweredmetaverse

当前筛选 #aipoweredmetaverse清除筛选
Метаверсошная

@olya_tashit · Post #3329 · 16.12.2024 г., 07:02

Поглядываю, куда движется наш прости господи AI-powered метаверс. Сегодня пару слов про вклад компании Niantic - это ребята, которые делали покемон го (а потом оказалось, что они так нас заставляли собирать данные о физическом мире. Умно 😂) У Ниантика есть идея-фикс - оцифровать весь мир в 3D виде и перенести на карту. И для этого у них есть сервис Scaniverse (на iOS и Андроидах). Ставите, выбираете, как будете сканировать - обычным методом, известным как фотограмметрия, или методом gaussian splatting. Разница между первым и вторым в том, что первый дает на выходе капец какую тяжелую 3D модель из полигонов, а второй создает 3D сцену из "размытых пятен", которая описывается математической гауссовой функцией (не спрашивайте, я гуманитарий 😭) Короче, это быстрее и эффективнее. ИИ помогает эти пятна вычислять и улучшать. И считается, что это и есть наш путь к легкому и быстрому созданию 3D контента, примерно как сейчас мы снимаем видео. Хотя мне не нравится то, как GS модели выглядят сейчас - вблизи они выглядят как вермишель. Но со временем станет лучше. Так вот, Scaniverse. Я не особо стараясь отсканила Егора на балконе (Егор - это растение), телефон у меня уже староват для этих ИИ извращений (Pixel 6), а обработка скана происходит на устройстве. Так что он нагревался 20 минут, а потом выдал вот такой скан - ссылка. Также Ниантик выпустили сервис на шлемы Квест для просмотра всего этого великолепия в виаре. Сервис надо запускать, открыв браузер на квесте, и набрав ссылку intothescaniverse.com Егором полюбоваться у меня не получилось, потому что они еще не сделали авторизацию для андроида. Но чужие сканы и сам сервис мне понравились - записала видосик. Особенно эффект и звук открывания моделек, когда прыгаешь внутрь. Что-то такое из sci-fi фильмов про телепортацию. #AI#Niantic#GaussianSplatting#AIPoweredMetaverse