Материалы для программистов на тему «Производительность»
В России немало компаний, которые создают собственные языковые модели. И чтобы их протестировать, нужны специальные русскоязычные тесты. Именно эту потребность закрывает новый бенчмарк LLM Arena
Оптимизация производительности является ключевым аспектом разработки веб-приложений, особенно когда речь идет о работе с большими объемами данных. Именно такая задача была поставлена перед фронтенд-разработчиками IT Test. Рассказываем, как оптимизировать код и найти баланс между производительностью и читаемостью.
Рассказали, почему в 3D-модельках считают полигоны, откуда взялись треугольники, как движки экономят на 3D-объектах и где школьная геометрия действительно пригодилась.
Собрали мнения специалистов на тему, можно ли полностью отказаться от разработки и перейти на no-code сервисы.
Рассказал о применении Cython для ускорения вычислений в Python. Python считают медленным, но учитывая его плюсы, с этим нужно работать.
Как разработчику обеспечить низкие задержки сложной системы при высоких нагрузках: поделился методологией решения задачи.
Разобрали на примере, какая из библиотек справляется лучше и как псинхронность влияет на скорость исполнения массовых запросов
И остаться при всех конечностях. Разобрали шесть типичных ошибок новичков с примерами кода и нашли решение каждой.
