В начале 2014 года к нам в отдел контентных проектов пришла задача унификации дизайна. Дизайнеры хотели единый стиль проектов и принципы работы интерфейсов. Это будет удобно пользователям, облегчит запуск новых проектов и редизайн существующих (более подробно об этом писал Юра Ветров). Команда фронтенда получит возможность использовать схожие компоненты верстки на разных проектах, что уменьшит время разработки и поддержки существующего функционала. Для команды бэкенда задача оказалась нетривиальной: большинство наших проектов написана на Perl (Template Toolkit), Недвижимость на PHP, Дети и Здоровье используют Django. Но от нас требовалось реализовать не только поддержку единого шаблонизатора, но и согласовать единый формат отдаваемых данных в шаблоны. Обилие подгружаемых AJAX-блочков требовало поддержку еще и клиентской шаблонизации.

Таким образом, задача унификации дизайна превратилась в задачу выбора единого шаблонизатора для Perl, Python, PHP и JS.

Chromium Embedded Framework (CEF) — это проект с открытыми исходными кодами, созданный в 2008 году как элемент управления Web browser, работающий на базе Chromium от Google.
На данный момент это довольно мощный инструмент для разработки настольных приложений, со списком решений, использующих этот контрол можно ознакомиться здесь. Но достаточно сказать, что его используют такие широко известные продукты, как Evernote и Steam.

Итак, что же дает этот фреймворк?

Самая первая спецификация продукта, частично устная, содержала требование – наличие кроссплатформенного(Windows, Linux, Mac) клиента под десктоп и облегченную версию мобильного(Windows, Android, iPhone). По возможности интерфейс должен быть максимально похожим на разных ОС.
Благодаря Mono мы можем писать кроссплатформенные приложения, но вопрос с GUI остается открытым. Имеющиеся технологии под .Net(Windows Forms, WPF) хорошо работают только под Windows, и у нас уже был печальный опыт портирования Windows Forms. Под Linux мы можем использовать GtkSharp, но идея ставить Mono на Windows при наличии .Net мне не нравится. В итоге приходится писать и поддерживать отдельный интерфейс под каждую ОС.
Что в этой ситуации могла придумать команда .Net(с уклоном под веб)? Решили встраивать Webkit и писать GUI на связке html-js-css.
На сегодняшний день мы 2 года успешно используем такой подход для Windows и год – под Linux и Mac. До мобильной платформы пока руки не дошли.

Введение

Связка HTML+CSS+JavaScript на сегодняшний день зарекомендовала себя как универсальный способ построения пользовательских интерфейсов. Причем не только в веб приложениях, но также в десктоп и мобильных приложениях. Примерами тому являются metro-приложения в Windows 8, фреймворк PhoneGap для создания мобильных приложений.

Реализация интерфейса с помощью HTML, CSS и JavaScript прежде всего подразумевает, что интерфейс будет отображаться в некотором браузере. Если мы рассматриваем десктоп или мобильное приложение, то, очевидно, браузер должен быть встраиваемым.

В данной статье мы рассмотрим использование WebKit .NET в десктоп приложении на C# под Windows.

Как выглядит процесс обучения? Детсад, школа, университет и эпизодические курсы повышения квалификации, да и то не у всех. До конца жизни человек идет на том багаже знаний, который набрал в начале. Сейчас есть запрос на то, чтобы процесс обучения стал постоянным. Нужно поменять специализацию – пожалуйста. Нужно усилиться – пожалуйста. Делать это виртуально может быть проще и удобнее, ведь нет никаких барьеров. При этом качественные знания можно получить бесплатно. Представляю 8 платформ, на которых можно учиться на русском языке без бюджета.

В любом проекте человеческий фактор никто не отменял, и если пользователи самостоятельно грузят картинки на сайт – появления дубликатов не избежать. Когда доходит до тысяч файлов, глазами всего не пересмотреть, а повторяющиеся картинки мало того, что никому не нужны, так еще и занимают место, тратят ресурс и в конце концов тормозят работу.



Потому рано или поздно встает вопрос автоматизации процесса поиска повторов, и тут мы рассмотрим основные, а также попробуем в деле.

Разработка игр – одно из самых перспективных направлений в современном мире IT. Сегодня мы решили поделиться с вами подборкой самых востребованных, популярных и, что немаловажно, бесплатных курсов Microsoft, связанных с разработкой игр. Пять избранных курсов ждут вас под катом!

Недавно сайт Fog Creek взял у меня интервью, и один из вопросов был связан с моими любимыми книгами по программированию, кодированию и разработке программ. Мне этот вопрос запомнился потому, что я давно себя считаю заядлым книжным ботаником. Книжный ботаник я потому, что безумно люблю книги о науке, компьютерах и программировании. Каждые несколько месяцев я уделяю день или два исследованию недавно изданной литературы и покупке наиболее понравившихся экземпляров. Я мог бы вечно разговаривать о своих любимых книгах. Ведь у меня их так много.

Меня настолько заинтересовал вопрос о книгах, что я решил начать новую серию статей на своём сайте catonmat о моих топ-100 книгах о программировании, программном обеспечении, науке, физике, математике и компьютерах. В каждой статье я буду размещать по пять книг, ведь разбивать огромное задачи на маленькие подзадачи — это самый простой способ их решать (GTD — get things done).

Взгляните на мою книжную полку, чтобы убедиться, что я настоящий ботаник:

Тема нейронных сетей была уже ни раз освещена на хабре, однако сегодня я бы хотел познакомить читателей с алгоритмом обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки и привести реализацию данного метода.

В предыдущей статье были рассмотрены самые азы для понимания темы нейронных сетей. Полученная система не являлась полноценной нейронной сетью, а несла просто ознакомительный характер. Принимающими решения механизмами в ней были «черные ящики», не описанные подробно.
Вот о них речь и пойдет в рамках данной статьи. Результатом статьи будет полноценная нейронная сеть из одного перцептрона, умеющая распознавать входные данные и позволяющая себя обучать.

Язык программирования, на этот раз — C#.
Заинтересовавшихся прошу под кат.

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.

Перед разработчикам, которые используют API Яндекс.Карт, довольно часто встаёт задача отобразить много объектов на карте. Действительно много — порядка 10 000. Причем эта задача актуальна и для нас самих — попробуйте поискать аптеки на Яндексе. На первый взгляд кажется: «А в чем собственно проблема? Бери да показывай». Но пока не начнешь этим заниматься, не поймешь, что проблем на самом деле целый вагон.



Вопросы по большому количеству меток с завидной регулярностью поступают в наш клуб и техподдержку. Кто все эти люди? Кому может быть интересно показать на карте больше 10 меток? В этом посте я подробно рассмотрю весь вагон проблем и расскажу, как в API появились инструменты, помогающие разработчикам оптимально показать большое количество объектов на карте.

Совсем скоро пройдет волна единых государственных экзаменов и, к самому волнительному событию для всех выпускников школ и их родителей, мы выпустили приложения под iPad и Android-планшеты для портала с бесплатными видеоуроками InternetUrok.ru.

В приложении нет никаких встроенных покупок и тайных способов монетизации, все абсолютно бесплатно.



С помощью приложения вы сможете смотреть видеоуроки, читать вопросы к урокам и ответы преподавателей на них, изучать конспекты уроков и сохранять все это к себе на планшет.

Версия под iPad | Версия под Android

Будем рады любому фидбеку. В следующих версиях будут добавлены интерактивные функции, следите за обновлениями.

Я ранее уже рассказывал на хабре о Grab — библиотеке для парсинга сайтов и о Spider — асинхронном модуле для парсинга. Рад сообщить, что я наконец-то дописал документацию по Grab. Я решил писать всё на русском языке т.к. на английском языке мне труднее выражать мысли. На деле писанины получилось гораздо больше, чем представлялось в начале, но я таки описал практически все функции библиотеки. Я решил просто вставить сюда, оглавление, кликайте на интересный раздел и читайте о возможностях Grab:

Дорогой Хабр!



У нас для тебя небольшой подарок. Мы тут работали-работали и вот чего сделали.
Сняли и опубликовали почти тысячу лекций по IT и математике.

UPD2 Помогите, пожалуйста, оперативно решить вопрос насчёт организации торрентов на php.

Для тех кто не в курсе, что это и с для чего:

DriverPack Solution — не простой установщик драйверов.
Функции диагностики компьютера и создания бэкапов драйверов делают его незаменимым для любого сисадмина! Быстро определит ваши железки по ID и поставит из своего пака или скачает с инета.

Лет пять-шесть назад, когда я ещё программировал преимущественно на PHP, я начал использовать библиотеку curl для парсинга сайтов. Мне нужен был инструмент, который позволял эмулировать сессию пользователя на сайте, отсылать заголовки обычного браузера, давать удобный способ отсылки POST-запросов. Сначала я пытался использовать напрямую curl-расширение, но его интерфейс оказался очень неудобным и я написал обёртку с более простым интерфейсом. Время шло, я пересел на python и столкнулся с таким же дубовым API curl-расширения. Пришлось переписать обёртку на python.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

В серии статей мы рассказываем о новых подходах в Искусственном Интеллекте, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.



Все вы без исключения пользуетесь современными поисковыми системами, которые хорошо справляются с поиском ссылок по ключевым словам. Но можно ли считать эти технологии поиском информации, умеют ли они отвечать на ваши вопросы в разных контекстах, могут ли они размышлять, воображать на основе сотен, тысяч источников на разных языках?

Крупные поисковые компании обладают почти неограниченными ресурсами – у них есть деньги, на них работают самые профессиональные сотрудники, тысячи и даже миллионы серверов обслуживают поисковые запросы.
Так почему же до сих пор вы получаете в качестве ответа ссылки, а не ответ на свой вопрос?

В этой статье мы поговорим о технологиях и алгоритмах, которые изменят ваше представление о поиске и хранении информации.