Данная статья составлена преподавателем Академического университета Валерием Исаевым по материалам практики по курсу функционального программирования.

Полагаю, ни для кого не секрет, что написание многопоточных приложений связано с целым рядом проблем, отсутствующих при разработке однопоточных программ.
Одна из проблем заключается в тестировании приложения.
Мы не можем контролировать порядок, в котором выполняются операции, следовательно, не поддается контролю и результат выполнения программы. Даже если мы получим ошибку, наступить на те же грабли второй раз будет не так-то просто.
Хочу предложить небольшой рецепт того, как можно протестировать многопоточное приложение.
Из ингредиентов нам понадобятся: haskell, QuickCheck, немного монад, соль/перец по вкусу.

В последнее время в научных публикациях всё чаще упоминается алгоритм достижения консенсуса в распределенных системах под названием Paxos. Среди таких публикаций ряд работ сотрудников Google (Chubby, Megastore, Spanner) ранее уже частично освещенных на хабре, архитектуры систем WANdisco, Ceph и пр. В то же время, сам алгоритм Paxos считается сложным для понимания, хоть и основывается он на элементарных принципах.

В этой статье я постараюсь исправить эту ситуацию и рассказать об этом алгоритме понятным языком, как когда-то это попытался сделать автор алгоритма Лесли Лэмпорт.

Уже пару раз на Хабре возникали дискуссии на тему того, как сейчас работает распознавание номеров. Но статьи, где были бы показаны разные подходы к распознаванию номеров, на Хабре пока не было. Так что здесь попробуем разобраться, как все это работает. А потом, если статья вызовет интерес, продолжим и выложим работающую модель, которую можно будет поисследовать.

Наверняка вам доводилось попадать в такую ситуацию: заходите в какое-нибудь учреждение (почта, банк, больница, кассы и т. п.), где для достижения ваших целей необходимо предъявить паспорт. И вроде очередь-то небольшая, всего 5 человек, но ждать придётся очень долго, ведь тётя Маша тратит по несколько минут на внесение данных с каждого паспорта в компьютер. Вам остаётся только наблюдать, как её указательный палец не спеша планирует над клавиатурой в поисках очередной клавиши.

Мы были озадачены такой печальной ситуацией в современном обществе и написали программку PassportVision, которая умеет распознавать данные с разных документов и отдавать результат пользователю в удобной форме. Задача оказалась совсем не такой простой, как может показаться на первый взгляд: в ходе работы над проектом мы узнали очень много нового про отечественные документы, компьютерное зрение и пользовательские интерфейсы. Голова уже полна новыми идеями о дальнейшем развитии программы, но мы решили найти время, чтобы поделиться опытом и полученными знаниями.



Сегодня в выпуске:

• Популярные заблуждения о паспортах
• Немного об используемых технологиях
• Наш подход к интерфейсу
• Как лучше всего отдать данные пользователю

GHC (Glasgow Haskell Compiler) — стандартный компилятор Хаскеля. GHC — один из самых крутых компиляторов в мире, но к сожалению без дополнительных телодвижений скомпилированные им программы по скорости больше напоминают интерпретируемые, т. е. работают очень медленно. Однако если раскрыть весь потенциал компилятора, Хаскель приближается по производительности к аналогичному коду на C.

В этой статье я обобщаю опыт выжимания максимума из GHC при создании dataflow-фреймворка Yarr.

Итак, у нас есть задача: пофиксить баг, производитель от которого открещивается, клиенты не замечают, а жить хочется. Есть камера, поток от неё на UDP просто адово ломается, поток на TCP работает, но постоянно рвутся коннекты (и при каждом обрыве пропадает 3-5 сек видео). Виновны в проблеме все (и камера и софт), но обе стороны утверждают что у них всё зашибись, то есть ситуация обычная: ты баг видишь? нет. А он есть.

<sup>Взлетели все: это радует


Зерглингов, кстати, по паре в одном юните</sup>

Уже года три мы мечтаем сделать игру по принципам «Элиты». Только настольную. К сожалению, за всё это время мы не смогли разработать или найти механику, достаточно удачную для передачи атмосферы и мира, и при этом достаточно интересную для тех, кто не помнит даже «Паркан» или «Вангеров».

Но давайте начнём с начала. Я покажу вам имеющиеся настольные игры про космос и расскажу, в чём особенность механики каждой. Обратите внимание, они довольно успешно переносятся с PC в бумагу (MOO, Starcraft) и наоборот (Eclipse). А ещё я расскажу, где послезавтра в них можно поиграть с другими гиками, отмечающими День космонавтики с такой же радостью, как и мы. Заходите: гиков мало, и встречаемся в реале мы редко. Нужен повод — и он есть.

Введение

Часто бывает необходимость проверить работу свеженаписанного приложения на устройстве. Но вполне может оказаться, что устройства под рукой нет. Или нет устройства с определенными параметрами (правда, это больше относится к размеру/разрешению экрана). Что же делать в этом случае?
К счастью, альтернативы есть. Android-сообщество и разные компании предлагают на выбор несколько вариантов замены android-устройств для разных целей.

Я кратко расскажу о следующих:

• Эмулятор в составе SDK
• Genymotion
• Android x86
• Bluestacks

Если интересно — добро пожаловать под кат (осторожно, достаточно много картинок)

Межбанковская система электронных платежей (СЭП) Украины – это основная система платежей между банками и учреждениями госказначейства в Украине. Именно через неё происходит основная масса платежей между физическими и юридическими лицами в стране. СЭП представляет собой замкнутую RTGS-систему, в которой деньги циркулируют в замкнутом финансовом пространстве и находятся под эмиссионным контролем со стороны Национального банка. Итак – как это работает…

После ухода Стива Балмера компания Microsoft продолжает радовать приятными новостями: спустя несколько лет наконец-то вышел MS Office для iPad, опубликован исходный код JS-библиотеки WinJS (Windows Library for JavaScript), и даже в IE11 внедрили достойные инструменты веб-разработки.

А вот теперь самый большой сюрприз: сегодня запущен сайт .NET Foundation, на котором «для начала» собрано 24 проекта с открытыми исходными кодами, в том числе недавно вышедший .NET Compiler Platform (Roslyn)!

Статью с обзором ситуации с микроэлектроникой в России я закончил утверждением, что сейчас в России есть технические возможности для создания любых военных микросхем (если не считаться с ценой). Однако и в комментариях к той статье, и во многих других — всех больше волновал вопрос отсутствия (на уровне погрешности измерений) производства чисто-коммерческих (гражданских) высокотехнологичных продуктов. Этот вопрос волновал и меня, потому я постоянно мучил вопросами всех, кто так или иначе связан с высокими технологиями и бизнесом в России.

Ответ на него важен, если вы сами хотите создать конкурентный высокотехнологичный продукт — чтобы не потратить лучшие годы жизни в изначально неравных условиях.

Под катом попробуем разобраться чем отличаются «высокотехнологичные» компании от «низкотехнологичных», что нужно, чтобы высокотехнологичные компании могли рождаться и выживать, почему с софтом у нас лучше, чем с хардом, с чего начиналась кремниевая долина в США и можно ли её «скопировать», почему Китай всех рвет, а также — окинем взором все, что происходит в Сколково, Роснано, фонде перспективных исследований и приведут ли они к расцвету российских инноваций. Безусловно, я где-то могу ошибаться — буду рад дополнениям в комментариях.

Сразу нужно отметить, что в связи с многогранностью проблемы объем статьи получился довольно большой, так что можно начать читать с резюме в конце, и затем прочитать лишь те разделы, которые вызовут интерес. Сразу хочу предупредить — повествование «нелинейное», соседние заголовки могут описывать разные аспекты проблемы и быть друг с другом практически не связанными.

Идею, короткий план и ссылки на основные источники для этой статьи мне подал хабраюзер z6Dabrata, за что ему огромнейшее спасибо.

Первая часть дала нам теоретическое представление о том, что есть лямбда-исчисление. В этой статье мы последуем неофициальной його-заповеди «Practice-practice-practice» и увидим его в действии.

Идею, короткий план и ссылки на основные источники для этой статьи мне подал хабраюзер z6Dabrata, за что ему огромнейшее спасибо.

UPD: в текст внесены некоторые изменения с целью сделать его более понятным. Смысловая составляющая осталась прежней.

Вступление

Возможно, у этой системы найдутся приложения не только
в роли логического исчисления. (Алонзо Чёрч, 1932)

Вообще говоря, лямбда-исчисление не относится к предметам, которые «должен знать каждый уважающий себя программист». Это такая теоретическая штука, изучение которой необходимо, когда вы собираетесь заняться исследованием систем типов или хотите создать свой функциональный язык программирования. Тем не менее, если у вас есть желание разобраться в том, что лежит в основе Haskell, ML и им подобных, «сдвинуть точку сборки» на написание кода или просто расширить свой кругозор, то прошу под кат.

Недавно мы уже знакомили наших читателей с серией подходящих для «Умного дома» электроустановочных изделий. Хабр силён. После публикации поста у нас случилось неожиданное знакомство с представителем производства. В итоге мигом решилась проблема покупки подходящих пружинок и появилась возможность ближе приглядеться к продукции компании. Много фото ждет вас под катом.

Доброго времени суток, читатель. Random Forest сегодня является одним из популярнейших и крайне эффективных методов решения задач машинного обучения, таких как классификация и регрессия. По эффективности он конкурирует с машинами опорных векторов, нейронными сетями и бустингом, хотя конечно не лишен своих недостатков. С виду алгоритм обучения крайне прост (в сравнении скажем с алгоритмом обучения машины опорных векторов, кому мало острых ощущений в жизни, крайне советую заняться этим на досуге). Мы же попробуем в доступной форме разобраться в основных идеях, заложенных в Random Forest (бинарное дерево решений, бутстреп аггрегирование или бэггинг, метод случайных подпространств и декорреляция) и понять почему все это вместе работает. Модель относительно своих конкурентов довольно таки молодая: началось все со статьи 1997 года в которой авторы предлагали способ построения одного дерева решений, используя метод случайных подпространств признаков при создании новых узлов дерева; затем был ряд статей, который завершился публикацией каноничной версии алгоритма в 2001 году, в котором строится ансамбль решающих деревьев на основе бутстреп агрегирования, или бэггинга. В конце будет приведен простой, совсем не шустрый, но крайне наглядный способ реализации этой модели на c#, а так же проведен ряд тестов. Кстати на фотке справа вы можете наблюдать настоящий случайный лес который произрастает у нас тут в Калининградской области на Куршской косе.

Один из участников проекта OpenPandora провёл реверс-инжиниринг игры StarCraft и портировал её на ARM-платформу. Ему удалось сделать это, несмотря на отсутствие исходного кода в открытом доступе.

В репозитории выложен перекомпилированный бинарник, для установки которого на игровую приставку «Пандора» нужно еще скопировать несколько файлов с ПК-версии игры.

Есть много разных идей, для реализации которых могут понадобиться карты на мобильных устройствах.
Возможности таких устройств позволяют довольно оперативно получать информацию о местоположении, графические данные и графические преобразования для отображения объёма ландшафта.

В данном статье я расскажу как интегрировать возможность просмотра карт для мобильных устройств на основе Android, на примере Yandex Карт и Google Maps.
Функционал библиотек этих компаний позволяет:

• Перемещать карту
• Изменять масштаб
• Изменять виды карт
• Получать события от карты

Кварк — это фундаментальная, то есть бесструктурная элементарная частица, введенная в теорию в 1964 году, которую до настоящего времени не удалось описать как составную. Intel Quark — это процессор для Интернета Вещей, выпускаемый Intel с осени 2013, но до сих пор не имеющий публичного описания своей внутренней структуры и воспринимающийся вне Intel как «черный ящик». — Как вы яхту назовете, так она и поплывет? Но я в это не верю. Скорее уж, как вы яхту назовете, так она вас назовет (если в ней стоит бортовой компьютер). В общем, в этом посте я исправлю ситуацию и расскажу, как устроен Quark.

Как-то случайно обратил внимание, что 90% статей на хабре с тегом «теплый ламповый» рассказывают о чем угодно, но только не о ламповой технике. В то же время, немногие публикации о ламповых устройствах собирают множество лайков восхищенных комментариев.



Я уже не помню как и когда в моей голове поселилась эта странная идея — собрать ламповый усилитель. Зачем тоже не совсем понятно — меломаном я не являюсь, домашними кинотеатрами давно и быстро переболел, на память об этом времени остались напольные колонки Wharfedale Diamond 8.4, последние годы использовавшиеся исключительно как декоративная подставка для цветов. Как бы то ни было, мысль настолько глубоко поселилась в моей голове, что началось неспешное изучение профильных ресурсов, чтение форумов, поиск схем ламповых усилителей «для чайников» и т.д. и т.п. Отсутствие какого-либо опыта общения с ламповой техникой (самый современный гаджет, который я помню — это ч/б телевизор в студенческой общаге в начале 90-х годов прошлого века) отпугивало и привлекало одновременно.

Хочу поговорить об устройстве управления памятью (Memory Management Unit, MMU). Как вы, разумеется, знаете, основной функцией MMU является аппаратная поддержка виртуальной памяти. Словарь по кибернетике под редакцией академика Глушкова говорит нам, что виртуальная память — это воображаемая память, выделяемая операционной системой для размещения пользовательской программы, ее рабочих полей и информационных массивов.

У систем с виртуальной памятью четыре основных свойства:

1. Пользовательские процессы изолированы друг от друга и, умирая, не тянут за собой всю систему
2. Пользовательские процессы изолированы от физической памяти, то есть знать не знают, сколько у вас на самом деле оперативки и по каким адресам она находится.
3. Операционная система гораздо сложнее, чем в системах без виртуальной памяти
4. Никогда нельзя знать заранее, сколько времени займет выполнение следующей команды процессора

Выгода от всех вышеперечисленных пунктов очевидна: миллионы криворуких прикладных программистов, тысячи разработчиков операционных систем и несчетное число эмбеддеров благодарны виртуальной памяти за то, что все они до сих пор при деле.

К сожалению, по какой-то причине все вышеперечисленные товарищи недостаточно почтительно относятся к MMU, а их знакомство с виртуальной памятью обычно начинается и заканчивается изучением страничной организации памяти и буфера ассоциативной трансляции (Translation Lookaside Buffer, TLB). Самое интересное при этом остается за кадром.