На мой взгляд, директивы являются основной изюминкой декларативного стиля Angularjs. Однако, если открыть комментарии пользователей в разделе официальной документации Angularjs, посвященной директивам, то вы увидите, что самый популярный из них: «Пожалуйста, перепишите документацию, сделайте ее более доступной и структурированной. Начинающему разработчику на Angularjs сложно в ней разобраться» («Please rewrite a clearer well structured documentation of directives., this is not friendly to first time angular developers»). С этим трудно не согласится, документация пока еще сыровата и в некоторых моментах приходится прилагать большие усилия, чтобы разобраться в логике и сути функционала. Поэтому я предлагаю вам свой вольный пересказ данной главы в надежде, что кому-то это позволит сэкономить время, а так же рассчитываю на вашу поддержку и участие в комментариях. Итак, поехали!
Часть 1

На мой взгляд, директивы являются основной изюминкой декларативного стиля Angularjs. Однако, если открыть комментарии пользователей в разделе официальной документации Angularjs, посвященной директивам, то вы увидите, что самый популярный из них: «Пожалуйста, перепишите документацию, сделайте ее более доступной и структурированной. Начинающему разработчику на Angularjs сложно в ней разобраться» («Please rewrite a clearer well structured documentation of directives., this is not friendly to first time angular developers»). С этим трудно не согласится, документация пока еще сыровата и в некоторых моментах приходится прилагать большие усилия, чтобы разобраться в логике и сути функционала. Поэтому я предлагаю вам свой вольный пересказ данной главы в надежде, что кому-то это позволит сэкономить время, а так же рассчитываю на вашу поддержку и участие в комментариях. Итак, поехали!

Одной из ключевых составляющих практически любого веб-приложения является взаимодействие с сервером. В больших приложениях это далеко не один запрос. При этом запросы часто необходимо объединять для последовательного или параллельного выполнения, а часто сочетать и то и другое. Кроме того, большие приложения обычно имеют многослойную архитектуру — обертка над RESTFul API => бизнес-сущности => более комплексная бизнес-логика (разбиение условно для примера). И на каждом слое необходимо принять данные в одном формате и передать на следующий слой уже в другом.

Вот со всеми этими задачами могут помочь справиться Promise-ы.

За подробностями добро пожаловать под кат.

AngularJS директивы – это клево

AngularJS является каркасом (фреймворком) для построения web приложений, который позволяет создавать сложные приложения достаточно просто. Одна из его лучших возможностей, это создание директив, которые являются повторно используемыми web компонентами. Это дает возможность создавать новые HTML теги и атрибуты, которые могут динамично отображать контент в ответ на изменение данных, и обновлять сами данные, в случае необходимости.
Это очень высокопроизводительный подход, поскольку он позволяет вам оборачивать сложное взаимодействие с DOM в повторно используемые пакеты кода.

Самые непристойные и отвратительные наши поступки, выходящие за всякие нормы морали и принципов, обычно начианаются со слов «А почему бы и нет?».

В данном посте я затрону вопросы проектирования приложения на AngularJS, философии, его архитектуры, сборки, пройдусь по разным полезным библиотекам и готовым архитектурным шаблонам. В довершение устрою небольшую Angular+Require.js+Grunt+Yeoman оргию, которую я назвал Angular-Super-Seed или чуть более скромно ASS-генератор.

Так что, если вы планируете писать приложение на Angular, то почему бы и нет?

Мотивация

• «Поступай с людьми так, как хотел бы, чтобы поступили с тобой». Вдруг кому-то пригодится
• Узнать что-нибудь новенькое как о себе, так и о разработке в комментариях.
  
• Попиарить свой генератор приложения ASS.
  

Сегодня мы завершаем новогоднюю серию постов, посвященных лекциям Школы анализа данных. Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».

В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы и структуры данных, включая хешировани, сложность и модели вычислений, деревья поиска, B-деревья, задачи геометрического поиска, динамическую связность в графах и другое.

Мы учли то, о чём нас просили в комментариях к прошлым курсам — теперь при желании можно не только смотреть/скачивать лекции по отдельности, но и загрузить всё разом в виде открытой папки на Яндекс.Диске. Кстати — в предыдущих постах тоже появились такие же апдейты (вот ссылки для удобства: «машинное обучение», «дискретный анализ и теория вероятностей», «параллельные и распределённые вычисления»).



Лекции читает Максим Александрович Бабенко, заместитель директора отделения computer science, ассистент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук.

Для тех, кому одного курса на праздники мало и кто хочет больше, продолжаем нашу серию курсов от Школы анализа данных Яндекса. Сегодня подошла очередь курса «Дискретный анализ и теория вероятностей» – даже более фундаментального, чем предыдущий. Но без него нельзя представить ещё большую часть современной обработки данных.

В рамках курса рассматриваются основные понятия и методы комбинаторного, дискретного и асимптотического анализа, теории вероятностей, статистики и на примере решения классических задач демонстрируется их применение.



Читает курс Андрей Райгородский. Доктор физико-математических наук. Профессор кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. Заведующий кафедрой Дискретной математики ФИВТ МФТИ. Профессор и научный руководитель бакалавриата кафедры «Анализ данных» факультета инноваций и высоких технологий МФТИ. Руководитель отдела теоретических и прикладных исследований компании «Яндекс». (Ещё больше можно узнать в статье о нём на Википедии).

Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2

Логарифмы

Если вы знаете, что такое логарифмы, то можете спокойно пропустить этот раздел. Глава предназначается тем, кто незнаком с данным понятием или пользуется им настолько редко, что уже забыл что там к чему. Логарифмы важны, поскольку они очень часто встречаются при анализе сложности. Логарифм — это операция, которая при применении её к числу делает его гораздо меньше (подобно взятию квадратного корня). Итак, первая вещь, которую вы должны запомнить: логарифм возвращает число, меньшее, чем оригинал. На рисунке справа зелёный график — линейная функция f(n) = n, красный — f(n) = sqrt(n), а наименее быстро возрастающий — f(n) = log(n). Далее: подобно тому, как взятие квадратного корня является операцией, обратной возведению в квадрат, логарифм — обратная операция возведению чего-либо в степень.

Построение lock-free структур данных зиждется на двух китах – атомарных операциях и способах упорядочения доступа к памяти. В этой статье речь пойдет об атомарности и атомарных примитивах.

Анонс. Спасибо за теплый прием Начал! Вижу, что тема lock-free интересна хабрасообществу, это меня радует. Я планировал построить цикл по академическому принципу, плавно переходя от основ к алгоритмам, попутно иллюстрируя текст кодом из libcds. Но часть читателей требует зрелищ не мешкая показать, как пользоваться библиотекой, особо не рассусоливая. Я согласен, в этом есть свой резон. В конечном счете, и мне не так интересно, что там внутри boost, — опишите, как его применять! Поэтому свой эпический цикл я разделю на три части: Основы, Внутри и Извне. Каждая статья эпопеи будет относится к одной из частей. В Основах будет рассказываться о низкоуровневых вещах, вплоть до строения современных процессоров; это часть для почемучек вроде меня. Внутри будет освещать интересные алгоритмы и подходы в мире lock-free, — это скорее теория о том, как реализовать lock-free структуру данных, libcds будет неисчерпаемым источником C++ кода. В Извне будут статьи о практике применения libcds, — программные решения, советы и FAQ. Извне будет питаться вашими вопросами/замечаниями/предложениями, дорогие хабражители.

А пока я судорожно готовлю начало Извне, — первая часть Основ. Статья во многом не о C++ (хотя и о нем тоже) и даже не о lock-free (хотя без atomic lock-free алгоритмы неработоспособны), а о реализации атомарных примитивов в современных процессорах и о базовых проблемах, возникающих при использовании таких примитивов.
Атомарность — это первый круг ада низкий уровень из двух.

Я надеюсь, что эта статья станет началом цикла заметок о lock-free структурах данных. Я хочу поделиться с хабрасообществом своим опытом, наблюдениям и размышлениями о том, что такое lock-free структуры данных, как их реализовывать, подходят ли концепции контейнеров стандартной библиотеки STL к lock-free контейнерам, и когда стоит (и стоит ли вообще) применять lock-free структуры данных.

Разбор полетов

По итогам прошлого поста мы выяснили, что:

• доставка происходит в обход Почты РФ через UPS/DHL;
• в Москву посылка приходит за 5 дней;
• для РФ Киндл продается только в версии «без встроенной рекламы» и без аксессуаров в отдельном лоте. Поэтому чехлы, к примеру, можно взять тут.
• Amazon оплачивает услуги таможенного брокера;
• заказывая доставку на рабочий адрес, никак не упоминайте название компании, иначе получателем будет компания, а не вы, со всеми последствиями;
• если ваша покупка дешевле 200 евро, включая стоимость доставки, вам не о чем переживать;
• если вы хотите сделать покупку весом до 31 кг. и стоимостью до 1000 евро, включая стоимость доставки, то вам желательно заказывать ее на адрес в одном из городов списка (Москва, Санкт-Петербург, Краснодар, Владивосток, Ставрополь, Новороссийск и Нижний Новгород). В этом случае доступны следующие варианты развития событий:
• 1. скорее всего, вам не о чем переживать, и покупку вам доставят без лишних проблем;
  2. возможно, вам позвонят\ напишут из UPS и попросят прислать им отсканированную распечатку электронной квитанции заказа из Amazon, подписанный договор оказания услуг перевозки груза и копию паспорта.
  3. самый маловероятный и худший вариант — квест по самостоятельному прохождению таможни. Не переживайте, с этой инструкцией процесс займет не больше 2 часов времени и будет не сложнее похода в библиотеку.
• это же Amazon! При возникновении любых проблем — задержка, потеря посылки, дополнительные таможенные сборы, повреждение товара — служба поддержки придет вам на помощь вплоть до полного возмещения стоимости.

Теперь о том, что же все-таки можно купить.

Этот алгоритм является улучшенным алгоритмом поиска пути A*. JPS ускоряет поиск пути, “перепрыгивая” многие места, которые должны быть просмотрены.  В отличие от подобных алгоритмов JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. Данный алгоритм представлен в 2011 году, а в 2012 получил высокие отклики. Что из себя представляет данный алгоритм и его реализацию можно прочитать дальше в статье.

С 9 по 11 ноября проходил Windows 8 Хакатон RUWOWZAPP, куда я сначала зарегистрировался как участник, а потом удостоился чести присутствовать на мероприятии в качестве эксперта. Будучи в качестве эксперта я познакомиться со множеством замечательных людей и их проектов. Было настолько интересно что продолжал консультировать даже по ночам, и на сон оставалось 4-5 часов. Я настолько заразился позитивом и энергией и желанием людей создавать, что тоже не удержался от создания своего небольшого прототипа приложения — Списка покупок с поддержкой распознавания голоса.
За пару часов мне удалось сделать функциональный прототип, демонстрирующий идею приложения, с клиентами для WP, Win8, Android

Мне не хотелось участвовать в конкурсе приложений с таким сырым прототипом, но мне очень хотелось показать то что я сделал за пару часов, и в последний момент, перед выступлением последнего участника встал в очередь на выступление, и ведущий позволил мне продемонстрировать свои поделки:



Приложение вызвало большой интерес у участников хакатона и фактически это обещанная статья со всеми ответами на вопросы, на которые тогда у меня не хватило времени.

Для тех кто хочет сразу посмотреть код, исходники можно скачать здесь
А остальных прошу под кат.

Добрый день.

Мы живем в мире тотальной глобализации как в реальной жизни, так и в виртуальной. Я имею в виду, что нам хочется иметь одни и те же данные, одни и те же настройки и одно и то же поведение программ на разных устройствах. Такой синхронизации всего и вся в наше время легко добиться с помощью облаков. Об этом и пойдет речь в данной статье, а именно о скрещивании приложения для Windows 8 (WinRT) с облаком Windows Azure для хранения данных и метаданных.

Вводная

Итак, предположим, что у нас есть приложение для Windows 8 (пусть это будет сервис хранения неких текстовых записей), которое:
1) Должно отображать список записей с минимальной информацией о каждой из них (допустим, заголовок или дату создания). Назовем это метаданными.
2) Должно иметь возможность показать подробную информацию о записи (контент) при переходе к конкретному элементу. Назовем это данными.
3) Должно синхронизировать данные между различными устройствами под управлением Windows 8 (создал запись дома, просмотрел ее же на работе).

Наиболее правильный подход, который я вижу, это разбить данные и метаданные и хранить их в разных местах. Это позволит нам быстро получить небольшие по объему метаданные для отображения в виде списке, и подгружать «тяжелые» данные по запросу пользователя.

По ходу этой статьи мы познакомимся с Windows Azure Mobile Services для хранения метаданных и Windows Azure Blob Storage для хранения данных. Впереди много текста и картинки.

В эту прекрасную пятницу осмелюсь предложить хабрасообществую небольшую подборку приложений, предназначенных для увеличения продуктивности во время работы с фронтэндом. Если ваш любимый апп здесь не представлен — добро пожаловать в комментарии!

Form Builder



Этот прекрасный генератор форм поможет вам в создании красивейших CSS логин-боксов и прочих input вещей, при минимальных временных затратах. Помимо форм на сайте этого проекта можно создавать и другие не менее красивые CSS элементы, в том числе кнопки и ленты.

В подборке сервисы, плагины, темы и другие полезности, облегчающие работу с Twitter Bootstrap.

Стилизация

BootSwatchr — быстрая стилизация Twitter Bootstrap.

В предыдущей части мы рассматривали как получить доступ к файловому хранилищу приложения. Так как есть прямой доступ к файловому хранилищу, мы можем воспользоваться практически любой встраиваемой БД. На сегодняшний день SQLite, пожалуй, является самой популярной кроссплатформенной встраиваемой базой данных. В связи с этим при портировании приложений скорее всего придется работать с SQLite, работу с которым будем рассматривать далее.

В целом статья получилось больше похожей на инструкцию по установке и работе SQL Lite.

В статье будет описано
Установка расширения для сутдии.
Добавление SQLite в проект
Добавление провайдера sqlite-net
Работа с БД через linq провайдер (в стиле LinqToSql, EF)
Работа с БД через SQL запросы (в стиле ADO.NET)

Если в одном из моих прошлых постов речь шла о довольно современном подходе к построению сбалансированных деревьев поиска, то этот пост посвящен реализации АВЛ-деревьев — наверное, самого первого вида сбалансированных двоичных деревьев поиска, придуманных еще в 1962 году нашими (тогда советскими) учеными Адельсон-Вельским и Ландисом. В сети можно найти много реализаций АВЛ-деревьев (например, тут), но все, что лично я видел, не внушает особенного оптимизма, особенно, если пытаешься разобраться во всем с нуля. Везде утверждается, что АВЛ-деревья проще красно-черных деревьев, но глядя на прилагаемый к этому код, начинаешь сомневаться в данном утверждении. Собственно, желание объяснить на пальцах, как устроены АВЛ-деревья, и послужило мотивацией к написанию данного поста. Изложение иллюстрируется кодом на С++.

David Drysdale, Beginner's guide to linkers (http://www.lurklurk.org/linkers/linkers.html).

Цель данной статьи — помочь C и C++ программистам понять сущность того, чем занимается компоновщик. За последние несколько лет я объяснил это большому количеству коллег и наконец решил, что настало время перенести этот материал на бумагу, чтоб он стал более доступным (и чтоб мне не пришлось объяснять его снова). [Обновление в марте 2009: добавлена дополнительная информация об особенностях компоновки в Windows, а также более подробно расписано правило одного определения (one-definition rule).

Типичным примером того, почему ко мне обращались за помощью, служит следующая ошибка компоновки:

g++ -o test1 test1a.o test1b.o
test1a.o(.text+0x18): In function `main':
: undefined reference to `findmax(int, int)'
collect2: ld returned 1 exit status

Если Ваша реакция — 'наверняка забыл extern «C»', то Вы скорее всего знаете всё, что приведено в этой статье.