Не так давно промелькнула ссылка на достаточно свежее (осень 2011) англоязычное голосование со скромным названием "самая впечатляющая книга, которую должен прочесть каждый разработчик программного обеспечения" и описанием:

Если бы вы могли вернуться в прошлое, к самому началу своей карьеры разработчика и сказать самому себе: «прочитай именно эту книгу», в самой начале своей карьеры разработчика, какую бы книгу вы рекомендовали?

Тема перевода зарубежной профессиональной IT-литературы стоит достаточно остро, многие любят читать книги в оригинале по различным причинам, таким так время выхода русского перевода с запозданием на годы, недостаточный профессионализм переводчика и соответствующая потеря тонкостей и авторского стиля и т.д.

Однако в данном небольшом посте я возьму на себя смелость перечислить ТОП-5 тех самых книг, победивших в голосовании, переведенных на русский язык. И дать небольшие комментарии, ведь книги действительно этого достойны. Да, лично я бы поменял некоторые места, однако положимся на «мнение зала» ресурса Stack Overflow.

Недавно взглянул на сорцы Farseer Physics Engine. Стало интересно как в этом движке реализован динамический объект. Как и ожидал, не встретил там привычных мне дифференциальных уравнений и их дискретных реализаций в виде разностных уравнений или дискретных моделей пространства состояний. Главная отмазка заявляемая причина отказа от «честной» механики во многих игровых физических движках — излишняя сложность работы с дифференциальными уравнениями и слишком большая вычислительная нагрузка.

Хорошо изучив хабр – встретил много интересных решений, построенных на нейронных сетях.
Также нашел редкие топики по тематикам САПР, а именно CAD/CAM системам, что навело на мысль: «а почему бы не написать о своих разработках и мыслях сюда?». Ведь здесь приличное количество специалистов, программистов и просто толковых людей. А в научных и профессиональных кругах на моем местном уровне — обсудить тонкости по данной тематике практически нереально. По-крайней мере поиски разработчиков подобного ПО с целью общения у меня не увенчались успехом и они по сей день не прекращаются.



Уже несколько лет, я занимаюсь изучением систем искусственного интеллекта (ИИ), а основная рабочая деятельность плотно связывает меня с CAD/CAM-системами и оборудованием с ЧПУ (числовым программным управлением).

Здравствуй, дорогой хабрадруг! В интернете можно найти множество примеров отличного применения трансформаций и переходов в CSS3. В этой статье мы обратимся к основам основ CSS3 и научимся создавать что-то вроде этого. Данный туториал будет полезен тем, кто только начал знакомиться с CSS3. Давай-те же начнем!

[Статья Armin Ronacher о принципах вычисления коллизий в сетевых шутерах. Носит скорее обзорный и исследовательский, нежели технический характер. Здесь и далее в квадратных скобках примечание переводчика]

Сегодня я хочу выглянуть из своего окошка и поделиться знаниями по весьма сложной теме, в которой я буквально пару месяцев назад ничего не понимал. Зачем? Ну, мне кажется, что это просто здорово – разбираться в этом. А еще это может дать кому-нибудь повод для погружения в эту тему.

И еще – несмотря на все мои изыскания, я не выяснил достаточно для того, чтобы ясно представлять себе механику очень динамичных игр, вроде баттлфилда, так что я не выражаю претензий на бытие истиной в последней инстанции. И еще, очень многое из этого было действительно трудно раскопать.

Я люблю читать статьи о программировании, в которых нет ни строчки кода. Такие статьи отлично развивают «вглубь» и часто дают повод посмотреть на давно устоявшиеся вещи под другим углом. Поэтому, рискуя навлечь на свою и без того чахлую карму гнев определенного среза общественности, я всё же решил опубликовать эту статью, в надежде, что кому-то она даст не только пищу для размышлений, но и поможет по-новому взглянуть на свою деятельность.

Начало

Так сложилось, что на текущем месте работы программисты предоставлены самим себе. То есть, конечно, кодят на благо предприятия, но совершенно бесконтрольно, вплоть до отсутствия банального тестера. ТЗ даже на «тяжелые» программы редко превышает объема в три листа А4 (один из которых — подписи всех причастных).

Звонки по поводу проблем с ПО направляются напрямую программистам. С этого всё и началось.

Мой опыт разработки в основном строится вокруг разнообразных сетевых cервисов под Windows и Linux. Я обычно стремлюсь добиться максимальной кроссплатформенности вплоть до бинарной совместимости. И конечно, накопилось некоторое количество стабильных решений связанных с логированием.

Топик написан как продолжение к этой статье и будет полезен в первую очередь начинающим программистам.

Здесь я собираюсь осветить следующие вопросы:

• Внутреннее свойство логгера и примеры софта который его использует.
• Объемы, уровни и детализация сообщений лога.
• Общие правила конфигурации в разработке, в бою и в расследовании.

В системах распознавания речи, содержащих слова, распознавание требует сравнения между входным словом и различными словами в словаре. Эффективное решение проблемы лежит в динамических алгоритмах сравнения, целью которого является введение временных масштабов двух слов в оптимальное соответствие. Алгоритмы такого типа являются динамическими алгоритмами трансформации временной шкалы. В данной статье представлено два варианта реализации алгоритма предназначенные для распознавания отдельных слов.

Искусственные нейронные сети применяются в различных областях науки: начиная от систем распознавания речи до распознавания вторичной структуры белка, классификации различных видов рака и генной инженерии. Однако, как они работают и чем они хороши?

Недавно на одном из форумов, посвященных многомерным пространствам, был задан вопрос: «А какие игры реализованы в нетривиальных пространствах, в частности, нет ли где реализации игры Каркассон на плоскости Лобачевского?» Вопрос мне показался интересным, тем более, что про эту игру я ни разу не слышал.

А зря! Игра оказалась достаточно простой для того, чтобы попробовать ее адаптировать на различные пространства. Игра эта настольная. Игроки по очереди выкладывают на стол карточки с фрагментами карты местности, пытаясь сложить связную карту. В процессе игры игроки могут захватывать некоторые элементы поля, и получать очки за достроенные элементы.

Понятно, что простор для обобщений в сторону нетривиальной геометрии огромен. Можно вместо квадратных карточек разработать треугольные или шестиугольные. Можно укладывать квадратные карточки на поверхность куба (появится 8 особых точек, в которых сходятся 3 а не 4 карточки, но это не очень принципиально). Можно нарисовать на плоскости Лобачевского квадратную сетку, в каждой вершине которой сходится 5 (или 6, или бесконечно много) квадратов. А можно заменить квадратные клетки на кубические и строить карту в пространстве.

Я выбрал последний вариант. Очень уж интересно было посмотреть на то, как будет выглядеть карта местности на четырехмерной планете.

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.

Небезызвестный в среде инди разработчиков Маркус Перссон aka Notch, после своего ухода с поста главного разработчика Minecraft, решил принять участие в стартовавшем два дня назад конкурсе Ludum Dare 22 по созданию игр на заданную тему. Темой 22-го конкурса стало «одиночество».

Желая привлечь еще больше разработчиков, в Google приняли решение организовать самостоятельно специальную программу для обучения программированию под свою мобильную платформу.

Обучающая программа носит название Android Training и уже доступна желающим. Надо сказать, что диапазон тем программы весьма разный: начиная от азов, таких как работа с Layout — затем рассматриваются такие темы как работа с аудио, фото, оптимизация работы батареи — заканчивая вопросами монетизации приложения. Статьи, конечно, сопровождаются инфографикой и примерами кода, а сам ресурс, как обещает команда Android Team, будет развиваться и дополняться.

Думается, что перевод программы Android Training на русский язык может стать одним из лучших руководств по разработке для Android.

Пост-анонс можно посмотреть здесь.

[Android Training]

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.

Предисловие

Это приложение может и не имело практической ценности, но опыта прибавило действительно много. Я бы хотел немного поразмышлять на тему компьютерного зрения. Эта область является одной из самых захватывающих в современных компьютерных вычислениях, и она очень сложна. Что легко и просто для человеческого мозга, то очень сложно для компьютера. Многие вещи до сих пор остаются невозможными с сегодняшним уровнем развития IT.

Программа написана с помощью низкоуровневого языка C++, потому что я действительно хотел понять, как же это все работает изнутри. Если вы тоже хотите начать изучение компьютерного зрения, то для этого пригодиться библиотека OpenCV. На CodeProject вы сможете найти несколько уроков по ней. Изображение с веб-камеры получается с помощью исходного кода Вадима Горбатенко (AviCap CodeProject).

Несколько недель назад, мы публично выпустили Gauges API. Несмотря на уже существующий Gauges, было не мало работы во время написания API. Необходимо подробно разобраться с деталями.

1. Пишите документацию во время создания API

Мы допустили ошибку, занявшись подготовкой документации после того как API был практически готов. Проблема в том, что документирование ― отстой. Оставляя эту рутину на потом, когда вы уже рады бы выпустить в свет API, делает работу вдвойне сложнее. К счастью, у нас были те кто проходил это раньше.

2. Будьте постоянным

При написании документации нашего API, мы заметили много не согласующихся моментов. Например, в некоторых местах мы возвращали хэш, а в других ― массив. Понимая проблему мы начали создавать некоторые правила.

Чтобы решить массив/хэш проблему, мы выбрали в качестве ответа всегда возвращать хэш. Это самое гибкое решение, ориентируясь на наши будущие задачи. Мы смогли ввести новые ключи, без нужды конвертировать ответ от нашего сервиса или выпуска новой версии API.

Замена массивов на хеши означала то, что нам нужно пространство имен (namespace) для массивов с ключами. Далее мы заметили, что не все имело свое пространство имен. И снова, мы придумали правило. В этом случае, все объекты верхнего уровня должны иметь пространство имен, но детям этих объектов или наборам нескольких объектов не обязательны пространства имен.

{users:[{user:{...}}, {user:{...}}]} // нет
{users:[{...}, {...}]} // да
{username: 'jnunemaker'} // нет
{user: {username:'jnunemaker'}} // да

Ну вы поняли. Постоянство ― важно. Всегда следует придерживаться одного формата.

Документальный фильм про Стива Джобса и его стартап, компанию NEXT, которую он основал после ухода из Apple. Фильм снят в 1986 году. Перевод на русский язык — канал GTV.



Приятного всем просмотра!

Json в .NET может использоваться для разных целей. В моём случае это формирование ответа на Ajax-запрос в ASP.NET Mvc приложении. Конечно, конвертация ответа в JSON — не самое тонкое место, но мне стало интересно, как можно ускорить эту операцию. Настоящая статья не является детальным обзором существующих JSON-сериализаторов для .NET/Mono. Меня интересовало в первую очередь время, затрачиваемое на сериализацию относительно простых структур данных, и во вторую очередь маппинг. То есть, хочется чтобы сериализация легко и гибко программировалась и быстро работала.

В исследование попали следующие средства сериализации:

1. Простая конкатенация строк
2. JavaScriptSerializer (.NET Framework)
3. DataContractJsonSerializer (.NET Framework 3.5)
4. Newton Json.net (json.codeplex.com, james.newtonking.com/pages/json-net.aspx)
5. JsonEx (code.google.com/p/jsonexserializer)
6. Fluent Json (fluentjson.codeplex.com, code.google.com/p/fluent-json)

Около полугода назад я написал простой джейкверный плагин для галерей на сайтах. Назвал его Фоторамой и выложил в интернет. По клику кроссфейдом показывалась следующая фотография, клик с шифтом мотал назад — вот и всё.

За эти месяцы Фоторама повзрослела, обзавелась сайтом с логотипом и, думаю, теперь можно написать о ней на Хабре.

Введение

Диод — двухэлектродный электронный прибор, обладает различной проводимостью в зависимости от направления электрического тока. Электрод диода, подключённый к положительному полюсу источника тока, когда диод открыт (то есть имеет маленькое сопротивление), называют анодом, подключённый к отрицательному полюсу — катодом. (wikipedia)

Все диоды можно разделить на две большие группы: полупроводниковые и неполупроводниковые. Здесь я буду рассматривать только первую из них.

В основе полупроводникового диода лежит такая известная штука, как p-n переход. Думаю, что большинству читателей о нем рассказывали на уроках физики в школе, а кому-то более подробно еще и в институте. Однако, на всякий случай приведу общий принцип его работы.