Проблема и решение

Я думаю многие знают что такое Freedom. Для тех кто не знает — это приложение под Android, позволяющее делать внутриигровые покупки в других приложениях без траты денег.

Описание:
Вам надоели предложения в играх и программах что-то купить(расширения, монетки и т.п.)? Покупайте их бесплатно с помощью Freedom!
Пользоваться очень просто: устанавливаете, запускаете (первый запуск может занять какое-то время — до нескольких минут), тапаете по приложению — оно запускается. После этого оно возможно пройдёт проверку лицензии, а при покупке из приложения Вы сможете расплачиваться фэйковой карточкой.

Ссылка на статью автора: habrahabr.ru/post/163547

Я до определенной поры игнорировал этот прискорбный факт, тем более что я в какой-то степени согласен с автором, что те кто пользуются этим софтом и так врядли бы купили что-то у меня в игре. Но новый проект над которым мы работаем должен стать мультиплеерным. А это значит, что читеры получат реальное преимущество перед обычными игроками, что меня не особо радует.
Покурив вечером мануалы по Google API я решил соорудить собственную проверку валидности покупок. Т.к. мы используем Unity3D + Prime31 IAP, пришлось их немного обработать напильником, чтобы они начали выдавать purchase token.

Это произошло внезапно. Только что вы писали код для своего приложения под андроид, вам это нравилось, и вы наслаждались процессом. Вы добавили крутую библиотеку чтобы получить дополнительные возможности и писать более простой код. Но вместо работающего приложения на выходе вы получаете ужасающую надпись:

Unable to execute dex: method ID not in [0, 0xffff]: 65536
Conversion to Dalvik format failed: Unable to execute dex: method ID not in [0, 0xffff]: 65536

И вы в ступоре, вы неспособны создать DEX файл для APK. Вы не имеете ни малейшего представления о том, что это и как это исправить. И что бы вы не делали, оно будет приводить вас к самому логичному состоянию: ПАНИКА.

Здравствуйте, с вами хостинг Flops.ru и сегодня мы расскажем о результатах переноса довольно большого и нагруженного проекта в наше облачное окружение. Проект о котором идет речь — линейка адблок-приложений Adguard, разработчики которой любезно поучаствовали в подготовке этой статьи.

В статье мы расскажем о виртуальной инфраструктуре проекта, результатах переноса в облако, а заодно перечислим несколько интересных узких мест и багов, которые удалось обнаружить благодаря миграции. Кроме того, дадим некоторое количество графиков, иллюстрирующих работу проекта. В общем, приглашаем под кат.

В одной из дискуссий недавно, я перечислил основные системы, делающие работу ИТ-компании цивилизованной. Список получился весьма обширный, и я решил оформить его как самостоятельную статью.

Похожую конструкцию можно увидеть во многих компаниях, более того, я наблюдал компании, в которых долгое время отсутствовала часть этих систем, и из-за нерешаемых постоянных проблем эти системы начали появляться стихийно.

Всё ниженаписанное касается компаний/отделов, в которых работает работает квалифицированный персонал, то есть курсы «офис для начинающих» им не нужны. Так же как не нужны групповые политики на рабочих станций и специальный админ для перекладывания ярлычков на рабочем столе и установки любимой программы. Другими словами, это бэк-офис айтишников, значительно отличающийся от бэк-офиса остальных отделов.

Краткий спойлер содержимого: VCS, репозиторий исходного кода, code-review, build-сервера, CI, таск-трекер, вики, корпоративный блог, функциональное тестирование, репозиторий для пакетов, система управления конфигурацией, бэкапы, почта/jabber.

Картинка с фрагментом обсуждаемой инфраструктуры:

Всем, доброго времени суток.

По сути, к реализации этой маленькой автоматизации меня сподвигла лень.

Собственно, с чего все началось.

У меня есть ноутбук с установленной gentoo, и i3wm оконным менеджером. Так же есть несколько мониторов(дома, на работе и т д). Разрешения на всех мониторах разные, способы подключения тоже (VGA, HDMI, DVI) разные. Активно, использую первые два.

Раньше, при подключении второго монитора, приходилось вызывать команды, которые инициализировали этот самый монитор. Запуск команды с автоматическим ключом, не всегда давал, желаемого результата(не угадывал разрешение).

xrandr --auto

Потому, приходилось запускать эту же команду, но с набором других ключей, разрешение например.

--mode

И хотя, в xrandr для каждого монитора у меня есть несколько вариантов разрешений, есть одно (максимальное для данного монитора, которое удовлетворяет), но на каждом мониторе оно разное(так как сами мониторы разные).

Потому пришлось искать решение…

Всем привет!

Я работаю над фронтендом огромного проекта — поисковой выдачи Яндекса. И у нас, как и у любого другого большого веб-проекта, есть огромное количество css-кода и немаленькая команда, которая с ним взаимодействует.

Когда много людей, используя разные инструменты, пишут и редактируют css, со временем этот css может получиться очень запутанным, неконсистентым и в целом начинает выглядеть плохо. Например, кому-то удобнее писать вендорные префиксы в одном порядке, кому-то — в другом, кто-то ставит кавычки вокруг url, кто-то — нет, а кто-нибудь фикся срочную багу к релизу мог бы, к примеру, написать position: relative в начале блока свойств, незаметив что где-нибудь внизу между color и box-shadow, уже есть position: absolute, и долго гадать, почему у него ничего не работает.



Но несмотря на то, что все пишут код по-разному, у нас в репозитории идеальный порядок: css-код полностью консистентен, и прекрасно выглядит. Весь.

Как мы этого добились, можно прочитать под катом.

Работая над одним большим проектом, мы с напарником задумались над тем, чтобы автоматизировать процесс сбора спрайтов на проекте.
До этого спрайты собирались ручками или с помощью онлайн сервисов, что отнимало достаточно времени.
Проект уже собирался Gulp'ом и было принято решение найти адаптированный под него сборщик спрайтов.

Это статья-мануал по скрипту резервного копирования, написанному мной. Скрипт написан на python для Linux. Кому интересно прошу под хабракат.

Общая теория распознавания

Мы, наконец, дошли до самой интересной темы – распознавания символа. Но для начала давайте немного разберемся с теорией, чтобы было понятнее, что именно и почему мы делаем. Общая задача автоматического распознавания или машинного обучения выглядит следующим образом.

Есть некоторый набор классов C и пространство объектов R. Есть некая внешняя «экспертная» система, с помощью которой для произвольного объекта можно определить, к какому классу он относится.

Задача автоматического распознавания – построить такую систему, которая на основе переданной ей ограниченной выборки заранее классифицированных объектов выдавала бы для любого нового переданного ей объекта соответствующий ему класс. При этом суммарная разница в классификации между «экспертной» системой и системой автоматического распознавания должна быть минимальной.

Система классов может быть дискретной или непрерывной, множество объектов может быть какой угодно структуры, экспертная система может быть произвольной, начиная с обычных человеческих экспертов, оценка точности может производиться только на некоторой выборке объектов. Но в своей основе практически любая задача автоматического распознавания (от ранжирования результатов поиска до медицинской диагностики) сводится именно к построению связки между объектами из заданного пространства и набором классов.

Практически не осталось уже людей, которые бы не слышали о виртуальной реальности, и, наверное все уже слышали о VR-шлеме Oculus Rift, который можно сказать стал стандартом для подобного рода устройств. Так же на рынке есть решения, позволяющие использовать экран смартфона диагональю 4-5" в качестве экрана VR-очков, такие как Durovis Dive или нашумевший Google Cardboard, которые снизили планку демократичности вхождения в виртуальную реальность можно сказать уже для всех, но, тем не менее, пока что эта технология не стала повсеместной: не у всех есть смартфон с нужной диагональю, чтобы воспользоваться тем же картонным проектом гугла, покупать пусть не дорогое, но стоящее денег устройство типа Durovis Dive без какого либо понимания, что с ним конкретно делать дальше, а тем более заказывать и ждать сам шлем Oculus Rift простому обывателю довольно проблематично по многим причинам — начиная от цены за устройство, что делать с которым пока не совсем понятно и заканчивая довольно длительным ожиданием доставки заказа. Естественно, самым главным тормозом, помимо цены, является обычная лень и потухшая любознательность.

В этой статье я расскажу вам о своем пути к виртуальной реальности, опишу детальное и практически исчерпывающее руководство по изготовлению VR-шлема с использованием любого относительно современного андроид-смартфона или планшета любой диагонали, этот проект обойдется примерно в 5-8 часов работы и в 500-2000 рублей затрат, в зависимости от ваших пожеланий и возможностей, а на выходе вы получите очень интересное устройство, которое позволит вам смотреть fullHD 3D фильмы и фотографии, играть в андроид-игры а также использовать шлем для игр в ваши любимые PC-игры любой степени современности. Да, с трекингом головы и погружением в VR.

Поэтому, если вами не овладевает лень и вы любознательны, прошу под кат, но предупреждаю, статья наполнена тремя десятками «potato quality» изображений, общим весом на 4 мегабайта.

Привет Хабр! Пару месяцев назад я захотел провести тестирование производительности некоторых сетевых фреймворков, c целью понять насколько большая разбежка между ними. Надо ли использовать Node.js там, где хотелось бы Python с Gevent или нужен Ruby с его EventMachine.



Я хочу обратить ваше внимание на то, что эти материалы не являются руководством к выбору фреймворка и могут содержать спорные моменты. Я вообще не собирался публиковать результаты этого исследования, но когда они попадались мне на глаза я ловил себя на мысли, что это может быть кому-нибудь полезно. Теперь я начну забрасывать вас графиками.

В прошлой статье мы подробно описали алгоритм распознавания номеров (ссылка), который заключается в получении текстового представления на заранее подготовленном изображении, содержащем рамку с номером + небольшие отступы для удобства распознавания. Мы лишь вскользь упомянули, что для выделения областей, где содержатся номера, использовался метод Виолы-Джонса. Данный метод уже описывался на хабре (ссылка, ссылка, ссылка, ссылка). Сегодня мы проиллюстрируем наглядно то, как он работает и коснёмся ранее необсужденных аспектов + в качестве бонуса будет показано, как подготовить вырезанные картинки с номерами на платформе iOS для последующего получения уже текстового представления номера.

Когда-то я написал очень простую функцию, которая казалась мне костылем в том уже не помню каком проекте. Но она хорошо выполняла свою обязанность. Тогда я называл ее ожидающей функцией, а JavaScript называл ее fnDelay. Дело в том, что в приложении может быть функционал, который срабатывает после изменения какого-нибудь состояния. Но это изменение происходит (или может гипотетически происходить) так часто, что функционал будет срабатывать очень много раз, хотя на самом деле нам необходимо выполнить его только для уже измененного состояния (или еще для нескольких промежуточных). Иначе может быть чувствительная проблема в производительности вашего приложения. Ну ладно, достаточно пустых слов, разберем конкретный пример.

При разработке ПО часто возникают интересные задачи. Одна из таких: работа с гео-координатами пользователей. Если вашим сервисом пользуются миллионы пользователей и запросы к РСУБД происходят часто, то выбор алгоритма играет важную роль. О том как оптимально обрабатывать большое количество запросов и искать ближайшие гео-позиции рассказано под катом.

В современных десктопных и (в особенности) мобильных процессорах применяется целый ряд энергосберегающих технологий: ODCM, CxE, EIST и др. Сегодня нас будет интересовать, пожалуй, самая высокоуровневая из них: гибкое управление частотой и напряжением процессорного ядра во время работы — Cool 'n' Quiet, PowerNow! у AMD и Enhanced SpeedStep (EIST) у Intel.

Чаще всего пользователю компьютера или ноутбука достаточно просто включить (поставить галочку) поддержку той или иной технологии в BIOS и/или операционной системе — никакой тонкой настройки обычно не предусмотрено, хотя, как показывает практика, она может оказаться весьма полезной. В этой статье я расскажу о том, как можно управлять рабочим напряжением ядра процессора из операционной системы (на примере Intel Pentium M и FreeBSD), и зачем это может понадобиться.

Несмотря на большое количество руководств, редко где встретишь обстоятельное описание технологии Enhanced SpeedStep с точки зрения операционной системы (а не конечного пользователя), особенно на русском языке, поэтому значительная часть статьи посвящена деталям реализации и носит в некоторой степени теоретический характер.

Надеюсь, статья окажется полезной не только пользователям FreeBSD: мы также немного коснемся GNU/Linux, Windows и Mac OS X. Впрочем, в данном случае конкретная операционная система имеет второстепенное значение.

При первом знакомстве с zabbix, меня переполняли эмоции и фантазии о мониторинге всего на свете. Первой была идея предотвращения физических неисправностей путем отслеживания основных показателей железа, например температуру или напряжение, поскольку мне видится весьма логичным и экономически выгодным, поменять термопасту или начать подбирать замену уставшей технике до того как пользователь сообщит о её преждевременной кончине или страшных тормозах.
Система мониторинга Zabbix действительно очень мощная и гибкая, но, к сожалению, далеко не все аспекты для отслеживания доступны из стандартных коробочных шаблонов. Таким образом, моя фантазия с треском разбилась об стену отсутствия штатных инструментов мониторинга температур в Windows.

Вступление

    В данной статье я расскажу, как можно немного кастомизировать Zabbix JavaGateway для наиболее удобного низко уровневого обнаружения JMX метрик. Здесь github.com/mfocuz/zabbix_plugins/tree/master/jmx_discovery можно взять патч на версию 2.0.11 и посмотреть примеры external скриптов. Но обо всем по порядку.

    С версии 2.0 в Zabbix появилась нативная поддержка мониторинга Java приложений через JMX. Но возможно не все знают, что кроме сбора метрик мы можем их также дискаверить в Zabbix из коробки. В документации этот момент либо пропустили, либо посчитали фичу несовсем готовой(хотя может я просто не нашел этого в доке?), но эта фича там есть, и, на мой взляд, она действительно не совсем готова. Хотя я не уверен что она вообще работает, до тестирования не дошло.

Перед тем как начать писать этот доклад я прочел больше 115 постмортемов и историй инди разработчиков. Что я понял? Во-первых, что мой английский отстой. Во-вторых что инди очень разные. Очень. И чтобы каталогизировать их понадобилась куча времени.

Не нужно воспринимать это как целую историю, это отрывки из кучи разных историй. Под катом немного категорий и циферок. Примерно все, что будет в посте я рассказываю в этом видео, но конечно текстово продублировано под катом.

Предыстория

Так уж получилось, что моим первым более-менее серьёзным проектом, связанным с программированием, была реализация шашек для «Шага в будущее». К несчастью, доделать его до конца у меня так и не получилось, так как через некоторое время концепция проекта резко поменялась. Несмотря на это, программа была практически готова и с ней даже можно было играть, к тому же сам процесс её написания оказался весьма интересным, поэтому я решил поделиться теми идеями и алгоритмами, которые сумел придумать.

Краткая шпаргалка:

HOST1: ip link add grelan type gretap  local <IP1> remote <IP2>
HOST1: ip link set grelan up
HOST1: iptables -I INPUT -p gre -s <IP2> -j ACCEPT
HOST2: ip link add grelan type gretap local <IP2> remote <IP1>
HOST2: ip link set grelan up
HOST2: iptables -I INPUT -p gre -s <IP1> -j ACCEPT

Четыре команды на туннель и две на firewall (не нужны если трафик между своими серверми уже разрешен)
Это всё что нужно, дальше длинное объяснение с подробностями.