Когда мы создаем статические макеты интерфейсов (будь то сайтов или мобильных приложений) в Photoshop, мы не слишком сильно задумываемся над тем, как этот макет поведет себя в динамике. Стив Джобс как то сказал: «Дизайн это не то как продукт выглядит, это то как он работает». Наше впечатление от продукта формируется на основании многих факторов, но самым важным является комфортное взаимодействие с ним.

Анимация прокрутки

Гиперссылки произвели революцию в интернете, но они остаются так же его основной проблемой. Никогда не знаешь наверняка, куда она тебя заведет. Даже гиперссылка ведущая в футер сайта может отвлечь от первоначальной мысли.

Библиотека Qt позволяет делать действительно кроссплатформенные приложения. Единожды написанный код можно откомпилировать под многие операционные системы. Но проблема именно в слове «компилировать», т.к. подразумевается, что необходимо перезагрузиться под целевую систему, иметь в ней настроенную среду разработки, установленный и настроенный зоопарк библиотек. Спасает кросс-компиляция — компиляция, производящая исполняемый код для платформы, отличной от той, на которой исполняется.

Иногда мне в голову попадают задачи, не имеющие какой-то очевидной практической ценности, но, тем не менее, они захватывают так или иначе мое воображение, по крайней мере, пока не решу. Практическая ценность задачи, как правило, нулевая, но в процессе решаются другие, которые могут иметь бОльшую ценность, чем решенная.

Все началось с желания изучить свойства правильных октагонов и октаграмм, но результаты оказались применимы ко всем выпуклым многоугольникам (полигонам) и звездам, построенным в них (по аналогии назову их полиграммами — пентаграмма, гексаграмма, септаграмма, октаграмма и т.д. — хотя этот термин имеет и иные значения).

Для начала терминология. Пентаграммой называют совокупность всех диагоналей пятиугольника, в случае гексаграммы — это уже не все диагонали, а только те, которые соединяют непротивоположные вершины шестиугольника. Во обоих случаях эти вершины идут через одну друг от друга. Например, если вершины пятиугольника перенумеровать (0, 1, 2, 3, 4), то пентаграмма — совокупность линий (0, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 0), (4, 1). Гексаграмма (0, 1, 2, 3, 4, 5), соответственно, является совокупностью линий (0, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 5), (4, 0), (5, 1). Нули в качестве начальной точки взяты не случайно и не как дань програмистскому мышлению, удобство этого обозначения я опишу ниже. Линии, образующие полиграмму, я буду называть ребрами. Вершинами полиграммы я буду называть вершины исходного полигона, а не все точки пересечения ребер.

Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

(с) xkcd

Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

UPD: схема заменена на вариант с контейнерами из С++11, соавторы — в комментариях ниже

Продолжение.
Предыдущие части: 1-3, 4-6, 7-9

10. Нормализация баз данных

Указания для правильного проектирования реляционных баз данных изложены в реляционной модели данных. Они собраны в 5 групп, которые называются нормальными формами. Первая нормальная форма представляет самый низкий уровень нормализации баз данных. Пятый уровень представляет высший уровень нормализации.

Нормальные формы – это рекомендации по проектированию баз данных. Вы не обязаны придерживаться всех пяти нормальных форм при проектировании баз данных. Тем не менее, рекомендуется нормализовать базу данных в некоторой степени потому, что этот процесс имеет ряд существенных преимуществ с точки зрения эффективности и удобства обращения с вашей базой данных.

Обычно в таких статьях делают заголовок вида «аналог await/async для C++», а их содержимое сводится к описанию ещё одной библиотеки, выложенной где-то в интернете. Но в данном случае нам не требуется ничего подобного и заголовок точно отражает суть статьи. Почему так смотрите ниже.

В этом блоге мы уже много о чём поговорили: были краткие описания основных рекомендательных алгоритмов (постановка задачи, user-based и item-based, SVD: 1, 2, 3, 4), о нескольких моделях для работы с контентом (наивный Байес, LDA, обзор методов анализа текстов), был цикл статей о холодном старте (постановка задачи, текстмайнинг, теги), была мини-серия о многоруких бандитах (часть 1, часть 2).

Чтобы двигаться дальше и поместить эти и многие другие методы в общий контекст, нам нужно выработать некую общую базу, научиться языку, на котором разговаривают современные методы обработки данных, – языку графических вероятностных моделей. Сегодня – первая часть этого рассказа, самая простая, с картинками и пояснениями.

Управление памятью – центральный аспект в работе операционных систем. Он оказывает основополагающее влияние на сферу программирования и системного администрирования. В нескольких последующих постах я коснусь вопросов, связанных с работой памяти. Упор будет сделан на практические аспекты, однако и детали внутреннего устройства игнорировать не будем. Рассматриваемые концепции являются достаточно общими, но проиллюстрированы в основном на примере Linux и Windows, выполняющихся на x86-32 компьютере. Первый пост описывает организацию памяти пользовательских процессов.

Освоение стандарта C++11 — процесс, который не может происходить скачкообразно. Изучение новой языковой конструкции требует не только заучивания синтаксиса, но и осмысления её предназначения и типичных способов применения. Важным подспорьем в обучении является похорошевшая STL, которая зачастую может открыть глаза на существование весьма интересных и нужных возможностей. А уж зная, что какая-то вещь возможна и реализована в STL, докопаться до способа реализации нетрудно.

Об одном из любопытных примеров, связанном с обновлённым и улучшенным классом pair, и пойдёт речь в статье.
Новый стандарт добавил такой, казалось бы, простой вещи, как pair, удобства и универсальности. Если раньше к типам, входящим в состав пары, предъявлялись достаточно суровые требования, то сейчас слепить в пару можно практически что угодно. В частности, снято ограничение на конструирование таких типов. Теперь необязательно применять операции копирования или даже перемещения, возможно создание пары непосредственным конструированием членов (такая операция называется emplace, «размещение», и в C++11 поддерживается контейнерами STL), с применением нетривиальных конструкторов.

Преподаватель из Стэнфордского университета Кит Шварц (Keith Schwarz) уже несколько лет пополняет свой архив интересного кода — образцы самых лучших алгоритмов и структур данных, когда-либо изобретённых человечеством (Шварц весьма амбициозно оценивает свою коллекцию).

Примеры на сайте преимущественно закодированы в C++, поскольку STL предоставляет прекрасную базу для выражения алгоритмов, работающих с различными типами данных. Структуры данных реализованы на Java.

Кит Шварц дает разрешение использовать свой код всем желающим без всяких ограничений.

Зародившись как скриптовый язык в помощь веб-разработчикам, с дальнейшим развитием JavaScript стал мощным инструментом разработки клиентской части, обеспечивающий удобство и интерактивность страницы прямо в браузере у пользователя.

Из-за специфичности среды и целей, JavaScript отличается от обычных языков программирования, и имеет множество особенностей, не понимая которые, довольно сложно написать хороший кроссбраузерный код.

Думаю, что большинство программистов, писавших код на JavaScript больше пары дней, сталкивались с этими особенностями. Цель данного топика не открыть что-то новое, а попытаться описать эти особенности «на пальцах» и «недостатки» сделать «преимуществами».

В данном топике будут рассматриваться:

1. Замыкания
2. Прототипирование
3. Контекст выполнения

Доброго времени суток, Хабрахабр!
Этот пост для тех, кто хочет научиться строить Фундаментальную Матрицу решений Системы Линейных Дифференциальных Уравнений, но боится.

Предыстория

Если немного погуглить на эту тему, то можно найти достаточное количество статей, большинство из которых описывают построение Фундаментальной матрицы через Жордановы формы.
Мне кажется, что это достаточно сложно понять вот так вот сразу, а тем более воплотить в жизнь.

Знакомо ли вам такое состояние, когда вы настолько увлечены идеей, что полностью погружаетесь в процесс ее реализации, забывая о времени и окружающем мире? А завершив, испытываете радость и даже счастье? Значит, у вас есть опыт потоковых состояний – особых ресурсных состояний сознания, когда все внимание сфокусировано на цели, и в результате замечательные идеи рождаются сами собой, и время концентрируется, вмещая гораздо больше, чем в обычном состоянии.
Тема эффективности потоковых состояний для работы и творчества уже несколько раз поднималась на Хабре, и в этой статье мы хотим обсудить практическую часть – что необходимо для того, чтобы вызывать это состояние «на заказ»?

На хабре в прошлом месяце была опубликована статья Конкурс ВК: Мессенджер для Android. Как это было!, в которой автор поделился своими мыслями о конкурсе и опубликовал список ресурсов и статей, которые помогли ему в создании приложения. Так как в последнее время я начал изучать разработку под iOS, то у меня скопилось некоторое количество ссылок, которые могут быть полезны для начинающих. Поэтому я последую его примеру и сделаю то же самое, только для своей платформы. Надеюсь, кому-нибудь они окажутся полезны и сэкономят немного времени.

Привет Хабр!

Тема создания LiveWallpaper под Android уже хорошо обкатана: есть туториалы на чистой Java, есть туториалы на Java с OpenGL ES 1.0/2.0, есть… да чего только нет!

Сегодня мы посмотрим, как быстро сделать LiveWallpaper под Android на С++ используя Linderdaum Engine и GLSL.

В этом посте я расскажу про программу, которая подделывает любую подпись при помощи шарнирного механизма. Программа основана на теореме Кемпе, доказанной в середине 19-го века.

Эта статья содержит необходимый минимум тех вещей, которые просто необходимо знать о типизации, чтобы не называть динамическую типизацию злом, Lisp — бестиповым языком, а C — языком со строгой типизацией.

В полной версии находится подробное описание всех видов типизации, приправленное примерами кода, ссылками на популярные языки программирования и показательными картинками.

Другие части: Часть 1. Часть 3..

Данный пост — продолжение рассказа «Жизнь в эпоху «тёмного» кремния». В предыдущей части рассказывалось о том, что такое «тёмный» кремний и почему он появился. Также рассматривались два из четырех основных подходов, позволяющих микроэлектронике процветать в эпоху «темного» кремния. Было рассказано о роли новых открытий в области технологии производства, о том, как повысить энергоэффективность за счет параллелизма, а также, почему уменьшение площади процессорного кристалла, видится маловероятным. В этот раз на повестке дня следующий подход.

Понадобилось мне как-то сделать интерфейс для загрузки в микроконтроллер график функции «сопротивление -> температура» (график решили задавать по нескольким точкам, а потом их интерполировать). По ходу дела выяснилось, что график будет оч-чень нелинейным (180 Ом -> 100^o, 6 000 Ом -> 0^o, 30 000 Ом -> -30^o). Поэтому пришлось мне погрузиться в тему логарифмических шкал… и сразу вынырнуть, так как я не нашел того, что мне нужно. А нужно-то мне было всего лишь понять математику (и реализацию на С++) таких дел. ЧуднО — вроде такая нужная тема, а не расписано! Ну да ладно — мозги заскрипели и вспомнили высшую математику из университета, и программа была написана. Решил описать я свои мытарства тут — может, кому пригодится.

В этой статье я распишу теорию (а также базовые виртуальные классы), в следующей возьмусь за конкретные реализации средствами Qt.

Осторожно: в тексте много графики!