Не могу не поделиться свежей статьей на злободневную тему, которая, как мне кажется, идеально описывает проблему с развитием прикладной науки в любом из городов России. С трудом смог найти более-менее подходящий блог.

«Насколько я помню, мы до сих пор не произвели ни одного приобретения, разве что приобретали таланты, что, по мне, одна из лучших вещей, которые можно было сделать». Марк Цукерберг, разработчик и основатель Facebook

Традиционно попрошу воздержаться от политоты в комментариях. Ведь речь идет скорее о латентности и несостоятельности коммерческих инвестиционных фондов и организаций в своей деятельности на территории РФ. Можно, к примеру, вспомнить закончившийся практически ничем крестовый поход Руны Капитал — $70M для Хабра. На сколько я знаю, ни один проект с Хабра так и не был проинвестирован, звон оказался пустым.

В последнее время Российскую академию наук жёстко критикуют за пассивность в строительстве «национальной инновационной системы». Считается, что учёные не могут или не хотят предоставить отечественному бизнесу достаточный выбор прикладных разработок, способных стать новыми высокотехнологичными товарами «Made in Russia».

Группа учёных под руководством Камиля Рамада (Camille Ramade) из института электроники при университете Монпелье нашли способ наносить радиочипы RFID на бумагу методом выпаривания на высоких температурах, при сохранении хорошей электропроводности металла. Если инновационный техпроцесс удастся реализовать в промышленных масштабах, то это означает удешевление RFID примерно на 80% и кардинальное расширение сферы их применения. Фактически, антенны можно будет приклеивать куда угодно, как бумажные марки, так что RFID наконец-то вытеснят с рынка неудобные штрих-коды и QR-коды.

	SomeFunction()
	{
	    ...
	    if (false)
	    {
	        ...
	    }
	    ...
	}
	

Зачем может быть нужен блок if (false)?

Предположим, что:

1. Это не ошибка и не забывчивость.
2. if и false — это именно оператор условия и логическая ложь, а не какие-то хитрости с макросами\строками и т.д.

Пару вариантов ответа под катом. Желающие высказать свои идеи приглашаются мимо отгадки сразу в комментарии.

Низкий поклон Хабранароду!

Предисловие

Много мы все начитались и даже дочитались статьей о том, как улучшить работоспособность, эффективность и другую, простите — фигню.

Пост НЕ для тех у кого все хорошо, по крайней мере, кажется что все хорошо, е.г. праведным – не читать.
Пост можно было бы назвать еще и «реальные рекомендации по «возьми себя в руки, наконец» ».
Не верьте тем, кто пишет об эффективности, «самое время начать учиться играть на гитаре», «найдите в себе энергию делать то, другое...», это все «фигня», через пару дней все опять будет как прежде. Постарайтесь найти решение сами.
«Пункты» приведены случайным порядком, и хватит введения, просто прочтите пост, попытайтесь найти что-то себе полезное (вы обязательно найдете).

Рассмотрим ситуацию, когда необходимо обрабатывать столкновения между объектами. Как вы в этом случае поступите? Вероятно, самым простым решением будет проверить каждый объект с каждым другим объектом. И это правильное решение, и все будет замечательно до тех пор пока объектов не много. Как только их станет порядка нескольких тысяч, вы заметите, что все стало как-то медленно работать. А если частиц несколько десятков тысяч или сотен? Тогда все замрет. Вот здесь уже интересно, на какие хитрости и оптимизации вы пойдете, чтобы решить такую проблему.

Для простоты, будем рассматривать 2D случай, частицы круглые, радиус частиц у всех одинаковый.

Содержание

1. Обзор алгоритмов
1.1. Полный перебор
1.2. Sweep & Prune
1.3. Регулярная сеть
2. Некоторые оптимизации
2.1. Sweep & Prune
2.2. Регулярная сеть
3. Сравнение скорости выполнения
4. Приложение (программа и исходный код)
5. Заключение

Жак Фреско — это человек, который уже много лет занимается идеей организации социальных структур будущего, основанных не на традиционных моделях экономики и потребления, а на возможностях современной науки. Цель проекта — устойчивое развитие цивилизации без конфликтов.

Жак родился в 1916-м году и успел застать Великую Депрессию, затем получил хорошее образование и стал известен в качестве промдизайнера и архитектора. В последние годы он занимается тем, что рассказывает о несколько фантастичном проекте своей мечты. Буквально пару дней назад в Digital October прошла его лекция (прямой телемост) про этот проект.


^{Жак в своей творческой лаборатории}

Вот основные тезисы:

• Политическая система, которая хорошо работала 50 лет назад, сейчас уже устарела.
• Большинству современных систем мы обязаны римлянам. Но у них было другое общество.
• Мы уже произвели огромную базу знаний. Нам нужно развивать её, а не считать деньги.
• Вот выкладки того, какими должны быть города, системы взаимоотношений и т.п.
• Интеграция будет медленной и плавной, но это нужно делать.
• Первое, с чего нужно начать — с изменения системы образования.
• Второе — переход к некоей форме правления, похожей на коммунизм.
• Третье — последовательная автоматизация всех рутинных процессов, включая правительственную работу.

В области распознавания о сигналах часто думают как о продукте умножения, которые действуют статистически. Таким образом, цель анализа таких сигналов – как можно точнее смоделировать статические свойства источников сигналов. Основой такой модели является простое исследование данных и возможная степень ограничения возникающих отклонений. Однако, модель, которая будет определяться, должна не только повторять выработку определенных данных как можно точнее, но и доставлять полезную информацию о некоторых значимых единиц для сегментации сигналов.

Скрытые модели Маркова способны обработать оба вышеуказанных аспекта моделирования. В двухэтапном стохастическом процессе информация для сегментации может быть получена из внутренних состояний модели, в то время как сама генерация сигнала данных происходит на втором этапе.

Большую популярность эта технология моделирования получила в результате успешного применения и дальнейшего развития в области автоматического распознавания речи. Исследования скрытых моделей Маркова превзошли все конкурирующие подходы, и являются доминирующей парадигмой обработки. Их способность описывать процессы или сигналы успешно изучается в течение длительного времени. Причиной этого, в частности, является и то, что технология построения искусственных нейронных сетей, редко применяется для распознавания речи и аналогичных проблем сегментации. Тем не менее, существует ряд гибридных систем состоящих из комбинации скрытых моделей Маркова и искусственных нейронных сетей, в которых используют преимущества обоих методов моделирования (см. раздел 5.8.2).

Уязвимости уже нет — её исправили задолго до появления этого топика.

Очень часто многие веб-разработчики забывают о существовании этого метода взлома, а некоторые даже не знают о нём.

К сожалению, подобные уязвимости встречаются даже в таких крупных системах, как ХабраХабр.

Как видно по дискуссиям на хабре, несколько десятков хабровчан прослушали курс ml-class.org Стэнфордского университета, который провел обаятельнейший профессор Andrew Ng. Я тоже с удовольствием прослушал этот курс. К сожалению, из лекций выпала очень интересная тема, заявленная в плане: комбинирование обучения с учителем и обучения без учителя. Как оказалось, профессор Ng опубликовал отличный курс по этой теме — Unsupervised Feature Learning and Deep Learning (спонтанное выделение признаков и глубокое обучение). Предлагаю краткий конспект этого курса, без строгого изложения и обилия формул. В оригинале все это есть.

Компания «Дядя Милтон» с 1956 года продавала муравьиные фирмы детям. Пару лет назад я вспомнил, как я с другом вскрывал одну из них. В коробке не было самих муравьев. Вместо них в ней была карточка, в которую нужно было вписать свой адрес, а фирма бы отправила вам немного муравьем. Мой друг удивился тому, что можно получить муравьев в посылке.

Я ответил: «Что тут действительно интересно, так то, что эти люди отправят трубку с муравьями любому, кто их об этом попросит.»

Полупроводниковая электроника существенно изменила мир. Многие вещи, которые долгое время не сходили со страниц произведений фантастов стали возможны. Чтобы знать, как работают и чем уникальны полупроводниковые приборы, необходимо понимание различных физических процессов, протекающих внутри.

В статье разобраны принципы работы основных полупроводниковых устройств. Описание функционирования изложено с позиции физики. Статья содержит вводное описание терминов, необходимых для понимания материала широкому кругу читателей.

Иллюстраций: 34, символов: 51 609.

Хотя метод был разработан и представлен в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом [1, 2], он до сих пор на момент написания моего поста является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени [2]. По следам топика хабраюзера Indalo о данном методе, я попытался сам написать программу, которая распознает эмоцию на моём лице, но, к сожалению, не увидел на Хабре недостающей теории и описания работы некоторых алгоритмов, кроме указания их названий. Я решил собрать всё воедино, в одном месте. Сразу скажу, что свою программу успешно написал по данным алгоритмам. Как получилось рассказать о них ниже, решать Вам, уважаемые Хабрачитатели!

Сколько я себя помню, всегда мечтала сделать процессор. Наконец, вчера я его сделала. Не бог весть что: 8 бит, RISC, текущая рабочая частота — 4 кГц, но он работает. Пока что в программе моделирования логических цепей, но все мы знаем: «сегодня — на модели, завтра — на деле!».

Под катом несколько анимаций, краткое введение в двоичную логику для самых маленьких, короткий рассказ про основные микросхемы логики процессора и, собственно, схема.

Эта статья является переводом цикла из четырёх статей «Linear algebra for game developers», написанных David Rosen и посвящённых линейной алгебре и её применению в разработке игр. С оригинальными статьями можно ознакомиться тут: часть 1, часть 2, часть 3 и часть 4. Я не стал публиковать переводы отдельными топиками, а объединил все статьи в одну. Думаю, что так будет удобнее воспринимать материал и работать с ним. Итак приступим.

Вначале об аббревиатуре: Capability Maturity Model Integration (CMMI) — модель оценки зрелости компании, основанная на ее производстенном, техническом и управленческом потенциале. Разработана она Software Engineering Institute. Подробно о ней писалось в хабрастатьях: Модель CMMI и Как наша компания получила 3 уровень CMMI.

Будучи «внедренной» в CMMI вот уже 5 лет, я часто сталкиваюсь с запросами и суждениями относительного этого фрэймфорка, которые, в целом, можно свести к следующему «Это конечно хорошо, но невозможно в реальных условиях». Кто-то скептически настроен с самого начала, кто-то разочарован (прежде всего, из-за чрезмерных ожиданий). Я не являюсь ни «апологетом», ни фанатом CMMI, но моя непосредственная работа заключается в поддержании соответствия компании CMMI Level 3. Это требует, прежде всего, очень серьезных моральных усилий. Связано это, на мой взгляд, с распространенностью ряда мифов о CMMI, которые появились в силу логических доводов о пользе модели (которые приводятся во всей «рекламной» литературе), примеров повышения эффективности работы в таких «монстрах» как «Боинг», попыток внедрения в отечественных компаниях (после чего в них «ничего не изменилось»), и опыта работы с индийскими компаниями, которые позиционируют себя как соответствующие CMMI Level 5. И еще с непониманием того, как и когда стоит использовать модель, чтобы она приносила пользу.

В статье я попытаюсь «развенчать» некоторые мифы, развеять скептицизм, и, возможно, мне удастся помочь тем, кто хочет использовать CMMI, но не знает как.

Неспособность рассуждать о коде

«Рассуждать о коде» значит понимать порядок исполнения инструкций («исполнять программу в голове»), зная, каково предназначение кода.

Симптомы

• Наличие «волшебного», «вуду» кода или кода, который не имеет никакого отношения к целям программы, но всё равно тщательно поддерживается (например, инициализация переменных, которые никогда не используются, вызов функций, не имеющих отношения к цели, создание выходных данных, которые не используются, и т.д.).
• Многократные вызовы идемпотентных функций (например, вызов save() по нескольку раз, «чтобы уж точно»).
• Исправление ошибок написанием избыточного кода, который замещает данные, полученные при исполнении неисправного кода.
• «Йо-йо код», который конвертирует значения в различные представления, а потом конвертирует их обратно ровно в то же представление, с которого начинали (например, преобразование десятичного числа в строку, а потом обратно в десятичное число, или padding строчки с последующим trim'ом).
• «Бульдозерный код», который создает впечатление рефакторинга посредством разбития кусков кода на процедуры, которые, правда, затем невозможно использовать где-либо еще (высокая когезия).

Пост подготовлен с целью помочь программистам при подготовке к собеседованиям по программированию. Здесь рассматриваются все основные темы, которые, как минимум, желательно знать перед собеседованием. Использован собственный опыт, опыт и рассказы коллег, специализированная литература.
Некоторые рассмотренные здесь темы могут вообще не пригодиться некоторым программистам, а могут и быть обязательными, решать вам. Мой совет – старайтесь как можно больше изучать темы/разделы/аспекты указанные здесь.
И так, в качестве обязательных знаний:

• Структуры данных
• Алгоритмы и «концепции»
• Язык программирования

Все мы привыкли иногда/много писать плохой, часто — неудобочитаемый код, в результате получая недовольные лица коллег. Но если мы уж очень любим писать неудобочитаемый код, то постараемся быть лучшими. И так, лучшие неудобо-кодеры 2011.

Победитель конкурса

#include <iostream>

class ___000___
{
public:
  ___000___(int _) { m_____ = _; }
  ~___000___() {}

  void _1_2_3_4_5_() { std::cout << m_____; }
  int ____2_2___() { return m_____ * m_____; }
private:
  int m_____;
};

Иногда возникают такие ситуации, когда нужно прочитать QR код, а смартфона под рукой нет. Что же делать? В голову приходит лишь попробовать прочитать вручную. Если кто-нибудь сталкивался с такими ситуациями или кому просто интересно как же читается QR код машинами, то данная статья поможет вам разобраться в этой проблеме.

В статье рассмотрены базовые особенности QR кодов и методика дешифрирования информации без использования вычислительных машин.

Иллюстраций: 14, символов: 8 510.

Я сам, как проектировщик интерфейсов и программист, с одной стороны вижу проблемы, а с другой понимаю, что одним мановением руки они не решаются, и во многих случаях у компромисса есть объективные причины. Но предлагаю не жевать сопли, а собрать волю в кулак и дружно шагать в светлое будущее. В конце концов, кто, если не мы?

Итак, грехи:

1. Медлительность
2. Блокирующее взаимодействие
3. Неуместные ограничения
4. Ненастроенность
5. Несамостоятельность
6. Забывчивость
7. Гордыня

Проблем, конечно, намного больше, но эти выбраны с учетом веяний моды и того, что постепенно уже осознает мейнстрим. Под катом подробнее: