Бесплатный мини-курс: освой базу тестирования за 72 часа

Ты выполнишь 3 реальных задачи из жизни Junior QA — поиски багов вручную, и с помощью ПО. Получишь проекты в портфолио, значимые для будущего работодателя.

Как это работает?
1. Регистрируешься — это абсолютно бесплатно.
2. В течение трёх дней проходишь уроки от эксперта в удобное для себя время.
3. Получаешь консультацию по профессии, обучению и рынку.
4. Понимаешь, подходит ли тебе тестирование, как начать карьеру и как выгодно выделиться среди новичков.

Получи 4 гайда + 3 проекта в портфолио за 3 дня — успевай до 30 апреля!
👉 Записаться бесплатно (осталось 12 мест).

Бесплатный мини-курс: освой базу тестирования за 72 часа

Ты выполнишь 3 реальных задачи из жизни Junior QA — поиски багов вручную, и с помощью ПО. Получишь проекты в портфолио, значимые для будущего работодателя.

Как это работает?
1. Регистрируешься — это абсолютно бесплатно.
2. В течение трёх дней проходишь уроки от эксперта в удобное для себя время.
3. Получаешь консультацию по профессии, обучению и рынку.
4. Понимаешь, подходит ли тебе тестирование, как начать карьеру и как выгодно выделиться среди новичков.

Получи 4 гайда + 3 проекта в портфолио за 3 дня — успевай до 30 апреля!
👉 Записаться бесплатно (осталось 12 мест).

🧰 3D abstract shapes

Большая коллекция разных абстрактных элементов в PNG формате, сделанных с помощью Stable Diffusion

Dezzigners

📖Как учится машина
🖋Ян Лекун | 2021

Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, — революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое.

Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы.

💾 Скачать книгу

Daily Coding #книги #ML

Плагин uilogos — включает в себя логотипы компаний из различных отраслей, что упрощает создание макетов и прототипов с реальными брендами. Это особенно полезно при создании пользовательских интерфейсов, где важна работа с логотипами и символикой.

#логотипы #дизайн #прототипирование

Источник

👨 Дизайн-телега

Китайский Behance, о котором ты ничего не знал, а там уже сидит 82 миллиона человек. На фоне умирающих просмотров Бешки, такая большая, хоть и китайская аудитория выглядит крайне заманчиво.

https://www.zcool.com.cn/

Подробнее: https://designpub.ru/zcool-китайский-behance-о-котором-вы-не-слышали-а-зря-fc316d2fe3d2

#showcase #behance

🌠 UI_UX inspiration

Крутые постеры для вашего вдохновения.

📙 Shock Design

HOTEL LA FANTAISIE PARIS
Ссылка на проект

Поиск по теме:
#заведение

💣 PSD

Минука скрытого:

Дизайн китайского паспорта в ультрафиолете. В ультрафиолетовом свете на страницах китайского паспорта проявляются скрытые элементы дизайна, такие как образы достопримечательностей каждого региона и знаковые культурные места страны.

Гугл опубликовал пост-мортем по позавчерашнему падению. Обычные ошибки, только на инфраструктуре планетарного масштаба.

У них есть внутренний сервис, который проверяет доступы (бабки, квоты и т. д.) перед тем, как API запрос доходит до любого продукта.

Эта программа берет из специальной глобальной базы данных правила, по которым проверяет каждый запрос и отвечает, пропускать его или нет.

В эту программу добавили поддержку нового типа квот. Программист допустил небрежность в новом коде и не проверял, насколько корректно записано это правило в базе, перед тем, как пытаться положить его в память. Обращение к несуществующей памяти — смертный грех, за такое программа мгновенно завершается (если программист не предусмотрел, что такое может случиться, а это не наш случай). При этом я бы не назвал это ошибкой, все мы люди, мы не идеальны и поэтому придумываем механизмы защиты от своей природы. В этом суть инженерного подхода.

Экземпляр этой программы работает в каждом регионе Гугла. Так как это серьезный, ключевой сервис, его выкатывают не во все регионы сразу, а по одному, внимательно отслеживая, не внесли ли программисты новые ошибки.

Более того, весь новый функционал специально помечают и сначала запускают только для внутреннего пользования, чтобы, даже при наличии ошибки, она не задела внешних клиентов. Этот механизм называется фича-флагами.

К сожалению, программист забыл настроить фича-флаги для этого кода. Кусочек программы с ошибкой запустился на всех пользователей сразу. Удивительно, что это не заметили на этапе code review!

Итак, проходит время, и вот программа с ошибкой запущена во всех регионах для всех пользователей. Кто-то добавляет в базу данных новое правило с новым типом квот, с пустым полем. Эта запись в течение десятков миллисекунд копируется во все регионы, и в каждом регионе программа проверки считывает новое правило, пытается обратиться к несуществующей памяти, падает, перезапускается и снова падает.

Тут в дело вступает, на мой взгляд, первая ошибка (а не просто человеческая небрежность) инженеров — система контроля доступа настроена так, что при отсутствии ответа от программы проверок она отклоняет запрос. Так называемый fail closed. Хорошо для замков на банковских сейфах, плохо для пожарных выходов.
В нашем случае система не пропускает ни один запрос.

Дежурные инженеры замечают проблему в течение 2 минут, за 10 минут находят причину (дежурная система и дежурные инженеры у Гугла достойны восхищения) и нажимают большую красную кнопку, которая должна выключить эту часть программы (ее программисты сделали). Ее включение занимает еще 30 минут. (Не понятно, почему этот механизм занимает 30 минут, а не 20 миллисекунд, но движемся дальше).

Система заработала, но из-за того, что она лежала 40 минут, накопилось много желающих отправить запрос еще раз, и они создали эффект толпы, которая набежала и перегрузила остальные соседние сервисы через наш сервис проверок. Оказалось, что он не ждет какое-то время, если нужный сервис отказывается ответить на запрос (для этого есть красивая схема exponential back off), а долбит до упаду, тем самым не давая системе возможности восстановиться. Пришлось руками ограничивать число запросов. На постепенную, ручную разгрузку очередей ушло еще 2 часа.

Ко всему прочему, Гугл час не мог опубликовать уведомление о проблеме, потому что сервис публикации статус-страниц зависит от системы, которая упала.

Как вывод, Гугл обещает пройтись по всем сервисам и убедиться, что они, во-первых, fail open, то есть пропускают запросы, когда падают, во-вторых, реализуют exponential back off, если на их запрос не отвечают, а не добивают лежачего, и, наконец, в-третьих, что даже глобальные добавления правил должны прилетать во все регионы не сразу, а с некоторыми задержками. Ещё обещают добавить эти проверки в свои статические анализаторы кода, завидую!

Первые два пункта можно и нужно использовать в каждом проекте, даже если ты не Гугл.