Канал: DevGAMM

Один из лучших способов снизить количество багов в играх – это показывать программистам, как не стоит писать код. В своём докладе Георгий Грибков, C++ Developer в PVS-Studio, собрал самые вкусные и необычные ошибки, которые удалось найти в C++ и C# коде таких игр, как VVVVVV, Space Engineers, Command & Conquer, osu! и даже Doom.

Канал: Vladislav Orlikov

Давно известно, что примерно 85% ошибок вносится в программы на этапе кодирования. В то же время такие методы повышения качества, как функциональное тестирование, нагрузочное, регрессионное и т.п. применяются на более поздних этапах разработки.

Программисты пишут код с ошибками, через какое-то время тестировщики их обнаруживают, и код снова отправляется программистам на исправление. Следовательно, будь эти ошибки обнаружены раньше, это сэкономило бы драгоценное время как программистам, так тестировщикам.

Существуют ли инструменты, способные помочь обнаруживать ошибки на более ранних этапах? Конечно, существуют!

Конференция: DevGamm Online, 2020.

Любая ошибка в процессе разработки игр может дорого стоить. Чтобы минимизировать ошибки в коде, существует множество подходов. Одним из важных этапов проверки кода, которым зачастую пренебрегают, является статический анализ. В своем докладе Виктория Ханиева, C++ разработчик в PVS-Studio, рассказывает о том, как его можно интегрировать в процесс разработки на Unity и почему это важно.

Конференция: DevGamm Online, 2020.

Специалисты PVS-Studio ищут ошибки в коде программ уже более 10 лет. Под их прицел попадают и игровые движки: Unreal Engine 4, Unity 3D, Cry Engine и даже Amazon Lumberyard. Много ли ошибок получилось в них найти? Спойлер – ещё как! В этом докладе Георгий Грибков, С++ разработчик из PVS-Studio, показывает реальные примеры найденных ошибок (на C# и C++), а также рассказывает, как их можно было избежать.

Конференция: Data Fest, 2020.

Целью этого доклада является представление взгляда на использование машинного обучения в статическом анализе кода со стороны классического подхода. Нужен ли этот "инновационный подход" в этой сфере вообще и какие проблемы связаны с его использованием?

Рассмотрим популярные решения присутствующие на рынке и получим общее представление для каких задач в них используется машинное обучение. Проблемы обучения статического анализатора "вручную". Проблемы обучения на большом количестве открытого исходного кода. О том, решение каких задач в сфере статического анализа с использованием машинного обучения кажется особенно перспективным.

Канал: ITVDN

На вебинаре будут рассмотрены типичные ошибки, допускаемые программистами при написании программ на C++, C# и Java.

Мы рассмотрим:

• Примеры ошибок из реальных проектов;
• Почему среди всех ошибок появились паттерны;
• Как ошибаются крутые программисты;
• Что делать, чтобы не допускать ошибки самому.

Все ошибки, которые я вам покажу, были найдены в коде реальных проектов, многие из которых существуют до сих пор. Если вы изучаете только один из вышеописанных языков, вам не будет скучно: все антипаттерны, которые я вам покажу, актуальны для большинства языков программирования!