Небольшое предисловие

Меня всегда интересовала история появлений научных понятий. Перед изучающим новый предмет сначала встает череда безликих определений. Некоторые из них таковыми и остаются, другие привлекают внимание и со временем вырастают в полноценные объекты «картины мира». В качестве недоступного идеала такого стремления можно привести высказывание Литлвуда о Рамануджане:

каждое натуральное число было его лучшим другом

Мне всегда было интересно не только освоить понятие, но и разобраться, как оно появилось. За каждым определением всегда стоит личность. Интересно понять, какие идеи лежали в основе того или иного понятия и почему новые определения были восприняты и поддержаны другими людьми с таким энтузиазмом, что остались в учебниках.

Далее будет приведено небольшое исследование подобного рода, объектом которого является понятие регулярного выражения.

Добрый день всем хабровчанам.

Искал на днях ТЗ для углубления знаний по программированию и наткнулся на одном сайте на задачу о взвешиваниях монет для выявления фальшивой.

У этой задачи есть несколько разновидностей:
1) определить число взвешиваний для выявления фальшивой монеты (она легче или тяжелее)
2) определить алгоритм взвешивания
3) определение тяжелее или легче фальшивая монета
ну и компоновки разновидностей.

В системах компьютерного зрения и обработки изображений часто возникает задача определения перемещений объектов в трехмерном пространстве с помощью оптического сенсора, то есть видеокамеры. Имея на входе последовательность кадров, необходимо воссоздать запечатленное на них трехмерное пространство и те изменения, которые происходят с ним с течением времени. Звучит сложно, но на практике зачастую достаточно найти смещения двухмерных проекций объектов в плоскости кадра.

Если мы хотим узнать на сколько тот или иной объект объект сместился по отношению к его же положению на предыдущем кадре за то время, которое прошло между фиксацией кадров, то скорее всего в первую очередь мы вспомним про оптический поток (optical flow). Для нахождения оптического потока можно смело воспользоваться готовой протестированной и оптимизированной реализацией одного из алгоритмов, например, из библиотеки OpenCV. При этом, однако, очень невредно разбираться в теории, поэтому я предлагаю всем заинтересованным заглянуть внутрь одного из популярных и хорошо изученных методов. В этой статье нет кода и практических советов, зато есть формулы и некоторое количество математических выводов.

Некий Питер Коттл (Peter Cottle) сделал интерактивную обучалку по основам ветвления в Git. Есть несколько простых обучающих уровней, где нужно сделать пару коммитов, а затем merge или rebase, есть и сложные уровни, над которыми придется подумать. Можно также сохранять уровни и делиться ими с друзьями.

Хотя сам автор утверждает, что приложение еще сырое, я советую всем, кто интересуется гитом, взглянуть на эту прикольную штуку.

Часто на собеседованиях приходится спрашивать про функцию hashCode().
Я не буду здесь перечислять все свойства этой функции и ее связь с другой, не менее важной функцией equals(). Данная информация есть во всех учебниках по Java и я не вижу смысла ее здесь повторять. Мне бы хотелось остановиться лишь на одном свойстве: hashCode должен быть равномерно распределен на области значений функции. Я задумался: “А чем гарантировано равномерное распределение?”

Забегая вперед, скажу, что я пришел к довольно интересным выводам. Мне бы хотелось, чтобы меня поправили, если я где-то ошибся в рассуждениях.

В прошлый раз мы рассмотрели общую постановку задачи о многоруких бандитах, обсудили, зачем это может быть нужно, и привели один очень простой, но эффективный алгоритм. Сегодня я расскажу о ещё одной модели, которая эффективна в ситуациях, когда ожидаемые доходы от бандитов меняются со временем, да и само число и состав «ручек» может меняться – о динамической гамма-пуассоновской модели.

Привет,
в этом посте я расскажу рецепт добавления функциональности в Перл.

Как уже стало понятно из названия, мы будем вычислять рекуррентные соотношения.
Например, формулы для вычисления факториала выглядят вот так:

f(0) = 1
f(n) = n * f(n-1)

Функциональные языки программирования позволяют определять такие функции достаточно просто, в Erlang это делается следующим образом:

factorial(0) ->
    1;
factorial(N) ->
    N * factorial(N-1).

А теперь попробуем сделать нечто похожее, что позволяло бы нам писать код вида:

#!/usr/bin/perl -I./lib
use strict;
use bigint;
 
use Recurrent;
 
recurrent fac => {
    arg(0) => lambda { my($n) = @_; return 1 },
    arg(n) => lambda { my($n) = @_; return $n * fac($n-1) },
};
 
print fac(100);

Из примера видно, что у нас появились новые функции recurrent, arg, n и lambda. На самом деле, практическая польза есть только у recurrent, все остальные нужны лишь для получения более «красивого» кода.

Давайте напишем модуль Recurrent.pm

В начале 2013 года в нашем издательстве вышла в свет новая научно-популярная книга, изданная совместно с гуманитарным фондом «Династия». Цель проекта «Библиотека фонда «Династия» — содействовать изданию лучших современных научно-популярных книг в области естественных и гуманитарных наук. Благодаря данной программе отечественные читатели смогли познакомиться с работами таких известных ученых и популяризаторов науки как Билл Брайсон, Стивен Хокинг, Митио Каку, Брайан Грин, Джаред Даймонд и многих других авторов. Наша предыдущая книга, выпущенная совместно с «Династией», — «Теория струн и скрытые измерения Вселенной» Стива Надиса и Шинтана Яу — стала настоящим бестселлером, что явилось большим и приятным сюрпризом для нас как издателей.

И сегодня мы хотим вам рассказать о новом издании, выпущенном в рамках «Библиотеки Династии», — книге «Битва при черной дыре. Мое сражение со Стивеном Хокингом за мир, безопасный для квантовой механики» (The Black Hole War: My Battle with Stephen Hawking to Make the World Safe for Quantum Mechanics) известного американского ученого Леонарда Сасскинда.



Эта книга — яркая, эмоционально насыщенная и популярно изложенная хроника боев, которые только что отгремели на передовой физики.

Что происходит, когда объект падает в черную дыру? Исчезает ли он бесследно?

11.02.2013 г. Хабраюзер omfg опубликовал статью, с которой началось мое знакомство с headtrackr.js.
В этом топике я расскажу, как средствами браузера с поддержкой getUserMedia получить координаты и угол наклона головы пользователя перед монитором, как учесть дефекты изображения, принимаемого с веб-камеры и отфильтровать их, и как использовать данную технологию в своих проектах, задействовав лишь html + JavaScript.

Применений этому можно придумать огромное количество. Для простоты, в данном топике мы сделаем мини-игру, в которой змейка будет ползти сверху вниз и менять направление в зависимости от положения головы играющего.
Самым нетерпеливым: результат тут.

А вы знали, что Google не отвечает за сохранность, резервное копирование и восстановление пользовательских данных? Лично я удивился, когда к нам в Alconost пришел за видеороликом “How To” сервис резервного копирования данных Google аккаунтов. Оказывается, потребность в таких услугах есть: информация может быть удалена пользователем случайно, потеряна в результате взлома аккаунта или утраты пароля. Если заранее не побеспокоиться о резервном копировании своих данных — Google ничем помочь не сможет.

А вот и ролик, хороший пример продающего How To, рассказывающий о том, как настроить бэкап данных Gmail, Google Drive, Picasa и Calendar:



Попробовать сервис можно тут: spinbackup.com
Кстати, сервис полностью бесплатный, а настройка бэкапа занимает буквально пару минут.

Когда я учился в школе, мы изучали логику, но сейчас даже в моём любимом лицее её почему-то не преподают. Более того, я узнал, что большинство моих знакомых (даже успешно закончивших вузы) не знают, ни о логическом квадрате, ни о различных модусах. В этом небольшом топике, я постараюсь вкратце рассказать обо всём. Сразу скажу, что гуру дискретной математики вряд ли узнают что-то новое, но остальным должно быть как минимум интересно, а как максимум полезно.

На хабре уже много-много-много раз писали про игру «Жизнь». Совсем недавно была удивительная статья Жизнь на плоскости Лобачевского. Но игра «Жизнь» является частным случаем т. н. клеточных автоматов. Существует много других клеточных автоматов совсем не похожих на игру «Жизнь», но тем не менее очень интересных. Про некоторые из них и хочется рассказать здесь.

Начнём с того, что рассмотрим ряд клеток, в которых, кроме одной, находятся нули:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...

Рассмотри следующее правило, заменяем число в клетке на сумму этого числа и соседа слева. Получим следующую серию состояний:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  2  1  0  0  0  0 ...
... 0  1  3  3  1  0  0  0 ...
... 0  1  4  6  4  1  0  0 ...
... 0  1  5 10 10  5  1  0 ...
... 0  1  6 15 20 15  6  1 ...

Не сложно увидеть, что это — треугольник Паскаля. А теперь вместо обычного сложения будем использовать сложение по модулю два. Известно (и даже недавно рассказывалось в хабрастатье Треугольник Серпинского и треугольник Паскаля), что получится дискретный аналог треугольника Серпинского:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  0  1  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  1  1  0  0  0 ...
... 0  1  0  0  0  1  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  1  1  0 ...
... 0  1  0  1  0  1  0  1 ...

Интересно? Читаем дальше!

Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

Не так давно я уже писал небольшой пост о разработке ИИ для игры в т.н. мини-сёги, но опрос показал, что хабрасообществу будет интересен и более полный пост о разработке. Кому интересно, прошу под кат.

Этот топик будет отличаться от предыдущего топика Классический сапёр на html5 и LibCanvas. Его даже, скорее, можно назвать продолжением. И первая часть содержала пошаговую и детальную инструкцию, как заставить работать игрушку, то в этой части будет пару интересных приёмов, как её «оказуалить».

Играть в изометрический «Сапёр»

---

Если вы новичок в этом деле, то стоит начинать с первой части. Для тех, кто хочет углубляться я рассмотрю следующие темы на примере изометрического сапёра, построеного на базе LibCanvas:

• Изометрическая проекция
• Оптимизация скорости отрисовки через грязный хак
• Спрайтовые анимации
• Draggable слои
• Оптимизация обработчика мыши согласно особенностей приложения

Привет, %username%!
Мне, как ни разу не профессиональному математику и криптографу, редко бывает сразу понятно как устроен тот или иной алгоритм. И тем более, почему его выбирают.
Так и с новым стандартом SHA-3. Выбрали какой-то Keccak, спасибо камраду NeverWalkAloner, привел его описание. Но лично мне так и не стало понятно как он работает и в чем его фишка. Давайте разбираться.

В конце статьи будет небольшой бонус параноикам в виде информации к размышлению о стойкости SHA-2

В статье я расскажу небольшую историю про маленькую техническую задачку и о том, как её решали разные люди вокруг. Быть может этот рассказ поможет читателю вынести несколько уроков о том, какие временами встречаются ошибки.
Немножко матана инклудэд.

Идея распознавать людей по радужной оболочке появилась в далёком 1987 у доктора Джона Доугмана и была запатентована в 1989. Примерно тогда же появился прототип. На тот момент это была вершина технологии. Пару лет до первой коммерческой цифровой камеры + алгоритм обработки изображения на компьютерах уровня i386/i486. До сих пор я не представляю, как можно получать на таком оборудовании стабильный результат.
Задачка о которой я хочу рассказать появилась на свет где-то в 2006-2009 годах. Процессоры к этому времени несколько ускорились, появились хорошие камеры, патент 1989 года истёк и системы распознавания по глазам теперь получил право делать каждый. Люди, которые решили сделать клон системы захотели использовать современные технологии и улучшить алгоритм. Самое первое, что бросалось в глаза — старый алгоритм сравнения глаз использовал изображение глаза в близком ИК диапазоне. То, что глаза бывают цветными не учитывалось.

В данный момент ваша карьера разработчика iOS находится в том состоянии, когда вы написали одно приложение или два, и вам конечно интересно, что вы можете сделать, чтобы ваши приложения стали ещё лучше.

Помимо улучшения вашего приложения путем добавления в него всяких «завитушек», есть одна вещь, которую все хорошие разработчики должны сделать со своим кодом – обработать его утилитой Instruments!

Это руководство покажет вам, как использовать наиболее важные особенности утилиты под названием Instruments, которая поставляется вместе с Xcode. Она позволит вам проверить свой программный код на наличие проблем с производительностью, утечкой памяти и других проблем.

Должен признаться, что я плохой программист. Я не люблю настраивать Maven и писать конфигурации для Spring Framework. Я не знаю в деталях, как работает JVM (да и в общих чертах представляю это себе довольно смутно). Я плохо понимаю паттерны проектирования, а любая новая технология вводит меня в уныние. И тем не менее, я люблю программировать.

Специально для таких как я (а может, и для каких-то других) существует небольшой класс игр, представляющих собой квинтэссенцию программирования. В них не нужно скрещивать ежа с ужом и беспокоиться о версиях библиотек. Лишь кристально чистое алгоритмическое программирование, обёрнутое в симпатичный интерфейс — вот моё маленькое счастье.

Минуточку внимания.

Я не стану говорить о Robot Battle и тому подобных вещах. Вот не стану и всё. Возможно, я странный человек, но мне не нравится иметь дело с чем-то, хоть отдалённо напоминающим реальную физику. Интересующиеся могут почитать об этой игре здесь, а статья немного о другом.

А что такого можно написать на Scala, чего нельзя на Java?
(из разговора с одним моим знакомым другом, человеком и программистом)

The best reason to learn a new programming language is to learn to think differently.
Chad Fowler

Хочу рассказать не о простоте конструкций Scala по сравнению с Java и не о том, что в 1 строчку Scala я могу уместить 20 строк Java. А наоборот, копнуть поглубже, уронить устои ООП и посмотреть на реакцию благородной публики.