В последнее время стал активно изучать и использовать NoSQL-решение RavenDB. И вот я решился написать вводный пост про то, как начать использовать RavenDB. По сути эта статья не сильно отличается от «Hello world» инструкции на сайте проекта (да и примеры я взял оттуда же), но я постараюсь дать некоторые дополнения к тому, что там написано. Сразу хочу сказать, что я не являюсь экспертом в RavenDB, и использую его для своих проектов и задач достаточно недавно.

P.S. Почему не MongoDB или CouchDB? Не знаю, просто захотелось попробовать именно это решение. Да и на хабре это решение не было еще освещено.

Перевод статьи Vincent Driessen: A successful Git branching model

В этой статье я представляю модель разработки, которую использую для всех моих проектов (как рабочих, так и частных) уже в течение года, и которая показала себя с хорошей стороны. Я давно собирался написать о ней, но до сих пор не находил свободного времени. Не буду рассказывать обо всех деталях проекта, коснусь лишь стратегии ветвления и управления релизами.



В качестве инструмента управления версиями всего исходного кода она использует Git.

Привет, Хабр! В предыдущей статье мы рассмотрели парадигму параллельных вычислений MapReduce. В этой статье мы перейдём от теории к практике и рассмотрим Hadoop – мощный инструментарий для работы с большими данными от Apache foundation.

В статье описано, какие инструменты и средства включает в себя Hadoop, каким образом установить Hadoop у себя, приведены инструкции и примеры разработки MapReduce-программ под Hadoop.

Представляю вашему вниманию перевод очень ёмкой, и в то же время достаточно краткой (для такого масштаба проблемы) статьи Карла Чео. Я решил, что очень хочу сделать её перевод практически сразу, как только начал читать, и очень рад, что в итоге сделал это.

Для того, чтобы сделать обучение более веселым и интересным, представляю вам перечень важных теорий и концепций информатики, объяснённых с помощью аналогий с минимальным количеством технических деталей. Это будет похоже на очень быстрый курс информатики для всех с целью просто дать вам общее представление об основных концепциях.

Важные замечания:

• Пункты с неуказанным источником написаны мной самостоятельно. Поправьте меня, если вы заметите какие-то неточности. Предложите лучшую аналогию, если это возможно.
• Заголовки ссылаются на соответствующие им статьи в Wikipedia. Пожалуйста, читайте эти статьи для более серьезных и детальных объяснений.
• Аналогии — отличный способ объяснить материал, но они не идеальны. Если вы хотите по-настоящему понять перечисленные концепции, вам следует начать с фундаментальных азов и рассуждать, исходя из них.

Также зацените эту инфографику (вариант на русском), если вы просто начинающий программист.

To follow the path:
look to the master,
follow the master,
walk with the master,
see through the master,
become the master.

«Лучший способ писать — это переписывать» Пол Грэм, «The Age of the Essay»

Преред курсом Сергея Абдульманова ( milfgard) я взял для себя квест — структурировать все статьи Грэма. Пол не только крутой программист и инвестор — он мастер лаконичного письма. Если milfgard назвал свой курс для контент-менеджеров "Буквы, которые стреляют в голову", то Пол Грэм стреляет из «по глазам» (кто играл в Fallout 2 тот поймет).

А еще мне захотелось освоить Lisp. Чисто так, чтобы мозг поразвивать, потому что крутые люди — Грэм, Кей и Рэймонд, Моррис — говорят хором: «Учите Lisp».

На данный момент Пол Грэм написал (по крайней мере, я нашел) 167 эссе. Из них на русский переведены 69.74(+10). Если читать по 1 статье в день (что очень хороший результат, потому что я после одной статьи хожу задумчивый неделю — голова кипит как после отличного мастер-класса, а иногда и как после двухдневного интенсива), то процесс займет полгода.

Под катом — список всех статей со ссылками на оригинал и с переводом (если он есть). Подборка живая (так что, как обычно, добавляйте в избранное, потом прочитаете) и будет дополняться по мере обнаружения свежака. Еще вы найдете переведенную на 8/15 книгу «Хакеры и художники» и 4/25 перевода книги «On Lisp». Так же я приведу свою подборку топ-5 статей Пола Грэма, с которых я бы рекомендовал начать знакомство с этим автором.

Продолжение.
Предыдущие части: 1-3, 4-6

7. Связь один-ко-многим.

Я уже показал вам как данные из разных таблиц могут быть связаны при помощи связи по внешнему ключу. Вы видели как заказы связываются с клиентами путем помещения customer_id в качестве внешнего ключа в таблице заказов.

Другой пример связи один-ко-многим – это связь, которая существует между матерью и ее детьми. Мать может иметь множество детей, но каждый ребенок может иметь только одну мать.

(Технически лучше говорить о женщине и ее детях вместо матери и ее детях потому, что, в контексте связи один-ко-многим, мать может иметь 0, 1 или множество потомков, но мать с 0 детей не может считаться матерью. Но давайте закроем на это глаза, хорошо?)

Когда одна запись в таблице А может быть связана с 0, 1 или множеством записей в таблице B, вы имеете дело со связью один-ко-многим. В реляционной модели данных связь один-ко-многим использует две таблицы.


Схематическое представление связи один-ко-многим. Запись в таблице А имеет 0, 1 или множество ассоциированных ей записей в таблице B.

Так как ранее я был разочарован количеством информации по этому вопросу, я решил восполнить этот пробел, собрав разные виды реализации 2Д платформеров, описав их сильные и слабые стороны и порассуждав над деталями реализации.

Моей целью было создать исчерпывающий и понятный путеводитель по реализации 2Д платформеров.



Оговорка: часть информации в этой статье получена путём реверсивного проектирования поведения игры, а не из исходного кода или от программистов. Возможно, что на самом деле игра реализована не так, как описано в статье, а просто ведёт себя схожим образом. Также стоит отметить, что размеры сетки тайлов для игровой логики могут отличаться от размеров графических тайлов.

Четыре решения

Мне приходит на ум четыре основных варианта решений при создании платформера. В рамках этой статьи будут рассмотрены все четыре, но из-за большого объема статья поделена на 2 части (прим. пер).

В Windows 10 универсальные Windows-приложения на управляемых языках (C#, VB) проходят в магазине процедуру компиляции в машинный код с использованием .NET Native. В данной статье мы предлагаем вам познакомиться подробнее с тем, как это работает и как это влияет на процесс разработки приложений. Ниже вы найдете видео-интервью с представителем команды разработки .NET Native и перевод соответствующей статьи.

Что такое .NET Native?

.NET Native – это технология предварительной компиляции, используемая при создании универсальных Windows-приложений в Visual Studio 2015. Инструменты .NET Native компилируются ваши IL-библиотеки с управляемым кодом в нативные библиотеки. Каждое управляемое (C# или VB) универсальное Windows-приложение использует данную технологию. Приложения автоматически компилируются в нативный код прежде, чем они попадут на конечное устройство. Если вы хотите погрузиться глубже в то, как это работает, рекомендуем статью “Компиляция приложений с помощью машинного кода .NET”.

В .net-е есть несколько серьезных AOP-фреймворков, но ни один их них не «рулит» так как PostSharp. Будучи большим фанатом (а также пользователем) сего фреймворка, хочу представить сообществу несколько «рецептов». Некоторые из них я создал сам, другие нашел в интернете и адаптировал под свои нужды. Тут я покажу несколько самых «сочных» рецептов. А если вы не знакомы с фреймворком или идеологией AOP, могу порекоммендовать вот этот вебкаст. Итак, начнем?

Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.

Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.

С выходом Roslyn разговоры о том, что скоро кода можно писать будет меньше вспыхнули с новой силой. Сегодня я расскажу немного о другом подходе как писать меньше кода и соответственно делать меньше ошибок — расскажу о Fody. На хабре упоминание нашёл только вскользь в рамках решения како-то проблемы. Для того, чтобы заинтересовать читателя, ещё не решившего стоит ли тратить своё время на данный текст отмечу, что популярный NotifyPropertyWeaver переехал на Fody и с помощью Fody можно делать всякие там классные AOP.

От переводчика.
Это перевод статьи Филипа Бернарда с сайта css-tricks.com. Часть статьи, содержащую описание работы с созданным им сервисом, я позволил себе опустить. Если вы найдете ошибки, просьба сообщить о них в личном сообщении.

Статья содержит результаты проведенного им исследования, каким должен быть фавикон (и то что его заменяет), чтобы хорошо отображаться в различных случаях.

Фавикон был представлен в 1999 году, в Internet Explorer 5 (источник) и стандартизирован W3C несколько месяцев спустя. Это была маленькая иконка, представляющая сайт.



С тех пор большинство настольных браузеров следуют тенденции и используют фавикон тем или иным способом. Это очень просто, не так ли? Создать маленькую картинку и добавить в любой интернет-проект, чтобы сделать его «завершённым». Ничего сложного.

Вы когда-нибудь задумывались о том, что происходит с вашим приложением после того, как система убила его процесс за ненадобностью? Печально, но многие об этом даже не беспокоятся, словно это будет происходить в параллельной вселенной и их это не касается. Особенно этому подвержены новички. Их слепая вера в непоколебимость статик ссылок просто поражает.

В этой статье я расскажу о некоторых ошибках, которые могут возникнуть в результате нарушения шестой заповеди (не убей) по отношению к процессу приложения, и о том как проверить на сколько качественно он возвращается с того света.

Итак, кто не против, чтобы одежду ему подбирала программа, машина, нейросеть?

Любой набор изображений возможно проанализировать с помощью метода главных компонент. Этот метод уже довольно успешно применяется при распознавании лиц. Мы же попробуем использовать его на примере женских платьев.

Данная статья посвящена исследованию возможностей нейронных сетей при их использовании в качестве основы для индивидуального разума моделируемого объекта.

Цель: показать, способна ли нейронная сеть (или ее данная реализация) воспринимать «окружающий» мир, самостоятельно обучаться и на основе собственного опыта принимать решения, которые можно считать относительно разумными.

В данной статье будет рассмотрен способ модификации UITableView для переноса ячеек таблицы. Вспомним, что Apple нам предлагает тягать ячейки за строго отведенное место:



Не знаю с чем это связано, но мне это не понравилось, поэтому было решено потратить некоторое время на решение данной проблемы, прошу под кат.

В этом году на конференции Google IO компания Google представила новую библиотеку Android Design Support Library, которая создана для того, чтобы помочь разработчикам внедрять материальный дизайн в их приложения. Билиотека содержит много компонентов, нужных для этого нового стиля, и работает со всеми уровнями API, начиная с седьмого. Если по какой-то причине вы пропустили её анонс, можете ознакомиться с постом Ian Lake, выложенным на Android Developers Blog.

Встречайте Android CoordinatorLayout

Из всех компонентов, включенных в Android Design Support Library, наиболее интересным выглядит новый «прокачанный FrameLayout», он же герой нашей статьи — CoordinatorLayout. По названию можно догадаться, что CoordinatorLayout позволяет координировать некие зависимости между включенными в него виджетами.

Всё, что нужно сделать — обернуть необходимые нам виджеты в CoordinatorLayout. Давайте посмотрим, как это будет выглядеть в коде. Наш демонстрационный код очень прост — Floating Action Button, по нажатию на которую на экране появляется Snackbar.

Краткая справка: Microsoft Edge – это новый дефолтный браузер в Windows 10, пришедший на смену Internet Explorer. Помимо нового свежего интерфейса, под капотом браузера также находятся и обновленные движки EdgeHTML (изначально — форк движка IE11) и Chakra (для JS). Какое-то время браузер был известен под временным названием “Project Spartan”.

Вместе с ростом Windows 10 вы, наверняка, могли заметить на своих сайтах и рост числа пользователей Microsoft Edge. Поэтому самое время сделать несколько телодвижений, чтобы ваши сайты работали в Edge еще лучше.

Советы, которые я привожу ниже, в основном, имеют обобщенную природу. Другими словами, от их реализации пользу получат не только пользователи Edge, но и других браузеров.

Недавно я писала о том, как готовить графику для Android, какие сложности возникают во время нарезки и как сделать так, чтобы приложение на выходе полностью соответствовало дизайну. Теперь я делюсь опытом и по iOS. В e-Legion мы работаем с пакетом Adobe и для нарезки графики используем Illurstator.

Добрый день. Последний год я занимаюсь в проекте «МойОфис» вопросами совместного редактирования (collaboration). Оглядываясь назад, могу констатировать, что это непростая и очень интересная задача. Поэтому я хотел бы подробно рассказать о ней и дать ответы на следующие вопросы:

1. Какие существуют подходы к обеспечению совместного редактирования?
2. Насколько они сложны в реализации?
3. Можно ли взять готовую библиотеку и использовать ее в своем проекте?
4. Можно ли вести разработку без оглядки на совместное редактирование?

Для того чтобы подробно и аргументированно ответить на них, необходимо написать довольно много материала, поэтому статей будет несколько, присаживайтесь поудобнее, мы начинаем.