Сейчас многие покупают точки доступа 802.11n, но хороших скоростей достичь удается не всем. В этом посте поговорим о не очень очевидных мелких нюансах, которые могут ощутимо улучшить (или ухудшить) работу Wi-Fi. Всё описанное ниже применимо как к домашним Wi-Fi-роутерам со стандартными и продвинутыми (DD-WRT & Co.) прошивками, так и к корпоративным железкам и сетям. Поэтому, в качестве примера возьмем «домашнюю» тему, как более родную и близкую к телу. Ибо даже самые администые из админов и инженеристые из инженеров живут в многоквартирных домах (или поселках с достаточной плотностью соседей), и всем хочется быстрого и надежного Wi-Fi.
[!!]: после замечаний касательно публикации первой части привожу текст целиком. Если вы читали первую часть — продолжайте отсюда.

Идея и реализация: жмем в SublimeText2 сочетание клавиш, получаем панель со списком build-вариантов, автоматически сформированным по файлу выбранной Build System, выбираем нужный вариант и наблюдаем как непосредственно в интерфейсе Sublime Text 2 отображается процесс сборки проекта.

Сразу скажу, что здесь я делюсь своим бесценным опытом совместной разработки плагина ProjectBuild для Sublime Text 2, потому что в результате только опыт и был получен, поскольку, как оказалось, необходимости в реализации данного плагина не было, и весь этот процесс оказался изобретением велосипеда. Печально, но опыт все же бесценен. Повествование будет таким, что о «велосипеде» будет сказано только в конце.

Часть 0. С которой всё началось

Захотелось мне однажды покопаться в скриптах Angry Birds с одному мне известными целями. Я, конечно, ожидал наткнуться внутри на какие-нибудь интересности, но даже и подумать не мог, что среди них будет вполне рабочий редактор уровней. Сначала я объясню, как я получил такой результат, а в конце статьи приведу описание и скриншоты редактора, опишу простой путь включения редактора.

Если вы путешествовали по территории индексов MongoDB, вы возможно слышали принцип: Если ваши запросы содержат сортировку, то добавте сортированное поле в конец индекса который используется в этих запросах.

Во многих случаях когда запросы содержат условия равенства как например {“name”: “Charlie”}, принцип который выше очень полезен. Но что о нем можно сказать со следующим примером:

Запрос:
db.drivers.find({"country": {"$in": ["A", "G"]}).sort({"carsOwned": 1})
Индекс:
{"country": 1, "carsOwned": 1}

Эта связка является не эффективной, хотя принцип соблюдается. Потому что тут есть ловушка в которую вас может привести этот принцип.
Ниже мы рассмотрим причины возниконвения этой ловушки и к концу статьи вы будете иметь новое правило которое будет вам помогать при индексировании.

Хотел бы поделитья с сообществом полезным инструментом для фронт-разработчиков, в основном. Инструмент достаточно сыроват, нуждается в развитии. Попросту говоря, это банальный говнокод, который решает поставленную задачу. Для рефакторинга мне не хватает компетенции.

Какую задачу решаем?

Скрипт позвляет собрать статистику по «полной» загрузке страницы на стороне браузера. Это не равняется времени выдачи страницы сервером, очевидно. Под полной загрузкой я подразумеваю загрузку всех ресурсов страницы (картинки, стили, скрипты) и выполнение браузерного события onload. Как все знают, это время можно посмотреть в firebug. Но очевидно, что для адекватной оценки нужно собрать статистику, т.е. открыть страницу и запомнить время ее полной загрузки не один и не два раза. На основе сотни запусков уже можно говорить о среднем времени полной загрузки, и это будет хорошей метрикой, в моем понимании.

Продолжая тему о необычных объектах связи (в прошлый раз речь шла о дата-центрах), в поле нашего зрения попали антенны операторов сотовой связи, закамуфлированные под природные формы.

Давно я собирался купить какой-нибуть универсальный радиоприемник/радиосканер, чтобы полазить по эфиру, послушать о чем говорят ночью матёрые и бородатые радиолюбители…

До недавнего времени, это удовольствие обходилось от 300$ и до бесконечности. Ну а с переходом гос.органов (и России и за бугром) на цифровую (но пока еще не зашифрованную) связь APCO P25 стоимость удовлетворения нездорового любопытства стала ещё выше.

Год назад все изменилось — умельцы выяснили, что многие из продающихся у нас китайских USB TV-тюнеров за 600 рублей — фактически являются универсальным радиоприёмником, на который без каких-либо доработок можно послушать практически все-что угодно в диапазоне 50-900Мгц (если повезет — до 2200Мгц, но там голосом особо ничего не передают): переговоры самолётов с диспетчерами, строителей, такси, жучки в вашей квартире и многое другое.

Под катом я расскажу что и где покупать, как подключить и настраивать, ну и наконец — что можно послушать.

Давайте представим себе типичный, набирающий популярность стартап, использующий, например, PHP или Python. Сначала все находится на одном сервере — PHP (или Python), Apache, MySQL. Затем вы выносите MySQL на отдельный сервер, устанавливаете nginx для раздачи контента, возможно, добавляете memcached для кеширования и еще несколько серверов приложений…

Со временем число серверов будет расти, и рано или поздно вы зададитесь вопросами
«А что сейчас вообще происходит с системой? Как часто выполняется тот или иной скрипт и как долго? Какие операции занимают большую часть времени?» Системы мониторинга типа Zabbix дают лишь общую, поверхностную картину состояния приложения.

Чтобы получить ответы на эти вопросы, в Badoo был разработан сервиc мониторинга и статистики в реальном времени — Pinba. В данной статье мы расскажем о нашем опыте использования его для мониторинга и профайлинга нашей системы.

Почти месяц назад вышла вторая версия прекрасного и замечательного jQuery Notification plugin для вывода самых разнообразных уведомлений на сайте, странно что Хабр вообще обошёл его стороной, исправлю ситуацию.

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах. Недавно на хабре появилась статья про использование машинного обучения для анализа тональности, однако, она была настолько плохо составлена, что я решил написать свою версию. Итак, в этой статье я постараюсь доступно объяснить, что такое анализ тональности, и как реализовать подобную систему для русского языка.

Недавно запустили сервис по бронированию ресторанов ПанГурман. Внутри это более-менее типичный django-сайт. Попробую рассказать, как там что устроено (с картинками). В статье не будет ничего супер-хитрого, но, надеюсь, кому-нибудь пара трюков или идей покажутся полезными и как-то упростят жизнь.

Одно из слабых мест джанго-админки — главная страница. Идея авто-группировки моделей по приложениям и вывод столбиком в одну колонку работает только на начальных этапах, дальше это становится просто неудобно — куча лишней информации и довольно сложные пути для того, чтобы добавить полезную. Ну, например, чтобы названия приложений писались русскими буквами — полностью перекрывать шаблон.

И тут на помощь приходит django-admin-tools. С этим приложением минут за 20 можно получить «приборную панель» с произвольной группировкой приложений/моделей, вкладками, любым числом колонок, различными блоками, которые каждый пользователь сможет расставить, как ему удобнее, скрывать и сворачивать по желанию, закладками, настраиваемым меню и удобным способом добавления во все это хозяйство всего, чего только можно придумать.

Вот так, например, сейчас выглядит админка к сайту НадоВместе:


(это только часть, вот скриншот целиком)

Разберемся поподробнее.

Морфологический анализатор для русского языка — это что-то заумное? Программа, которая приводит слово к начальной форме, определяет падеж, находит словоформы — непонятно, как и подступиться? А на самом деле все не так и сложно. В статье — как я писал аналог mystem, lemmatizer и phpmorphy на Python, и что из этого получилось.

Пусть, дано предложение “Съешьте еще этих мягких французских булок, да выпейте чаю.”, в котором нам нужно определить часть речи для каждого слова:

[('съешьте', 'глаг.'), ('еще', 'нареч.'), ('этих', 'местоим. прил.'), ('мягких', 'прил.'), ('французских', 'прил.'), ('булок', 'сущ.'), ('да', 'союз'), ('выпейте', 'глаг.'), ('чаю', 'сущ.')]

Зачем это нужно? Например, для автоматического определения тегов для блог-поста (для отбора существительных). Морфологическая разметка является одним из первых этапов компьютерного анализа текста.

Анимационная компания Pixar создавалась как софтверная компания. В первое время она даже не думала производить мультфильмы, а разрабатывала и продавала ПО. Собственно, что и делает до сих пор. Тем неожиданнее объявление, которое сделала Pixar на конференции Siggraph 2012. Компания опубликовала исходный код библиотек Open SubDiv, а также пообещала, что разрешит свободное лицензирование некоторых своих патентов, чтобы любой желающий мог без проблем использовать эту разработку.



Программа Open SubDiv осуществляет детальный рендеринг поверхностей (subdivision surface) на основе уменьшенных моделей. На скриншоте показана модель (справа) и результат рендеринга с помощью Open SubDiv (слева). Программа оптимизирована для высокопроизводительной работы параллельными потоками на CPU и GPU.

На этот раз мы решили рассказать о замечательном продукте, который мы используем в нашей работе. Речь пойдет о Celery — «distributed task queue». Это распределенная асинхронная очередь заданий, которая обладает широким функционалом. В нашем конструкторе сайтов нам часто приходиться запускать асинхронные с точки зрения ответа пользователю задачи. На хабре, к сожалению, не много информации по данному продукту, а он заслуживает отдельного упоминания, это мы и хотим исправить.

Итак, что же умеет Celery:

• Выполнять задания асинхронно или синхронно
• Выполнять периодические задания(умная замена crond)
• Выполнять отложенные задания
• Распределенное выполнение (может быть запущен на N серверах)
• В пределах одного worker'а возможно конкурентное выполнение нескольких задач(одновременно)
• Выполнять задание повторно, если вылез exception
• Ограничивать количество заданий в единицу времени (rate limit, для задания или глобально)
• Routing заданий (какому worker'у что делать)
• Несложно мониторить выполнение заданий
• Выполнять подзадания
• Присылать отчеты об exception'ах на email
• Проверять выполнилось ли задание (удобно для построения Ajax приложений, где юзер ждет факта завершения)

Заинтересовало? Просим под кат.

Верстая очередной проект (или ещё только проектируя макетную сетку) многие сталкивались с дилеммой — использовать фиксированную ширину макета или «резиновую» сетку, адаптируемую под размер окна браузера.

У каждого из этих решений есть свои плюсы и минусы, хочу заострить внимание на минусах, так как обычно именно между двух зол именно в отражении минусов этих решений приходится выбирать.

Фиксированная ширина макетной сетки

Вёрстку загоняют в горизонтальный габарит 960—980 пикселей (чтобы на большинстве устройств в большинстве разрешений всё входило), что при больших горизонтальных размерах окна выглядит как-то зябко — тонкая вертикальная полоса полезного содержимого страницы и огромные бесполезные поля неиспользуемого пространства по бокам.

«Резиновая» макетная сетка по ширине окна

Опять же при больших горизонтальных размерах окна есть другая проблема: строки текста становятся очень длинными, и читать их становится совсем не так комфортно, как хотелось бы.
Ещё одна распространённая проблема этого решения — боковые отступы при больших горизонтальных размерах окна уже не так удачно визуально согласуются с горизонтальными размерами элементов, что также не добавляет комфорта при взгляде на свёрстанный макет.

После возни с трехмерной игрой «Жизнь» я вспомнил о том, что для обычной, конвеевской версии этой игры существует алгоритм под названием «Hashlife». Он несколькими фразами описан в Википедии, и приведенной там картинки с комментарием («конфигурация через 6 октиллионов поколений») для меня было достаточно, чтобы держаться от этой идеи подальше: сколько же ресурсов нужно этому алгоритму? Стоит ли за него браться вообще?

Общая идея алгоритма такая.

Допустим, что у нас есть квадрат поля размером N*N (N>=4 – степень двойки). Тогда мы можем однозначно определить состояние его центральной области размером (N/2)*(N/2) через T=N/4 шага. Если мы запомним состояние исходного квадрата и результат его эволюции в словаре, то сможем в следующий раз, встретив такой квадрат, сразу определить, что с ним станет.

Предположим, что для квадратов N*N эволюцию на N/4 шага мы считать умеем. Пусть у нас есть квадрат 2N*2N. Чтобы просчитать его развитие на N/2 шагов, можно сделать следующее.

Разобьем квадрат на 16 квадратиков со стороной N/2. Составим из них 9 квадратов со стороной N, для каждого из них найдем результат эволюции на N/4 шага. Получится 9 квадратов со стороной N/2. В свою очередь, из них составим уже 4 квадрата со стороной N, и для каждого из них найдем результат эволюции на N/4 шага. Полученные 4 квадрата со стороной N/2 объединим в квадрат со стороной N – он и будет ответом.

С появлением множества нововведений в технологиях вёрстки веб страниц, у разработчиков появилась возможность отчасти заменить JavaScript, применяя HTML/CSS для большей производительности и расширяемости интерфейса своих порталов.
Помимо проблем с кроссбраузерностью и разной реализаций новых свойств CSS, часто приходится встречаться с другими проблемами в местах, где казалось бы, давно всё устаканилось и везде работает одинаково. Именно с такой проблемой мне пришлось столкнутся, применяя CSS transitions вместе с псевдоклассом :active. Видимо из-за того, что в документации отсутствует описание поведения родителей элемента в состоянии :active, в разных браузерных движках это поведение реализовано по-разному.

Задача

Кроссбраузерно декорировать потомка активного элемента (родителя), с возможностью активировать родителя кликом на любого потомка (мой пример на jsfiddle, и на dabblet).

Прочитав статью jtaby.com/2012/04/23/modern-web-development-part-1.html я узнал несколько полезных вещей, напишу-ка я их здесь дабы не забыть.