Преобразование Хафа — это метод обнаружения прямых и кривых линий на полутоновых или цветных изображениях. Метод позволяет указать параметры семейства кривых и обеспечивает поиск на изображении множества кривых заданного семейства. Мы рассмотрим его применение для поиска на изображении прямолинейных отрезков и дуг окружностей.

Приветствую хабраюзеров, в этой статье пойдет речь о внутреннем устройстве компилятора LLVM. О том, что LLVM вообще такое, можно прочитать здесь или на llvm.org. Как известно, LLVM (условно) состоит из трех частей — байткода, стратегии компиляции и окружения aka LLVM infrastructure. Я рассмотрю последнее.

Содержание:

• Сборка LLVM
• Привязка к Eclipse
• Архитектура окружения
• LLVM API
• Оптимизация Hello, World!

Данный цикл статей посвящён низкоуровневому программированию, то есть архитектуре компьютера, устройству операционных систем, программированию на языке ассемблера и смежным областям. Пока что написанием занимаются два хабраюзера — iley и pehat. Для многих старшеклассников, студентов, да и профессиональных программистов эти темы оказываются весьма сложными при обучении. Существует много литературы и курсов, посвящённых низкоуровневому программированию, но по ним сложно составить полную и всеохватывающую картину. Сложно, прочитав одну-две книги по ассемблеру и операционным системам, хотя бы в общих чертах представить, как же на самом деле работает эта сложная система из железа, кремния и множества программ — компьютер.

Каждый решает проблему обучения по-своему. Кто-то читает много литературы, кто-то старается поскорее перейти к практике и разбираться по ходу дела, кто-то пытается объяснять друзьям всё, что сам изучает. А мы решили совместить эти подходы. Итак, в этом курсе статей мы будем шаг за шагом демонстрировать, как пишется простая операционная система. Статьи будут носить обзорный характер, то есть в них не будет исчерпывающих теоретических сведений, однако мы будем всегда стараться предоставить ссылки на хорошие теоретические материалы и ответить на все возникающие вопросы. Чёткого плана у нас нет, так что многие важные решения будут приниматься по ходу дела, с учётом ваших отзывов.

Оглавление (на данный момент)

Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Декартово дерево (cartesian tree, treap) — красивая и легко реализующаяся структура данных, которая с минимальными усилиями позволит вам производить многие скоростные операции над массивами ваших данных. Что характерно, на Хабрахабре единственное его упоминание я нашел в обзорном посте многоуважаемого winger, но тогда продолжение тому циклу так и не последовало. Обидно, кстати.

Я постараюсь покрыть все, что мне известно по теме — несмотря на то, что известно мне сравнительно не так уж много, материала вполне хватит поста на два, а то и на три. Все алгоритмы иллюстрируются исходниками на C# (а так как я любитель функционального программирования, то где-нибудь в послесловии речь зайдет и о F# — но это читать не обязательно :). Итак, приступим.

Введение

В качестве введения рекомендую прочесть пост про двоичные деревья поиска того же winger, поскольку без понимания того, что такое дерево, дерево поиска, а так же без знания оценок сложности алгоритма многое из материала данной статьи останется для вас китайской грамотой. Обидно, правда?

Следующий пункт нашей обязательной программы — куча (heap). Думаю, также многим известная структура данных, однако краткий обзор я все же приведу.
Представьте себе двоичное дерево с какими-то данными (ключами) в вершинах. И для каждой вершины мы в обязательном порядке требуем следующее: ее ключ строго больше, чем ключи ее непосредственных сыновей. Вот небольшой пример корректной кучи:

На заметку сразу скажу, что совершенно не обязательно думать про кучу исключительно как структуру, у которой родитель больше, чем его потомки. Никто не запрещает взять противоположный вариант и считать, что родитель меньше потомков — главное, выберите что-то одно для всего дерева. Для нужд этой статьи гораздо удобнее будет использовать вариант со знаком «больше».

Сейчас за кадром остается вопрос, каким образом в кучу можно добавлять и удалять из нее элементы. Во-первых, эти алгоритмы требуют отдельного места на осмотр, а во-вторых, нам они все равно не понадобятся.

Я думаю все знают про Google Apps. Это великолепный сервис для организации почты и коллективной работы в рамках компании. Однако у него есть пара маленьких таких недостатков: он предоставляется as is во-первых, и вся ваша корпоративная документация, почта и переписка при использовании Google Apps будут храниться на серверах Google.

В итоге чаще всего серьёзные фирмы выбирают сложный путь — поддерживать все необходимые сервисы на собственных серверах. Этот путь, конечно, даёт массу преимуществ. Системный администратор компании сможет настроить что угодно и как угодно. Однако есть и один существенный недостаток: если у Google всё уже настроено и связано воедино, то вам придётся настраивать всё вручную. Плюс вы вряд ли сможете обеспечить вашу систему таким же красивым и удобным веб-интерфейсом.

Однако, как показывает практика, развернуть гибкую и мощную инфраструктуру для компании можно легко и не прибегая к помощи Google. Под катом я расскажу как интегрировать XMPP сервер с почтовой системой, чтобы получилось в итоге значительно лучше, чем у Google.

Summary

Announced: 2010-05-20
Credits: 80sec
Affects: сайты на ngnix+php с возможностью загрузки файлов в директории с fastcgi_pass

Background

Зачастую How-To по настройке связки nginx с php-fpm / php-cgi есть подобные строчки:

location ~ \.php$ {
    fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
    fastcgi_index index.php;
    fastcgi_param SCRIPT_FILENAME /scripts$fastcgi_script_name;
    include fastcgi_params;
}

Иногда возникает необходимость кэширования результатов исполнения методов. Одно из возможных решений для java описано здесь. Всё, в принципе, тривиально: EHCache, Spring AOP для перехвата вызовов, немножко кода.

Рассмотрим, как мне кажется, более элегантное решение на scala.

Обзор моделей работы с потоками

Многие люди не понимают того, как многопоточность реализована в различных языках программирования. В наши времена многоядерных процессоров такое знание будет весьма полезно.
Вот вам небольшой обзор.

Предупреждаю — мой взгляд совершенно не претендует на какую бы то ни было объективность. Но реляционные базы данных меня никогда, мягко говоря, не вдохновляли.

Нет, я вполне понимаю когда у вас действительно приложение ориентировано на обработку и хранение больших массивов данных. Ну, ERP-системы, всякие хранилища, статистика там, «в прошлом месяце продали сто тыщ карандашей, в этом двести».

С другой стороны, в большинстве случаев, когда речь идет о десктопных (или веб-) приложениях, где не нужно ворочать миллионами примитивных записей,  а приложение работает с относительно высокоуровневыми, сложными объектами, суть «дизайна и проектирования баз данных» заключается в повторении двух действий:

Добрый день.
Недавно одни из наших заказчиков выразили желание получать дополнительную информацию о посетителях своего сайта, конкретнее — о людях, заполнивших контактную форму. Это крупная европейская компания и им хотелось бы «фильтровать» своих потенциальных клиентов. Поясню на примере — допустим, решают они организовать выставку своего оборудования в Венгрии и им нужно решить, кто из венгров, оставлявших им свои контакты, скорее всего стоящий клиент, а кто «мимо проходил».
Основными показателями «надежности» клиента для нас стали: число посещений сайта, время проведенное на сайте, количество просмотренных страниц. Всю эту информацию мы получили из Google Analytics Cookies.

Что же из себя представляют печеньки от Google?

Это перевод статьи, датированной 1м сентября 2009 года, следует это учесть при прочтении. — прим. пер.

В последний месяц или два команда инженеров Digg потратила совсем немного времени на изучение, тестирование и окончательное внедрение Cassandra в продакшен. Это был очень веcёлый проект, но до того, как веселье началось, нам пришлось потратить какое-то время на выяснение того, что же представляет собой модель данных Cassandra… фраза «WTF is a «super column»» («что за фигня этот суперстолбец?») была произнесена не один раз.

Если вы работали ранее с РСУБД (это касается почти всех), вы вероятно будете немного обескуражены некоторыми названиями при изучении модели данных Cassandra. Мне и моей команде в Digg потребовалось несколько дней обсуждений, прежде чем мы «врубились». Пару недель назад в списке рассылки разработчиков шёл процесс bikeshed-а на тему полностью новой схемы именования для разрешения неразберихи. На всём протяжении дискуссии я думал: «может, если будет несколько нормальных примеров, люди не будут так смущены названиями». Так, это моя попытка объяснения модели данных Cassandra; она предназначена для того, чтобы вы ознакомились, но не уходили в дебри, и, надеюсь, это поможет прояснить некоторые вещи.

Здравствуйте, уважаемые хабрачитатели!
Сей краткий пост посвящен небольшому сервису по сборке Zend Framework-a в один файл.
Зачем это делать, не раз уже писалось на хабре (например, тут), но если кому-то лень читать, я передам основной тезис: при использовании кэшера опкода (к примеру, eaccelerator) сборка фреймворка в один файл дает большой прирост производительности.
Сервис находится здесь. Кроме меня, его никто не тестировал, так что прошу сообщать о найденных багах.
На данный момент исходным материалом для сборок служит Zend Framework версии 1.10.2.
Буду рад, если кому-то это окажется полезным.

Команда Jupiter IT выпустила Syn, библиотеку, которая позволяет вам создавать синтетические события для использования при тестировании. Эта отдельная библиотека предназначена для оказания помощи в тестировании сложного поведения пользовательского интерфейса, имитируя действия пользователя, такие как печать с помощью клавиатуры, нажатие кнопок мыши и перетаскивание с её помощью.

Мне достаточно часто приходится использовать различные онлайн-сервисы для проверки доступности сайтов и их поверхностных тестов и проверок.
Как показал краткий опрос коллег — почти у всех эти наборы сервисов отличаются. Я хочу показать вам свой, прошу в

По долгу службы мне время от времени приходится копировать, архивировать, разархивировать и проводить другие стандартные действия с большими файлами. Консольные утилиты, типа cp, tar или cat — отлично справляются с поставленной перед ними задачей, но возникает одна маленькая проблема: предположим, что надо заархивировать SQL-дамп на 500 Мб, на среднем железе данная операция может выполняться 5 — 10 минут и при этом, стандартный tar не выводит никакой строки прогресса, т.е. консоль как бы подвисает и только открыв top в соседнем окне можно понять что что-то происходит. Я думаю, что будет намного удобнее, если в консоли появится полоска прогресса как в том же scp и тогда пользователь будет лучше осведомлен о том, как долго ему осталось ждать до завершения операции.

 — Здравствуй *с широко развевающейся по лицу улыбкой* дружок.
 — Ваа! *с ярким блеском в широко распахнутых глазах* Тётя Ася приехала!
 — Да, и у меня есть для тебя новая сказка *присела и взяла малыша за руки* хочешь послушать?
 — Конечно! *слегка смутился и отвёл взгляд* Мне тут дядя такие страшные истории рассказывал…
 — Ну, надеюсь моя история тебя не испугает *потрепала его по волосам* Она должна научить тебя мыслить шаблонно.
 — Эээ? *лицо перекосилось от недопонимания* Это как?
 — М… сейчас узнаешь *подмигнула и взяла на ручки* Вот когда тебе нужно вставить переменные в строку — ты как поступишь?
 — Ну… *взял карандаш и чирканул на лежащей рядом бумажке* примерно так:

var query= 'xxx'
var resultCount= 512
var message= 'По запросу <kbd>' + query + '</kbd> найдено страниц: ' + resultCount

 — Ты ничего не забыл? *победоносно подняла голову*
 — Да вроде нет… *уткнулся носом в код, ещё раз внимательно его проверяя*
 — Что, если пользователь введёт… *выдержала многозначительную паузу и добавила*

Мне часто не хватает вывода SQL-лога, когда я вызываю метод find у ActiveRecord-модели в консоли. Если добавить следующие строчки в файл ~/.irbrc, то прямо в консоль будет выводиться лог:

Ruby очень легко интегрируется с языком программирования C. Можно создавать расширения для Ruby. Или мы можем сделать обертку для библиотеки на C, и использовать ее как обычную Ruby библиотеку. Так же можно реализовать критичные вычисления на C прямо в Ruby коде! Другой вариант интеграции — это использование Ruby в C/C++ программах, в качестве скриптового языка. Например, как это сделано в Google SketchUp.

Давайте посмотрим, какие возможности Ruby представляет для интеграции с C.

Приветствую, коллеги по цеху. Начну с отказа от ответственности. Сам я не опытный рассказчик, а только учусь. Возможно, именно поэтому мой опыт будет интересен другим новичкам. Опытных презентаторов, кому есть что добавить — прошу отписаться в комментах или в личку — что можно было бы сделать лучше.

Началось всё с того, что на РИФ+КИБ нашей компании выступить не удалось, в силу разных причин, а давно хотелось. Следующее интересное отраслевое событие — "Неделя электронной торговли", и наши доклады включили в программу мероприятия (не без помощи razmolot).

Начитавшись на Хабре статей (раз, два, три и т.д.), начал готовиться к первому своему публичному выступлению.

Итак. Первое: Цели. Как правильно писали умные люди на Хабре — презентация это не "о чем", а "зачем".

Месяц назад я заказала себе игрушку по имени Arduino. Это набор «кубиков», из которых без паяльника, травления печатных плат и прочей «черной магии» любой чайник может собрать работающее устройство. В общем, это такой конструктор как для профессионального прототипирования так и для разнообразных любительских экспериментов.

Через месяц после заказа ко мне пришла посылка с Arduino, точнее, ее вариацией — Seeeduino. Вот, что в ней было: