В этой статье я собираюсь описать разработку приложения для iphone, которое будет в реальном времени обрабатывать видео с камеры устройства. Для этого мы будем использовать GPUImage фреймворк, напишем собственный шейдер на OpenGL ES и попробуем разобраться в том, что представляют из себя фильтры для обработки изображений.

Всем привет!
На данный момент очень трендово использовать node.js. Однако не всем он нравится. В данном обзоре, я бы хотел рассказать немного о конкуренте, который был написан под влиянием node.js
Vert.x это асинхронный, event-driven фреймворк, цели которого пересекаются с популярным node.js. Высокая производительность, простая асинхронность и конфигурирование — это все по vert.x.
Первая версия фрейворка, была выпущена в 2012 году, в то время как node.js был выпущен в 2009. Однако, уже поддерживается VMware и может запускаться на CloudFoundry.
Основные характеристики продукта под катом:

Я по образованию программист, но по работе мне пришлось столкнуться с обработкой изображений. И тут для меня открылся удивительный и неизведанный мир цветовых пространств. Не думаю, что дизайнеры и фотографы узнают для себя что-то новое, но, возможно, кому-нибудь это знание окажется, как минимум полезно, а в лучшем случае интересно.

На хабре уже упоминался язык D. Но популярности он не получил из-за невозможности практического использования, а точнее большинству он просто не нужен.Сегодня хочу рассказать вам об одном полезном фреймворке для D. Большинство программистов хоть раз писали веб-сервер на компилируемом языке, но эти языки слишком низкоуровневы для такой задачи. Для такой задачи можно использовать этот язык в связке с фреймворком vibe.d;

Сегодня мы расскажем вам, как и зачем можно применять классификаторы для разделения и сортировки разных документов по их типам.

В компании ABBYY, помимо программистов, лингвистов, аналитиков и других разных полезных людей, есть много классификаторов. Конечно, классификаторы – не люди, а алгоритмы, но они выполняют работу, без которой качественное распознавание текста невозможно. Без них не обойтись на самых разных этапах обработки документов – от нахождения зон, содержащих текст на картинках, до распознавания конкретных символов в строчках с текстом.

Но на этом работа классификаторов не заканчивается.

Приветствую Вас, коллеги,

сегодня я пожаловал к вам с коротенькой статьей на тему добавления анимаций в ListView при скроллинге. Не так давно мне захотелось добавить в мой список анимацию, аналогичную той, что можно увидеть в G+ клиенте, но немного другую.

А захотелось мне сделать так, чтобы новые элементы не просто появлялись внизу, а выплывали снизу и немного справа. В общем-то, это я сделал, но позже, я посмотрел доклада Романа Ги и Чета Хааса на Google IO 2013 и загорелся идеей добавить искажение при этом, чтобы добавить реалистичности. Это потребовало немного изменить подход, но, в целом концепция осталась прежней.

Давайте теперь по-порядку я расскажу о том, что было, то, как оно изменилось, и, собственно, как все это работает.

Чтобы было понятно, вообще, о чем я, ниже ссылка на ролик с конечной анимацией. Обратите внимание, как элементы деформируются при появлении. Поскольку видео записывалось с эмулятора, присутствуют небольшие дергания, на девайсе все идеально гладко. Так же для наглядности я увеличил продолжительность анимации до 900мс. Обычно вы хотите, чтобы она длилась 300 мс.

Речь пойдет об использовании rmate, небольшого скрипта позволяющего из консоли открыть удаленный документ в локальном текстовом редакторе, вместо nano или vim, он был написан для TextMate и те кто перешел на ST2 с этого редактора, наверняка пользуются этим инструментом, да и «матерые разрабы» не найдут в посте много нового, но если вы только начали пользоваться ST2 и единственный инструмент удаленного редактирования о котором вы слышали, это плагин SFTP, добро пожаловать под кат за подробностями.

В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

Доброго времени суток, уважаемые! Так случилось, что вопросом программирования более-менее адекватного ИИ для игры «морской бой» я озадачился где-то в конце 2004 года. Быть может я, не имея должных руководств под рукой, изобретал тогда велосипед, но и в последствии, мне попадались потрясающие своей честностью алгоритмы: стрелять наобум, время от времени подглядывая у игрока расположение кораблей, для выравнивания баланса. В последствии я несколько раз улучшал алгоритм. По последним статьям на Хабре можно судить, что тема актуальна, к тому же — мне есть что добавить к написанному другими пользователями.
Итак, цель моей заметки: реализация оптимальной одной из стратегий атаки на корабли соперника, причём не только первое попадание, но и последующее «сопровождение ко дну». Отмечу, что корабли в моей реализации — почти (об этом ниже) произвольной формы.

Итак, рассмотрим что же не так в методах fadeIn и fadeOut, которые, как утверждает документация, являются аналогами метода fadeTo, но имеют некоторые свои особенности. На первый взгляд ничего, всё написано в документации. Однако, это не всегда верно, и не все особенности можно найти в документации.

Возникла у нас на проекте прихоть — рисовать на стороне сервера графики, да не простые, а максимально похожие на уже имеющиеся графики на клиентской стороне.
Да-да, именно так, на клиенте уже были всевозможные красивости, реализованные на d3.js.
Для исследования возможностей был применен комплексный метод анализа «google-driven investigation» и в первой итерации выбор пал на ноду + фантом.

За подробностями прошу в глубины поста.

Всем привет! Хочу показать общественности свой открытый движок вывода правил (forward chaining) с поддержкой нечеткой логики, под рабочим названием Scala inference engine (sie) (код).

UPD.
Библиотека выложена в центральный репозиторий maven-а:

    <dependency>
        <groupId>net.sf.brunneng.fusie</groupId>
        <artifactId>fusie</artifactId>
    </dependency>

Хай, Хабр!
Сегодня я хочу представить, дорогому хабрасообществу свой первый хабраперевод. Программировать на языке Python — подобно песне. Но еще лучше, когда Ваш код читаем и понятен, а значит чуть более поэтичен, чем обычно бывает производстве. У каждого свои правила и свои стереотипы относительно написания и оформления исходного кода, на каком бы языке он ни был написан. Множество копий сломано о щиты на форумах, но, как ни крути, нельзя не считаться с мнением авторитетных товарищей. Так что сейчас будет представлен перевод первой части стайл-гайда для языка Python от Google. Коснется он именно постулатов написания кода (вторая часть тоже скоро появится, а посвящена она будет форматированию исходного кода). Сразу предупреждаю: тут много (если не большая часть) прописных истин, которые все знают уже давно. Но я искренне надеюсь, что Вы сможете найти тут что-то новое или хотя бы вспомнить старое. Приступим под катом. И pdf тут как тут.

В рамках своей диссертации «Модель прогнозирования по выборке максимального подобия» мне нужно было делать обзор моделей прогнозирования. Кроме обзора, я сделала вариант классификации, который мне тогда не очень удался. Классификацию уже немного поправила, теперь хочется разобраться в существующих моделях прогнозирования временных рядов. Такие модели называют стохастическими моделями (stochastic models).

По оценке некто Тихонова в его «Прогнозировании в условиях рынка» на сегодняшний день (2006 год) существует около 100 методов и моделей прогнозирования. Эта оценка звучит бредово, я полно разбирала ее! Давайте теперь вместе разберемся, какие же модели прогнозирования временных рядов существуют на сегодняшний день.

1. Регрессионные модели прогнозирования
2. Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM)
3. Модели экспоненциального сглаживания (ES)
4. Модель по выборке максимального подобия (MMSP)
5. Модель на нейронных сетях (ANN)
6. Модель на цепях Маркова (Markov chains)
7. Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART)
8. Модель на основе генетического алгоритма (GA)
9. Модель на опорных векторах (SVM)
10. Модель на основе передаточных функций (TF)
11. Модель на нечеткой логике (FL)
12. Что еще?...

Ни для кого не секрет, что e-mail маркетинг только начинает набирать обороты во всем мире. А для России – это ещё и вовсе молодая ниша на рынке. И профессиональная верстка электронных писем здесь один из составляющих факторов успеха. Под профессиональной версткой понимается не только визуально красиво и надежно сверстанный макет, но и то, как выглядит usability открытки с маркетинговой точки зрения, как оптимизирована графика вместе с типографией для спам-фильтров и многое другое. Верстка электронных писем довольно обширная тема, в одной статье все не уместить, поэтому в данном посте постараюсь описать только базовые элементы и приемы, надежно проверенные за годы практики и работающие в top самых используемых почтовых клиентах мира: iPhone 4S/5; Outlook 07/10/13; iPad; Apple Mail; Android 2.3/4.0; Yahoo; Gmail. Если рассматривать только российский рынок, то нельзя не упомянуть о Mail.ru и Яндекс.Почта.

Что нужно знать в начале?

Сразу хочу выделить несколько из основных и важных моментов:

1. В нашем арсенале имеется очень урезанный набор css-свойств, которые поддерживаются всеми почтовиками. При этом, стили нужно прописывать inline, а в head выносить только вендорные свойства и те блоки объявлений, которые не несут нагрузки на основную стилизацию письма. Ну и использовать link in head — крайне нежелательно.
2. Не используйте background-image в основных визуальных элементах дизайна и не помещайте в изображения важную текстовую информацию. Вообще нужно всегда учитывать такой вариант, что письмо будет просматриваться получателем без единого изображения.

Каркас

Пожалуй каждый, кто хоть раз верстал письмо под рассылку, знает, что каркас лучше строить с помощью таблиц. На самом деле простая блочная модель div поддерживается на данный момент во всех перечисленных выше почтовиках, за исключением MS Outlook начиная с 2007 версии. Это связано с тем, что в качестве движка последние версии Outlook используют Microsoft Word, который в свою очередь много не знает о блочных css-свойствах. Игнорировать при верстке данный почтовый клиент я не рекомендую, поэтому в качестве фундамента все же используйте table. Да и добившись хорошего результата для Outlook, можно быть уверенным, что в большинстве почтовиках, письмо будет смотреться тоже хорошо, а скорее и лучше.

В качестве примера рассмотрим наиболее важные элементы из следующего, не сложного шаблона:

Задача: Язык javascript. Имеется большой массив объектов. Нужно выбрать из массива некоторые объекты, в зависимости от значений свойств этих объектов.

Внимание! Всё нижеследующее возможно дикий баян и скорее всего стрёмный велосипед. Приведённый код опытным программистам отрубает пальцы, а неопытных разрывает в клочья.

Привет!
Прошлые два обзора полезных книг за 2010 и 2011 год собрали просто адовое количество закладок, поэтому я продолжу. Прошел ещё год, ещё около 250 прочитанных книг – и вот самые интересные под катом.

Кто сказал, что слоны не умеют танцевать? Возрождение корпорации IBM: взгляд изнутри (Герстнер Луис)

Отличная книга про то, как удалось восстановить IBM. То, что со стороны выглядело как бессистемное перемещение активов и последовательность приказов без особого смысла, через несколько лет начало складываться в единую систему.

Догнать зайца (Стивен Спир)

Отличная книга про дебаг производственных процессов. Одна из основных вещей – то, что все серьёзные проблемы возникают из-за сочетания некритичных багов. Есть примеры из американской ядерной программы, NASA и т.п. Я предлагаю прямо сейчас пойти и прочитать описание железнодорожного крушения на Каменской: один не отчитался, второй не проверил тормоза, третий зажал тангенту, четвёртый сорвал стоп-кран. Результат — катастрофа.

В статье описывается решение для мониторинга с использованием Cacti на примере задачи анализа и контроля потребления ресурсов большого Java-приложения.

Передо мной стояла задача – в краткие сроки предложить меры по стабилизации большого трехзвенного Java-приложения, имеющего проблемы с потреблением памяти и производительностью. Времени, как обычно, мало: 1-2 недели на все. На фирме отсутствовала подходящая инфраструктура мониторинга приложений, и в мою задачу не входило ее создавать. Вариант с использованием JConsole не подходил из-за необходимости анализировать потребление за продолжительное время и смотреть его после возможных внезапных перезагрузок приложений.

В одной из фирм, где я работал, было реализовано впечатляющее по удобству и простоте решение для мониторинга Java-приложений на основе RRD Tool. Состояло оно из несложной надстройки на perl-скриптах, обеспечивающих сбор и отображение данных через HTTP и ряда доработок-агентов сбора данных в самом приложении. Для меня это стало идеей решения, однако, времени на написание обвязки над RRD у меня не было.

После аккуратного поиска нашелся бесплатный инструмент, реализующий необходимую мне надстройку – Cacti. Cacti это приложение, написанное в инфраструктуре Apache-PHP-MySql, позволяющее настраивать сбор и отображение данных мониторинга на основе веб-интерфейса. Разобраться с ним оказалось несложно, пару дней для подъема инфраструктуры, затем настройка и дописывание агентов сбора данных и все.

Далее в статье подробно описывается решение, позволившие решить мою задачу и, в конце концов, провести успешную стабилизацию приложения на фирме.

«Если люди не могут найти что-то в Google, они думают, что это не сможет найти никто. Это не так», – утверждает Джон Мэзерли, создатель Shodan, самого страшного поискового движка Интернета.

В отличие от Google, который ищет в Сети простые сайты, Shodan работает с теневыми каналами Интернета. Это своего рода «черный» Google, позволяющий искать серверы, веб-камеры, принтеры, роутеры и самую разную технику, которая подключена к Интернету и составляет его часть.

Статья представляет собой не исчерпывающее описание языка программирования CoffeeScript, а именно знакомство, обзор некоторых интересных возможностей. Целевая аудитория — те, кто еще не смотрел в сторону CoffeeScript, но так или иначе используют JavaScript в своих проектах.

CoffeeScript — это маленький язык, который транслируется в JavaScript. Его документация умещается на одной странице — coffeescript.org и отличается компактностью и наглядностью. Я даже сомневался в необходимости данной статьи, когда есть такое классное описание «от производителя», но все же рискнул расставить акценты и прояснить некоторые детали.