Для тех, кто в танке (т.е. не получает новости от Coursera).

Дополнительно присоединились следующие университеты:

California Institute of Technology
Duke University
Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
Georgia Institute of Technology
Johns Hopkins University
Princeton University
Rice University
Stanford University
University of California, San Francisco
University of Edinburgh
University of Illinois at Urbana-Champaign
University of Michigan
University of Pennsylvania
University of Toronto
University of Virginia
University of Washington

Теперь на Coursera можно выбрать интересующий вас курс из более чем 100 доступных, от функционального программирования на Scala от его создателя (Мартин Одерский), курса по иррациональному поведению до курса “Как работают вещи” профессора Луиса Блумфилда.

В предыдущей статье я рассказывал, как можно реализовать алгоритм k-means на c# с обобщенной метрикой. В комментах можно почитать обсуждение того, насколько целесообразно использовать разные метрики, о математической природе использования разных метрик и тому прочее. Мне тогда хотелось привести красивый пример, но не было под рукой подходящих данных. И вот сегодня я столкнулся с задачей, которая хорошо иллюстрирует преимущества использования расстояния Махаланобиса в k-means кластеризации. Подробности под катом.

Компания JetBrains рада сообщить о выходе RubyMine 4.5 — новой версии интеллектуальной интегрированной среды разработки для Ruby on Rails, которую можно загрузить с нашего сайта

Мы искренне верим, что для создания хорошего продукта в первую очередь необходимо прислушиваться к сообществу разработчиков. В этой версии RubyMine мы постарались реализовать как можно больше нового функционала с учетом оставленных вами комментариев и отданных голосов.

Привет, Хабр!
В этой статье я коротко расскажу о библиотеке Editable for Bootstrap, позволяющей вводить данные на страницу методом edit-in-place и основанной на компонентах Bootstrap. Я использую ее в админ-части проектов, либо когда нужно оперативно сделать интерфейс с возможностью пользовательского ввода.
Подробности под катом.

Этот материал продолжает серию ежемесячных обзоров свежих статей по теме интерфейсов, новых инструментов и коллекций паттернов, интересных кейсов и исторических рассказов. Из лент нескольких сотен тематических подписок отбирается примерно 5% стоящих публикаций, которыми интересно поделиться. Предыдущие материалы: апрель 2010-март 2012.

Всем привет.

Неделя статей на хабре посвященная ООП. Последняя статья вызвала у меня кучу эмоций и, к сожалению, очень плохих эмоций. Мне очень не понравилась статья. Почему? Потому что в ней передаются какие-то отрицательные эмоции об использовании ООП. Эмоции вызваны лишь тем, что человек не до конца понимает всю силу ООП и хочет убедить всех в том что ООП зло. Самое печальное что люди начинают прислушиваться и кидаться ужасными доводами, не имеющими ничего общего с действительностью. Я думаю что студентам такие статьи противопоказаны больше чем GoF, которых я бы давал как можно раньше. :)

Начнем.

Пару месяцев назад я случайно наткнулся на массу положительных отзывов о текстовом редакторе Sublime Text 2. Попробовав его в деле, я не разочаровался. Теперь это мой основной рабочий инструмент.

Sublime Text 2 — это платный текстовый редактор, написанный на C++, который:

• Работает в Linux, OS X и Windows
• Обладает приличной скоростью работы
• Приятным интерфейсом (включая всевозможные анимации)
• Гибко настраиваем (правда, не в GUI, а в json-конфигах)
• Имеет множество плагинов, число которых растёт как на дрожжах
• Поддерживает VIM-режим
• Использует fuzzy-поиск

Когда мы представляем себе обычную тюрьму в США, всегда всплывают образы грубых джентльменов, в свободное время расслабляющихся на усиленно охраняемом дворике, где они занимаются тяжелой атлетикой, разбиваются на группировки по национальному признаку, и иногда устраивают драки. Было бы странно ожидать от отбывающих наказание преступников фонтана идей для стартапов и написания бизнес планов, не так ли?

Тем не менее, некоторые люди имеют другое мнение о их творческом потенциале: большую часть времени сидящие в бездействии могут думать и придумывать. В расположенной в часе езды от Кремниевой долины государственной тюрьме Сан-Квентина впервые была проведена программа Последней мили, которая помогла пяти заключенным изучить основы социальных медиа и предпринимательства, чтобы ввести оторванных от жизни снаружи людей в курс ожидающих их на воле технологических возможностей. Трудность обучения заключенных состояла в том, что большинство их них вообще никогда не пользовались компьютерами, и, согласно правилам безопасности, строго ограничивающим общение с внешним миром, не смогут до конца их срока пребывания в тюрьме.

Недавно я прочитал статью Джоэла Спольски “Can your programming language do this?”и она настолько сильно пришлась мне по душе, что я решил перевести ее. Но не просто так, а добавить немного от себя. А именно, вместо примеров на JavaScript (использованных Джоэлем в оригинале), я решил написать примеры на С#, который мне на сегодняшний день ближе. Собственно результат и представляю на суд сообществу под катом.

Большинство разработчиков даже с маломальским опытом сталкиваются с проблемами дизайна своего решения, когда поставленную задачу можно решить десятком разных способов и нужно выбрать определенный, более или менее адекватный вариант.

Отношение к этапу проектирования (дизайна) может быть самым разным, начиная от подхода, принятого на ранних этапах развития методологии XP, когда считалось, что дизайн и архитектура – это динозавры, которым нет места в динамично развивающемся мире agile разработки. Многие и сейчас не задумываются о дизайне решения, считая, что итеративный процесс разработки + рефакторинг сделают все за нас и хороший дизайн появится сам собой.

Есть и другая крайность, когда команда можем потратить недели в поисках идеального решения (Святого Грааля архитектора), когда дизайн будет способен «расширяться» во всех возможных направлениях, и быть настолько «гибким», что реализовать его не будет никакой возможности.

Небольшой дисклеймер

Эта статья не про продуктовые компании – там своя специфика, я пишу только про сервис. Эта статья не про большие проекты – максимум 6-7 человек, на больших всё по-другому.

Обещаете не писать в комментариях, что в вашей компании все эти трудности преодолели, и вообще нет менеджеров? Тогда добро пожаловать под кат!

Я работаю в одной молодой консалтинговой компании, которая специализируется на вопросах личной эффективности. В отличие от многих других компаний, которые берут и пытаются применять чьи-то готовые техники, мы разработали свою методологию и свой собственный концепт, который называется Энерджи Менеджмент. Сам концепт Энерджи Менеджмента станет предметом следующей статьи, а сегодня мы затронем вопросы эффективности с точки зрения организации команд, дав в качестве примера две известные компании, которые уже упоминались на хабре, и которые так же как и мы не стали брать готовые шаблоны развития, а сделали что-то свое и с нуля. В следующих статьях я планирую рассказать непосредственно о нашем концепте Энерджи Менеджмент, и его принципиальных отличиях от Тайм-Менеджмента.

Анализ некоторых python ORM на непроизводительные расходы

Введение

При разработке приложения на python django, я столкнулся с его неадекватным торможением.
После нескольких попыток улучшить довольно сложные алгоритмы расчетов, я обратил внимание, что существенные улучшения этих алгоритмов приводили к весьма скромному результату — из чего я сделал вывод, что узкое место вовсе не в алгоритмах.

Последующий анализ показал, что действительно, основным непроизводительным потребителем ресурсов процессора оказался django ORM, который был использован для доступа к данным, необходимым при расчетах.

Почти в каждом более менее динамическом проекте бывает возникает необходимость выполнять очереди задач в фоне (отправка email, обновления кеша, реиндексация поиска и т.д.). Job сервера (Gearman и т.п.) хороши, но для большинства простых задач они избыточны. Классическая реализация очередей в MySQL (при помощи SELECT … LOCK FOR UPDATE) при росте нагрузки со временем начинает приводить к проблемам с блокировкой. Потому, как это обычно бывает, пришлось написать свой «велосипед» для работы с фоновыми задачами, который бы «точно работал» и был предельно прост.

Вчера задался себе таким вопросом: как можно обезопасить мой профиль в Google Chrome и вообще все данные, которые в нем хранятся? Немножко погуглив, я нашел ссылки на кучу расширений (типа этого), которые позволяют устанавливать пароль как на браузер так и на отдельные его профиле (это логично, если знать как работает Chrome в режиме мультипрофильности). Я начал их устанавливать и сразу тесты на баги. И как оказалось ни один из них не хочет адекватно работать в режиме мультипрофильности. Не очень-то долго думая я решил написать собственное расширение и заодно разобраться в Google Chrome API.

В последнее время приходится все больше задумываться о сохранности анонимности и безопасности относительно прав на информационную собственность. В этой заметке я предложу довольно интересное решение относительно шифрования, позволяющего сохранить несколько различных объектов в одном контейнере с разными мастер-ключами, и гарантирующее отсутствие «следов» других сущностей при получении какой-либо одной. Более того, в силу конструктивных особенностей алгоритма — даже наличие расшифрованной сущности можно всегда списать на «случайность» (то есть, нет никаких средств проверить, были ли изначально зашифрованы эти данные или нет). Кроме того, алгоритм имеет чрезвычайную стойкость к атакам «подбора ключа». Правда у метода есть и существенный недостаток — катастрофически низкая скорость работы, но в ряде особенных случаев он все равно может быть полезен.

В процессе разработки веб приложений, у нас часто возникает 2 вопроса:
1. Какие задачи уже решены, но ещё не залиты на боевой сервер. Другими словами — что именно зальется на боевой сервер при апдейте git
2. Как быстро посмотреть логи — что и когда заливалось на сервер.

В качестве системы контроля версий используется git (через него и обновляется production сервер). В качестве таск-менеджера Redmine.

Несколько недель назад в списке рассылки PHP было интересное предложение с чьим-то хаком, где описаны генераторы, выражения-генераторы и выделения списков. Неудивительно, что некоторые люди не уверены в перспективах этого предложения, как и core разработчики, так и пользователи PHP. Я хотел бы поделиться несколькими идеями и попытаться убедить этих парней.

Когда я первый раз услышал об объектно-ориентированном программировании — сразу отнёсся к нему скептически. Честно говоря, даже не знаю, почему. Просто оно показалось мне каким-то неправильным. Но ООП очень быстро стало популярным (почему — я объясню ниже) и критика в его адрес превратилась в этакую «ругань в церкви». А объектно-ориентированность стала обязательной составляющей любого уважаемого языка программирования.

С ростом популярности Erlang часто стали задавать вопрос «— А Erlang — объектно-ориентированный?». Правильный ответ был бы «— Да что вы, нет!». Но мы не могли так заявлять в полный голос, поэтому пришлось выкручиваться. Мы придумали несколько достаточно нетривиальных ответов, которые бы представляли Erlang типа-объектно-ориентированным языком (для тех, кто больше всего тянет руку с этим вопросом), но при этом и не объектно-ориентированным для тех, кто на самом деле в теме.

Sphinxsearch является поисковым движком для быстрого fulltextsearch, может получать данные из mysql, oracle и mssql, может выступать сам хранилищем(realtime индексы). Также sphinx имеет режим работы через api и через sphinxql — аналог протокола sql(с некоторыми ограничениями), что позволяет подключить поиск через sphinx на сайте с минимальным изменением кода. Это один из немногих великих, крупных и открытых проектов разработанный в России. На моей жизни я видел как sphinx обрабатывает порядка 100-200 поисковых запросов на 2 миллиона записей из mysql и при этом сервер свободно дышал и его не тошнило, mysql начинает умирать уже на 10 запросах в секунду на аналогичном конфиге.

Основная проблема документации sphinx на мой взгляд малое количество примеров для большинства интересных настроек, сегодня постараюсь рассказать в примерах о них. Опции которые я затрону касаются в основном алгоритмов и вариаций поиска. Все кто плотно работает со sphinx не узнают ничего нового, а новички надеюсь смогут улучшить качество поиска на своих сайтах.

Sphinx содержит две независимые программы indexer и searchd. Первый строит индексы по данным взятым из базы данных, второй производит поиск по построенном индексу. А теперь перейдем к настройкам поиска в sphinx.

morphology

Позволяет задать морфологию слов, я использую только стемминг. Алгоритм стемминга с помощью набора правил для языка обрезает окончания и суффиксы. Стемминг не использует готовые базы слов, а основан на определенных правилах обрезания для языка, что делает его маленьким и быстрым, но это же и добавляет ему минусы так как он может совершать ошибки.

Пример нормализации слова стеммингом на русском.
Слова “яблоко”, “яблока”, “яблоку” будут обрезаны в “яблок” и любой поисковый запрос с вариацией слова “яблока” будет тоже нормализован и найдет записи со словами которые были описаны выше.