В нашем блоге мы уже рассказывали о способах работы с типографикой в дизайне email-рассылок, а сегодня представляем вашему вниманию адаптированный перевод материала издания Bloomberg о том, почему использования популярных шрифтов Helvetica и Arial в письмах — может быть не лучшим решением.

Шрифтовые дизайнеры избегают выбирать Helvetica и Arial. Вам тоже следует их опасаться.

Helvetica, наиболее очевидный выбор для многих брендов и «нердов от типографики», по умолчанию используется в приложении Apple Mail. Gmail по умолчанию использует Arial, шрифт, который один дизайнер назвал «неказистым внебрачным сыном Гельветики». Если браузер не поддерживает Arial, Gmail использует вместо него Гельветику.

Хотя Helvetica – любимый вариант для многих «помешанных на дизайне», поскольку он относительно нейтрален, недостаточное расстояние между элементами шрифта и их сильная схожесть затрудняют чтение объемных текстов. «Буквы начинают слипаться, – говорит Надин Шахин (Nadine Chahine), шрифтовый дизайнер из Monotype. – Это делает текст слишком скученным».

Язык Swift был представлен сообществу чуть больше года назад, что вызвало достаточно большой резонанс в среде разработчиков, при том не только iOS и OS X.

Но еще больший резонанс вызвал тот факт, что Apple пообещала открыть код компилятора и анонсировала возможность поддержки языка для операционных систем на базе linux.

— Для чего нужны монады?
— Для того, чтобы отделить чистые вычисления от побочных эффектов.
(из сетевых дискуссий о языке Haskell)

Шерлок Холмс и доктор Ватсон летят на воздушном шаре. Попадают в густой туман и теряют ориентацию. Тут небольшой просвет — и они видят на земле человека.
— Уважаемый, не подскажете ли, где мы находимся?
— В корзине воздушного шара, сэр.
Тут их относит дальше и они опять ничего не видят.
— Это был математик, – говорит Холмс.
— Но почему?
— Его ответ совершенно точен, но при этом абсолютно бесполезен.
(анекдот)

Когда древние египтяне хотели написать, что они насчитали 5 рыб, они рисовали 5 фигурок рыб. Когда они хотели написать, что насчитали 70 людей, они рисовали 70 фигурок людей. Когда они хотели написать, что насчитали в стаде 300 овец, они… — ну, в общем, вы поняли. Так и мучились древние египтяне, пока самый умный и ленивый из них не увидел нечто общее во всех этих записях, и не отделил понятие количества того, что мы подсчитываем, от свойств того, что мы подсчитываем. А потом другой умный ленивый египтянин заменил множество палочек, которыми люди обозначали количество, на значительно меньшее количество знаков, короткой комбинацией которых можно было заменить огромное количество палочек.

То, что сделали эти умные ленивые египтяне, называется абстракцией. Они подметили нечто общее, что свойственно всем записям о количестве чего-либо, и отделили это общее от частных свойств подсчитываемых предметов. Если вы понимаете смысл этой абстракции, которую мы сегодня называем числами, и то, насколько она облегчила жизнь людям, то вам не составит труда понять и абстракции языка Haskell — все эти непонятные, на первый взгляд, функторы, моноиды, аппликативные функторы и монады. Несмотря на их пугающие названия, пришедшие к нам из математической теории категорий, понять их не сложнее, чем абстракцию под названием «числа». Для их понимания совершенно не требуется знать ни теорию категорий, ни даже математику в объёме средней школы (арифметики вполне достаточно). И объяснить их тоже можно, не прибегая к пугающим многих математическим понятиям. А смысл абстракций языка Haskell точно такой же, как и у чисел — они значительно облегчают программистам жизнь (и вы пока даже не представляете, насколько!).

Важное уточнение — калькулятор обычный, без кнопки sin. Как в бухгалтерии или на рынке.



Под катом три разных варианта решения из разных эпох, от древнего Самарканда до США времён холодной войны.

Это пятая статья из цикла «Теория категорий для программистов». Предыдущие статьи уже публиковались на Хабре в переводе Monnoroch:
0. Теория категорий для программистов: предисловие
1. Категория: суть композиции
2. Типы и функции
3. Категории, большие и малые
4. Категории Клейсли

На КДПВ поросенок Петр заводит по одному трактору в каждый объект категории.

Следуй по стрелкам

Древнегреческий драматург Еврипид писал «Всякий человек подобен своему окружению». Это верно и для теории категорий. Выделить определенный объект категории можно только путем описания характера его взаимоотношений с другими объектами (и самим собой), где отношения — это морфизмы.

Для определения объектов в терминах их взаимоотношений теория категорий прибегает к т. н. универсальным конструкциям. Для этого можно выбрать некоторый шаблон, диаграмму из объектов и морфизмов определенной формы, и рассмотреть все подходящие под него конструкции рассматриваемой категории. Если шаблон достаточно распространен и категория достаточно велика, то, вероятно, найденных конструкций будет очень и очень много. Идея универсальной конструкции состоит в том, чтобы упорядочить конструкции по какому-то закону и выбрать наиболее подходящую.

Этот процесс можно сравнить с поиском в сети. Запрос пользователя — это наш шаблон. Если запрос не очень специфичен, то в ответ поисковая система выдаст множество подходящих документов, только часть из которых релевантны. Чтобы исключить нерелевантные ответы, пользователь уточняет запрос, что увеличивает точность поиска. В конце концов поисковая система проранжирует совпадения и, если повезет, искомый результат будет в самом начале списка.

О чём статья

Лично я лучше всего обучаюсь при помощи небольшого работающего кода, с которым могу поиграться. В этом пособии мы научимся алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.

Дайте код!

X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
    l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
    l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
    l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
    l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
    syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
    syn0 += X.T.dot(l1_delta)

Слишком сжато? Давайте разобьём его на более простые части.

Недавно я снова начал играть в Minecraft. Ванильный Minecraft несколько скучен, как по мне, и я всегда ищу модпаки (пакеты дополнений). В поисках новых модпаков я наткнулся на FTB Horizons: Daybreaker. Из списка содержащихся в нем модов мое внимание привлек мод OpenComputers.

Как можно предположить из названия, модуль OpenComputers добавляет в Minecraft компьютеры. Настоящие компьютеры! При этом они тоже модульные. Вы можете добавлять периферию: от мониторов до клавиатур и карт расширения, которые добавляют возможности такие как графика и сеть. И эти компьютеры могут быть запрограммированы на языке Lua, прямо в игре. И существует такой вид карт, как Интернет-карта, которая можете себе представить, может подключаться к Интернету реального мира. Неплохо.



Итак, что мы можем сделать примерно в один час свободного времени?

Wargaming сейчас разрабатывает тактическую карточную игру WoT: Generals. Веб-версия написана на JS, используются LibCanvas и AtomJS. Я принимал непосредственное участие в разработке и хочу рассказать про функционал, который мне кажется интересным и может быть полезным во всех веб-играх. А именно — о системе плагинов игры, которая вдохновлялась пакетными менеджерами в Linux и имеет следующие возможности:

— История изменений плагинов
— Автоматическое обновление плагина при обновлении версии игры
— Разработка плагинов на localhost
— Неограниченное количество веток, например, для нестабильных версий
— Зависимости (плагин А автоматически подключает плагин Б)
— Встроенная возможность делать паки (следствие предыдущего пункта)
— Легкое изменение любой части клиента игры
— Полный административный контроль авторов игры над всеми плагинами
— Поиск по базе плагинов
— При этом простая установка юзером и удобная работа для плагинописцев.

4 октября — двойной праздник в отечественной и мировой космонавтике. В 1957 году, стартом "Спутника 1" началась космическая эра человечества. Впервые космический аппарат сумел преодолеть гравитацию Земли, и выйти на околоземную орбиту.  В 1959-м стартом "Луны-3" началась эра исследования Солнечной системы. Космический аппарат смог развить вторую космическую скорость, добраться до окрестностей Луны, снять ее обратную сторону и передать изображения на Землю. Так, впервые люди увидели подробности иного космического тела, которые никогда бы не смогли увидеть с Земли.

1 октября 2015 года на краудфандинговой платформе Boomstarter открыт сбор средств на проработку проекта космического аппарата для запуска на окололунную орбиту и съемки мест посадок Apollo и “Луноходов”. Проект начали энтузиасты, поэтому он вызвал ряд вопросов, и на некоторые из них я постараюсь ответить.

“Америка”, “Луна”, “Аполлон” — в любой публикации, на любую тему этих слов достаточно, чтобы в комментариях началась многодневная и совершенно бессодержательная дискуссия. Вспомнят флаг, отсутствующие звезды, радиацию, пропавший грунт, нелетающие ракеты — и всё повторится 100500 раз, и закончится “все равно я им не верю”… Не надоело? Мне надоело, и я решил остановить этот спор радикальным и единственно верным методом — построить космический аппарат, и самому полететь и посмотреть! Ну, точнее я никуда не полечу, но автоматический спутник, оснащенный хорошей фотокамерой, должен выйти на орбиту Луны, и сделать кадры, которых всем так не хватает.

В этом году Брайаном Керниганом, автором классического труда «C Programming Language», в соавторстве с Аланом Донованом была написана книга «The Go Programming Language», которой, судя по всему, де-факто суждено стать одним из официальных источников первоначальных знаний по языку — не в последнюю очередь благодаря тому, что книга создавалась под пристальным контролем со стороны создателей самого языка. Электронная версия книги на английском языке выходит только сегодня — причиной нескольких переносов было исправление неточностей, допущенных в первом тираже книги; качественный перевод на русский язык ожидается не раньше марта 2016 года.

Вниманию всех интересующихся читателей предлагается перевод недавней сессии вопросов и ответов с авторами книги, проведенной ресурсом Slashdot.

Несколько недель назад все желающие имели возможность задать вопросы Алану Доновану и Брайану Кернигану на тему их совместного труда, книги «The Go Programming Language». Slashdot отобрал самые популярные вопросы читателей и получил на них ответы.

В данной статье приведено краткое описание техники, которое позволяет использовать в программах на Haskell библиотеки, написанные на других языках программирования. При этом нет необходимости ни переписывать эти библиотеки на Haskell, ни писать бесчисленные обертки на C, ни писать явные байндинги. В получающейся программе можно как напрямую вызывать “чужой” код, так и вызывать из чужого кода Haskell функции. Сам же код функций может быть написан на расширенном подключаемом языке, что позволяет работать с ним специалистам в подключаемых языках, которые, к сожалению, пока не знакомы с Haskell.

В воскресенье, 6 декабря 2015 года, в 12:00, сообщество RuHaskell приглашает функциональных программистов и всех желающих на очередной митап! Мероприятие пройдёт в Москве, на ул. Льва Толстого, д. 16, в офисе Яндекса, зал Экстрополис.

Всем привет!

С недавнего времени я начал изучать прекрасный язык Rust. Практическое применение этого языка для себя я вижу во встраивании в критические по производительности места кода (по крайней мере, до момента «дозревания» и обрастания библиотеками и фреймворками).

Для закрепления теоретических навыков я решил сделать небольшой проект, суть которого состоит в следующем: динамическая библиотека на Rust реализует упрощенный вариант Алгоритма шинглов и посредством FFI позволяет подключать её (библиотеку). Всем кому интересно прошу под кат.

Это достаточно вольный перевод статьи об основных новшествах асинхронного драйвера для mongodb используемого в tornado. Основной мотив, который послужил для написания этого перевода — новшества, появившиеся в этой версии, такие как поддержка asyncio, async, await и Python 3.5. Сама статья не сколько перечисление новшеств, сколько лаконичные примеры асинхронной работы с MongoDB.


Введение
asyncio
aggregate
Python 3.5
async and await

В комментариях к переводу «30 лет С++» было заметно, что далеко не все этапы эволюции языка одинаково хорошо известны, иногда вообще нету представления о происхождении и процессе развития того или иного элемента синтаксиса или соответствующей семантики. Возможно, этой заметкой удастся заинтересовать читателей обратится к уже давно не новой книге автора языка с целью формирования более полной картины о C++. Книга рассказывает как происходило его развитие, что оказывало влияние на этот процесс и почему было отдано предпочтение одним подходам вместо других.

3 года назад я поверил в будущее nodejs и начал кампанию по имплементации этого языка в самые “проблемные” сервисы нашего проекта. У нас все получалось — нагрузка падала, стабильность повышалась. Но все же были грабли, о которых захотелось рассказать.

Это не исчерпывающее руководство к действию, просто я делюсь своим опытом, если вы профи в nodejs можете дописать в коментах свои рекомендации, на которые я с удовольствием сошлюсь в статье.

Привет, Хабр! В предыдущих статьях мы описали парадигму MapReduce, а также показали как на практике реализовать и выполнить MapReduce-приложение на стеке Hadoop. Пришла пора описать различные приёмы, которые позволяют эффективно использовать MapReduce для решения практических задач, а также показать некоторые особенности Hadoop, которые позволяют упростить разработку или существенно ускорить выполнение MapReduce-задачи на кластере.

Привет, Хабр! В предыдущей статье мы рассмотрели парадигму параллельных вычислений MapReduce. В этой статье мы перейдём от теории к практике и рассмотрим Hadoop – мощный инструментарий для работы с большими данными от Apache foundation.

В статье описано, какие инструменты и средства включает в себя Hadoop, каким образом установить Hadoop у себя, приведены инструкции и примеры разработки MapReduce-программ под Hadoop.