Научный журнал

Мурашкин И.Н.

Мурашкин Илья Николаевич – эксперт по тестированию ПО, ООО «ВК», г. Сочи

Аннотация: в статье рассматриваются методологии интеграционного тестирования, применяемые в микросервисной архитектуре, с целью обеспечения надежности и правильного взаимодействия между компонентами системы. Особое внимание уделяется контрактному тестированию, которое широко используется такими компаниями, как Netflix и Amazon, для предотвращения ошибок на этапе интеграции. Проведено исследование, включающее разработку и выполнение интеграционных тестов с использованием инструментов Postman и Newman. Результаты показывают, что контрактное тестирование позволяет значительно снизить количество ошибок, возникающих при взаимодействии микросервисов. В статье представлены данные о проведенных экспериментах, анализ результатов и рекомендации по применению современных методологий интеграционного тестирования в условиях динамически меняющейся архитектуры микросервисов.

Ключевые слова: микросервисная архитектура, интеграционное тестирование, контрактное тестирование, API тестирование, Postman, Newman. 

Список литературы

1. Newman S. Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems. O'Reilly Media, 2015.
2. Richardson C. Microservices Patterns: With examples in Java. Manning Publications, 2018.
3. Newman S. Monolith to Microservices: Evolutionary Patterns to Transform Your Monolith. O'Reilly Media, 2019.
4. Wolfe E. Securing DevOps: Security in the Cloud. Manning Publications, 2018.
5. Abbott M.L. & Fisher M.T. The Art of Scalability: Scalable Web Architecture, Processes, and Organizations for the Modern Enterprise. Addison-Wesley Professional, 2015.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Мурашкин И.Н. МЕТОДОЛОГИИ ИНТЕГРАЦИОННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ В МИКРОСЕРВИСНОЙ АРХИТЕКТУРЕ // Научный журнал № 3(70), 2024. - С. {см. журнал}.

Натолина С.А., Кузнецова О.Ю.

 Натолина Светлана Александровна – магистрант;

Кузнецова Ольга Юрьевна – кандидат технических наук, доцент,

кафедра «Информационно-вычислительные системы»,

Пензенский государственный университет,

г. Пенза

Аннотация: данная статья представляет обзор современных подходов к распознаванию лиц, включая метод гибкого сравнения на графах, метод главных компонент, активные модели внешнего вида и нейронные сети. Исследуются ключевые характеристики каждого метода, выявляются их преимущества и недостатки, а также определены основные аспекты, влияющие на точность и эффективность распознавания лиц. Работа имеет целью обеспечить читателям понимание различий между методами и помочь им выбрать наиболее подходящий под свои потребности.

Ключевые слова: распознавание лиц, идентификация, метод гибкого сравнения на графах, метод главных компонент, активные модели внешнего вида, нейронные сети.

Список литературы

1. Фарафонова А.Е. Технологии биометрической идентификации личности / А.Е. Фарафонова, Е.Л. Турнецкая // Обработка, передача и защита информации в компьютерных системах: Первая Всероссийская научная конференция, Санкт-Петербург, 14–22 апреля 2020 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2020. – С. 43-49.
2. Левчук С.А., Якименко A.А. Исследование характеристик алгоритмов распознавания лиц // Сборник научных трудов НГТУ. – 2018. – № 3–4 (93). – С. 40–58.
3. Тихонова Т.С., Белов Ю.С. Основные подходы к отслеживанию и распознаванию лица [Текст] / Т.С. Тихонова, Ю.С. Белов // Электронный журнал: наука, техника и образование. — 2016. — № 2 (6). — С. 111-115.
4. Паршин С.Е. Исследование параметров алгоритмов распознавания лиц [Текст] / С.Е. Паршин // Сборник научных трудов НГТУ. — 2019. — № 1 (94). — С. 55-70.
5. Бредихин А.И. Алгоритмы обучения сверточных нейронных сетей [Текст] / А.И. Бредихин // Вестник Югорского государственного университета. — 2019. — № 1 (52). — С. 41-54.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Натолина С.А., Кузнецова О.Ю. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К РАСПОЗНАВАНИЮ ЛИЦ // Научный журнал № 2(69), 2024. - С. {см. журнал}.

Москвина Д.А.

Москвина Дарья Андреевна – студент магистратуры, кафедра «Информационно-вычислительные системы», Пензенский государственный университет, г. Пенза

Аннотация: статья посвящена исследованию технологий виртуальной реальности в образовании. Автор рассматривает варианты использования таких технологий в образовании, проводит анализ их преимуществ и недостатков. В заключении автор подчеркивает важность развития технологий виртуальной реальности в образовании, а также предлагает ряд рекомендаций для улучшения использования данных технологий в учебных учреждениях. Сделан вывод, что развитие и интеграция технологий виртуальной реальности в образование открывает новые перспективы для улучшения обучения, повышения мотивации учащихся и развития персонализированного подхода к образованию.

Ключевые слова: виртуальная реальность, область образования, использование технологий, обучение.

Список литературы

1. MEL VR Виртуальные уроки [Электронный ресурс] // Google Play. URL:https://play.google.com/store/apps/details?id=com.melscience.melchemistryvr&hl=ru&gl=RU (дата обращения: 03.05.2024).
2. Полное погружение: как VR-приложения помогают детям учиться [Электронный ресурс] URL: https://lifehacker.ru/vr-prilozheniya-i-obuchenie/ (дата обращения: 05.05.2024).
3. VR-технологии в сфере образования [Электронный ресурс] URL:https://svetak.ru/blog/virtual-reality (дата обращения: 05.05.2024).
4. Козлова А.В., Ходакова Н.П. Перспективы технологий виртуальной и дополненной реальности в дополнительном образовании // Научно-методический электронный журнал «Калининградский вестник образования». — 2022. — № 4 (16) - декабрь. — С. 55-63.
5. Виртуальная реальность в образовании [Электронный ресурс] URL:https://hsbi.hse.ru/articles/virtualnaya-realnost-v-obrazovanii/ (дата обращения: 06.05.2024).

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Москвина Д.А. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ В ОБРАЗОВАНИИ // Научный журнал № 2(69), 2024. - С. {см. журнал}.

Прохорова О.В.

Прохорова Ольга Витольдовна - доктор технических наук, доцент, кафедра вычислительной техники, Институт Автоматики и Информационных технологий Самарский государственный технический университет, г. Самара

Аннотация: в статье рассмотрен подход к синтезу систем автоматического управления (САУ), базирующийся на методе моделирования процессов в комплексной s – плоскости. Класс рассматриваемых систем – многопараметрические, линейные.

Ключевые слова: система автоматического управления, динамические и статические характеристики, переходной процесс, передаточная функция, полюса и нули, эталонная система, целевая функция.

Список литературы

1. Прохорова О.В. Оптимизация многомерных систем автоматического управления на основе модификации метода корневого годографа. Автореферат. - Москва: МИЭМ, 1998. -30 с.
2. Прохорова О.В. Оптимизация и синтез многомерных САУ на основе моделирования процессов в s-области. Монография. - Москва: АПКиППРО, 2010. - 158 с.
3. Прохорова О.В., Орлов С.П. Параметрическая оптимизация систем автоматического управления при задании эталонной САУ корневым годографом или расположением полюсов и нулей. // IEEE II International Conference onControl in Technical Systems (CTS), (25-27 Oct. 2017, SPbGTU LETI). IEEE Conference Publications, IEEE Xplore, 2017. P. 16-19.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Прохорова О.В. СИНТЕЗ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЯЮЩЕГО УСТРОЙСТВА ЗАДАННЫМ ОБЪЕКТОМ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ В КОМПЛЕКСНОЙ ПЛОСКОСТИ // Научный журнал № 2(67), 2023. - С. {см. журнал}.