Пост актуален для петербургских школьников 8-11 классов и их родителей.

Я, параллельно с организацией Центра технического творчества молодежи в СПбГПУ и кружка «Сделай Сам!» в ФМЛ №239, занимаюсь научной деятельностью, которая связана с компьютерным моделированием различных физических процессов: бразильский тест, вибрационное сверление, искусственная керамика, пару месяцев назад я защитил магистерскую по данной тематике (постер).

Несмотря на сложность и наукоемкость компьютерного моделирования, многие его аспекты могут быть освоены школьниками. Это открывает для школьников новый путь решения физических задач (используя программирование); учит грамотно реализовывать физические модели в своем программистком творчестве (к примеру, пригодится при создании своих игрушек); а для кого-то компьютерное моделирование может стать будущей специальностью.



На данный момент существует нехватка образовательных курсов, посвященных основам компьютерного моделирования. Чтобы устранить пустоту было решено провести в Академии Информатики для Школьников краткосрочный образовательный факультатив на весенних каникулах (март 2012г.), который являлся бы вводной в тему компьютерного моделирования физических процессов.

Подробнее о факультативе

Хотел бы рассказать про необычный графический редактор «PaintCAD 4Windows». В этом редакторе можно рисовать как мышью или пальцами («виртуальная клавиатура» и пальцем на рисунке), так и с обычной клавиатуры без использования мыши. Упрощенный выбор настроек, простое управление и контроль над каждым пикселем картинки — вот что хотелось заложить в него. Полная противоположность фотошопам. Его прапрадед — MS Paint в Windows 3.1 (там можно было рисовать, управляя с клавиатуры курсором). После ряда бета-версий недавно была выпущена первая не-бета версия. Он вам понравится!

Скачать архив с программой, отладочным MAP файлом и CHM-файлом помощи (4,6 Мегабайт)


(главное окно PaintCAD с открытой виртуальной клавиатурой и включенным на показ главным меню)

Каким бы хорошим не был Python, есть у него проблема известная все разработчикам — скорость. На эту тему было написано множество статей, в том числе и на Хабре.

В этой части статьи рассматриваются уловки для выбора одного из двух значений на основе логического условия, передача и получение произвольного числа аргументов функций, а также распространенный источник ошибок — тот факт, что дефолтные значения аргументов функции вычисляются только один раз.

Здравствуйте, уважаемое хабрасообщество!
На Хабре уже несколько раз говорили о возможностях среды R, но я считаю, что дополнительная информация станет полезной, так как R — это очень интересный и мощный инструмент, который может быть применен в самых разных областях. Я попробую это доказать на примере анализа появления одного из трендов Twitter. Для этого нам понадобится библиотека twitteR, которая позволяет работать с Twitter через API. Но для начала расскажу подробнее об R.

Я ранее уже рассказывал на хабре о Grab — библиотеке для парсинга сайтов и о Spider — асинхронном модуле для парсинга. Рад сообщить, что я наконец-то дописал документацию по Grab. Я решил писать всё на русском языке т.к. на английском языке мне труднее выражать мысли. На деле писанины получилось гораздо больше, чем представлялось в начале, но я таки описал практически все функции библиотеки. Я решил просто вставить сюда, оглавление, кликайте на интересный раздел и читайте о возможностях Grab:

Если вы хотите избежать пожара, неисправности, а также других несчастных случаев, неплохо было бы спроектировать схему, прежде чем начать пайку. Бесплатное веб-приложение CircuitLab является свободным, веб-базированым инструментом, который может упростить этот процесс: просто размещаем резисторы, конденсаторы, источники тока и остальные детали схемы на чертежной доске и соединяем все это вместе. Создатели говорят, что вы также можете моделировать, как ваш проект будет вести себя, и если у вас есть проблемы, вы можете обратиться к сообществу за помощью, расшарив ваши схемы, пометив их как публичные. Кроме того, так как приложение веб-базированое, оно должно хорошо работать на всех платформах.



Upd: спасибо int_index за ссылку: Ссылка

1. Анонимные чаты: omegle.com, chatroulette.com
2. Сайты-помощники: kwiz.me, kimir.org, englishtips.org
3. Подкастинг: eslpod.com, effortlessenglish.com, npr.podcast.com, businessenglishpod.com,
4. Качаем фильмы/сериалы, затем субтитры к ним. Просматривать можно с замедлением в VLC плеере чтобы лучше переваривать. Еще рекомендую комик шоу, например Important Things with Demetri Martin — не пожалеете.
5. В скайпе ищем каких нибудь индусов со статусом SkypeMe и не стенсняясь знакомимся.
6. При прочтении какой-то книги или просмотра фильма неплохо бы подготовится таким образом: берем текст, устанавливаем длину слова и частоту употребления в тексте и запускаем, например, этот скрипт (PHP): pastebin.com/m7672c2a9
В итоге имеем дайджест слов большинство из которых вы уже знаете но остальные стоит подучить. И когда вы будете смотреть фильм или читать книгу вы автоматом поймете это слово.
7. Произношение слов — ставим в Google.translate режим Русский->English и в поле текста пишем английское слово — оно без перевода встанет справа вместе с флэшкой которое произносит слово. Также forvo.com, howjsay.com
8. Социальные сервисы ответов:
answers.yahoo.com, vark.com
9. Социальные сети для изучения языка:
livemocha.com, lingq.com, italki.com
10. Остальное:
nytimes.com, ecenglish.com, urbandictionary.com
allengl.narod.ru/top/phvTOP170.htm

Надеюсь каждый нашел для себя что-то полезное:)

В комментариях к посту Django as a Micro-Framework в блоге Ивана Сагалаева некий Andrew Pendleton выложил отличное решение для использования Джанго для микропроектов — djmicro.

Внутри пример использования

Twitter уже для многих людей стал повседневным средством общения и получения информации. Лично я каждый день открываю его по несколько раз с телефона, да и на десктопе клиент запущен постоянно.
Возникла идея, что неплохо бы получать через него какие-то напоминания, раз уж я пользуюсь им каждый день.
За вечер был написан небольшой бот для напоминаний.

У многих людей, как-либо связанных с безопасностью, периодически возникает желание заняться pentest'ом, то есть тестом на проникновение. И чаще всего начинают все с pentest'а веб-приложений. Порог вхождения довольно мал (простейшая sqli определяется добавлением кавычки в параметр и эксплуатируется не особо сложнее), но при этом встречаются и довольно сложные задания, которые заставляют потратить пару-тройку дней на ковыряние.
Но возникает вопрос — где применять теоретические знания, без страха внезапного появления маски-шоу? Под катом проведу небольшой обзор полигонов для экспериментов по pentest'у.

Уже довольно давно решая задачи проектирования веб-приложений, или веб-ресурсов я использую подход при котором проектирую логику работы исходя из предметной области к которой будет относится веб-приложение. Этот подход ни разу меня не подводил, и зачастую результат работы всегда меня удовлетворял (насколько вообще результат работы может удовлетворять — ведь всегда кажется, что можно сделать еще чуть чуть лучше, и процесс улучшения может быть бесконечным). Однако иногда среди коллег мне приходится встречать мнение, что проектирование с использованием CMS гораздо эффективнее. После последней такой беседы я решил написать статью и поделится своими мыслями с хабра-сообществом.

Я постарался описать оба подхода проектирования и как можно шире раскрыть тот подход, который использую сам.

Этой статьей я не пытаюсь доказать что использование CMS не эффективно. Оно эффективно, но по моему мнению только тогда, когда в будущий ресурс новый функционал вносить не предполагается. И когда изначальный функционал не выходит за пределы «сайта-визитки» (хотя и «визитка» порой может быть достаточно технологичной и требовать для реализации того, чего с ограниченными возможностями CMS добиться достаточно трудоемко).

Накопилось несколько маленьких заметок/советов про python и django, которые на отдельные топики не тянут, поэтому публикую все сразу.

Под катом:

• как упростить код вьюх ровно в 2 раза
• легкий способ рисования графиков
• почему Ian Bicking воскликнул «Cool!»
• приложения для ВКонтакте на django за 5 минут
• хорош ли pymorphy?
• пара фишек насчет выкладки пакетов на pypi
• что общего между декораторами и with-контекст-менеджерами
• принимаем оплату на django-сайтах
• показываем Яндекс.Карту для заданного адреса

Продолжаем делиться своим опытом использования полезных батареек для Django.
Первая часть
Ещё рекомендуем «Сумбурные заметки про python и django» и «Django проект PR Hero: что внутри и полученный опыт».

Для Django написано огромное количество пакетов. Из них мы выбрали 10, которые использовали сами в своих последних проектах и которыми остались довольны. Все они есть на PyPI. Они продокументированы и покрыты тестами, где-то больше, где-то меньше. Исключение составляет django-sphinx, о котором отдельно.

В Django версии 1.3 были представлены class-based views — способ описания view в виде классов. Документация, однако, касается только generic views, не описывая общую технику написания «вьюх» в виде классов. Начав использовать generic views и затем пытаясь изменить их поведение, я постепенно дошел до того момента, когда мне пришлось смотреть исходный код, чтобы понять, как что-то сделать. Поэтому я решил написать этот текст. Цель его — объяснить, как использовать class-based view и чем это может быть полезно.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

Про утечки памяти в Огнелисе на Хабре уже было несколько постов, но ни в одном из них нет полного, с моей точки зрения, набора инструкций. Под катом я попытаюсь собрать все вместе, добавив то, что помогло в решении вопроса мне.

Кроме решения проблемы утечки памяти, многие советы позволят ускорить работу браузера, так что пост будет интересен всем, кто использует Firefox. Практически каждый пункт подходит и для почтового клиента Thunderbird.

А если вам просто понравилась девушка с картинки, то здесь хайрез :)

В последнее время в сети часто пишут про clustered index в InnoDB и таблицах MySQL, но, несмотря на это, на практике используют довольно редко.
В данной статье мы покажем на двух реальных примерах, как мы оптимизировали достаточно сложные системы Badoo, основываясь на понимании принципов работы clustered index.

Clustered index – форма организации таблицы в файле. В InnoDB данные хранятся в дереве, в таком же, в котором лежат обычные B-TREE ключи. Таблица InnoDB сама по себе уже является большим B-TREE. В качестве значений ключа используется clustered index. Согласно документации, в качестве clustered index выбирается PRIMARY KEY. Если PRIMARY KEY отсутствует – выбирается первый UNIQUE KEY. Если и такого нет, то используется внутренний 6-тибайтный код.

Что же вытекает из такой организации данных на диске?

В предыдущем посте мы бегло рассмотрели некоторые приемы тестирования кода на питоне. Все это применимо также и к Django-проектам, безусловно, но есть достаточное количество подводных камней и просто интересных штук, о которых я попробую рассказать.

Краткое содержание поста:

1. тестирование веб-сайтов — это сложно и непонятно
2. юнит-тесты в django
3. тестовая БД и как с ней бороться
4. smoke testing
5. покрытие кода (code coverage)

Рассмотрим ситуацию, когда необходимо обрабатывать столкновения между объектами. Как вы в этом случае поступите? Вероятно, самым простым решением будет проверить каждый объект с каждым другим объектом. И это правильное решение, и все будет замечательно до тех пор пока объектов не много. Как только их станет порядка нескольких тысяч, вы заметите, что все стало как-то медленно работать. А если частиц несколько десятков тысяч или сотен? Тогда все замрет. Вот здесь уже интересно, на какие хитрости и оптимизации вы пойдете, чтобы решить такую проблему.

Для простоты, будем рассматривать 2D случай, частицы круглые, радиус частиц у всех одинаковый.

Содержание

1. Обзор алгоритмов
1.1. Полный перебор
1.2. Sweep & Prune
1.3. Регулярная сеть
2. Некоторые оптимизации
2.1. Sweep & Prune
2.2. Регулярная сеть
3. Сравнение скорости выполнения
4. Приложение (программа и исходный код)
5. Заключение