Однажды мне потребовалось создать gist, а еще я активно пользуюсь Notepad++. После того, как найти плагин для работы с gist в Notepad++ мне не удалось (есть только под Sublime), я решил написать свой. Ну и к тому же это было хорошим опытом в написании плагинов и работе с github api.
Сразу выкладываю ссылку на исходники:
NppGist sources и сам плагин: NppGist (для его подключения просто перенесите файл в папку plugins в папке Notepad++).



Под Notepad++ плагины можно писать на нескольких языках: C++, Ada, Delphi, .NET, но я остановился на последнем из-за скорости разработки и из-за того, что я лучше его знаю.

Для разработки было использовано следующее:

1. NppPlugin.NET — шаблон Notepad++ плагина для .NET платформы.
2. ServiceStack.Text — сериализация и десериализация JSON (высокая производительность и небольшой размер).
3. hurl.it — удобный онлайн-инструмент для составления и тестирования GET, POST, DELETE и других запросов.
4. NUnit — юнит-тестирование.

Тем, кому интересно знать, как писать плагины под Notepad++, добро пожаловать под кат.

Мне со школьных времен был интересен алгоритм вывода аналитических производных и упрощения выражений. Данная задача была актуальна впоследствии и в вузе. Тогда-то я реализовал ее, только получилось все не так, как хотелось: вместо кода IL у меня просто генерировался C# код в текстовом виде, сборки не выгружались, ну и к тому же не было возможности вывода производных в аналитическом виде. Однако потом я решил все-таки реализовать такую библиотеку, так как интерес остался. Стоит отметить, что таких библиотек в интернете большое количество, но нигде я не нашел именно этапа компиляции выражений в IL код, т.е. по сути везде выполняется интерпретация, которая не столь эффективна, в отличие от компиляции. Ну и к тому же я это разрабатывал чисто для себя, для изучения новых технологий, особо не надеясь, что результат моих трудов может где-нибудь потребоваться. Для нетерпеливых: исходники, программа.

Используемые программы и библиотеки

1. GOLD Parsing System — IDE для написания грамматик и генерации кода лексеров и парсеров под различные языки (C, C#, Java, JavaScript, Objective-C, Perl, Python, Ruby и др.). Основана на LALR парсинге.
2. Visual Studio 2010
3. GOLD.Engine — сборка под .NET, подключаемая для взаимодействия со сгенерированными таблицами.
4. NUnit — Открытая среда юнит-тестирования приложений для .NET.
5. ILSpy — OpenSource дизассемблер под .NET.

Этапы, на которые я разбил весь процесс:

1. Построение дерева выражения
2. Вычисление аналитической производной
3. Упрощение (симплификация) выражения
4. Обработка рациональных дробей
5. Компиляция выражения

После посещения Yet another Conference 2013 у меня возникла идея написать API для всех сервисов яндекс лингвистики под .NET. После недлительного гугления, таких библиотек к счастью не оказалось. Несмотря на то, что может она никому особо и не понадобится, я все же решил реализовать ее хотя бы для того, чтобы попрактиковаться с RestSharp, тестированием и различными функциями гитхаба (issuers, release, markdown и др.). Кроме того, в процессе реализации пришлось столкнуться с интересным алгоритмом сравнения строк, о котором я упомяну в топике.

Сразу кидаю ссылки на исходники и бинарики на GitHub: Code, Binary

Реализованные API

• Яндекс.Предиктор. Данный сервис позволяет приложениям получать в виде подсказок наиболее вероятное продолжение слова или фразы. Предиктор также учитывает опечатки в исходном запросе. Это упрощает процесс ввода текста, особенно на мобильных устройствах.
• Яндекс.Словарь. Данный сервис позволяет приложениям получать подробные словарные статьи из машинных словарей Яндекса. Статьи содержат сгруппированные переводы, информацию о частях речи, примеры, а также транскрипцию для английских слов.
• Яндекс.Перевод. Перевод текста для более чем 30 языков.
• Яндекс.Спеллер. Сервис проверки правописания, который помогает находить и исправлять орфографические ошибки. Работа сервиса основана на использовании орфографического словаря. В настоящее время Спеллер проверяет тексты на русском, украинском и английском языках.

В фото-сервисе gfranq.com появилась возможность выравнивания фотографий на произвольный угол! Данный угол рассчитывается автоматически, но при необходимости он может быть легко изменен и вручную. Линию горизонта можно рисовать правой кнопкой мыши, а также обрабатываемая фотография может быть прямоугольной, в отличие от instagram. Более того, предусмотрена опция для сохранения исходного размера изображения или покрытия максимальной площади в повернутом изображении.



Все желающим узнать как у нас работает метод автоматического выравнивания, и какие алгоритмы использовались, добро пожаловать под кат.

Я тоже присоединяюсь к поздравлениям в честь дня программиста! И делаю это с помощью квайна-палиндрома.

Читая пост о мультиквайногенераторах и другие посты о квайнах в последнее время, мне захотелось сделать тоже что-нибудь интересное и нестандартное в области квайнов. Думать долго не пришлось, поскольку идея квайнов-палиндромов лежит на поверхности.

В данной статье я решил описать, как была реализована функциональность выборки и отображения фотографий на определенном участке карты в нашем фотосервисе gfranq.com.

Так как в нашем сервисе было очень много фотографий и посылать запросы к БД при каждом изменении окна просмотра слишком ресурсозатратно, логично было разбить карту на участки, в которых хранилась бы информация об уже извлеченных данных. Эти участки по вполне понятным причинам имеют прямоугольную форму (хотя вариант с гексагональной сеткой тоже рассматривался). Так как при больших масштабах участки становятся более сферообразными, то элементы сферической геометрии и инструменты для работы с ней также были рассмотрены.

В данной статье были затронуты следующие проблемы:

• Хранение и выборка фотографий из БД и помещение их в серверный кэш (SQL, C#, ASP.NET).
• Загрузка необходимых фотографий на стороне клиента и помещение их в клиентский кэш (JavaScript).
• Перерасчет фотографий, которые нужно скрыть или отобразить при каждом изменении окна просмотра.
• Элементы сферической геометрии.

Введение

Приветствую вас, хабравчане. В данном топике я хотел бы осветить подробности разработки на C# под разнородные целевые платформы, в первую очередь такие как .NET и браузер (JavaScript). В качестве примера желающие могут изучить веб-сервис по обработке фотографий gfranq.com, в котором реализована клиентская и серверная обработка фотографий с помощью фильтров, а также функциональность коллажей на основе материала, описанного в данной статье.

Так как я не умею подбирать картинки для привлечения внимания, то она будет по теме:

Однажды, пролистывая популярный Q&A по математике (math.stackexchange.com), я обнаружил вопрос про расчет мультиномиальных коэффициентов и он меня заинтересовал. На заметку, для тех, кто не знает что это такое, существует статья в википедии. Итак, нужно вычислить следующее выражение:



Казалось, зачем на хабре выкладывать решение такой простой задачи? Ответ заключается в том, что самый простой наивный способ, заключающийся в перемножении факториала суммы с последующим делением его на произведение факториалов, не подойдет из-за того, что промежуточные вычисления выйдут за разрядную сетку типа uint и даже ulong, хотя результат может оказаться в пределах значений этих типов. Мне понравилась эта задача, и я сразу же сел за ее решение и придумал три способа. Остальные два способа я позаимствовал из других ответов. Итак, статья будет об описании и сравнении всех реализованных мною методов на C# под .NET.

Периодически появляются топики, посвященные дню Валентина. В этом году я тоже решился включиться в эту тему и сделать что-нибудь оригинальное и необычное. Было решено создать простенькое приложение под Android с сердечками, которые бы имели свои физические модели и взаимодействовали друг с другом. Позже я добавил текст, звуки, частицы и некоторые другие красивости. В результате получилось даже что-то вменяемое и оригинальное! В данной статье описывается процесс создания вместе описанием возможностей и подводных камней библиотеки libgdx.

.

 

Привет, Хабрахабр!

Введение

В данной статье, я, как и обещал, продолжу описание разработки компилятора для языка Cool, начатое в этой статье.

Напомню, что процесс компиляции по фен-шую включает в себя несколько этапов, которые изображены на рисунке ниже слева. Мой же компилятор содержит только три этапа, которые изображены на этом же рисунке справа.

Введение

Здравствуй, уважаемый хабраюзер.Я хотел бы тебе представить материал о практическом создании компилятора, который будет транслировать код, написанный на языке Cool, в код виртуальной машины CIL (Common Intermediate Language) под платформу .NET.Данный материал я решил разбить на две части из-за лени все сразу это описывать

В первой части будет описан процесс написания грамматики с учетом приоритетов операторов в среде ANTLR, а также генерации лексера и парсера под язык C#. Также в ней будут рассмотрены подводные камни, которые встретились у меня на пути. Таким образом я постараюсь хоть кому-нибудь сэкономить время (может быть для себя в будущем).

Во второй же части будет описан процесс построения семантического анализатора кода, генерации кода и самопальной никому не нужной оптимизации кода. Также будет описано, как сделать красивый интерфейс с блекджеком и шлюхами с подсветкой синтаксиса и сворачиванием блоков, как в современных IDE. В конце второй части я, конечно же, выложу все исходники моего солюшена и расскажу о дальнейшей улучшении архитектуры и кода, во всяком случае как это представляется мне.