Представляю вашему вниманию подбору фреймворков, темплейтов, jquery-плагинов и иконок для создания интерфейсов в стиле Windows 8.

Вступление

Я безумно люблю различные эксперименты на JS. Они словно позволяют заглянуть нам в будущее, и посмотреть, каким захватывающим и футуристичным оно будет. Когда вы будете просматривать приведенную подборку, вы наверняка вспомните про еще недавнего короля — Adobe Flash, а затем осознаете, насколько быстро CSS и JavaScript лишили его трона. Современные браузеры позволяют нам использовать множество различных эффектов и анимаций без сильных тормозов. Однако слово «экспериментальный» подразумевает ряд ограничений, как например некорректное отображение в некоторых браузерах (IE), кроме того, подобные плагины будут, скорее, отличным концептуальным дополнением для персональных страниц, а не для использования в больших проектах.

Meny

Meny — трехмерное меню, которое помимо своей визуальной притягательности еще и экономит место на экране. При наведении (или свайпе на тачскрине, что важно), меню «выезжает» с отличным эффектом.

В эту прекрасную пятницу осмелюсь предложить хабрасообществую небольшую подборку приложений, предназначенных для увеличения продуктивности во время работы с фронтэндом. Если ваш любимый апп здесь не представлен — добро пожаловать в комментарии!

Form Builder



Этот прекрасный генератор форм поможет вам в создании красивейших CSS логин-боксов и прочих input вещей, при минимальных временных затратах. Помимо форм на сайте этого проекта можно создавать и другие не менее красивые CSS элементы, в том числе кнопки и ленты.

CMake — кроcсплатформенная утилита для автоматической сборки программы из исходного кода. При этом сама CMake непосредственно сборкой не занимается, а представляет из себя front-end. В качестве back-end`a могут выступать различные версии make и Ninja. Так же CMake позволяет создавать проекты для CodeBlocks, Eclipse, KDevelop3, MS VC++ и Xcode. Стоит отметить, что большинство проектов создаются не нативных, а всё с теми же back-end`ами.

  Вступление большое, так как подробно объясняет зачем нужен cmake. Можете сразу под кат, если уже знаете.

Вступление

  Компилирование проекта руками — пустая трата времени. Это фактически аксиома и об этом знают те, кто программирует. Но чтобы всё скомпилировалось автоматически необходимо задать правила, так ведь? Часто и по-старинке используют makefile для *nix или какой-нибудь nmake для windows.
  Я хоть и не первый год программирую, и руками составлял простые автосборщики проектов на основе makefile, но стоит немного подзабыть и приходится заново изучать как же составить эту хитрую схему. В основном приходится делать проекты расчитанные на какую-то одну систему, будь то linux или windows, и часто между собой не кросскомпилируемые. Для переносимости makefile используется automake и autogen, но их синтаксис ещё более запутан. Не скажу, что выбор идеальный, но для себя я решил перейти на cmake, благо он портирован под всё доступное. Мне он показался более человекопонятным. Попробую объяснить основы. Вы пишите словами правила, а из них генерируется makefile, который вы уже запускаете стандартным способом.

Ликбез

  Зачем он нужен? Чтобы при переносе на другую машину, с другими путями вы двумя командами собрали проект ничего не исправляя в файле makefile. Но есть же configure? Это альтернатива. И configure не кросплатформенный, для его генерации нужен autoconf/autogen, для которых идёт ещё свой набор правил. Только преимущества? Компиляция автосгенерированным makefile получается немного медленнее старого способа. Например, в KDE-4 является официальным инструментом выпуска.

Не очень строгий перевод материала mrbook.org/tutorials/make Мне в свое время очень не хватило подобной методички для понимания базовых вещей о make. Думаю, будет хоть кому-нибудь интересно. Хотя эта технология и отмирает, но все равно используется в очень многих проектах. Кармы на хаб «Переводы» не хватило, как только появится возможность — добавлю и туда. Добавил в Переводы. Если есть ошибки в оформлении, то прошу указать на них. Буду исправлять.

Статья будет интересная прежде всего изучающим программирование на C/C++ в UNIX-подобных системах от самых корней, без использования IDE.

Компилировать проект ручками — занятие весьма утомительное, особенно когда исходных файлов становится больше одного, и для каждого из них надо каждый раз набивать команды компиляции и линковки. Но не все так плохо. Сейчас мы будем учиться создавать и использовать Мейкфайлы. Makefile — это набор инструкций для программы make, которая помогает собирать программный проект буквально в одно касание.

Мобильная операционная система на базе ядра Linux, HP webOS, официально переродилась сегодня в Open webOS. Долгий цикл подготовки кода закончился сегодня с выпуском исходного кода стабильной версии системы. В свободный доступ энтузиасты и производители всего мира получили 75 компонентов системы длиной более 450 тысяч строк кода. Несмотря на массу проблем мобильного подразделения Hewlett-Packard, они смогли в срок завершить выпуск исходников, которые можно найти в репах на GitHub.

На прошлой неделе на Хабре было целых две статьи о реализации RESTful web-сервисов на Java. Что ж, не будем отставать и напишем свой вариант на Scala, с монадами и аппликативными функторами. Матёрые разработчики на Scala вряд ли найдут в этой статье что-то новое, а любители Django вообще скажут что у них эта функциональность есть «из-коробки», но я надеюсь что Java-разработчикам и просто любопытствующим будет интересно почитать.

Подготовка

За основу возьмём задачу из предыдущей статьи, но постараемся решить её так, что бы код решения умещался на экран. Хотя бы на 40-дюймовый и пятым шрифтом. В конце концов, в XXI веке должна быть возможность решать простые задачи без мегабайтов xml-конфигов и десятков абстрактных фабрик.

Для тех, кто не хочет ходить по ссылкам уточню: мы собираемся реализовать простейший RESTful сервис для доступа к базе данных клиентов. Из необходимой функциональности — создание и удаление объектов в базе, а также постраничная выдача списка всех клиентов с возможностью сортировки по разным полям.

В качестве кирпичиков, из которых мы будем строить дом, возьмём:

• Scala — даже не кирпичик, а скорее фундамент,
• Unfiltered — отличная библиотека для обработки HTTP-запросов,
• Squeryl — библиотека для запросов к базе данных,
• Jackson — библиотека для работы с JSON, изначально написанная для Java, но на ура справляющаяся и со Scala-типами,
• Scalaz — библиотека, позволяющая писать в коде разные забавные символы типа ⊛, ↦ или ∃, а заодно реализующая такие полезные абстракции, как аппликативные функторы, моноиды, полугруппы и стрелки Клейсли. Последние, правда, мне пока не приходилось использовать, но скорее всего это объясняется тем, что я ещё не достиг нужной степени функционального просветления.

По ходу статьи я постараюсь давать достаточно пояснений, что бы код был понятен людям не знакомым со Scala, но не обещаю что у меня получится.

Введение

Я собираюсь рассказать об однострочных программах на Perl. Если вы овладете однострочным Perl`ом, то можете сэкономить кучу времени (я экономлю).

Цель поста — показать как Perl можно использовать заместо find, grep, awk, sed. В конце поста будет написано зачем это надо.

Расскажу секрет о том, как быстро проверить выполнение условия Делоне для двух треугольников.
Собственно сама оптимизация описана немного ниже(см.«Оптимизация алгоритма проверки условия Делоне через уравнение описанной окружности»), но расскажу обо всем по порядку.

В моем случае триангуляция применяется в трассировке изображения, для разбиения плоскости на примитивные сектора (треугольники). Как известно, она делится также на несколько этапов: корректировка, выявление границ, обход границ, заметание контуров. Это в самом общем виде. Я бы хотел остановиться, думаю, на самом сложном этапе: заметание плоскости.

В этой статье я расскажу, как самому написать процессор на VHDL. Кода будет не очень много (я, по крайней мере, надеюсь на это). Полный код выложен на гитхабе, и там же, можно посмотреть несколько итераций написания.

Процессор попадает под класс soft-процессоров.

kNN расшифровывается как k Nearest Neighbor или k Ближайших Соседей — это один из самых простых алгоритмов классификации, также иногда используемый в задачах регрессии. Благодаря своей простоте, он является хорошим примером, с которого можно начать знакомство с областью Machine Learning. В данной статье рассмотрен пример написания кода такого классификатора на python, а также визуализация полученных результатов.

Продолжим серию статей «ИИ для чайников». Если в прошлой статье мы попробовали отграничить людей, решающих задачи «оракулов сильного ИИ» от задач «слабого ИИ», и показать решение какого рода задач дает больше, чем лирические «откровения». Одну из таких задач мы назвали «задача двух учителей».

То теперь мы посмотрим на неё под другим углом зрения. Как я говорил эта задача встречается в разных аспектах. А заодно мы посмотрим как глубоко заблуждаются инженеры «слабого ИИ» в текущей тенденции понимания задач ИИ. К сожалению, теперь образование в этой области поощряет создавать убогие формализмы и зауживать взгляд на проблематику ИИ. С одним из «выкидышей» такого рода образования мы и дискутировали в прошлой статье. Но таких людей много и напрягает тенденция при «штамповке» такого рода «образованных студентов».

В процессе разработки ПО весьма не мало зависит от используемого редактора кода. Я, поддавшись веянью моды, решил освоить текстовый редактор Sublime Text 2, слишком уж много положительных отзывов я слышу о нем. Мне самому хватало Eclipse. Но со временем в Eclipse меня стало раздражать подтормаживание интерфейса и в конечном итоге я пришел к выводу, что всех «прибамбасов» Eclipse мне не надо, а от Eclipse мне нужна лишь подстветка синтаксиса, навигация по проекту, быстрые клавиши и работа с Ant. Ant обычно в проектах у меня делал компиляцию или упаковку проекта (тут под упаковкой подразумевается распределение исходников по определенной в структуре каталогов, как это в PHP-фреймворках или в RubyOnRails нужно) и отправку итога на веб сервер по FTP. Начиная работу с Sublime Text 2, мне не хотелось переключаться на консоль для вызова Ant, а использовать его непосредственно в интерфейсе Sublime Text 2. И решение было найдено.

Добрый день, хабровчане.

Спешу поделиться небольшим опытом использования Google Maps API Web Services.
В этой статья я расскажу как использовать службы для геокодирования, геодекодирования.
Так же как можно находить расстояния и маршруты между точками. И конежно же коснусь решения задачи «куда сходить ближе туда или туда».

В предыдущей статье я рассказывал, как можно реализовать алгоритм k-means на c# с обобщенной метрикой. В комментах можно почитать обсуждение того, насколько целесообразно использовать разные метрики, о математической природе использования разных метрик и тому прочее. Мне тогда хотелось привести красивый пример, но не было под рукой подходящих данных. И вот сегодня я столкнулся с задачей, которая хорошо иллюстрирует преимущества использования расстояния Махаланобиса в k-means кластеризации. Подробности под катом.

Недавно открыв для себя Sublime Text 2, я удивился тому, как можно было придумать настолько эффективный инструмент. Тот кто избалован всяческими IDE, обычно не видит никаких достоинств, кроме красивой подсветки кода (хотя именно это меня изначально и привлекло).

Я не стану рассуждать на сколько хорош этот редактор и расписывать весь его функционал — на хабре по этой теме уже есть множество топиков. Я лишь хочу показать как можно сделать из него тот инструмент, за который не жалко тех 59$, которые хотят за него разработчики.

Я тут написал статью Проблема «двух и более учителей». Первые штрихи, пытаясь показать одну сложную нерешенную проблему. Но первые штрихи оказались немного за сложными. Поэтому я решил для читателей немного разжевать теорию. Увы, сейчас видимо учат/(учатся ?) несколько шаблонно — типа как для каждой задачи свои методы.

Так мне указали, что для задачи классификации — нейронные сети (обучение с учителем), генетические алгоритмы (обучение без учителя) — задача кластеризации, а еще есть обучение с подкреплением (Q-обучение) — как задача агента, который бродит и что-то делает. И вот такими шаблонами многие и судят.

Попробуем разобраться, что дает применение нейронных сетей, как некоторые заявляют, к задаче которую они не могут решить — а именно к обучению с подкреплением.

И заодно проанализируем диссертацию Бурцев М.С., «Исследование новых типов самоорганизации и возникновения поведенческих стратегий», в которой не больше не меньше красиво сделано именно применение простеньких нейронных сетей в задаче обучения с подкреплением.

Начав использовать Sublime Text 2, я понял, что хочу немного упростить себе жизнь, создав несколько полезных сниппетов, но столкнулся с тем, что на тот момент в сети не было инструкции на русском языке. Найдя неплохую англоязычную статью я решился на перевод, попутно немного дополнил и узнал пару несколько интересных нюансов, которыми готов поделиться с вами.

О неточностях, опечатках, ошибках пишите в личку — буду оперативно исправлять.

При разработке хоть сколько-нибудь большого javascript проекта сразу понимаешь, что писать весь код в одном-единственном файле нельзя. После этого код разносится по нескольким файлам и директориям и пишется простой скрипт для того, чтобы все эти файлы можно было легко объединить в один большой production файл. Спустя какое-то время начинаешь замечать, что чем дальше, тем труднее становится следить за зависимостями между файлами, да и весь разработанный механизм больше похож на костыль. И тут приходить озарение, что неплохо было бы посмотреть, какие существуют решения этой проблемы.

К системе управления сборкой проекта выдвигаются следующие требования:

1. Компиляция из coffescript в javascript. Если в файле coffeescript содержится ошибка, то в консоли должны отобразиться название файла и сообщение об ошибке.
2. Сборка проекта в один javascript файл должна производится с учетом зависимостей.
3. Возможность собрать все приложение целиком в один файл в нескольких видах (с комментариями, минимизированный). При этом само приложение может состоять из нескольких модулей.
4. Сборка тестовых файлов и их выполнение в консоли (да, разрабатываем для веба, при этом не притрагиваемся к мышке и вообще не вылазим из любимого vim'a).
5. Конечно же все это должно быть удобно в использовании.

В данной статье я не буду затрагивать вопрос тестирования, а рассмотрю вариант системы управления сборкой javascript/coffescript проекта (и саму структуру проекта) с использованием rake и Rake::Pipeline (git).