Комментарии

Первое, о чём хочется рассказать сказать, это об инструменте Postman. Его можно как скачать и установить на ПК, так и работать онлайн. Postman — это некоторая утилита, которая позволяет вызывать внешние сервисы, внешние API, реальные REST-сервисы (которые работают поверх протокола HTTP) и используется для тестирования.

Также можно упомянуть SOAP UI и Swagger UI. Кстати, Swagger — это не только некоторый язык формального описания API, но ещё и редактор, с помощью которого можно вызывать реальные сервисы.

Какую последовательность действий можно посоветовать?

— Найти общедоступное API;
— Выбрать одну из утилит (я бы рекомендовал начать с Postman);
— Тренироваться.

Ясно, а еще тогда, в каких программах можно потренироваться новичкам и разобраться в командах, взаимодействиях REST (возможно, SOAP)?

Предположу, что в вопросе говорится про REST-сервисы второго уровня зрелости, когда мы говорим про HTTP API. Здесь системный аналитик может, в зависимости от компании, от проекта и от договоренности с руководителем, делать многое.

Кто-то проектирует архитектуру сервиса, кто-то только формирует API. Наиболее часто аналитик готовит описание REST-сервиса с помощью каких-нибудь формализованных языков (например, Swagger или JSON-схемы).

Если не рассматривать описание формализованных языков, то остается описание структуры запросов/ответов, описание возможных ошибок, проектирование внутренней логики сервиса и того, что он делает.

Спасибо за ответы, а тогда можно уточнить — что входит в задачи системного аналитика при проектировании REST-сервиса?

Мне кажется этот ответ остаётся актуальным для любого практического вопроса на тему REST с момента его изобретения. Хотя стилю уже скоро 30, когда дело переходит от теории к практике, сделать все по канонам не наделав ошибок до сих пор остается крайне трудной задачей. Как технология на базе REST мог выстрелить GraphQL с их интернированным стеком инструментов по всей вертикали. Но они все же через-чур специфичные.

К сожалению, это очень сложный и абстрактный вопрос, на который трудно ответить.

Применение алгоритмов классификации машинного обучения стало ключевым фактором для нашей компании в поддержании высокого качества данных. Наиболее впечатляют возможности активного и глубокого обучения, которые позволили выявить скрытые закономерности и существенно снизить риски. Инновационные подходы, такие как разработка функций и метрики оценки, предоставляют нам инструменты для более точного анализа данных и принятия обоснованных решений.

Особенно ценю ансамблевое обучение за его способность комбинировать несколько моделей для достижения наилучших результатов. Будучи уверенными в надежности и точности наших данных, мы смогли не только повысить эффективность работы, но и значительно улучшить стратегическое планирование.

Я работаю в сфере информационных технологий, и качество данных всегда было для нас критически важным, особенно при принятии стратегических решений. Использование методов классификации машинного обучения, таких как Naive Bayes и машины опорных векторов, значительно улучшило наши процессы очистки данных. Эти инструменты помогли автоматизировать выявление и исправление аномалий, что заметно сократило время и уменьшило количество ошибок в наших анализах. Особенно впечатляет возможность этих алгоритмов точно вменять пропущенные значения и связывать записи, сохраняя при этом целостность данных. Я особенно ценю их гибкость в адаптации к различным сценариям и контекстам, что делает их незаменимыми в нашей работе. Благодаря этим технологиям, наша команда уверена в точности и надежности получаемых результатов.

ИИ и МО стали для нас настоящими союзниками в процессе медицинского анализа. Благодаря этим технологиям, время на диагностику сократилось, а точность увеличилась. Мы внедрили ИИ-решения для анализа сложных медицинских данных, и результаты превзошли ожидания. Эти технологии не только облегчили нашу повседневную работу, но и открыли путь к ранее недостижимым открытиям. ИИ помогает обнаруживать скрытые паттерны, которые не видны человеческому глазу, что значительно ускоряет процессы лечения и улучшает качество ухода за пациентами. Особо хочется отметить точность прогнозирования и способность ИИ адаптироваться к новым данным. Без сомнения, это новый уровень в сфере здравоохранения.

Лично я наблюдаю значительное влияние искусственного интеллекта и анализа данных на наше повседневное функционирование. Эти технологии, способствуя повышению эффективности диагностики и лечения, значительно улучшили качество обслуживания пациентов. Однако не менее важно учитывать этические вызовы. Проблемы с конфиденциальностью данных и алгоритмическая предвзятость требуют активного внимания и прозрачности процессов, чтобы гарантировать справедливые и обоснованные результаты.

Очень впечатляет, как ИИ позволяет получать более глубокое понимание сложных медицинских данных, что ведет к принятию более обоснованных клинических решений. Это будущее, в котором я вижу огромное преимущество для пациентов, если этические соображения остаются в центре разработок. Мы должны стремиться к безопасности и защите данных, чтобы удержать доверие пациентов и обеспечить устойчивое развитие медицинских технологий.

Лично я наблюдаю значительное влияние искусственного интеллекта и анализа данных на наше повседневное функционирование. Эти технологии, способствуя повышению эффективности диагностики и лечения, значительно улучшили качество обслуживания пациентов. Однако не менее важно учитывать этические вызовы. Проблемы с конфиденциальностью данных и алгоритмическая предвзятость требуют активного внимания и прозрачности процессов, чтобы гарантировать справедливые и обоснованные результаты.

Очень впечатляет, как ИИ позволяет получать более глубокое понимание сложных медицинских данных, что ведет к принятию более обоснованных клинических решений. Это будущее, в котором я вижу огромное преимущество для пациентов, если этические соображения остаются в центре разработок. Мы должны стремиться к безопасности и защите данных, чтобы удержать доверие пациентов и обеспечить устойчивое развитие медицинских технологий.

ИИ и МО стали для нас настоящими союзниками в процессе медицинского анализа. Благодаря этим технологиям, время на диагностику сократилось, а точность увеличилась. Мы внедрили ИИ-решения для анализа сложных медицинских данных, и результаты превзошли ожидания. Эти технологии не только облегчили нашу повседневную работу, но и открыли путь к ранее недостижимым открытиям. ИИ помогает обнаруживать скрытые паттерны, которые не видны человеческому глазу, что значительно ускоряет процессы лечения и улучшает качество ухода за пациентами. Особо хочется отметить точность прогнозирования и способность ИИ адаптироваться к новым данным. Без сомнения, это новый уровень в сфере здравоохранения.

А мы кстати благодаря декларативным методам, мы смогли с легкостью внедрить автомасштабирование и управлять конфигурациями в динамичной архитектуре. Особо впечатляет интеграция с GitOps, которая обеспечивает непрерывный контроль над изменениями и безопасностью. Применение пространств имен упростило администрирование и разделение ресурсов. В результате, адаптация к архитектурам, управляемым API, стала более понятной и логичной. Это решение помогло нам минимизировать время простоя и повысить надежность наших систем. Инновационный подход Kubernetes к API-управлению стал незаменимым в нашей современной разработческой практике.

Компания DST Global представила решения, которые кардинально изменили наше восприятие управления API в Kubernetes. Наша организация давно столкнулась с трудностями интеграции API в динамичной среде этой платформы. Традиционные методы попросту не выдерживали все сложности. С помощью подходов, предложенных DST Global, мы не просто решили старые проблемы, но и значительно повысили эффективность наших процессов.

Особенно впечатляет, как компании удалось разработать архитектуру, которая учитывает все нюансы распределенной природы Kubernetes. Это позволило нам достичь уровня самовосстанавливаемости и масштабируемости API, который ранее казался недоступным. Поддержка и рекомендации по лучшим практикам от их специалистов также заслуживают особого упоминания.

Благодаря этим решениям, мы теперь можем уверенно управлять нашими API, оставляя позади все прежние ограничения.

Независимо от того, каким фреймворком вы пользуетесь для разработки фронтенда — вам нужно поддерживать в хорошем состоянии свои знания по JavaScript. Чем больше времени вы сможете уделить совершенствованию своих знаний по JS — тем лучше. Если вы хорошо знаете JavaScript — это значит, что вы сможете справиться с любым фреймворком или с любой библиотекой, с которыми вам может понадобиться работать.

Полностью согласен
Хорошо разложили по полочкам

Ну на пальцах основные отличия для новичка, который не знает, что «потрогать» первым.

1. Vue не требует вообще никакой инфраструктуры, его можно воткнуть в существующий сайт с вордпрессом на шаред php хостинге, особенно если вы в курсе, что ослик сдох. Для реакта и ангуляра надо где-то поднимать ноду, npm/yarn, webpack/parcel, а потом два дня разбираться, чем babel/core отличается от babel/core и почему на первом create-app не заводится. Ну то есть какой-нибудь бандлер потом, перед выпуском в прод, настроить придётся, но это будет потом, и для vue достаточно будет parcel с нулевой конфигурацией.

2. Vue не требует изучать новые языки, работая на чистом HTML и JS. Гипотетически реакт тоже так может, но по факту 99% примеров и готовых react компонентов используют JSX и ~50% — Typescript. Это всё заметно увеличивает порог входа.

3. Vue не настаивает на функциональной парадигме, его вполне устраивает ООП. Если вас пугают выражения типа

let b = f => g => h => x => f(g(x))(h(x))

в реакте будет сложновато. При этом, если вам нравятся god object-ы на 100500 полей и методов, которые отвечают за всё, включая состояния кнопок, то vuex (аналог redux/flux/...) вполне себе есть, берите и пользуйтесь.

4. Следствие п. 3 — двусторонние биндинги. Они просто работают. Вам не надо, как в 90-ых, писать handleChange/handleKeyUp/… для каждого html элемента, а потом городить UNSAFE_ComponentWillRecieveProps и делать прочие приседания в скафандре. В результате наличию этой и других мелких сладких плюшек (например, стандартного роутера из коробки) кода на vue получается стабильно раза в 2-3 меньше, чем в таком же проекте на реакте, а пишется он быстрее.

При всём при этом реакт, конечно, дико распиарен.

Я не понимаю какая разница между react.js и vue, пожалуйста, поясните

Если посетить домашнюю страницу сайта Vue.js, то можно увидеть, что там его называют так: «Прогрессивный JavaScript-фреймворк». На первый взгляд это может показаться обычным маркетинговым ходом, но, немного вникнув в суть Vue, можно понять, что это не так. Для начала давайте определимся со значением слова «прогрессивное». Это — нечто, происходящее или развивающееся постепенно или поэтапно; это что-то такое, что выполняется пошагово.

Совсем скоро вы увидите, что при разработке Vue-приложений можно работать, поэтапно внедряя в них возможности этого фреймворка. Например, если у вас уже есть некий проект, то вы без проблем можете оснастить его поддержкой Vue. Начать можно с загрузки скрипта Vue и с написания нескольких строк кода.

Если вы хотите воспользоваться Vue CLI, средством командной строки Vue, для того, чтобы развернуть новый проект, обладающий необходимыми вам возможностями, то это — тоже не проблема. По мере того, как ваше приложение будет расти, и вам понадобятся достаточно продвинутые возможности вроде маршрутизации или управления состоянием, приложение несложно будет этими возможностями оснастить.

Обычно я стараюсь не рассказывать о слишком многих способах решения одних и тех же задач тем, кто только начинает осваивать некий фреймворк. Но в данном случае я полагаю, что показать несколько способов разработки первого приложения на Vue — это очень важно. Возможно, вам нравится работать с командной строкой, а возможно — с инструментами, оснащёнными графическим интерфейсом. Для Vue-разработки подходит и то и другое. Кроме того, Vue-приложения можно писать и не прибегая к командной строке. Для этого достаточно добавить на HTML-страницу тег для загрузки соответствующего скрипта. И, наконец, возможно, вам не хочется заботиться о настройке окружения разработки. Вместо этого вы стремитесь к тому, чтобы как можно скорее, без лишних движений, попробовать Vue. На самом деле, какой бы стратегии вы ни придерживались бы, здесь вы найдёте то, что поможет вам приступить к освоению Vue.

В процессе чтения этого материала вы будете встречать ссылки на полезные ресурсы. А когда вы прочтёте всю эту статью — я расскажу вам о том, на что вам стоит обратить внимание для дальнейшего изучения Vue. Надо отметить, что здесь мы не будем погружаться в тонкости Vue, не будем рассматривать все возможные механизмы этого фреймворка. Мы собираемся разобраться с основами и выйти на первое работающее приложение.

Для начала поговорим о некоторых интересных особенностях Vue.

Сильные стороны Vue

Сила Vue, на мой взгляд, заключается в том, насколько дружелюбно этот фреймворк относится к новичкам. Команда разработчиков Vue проделала замечательную работу, стремясь к тому, чтобы разработчики различной квалификации могли бы быстро приступить к продуктивной работе с фреймворком. Если вы знаете HTML, CSS и JavaScript — это означает, что вы буквально в шаге от того, чтобы разрабатывать довольно мощные приложения на Vue.

Я так же полагаю, что Vue, среди трёх ведущих инструментов для фронтенд-разработки (это — Angular, React и Vue), обладает самыми низкими входными барьерами. Это так по нескольким причинам, но для меня всё сводится к трём основным особенностям Vue:

— Отличная документация.
— Замечательное сообщество.
— Это — прогрессивный фреймворк.