Многие слышали о различных оптимизированных и улучшенных ядрах, это — Zen Kernel и pf-kernel из известных мне. Кроме того, что они добавляют новые возможности (TuxOnIce, поддержка aufs), они могут улучшить производительность, благодаря улучшенному менеджеру задач (BFS) и планировщику (BFQ). В этом топике я хочу сравнить производительность pf-kernel со стандартными ядрами в Ubuntu и Arch Linux, а также описать процесс сборки и установки pf-kernel для Ubuntu. Тестировать Zen Kernel я не вижу особого смысла, т.к. во-первых, проект выглядит заброшенным, а во-вторых, набор патчей и там и там очень похожий.

Доброго времени суток, Хабр!

Хотел бы рассказать Вам, каким образом я добился плавной смены цветов иконок при наведении на них курсора. Подобная проблема часто встречается на Facebook. Если иконка представляет собой синий силуэт на белом фоне, то при наведении курсора оба цвета меняются местами, причём происходит это мгновенно и выглядит немного резко. Мои эстетические чувства были задеты, и я разработал своё решение.

Не встретив на просторах Интернета чего-либо подобного, я взял на себя ответственность назвать этот метод SITH (Soft Image Transition on :Hover) — плавный переход изображения при наведении.



Под хабракатом Вы найдёте полное описание техники, весь код, несколько скриншотов и ссылку на демонстрационную версию.

Совсем недавно вышла первая beta php 5.4, а пока я писал топик подоспела и вторая. Одно из нововведений в 5.4 – это traits (типажи). Предлагаю разобраться во всех деталях в том, что же типажи из себя представляют в php.

Простой пример типажа, чтобы не заглядывать в Википедею:

//определение типажа
trait Pprint 
{
    public function whoAmI()
    {
        return get_class($this) . ': ' . (string) $this;
    }
}

class Human 
{
    use Pprint; //подключаем типаж, ключевое слово use

    protected $_name = 'unknown';
    
    public function __construct($name)
    {
        $this->_name = $name;
    }

    public function __toString()
    {
        return (string) $this->_name;
    }   
}

$a = new Human('Nikita');
echo $a->whoAmI(), PHP_EOL; //=> Human: Nikita

Как видно, к классу Human было добавлено поведение из типажа Pprint.

Но во всём есть свои детали.

Распространенной задачей для программиста является рисование графиков. Входными данными является массив точек (x_i;y_i). Как правило, мы знаем только некоторые значения — в определенных точках графика. Чтобы построить непрерывный график кривой необходимо прибегнуть к интерполяции или аппроксимации.



Интерполяция — построение кривой, проходящей через заданные точки.
Аппроксимация — приближение кривой к исходной, но не обязательно проходящей через заданные точки.

В этом топике я хочу продемонстрировать свою библиотеку для PHP, которая производит интерполяцию с помощью многочлена Лагранжа, C-сплайна и сплайна Акимы, а также аппроксимацию кривой Безье. Дополнительно в ней реализована отрисовка отрезка со сглаживанием (антиалиасингом).

Кратко рассмотрим методы интерполяция и аппроксимации.

Последние несколько месяцев я работал над SDK для Android, входящим в платформу управления контентом Nuxeo. Особенно много работы было в последнее время, с приближением официального релиза SDK. Я хочу поделиться несколькими практическими советами по поводу разработки под Android, в частности тестирования и эмуляции. Уже после нескольких дней разработки я понял, что работа с эмулятором Android — не сахар, потому что он чудовищно медленный.

Начнём с того что он медленно запускается, но даже если использовать для ускорения запуска снапшот состояния, выполнение кода все равно происходит медленно, особенно в режиме отладки.

Тонкая настройка параметров Qemu не слишком помогла — скорость работы эмулятора осталась медленной, возможно именно поэтому большинство разработчиков предпочитает использовать реальные устройства, подключенные по USB.

В любом случае, мне хотелось найти решение, потому что я хотел показывать результат работы приложения на проекторе и не хотел чтобы демонстрируемое приложение тормозило.

Kaggle организует соревнования для людей, которые занимаются data mining. Сейчас открыты два конкурса. Один на 3 миллиона долларов, цель которого улучшить систему, по которой людей кладут в больницы. Второй — с призовым фондом 3000 долларов, чтобы улучшить измерения эллиптичности галактик, что позволит лучше измерить так называемую «темную материю» во вселенной.

Уже прошло около двух десятков конкурсов. О своем опыте участники делятся на блоге. Ниже — перевод поста Tim Salimans о его опыте участия в конкурсе предсказания результатов шахматных встреч на основе прошедших результатов.

Участникам конкурса предоставлялись результаты более 1,84 миллиона встреч более чем 54.000 шахматистов. Задача была предсказать результаты 100.000 игр между этими же шахматистами за следующие три месяца. В конкурсе приняли участие 189 команд.

В Калифорнийском университете в Беркли разработали фреймворк Spark для распределённых вычислений в кластерах. На некоторых задачах он превосходит Hadoop в 10-30 раз, сохраняя при этом масштабируемость и надёжность MapReduce.

Увеличение производительности до 30х возможно на специфических задачах, в которых идёт постоянное обращение к одному и тому же набору данных. Например, это интерактивный дата-майнинг и итерационные алгоритмы, которые активно используются, например, в системах машинного обучения. Собственно, для этих двух задач проект и создавался. Но Spark превосходит Hadoop не только в системах машинного обучения, но и в традиционных приложениях по обработке данных.

Попробуем проверить гипотезу о том, являются ли приращения значений индекса DJI статистически независимыми. При этом в качестве референсного источника данных, с которым будем проводить сравнение, возьмем искусственный временной ряд, сгенерированный из собственно приращений исходного ряда, но при этом случайно перемешанных. В качестве меры статистической независимости воспользуемся статистикой взаимной информации.

Каждый прогер наверняка использовал паттерн «Компоновщик», а большинство из нас также сталкивалось с необходимостью реализовать его в своем проекте. И часто так получается, что каждая его реализация налагает особые требования на определяемую бизнес-логику, при этом с точки зрения работы с иерархической структурой мы хотим иметь одинаково широкий набор возможностей: одних методов Add и Remove часто недостаточно, так почему бы не добавить Contains, Clear и с десяток других? А если еще нужны специальные методы обхода поддеревьев через итераторы? И вот такую функциональность хочется иметь для различных независимых иерархий, а также не обременять себя необходимостью определять реализацию таких методов в каждом из множества элементов Composite. Ну и листовые компоненты тоже не помешало бы упростить.

Чуть ниже я предложу свой вариант решения такой проблемы, применительно к возможностям C#.

Недавно анонсированный бесплатный онлайн-курс Стэнфорда по основам искусственного интеллекта вызвал настоящий ажиотаж у публики. Заявки на регистрацию подали уже 81 966 человек. Оно и понятно: курс ведут Питер Норвиг и Себастьян Тран — настоящие звёзды. Первый раньше работал в НАСА и написал учебник по ИИ, а второй разрабатывает лучшие в мире роботизированные автомобили (для Google).

Очевидно, что качественное образование через интернет нужно людям и становится всё популярнее. Поэтому перед началом учебного года есть смысл напомнить список 13-ти бесплатных учебных курсов Stanford Engineering. В отличие от лекций Норвига и Трана, это не онлайновые, а старые курсы. В свободный доступ уже выложены видеозаписи всех лекций от первой до последней, PDF'ы с заданиями и другие материалы, но здесь нельзя задать вопрос преподавателю.

Как-то на хабре уже пробегала новость (не смог ее найти поиском) по поводу намерений Стэнфордского университета организовать онлайн-классы по курсу «Machine learning». А теперь эти намерения стали реальностью — Стэнфордский университет в лице профессора Andrew Ng и лаборатории искусственного интеллекта Стэнфордского университета приглашает всех желающих зарегистрироваться на сайте этого курса.

Доброго времени суток всем желающим приобщиться к миру пользовательских скриптов (они же userscript, userJS, юзерскрипты).

В этой статье я хочу поведать о том, что такое юзерскрипты, c чем их едят и, главное, как их готовят!

Внимание: предполагается минимальное знание javascript.
На практике доказано: юзерскрипты может писать человек, не знакомый с программированием, но обладающий усидчивостью и желанием изучить javascript!
О том, что такое javascript и как с ним обращаться, можно узнать на javascript.ru.

При использовании свойств box-shadow или border-radius непосредственно на изображении, браузеры могут некорректно отображать заданные нами CSS стили, из-за чего внешний вид блока будет существенно отличаться от задуманного. Однако если использовать изображение в качестве фона, то этой проблемы можно запросто избежать. Из статьи вы узнаете, как с помощью jQuery сделать идеально закругленные углы у изображений, а так же какие еще способы оформления возможны с помощью таких свойств как box-shadow, border-radius и transition.

Предыстория

На хабре неоднократно упоминались различные инструменты и способы создания скриншотов WEB страниц.

Хочу поделиться собственным «велосипедом» для создания PDF на Python и QT, дополненным и улучшенным для централизованного использования несколькими проектами.

Изначально генерация запускалась из PHP скрипта, примерно так:

<?php
// локальный файл
exec('xvfb-run python2 html2pdf.py file:///tmp/in.html /tmp/out.pdf');
// или URL
exec('xvfb-run python2 html2pdf.py http://habrahabr.ru /tmp/habr.pdf');
?>

этого было достаточно и все было хорошо…

Хотелось бы поговорить с вами на актуальную нынче тему, а именно — про DDoS и методы борьбы с ним. Рядовые администраторы знают, что это такое, а вот для большинства вебмастеров это аббревиатура остается загадкой до того момента пока они на личном опыте не столкнуться с этой неприятностью. Итак, DDoS — это сокращение от Distributed Denial of Service (распределенный отказ в обслуживании), когда тысячи зараженных компьютеров отправляют на сервер множество запросов, с которыми он, в последствии, не может справиться. Целью DDoS атаки является нарушение нормальной работы сервера, а в дальнейшем — «падение» сайта или сервера целиком.

Как же от этого защититься? К сожалению, универсальных мер защиты от DDoS-атак до сих пор не существует. Тут необходим комплексный подход, который будет включать меры аппаратного, программного и даже организационного характера.

Введение

        Коллега Bo_bda рассказывает о фундаментальных проблемах обработки и анализа изображений. Что же, не могу остаться стороне и не поделиться своими опытом. Сегодня я вам расскажу о такой занимательной штуке, как марковские сети (markov random fields в зарубежной литературе). Данная математическая модель используется при решении практически всех задач обработки графики (тут вам и сегментация, и восстановление изображений, построение стереоизображений, различные вопросы в 3D и много чего еще).
        Внимание! Под катом тонны картинок (в блоге о графике-то, к чему бы это).

Дисклаймер

Мне нравится заниматься микроэлектроникой. Причем я даже не уверен, что я правильно использую слово «микроэлектроника» — может быть, я занимаюсь совсем не ей. Может быть я занимаюсь схемотехникой. Или программированием. Или программированием микроконтроллеров. Или сборкой электронных устройств. Или еще бог знает чем. Но для себя то, что я делаю, я называю микроэлектроникой – мне лень пойти почитать определение и сопоставить с тем, что я делаю — да простят меня сведущие и, возможно, обидевшиеся.
Несмотря на то, что я занимаюсь микроэлектроникой и уделяю этому занятию достаточно много времени на протяжении почти трех лет – я все еще начинающий с массой больших пробелов в знаниях. Но кое-что у меня получается и я стараюсь разобраться в вопросах, в которых все еще не разбираюсь.
Решил я написать этот пост потому, что вижу с одной стороны большой интерес к «ардуино-постам», трепет при виде мигающего светодиода, а с другой стороны какой-то непонятный мне страх самостоятельно взять и сделать что-то. Ребята, от страхов нам надо избавляться.

Возникла необходимость настроить себе дома удалённый доступ к рабочему компу (WinXP SP3). Обычное дело — с кем не бывает.
Для этого нужно настроить VPN соединение через L2TP. Тоже ничего особенного (интернет у меня сейчас напрямую провод в комп, без рутеров, VPN'ов и прочего шаманства). Все настройки и ключи получил у админа. Делаю всё буква в букву — а в ответ ошибка 678 — «Удалённый компьютер не отвечает».

Написано на реальных событиях.

Любое повторение действий и необдуманные решения могут привести к полной утрате данных. Не для HowTo-шников, данный материал лишь для воссоздания картины о представлении данных на дисковых носителях.

Итак, приступим. Вводные данные:

• 7 дисков, 2 primary-раздела на каждом;
• 1й раздел 7и кратное зеркалирование (RAID1);
• 2й раздел RAID5, под которым крутится LVM.

Два диска отказывают в одночасье из-за скачка электричества и каких-то еще проблем с железом. Попытки ассемблировать диски обратно не увенчались успехом, т.к. система проработала в автопилоте на умершем рейде часа два, в добавок ко всему диски то оживали то умирали заново, ядро не отрабатывало какой диск на каком месте в данный момент, т.е. что на них писалось и как это происходилос — можно только догадываться.
В общем, имеем, полностью погибший рейд. и mdadm тут бессилен.

Краткое описание базы

База данных Eloquera с самого начала была написана для хранения объектов  на основе .Net Framework, что сделало возможным попытаться вобрать в себя все лучшее от объектных и реляционных баз данных одновременно, преодолев многие их различия. Теоретически Eloquera может работать с любыми языками из семейства .Net Framework, однако на практике работа проверялась пока только с C#. Главная ориентированность разработчиков на enterprise сегмент (100+ ГБ), а не на embedded решения, хотя последние тоже не обделены вниманием.

Отличительные особенности Eloquera весьма внушительны и постоянно пополняются, вот их очень краткий список:

• Сохраняет C# объекты (любые объекты любого языка на .Net платформе) без необходимости реализации специальных интерфейсов и адаптеров.
• Сохраняет Dynamic объекты с любыми полями\свойствами и может сопоставить их объектам любого типа.
• Язык запросов максимально приближен к SQL, при этом не требуется наличие какой либо реляционной SQL базы. Плюс поддержка LINQ.
• Возвращает объекты в том виде, в котором они были сохранены (включая перечислимые типы)
• Поддержка параметров в виде списков и массивов
• Регулярные выражения в запросах.
• Поддержка шаблонных объектов.
• Восстановление Read-only полей и свойств.
• Поддерживается частичный возврат объектов. Например, если вам требуется класс ForumTopic, тогда можно не подтягивать все ссылки на ForumMessages.
• Можно указать глубину объекта для возврата в запросе.
• Хранимые процедуры.