Enviar búsqueda
Cargar
Лекция 5 Серверная разработка
•
1 recomendación
•
423 vistas
T
Technosphere1
Seguir
Лекция 5 Серверная разработка
Leer menos
Leer más
Software
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 45
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
Я расскажу о том, как мы разрабатываем фронтенд и бэкенд параллельно, используя protobuf + JSON RPC. Часто фронтенд выставляет требования к бэкенду, из этих требований получается API, и разработка возможна только при одновременной работе серверного и клиентского девелопера. Мы же начинаем разработку с API, и фронтенд (а также мобильные приложения) никак не зависят от степени готовности бэкенда. – Я поделюсь тем, как мы делаем API до начала разработки; – Success story использования protobuf + RPC; – И немного – о разработке клиента вообще без серверного кода.
Работаем с API по-взрослому - Максим Кислов (Badoo)
Работаем с API по-взрослому - Максим Кислов (Badoo)
AvitoTech
Роман Дворнов (Avito) Фронтенд усложняется с каждым днем, и уже не представить жизнь разработчика без инструментов. Инструментов становится все больше, но нельзя сказать, что их достаточно. Если у вас собственный стек или технологическое решение, вам рано или поздно потребуется сделать свой инструмент. Это не так просто! Особенно если вы захотите интегрировать его интерфейс в браузерные Developer Tools, IDE, редакторы или открыть их на другом устройстве. Добавьте сюда проблему версионирования и другие сложности, и вам покажется, что задача неподъемная. Но есть хорошая новость! Большинство из этих проблем решает Rempl — платформа для создания и использования удаленных инструментов (на самом деле не только инструментов). Сделаем небольшой обзор Rempl: что это, зачем нужно, какие проблемы решает. А также посмотрим примеры готовых решений, построенных на Rempl. После докладов мы проведём дискуссионную панель на тему "Организация системы компонент", в которой примут участие докладчики, а также приглашенные эксперты.
Rempl — крутая платформа для крутых инструментов - Роман Дворнов (Avito)
Rempl — крутая платформа для крутых инструментов - Роман Дворнов (Avito)
AvitoTech
Компонентный подход принес много пользы, а вместе с тем и проблему переиспользования компонентов. В проекте появились сотни, тысячи компонентов, но со временем мы совсем забыли где они живут, как их использовать и как они выглядят. А что если дизайнер нарисовал интерфейс с новой кнопкой? Использовать текущий компонент или сделать новую кнопку для маленького интерфейса? Я расскажу, как мы сделали пряничный домик для дизайнеров, а также наладили коммуникацию и коллаборацию между дизайнерами, разработчиками и менеджерами.
Дизайн платформа в Avito - Александр Лобашев (Avito)
Дизайн платформа в Avito - Александр Лобашев (Avito)
AvitoTech
По традиции приглашаем вас на встречу с кратким обзором новых функций обновленной версии среды разработки Visual Studio 2015. Мы также поговорим о кроссплатформенной разработке для мобильных платформ, изменениях в веб-стеке, новой версии языка C# и open source инициативах Microsoft
Что нового в Visual Studio 2015
Что нового в Visual Studio 2015
GetDev.NET
Serge P Nekoval Grails
Serge P Nekoval Grails
guest092df8
Семинар по Node.js в КПИ 20 октября 2014. Докладчики: Тимур Шемсединов, Никита Савченко, Максим Петренко. Краткое содержание: * Что такое Node.js и как работает JavaScript в V8 * Профессионалы расскажут, почему они выбрали Node.js * Вы узнаете его сильные и слабые стороны и где его лучше применять * Будет полный обзор особеностей и внутреннего строения Node.js * Примеры внедрения и Highload-проекты * Вопросы развертывания, хостинг, тестирования, и отладки * Где и что учить, что читать, как осваивать
Node.js введение в технологию, КПИ #ITmeetingKPI
Node.js введение в технологию, КПИ #ITmeetingKPI
Timur Shemsedinov
Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
Technosphere1
Л8 Django. Дополнительные темы
Л8 Django. Дополнительные темы
Л8 Django. Дополнительные темы
Technosphere1
Recomendados
Я расскажу о том, как мы разрабатываем фронтенд и бэкенд параллельно, используя protobuf + JSON RPC. Часто фронтенд выставляет требования к бэкенду, из этих требований получается API, и разработка возможна только при одновременной работе серверного и клиентского девелопера. Мы же начинаем разработку с API, и фронтенд (а также мобильные приложения) никак не зависят от степени готовности бэкенда. – Я поделюсь тем, как мы делаем API до начала разработки; – Success story использования protobuf + RPC; – И немного – о разработке клиента вообще без серверного кода.
Работаем с API по-взрослому - Максим Кислов (Badoo)
Работаем с API по-взрослому - Максим Кислов (Badoo)
AvitoTech
Роман Дворнов (Avito) Фронтенд усложняется с каждым днем, и уже не представить жизнь разработчика без инструментов. Инструментов становится все больше, но нельзя сказать, что их достаточно. Если у вас собственный стек или технологическое решение, вам рано или поздно потребуется сделать свой инструмент. Это не так просто! Особенно если вы захотите интегрировать его интерфейс в браузерные Developer Tools, IDE, редакторы или открыть их на другом устройстве. Добавьте сюда проблему версионирования и другие сложности, и вам покажется, что задача неподъемная. Но есть хорошая новость! Большинство из этих проблем решает Rempl — платформа для создания и использования удаленных инструментов (на самом деле не только инструментов). Сделаем небольшой обзор Rempl: что это, зачем нужно, какие проблемы решает. А также посмотрим примеры готовых решений, построенных на Rempl. После докладов мы проведём дискуссионную панель на тему "Организация системы компонент", в которой примут участие докладчики, а также приглашенные эксперты.
Rempl — крутая платформа для крутых инструментов - Роман Дворнов (Avito)
Rempl — крутая платформа для крутых инструментов - Роман Дворнов (Avito)
AvitoTech
Компонентный подход принес много пользы, а вместе с тем и проблему переиспользования компонентов. В проекте появились сотни, тысячи компонентов, но со временем мы совсем забыли где они живут, как их использовать и как они выглядят. А что если дизайнер нарисовал интерфейс с новой кнопкой? Использовать текущий компонент или сделать новую кнопку для маленького интерфейса? Я расскажу, как мы сделали пряничный домик для дизайнеров, а также наладили коммуникацию и коллаборацию между дизайнерами, разработчиками и менеджерами.
Дизайн платформа в Avito - Александр Лобашев (Avito)
Дизайн платформа в Avito - Александр Лобашев (Avito)
AvitoTech
По традиции приглашаем вас на встречу с кратким обзором новых функций обновленной версии среды разработки Visual Studio 2015. Мы также поговорим о кроссплатформенной разработке для мобильных платформ, изменениях в веб-стеке, новой версии языка C# и open source инициативах Microsoft
Что нового в Visual Studio 2015
Что нового в Visual Studio 2015
GetDev.NET
Serge P Nekoval Grails
Serge P Nekoval Grails
guest092df8
Семинар по Node.js в КПИ 20 октября 2014. Докладчики: Тимур Шемсединов, Никита Савченко, Максим Петренко. Краткое содержание: * Что такое Node.js и как работает JavaScript в V8 * Профессионалы расскажут, почему они выбрали Node.js * Вы узнаете его сильные и слабые стороны и где его лучше применять * Будет полный обзор особеностей и внутреннего строения Node.js * Примеры внедрения и Highload-проекты * Вопросы развертывания, хостинг, тестирования, и отладки * Где и что учить, что читать, как осваивать
Node.js введение в технологию, КПИ #ITmeetingKPI
Node.js введение в технологию, КПИ #ITmeetingKPI
Timur Shemsedinov
Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
Technosphere1
Л8 Django. Дополнительные темы
Л8 Django. Дополнительные темы
Л8 Django. Дополнительные темы
Technosphere1
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
Technosphere1
Webdev7 (2)
Webdev7 (2)
Technosphere1
L8: Л7 Em-алгоритм
L8: Л7 Em-алгоритм
L8: Л7 Em-алгоритм
Technosphere1
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Technosphere1
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Technosphere1
L4: Решающие деревья
L4: Решающие деревья
L4: Решающие деревья
Technosphere1
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Technosphere1
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Technosphere1
14.05.14 Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб Спикер: Александр Лысков
Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб
Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб
Technosphere1
Web лекция 1
Web лекция 1
Web лекция 1
Technosphere1
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
Technosphere1
Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
L1 Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
L1 Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
Technosphere1
L3: Линейная и логистическая регрессия
L3: Линейная и логистическая регрессия
L3: Линейная и логистическая регрессия
Technosphere1
L13: Заключительная
L13: Заключительная
Technosphere1
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
Technosphere1
Data Science, Техносфера
L11: Метод ансамблей
L11: Метод ансамблей
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Лектор - Павел Нестеров Нейросетейвой автоэнкодер. Стохастические и рекурентные нейронные сети. Машина Больцмана и ограниченная машина Больцмана. Распределение Гиббса. Алгоритм contrastive divergence для обучения РБМ. Сэмплирование данных из РБМ. Бинарная РБМ и гауссово-бинарная РБМ. Влияние регуляризации, нелинейное сжатие размерности, извлечение признаков. Semantic hashing. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Technosphere1
Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
L2: Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
L2: Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лектор - Владимир Гулин Проблема проклятия размерности. Отбор и выделение признаков. Методы выделения признаков (feature extraction). Метод главных компонент (PCA). Метод независимых компонент (ICA). Методы основанные на автоэнкодерах. Методы отбора признаков (feature selection). Методы основанные на взаимной корреляции признаков. Метод максимальной релевантность и минимальной избыточности (mRMR). Методы основанные на деревьях решений. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм" Лектор - Николай Анохин Постановка задачи кластеризации. Функции расстояния. Критерии качества кластеризации. EM-алгоритм. K-means и модификации. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Technosphere1
Approach to web and mobile development for intersystems caché REST API, web application architecture, web sockets, JSON usage Eduard Lebedyuk
Web and mobile development for intersystems caché, Eduard Lebedyuk
Web and mobile development for intersystems caché, Eduard Lebedyuk
InterSystems
Клиент, сервер и их взаимодействие, разработка веб и мобильных приложений, Лебедюк Эдуард / Client & server overview & communication between them, how to develop mobile apps based on existing webapp, Eduard Lebedyuk
Разработка мобильного и веб интерфейса для Caché
Разработка мобильного и веб интерфейса для Caché
InterSystems CEE
Más contenido relacionado
Destacado
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
Technosphere1
Webdev7 (2)
Webdev7 (2)
Technosphere1
L8: Л7 Em-алгоритм
L8: Л7 Em-алгоритм
L8: Л7 Em-алгоритм
Technosphere1
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Technosphere1
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Technosphere1
L4: Решающие деревья
L4: Решающие деревья
L4: Решающие деревья
Technosphere1
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Technosphere1
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Technosphere1
14.05.14 Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб Спикер: Александр Лысков
Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб
Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб
Technosphere1
Web лекция 1
Web лекция 1
Web лекция 1
Technosphere1
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
Technosphere1
Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
L1 Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
L1 Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
Technosphere1
L3: Линейная и логистическая регрессия
L3: Линейная и логистическая регрессия
L3: Линейная и логистическая регрессия
Technosphere1
L13: Заключительная
L13: Заключительная
Technosphere1
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
Technosphere1
Data Science, Техносфера
L11: Метод ансамблей
L11: Метод ансамблей
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Лектор - Павел Нестеров Нейросетейвой автоэнкодер. Стохастические и рекурентные нейронные сети. Машина Больцмана и ограниченная машина Больцмана. Распределение Гиббса. Алгоритм contrastive divergence для обучения РБМ. Сэмплирование данных из РБМ. Бинарная РБМ и гауссово-бинарная РБМ. Влияние регуляризации, нелинейное сжатие размерности, извлечение признаков. Semantic hashing. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Technosphere1
Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
L2: Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
L2: Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лектор - Владимир Гулин Проблема проклятия размерности. Отбор и выделение признаков. Методы выделения признаков (feature extraction). Метод главных компонент (PCA). Метод независимых компонент (ICA). Методы основанные на автоэнкодерах. Методы отбора признаков (feature selection). Методы основанные на взаимной корреляции признаков. Метод максимальной релевантность и минимальной избыточности (mRMR). Методы основанные на деревьях решений. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм" Лектор - Николай Анохин Постановка задачи кластеризации. Функции расстояния. Критерии качества кластеризации. EM-алгоритм. K-means и модификации. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Technosphere1
Destacado
(20)
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
Webdev7 (2)
Webdev7 (2)
L8: Л7 Em-алгоритм
L8: Л7 Em-алгоритм
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Л9: Взаимодействие веб-приложений
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
Webdev7: Обработка HTTP запросов. Django Views
L4: Решающие деревья
L4: Решающие деревья
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Мастер-класс: "Интеграция в промышленную разработку"
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Лекция 6: Работа с данными. Django ORM
Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб
Мастер-класс: Особенности создания продукта для мобильного веб
Web лекция 1
Web лекция 1
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
L1 Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
L1 Вводная лекция. Обзор основных задач Data Science (Лекция №1)
L3: Линейная и логистическая регрессия
L3: Линейная и логистическая регрессия
L13: Заключительная
L13: Заключительная
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
L7:Задача кластеризации. Метрики качества
L11: Метод ансамблей
L11: Метод ансамблей
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
L2: Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
L2: Задача классификации и регрессии. Метрики ошибок
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Similar a Лекция 5 Серверная разработка
Approach to web and mobile development for intersystems caché REST API, web application architecture, web sockets, JSON usage Eduard Lebedyuk
Web and mobile development for intersystems caché, Eduard Lebedyuk
Web and mobile development for intersystems caché, Eduard Lebedyuk
InterSystems
Клиент, сервер и их взаимодействие, разработка веб и мобильных приложений, Лебедюк Эдуард / Client & server overview & communication between them, how to develop mobile apps based on existing webapp, Eduard Lebedyuk
Разработка мобильного и веб интерфейса для Caché
Разработка мобильного и веб интерфейса для Caché
InterSystems CEE
Краткий экскурс в историю развития PHP как языка программирования с момента зарождения и до наших дней, попытка проследить расширение сферы применения языка и выявить причины, этому способствовавшие, обзор возможностей современного PHP как языка программирования и как стэка технологий для создания мощных программных решений корпоративного уровня. Доклад будет интересен как начинающим программистам, так и разработчикам с опытом, ещё не освоившим PHP. Автор доклада: Павел Крынецкий — PHP/Java разработчик, компания Аркадия. Участвовал в разработке веб-проектов корпоративного сектора различной сложности для как для российских, так и зарубежных заказчиков. Профессиональный опыт в IT-индустрии > 7 лет.
2015-12-12 | AzovDevMeetup 2015 | Enterprise приложения на PHP | Павел Крынецкий
2015-12-12 | AzovDevMeetup 2015 | Enterprise приложения на PHP | Павел Крынецкий
JSC “Arcadia Inc”
Встраивание Python в мобильные приложения – нюансы interoperation, новые подх...
Встраивание Python в мобильные приложения – нюансы interoperation, новые подх...
Anthony Marchenko
В докладе будет рассказано и показано, как расширить возможности стандартного ASP.NET MVC3 web-приложения, используя браузерный native-плагин, написанный на языке C++. Будет показано применение фреймворка FireBreath, позволяющего легко создавать гибкие, кроссплатформенные и кроссбраузерные плагины. Будут затронуты вопросы взаимодействия managed-кода на C# с native-кодом на C++, а также показаны возможности по вызову кода на C++/C# из клиентского JavaScript-кода web-страницы. Применение вышеназванных технологий будет показано на примерах, одним из которых является разработанный для нужд системы электронного документооборота плагин, позволяющий осуществлять взаимодействие со сканером документов, подключенным к компьютеру клиента, из кода на JavaScript. Также будет даваться краткое описание других технологий, связанных с выполнением браузером не специфичных для него функций: NaCl, Pepper, и приведено сравнение этих технологий.
NPAPI
NPAPI
Timur Rakhmatillaev
Platypus platform ivbit
Platypus platform ivbit
jskonst
Секционный доклад Экскурс в мир WEB разработки Дмитрий Лаабе Генеральный директор и основатель рекрутинговой компании IT-Доминанта Технический директор и программист портала Айти-Событие Россия. Санкт-Петербург http://it-sobytie.ru/events/3120
Экскурс в мир WEB разработки
Экскурс в мир WEB разработки
IT-Доминанта
Это не рассказ о том, как из разработчика стать крутым DevOpsом. Это доклад о том, как можно сделать процесс разработки и развертки приложения комфортнее и эффективнее вместе с прогрессивной технологией контейнеризации - Docker. В этом докладе я затрону следующие темы: Docker - это то модное слово, которое все должны знать Дирижирование оркестром вместе с Docker Compose Создание и настройка рабочего окружения в Docker Построение сервисно-ориентированых приложений Безболезненное развертывание приложений с Shipyard То, чего не хватало для Continuous Integration - запуск параллельных билдов
Михаил Боднарчук "Docker для PHP разработчиков"
Михаил Боднарчук "Docker для PHP разработчиков"
Fwdays
Презентация 29 октября 2007 года, Самара, Медиацентр СГАУ
Netbeans Desktop Applications
Netbeans Desktop Applications
scassau
Презентация по NetBeans 6.0 Desktop
NetBeans 6.0 Desktop
NetBeans 6.0 Desktop
Iljas
Railsclub 2012
Railsclub 2012
Michael Majorov
Сценарии, выполняемые на стороне клиента Фреймворки JavaScript Сценарии, выполняемые на стороне сервера RPC, SOAP REST WSDL XML, JSON AJAX Сценарии работы web-сервера По материалам книги: Джеймс Ли, Брент Уэр Использование Linux, Apache, MySQL и PHP для разработки Web-приложений, Издательский дом "Вильямс".
Мировые информационные ресурсы. Лекция 5
Мировые информационные ресурсы. Лекция 5
Dmitriy Krukov
Доклад с UWDC 2017
Платформа .NET Core глазами PHP-разработчика
Платформа .NET Core глазами PHP-разработчика
Георгий Драк
Evolution of web-project requires scalable architecture and scalable development process. In my presentation (in Russian): different techniques, how to achieve this if talking about Perl-based web project.
Middleware
Middleware
megakott
Node.JS: возможности для РНР-разработчика
Node.JS: возможности для РНР-разработчика
Node.JS: возможности для РНР-разработчика
Alexei Smolyanov
Дмитрий Лукьяненко, QA Automation рассматривает: - Selenium IDE; - Selenium WebDriver; - Page Obgect Pattern; - Page Factory Pattern; - локаторы; - как построить фреймворк и куда его можно дальше развивать.
Дмитрий Лукьяненко: Первый фреймворк на Selenium + TestNG
Дмитрий Лукьяненко: Первый фреймворк на Selenium + TestNG
DataArt
Павел Федотовский «Документация REST API c использованием Swagger»
Павел Федотовский «Документация REST API c использованием Swagger»
Павел Федотовский «Документация REST API c использованием Swagger»
SpbDotNet Community
Java as Web language: evolution or rebranding? Talk at RIF+KIB conference, April 2010 Новая жизнь Java: от корпоративных приложений в Веб. JVM как платформа языков будущего. Новые языки на базе JVM. Эволюция Веб в сторону усложнения. Упрощение Java как языка для Веб. Современный имидж Java: простая разработка на мощной платформе.
Java как язык Веба: эволюция или ребрендинг
Java как язык Веба: эволюция или ребрендинг
Anatol Filin
Выступление на "Найди ответ 6" 20 октября 2012. Аннотация Я расскажу о чем нужно знать HR'у и рекрутеру, когда он говорит с IT-профессионалами или теми, кто хочет ими стать. В этой среде много тонкостей и незнакомых "не-IT"-человеку терминов: C++, C#, JavaScript, frontend, backend, Ajax, .NET и так далее.
Ликбез для HR'ов в IT
Ликбез для HR'ов в IT
Alexander Krass
Многофункциональный сервер приложений, обеспечивающий среду запуска на одном сервере и группе серверов, дающий полный набор инструментов для создания прикладного программного обеспечения.
Impress Application Server for node.js (ru)
Impress Application Server for node.js (ru)
Timur Shemsedinov
Similar a Лекция 5 Серверная разработка
(20)
Web and mobile development for intersystems caché, Eduard Lebedyuk
Web and mobile development for intersystems caché, Eduard Lebedyuk
Разработка мобильного и веб интерфейса для Caché
Разработка мобильного и веб интерфейса для Caché
2015-12-12 | AzovDevMeetup 2015 | Enterprise приложения на PHP | Павел Крынецкий
2015-12-12 | AzovDevMeetup 2015 | Enterprise приложения на PHP | Павел Крынецкий
Встраивание Python в мобильные приложения – нюансы interoperation, новые подх...
Встраивание Python в мобильные приложения – нюансы interoperation, новые подх...
NPAPI
NPAPI
Platypus platform ivbit
Platypus platform ivbit
Экскурс в мир WEB разработки
Экскурс в мир WEB разработки
Михаил Боднарчук "Docker для PHP разработчиков"
Михаил Боднарчук "Docker для PHP разработчиков"
Netbeans Desktop Applications
Netbeans Desktop Applications
NetBeans 6.0 Desktop
NetBeans 6.0 Desktop
Railsclub 2012
Railsclub 2012
Мировые информационные ресурсы. Лекция 5
Мировые информационные ресурсы. Лекция 5
Платформа .NET Core глазами PHP-разработчика
Платформа .NET Core глазами PHP-разработчика
Middleware
Middleware
Node.JS: возможности для РНР-разработчика
Node.JS: возможности для РНР-разработчика
Дмитрий Лукьяненко: Первый фреймворк на Selenium + TestNG
Дмитрий Лукьяненко: Первый фреймворк на Selenium + TestNG
Павел Федотовский «Документация REST API c использованием Swagger»
Павел Федотовский «Документация REST API c использованием Swagger»
Java как язык Веба: эволюция или ребрендинг
Java как язык Веба: эволюция или ребрендинг
Ликбез для HR'ов в IT
Ликбез для HR'ов в IT
Impress Application Server for node.js (ru)
Impress Application Server for node.js (ru)
Más de Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение" Лектор - Владимир Гулин Ключевые идеи бустинга. Отличия бустинга и бэггинга. Алгорим AdaBoost. Градиентный бустинг. Мета-алгоритмы над алгоритмическими композициями. Алгоритм BagBoo. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №13 "Глубокие нейронные сети" Лектор - Павел Нестеров Трудности обучения многослойного персептрона. Предобучение используя РБМ. Глубокий автоэнкодер, глубокая многослойная нейросеть. Deep belief network и deep Boltzmann machine. Устройство человеческого глаза и зрительной коры головного мозга. Сверточные сети. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №13 "Глубокие нейронные сети"
Лекция №13 "Глубокие нейронные сети"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №11 "Основы нейронных сетей" Лектор - Павел Нестеров Биологический нейрон и нейронные сети. Искусственный нейрон Маккалока-Питтса и искусственная нейронная сеть. Персептрон Розенблатта и Румельхарта. Алгоритм обратного распространения ошибки. Момент обучения, регуляризация в нейросети, локальная скорость обучения, softmax слой. Различные режимы обучения. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №11 "Основы нейронных сетей"
Лекция №11 "Основы нейронных сетей"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №9 "Алгоритмические композиции. Начало" Лектор - Владимир Гулин Комбинации классификаторов. Модельные деревья решений. Смесь экспертов. Stacking. Стохастические методы построения ансамблей классификаторов. Bagging. RSM. Алгоритм RandomForest. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №9 "Алгоритмические композиции. Начало"
Лекция №9 "Алгоритмические композиции. Начало"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №7 "Машина опорных векторов" Лектор - Николай Анохин Разделяющая поверхность с максимальным зазором. Формулировка задачи оптимизации для случаев линейно-разделимых и линейно-неразделимых классов. Сопряженная задача. Опорные векторы. KKT-условия. SVM для задач классификации и регрессии. Kernel trick. Теорема Мерсера. Примеры функций ядра. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №7 "Машина опорных векторов"
Лекция №7 "Машина опорных векторов"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №6 "Линейные модели для классификации и регрессии" Лектор - Николай Анохин Обобщенные линейные модели. Постановка задачи оптимизации. Примеры критериев. Градиентный спуск. Регуляризация. Метод Maximum Likelihood. Логистическая регрессия. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №6 "Линейные модели для классификации и регрессии"
Лекция №6 "Линейные модели для классификации и регрессии"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №5 "Обработка текстов, Naive Bayes" Лектор - Николай Анохин Условная вероятность и теорема Байеса. Нормальное распределение. Naive Bayes: multinomial, binomial, gaussian. Сглаживание. Генеративная модель NB и байесовский вывод. Графические модели. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №5 "Обработка текстов, Naive Bayes"
Лекция №5 "Обработка текстов, Naive Bayes"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №4 "Задача классификации" Лектор - Николай Анохин Постановка задач классификации и регрессии. Теория принятия решений. Виды моделей. Примеры функций потерь. Переобучение. Метрики качества классификации. MDL. Решающие деревья. Алгоритм CART. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №4 "Задача классификации"
Лекция №4 "Задача классификации"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №1 "Задачи Data Mining" Лектор - Николай Анохин Обзор задач Data Mining. Стандартизация подхода к решению задач Data Mining. Процесс CRISP-DM. Виды данных. Кластеризация, классификация, регрессия. Понятие модели и алгоритма обучения. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №1 "Задачи Data Mining"
Лекция №1 "Задачи Data Mining"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №3 "Различные алгоритмы кластеризации" Лектор - Николай Анохин Иерархическая кластеризация. Agglomerative и Divisive алгоритмы. Различные виды расстояний между кластерами. Stepwise-optimal алгоритм. Случай неэвклидовых пространств. Критерии выбора количества кластеров: rand, silhouette. DBSCAN. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №3 "Различные алгоритмы кластеризации"
Лекция №3 "Различные алгоритмы кластеризации"
Technosphere1
Más de Technosphere1
(10)
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лекция №13 "Глубокие нейронные сети"
Лекция №13 "Глубокие нейронные сети"
Лекция №11 "Основы нейронных сетей"
Лекция №11 "Основы нейронных сетей"
Лекция №9 "Алгоритмические композиции. Начало"
Лекция №9 "Алгоритмические композиции. Начало"
Лекция №7 "Машина опорных векторов"
Лекция №7 "Машина опорных векторов"
Лекция №6 "Линейные модели для классификации и регрессии"
Лекция №6 "Линейные модели для классификации и регрессии"
Лекция №5 "Обработка текстов, Naive Bayes"
Лекция №5 "Обработка текстов, Naive Bayes"
Лекция №4 "Задача классификации"
Лекция №4 "Задача классификации"
Лекция №1 "Задачи Data Mining"
Лекция №1 "Задачи Data Mining"
Лекция №3 "Различные алгоритмы кластеризации"
Лекция №3 "Различные алгоритмы кластеризации"
Лекция 5 Серверная разработка
1.
Серверная разработка СергейЛихобабин Техносфера2014
2.
Что мы научимся делать Обработка GETи POSTзапросов Генерация
HTML при помощи шаблонов Знакомство с Django
3.
Типичные задачи серверной разработки Отображение и изменение(CRUD)
объектов на сервере Предоставление API и взаимодействие c API других сервисов
4.
Языки серверной разработки Компилируемые C/C++ модули к
Web серверам Java C#
5.
Языки серверной разработки Интерпретируемые Perl PHP Ruby Python Javascript(NodeJS) Lua(скриптование веб-серверов)
6.
Языки серверной разработки Новая волна Go Erlang Scala Groovy
7.
Тенденции Функциональный подход Асинхронность Распределенность Real-Time
8.
Взаимодействие веб- сервера с приложением CGI FastCGI WSGI Веб-сервер встроенный в
приложение
9.
CGI #!/usr/bin/python importos importsys print"Content-type:text/html" print"Status:200" print"" print"<h1>Hello,world!</h1>" fork,vinos.environ.items(): print"%s=%s<br>"%(k,v) print>>sys.stderr,"Nicetomeetyou"
10.
Заголовки ответа Booking.com HTTP/1.1200OK Server:nginx Date:Sun,27Oct201310:08:40GMT Content-Type:text/html;charset=UTF-8 Content-Length:42510 Connection:keep-alive Cache-Control:private Vary:User-Agent,Accept-Encoding Content-Encoding:gzip X-Recruiting:LikeHTTPheaders?Comewriteours:b
11.
Заголовки ответа Reddit.com HTTP/1.1200OK Content-Type:text/html;charset=UTF-8 Vary:accept-encoding Content-Encoding:gzip Content-Length:19879 Server:';DROPTABLEservertypes;-- Date:Sun,27Oct201310:10:10GMT Connection:keep-alive
12.
GET параметры Гиперссылка <ahref="‘/hello.cgi?name=me&greeting=hello’">Hello!</a> Переменная окружения QUERY_STRING=name=me&greeting=hello CGI-скрипт importurlparse params=urlparse.parse_qs('name=me&greeting=hello')
13.
POST параметры Форма <formmethod="”post”"action="”/hello.cgi”"> <inputname="”name”"value="”me”/"> <inputname="”greeting”"value="”hi”/"> <inputtype="”submit”/"> </form> CGI скрипт qs=sys.stdin.read() или cgi.FieldStorage()
14.
Фаилы в POST и Non-ASCII символы Multipart/form-data <formmethod="”post”"action="”/hello.cgi”"enctype= <inputname="”name”"value="”me”/"> <inputname="”pic”"type="”file”/"> <inputtype="”submit”/"> </form> URI encoding <ahref="”/hello.cgi?name=%D0%B8%D0%BC%D1%8F”">привет</a>
15.
Обработка параметров importcgi form=cgi.FieldStorage() #Наличиепараметров ifnot'name'inform: raiseValidationError('panic') #Валидация ifnotre.match('[a-z]+',form['name']): raiseValidationError('panic') #Очистка story=re.sub('<[^>]+>','',form['story']) #Экранирование story=form['story'] story=story.replace('<','<') story=story.replace('>','>')
16.
Переменные окружения HTTP_COOKIE HTTP_USER_AGENT PATH_INFO QUERY_STRING REMOTE_ADDR REQUEST_METHOD SCRIPT_FILENAME SCRIPT_NAME …
17.
WSGI defapplication(environ,start_response): status='200OK' output='HelloWorld!' response_headers=[ ('Content-type','text/plain'), ('Content-Length',str(len(output))) ] start_response(status,response_headers) return[output]
18.
Gunicorn
19.
Как запустить gunicornmyproject.wsgi:application
20.
Альтернативы uWSGI Tornado Werkzeug
21.
Решаемые задачи
22.
Обработка форм request=Request(environ) error=None url='' ifrequest.method=='POST': url=request.form.get('url') ifnotis_valid_url(url): error='PleaseenteravalidURL' else: short_id=insert_url(url) returnredirect('/%s'%short_id) returnrender_template('new_url.html',error=error,url=url)
23.
Обработка форм Отображение формы и
изменение через один обработчик Сообщение об ошибке и успехе Проверка данных на сервере и клиенте
24.
Ajax Frontend varrequest=$.ajax({ url:”/like/", type:"POST", data:{id:itemId}, dataType:"json" }); request.done(function(result){ if(result.status){$("#log").html(result.msg);} }); request.fail(function(jqXHR,textStatus){ alert("Requestfailed:"+textStatus); })
25.
Ajax Backend importjson request=Request(environ) json_data=json.dumps({ 'status':True, 'msg':u'Лайк!' }) response=Response(json_data,mimetype='text/plain') returnresponse(environ,start_response)
26.
Хранение данных на клиенте Что нужно хранить о пользователе Авторизацию Временную информацию Cookie и сессии Cookie передаются
вместе запросом Сессии хранятся на сервере (в файлах, в базе), идентификатор сессии передаются в куках
27.
Cookie Заголовки Set-Cookie:name=val;path=/;domain=domain.ru; expires=Tue,20Mar201211:52:54GMT Cookie:name=val;name2=val2;is_visited=2011-13-15 Установка importCookie cookie=Cookie.SimpleCookie() cookie['name']='val' cookie['name']['path']='/path' Получение cookie.load('a=b;c=d') fornameincookie: print'%s=>%s'%(name,cookie[name])
28.
Шаблонизаторы ''' <html><body> <h1>%s</h1> </body></html>’’%name VS context={ 'user':get_user(form['name']), 'friends':get_friends(form['name']) } render('tpl/home.html',context)
29.
Шаблонизаторы
30.
Шаблонизаторы Django, Jinja2 {%extends"layout.html"%} {%blockbody%} <ul> {%foruserinusers%} <li>{%includehelper%}</li> {%endfor%} </ul> {%endblock%}
31.
SSI <!--#echovar=”Email"default=""--> <!--#includevirtual="/remote/body.php?argument=val <!--#ifexpr="$name=/(.+)@(?P<domain>.+)/"--> <!--#echovar="1"--> <!--#echovar="domain"--> <!--#endif-->
32.
Фреймворки Готовая архитектура проекта Решения
для часто-встречающихся задач Все их используют
33.
Flask app=Flask(__name__) @app.route('/') defindex_page(): db=get_db() cur=db.execute('selecttitle,textfromentrie entries=cur.fetchall() returnrender_template('show_entries.html',entr @app.route('/contact/') defcontact_page(): returnrender_template('contact_page.html')
34.
MVC
35.
Примеры PHP -CodeIgniter, Yii ASP.NetMVC
Framework Perl-Catalyst Python -Django, Pyramid Ruby-Rubyon Rails
36.
Почему Django?
37.
Почему Django?
38.
Почему Django? Instagram 40+ миллионов пользователей 100+
виртуальных серверов 1 миллион регистраций за 12 часов после запуска Android версии 5 разработчиков
39.
Почему Django? Pinterest 3 миллиона посетителей
в день 4 по популярности в СШАпосле Facebook, Twitter, LinkedIn 410 ТБ пользовательских данных
40.
Почему Django? Disqus 500 миллионов уникальных
посетителей в месяц 750 тысячсайтов используют Disqus 165 тысячсообщений в секунду 8 инженеров-разработчиков
41.
Django
42.
Возможности фреймворка Гибкая ORM Интерфейс администрирования Диспетчер
URL на основе регулярных выражений Шаблонизатор Кэширующий фреймворк Интернационализация Обширное комьюнити
43.
Структура проекта Проект состоит из
приложений Приложения могут находиться где угодно в Python path Pluggable-приложения
44.
Полезные ссылки http://docs.djangoproject.com/ http://www.djangosites.org/with-source/ https://github.com/django/django
45.
Спасибо за внимание СергейЛихобабин s.lihobabin@corp.mail.ru
Descargar ahora