Приветствую!

Сегодня я решил поведать Вам мой способ организации activity-service interaction в Android приложениях. Мотивирован топик тем, что достаточно часто можно встретить приложения, в которых, скажем, поход на сервер организовывается внутри активити в AsyncTask. При этом часто встречается верная мысль, что это надо делать в сервисах, но нигде в оф. документации нет ни слова об организации правильной архитектуры двустороннего взаимодействия между ними.

Поэтому я методом проб и ошибок пришел к архитектуре, лично для меня покрывающей все необходимые вопросы.

Об этом методе я буду рассказывать далее.

В оригинале название звучит как «How Not To Sort By Average Rating». Я подумал, что дословный перевод «Как не сортировать по усреднённому рейтингу» будет малопонятен и хуже отражает содержание статьи.

Постановка проблемы

Вы занимаетесь веб программированием. У вас есть пользователи, которые оценивают контент на вашем сайте. Вы хотите разместить высоко оцененный контент наверху, а низко оцененный — внизу. Для этого на основе пользовательских оценок вам нужно вычислить некий «рейтинг».

Неправильное решение №1

Рейтинг= (Число положительных оценок) - (Число отрицательных оценок)

Постепенное развитие проекта шло своим чередом.

На часть полученных по гранту средств было произведено обновление парка личной вычислительной техники. В итоге расчёты сейчас осуществляются не на многострадальном ноутбуке, а на вполне приемлемой машине с псевдовосьмиядерным Intel Core i7-2600 и 8 Gb оперативной памяти на борту. А разработка производится под Visual Studio 2005 (получена по программе DreamSpark) с подключенной триал-версией Intel FORTRAN Compiler 12 / Intel Parallel Studio XE 2011 (всё это крутится под Win 7). В качестве параллельного API задействован OpenMP.

Ввиду явно заметного роста доступных мощностей, обнаружились и новые негативные особенности написанного ранее алгоритма. Прежде всего, с марта месяца была проведена глубокая оптимизация вычислительной части кода, что позволило выиграть в производительности около 70%. Такой прирост обеспечила прежде всего ликвидация операций деления, а также увеличение количества предвычисляемых переменных.

upd: Пост, в общем-то, о серой рабочей повседневности, и никаких открытий в себе не содержит.

Исследовательское подразделение Microsoft Research выпустило любопытное ПО Cliplets для создания фото, отдельные объекты на котором могут двигаться — такие фото в интернете называют синемаграфами (cinemagraphs). В целом, идея похожа на старую GIF-анимацию, за исключением того, что фото получается гораздо более интересным и детальным. В данном случае Cliplets предлагает выбрать объект на некотором видео, последовательные кадры которого анализируются, чтобы в итоге и получить готовую «синемаграфию».

Такая же функциональность присутствует в iOS-приложении Cinemagram, хотя в данном случае Cliplets работает, понятное дело, на Windows и бесплатна.

Видео работы с Cliplets



Скачать Cliplets можно тут.

Введение, или зачем нужны синтаксические анализаторы

Добрый день.
Не так давно появилась у меня задача синтаксического анализа одной грамматики. Существующие решения мне увы не подходили, поэтому встала проблема написания собственного генератора парсеров. Несмотря на то, что тема довольно популярная и существует не так уж и мало статей и книг по данному сабжу, я всё-таки решил еще раз описать данный процесс, причём начать с самых базовых понятий.

Эта часть посвящена базису, общей теории computer science. Возможно, что это даже преподаётся в школах/вузах России. Самая мякота пойдет со второй части.

Итак, зачем же кому-то может понадобиться писать парсер и что вообще это такое? Парсер — это код, который наделяет входящий набор символов семантическим смыслом. То есть, происходит анализ этих символов, и на основе этого анализа программа понимает как интерпретировать эти буквы и цифры. Простой пример — «1+2», после или во время процесса парсинга знак "+" это не просто символ плюса, но обозначение бинарноого оператора сложения, а в "+3" это унарный оператор знака числа. Большинству людей это очевидно, машине — нет.

Парсеры используются всюду — в Word'e для анализа приложений, словоформ, формул, etc; практически на любом сайте при валидации входных данных: email'а, телефонного номера, номера кредитки; конфигурационные файлы; сериализованные данные (например, в xml); во многих играх — скриптовые ролики, скрипты ИИ, консоль. В общем, это неотъемлемая часть computer science.

В продолжение темы расширения функциональности готовых программ хотелось бы рассказать об ещё одном способе изменения логики работы уже скомпилированной программы, который не требует делать изменений в самом исполняемом файле. Это может пригодиться при распространении вашей модификации в США, где прямое вмешательство в исполняемый файл строго осуждается. Речь пойдёт о создании крошечной прокси-dll (всего ≈4 килобайта) для подмены используемой приложением библиотеки на примере ddraw.dll.

Вместо введения

Добрый день, Хабралюди.
Хотел бы поделиться со всеми моим скромным опытом выбора языка программирования для своих проектов. Сразу хочу подчеркнуть – я выбирал язык исходя из собственных нужд, и, вполне вероятно, что ваш выбор в аналогичных условиях может быть другим. Все же я искренне надеюсь, что эта статья будет полезной, так как в ней достаточно подробно и аргументировано проводится сравнение D с C++ и C#, а так же упоминаются свыше десяти различных языков, принадлежащих к различным классам и реализующих различные парадигмы. Сам D разрабатывается как высокоуровневый язык для системного и прикладного программирования.

Вдохновившись статьёй Привет из свободного от libc мира, я так же решил проделать нечто подобное. Чтобы не заниматься этим бесцельно, я решил поставить перед собой следующую задачу. Сделать программу, выводящую какую-нибудь простую строку, вроде «ELF, hello!». Разобраться с тем, как именно она будет представлена в исполняемом файле. Ну и попутно, постараться уложиться в 100 байт.

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.

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.

Не так давно мне понадобилось добавить в андроид-приложение валидаторы для полей ввода (EditText), но ничего подходящего в сети не нашлось: пришлось писать свои собственные. Теперь, когда все готово, можно раздать результаты всем желающим под Apache лицензией и немного рассказать, как все устроено. Тех, кому интересно,

Или Script-Fu — это так называемый «фильтр массовости»? Далеко не каждый может с ним разобраться и большинство даже не пытаются делать какие-то плагины к GIMP.

RPG

Введение

GIMP — довольно мощный растровый графический редактор, обладающий рядом преимуществ, одним из которых является возможность расширять функциональность путём написания дополнений.

В качестве языков, на которых можно писать дополнения, годятся Scheme и Python. Существует возможность писать дополения и на других языках (Perl, Tcl/Tk и т.д.), но модули, которые реализуют эту возможность, плохо поддерживаются либо вовсе не работают со свежими версиями GIMP.

Избрав языком для написания дополнения Scheme, вы автоматически оказываетесь в выигрыше, так как не существует в мире такой сборки GIMP-а, в которую бы интерпретатор Scheme не входил, и написаное вами дополнение гарантировано будет работать на всех платформах «из коробки», однако, писать на Scheme — то ещё удовольствие… Scheme является диалектом LISP. LISP — это аббревиатура, расшифровывается как LISt Processing, то есть, язык для обработки списков. Существует и другая расшифровка: Language of Idiotic Silly Parentheses (язык идиотских глупых скобок), спорное, но не лишенное смысла утверждение, — несоблюдение баланса скобок — один из главных источников ошибок программы, написанной на LISP и ему подобных. Далеко не каждый может разобраться с непростым синтаксисом этого языка, и большинство даже не пытаются писать какие-то дополнения для GIMP. Но сложный синтаксис — это мелочь по сравнению с отсутствием ряда возможностей. Например, нельзя использовать свой графический интерфейс, сохранить настройки дополнения в конфигурационный файл, подключить некий внешний модуль с дополнительными функциями и т.д. и т.п. Но есть язык, лишённый большинства недостатков Scheme и обладающий рядом достоинств. Этот язык — Python. О нём и пойдёт речь.

На Хабре часто появляются статьи о самосовершенствовании, показывающие и рассказывающие, как можно улучшить ту либо иную сторону своего характера/мышления/мировоззрения. В общем-то, авторы большинства статей признают, что самым большим препятствием для достижения той либо иной цели является недостаточная мотивация. Именно это, а не какие-то сторонние причины, является камнем преткновения для подавляющего большинства. Плюс ко всему, распространенной причиной того, что энтузиазм постепенно затухает, является и невозможность получения наглядного результата своих достижений. Проект "Mindbloom Life Game" может стать недостающим звеном цепи, очень наглядно показывая нам достигнутые результаты.

В субботу на прошлой неделе «дело было вечером, делать было нечего», и мы с хабраюзером sourcerer разговаривали не понятно о чём. И почему-то речь зашла речь о задаче обратной к задаче построения графика функции по её выражению. То есть, например, у нас есть выражение y(x) = (cos^0,5x ⋅ cos 200x + |x|^0,5 − 0,7)(4 − x²)^0,01. График такой функции чем-то напоминает сердечко. Но нам был интересен обратный вопрос, как, имея, например, изображение сердечка, получить выражение для функции, графиком которой будет это самое сердечко.

Какие-нибудь ряды Фурье вспоминать не хотелось, а хотелось чего-то простого и красивого. Мы начали вспоминать известные нам результаты, связанные с этим вопросом. В результате получилась программка, которая по изображению генерирует ломаную линию, чем-то напоминающую исходное изображение. На примере котёнка по имени Гав это выглядит примерно так (смотреть лучше издалека):



Если интересно как такое сделать, а также узнать про формулу конопли, формулу, график которой является этой же формулой, то добро пожаловать под хабракат. (Будет много картинок.)

[Статья Armin Ronacher о принципах вычисления коллизий в сетевых шутерах. Носит скорее обзорный и исследовательский, нежели технический характер. Здесь и далее в квадратных скобках примечание переводчика]

Сегодня я хочу выглянуть из своего окошка и поделиться знаниями по весьма сложной теме, в которой я буквально пару месяцев назад ничего не понимал. Зачем? Ну, мне кажется, что это просто здорово – разбираться в этом. А еще это может дать кому-нибудь повод для погружения в эту тему.

И еще – несмотря на все мои изыскания, я не выяснил достаточно для того, чтобы ясно представлять себе механику очень динамичных игр, вроде баттлфилда, так что я не выражаю претензий на бытие истиной в последней инстанции. И еще, очень многое из этого было действительно трудно раскопать.

Итак, приступим пожалуй. Я люблю Scala не только за то, что она позволяет писать в два раза меньше кода, чем на Java. Понятного и выразительного кода. Помимо этого на Scala можно делать вещи вообще недоступные разработчикам на Java: generic’и высшего порядка, узнавать типы generic’ов в runtime при помощи манифестов.

Одна из таких вещей, о которой пойдёт речь — это компиляция Scala-кода во время исполнения программы. Это может быть нужно, когда хочется выполнить приходящий из удалённого источника код или написать самомодифицируемую программу, аналог функции eval в JS.

Подготовил видео демонстрацию возможности раскрытия IP-адреса собеседника через Skype.


UPD: много вопросов на тему чем отличается данная статья от этой или вот этой.

Отвечаю:
1. Там речь шла только о звонке. Я показал, что в определённой ситуации можно раскрыть и без звонка, через чат.
2. Там была только теория. А здесь видео демонстрация.

Предыстория

А началось всё с прочтения вот этой статьи.

Цитата из статьи:

«Skype, оказывается, в большинстве случаев напрямую соединяется с собеседником.»

Но никаких доказательств этого приведено не было. Меня это сильно заинтересовало. И я провёл первые предварительные тестирования.

После чего обнаружилось, что многие люди не владеют достаточными знаниями относительно этой ситуации, но вовсю готовы хвастать своими сомнительными знаниями. Дальнейшие комментарии на эту тему тому подтверждение. Кто-то считал, что нужно смотреть UDP сокеты (хотя в статье автор использовал программу cports для просмотра TCP соединений). Ещё мнения были, что выяснить IP-адрес собеседника можно только в случае, если у него выделенный IP, а в случае использования NAT это невозможно. Третьи говорили, что можно только адрес супернода выявить, поэтому автор статьи злоумышленника не вычислил и т.д.

Поэтому я решил внести ясность в ситуацию.

Знаете сколько в памяти занимает строка? Каких только я не слышал ответов на этот вопрос, начиная от «не знаю» до «2 байта * количество символов в строке». А сколько тогда занимает пустая строка? А знаете сколько занимает объект класса Integer? А сколько будет занимать Ваш собственный объект класса с тремя Integer полями? Забавно, но ни один мой знакомый Java программист не смог ответить на эти вопросы… Да, большинству из нас это вообще не нужно и никто в реальных java проектах не будет об этом думать. Но это, ведь, как не знать объем двигателя машины на которой Вы ездите. Вы можете быть прекрасным водителем и даже не подозревать о том, что значат цифры 2.4 или 1.6 на вашей машине. Но я уверен, что найдется мало людей, которые не знакомы со значением этих цифр. Так почему же java программисты так мало знают об этой части своего инструмента?

Integer vs int

Все мы знаем, что в java — everything is an object. Кроме, пожалуй, примитивов и ссылок на сами объекты. Давайте рассмотрим две типичных ситуации:

//первый случай
int a = 300;
//второй случай
Integer b = 301;

В этих простых строках разница просто огромна, как для JVM так и для ООП. В первом случае, все что у нас есть — это 4-х байтная переменная, которая содержит значение из стека. Во втором случае у нас есть ссылочная переменная и сам объект, на который эта переменная ссылается. Следовательно, если в первом случае мы определено знаем, что занимаемый размер равен:

sizeOf(int)

то во втором:

sizeOf(reference) + sizeOf(Integer)

Забегая вперед скажу — во втором случае количество потребляемой памяти приблизительно в 5 раз больше и зависит от JVM. А теперь давайте разберемся, почему разница настолько огромна.

Из чего же состоит объект?

Прежде чем определять объем потребляемой памяти, следует разобраться, что же JVM хранит для каждого объекта:

• Заголовок объекта;
• Память для примитивных типов;
• Память для ссылочных типов;
• Смещение/выравнивание — по сути, это несколько неиспользуемых байт, что размещаются после данных самого объекта. Это сделано для того, чтобы адрес в памяти всегда был кратным машинному слову, для ускорения чтения из памяти + уменьшения количества бит для указателя на объект + предположительно для уменьшения фрагментации памяти. Стоит также отметить, что в java размер любого объекта кратен 8 байтам!

В современном мире трехмерные технологии стали очень популярны. 3D стремительно и разнообразно входит в жизнь даже обычного человека. Начиная от 3D телевизоров, 3D сканеров и даже принтеров. Хотя последние два устройства в большей степени пока доступны только специалистам. Но технологии не стоят на месте. Появляются трехмерные принтеры стоимостью около $2000, что уже приближает время, когда они появятся, если не у каждого школьника/студента на столе, то как минимум, у каждого инженера или дизайнера. Что касается методов получения трехмерной модели с реального физического объекта, то тут тоже не все однозначно. Требуются наличие либо дорогостоящего лазерного сканера, либо можно попытать счастье с помощью лазерного строительного уровня, веб-камеры и специального программного обеспечения. Наличием всех этих вещей тоже не может похвастаться абсолютно любой человек.
Однако есть очень простой способ “сканировать” объект в 3D модель, используя обычный цифровой фотоаппарат. Как это сделать? Об этом и пойдет речь далее.

В этой статье Я расскажу о разработанном мной (и не только) инструменте для асинхронной подгрузки изображений, их кэширования и отображения. На данном этапе развития его можно использовать повсеместно, где надо загрузить картинку в ImageView из интернета или из файловой системы. Все, что нужно, это URL картинки (для файловой системы он будет начинаться на «file://») и собственно ImageView, в который загруженную картинку надо будет положить. Более подробно о возможностях универсального разработанного ImageLoader'а читайте ниже.