На сегодняшний день язык PHP широко распространён, он прост в освоении и понимании, и наверное поэтому он так популярен у начинающих программистов. Без знаний PHP не поправить блок голосования на сайте, не отредактировать PHP шаблон, не вставить рекламный баннер. Многие идут дальше и изучают язык более углубленно, ведь это не только интересно, но и приносит стабильный доход, благо разнообразных предложений для PHP программистов всегда в избытке.

Но что делать, если хочется чего-то большего? Если надоело писать однотипные классы для онлайн-казино, ковыряться в Joomla/Drupal/PHPBB очередного заказчика?

Аннотация

Эта статья написана в продолжении первой части статьи про работу с бинарными изображениями, в которой рассказывается как подсчитывать объекты. Однако от одного подсчета толку мало, часто хочется узнать некоторые геометрические параметры распознаваемых объектов. Кажется, что тут считать — узнал количество восьмерок — площадь равна 19, посчитал количество семерок — площадь равна 7 (см. картинку в Аннотации).
Делая так, мы будем вынуждены использовать дополнительный проход по изображению, желательно этого избегать — в пользу повышения эффективности реализации. Как и было запланировано, в этом топике рассказывается о подсчете геометрических характеристик объектов без дополнительного прохода.
А так же: фактор формы и розы Гвидо-Гранди и чем отличается квадрат от прямоугольника, а он от звезды.

Простейший робот из подручных средств

Наш простой робот

Многие, кто из нас сталкивался с вычислительной техникой, мечтали собрать своего робота. Чтобы это устройство выполняло какие-то обязанности по дому, к примеру, приносило пиво. Все сразу берутся за создание наисложнейшего робота, однако зачастую быстро обламываются в результатах. Своего первого робота, который должен был делать умищу фишек, мы так и не довёли до ума. По этому нужно начинать с простого, постепенно усложняя своего зверя. Сейчас мы поведаем тебе как из подручных средств, которые есть у каждого дома, можно создать простейшего робота, который будет самостоятельно передвигаться по твоей квартире.

Эта статья объясняет как работает with в JavaScript и почему его не рекомендуется использовать.

Синтаксис оператора with

  with (object)
        statement

with создает новую область видимости «scope» и представляет свойства объекта «object» как локальные переменные выражения «statement». Пример (скобки не обязательны для одного выражения, но их рекомендуется использовать):

with({ first: "John" }) { console.log("Hello " + first); } // Hello John

Существует похожий объект свойства которого одновременно являются глобальными переменными — этот объект называется global (в браузерах это window). Но в отличии от глобального объекта, переменные, которые объявлены в выражении with (блок statement) не добавляются к объекту «object», а просачиваются во внешний scope и существуют дальше.

with({}) { var x = "abc"; }
console.log(x) // 'abc'

Разработчики из канадской компании Return Infinity специализируются на низкоуровневом программировании и экспериментальных разработках. На днях они выкатили новую версию BareMetal, 64-битной операционной системы, написанной полностью на ассемблере. Цель этого проекта — избавиться от неэффективного машинного кода, который генерируют компиляторы высокоуровневых языков вроде C/C++ и Java. Если изначально писать на ассемблере, то код получается более производительным и компактным. Вся ОС занимает 16384 байт, а программка “Hello World!” компилируется в файл 31 байт.

ВНИМАНИЕ, статья устарела, но её всё еще можно использовать в ознакомительных целях
Как и обещал, как только полечу — напишу полноценный пост по поводу сборки своего летающего агрегата. Наверняка многие давно посмотрели как «обычный» офисный сотрудник собирает это за 2 часа, сразу отмечу что я не «обычный» офисный работник, поэтому летчик из меня пока не очень, но важно что квадрокоптер летает и адекватно реагирует на управление. Первое и самое главное — если решили собирать, не экономьте и не думайте что вы умнее тех кто уже летает, так же учтите, что теория несколько расходится с практикой.
Есть большое число прошивок, готовых контроллеров, вариантов датчиков, моторов и т.д. и т.п. — выбрать есть из чего, но в статье остановлюсь только на одном варианте, основанном на Arduino Mega, прошивке MegaPirate и относительно дешевых датчиках.

Мне кажется, что на свете еще есть люди, которые хорошо знают несколько языков программирования, но при этом не пишут скриптов для bash, потому что скриптовый язык bash выглядит для них слишком странным. Чтобы доказать, что bash — это несложно, я написала игру Сокобан (или Грузчик, кому как нравится), и хочу рассказать, как она работает.

Карта расстояний (Distance Map) — это объект, позволяющий быстро получить расстояние от заданной точки до определенной поверхности. Обычно представляет собой матрицу значений расстояний для узлов с фиксированным шагом. Часто используется в играх для определения «попадания» в игрока или предмет, и для оптимизационных задач по совмещению объектов: расположить объекты максимально близко друг к другу, но так, чтобы они не пересекались. В первом случае качество карты расстояний (то есть точность значений в узлах) не играет большой роли. Во втором — от нее могут зависеть жизни (в ряде приложений, связанных с нейрохирургией). В этой статье я расскажу как можно достаточно точно обсчитать карту расстояний за разумное время.

Никакой серверной части. Только JS: полноценный эмулятор компьютера с линуксом на борту.

bellard.org/jslinux
(внимание, только хром и FF4)

Я долго с ним игрался — это не имитация, линукс ведёт себя как настоящий линукс — компилированные программы работают, ошибки в них вызывают segmentation fault, повреждение корневой файловой системы вызывает бурю возмущения в dmesg и т.д.


dd показывает при работе с памятью более чем приличную производительность — более 40 мб/с (не забываем, что это эмулятор, и что это JS в вашем браузере!).

Я никогда не думал, что мы доживём до подобного.

… А теперь начинается оргия:

* С использованием локального хранилища мы можем организовать диски (каждый key-value соответствует одному сектору).
* С использованием web-socket мы можем создать паравиртуализированный драйвер сети с выходом на железный машрутизатор и получить нормальную сеть.
* С использованием существующих технологий (NUMA, DRBD, corosync) можно организовать вычислительный кластер из браузеров.

(Кстати, показывать консоль в этом случае не обязательно — вы запускаете виртуальную машину у клиента в бэкграунде, виртуальная машина присоединяется к кластеру, начинает считать, по её аварийному завершению — закрытию браузера — кластер автоматически переконфигурируется).

Я это пишу как хохму, но в реальности, если у вас есть линукс и есть — у вас есть все возможности для работы чего угодно. Любые сетевые приложения, любые системы синхронизации и управления.

Никто не мешает создать паравиртуализированный драйвер видео с помощью canvas, у вас есть webGL, для которого можно написать свой вариант cuda и получить довольно мощную акселерацию вычислений…

Ну и финал — запуск хрома внутри эмулируемой виртуальной машины.

Итак, эмуляция дошла до браузеров…

Для того, чтобы писать операционку, нужно разбираться во многих деталях. Вот давайте я вас немного просвещу, (но давайте договоримся, что маны вы будете читать сами, чтобы было о чём побеседовать).
Честно говоря, на просторах сети есть туча тучная материалов по PM, да и ileyи pehat несколько рассказали об этом режиме, но меня попросили всё равно описать в общих рамках его. Сейчас кратко выдам теорию (вообще то специально для этого Intel маны писала), потом начнём писать код.

Вопрос на пять: что напечатает эта простая программа:

    #include <stdio.h>

    typedef int a;
    a b = 5;

    int main()
    {
       a(b);
       printf("%d\n", b);
       return 0;
    }

Уже натерпевшиеся от своего любимого языка, но ещё не прошерстившие всех бизонов gcc, почувствуют подвох — и правильно. Подсказка номер ноль: это скушает С++, но и простой С не подавится.

Добрый день, хабросообщество.

Хочу поделиться своей разработкой — Android-библиотекой для работы с API Яндекс.Денег.

Не далее чем 15 апреля Яндекс открыл API для работы с Я.Деньгами. Как и все ранее открытые API по работе с сервисами Яндекса, он основывается на авторизации через OAuth. В текущей реализации API позволяет запрашивать информацию об аккаунте, запрашивать список операций по счету и совершать платежи по шаблонам. Подробно — в документации, вопросы можно задать в клубе разработчиков.

В результате была запилена библиотека и демо-приложение для Android, работающее с кошельком через API.

Ядро — это та часть операционной системы, работа которой полностью скрыта от пользователя, т. к. пользователь с ним не работает напрямую: пользователь работает с программами. Но, тем не менее, без ядра невозможна работа ни одной программы, т.е. они без ядра бесполезны. Этот механизм чем-то напоминает отношения официанта и клиента: работа хорошего официанта должна быть практически незаметна для клиента, но без официанта клиент не сможет передать заказ повару, и этот заказ не будет доставлен.
В Linux ядро монолитное, т.е. все его драйвера и подсистемы работают в своем адресном пространстве, отделенном от пользовательского. Сам термин «монолит» говорит о том, что в ядре сконцентрировано всё, и, по логике, ничего не может в него добавляться или удаляться. В случае с ядром Linux — это правда лишь отчасти: ядро Linux может работать в таком режиме, однако, в подавляющем большинстве сборок возможна модификация части кода ядра без его перекомпиляции, и даже без его выгрузки. Это достигается путем загрузки и выгрузки некоторых частей ядра, которые называются модулями. Чаще всего в процессе работы необходимо подключать модули драйверов устройств, поддержки криптографических алгоритмов, сетевых средств, и, чтобы уметь это правильно делать, нужно разбираться в строении ядра и уметь правильно работать с его модулями. Об этом и пойдет речь в этой статье.

В UNIX системах есть одна очень древняя команда, которая называется dd. Она предназначена для того, чтобы что-то куда-то копировать побайтово. На первый взгляд — ничего выдающегося, но если рассмотреть все возможности этого универсального инструмента, то можно выполнять довольно сложные операции без привлечения дополнительного ПО, например: выполнять резервную копию MBR, создавать дампы данных с различных накопителей, зеркалировать носители информации, восстанавливать из резервной копии данные на носители и многое другое, а, при совмещении возможностей dd и поддержке криптографических алгоритмов ядра Linux, можно даже создавать зашифрованные файлы, содержащие в себе целую файловую систему.
Опять же, в заметке я опишу самые часто используемые примеры использования команды, которые очень облегчают работу в UNIX системах.

Редакционное расстояние, или расстояние Левенштейна — метрика, позволяющая определить «схожесть» двух строк — минимальное количество операций вставки одного символа, удаления одного символа и замены одного символа на другой, необходимых для превращения одной строки в другую. В статье излагается метод вычисления редакционного расстояния при использовании небольшого объема памяти, без существенной потери скорости. Данный подход может быть применен для больших строк (порядка 10⁵ символов, т.е. фактически для текстов) при получении не только оценки «схожести», но и последовательности изменений для перевода одной строки в другую.

В текущем семестре появился в расписании предмет «Методы и средства защиты компьютерной информации», частью которого являются лабораторная работа по биометрии, а точнее по распознаванию отпечатка пальца. Так же, недавно, на Хабре была статья про устройства предназначенные для сканирования. Решил написать здесь про алгоритмы распознавания.

Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта

Исходные коды на github: 1, 2, 3, 4, 5

Иногда полезно представить граф в графической форме, так чтобы была видна структура. Можно привести десятки примеров, где это может пригодиться: визуализация иерархии классов и пакетов исходного кода какой-нибудь программы, визуализация социального графа (тот же Twitter или Facebook) или графа цитирования (какие публикации на кого ссылаются) и т.д. Но вот незадача: количество ребер в графе зачастую настолько велико, что нарисованный граф просто невозможно разобрать. Взгляните на эту картинку:



Это граф зависимостей некой программной системы. Он представляет собой дерево разбиения на пакеты (серые шарики — пакеты, белые — классы), на которое поверх наложены ребра зависимости одних классов от других. Чтобы не рисовать стрелки направления, ребра нарисованы в виде градиентных линий, где зеленый — это начало, а красный — конец ребра. Как видите, граф настолько визуально перегружен, что архитектуру программы невозможно проследить.
Под катом описание метода, решающего эту проблему.

Прочитав статью об алгоритмах поиска подстроки в строке, я обнаружил, что там не рассказывается об алгоритме Бойера-Мура. Пара слов о нём всё-таки там есть, а именно, говорится, что алгоритм Бойера-Мура заслужил себе звание «алгоритма по умолчанию», потому что он в среднем дает лучшее время поиска (с чем я полностью согласен). Под катом рассказано об упрощенной версии этого алгоритма. В принципе, большинство скорее всего изучало этот алгоритм на 1-м или 2-м курсе ВУЗа (как и я), поэтому они могут пропустить эту статью, ничего нового тут нет.

Сетевые видеокамеры постепенно вытесняют аналоговые, хоть и стоят они сейчас гораздо дороже. Сетевые обладают рядом очевидных приемуществ:

• нет необходимости в отдельном регистраторе или плате захвата;
• помехоустойчивость;
• простая интеграция в существующую сеть;
• нет ограничения по расстоянию;
• наличие камер высокого разрешения;
• просмотр камеры прямо с самой камеры по http;
• наличие всевозможных настроек;
• и др.

Нас интересует способ получения изображений с таких камер, для этого надо знать а как вообще они их передают? На наше счастье камеры используют существующие стандарты, а не то, что взбредёт в голову китайскому разработчику. Подавляющее большинство камер используют один или несколько способов передачи видео, это в основном Motion JPEG по HTTP, Motion JPEG по RTSP или H264 по RTSP. Также многие камеры могут передавать звук, но он нас не интересует сейчас.

В этой статье я рассмотрю эти способы передачи изображений с сетевых камер, а также приведу пример захвата таких изображений всё на том же Python'е.