Пару месяцев назад я случайно наткнулся на массу положительных отзывов о текстовом редакторе Sublime Text 2. Попробовав его в деле, я не разочаровался. Теперь это мой основной рабочий инструмент.

Sublime Text 2 — это платный текстовый редактор, написанный на C++, который:

• Работает в Linux, OS X и Windows
• Обладает приличной скоростью работы
• Приятным интерфейсом (включая всевозможные анимации)
• Гибко настраиваем (правда, не в GUI, а в json-конфигах)
• Имеет множество плагинов, число которых растёт как на дрожжах
• Поддерживает VIM-режим
• Использует fuzzy-поиск

Это перевод и форма повествования от первого лица сохранена. Автор — Бен Бойтер, бакалавр информационных технологий в Университете Чарльза Стерта (CSU).


Большинство людей не в курсе, но моей диссертацией была программа для чтения текста с изображения. Я думал, что, если смогу получить высокий уровень распознавания, то это можно будет использовать для улучшения результатов поиска. Мой отличный советник доктор Гао Джунбин предложил мне написать диссертацию на эту тему. Наконец-то я нашел время написать эту статью и здесь я постараюсь рассказать о всем том, что узнал. Если бы только было что-то подобное, когда я только начинал…

Как я уже говорил, я пытался взять обычные изображения из интернета и извлекать из них текст для улучшения результатов поиска. Большинство моих идей было основано на методах взлома капчи. Как всем известно, капча — это те самые всех раздражающее штуки, вроде «Введите буквы, которые вы видите на изображении» на страницах регистрации или обратной связи.

Капча устроена так, что человек может прочитать текст без труда, в то время, как машина — нет (привет, reCaptcha!). На практике это никогда не работало, т. к. почти каждую капчу, которую размещали на сайте взламывали в течение нескольких месяцев.

У меня неплохо получалось — более 60% изображений было успешно разгадано из моей небольшой коллекции. Довольно неплохо, учитывая количество разнообразных изображений в интернете.

Предисловие

В далеком для меня 2010 году я писал статью для начинающих про сокеты в Python. Сейчас этот блог канул в небытие, но статья мне показалась довольно полезной. Статью нашел на флешке в либровском документе, так что это не кросспост, не копипаст — в интернете ее нигде нет.

Что это

Для начала нужно разобраться что такое вообще сокеты и зачем они нам нужны. Как говорит вики, сокет — это программный интерфейс для обеспечения информационного обмена между процессами. Но гораздо важнее не зазубрить определение, а понять суть. Поэтому я тут постараюсь рассказать все как можно подробнее и проще.

Существуют клиентские и серверные сокеты. Вполне легко догадаться что к чему. Серверный сокет прослушивает определенный порт, а клиентский подключается к серверу. После того, как было установлено соединение начинается обмен данными.

Написание качественной магистерской диссертации полноценно охватывающей все разделы проведенного исследования, основной работы, анализа и апробации результатов является сложной и комплексной задачей, ежедневно с различным успехом решаемой множеством студентов по всему миру. К сожалению, изучение существующей литературы [1, 2], посвященной тематике написания диссертационного исследования, указывает на отсутствие материалов описывающих практический опыт применения различных методов и инструментов, позволяющих не только оптимизировать работу над диссертацией, но и улучшить качество конечного результата.
В данной статье рассмотрим семь практических методов и инструментов, применение которых позволит обеспечить целостное структурирование и систематизацию задач, знаний и различных данных получаемых в ходе работы с диссертацией:

1. Формирование структуры задач.
2. Поиск литературы в каталогах.
3. Сбор, обработка и систематизация информации.
4. Формирование списка литературы.
5. Составление плана по вехам.
6. Определение предмета исследования.
7. «Summary» для научного руководителя.

Школа программирования Codecademy открылась в августе прошлого года: за это время миллионы человек изучили основы JavaScript, HTML, CSS и jQuery. Кураторы проекта решили, что пришло время расширить программу обучения с фронтенда на серверную часть — и запустили уроки по Python.

Часть 1: Синтаксис Python (16 упражнений)

1. Переменные и типы данных
2. Пробелы и выражения
3. Комментарии
4. Математические действия
5. Проверка (практические задания)

Проект: калькулятор чаевых (5 упражнений)

Уроки проходят в традиционном интерактивном режиме. Пользователь читает инструкции, вводит команды в окно терминала — и сразу видит реакцию системы.

Недавно мне потребовалось получать данные с вебкамеры для автоматической их обработки. Перебрав несколько программок, обнаружил, что ни одна из них не позволяет рулить камерой программно — только формы да кнопки, в лучшем случае есть планировщик записи, но для этого приходится постоянно держать программу запущенной. Плюс не кросплатформенно, привязка к конкретному ПО в проекте. Решение — задействовать любимый язык программирования.

Введение

Странно, но поискав на Хабре упоминания текстового редактора Sublime Text 2 я почти ничего не нашел. Спешу исправить положение и рассказать хабраюзерам об этом прекрасном инструменте. Вначале очень коротко расскажу о том чем же он так хорош, потом напишем простой но полезный плагин.

Т.к. эта статья — результат нескольких лет экспериментов, то букв будет много. Но — возможно — она сэкономит кому-то многие месяцы езды велосипедом по граблям, которые и описаны.
В общем случае речь идет даже не о Django, а о печати регламентированных документов из python с использованием шаблонизаторов.
Кому дальше читать лень — сразу скажу — проблема до конца не решена. Но более-менее рабочий вариант вырисовался.

Предлагаю вашему вниманю пересказ замечательной статьи автора Jinja2, Werkzeug и Flask, соавтора Sphinx и Pygments Армина Ронахера. Я получил огромное удовольствие разбирая исходные коды его творений и очень многое для себя почерпнул. Армин пишет отличные фреймворки, и как никто другой может разъяснить, чем чреват переход с Python 2 на Python 3 и почему его не так легко осуществить.

Доделал на днях питонью библиотеку datrie, реализующую префиксное дерево (см. википедию или хабр), спешу поделиться.

Если вкратце, то можно считать, что datrie.Trie — это замена стандартному питоньему dict, которая при определенных условиях (ключи — строки) занимает меньше памяти, имеет сравнимую скорость получения отдельного элемента и поддерживает дополнительные операции (получение всех префиксов данной строки, получение всех строк, начинающихся с данной строки и др.), которые работают примерно так же быстро, как и «словарные» операции.

Работает под Python 2.6-3.3, поддерживает юникод, лицензия LGPL.

Всем нам хорошо известен способ использования ключевого слова else совместно с if:

if x > 0: 
    print 'positive' 
elif x < 0: 
    print 'negative' 
else: 
    print 'zero' 

Однако в Python’е существует и несколько других, неизвестных большинству программистов, применений else.

В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

Файлы здесь.

Автор: Эндже Альбертини (Ange Albertini)
Перевод на русский: Lyr1k

Я решил написать ряд статей, которые должны помочь разобраться самостоятельно в предмете схемотехники. Первая часть вводная, в ней рассказывается об основных дисциплинах, которые стоит изучить для понимания принципов конструктирования и построения электрических схем. Если эта статья вам понравится, тема будет развиваться, внимание будет фокусироваться на нюансах и примерах.

• Зачем?
  
  • Для оффлайнового просмотра на читалках.
• Моя читалка не поддерживает FB2!
  
  • Универсальный конвертор
• Хочу!
  
  1. Обзаводимся Python 2.7+. Тестировалось на Python 2.7.3.
  2. Ставим библиотеку BeautifulSoup 4. Вкратце варианты:
     
     • apt-get install python-beautifulsoup4
     • easy_install beautifulsoup4
     • pip install beautifulsoup4
     • Исходники и python setup.py install
  3. Качаем код из репозитория (прямая ссылка на последнюю версию).
  4. Открываем файл habrafav.py и в строке username = ... прописываем свой логин.
  5. python habrafav.py (или просто habrafav.py под Windows)
  6. Ждём. У меня с кэшированными данными экспорт ~150 статей занимает около 6 минут и 600 Мб оперативной памяти.
  7. Забираем habrahabr_favorites.fb2. Мой занимает примерно 62 Мб.

Эта статья открывает серию статей — если окажется, что Хабраколлеги сочтут ее интересной, ибо первое правило публичных выступлений гласит: рассказывай людям о том, что им интересно!

Если вы раньше не выступали на публике или боитесь это делать — вам под кат. Если вы считаете себя опытным докладчиком, для вас будет вторая статья серии.

В сегодняшней статье я пишу о том, как выступать, и очень мало пишу о содержании доклада. Если из комментариев станет понятно, что надо еще рассказать о композиции доклада (постановка задачи -> варианты решений -> процесс выбора -> выбранное решение -> результат) или об основах публичной речи (не «экать», не «мыкать», не говорить через слово «т-скыть» и не заканчивать фразы ненормативными междометиями) — расскажу в следующий раз.

Историческая справка: на Хабре по этой теме уже было небольшое обсуждение год назад.

Думаю, никому не нужно объяснять, насколько широко в играх (и не только) используются гексагональные сетки. Как для заданной шестиугольной ячейки найти координаты ее центра и вершин — достаточно очевидно. Обратное же преобразование (т.е. поиск ячейки, в которую попала данная точка с координатами x и y) уже не столь тривиально. О нём и пойдет речь в данном топике.

TryGit — интерактивный обучающий курс по Github в стиле Codecademy. Курс состоит из 25 мини-уроков, которые знакомят пользователя с базовыми понятиями и основными командами git, при этом ученик своими руками вводит команды в консоль, смотрит результат и читает сопровождающие надписи с объяснением происходящего.



Вот таким в будущем должно стать обучение в школах!

Конечно, 15-минутное введение не заменит полноценного учебника. Для обучения можно рекомендовать бесплатную книгу Pro Git и видеокурс Getting Git.

Множество интересных статей имеется про платформу Arduino, которую можно смело заказать на интернет аукционе Ebay. К данной платформе имеется множество модулей и статей в интернете, поэтому захотелось сделать что-то интересное, пусть и не всегда полезное в быту.

Месяц назад я заказала себе игрушку по имени Arduino. Это набор «кубиков», из которых без паяльника, травления печатных плат и прочей «черной магии» любой чайник может собрать работающее устройство. В общем, это такой конструктор как для профессионального прототипирования так и для разнообразных любительских экспериментов.

Через месяц после заказа ко мне пришла посылка с Arduino, точнее, ее вариацией — Seeeduino. Вот, что в ней было: