Здравствуйте! Уверен, многие слышали о том, что Qt очень хорош для кросплатформенной разработки мобильных приложений. Однако, для решения некоторых задач приходится иметь дело с нативным кодом (Java, Objective-C), к примеру, вызов камеры, галереи, вызов стороннего api.

В этой статье на простом примере задания прозрачности для status bar я покажу, как осуществляется вызов нативного кода Java и Objective-C.

Доброго времени суток, хабровчане! После нескольких экспериментов с разработкой системы видеонаблюдения, которые я отразил в предыдущей публикации, решил поделиться итоговым решением.

Доброго времени суток.
Сегодня я хочу коснуться темы сжатия данных без потерь. Несмотря на то, что на хабре уже были статьи, посвященные некоторым алгоритмам, мне захотелось рассказать об этом чуть более подробно.
Я постараюсь давать как математическое описание, так и описание в обычном виде, для того, чтобы каждый мог найти для себя что-то интересное.

В этой статье я коснусь фундаментальных моментов сжатия и основных типов алгоритмов.

КДПВ

От переводчика:
Большинство моих знакомых для измерения времени в разного вида бенчмарках в С++ используют chrono или, в особо запущенных случаях, ctime. Но для бенчмаркинга гораздо полезнее замерять процессорное время. Недавно я наткнулся на статью о кроссплатформенном замере процессорного времени и решил поделиться ею тут, возможно несколько увеличив качество местных бенчмарков.

P.S. Когда в статье написано "сегодня" или "сейчас", имеется ввиду "на момент выхода статьи", то есть, если я не ошибаюсь, март 2012. Ни я, ни автор не гарантируем, что это до сих пор так.
P.P.S. На момент публикации оригинал недоступен, но хранится в кэше Яндекса

Функции API, позволяющие получить процессорное время, использованное процессом, отличаются в разных операционных системах: Windows, Linux, OSX, BSD, Solaris, а также прочих UNIX-подобных ОС. Эта статья предоставляет кросс-платформенную функцию, получающую процессорное время процесса и объясняет, какие функции поддерживает каждая ОС.

Эта статья – о рисках смены руководства в больших компаниях и характерных явлениях при попытках игнорировать закон эффективного управления собственностью:

Эффективно управлять можно только той собственностью, которую мог бы создать сам.
Кто не может создать, – будет только разрушать!
И.А. Дедюхова, Кодекс Хамурапи

Картинка для привлечения внимания читателей из поколений Y и Z:

Краткое содержание

Новый директор себе в подчиненные и советники пригласит своих «проверенных людей». Увеличение штата топ-менеджеров в условиях фиксированного ФОТ повлечет за собой сокращение рядовых сотрудников на значительный процент.
Новый директор в первую очередь будет сокращать те подразделения, работу которых он не понимает. Под прессом психологического давления руководители этих подразделений возмут на себя обязательства самостоятельно разработать планы по сокращению и принять на себя все риски их реализации.
Сокращения пройдут под флагом повышения эффективности, но для «непонятных директору» подразделений не смогут сформулировать критерии этой эффективности, кроме «минимизации затрат». Цель по минимизации затрат без дополнительных обоснованных ограничений – это цель по уничтожению, и не имеет отношения к настоящей оптимизации.
Отсекая непонятные ему части компании (выводя в аутсорс и т.п.), директор попытается превратить компанию в ту, работу которой он полностью способен понять, которой он в полной мере способен управлять.
Проблему нехватки знаний в технической области новый директор и его команда компенсируют «помощью» от западных консалтинговых компаний. Это приведет к ситуации внешнего управления, причем без всякой ответственности за диктуемые извне решения.
Внешняя и внутренняя отчетность о работе компании до самого конца не будет показывать никаких признаков проблем, т.к. тому, кто принес плохие вести не выдают премию, а рубят голову.

---

Недавно ZlodeiBaal писал о достижениях в сверточных нейронных сетях (CNN) (и, кстати, тут же успешно настроил и обучил сеть для поиска области автомобильного номера).
А я хочу рассказать про принципиально иную и, наверное, более сложную модель, которую сейчас развивает Алексей Редозубов (@AlexeyR), и про то, как мы, конечно проигнорировав некоторые важные элементы, и ее применили для распознавания автомобильных регистрационных знаков!

В статье несколько упрощенно напомню о некоторых моментах этой концепции и покажу, как оно сработало в нашей задаче.

Небольшой пост об идее, которая пришла мне в голову после анализа существующих ныне возможностей по выбору качественной энергосберегающей лампы.

(Статья обновлена)

В последние годы получили широкое распространение в наружной рекламе и различных информационных табло светодиодные матрицы. Достаточно яркие, динамичные — они прекрасно привлекают внимание и не слепнут в солнечный день. Каждый из вас видит их на улицах вашего города ежедневно.
Конечно же, их распространению поспособствовала низкая цена (за счёт китайских производителей) и простота сборки экрана.

Но что если попробовать применить подобные матрицы в своих устройствах на микроконтроллерах? Какой интерфейс обмена и логика вывода у этих матриц?
Попробуем с этим всем разобраться.

Всем здравствуйте! Давно уже собирался написать историю своего проекта на Хабр, более того, даже обещал. И тем не менее, этот момент откладывался на потом: когда выйдет новый релиз, когда закончится обновление дизайна, когда все заработает, как задумано. Причина одна – лень, прикрывающаяся отсутствием времени.



Но вот конкурс одной компании на тему разработки заставлял меня возвращаться на их подборку вновь и вновь в ожидании новых статей. А потом я плюнул и решил не дожидаться чужих трудов, а достать свой когда-то начатый опус, отредактировать переписать заново и поделиться с вами.

Урок №1
Данная статья написана для новичков, которые (как и я) хотят научиться писать программы для Андроид с использованием OpenGL. Основные мысли и код взяты из замечательной книги Кевина Бразалера «OpenGL ES 2 for Android. A Quick-Start Guide by Kevin Brothaler» (1).
Зачем же пересказывать, спросите вы? Дело в том, что перед этой книгой я прочитал еще десяток статей на эту тему и код Кевина у меня сразу не пошёл (в книге среда разработки Eclipse, а у меня Android Studio). Поэтому, решил написать эту статью так, чтобы было понятно, прежде всего, самому себе.
Для начала давайте выясним, что такое OpenGL. Если почитать Википедию (2), то увидим следующее:
«OpenGL (Open Graphics Library) — спецификация, определяющая независимый от языка программирования платформонезависимый программный интерфейс для написания приложений, использующих двумерную и трёхмерную компьютерную графику.
Включает более 300 функций для рисования сложных трёхмерных сцен из простых примитивов. Используется при создании компьютерных игр, САПР, виртуальной реальности, визуализации в научных исследованиях. На платформе Windows конкурирует с Direct3D.»
Мы будем изучать укороченную версию OpenGL ES 2 (в дальнейшем OpenGL). Укоротили её по понятным причинам, у Андроид малая операционная память по сравнению с настольными ПК, наличие виртуальной машины Java также накладывает определенные ограничения. Наверно есть еще много причин, почему это сделали, но нас это не должно волновать. Просто нужно знать, что есть прекрасный инструмент OpenGL и надо научиться им пользоваться!

Сегодня, когда во всех деревнях и сёлах идёт нейрореволюция, мы всё больше убеждаемся, что нейросети — это чистая магия и манна-небесная. Их стали использовать везде и всюду, и даже встроили в Excel. Неявно, при виде сложной задачи многим представляется следующая картина:



И сегодня мы займёмся совмещением приятного с полезным: разберём интересную (практическую) аналитическую задачу и заодно проанализируем ряд факторов, определяющих (не-)применимость нейронных сетей к аналитическим задачам.

Представьте, вы работаете аналитиком в какой-нибудь компании, которой важен её облик на Хабре (условно назовём её Почта.com). И тут к вам приходит девушка из PR-отдела и говорит: "Мы с менеджерами определили в качестве важного KPI нашего бренда Хабра-рейтинг компании. У нас есть бюджет и мы хотим понять, как его распределить, чтобы максимизировать Хабра-индекс. Нам нужно, чтобы ты определил ключевые факторы, которые на него влияют и вывел наиболее разумную стратегию. Попробуй там какие-нибудь нейросети".

Во время этой речи у вас начинает дергаться глаз, но спустя пару минут составляете список вопросов для анализа:

• Q₁: Какие ключевые факторы влияют на Хабра-индекс компании?
• Q₂: Где найти данные?
• Q₃: Какой будет оптимальная стратегия согласно восстановленной эмпирической зависимости?

Структура статьи

1. Определяем потенциальные факторы
   
   • Представление пространства характеристик
   • Научный метод тыка
2. Сбор данных
   
   • Подписчики
   • Сотрудники
   • Влияние старых заслуг (по статьям)
   • Нехватка данных
3. Эффект кармы и рейтинга подписчиков и работников
   
   • Рейтинг сотрудника
   • Карма сотрудника от корпоративных постов
   • Рейтинг подписчиков
4. Финальная формула
5. Анализ применимости нейросетей
6. Анализ оптимальной стратегии

На Хабре и в аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем о тенденциях финансового рынка и продолжаем публикацию серии материалов, посвященных вопросам создания стратегий для торговли на бирже, основанную на статьях автора блога Financial Hacker. В прошлом материале мы поговорили об использовании неэффективностей рынка на примере истории с ценовым ограничением для швейцарского франка. В этот раз автор блога Financial Hacker решил разобраться в том, как выглядят стратегии, ориентированные на определенную модель. Мы представляем вашему вниманию главные тезисы второй статьи из цикла.

Не поймали за хвост удачу в виде главного бага известного сервиса, нет желания “толкаться” на oDesk или не хочется делать то же, что уже и так делаете в рабочее время?

Мы нашли альтернативные и не суперконкурентные варианты: излагать технический опыт по-английский, получать ренту с кода или завести монетизируемое хобби, связанное с математикой, инженерией или общением.

В нашем блоге мы уже рассказывали об использующихся на мировых биржах протоколах передачи финансовой информации. Речь шла о таких протоколах, как FIX и FAST, которые широко применяются фондовыми площадками по всему миру, а также о проприетарных протоколах Plaza II и ASTS Bridge, которые были созданы специалистами российских бирж РТС и ММВБ, позднее объединившихся в «Московскую биржу».

Сегодня мы продолжим цикл материалов и поговорим о проприетарных протоколах биржи Nasdaq ITCH и OUCH.

Про промышленные программируемые контроллеры Ace компании Velocio я уже писал на примере модели Ace3090v5. В этот раз хочу рассказать про новую модель Ace7096v10:



За одно повышу в статусе Ace с «маленького ПЛК» до «самого маленького ПЛК в мире»- за время, прошедшее с предыдущей публикации, я не смог найти более компактного промышленного контроллера. Все ПЛК Velocio серии Ace вне зависимости от количества входов, выходов и портов связи имеют одинаковые размеры 2.5''*2.5''.

Вот для сравнения:

Последние два года вся страна пристально следит за курсом доллара. Новостные выпуски пестрят громкими репортажами о долларе. Все говорят о долларе. А что, если мы на фоне горячего интереса, разберемся с тем, как формируется цена доллара, посмотрим кто и как торгует валютой?! Все результаты, представленные в данной статье, получены на основе официальных торговых данных full orders log (полный журнал заявок), купленные на Московской Бирже. Мы покажем реальные торги изнутри. Параллельно, познакомимся со стандартными методами анализа рынка. Такая аналитика стоит не малых денег и её могут позволить ограниченное число «компаний».

Инструментом для анализа данных будет Java. Анализируемый биржевой инструмент — USDRUB_TOM. Наша задача вытащить любопытные детали из имеющихся данных и попробовать сделать определенные выводы.

Тема создания расширений достаточно хорошо раскрыта в сети, есть множество статей, документации на эту тему. Но я не нашел ни одного ресурса, который бы описал процесс создания расширения от начала до конца. Я собираюсь исправить эту ситуацию, и рассказать о том как создать расширение, как хранить, читать настройки, как добавить поддержку нескольких языков.

Для работы с расширениями вам понадобится переключить канал обновлений на Dev или Beta.

Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.



В этой статье я немного расскажу о такого рода сетях и познакомлю с парой классных инструментов для домашних экспериментов, которые позволят строить нейронные сети любой сложности в несколько строк кода даже школьникам. Добро пожаловать под кат.

Так получилось, что фотография, это мой основной профессиональный вид деятельности, а программирование — хобби, которое иногда позволяет размять мозг. Кроме непосредственно разминки для мозга, программирование помогает и в работе. Например, писал полезные штуки, такие как это или это, или это.

Недавно поставил себе задачу, как бы еще порадовать своих клиентов. Вспомнил многочисленные просьбы клиентов на свадебную съемку: «Как хорошо было бы, если бы на банкете вы смогли показать коротенькое слайдшоу из фотографий, которые отсняли за день». На эти просьбы приходилось отказывать, по нескольким причинам: лень таскать с собой ноутбук для сборки слайдшоу, нет времени на отбор пары десятков снимков из сотен, из raw опять же нужно конвертировать, и самое главное — на это все нужно время, которого нет.

Это рассказ, о том, как мне удалось сделать для себя инструмент, который с минимальным моим участием и минимальным дополнительным весом в рюкзаке, помогает сделать красивые слайдшоу. И конечно же рассказ о python, ffmpeg и linux на android.

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”