Всем привет!

Сегодня у нас с вами знаменательный день — выходит в свет первая финальная версия браузера Vivaldi. И обобщение здесь не фигуральное — то, что мы смогли сделать на сегодняшний день, мы сделали только благодаря вам, нашим пользователям. Вы помогали нам тестировать еженедельные сборки, присылали нам свои идеи и пожелания, да и просто подгоняли нас, не позволяя расслабляться и филонить. Но, самое главное, все эти четырнадцать месяцев с выхода первой публичной тестовой версии вы давали нам понять, что такой браузер, как Vivaldi, вам нужен, вы его ждёте и надеетесь, что он не обманет ваши надежды.

С приходом весны и дождей на улице в глаза все чаще бросается одна проблема. Вот эта:



Думаю знакомая всем жителям наших городов. Вечно вытоптанные газоны, превращающиеся в грязевое болото после каждого дождика, через которое самоотверженно продолжают пробираться пешеходы. Пачкая при этом одежду и вынося грязевую кашу на асфальт.

Очевидно что люди тут в целом не виноваты, такова уж наша природа — всегда искать кратчайший путь. И неплохо было бы чтобы планировка общественных территорий отвечала этому стремлению. Но это, увы, не так, и архитекторы и планировщики с упорством продолжают чертить дорожки и тротуары по линейке и с пересечениями под прямыми углами, а пешеходы — эти углы срезать где только можно, топча траву и разнося грязь.

Шел я как-то по дорожке и вяло размышлял на тему того, что опять придется или тащиться в обход, или пачкать обувь. С возмущения типа «вот же дураки это проектируют» мысль плавно перетекла на слышанную когда-то байку про некий наукоград, где дорожки во дворах сперва не сделали вовсе, а потом просто заасфальтировали протоптанные людьми тропинки, получив сеть удобных жителям маршрутов. А оттуда мысль перекочевала к идее «а почему бы не сделать то же самое, но на компьютере?». Разработать программу, которая по заданной карте предскажет, где люди будут топтать газоны и где неплохо бы сделать асфальтовое покрытие?

Под катом — описание алгоритма и пара примеров его работы для реальных питерских дворов.

— Мама, я хочу кушать.
— Держи лопатку, сынок.
— Но я хочу поесть
— Да-да, скоро придет бабушка и подарит тебе велосипед.
— Дай мне просто немножечко хлеба?
— Ладно, поиграй в папин планшет, только недолго...

Как вы уже поняли, в данной статье мы попробуем взглянуть со стороны на все наше общество, в котором, несмотря на зашкаливающий прогресс и технологии, за последние 10 тысяч лет так и не было до конца решено ни одной проблемы человечества. Заодно мы понаблюдаем за болтливыми женами, поговорим о болеутоляющих таблетках, а также рассмотрим, что должно прийти на смену интернет-магазинам или личным кабинетам после очередной революции человеческого мышления.

Недавно передо мной встала задача протестировать приложение, написанное на Bash. Изначально я решил использовать unit-тесты на Python, однако, мне не захотелось добавлять лишние технологии в проект. И пришлось выбирать тестовый фреймворк, родным языком которого является многострадальный Bash.

Картинка кликабельна

«Интерфейс не должен вредить человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был нанесен вред». Азимов-Раскин

На фото: Джеф Раскин. То чувство, когда ты один знаешь, как сделать интерфейсы правильно, а весь мир делает не так.

Для тех, кто еще не знает Джеф Раскин (Jef Raskin) — специалист по компьютерным интерфейсам, автор статей по юзабилити и книги «The Humane Interface», сотрудник № 31 фирмы Apple Computer, наиболее известен как инициатор проекта Макинтош в конце 70-x.

• Привел Стива Джобса в Xerox PARC.
• Носил «гугл-очки» еще до появления компании Google.
• Ненавидел компьютерную мышь.
• Создал компьютерную кошку.
• Не любил GUI, мечтал о ZUI.
• Ему было мало одного курсора, он сделал два.
• Дирижировал оркестром.
• Вместе с Дональдом Кнутом играл на инструментах, и тоже фанател от органа.
• Написал язык программирования для гуманитариев, который содержал 6 инструкций.

В день рождения (9 марта) старика-бунтаря Раскина, решил поделиться мыслями про интерфейсы в своей жизни. Какой интерфейс помогает лично вам в жизни, служит «усилителем интеллекта»?

Примечание переводчика: визит под кат этого поста означает большие объёмы потреблённого трафика. И это иронично, если учесть поднятую тему. Но всё сразу встаёт на свои места, если помнить, что в оригинале это было выступление в прошлом ноябре в Сиднее длиной почти в час. Чтение поста занимает куда меньше времени. В форме видеозаписи (1280×720) речь занимает два гигабайта. Пост же занимает всего лишь 12 МиБ. Рекомендуется просмотр на широких мониторах.



Перед началом тирады я хотел бы обратить внимание на то, что прекрасные сайты бывают любых форм и размеров. И я здесь не собираюсь кого-то пристыживать за количество использованных бит, объём использованных ресурсов и так далее. Я люблю большие сочные галереи изображений, мне нравятся огромные эксперименты на JavaScript, я смотрю онлайн-видео в высоком разрешении, как и все вы. Я считаю, что подобное замечательно.

Выступление совсем не об этом. Я хотел бы поговорить об этом общественном кризисе здоровья, этом ожирении сайтов. Отличные дизайнеры, которые задумываются о вебе как я или даже больше, почему-то делают страницы, которые становятся больше. Речь пойдёт о текстовых в своей основе сайтах, которые по каким-то непостижимым причинам с каждым годом становятся всё больше и больше.

Привет, хабр.

Вопрос о нативном отображении формул на хабре есть достаточно давно (сам я не так давно писал в техподдержку с этим вопросом, получил ответ, что в планах есть, но пока всё очень неопределённо), и сегодня (а, точнее, уже вчера) был поднят в комментариях к "Магия тензорной алгебры: Перезагрузка". А если заглянуть в хаб по LaTeX, то сразу же 2 последние статьи — на тему оформления формул в статьях хабра.



Самое интересное, что в принципе подключить поддержку TeX / LaTeX к любому сайту — дело пары минут и пары строк кода: достаточно подключить MathJax, ставшую уже почти что стандартной в задаче отображения формул в браузере.

Традиционно для формул на хабре используются картинки, однако всё вышесказанное наводит на вполне определённую мысль, что есть и другой вид костылей. С одной стороны, менее удобный, с другой — более.

С поддержкой asyncio и вдохновленный Scrapy.

Зачем еще один?

В первую очередь как инструмент для сбора данных, применяемый в моем хобби проекте, который не давил бы своей мощью, сложностью и наследием. И да, кто же будет сознательно начинать что-то новое на python2.x?

В итоге появилось идея сделать простой фреймворк для современной экосистемы python3.x, но такой же элегантный как Scrapy.

Под катом обзорная статья о Pomp в стиле FAQ.

Объяснение закона гравитации из мультфильма «Физика для самых маленьких»

У меня растет два очень любознательных сына в возрасте три и пять лет. Они очень любят научные мультики, особенно по физике и астрономии, как только в их руки попадает планшет, маленькие пальчики начинают быстро перебирать видеоролики из YouTube в поисках интересного контента. И что же они там находят? Поскольку я не только отец двоих детей, но еще и существенную часть жизни посвятил методике преподавания физики для маленьких детей, я знаю, что показывают детям учителя, а также заботливые родители и добрые бабушки. Скажу сразу, не все из этого стоит показывать детям.

Если я напишу 2, потом 4, потом 6, тогда мы почувствуем себя хорошо, потому что мы знаем, что дальше идет 8. Мы можем это предвидеть, мы не в руках судьбы. Однако, к сожалению, это не имеет ничего общего с истиной...
х/ф «Оксфордские убийства»

Задача: обнаружить центральную фигуру среди сереньких фигур вокруг.

Данный проект — PsyMatchArea — задумывался в качестве альтернативы знаменитым таблицам Шульте. С теми же целями (тренировка зрительного периферического внимания), но с другими, более «отмороженными» исходными предпосылками. Во-первых, нужно было уйти от цифр и букв — символов, знакомых каждому практически с яслей и потому распознаваемых на автомате без активного вовлечения сознания в процесс. Во-вторых, чтобы внимание как можно меньше подменялось памятью (и вообще не расслаблялось), надо было обеспечить соответствующие «помехи» — смена позиций, мерцания, наложения и т.п.

Зачем это нужно и как реализовать программно

Много рассуждений

В предыдущей статье про настройку док-станций, я упоминал как тяжко, в свое время, мне было пользоваться лаптопами «потребительского» сегмента. Отсутствие docking-port'a и необходимость каждый раз по приходу домой или на работу подключать кучу кабелей — все это неприятно и раздражало, но что действительно вызывало страдания, так это отсутствие трекпоинта: той самой «красной пимпочки», которую можно встретить на лаптопах от IBM/Lenovo (синяя или серая в случае HP и DELL). Подробней можно почитать на той же Википедии.

Зачем он нужен? Когда большая часть операций производится с клавиатуры, будь то написание кода, либо работа в командной оболочке, необходимость переместить руку на мышь дабы переместить графический курсор и что-нибудь там кликнуть не вызывает особой радости.

На самом деле все происходит не так...

Один мой знакомый попросил меня написать эту статью. В статье пойдет рассказ о его похождениях, которые могут (могли) быть неправильно восприняты администрацией определенных интернет-ресурсов. И те, в свою очередь, могут (могли) пожаловаться на моего знакомого куда следует. Поэтому пишу статью с его слов я. А он уехал. В Гондурас. Насовсем.

Проблема

Пару лет назад (наконец-то!) наступил в моей жизни момент, когда мне нужно можно было купить квартиру. Оставалось ее найти. Дело осложнялось тем, что были у меня свои взгляды на то, какой должна быть моя идеальная квартира. А именно — она должна была быть НА последнем этаже. Ну чтобы никто по мозгу не ходил. Ну и плевать на всех удобнее.

Многие люди сталкиваются с вопросом покупки или продажи недвижимости, и важный критерий здесь, как бы не купить дороже или не продать дешевле относительно других, сопоставимых вариантов. Простейший способ — сравнительный, ориентироваться на среднюю цену метра в конкретном месте и экспертно добавляя или снижая проценты от стоимости за достоинства и недостатки конкретной квартиры. Но данный подход трудоемок, неточен и не позволит учесть все многообразие отличий квартир друг от друга. Поэтому я решил автоматизировать процесс выбора недвижимости, используя анализ данных путем предсказания «справедливой» цены. В данной публикации описаны основные этапы такого анализа, выбрана лучшая предиктивная модель из восемнадцати протестированных моделей на основании трех критериев качества, в итоге лучшие (недооцененные) квартиры сразу помечаются на карте, и все это используя одно web-приложение, созданное с помощью R.

В яндекс-поисковике, как и в Гугле, есть настройки расширенного поиска (по датам, документам, сайтам, стране, языку, ...) и специальные страницы для расширенного поиска. То и другое бывает неудобно из-за интерфейса — большого количества нажимаемых кнопок, кликов и движений. Для некоторых (частоиспользуемых) режимов поиска сделаны юзерскрипты с выбором одной из десятков кнопок в один клик. На экране видны лишь несколько стартовых кнопок, работающих как спадающие списки по наведению мыши.

Такой скрипт, когда-то бывший без спадающих списков, давно работал на страницах Гугла, и, судя по количеству скачиваний, приобрёл популярность среди англоязычных пользователей (есть выбор 5 языков интерфейса). Однажды подумалось, что его несложно будет перенести на Яндекс, и на выходных за пару дней адаптация и перекраска под цвета Яндекса была сделана, и теперь он представляется «целевой аудитории» — людям из IT, которым иногда приходится много искать и которым привычно устанавливать дополнительные скрипты и ходить по гитхабам.

Данная статья является продолжением поста Генераторы непрерывно распределенных случайных величин. В этой главе учитывается, что все теоремы из предыдущей статьи уже доказаны и генераторы, указанные в ней, уже реализованы. Как и ранее, у нас имеется некий базовый генератор натуральных чисел от 0 до RAND_MAX:

unsigned long long BasicRandGenerator() {
    unsigned long long randomVariable;
    // some magic here
    ...
    return randomVariable;
}

С дискретными величинами все интуитивно понятнее. Функция распределения дискретной случайной величины:


Несмотря на простоту распределений дискретных случайных величин, генерировать их подчас сложнее, нежели чем непрерывные. Начнем, как и в прошлый раз, с тривиального примера.

Распределение Бернулли

Всем привет!
Это перевод второй части руководства по тематической картографии от ребят из axismaps.
Первая часть: Тематическая картография: общие вопросы.

Рекомендую к прочтению информационным дизайнерам, журналистам (данных), аналитикам, начинающим картографам, а также всем, кто хочет научиться читать тематические карты и отличать хорошую карту от плохой, вводящей читателя в заблуждение. Всех заинтересовавшихся приглашаю под кат.

При решении задач комбинаторики часто возникает необходимость в расчете биномиальные коэффициентов. Бином Ньютона, т.е. разложение также использует биномиальные коэффициенты. Для их расчета можно использовать формулу, выражающую биномиальный коэффициент через факториалы: или использовать рекуррентную формулу: Из бинома Ньютона и рекуррентной формулы ясно, что биномиальные коэффициенты — целые числа. На данном примере хотелось показать, что даже при решении несложной задачи можно наступить на грабли.

первая часть

Прибыв домой, Гарднер тотчас же продемонстрировал Конвею более 20 статей, посвящённых расчёту дня недели для любой даты. Правило Льюиса Кэрролла выглядело лучше остальных. Гарднер повернулся к Конвею и сказал: «Джон, тебе необходимо разработать более простое правило, которым я смогу поделиться с читателями». И, как рассказывает Конвей, длинными зимними ночами, когда мистер и миссис Гарднер у себя дома отправлялись спать (хотя в гости к ним он приезжал исключительно летом), Конвей размышлял над тем, как сделать такой расчёт достаточно простым, чтобы его можно было объяснить среднему человеку с улицы.

Он думал над этим всю дорогу домой, и в общей комнате университета, и наконец додумался до «правила Судного дня». Для работы алгоритму требовались лишь сложение, вычитание и запоминание. Также Конвей придумал мнемоническое правило, помогавшее хранить промежуточные вычисления на пальцах руки. А для наилучшего запоминания информации о дате, Конвей прикусывает свой большой палец.

Следы от зубов должны быть видны! Только так можно это запомнить. Когда я рассказываю студентам об этом методе, я всегда прошу кого-нибудь из первого ряда подтвердить наличие отметок от зубов на пальце. Серьёзных людей так делать не заставишь – они решат, что это детский сад. Но смысл в том, что всё это дело обычно не задерживается у вас в мозгу, и вы забываете дату дня рождения, названную вам человеком. Но большой палец способен запомнить за вас, как далеко эта дата отстоит от ближайшего «Судного дня».

С годами Конвей научил этому алгоритму тысячи людей. Иногда в конференц-зале набирается человек по 600, вычисляющих дни рождения друг друга и прикусывающих свои большие пальцы. А Конвей, как всегда, пытается быть неразумным – он уже неудовлетворён своим простым алгоритмом. С самого момента разработки он пытается его улучшить.

Джон Хортон Конвей утверждает, что не работал ни дня в своей жизни. Этот отрывок из биографии «Гений за игрой» показывает, какие серьёзные математические теории, вроде сюрреальных чисел, могут появиться из развлечений и игр.



Грызя указательный палец левой руки своими старыми обломанными британскими зубами, с набухшими старческими венами, с задумчиво нахмуренной под давно нестриженными волосами бровью, математик Джон Хортон Конвей без сожаления тратит своё время на раздумья и теоретические изыскания. Хотя он будет утверждать, что ничем не занимается, ленится, и играет в игрушки.

Он работает в Принстоне, хотя славу он обрёл в Кембридже (будучи сначала студентом, а затем профессором с 1957 по 1987 года). Конвей, 77-и лет, утверждает, что не работал ни дня в своей жизни. Он имеет в виду, что тратит почти всё свое время на игры. И в то же время, он профессор Принстона по прикладной и вычислительной математике (сейчас уже почётный). Член Королевского сообщества. И признанный гений. «Титул „гений“ часто неправильно используют»,- говорит Перси Дьяконис, математик из Стэнфорда. – Джон Конвей – гений. При этом он может работать в любой области. И у него чутьё на всякие необычные вещи. Его нельзя поставить в какие-то математические рамки".