Из повара в программисты

JIT-компилятор (Just-In-Time Compiler) – Специальный вид компилятора, который генерирует машинный код непосредственно перед выполнением программы.

Заглушка (Stub) –

фиктивная реализация функции или метода, используемая в тестировании программного обеспечения. Заглушки помогают имитировать поведение зависимых компонентов и обеспечивают контролируемую среду для тестирования.

Демо (Demo) – презентация или демонстрация работы программного продукта или функционала перед заказчиком или командой разработчиков. Демо позволяет показать достигнутые результаты и получить обратную связь.

Скалирование (Scaling) –

процесс увеличения масштабов системы или инфраструктуры для поддержки роста и увеличения нагрузки. Скалирование может быть горизонтальным (добавление новых серверов) или вертикальным (увеличение ресурсов на существующих серверах). Микросервисы (Microservices) – Архитектурный подход, при котором приложение разбивается на небольшие, независимые и легко масштабируемые сервисы.

Контейнеризация (Containerization) – Методология разработки и развертывания программного обеспечения, при которой приложения и их зависимости упаковываются в контейнеры для обеспечения единообразной и независимой среды выполнения.

Бессерверные вычисления (Serverless Computing) –

Подход к разработке и развертыванию приложений, при котором разработчику не нужно управлять физическими или виртуальными серверами, так как код выполняется в управляемой облачной среде.

Совместная разработка и эксплуатация (DevOps) – Методология, объединяющая разработку (Development) и эксплуатацию (Operations) программного обеспечения для повышения скорости и надежности процессов разработки и доставки приложений.

Блокчейн (Blockchain) –

Децентрализованная распределенная система, которая использует цепочку блоков для записи и проверки транзакций или другой информации.

Машинное обучение (Machine Learning) – Раздел искусственного интеллекта, который обучает компьютерные системы обнаруживать закономерности и делать предсказания на основе данных, без явного программирования.

Нейронные сети (Neural Networks) – Модели машинного обучения, которые имитируют работу нервной системы человека и используются для распознавания образов, классификации данных, обработки естественного языка и других задач.