Некоторое время назад выполнял я заказ для одной конторы. Суть проекта сейчас не важна (это был некий довесок к их корпоративной системе, который они ставили на компы своим клиентам), одним из требований было что бы приложение отправляло отчет об своем использовании. А попросту говоря, ребята хотели знать насколько их программа востребована среди клиентов. И вот на этой волне, возник у меня вопрос — а действительно, написал ты программу, отдал |продал в добрые руки или просто выложил ее в интернет. И что дальше? Сколько реальных пользователей ее увидели?

Мы продолжаем говорить о криптовалютах. И сегодня речь пойдет уже не просто о перспективных ICO, а о сервисах, которые позволяют снизить издержки и, наоборот, больше заработать при использовании биткоина.

Большинство веб-разработчиков, с которыми я общаюсь сейчас, любят писать JavaScript со всеми новейшими функциями языка — async/await, классами, стрелочными функциями и т.д. Однако, несмотря на то, что все современные браузеры могут исполнять код ES2015+ и изначально поддерживают упомянутый мной функционал, большинство разработчиков по-прежнему транспилируют свой код на ES5 и связывают его с полифиллами, чтобы удовлетворить небольшой процент пользователей, все еще работающих в старых браузерах.

Это отвратительно. В идеальном мире мы не будем развертывать ненужный код.

Привет, Друзья!

Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.

Пример использования на огромном графе:

Поиграться с демо можно здесь

В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.

Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

Как известно, что ни делай под Raspberry Pi, получится либо медиаплеер, либо метеостанция. Постигла эта участь и меня — когда после очередного ливня датчик метеостанции залило, настала пора или купить новую, или сделать самому.

От метеостанции нужны были следующие функции:

• отображение температуры
• отображение графика атмосферного давления
• прогноз дождя
• синхронизация времени (в случае обычной метеостанции, по DCF77, если уж на устройстве есть часы, они должны показывать точное время)

Из покупных, по сочетанию «дизайн-цена-функции» не понравилась ни одна — либо нет одного, либо другого, либо слишком громоздко и дорого. В итоге решено было задействовать Raspberry Pi с TFT-экраном, и сделать те функции, которые нужны.

Получилось примерно так:



Подробности реализации и готовый проект под катом.

Интеллектуальные игры, подобные головоломкам, дисциплинируют мышление, формируют мыслительную культуру, значение которой трудно переоценить, развивают воображение, причем, все эти собственные усовершенствования человек приобретает в самой захватывающей форме – в форме игры.

---

Совсем немного истории

Головоломка «Instant Insanity» (Мгновенное Безумие), возможно, одна из самых востребованных для иллюстрации применимости теории графов в решении задач подобного ей типа.

Задачу «Можно ли проинвертировать три сигнала, если у вас есть только два инвертора, и неограниченное количество элементов „И“ и „ИЛИ“? мы решали в институте за одну пару. Сейчас ее решение ставит в тупик даже продвинутых специалистов. Давайте посмотрим как с ней справится geektimes-сообщество, а заодно попробую восстановить истории ее возникновения…

Я люблю истории про апокалипсис, про то, как нашу планету порабощают пришельцы, обезьяны или терминаторы, и с детства мечтал приблизить последний день человечества.

Однако, я не умею строить летающие тарелки или синтезировать вирусы, а потому речь пойдет про терминаторов, а точнее о том как этим трудягам помочь отыскать Джона Коннора.

Мой рукодельный терминатор будет несколько упрощён — он не сможет ходить, стрелять, говорить "I'll be back". Единственное на что он будет способен — распознать голос Коннора, ежели он его услышит (ну или, например, Черчилля, если его тоже надо будет найти).

Детектирование и регистрация особенностей изображений имеет много приложений в робототехнике, видео компрессии и т.д. Быстрая и аккуратная регистрация — пока недостижимая мечта многих программистов и пользователей. Она или быстрая, или аккуратная…

Провайдеры Российской Федерации, в большинстве своем, применяют системы глубокого анализа трафика (DPI, Deep Packet Inspection) для блокировки сайтов, внесенных в реестр запрещенных. Не существует единого стандарта на DPI, есть большое количество реализации от разных поставщиков DPI-решений, отличающихся по типу подключения и типу работы.

Существует два распространенных типа подключения DPI: пассивный и активный.

Пассивный DPI

Пассивный DPI — DPI, подключенный в провайдерскую сеть параллельно (не в разрез) либо через пассивный оптический сплиттер, либо с использованием зеркалирования исходящего от пользователей трафика. Такое подключение не замедляет скорость работы сети провайдера в случае недостаточной производительности DPI, из-за чего применяется у крупных провайдеров. DPI с таким типом подключения технически может только выявлять попытку запроса запрещенного контента, но не пресекать ее. Чтобы обойти это ограничение и заблокировать доступ на запрещенный сайт, DPI отправляет пользователю, запрашивающему заблокированный URL, специально сформированный HTTP-пакет с перенаправлением на страницу-заглушку провайдера, словно такой ответ прислал сам запрашиваемый ресурс (подделывается IP-адрес отправителя и TCP sequence). Из-за того, что DPI физически расположен ближе к пользователю, чем запрашиваемый сайт, подделанный ответ доходит до устройства пользователя быстрее, чем настоящий ответ от сайта.

Рассказ о том, как выглядит интернет, развивающийся в отрыве от глобальной сети

Я живу в Китае и избегаю китайского интернета: посещаю минимум китайских сайтов, не пользуюсь китайской электронной почтой, стараюсь не устанавливать китайский софт на ПК и приложения на смартфон. Пользоваться же иностранными сервисами и сайтами сложно из-за повсеместных многоуровневых блокировок, которые всё сложнее обходить.

Может, я такой расист и ненавижу Китай? Или я не знаю языка? Или я просто вредный зануда? 

Недавно я занимался тем, что исследовал какие существуют решения для реализации web-ssh прокси-сервера. Суть задачи заключается в том, чтобы дать пользователям возможность соединяться с произвольным ssh-сервером посредством web-интерфейса. Обычно, решения web-ssh предназначены для соединения с сервером, на котором они развернуты, но в рамках моей задачи мне хотелось, чтобы пользователь мог указать IP, порт, имя и пароль пользователя (или ключ) и выполнить соединение с произвольным сервером. С ходу найти подобного решения мне не удалось.

Вообще-то, конечно, есть Guacamole, но для моей задачи использование этого приложения было слишком затратным как по ресурсам разработки, так и по функциям и их организации, поэтому от Guacamole я отказался.

Однако, для открытого пакета shellinabox я обнаружил решение на блоге на немецком языке, которое я и решил довести до нужного мне уровня. В итоге, получился симпатичный контейнер Docker, который можно найти как на GitHub так и на Dockerhub, который решает все необходимые задачи.

Но, статья не об этом, а о сопутствующем коде на Python, который мне пришлось написать. Дело в том, что мне не нравилось, что если пользователь открыл web ssh и куда-то ушел, то сессия будет висеть бесконечно, что на мой взгляд неприемлемо.

Расскажем о том, как устроен поиск похожих треков среди всех аудиозаписей ВКонтакте.

Зачем всё это надо?

У нас действительно много музыки. Много — это больше 400 миллионов треков, которые весят примерно 4 ПБ. Если загрузить всю музыку из ВКонтакте на 64 ГБ айфоны, и положить их друг на друга, получится башня выше Эйфелевой. Каждый день в эту стопку нужно добавлять еще 25 айфонов — или 150 тысяч новых аудиозаписей объёмом 1.5 ТБ.

Конечно, далеко не все эти файлы уникальны. У каждого аудио есть данные об исполнителе и названии (опционально — текст и жанр), которые пользователь заполняет при загрузке песни на сайт. Премодерации нет. В результате мы получаем одинаковые песни под разными названиями, ремиксы, концертные и студийные записи одних и тех же композиций, и, конечно, совсем неверно названные треки.

Если научиться достаточно точно находить одинаковые (или очень похожие) аудиозаписи, можно применять это с пользой, например:

• не дублировать в поиске один трек под разными названиями;
• предлагать прослушать любимую композицию в более высоком качестве;
• добавлять обложки и текст ко всем вариантам песни;
• усовершенствовать механизм рекомендаций;
• улучшить работу с жалобами владельцев контента.

Добрый день. Проблема с поиска, услуг или продукта, возникает на подавляющем большинстве сайтов. И в основной свой массе реализация подобной возможности ограничиваются поиском по точному слову, которое ввели в поисковой строке.

Если есть время, и заказчик хочет чуть большего, то гуглят реализацию наиболее популярного алгоритма (коим является «расстояние Левенштейна») и вписывают его.

В данной статье, я опишу сильно доработанный алгоритм, основанный, правда, на расстояния Левенштейна, и приведу примеры кода на C# нечеткого поиска по названиям, например: кафе, ресторанов или неких сервисов… В общем всё, что можно перечислить и имеет от одного до нескольких слов в своем составе:

«Яндекс», «Mail», «ProjectArmata», «world of tanks», «world of warships», «world of warplanes» и т.д.

На этот пост меня подтолкнула публикация «Почему я ворую книги, бедные авторы, и как это исправить», а именно — скепсис и возражения на мой комментарий о том, что я не читаю плохие книги. Мне предложили рассказать, как я выбираю книги для чтения и что именно читаю. Ну я и повелся.
Оформить список было сравнительно просто, FBReader любезно хранил на GoogleDrive все скачанные книги с того момента, как там появилась эта услуга. Предлагаю вашему вниманию список прочитанного мной за 2,5 года из жанров фентези и фантастики.

О Kotlin последнее время уже очень много сказано (особенно в совокупности с последними новостями c Google IO 17), но в то же время не очень много такой нужной информации, во что же компилируется Kotlin.
Давайте подробнее рассмотрим на примере компиляции в байткод JVM.

Это первая часть публикации. Вторую можно посмотреть тут

Процесс компиляции это довольно обширная тема и чтобы лучше раскрыть все ее нюансы я взял большую часть примеров компиляции из выступления Дмитрия Жемерова: Caught in the Act: Kotlin Bytecode Generation and Runtime Performance. Из этого же выступления взяты все бенчмарки. Помимо ознакомления с публикацией, настоятельно рекомендую вам еще и посмотреть его выступление. Некоторые вещи там рассказаны более подробно. Я же больше внимания акцентирую именно на компиляции языка.

Содержание:

Функции на уровне файла
Primary конструкторы
data классы
Свойства в теле класса
Not-null типы в публичных и приватных методах
Функции расширения (extension functions)
Тела методов в интерфейсах
Аргументы по умолчанию
Лямбды

Но прежде чем рассмотрим основные конструкции языка и то, в какой байткод они компилируются, нужно упомянуть о том, как непосредственно происходит сама компиляция языка:

Добрый день, дорогие друзья.

Недавно, сидя на диване, я задумался о том, что хочется мне сделать своего паука, который что-то бы смог качать с веб сайтов. Но качать он должен был бы не простой загрузкой, а как настоящий милый добрый браузер (т.е. JavaScript чтобы исполнялся).

В моей голове всплыли такие интересные штуки, как Selenium, PhantomJS, Splash и всякое подобное. Все эти штуки были мне немного втягость. Вот какие причины я выявил:

• Дело в том, что я хотел бы писать на своем любимом питоне, потому что очень не люблю JavaScript, а это уже означает, что большая часть уже не работала бы (или пришлось их как-то склеивать, что тоже отстой).
• Еще эти безголовые браузеры обновляются как когда.
• Но вот Selenium очень милая штука, но я не нашел, как там отслеживать загрузку страниц, или хотя бы адекватного способа выдрать куку или задать её. Слышал, что многие любители селениума инжектят в страничку JavaScript, что для меня дико, потому что где-то полгода назад я делал сайтик, который отрывал любые JavaScript вызовы с сайта и потенциально мог определять моего паука. Мне бы очень не хотелось таких казусов. Хочется чтобы мой паук выглядел как браузер максимально точно.

Один из самых сложных вызовов, которые перед нами стояли – сделать в поселке полноценный интернет, достаточный для стабильной связи, тяжелых файлов и SSH. Сегодня мы справились с этой задачей. К каждому дому в поселке подходит оптический кабель со стамегабитным интернетом и пингом до яндекса 20 мс. Скорость ограничена только тарифами провайдера – с технической точки зрения, каждый дом оснащен 4 гигабитными каналами до их узла. Под катом – история наших приключений и технические подробности.

В первом посте об этой игре я рассказал о технических сложностях, которые пришлось преодолеть. Второй пост, который вы сейчас читаете — более лёгкий для восприятия. Здесь я проиллюстрирую гифками весь путь построения физической модели и кратко расскажу о каждом шаге.

От создания нового проекта в Юнити до публикации бета-версии в Стиме прошло 10 месяцев. 90% времени ушло на создание, оптимизацию и вылизывание физической модели, остальное — на геймплей.

Цель была в том, чтобы создать полностью физический мир. Но подход, реализованный в Red Faction показался слишком громоздким и не слишком реалистичным. В той игре меши при взрыве разбивались на куски, на которые натягивались физические коллайдеры. Я решил не мучаться с сопроматом и множеством частных случаев разрушений, а сделать простую систему, работающую во всех случаях.

Сделал всё из взаимодействующих частиц: землю, здания, танки игроков, врагов, снаряды и бонусы — всё. Взаимодействия между частицами реализовал на видеокарте, поскольку для параллельных вычислений она в 50-100 раз производительней процессора.

Получившаяся из частиц материя сначала выглядела странно, и напоминала то ли жидкость, то ли газ:



А для игры нужно было что-то прочное, способное держать форму. Испробовав разные способы взаимодействия частиц, я нашёл, что сила Леннарда-Джонса даёт самую прочную субстанцию. Получилось что-то вроде манной каши. Для экспериментов я добавил взрывы по клику мыши.

Большой брат следит за тобой, птица!


Статьи про нейрокурятник