Последние годы, с интересом почитывая о персональных поисковых системах в веселых желтых коробках имени Google, я периодически гуглил по словам GSA, Google Search Appliance, reverse engineering и, чего греха таить, hack, DIY, disk dump и т.п. Но ничего, кроме официальных пресс-релизов и переписки счастливых (?) обладателей с группой поддержки, я не встречал.

Иногда звучали на форумах робкие вопросы вроде «а как бы рута мне получить» или «попасть в GSA по ssh», но на все подобные вопросы ответ был один — только группа поддержки Google знает пароли. И никому не скажет. Удивительно, но я не встречал в интернете никаких попыток собрать «хакинтош» на движке Гугла, или по живому коду разобраться в алгоритме ранжирования страниц.

Ситуация слегка изменилась в 2008 году, когда на волне эйфории от виртуализации, Google выкатил VGSA – бесплатную виртуальную машину для Vmware с ограниченной до 50 тысяч документов лицензией. Впрочем, особого энтузиазма это в интернете не вызвало, в 2009 году проект был свернут и большинство ссылок в Гугле на VGSA стали возвращать 404 (заметьте – самим же Гуглом). Ссылку на релиз от 2008 года можно найти довольно легко. Ссылка на версию 2009 сохранилась лишь на паре китайских сайтов.

О том, как я поставил vgsa_20090210 на ESX 5.1 и увидел много чего интересного, можно прочитать ниже.

Известно, что SQL — декларативный язык, который указывает, «что» мы хотим выбрать из базы, а «как» это сделать — СУБД решает сама. Задачу выбора для SQL-запроса конкретного способа его выполнения(плана) решает планировщик запросов, который есть практически в любой СУБД. Но иногда он выбирает не самый лучший план. Многие коммерческие СУБД предоставляют на этот случай «хинты», которые позволяют в ручном режиме подсказывать базе, как лучше выполнить запрос. В Open Source СУБД PostgreSQL такого механизма не было.

И вот, наконец, случилось то, о чем многие мечтали и чего уже устали ждать, а другие боялись. Японские разработчики из NTT реализовали хинты планера PostgreSQL. Причем, им удалось это сделать, не меняя ядро, в виде отдельного модуля pg_hint_plan, поддерживающего версии PostgreSQL 9.1 и 9.2. Модуль реализует хинты, позволяющие устанавливать методы сканирования и соединения таблиц, установку значений GUC. За деталями установки и использования добро пожаловать под кат.

Менеджмент, как техпроцесс, является основным и неотъемлемым фактором развития проектов. В подавляющем большинстве случаев для стартапов нанять опытного менеджера представляется сложным — услуги достойного специалиста стоят недешево, да и доверять на раннем этапе постороннему лицу участникам стартапа будет сложно. Поэтому менеджментом занимаются, как правило, сами участники проекта.

На хабре есть много тем по специфичным аспектам менеджмента проектов. Но именно основы менеджмента до сих пор не были освещены.

Попробуем закрыть этот пробел.

Кратко обозначены, выделены и пояснены основные, наиболее важные моменты.

UPD. Пост про менеджмент, а не про менеджеров.

Возникла недавно задача, связанная с конвертацией между различными позиционными системами счисления.

В качестве реального применение обычно выступают сервисы для сокращения URL, использующие системы base36/base62 или, например, хранение большого количества огромных чисел в том же base62 для экономии памяти.

Поискав среди существующих решений, понял, что ни одно из них не устраивает, в связи с чем, решил подготовить библиотеку-компонент для различных математических задач в фреймворке.

Получилась AzaMath — библиотека для конвертации между системами счисления (включая кастомные) + удобная арифметика произвольной точности.

Сколько слов в английском языке? Oxford English Dictionary содержит около 500 000 словарных статей, не учитывая специфические научные слова и выражения (которых насчитывается еще порядка 500 000). А как вы думаете, какой средний словарный запас иностранного языка дает вам средняя школа за время обучения? Правильный ответ – около 2500 слов. Мало ли этого набора? Тут уже надо исходить из ваших целей. Для общения с иностранцами на деловые темы – однозначно мало. Для чтения несложных текстов в интернете – более чем достаточно. Если быть точнее:

400–500 слов – активный словарный запас для владения языком на базовом (пороговом) уровне.
800–1000 слов – активный словарный запас для того, чтобы объясниться; или пассивный словарный запас для чтения на базовом уровне.
1500–2000 слов – активный словарный запас, которого вполне хватит для того, чтобы обеспечить повседневное общение в течение всего дня: или пассивный словарный запас, достаточный для уверенного чтения.
3000–4000 слов – в общем, достаточно для практически свободного чтения газет или литературы по специальности.
Около 8000 слов – обеспечивают полноценное общение для среднего европейца. Практически не нужно знать больше слов для того, чтобы свободно общаться как устно, так и письменно, а также читать литературу любого рода.

К этим данным пришел известный шведский полиглот Эрик Гуннемарк, основатель Международной ассоциации `Amici Linguarum` (`Друзья языков`). Более того, он составил набор минимального количества слов и выражений, которые необходимо знать, для порогового уровня владения языком, назвав их Минилекс и Минифраз.

Интересно, а какой средний уровень словарного запаса у рядового пользователя сети и у вас лично? Об этом расскажу дальше.

Оценка количества выученных и запомненных слов иностранного языка прежде всего интересна для понимания того, насколько далеко человек продвинулся в «пассивном» восприятии информации: тексты, речь, фильмы, и т.д. Предлагаю ознакомиться с несколькими способами, которые я применял, найденные в сети и «самопальные». Внизу — парочка тестов для оценки vocabulary, методика для поиска важных слов, которые пока не зацепились в мозгу, несколько рассуждений и немного ссылок.

Всем привет!

Бывало ли у вас такое, что ставите файл на закачку, и скорость медленно, но верно возрастает, затем, в какой-то момент, резко снижается, затем опять возрастает? Закачка файла в один поток не обеспечивает полную скорость канала? Запускаете торрент-клиент, и пинг в игре сильно прыгает? Используете 3G-модем (или другую линию с относительно большой потерей пакетов) и не можете это терпеть?
Наверняка вы винили во всем ваш роутер, либо обвиняли своего провайдера в кривой настройке шейпера? Это влияет, но виноваты не они.
Итак, встречайте:

TCP Congestion Control, или TCP Congestion Avoidance Algorithm.

Три дня назад (1 февраля) Roger Wang объявил о выходе новой версии движка node-webkit — созданного в недрах Intel Open Source Technology Center мощного сочетания WebKit и Node.js, позволяющего создавать кросс-платформенные графические приложения методом веборазработки на языках HTML, CSS и JavaScript.

Новая версия имеет номер 0.4.1; на её основе нетрудно составить и запустить, например, вот такое окно:



Почти семь недель прошло с того дня (18 декабря), когда я обозревал одну из предыдущих версий (0.3.6) этого движка. Вам нетрудно заметить, что за это время успела перемениться не только последняя, но и предпоследняя цифра версии. Сейчас я расскажу, какие изменения, в node-webkit произошедшие, отражает эта перемена.

Привет, всем!

:before

Пытливость ума (да и не только) заставляет искать новые и лучшее решения в том или ином направлении. Это и привело меня на страницы блога некого @simurai. Возможно, кто-то уже знаком с наработками товарища «Самурая», с остальными же хочу просто поделиться интересными идеями псевдо-японского гуру. В этой статье хочу рассмотреть один из его проектов: BonBon — Sweet CSS3 Buttons (по желанию читателей, другие работы автора будут преданы вниманию в последующих статьях). Начальная цель: создание CSS-кнопок, которые приятно смотрятся, имеют гибкую настройку, и в это же время будут иметь максимально простую разметку.

Задача: в массиве длиной N найти элемент, который повторяется больше N/2 раз.

Казалось бы, чего тут думать? Возьмём Dictionary<значение элемента, число появлений>, за один проход по массиву сосчитаем появления каждого элемента, потом выберем из словаря искомый элемент. Решение за O(N), куда может быть ещё быстрее?

Есть один нюанс: для словаря нам потребуется O(N) дополнительной памяти — в несколько раз больше размера исходного массива, и это при реализации словаря хоть хэш-таблицей, хоть деревом. Что будем делать, если наша цель — обработка сигнала неким устройством с маленькой памятью? Массив — замеры уровня сигнала, из которых один — «настоящий» передаваемый уровень, а остальные — шум и помехи. Неужели придётся для определения «настоящего» уровня возиться с хэш-таблицами и деревьями?

К счастью, нет: достаточно O(1) дополнительной памяти, и по-прежнему одного прохода по массиву.

Добрый день.
Хочу поделиться новым приобретенным опытом.
Нашей компании понадобились собственные AMI с Windows XP, Windows 7, Windows 8 и Windows Server 2003 в AWS Amazon.
После относительно недолгого поиска было выяснено, что такая возможность есть, и называется она AWS VM Import/Export Tools (подробнее тут ).

Эрик Липперт — ветеран Microsoft, проработавший в компании 16 лет и стоящий за разработкой VBScript, JScript и C#.

На прошлой неделе в комментариях к одной из статей разгорелся спор о роли низкоуровневой оптимизации в программировании, и я вспомнил относящуюся к этому статью Эрика. Она была написана в конце 2003, и хотя реалии с тех пор несколько изменились — принципы остались теми же самыми. Можете мысленно заменить ASP и VBScript на PHP, JavaScript, или на другой скриптовый язык по вашему вкусу.

Эту статью я уже пытался перевести в 2005, но русский текст тогда получился неуклюжий, так что этот перевод — новый и ранее не публиковался, в соответствии с требованиями НЛО. В Переводе блога Эрика Липперта этого текста тоже нет — наверное, для них он слишком стар.

---

Я уже много писал о быстродействии скриптов, но до сих пор я не высказывался по поводу того, что многие советы об их оптимизации я считаю как минимум бестолковыми, а то и откровенно вредными.

Например, за семь лет в Microsoft я получил десятки вопросов, аналогичных по своей сути этому, заданному в конце 1990-х:

У нас есть код на VBScript, и в одной часто вызываемой функции мы определяем оператором Dim несколько переменных, которые нигде в функции не используются. Не замедляется ли каждый вызов функции из-за объявления этих переменных?

Какой интересный вопрос! В компилируемом языке, таком как Си, объявление локальных переменных общим размером n байт всего лишь вычитает n из указателя стека при входе в функцию. Если n будет чуть больше или чуть меньше, затраты времени на вычитание никак не изменятся. Наверное, в VBScript точно так же? Оказалось, что нет! Вот что я написал автору вопроса:

PhonerLite — довольно популярный бесплатный sip-клиент. Но с первого раза в нем разобраться не просто, причиной тому служит не очевидный способ перевода звонков и выбора устройств записи/воспроизведения. Многие так и не понимают, как это сделать, от чего софт-фон бракуют.
Пять не очевидных фишек:

1) Условный перевод звонка.
Сначала вызовем двух собеседников, после чего берем и бросаем (drag & drop) второго на первого.

У меня есть хобби — я разрабатываю мобильные казуальные игры. Поэтому мне часто приходится подвергать анализу хиты из топов Google Play и AppStore, клонировать удачные решения и не допускать чужих ошибок. В результате я выявил у всех самых хитовых игр некоторые сходные черты в геймплее и управлении. В этом посте я изложу свои наблюдения о том, что именно делает игру популярной, и как это лучше реализовать.

1. Геймплей

Главные сходства игрового процесса таких хитов рынка мобильных игр, как Angry Birds, Ninja Jump, FruitNinja, Rope'n'Fly, Doodle Jump — простота и однообразие. Минимум действий и постоянное их повторение.

а) Лёгкость прохождения

Все самые популярные игры крайне легки в прохождении или собственно в самом процессе игры. Эта одна из главных причин их бешеного успеха. Большинство владельцев телефонов и планшетов — обычные люди, они не считают интересным пяток раз на выходных перепройти Марио или Battletoads. Также помните причины, по которым люди играют в мобильные игры. Причины эти — скука и усталость. Люди сидят на работе, на скучных лекциях, едут в метро, и вполне логично у них возникает желание поиграть. Поэтому ни в коем случае нельзя делать огромные сложности в играх — скучающие не получат веселья (девиз Dwarf Fortress «Проигрывать — это весело» здесь не прокатит), а уставшие от сложностей на работе не станут вкладывать кучу сил ещё и в какую-то игрушку.

Когда вопрос заходит о хранении в БД гибких (заранее не известных, часто изменяемых) структур данных, разработчики обычно обращаются к «великому и ужасному» EAV-паттерну, либо к ныне модным NOSQL базам данных.
Не так давно такая задача стала и передо мной.
— EAV. Вызывает у меня стойкую неприязнь, да и сказано и написано об этом было очень много всего негативного (Кайт, Фаулер, Карвин, Горман). Главный минус в том, что при написании запросов приходится оперировать уже не реальными сущностями («Сотрудник», «Дом», «Клиент», то для чего и предназначен SQL), а объектами, орагнизованными на более низком уровне (извините за сумбур). Поэтому это был самый не желательный вариант.
— NOSQL. Поначалу очень заинтересовал этот вариант (в частности MongoDB). После продолжительного использования реляционок, первое время начинаешь испытывать чувство тотальной свободы, от которого захватывает дыхание. Хранение документов любой структуры, моментальное создание новых коллекций, запросы к ним — красота! Но после непродолжительного использования эйфория начала спадать, а проблемы обнаруживаться:
— Бедный язык запросов (ИМХО) + отсутствие джойнов;
— Отсутствие схем (хорошая статья недавно была на эту тему (и не только на эту) habrahabr.ru/post/164361);
— Отсутствие встроенной поддержки ссылочной целостности;
— Отсутствие прибамбасов в виде хранимых процедур/функций, триггеров, представлений и многого другого.
— В моем приложении помимо данных с гибкой(изменяемой) структурой также необходимо хранить обычные статические данные — таблица пользователей, посещений, сотрудников и т.д. Работать с которыми (опять же имхо) гораздо проще и (самое главное) надежнее в обычной реляционной базе (та же самая ссылочная целостность и пр.).

Очередной проект который мне приходится делать, требует этих самых круглых углов. Поговорив с заказчиком и дизайнером пришли к выводу что в Internet Explorer 8 нужны эти самые круглые углы. Что собственно и привело меня к тому что бы реализовать простейший и более быстрый способ организации таких рамочек, кнопочек и прочих фишечек на сайте. Без использования картинок и скриптов. При реализации данного метода, пришлось столкнутся с некоторыми подводными камнями и искать обходные пути. Что из себя представляет мой метод реализации и с чем мне пришлось столкнутся, читайте ниже.

Одним из самых больших нововведений в PHP 5.5 будет поддержка генераторов и корутин (сопрограмм). Генераторы уже достаточно были освещены в документации и в нескольких других постах (например в этом или в этом). Сопрограммы же получили очень мало внимания. Это гораздо более мощный, но и более сложный для понимания и объяснения, инструмент.

В этой статье я покажу как реализовать планировщик задач с использованием корутин, чтобы вы поняли, что с ними можно делать и как их применять. Начнем с нескольких вступительных слов. Если вы считаете, что вы уже достаточно хорошо знаете как работают генераторы и корутины, тогда можете сразу перейти к разделу «Совместная многозадачность».

Генераторы

Суть генератора в том, что это функция, которая возвращает не просто одно значение, а последовательность значений, где каждое значение выброшено одно за другим. Или, другими словами, генераторы позволяют вам реализовать итератор, без лишнего кода.

Доброго времени суток, Хабр!

Я — участник маленькой компании (из двух человек), которая делает живые обои (live wallpapers) для Android-девайсов. В этой статье будет рассказано о развитии наших приложений, от сравнительно простых до более сложных, примененных технологиях, трюках и решенных проблемах — все на конкретных примерах, в (почти) хронологическом порядке. Все наши обои — полностью трехмерные, написаны с использованием OpenGL ES.

В качестве бонуса — небольшая коллекция шейдеров, пользуйтесь ими как хотите. Предложения об их улучшении или исправлении будут только приветствоваться — мы не претендуем на звание гуру в этой области.

Javascript это практически вездесущий язык программирования. В некотором роде его можно сравнить с C на пике его популярности. На нем можно писать всё что угодно, начиная от красивых выпадающих менюшек, слайдеров на вашем сайте, заканчивая полноценнами приложениями для серверов, мобильных, для десктопа и даже для embedded систем типа arduino.

Но у яваскрипта есть свои заковырки. Прототипная модель объектов, динамические типы, колбек-функции, всё это, можно сказать, на любителя. В результате начали появлятся альтернативные языки, предлагающие свои подходы к реализации тех или иных концептов. В этом посте перечислены самые популярные альтернативы теплому ванильному яваскрипту.

Сегодня в очередной раз задумался над темой плохого приема GPS сигнала на моем китайском смартфоне Jiayu G2. Но, неожиданно для меня, проблема решилась буквально за пару минут — «китаец» находит спутники в течение 20 секунд. А теперь обо всем по-порядку.