Пользователь: это невозможно, GPS съест батарейку
Джуниор: это возможно, используй Geofences
Сеньор: есть варианты и получше

На картинке сначала в одну, а потом в другую сторону одновременно с одним человеком «прогулялись» 6 одинаковых телефонов. Но какой разный результат!

Ты просто-напросто ненавидишь Git? Ты абсолютно счастлив с Mercurial (или, фу, с Subversion), но раз в месяц тебе приходится отважно сталкиваться с Git, потому что каждый, даже его чертова собака, теперь использует GitHub? Тебя терзают смутные подозрения, что половина всех команд Git на самом деле удалят всю твою работу навсегда, но ты не знаешь какие именно и не хочешь проводить три недели, углубляясь в документацию?

Хорошие новости! Я написал тебе этот изумительный Интернет-пост. Я надеюсь, что смогу размазать достаточно Git-а по твоему лицу, чтобы понизить вероятность сделать что-то непоправимое, а так же уменьшить твой страх что-то сломать. Этого должно быть также достаточно, чтобы сделать документацию Git немного более понятной; она крайне тщательно и глубоко проработана и очень глупо, если ты все еще не прочитал половину.

Я постараюсь излагать коротко, но также, чтобы это было потенциально полезно тем людям, кто вообще никогда не сталкивался с контролем версий, поэтому повсюду будет разбросан 101 совет. Не бойся! Я не думаю, что пользователи Mercurial понятия не имеют, что такое патч.

Сейчас очень много статей, рапортующих об успехах нейронных сетей, в частности, в интересующей нас области понимания естественного языка. Но для практической работы важно еще и понимание того, при каких условиях эти алгоритмы не работают, или работают плохо. Отрицательные результаты по понятным причинам часто остаются за рамками публикаций. Часто пишут так — мы использовали метод А вместе с Б и В, и получили результат. А нужен ли был Б и В остается под вопросом. Для разработчика, внедряющего известные методы в практику эти вопросы очень даже важны, поэтому сегодня поговорим об отрицательных результатах и их значении на примерах. Примеры возьмем, как известные, так и из своей практики.

Ранее мы писали об анализе отзывов о ресторанах, с целью извлечения упоминаний разных аспектов (еды, обстановки, и подобного). Недавно в комментариях возник вопрос о извлечении из текста фактической информации, т.е. можно ли, например, из отзывов об автомобилях извлечь факты, например «быстро ломается коробка передач» => ломается(коробка передач, быстро), чтобы с этими фактами можно было потом работать. В этой статье мы опишем один из подходов к решению такой проблемы.



Метод, о котором мы расскажем, опирается на ряд упрощений, он не самый точный, но зато легок в реализации и позволяет быстро создать прототип приложения, в котором он должен использоваться. В ряде случаев его будет и вполне достаточно, а для других можно ввести усовершенствования, не отступая от основного принципа.

Сейчас есть много сервисов, которые позволяют извлекать некоторую информацию из текстов, например именованные сущности, такие как имена людей, названия организаций, названия мест, даты, что позволяет решать некоторые интересные задачи. Но намного больше интересных задач остается за скобками.

Что если нужны названия товаров, причем не всех, а каких-то определенных? Или мы хотим интерпретировать команды для мобильного приложения? Разделить адрес на название улицы, дома, города? Как насчет выделить важные факты из обращения клиента в службу поддержки: «Я возмущен качеством обслуживания в вашей компании. Не так давно, я заказывал ноутбук, но менеджер разговаривал некорректно и сказал, что товар закончился». Сегодня я расскажу о новом сервисе позволяющим решать широкий круг задач извлечения информации из текста. Этот сервис мы только что открыли для публичного доступа.

Если вы регулярно используете Git, то вам могут быть полезны практические советы из этой статьи. Если вы в этом пока новичок, то для начала вам лучше ознакомиться с Git Cheat Sheet. Скажем так, данная статья предназначена для тех, у кого есть опыт использования Git от трёх месяцев. Осторожно: траффик, большие картинки!

Содержание:

1. Параметры для удобного просмотра лога
2. Вывод актуальных изменений в файл
3. Просмотр изменений в определённых строках файла
4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
5. Извлечение файла из другой ветки
6. Пара слов о ребейзе
7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
9. Три состояния в Git и переключение между ними
10. Мягкая отмена коммитов
11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
12. Игнорирование пробелов
13. Добавление определённых изменений из файла
14. Поиск и удаление старых веток
15. Откладывание изменений определённых файлов
16. Хорошие примечания к коммиту
17. Автодополнения команд Git
18. Создание алиасов для часто используемых команд
19. Быстрый поиск плохого коммита

Каждый день системный администратор сталкивается с задачами, которые так или иначе приходится решать банальным набором команд. Порою доходит до смешного:

• распространить файл на 100 серверах
• распространить пакет на 100 серверах
• изменить строку в файле
• обновить систему
• добавить пользователя
• перезапустить сервисы

и т.д., администратор инфраструктуры делает руками, поочерёдно заходя на все сервера и выполняя набор из 1-10 команд. Продолжая так работать, вскоре, системный администратор крупной системы превращается в «эникейщика серверной».
И есть два пути решения данной проблемы: нанять младшего сотрудника и «сгрузить» на него всю грязную работу, либо автоматизировать простые и не очень задачи.

На данный момент существует множество систем, которые позволяют это сделать, но наиболее популярные это Chef, Puppet и Ansible.
В данной публикации речь пойдёт о Chef и как при помощи него автоматизировать повседневные задачи на множестве серверов.

Новый стартап предлагает интересный гаджет для велосипедистов – SmrtGrips. Устройство представляет собой замену стандартным велосипедным ручкам. Электронное устройство делает жизнь велосипедиста проще. С его помощью можно найти припаркованный велосипед на стоянке – приложение на смартфоне показывает направление и расстояние до велика. Поддерживается навигация без отрыва от езды – после построения маршрута на смартфоне рукоятки вибрацией подсказывают вам повороты. Если вы едете компанией, или прогуливаетесь с детьми, то устройство подскажет вам, когда один из членов группы отдалился слишком далеко.

В начале Второй мировой войны перед армией США остро встала проблема нехватки баллистических таблиц стрельбы, жизненно необходимых для работы артиллерии. Типичная баллистическая таблица представляет собой набор числовых данных траекторий полета снаряда, предварительно расчитанных для определенных условий стрельбы, ствола, снаряда, погодных условий и температуры воздуха. Ручной расчет лишь одной траектории занимал несколько дней, и каждая таблица обходилась в огромные количества человеко-часов.

В то время этими расчетами занимались лишь несколько высококвалифицированных специалистов, и даже увеличение штата лаборатории в 1942 году помогло незначительно. В июне этого же года был заключен контракт с Школой электротехники Мура Пенсильванского университета, которая располагала диффереренциальным анализатором конструкции Вэнивара Буша — механическим вычислителем той эпохи. Работой руководил лейтенант, а позже капитан Герман Голдстайн, получивший степень доктора математики в Чикагском университете. Именно он с профессором Брайнердом в 1943 году представил идею «электронного дифференциального анализатора» авторства Джона Мокли.

Новая машина, проект которой годом ранее был отвергнут за излишнюю новизну, начала выполнять реальную работу лишь осенью 1945 года. Мокли, ранее работавший с погодными и физическими данными, предугадал будущую острую нужду в быстродействующем вычислителе, и хотя к моменту окончания постройки необходимости в изготовлении баллистических таблиц не было, компьютер был востребован и использовался в проекте ядерной и термоядерной бомбы, расчетах погоды и выпадения радиоактивных осадков, решении задачи сверхзвукового самолетостроения и в расчетах математических постоянных.

При общей своей примитивности (для задания программы необходимо было вручную перемещать узлы и коммутаторы) и технических трудностях эксплуатации, связанных с ненадежностью вакуумных ламп, ЭНИАК поражал своими возможностями и скоростью работы, которая не была ограничена наличием движущихся частей. В отличие от других электромеханических машин той эпохи, работавших на электрических реле, и своего преемника ЭДВАК, первый электронный цифровой компьютер общего назначения был не двоичным, а десятичным.

Всем привет. Уже давно появился способ программировать маленькие, дешёвые, экономичные к питанию и доступные микроконтроллеры ATtiny13A.

Вот собственно всё то что ниже, только в видео формате:



Сегодня расскажу, как я зашиваю Arduino'вские скетчи в ATtiny13A.

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!

Я занимаюсь квадрокоптерами в качестве хобби уже почти полгода. На свой последний аппарат я навесил камеру (GoPro HD Hero 2) и видеопередатчик, и летал на нем через видеоочки — крутейшее ощущение, я вам хочу сказать. Нo техника была нe идеальной. Старая рама X525 с алюминиевыми балками была недостаточно стабильной для веса в 1.8кг, коптер в воздухе потряхивало, да и выглядело это всe достаточно колхозно. Поэтому было принятo решение строить новый квад, на собственноручно разработанной раме, с учетом всех потребностей. А потребности были следующие:

• Место под всe оборудование. На новой раме должно былo быть достаточно места для камеры (без пропеллеров в картинке), передатчика, OSD, большого аккумулятора, плюс электроники управления (плата контроллера полета и GPS).
• Стабильность. Рама должна быть максимально жесткой, но в то же время обеспечивать виброизоляцию камеры от моторов.
• Внешний вид. Хотелось сделать коптер таким, чтобы было приятно на него смотреть, а не типичным для начинающих комком проводов и стяжек на стандартной крестовидной раме.
• (Вторично) Вес. Коптер на базe X525 весил 1.8кг с камерой и батарейкой, хотелось эту цифру слегка уменьшить, заодно и приподнять время полета на одном аккумуляторе.

Пораскинув мозгами и приняв решение, как всe это будет выглядеть, я установил LibreCAD и принялся за работу.

Semantic MediaWiki — это расширение, ради которого стоит ставить MediaWiki: оно помогает бороться с бардаком и хаосом, который рано или поздно воцаряется в любой вики-системе.

• Оно позволяет поддерживать согласованность данных на вики.
• С его помощью можно обращаться с вики как с базой данных.
• С его помощью можно генерировать красивые графики, диаграммы и графы на основе вики-данных.
• Оно позволяет пользователям возможность вводить данные с помощью форм, а не вики-разметки, понижая тем самым порог вхождения для пользователей.

SMW позволяет использовать вики как составную часть системы управления знаниями, с его помощью можно создавать коммерческие системы, которые сочетают простоту вики, четкость коллаборативных баз данных, и лучшее из мира Semantic Web. В общем, это вещь, более чем достойная пристального внимания и подробного обзора.

Добрый день, уважаемые хабровчане. В этом цикле статей мы с вами пройдем достаточно длинный, но весьма интересный путь по превращению обычного роутера в мини-компьютер с LCD-дисплеем. Для этого мы разработаем сначала USB-видеокарту на базе микроконтроллера STM32F103, потом тестовый драйвер, который позволит нам выводить на него графику, и, наконец – полноценный драйвер фреймбуффера, благодаря которому можно будет запустить настоящие графические приложения, такие как x-сервер. Заодно мы научимся включать наш код в дерево исходников OpenWRT, допиливать его ядро и делать прочие полезные вещи.
Ну а в самом конце мы получим результат, который, я надеюсь, вызовет ностальгическую слезу у многих читателей. Я постараюсь излагать материал таким образом, чтобы в конце каждого этапа мы получали осязаемый результат, не дающий угаснуть энтузиазму. Итак, начнем.

В данной статье я хочу поделиться своими мыслями по поводу способов решения фундаментальных проблем современного Интернета. Хочу описать модель, которая, по моему мнению, может помочь ещё лучше упорядочить знания в интернете, и продемонстрировать свою попытку реализации такой модели.

В этой статье я расскажу о внутреннем устройстве популярного сервиса облачного хранения Dropbox. В частности, будет затронуто устройство протокола Dropbox, а также показана статистика его использования в некоторых странах Европы. Кроме этого, я сравню его с другими сервисами, такими как iCloud, Google Drive и SkyDrive.

Статья сугубо техническая. Не будет никаких сводных таблиц со стоимостью за Гб и анализом того, сколько еще можно получить за приглашенных «друзей».

Текст основан на научной статье “Dropbox изнутри: Изучаем сервисы облачного хранения” (Inside Dropbox: Understanding Personal Cloud Storage Services). PDF

Доброго времени суток! В этом посте я хочу показать, как управлять электроникой через Интернет используя Raspberry Pi. Выглядеть это будет примерно вот так.



Краткое описание:

• Серверная программа, которая работает на Raspberry Pi, для того чтобы читать переменные
• Базы данных MySQL для хранения переменных
• Веб-страница Apache2, для того чтобы контролировать переменные

Этой весной, Питер Тиль (Peter Thiel), один из основателей PayPal и первый инвестор FaceBook, провел курс в Стенфорде — «Стартап». Перед началом Тиль заявил: «Если я сделаю свою работу правильно, это будет последний предмет, который вам придется изучать».

Один из студентов лекции записывал и выложил транскипт. В данном хабратопике я делаю перевод первого занятия. Если пост покажется стоящим — продолжу переводить и выкладывать.

Конспект лекций — Питер Тиль (курс: CS183) Стартап — Стэнфорд, весна 2012 г.

Занятие 1: Вызов будущего
Занятие 2: Снова как в 1999?
Занятие 3: Системы ценностей
Занятие 4: Преимущество последнего хода
Занятие 5: Механика мафии
Занятие 6: Закон Тиля
Занятие 7: Следуйте за деньгами
Занятие 8: Презентация идеи (питч)
Занятие 9: Все готово, а придут ли они?
Занятие 10: После Web 2.0
Занятие 11: Секреты
Занятие 12: Война и мир
Занятие 13: Вы — не лотерейный билет
Занятие 14: Экология как мировоззрение
Занятие 15: Назад в будущее
Занятие 16: Разбираясь в себе
Занятие 17: Глубокие мысли
Занятие 18: Основатель — жертва или бог
Занятие 19: Стагнация или сингулярность?

В настоящее время активно развивается система дистанционного обучения, теперь уже не является проблемой получение полноценного образования практически по любому предмету дистанционно. Онлайн-обучение имеет ряд преимуществ – обучение в индивидуальном темпе, свобода и гибкость, доступность, социальное равноправие. В сети появляется все больше сервисов, помогающих получать новые знания.

Статья содержит перечень ресурсов для онлайн-обучения, представляющих интерес преимущественно для программистов.