Как я делал свою первую карту на Leaflet.js.

Я ничего не понимаю в картографии и геоинформационных сервисах, поэтому эта статья будет скорее ознакомительная и в помощь новичкам, так как многой информации на русском языке в интернете по-моему нету, а до какой-то я дошел случайно.

Итак задание было следующее: есть черно-белый планшет (маленький кусок карты города) размером 5913x7863 пикселей в формате .bmp + .shp слои.

(изначально карты были отрисованы в формате .dwg (формат автокада), но это закрытый формат и с ним ничего не сделаешь, поэтому ребятам пришлось сохранить каждый слой отдельно в .shp + атрибутивные данные в .dbf)

Из этого всего нужно сделать онлайн карту, основной функционал которой — это вывод атрибутов при нажатии на слой и включение/отключение этих слоёв.

Выбор пал на leaflet.js, так как это оболочка с открытым кодом, на ней сделаны OSM и мой любимый 2GIS. К тому же он хорошо работает на мобильных устройствах.

«Возьми себя в руки, тряпка!» — сказал я себе, когда понял, что работа скоро доконает. Или она тебя, или ты её.

Дорога в тысячу ли начинается с первого шага.
Первым шагом стала книга Дэвида Аллена «Как привести дела в порядок: искусство продуктивности без стресса». Точки над i расставил курс Максима Дорофеева «Джедайская техника пустого инбокса, или Как доводить дела до конца».
 
Нельзя питать иллюзий, ступив на тропу войны. Проблемы не заставили себя долго ждать. Работа на компьютере требовала автоматизации. Дело стало за малым, поиск подходящего программного обеспечения для Getting Things Done (GTD).

Бесконечные пробы GTD-программ не принесли счастья. Комфортной работе мешало большое количество данных.
Не получалось связать задачи и данные внутри одной GTD-программы. Поток писем складировался в Outlook, документы и другие файлы на диске, часть информации на web ресурсах и так далее. Решая дела, приходилось тратить время на поиск связанных с ними данных. Возникали проблемы с синхронизацией информации на разных устройствах и многое другое.
 
Но кто ищет, тот всегда найдёт! Выходом из патовой ситуации оказался Microsoft OneNote 2013, который простыми настройками легко превратился в полноценный GTD-инструмент. Только такой подход позволил преодолеть все проблемы и ощутить комфорт от использования GTD.

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Каждый, кто достаточно долгое время разрабатывал приложения с использованием WPF, наверное, замечал, что этот фреймворк далеко не так прост в использовании, как может показаться на первый взгляд. В этой статье я попытался собрать некоторые наиболее типовые проблемы и способы их решения.

Данная статья посвящена исследованию возможностей нейронных сетей при их использовании в качестве основы для индивидуального разума моделируемого объекта.

Цель: показать, способна ли нейронная сеть (или ее данная реализация) воспринимать «окружающий» мир, самостоятельно обучаться и на основе собственного опыта принимать решения, которые можно считать относительно разумными.

Вниманию читателей «Хабрахабра» представляется перевод статьи Хану Коммалапати и Тома Кристиана об внутреннем устройстве .NET. Существует альтернативный вариант перевода на сайте Microsoft.

В статье рассматривается:

• Системный домен (SystemDomain), Домен общего доступа (SharedDomain) и домен по умолчанию (DefaultDomain)
• Представление объекта и другие особенности организации памяти
• Представление таблицы методов
• Распределение методов

Используемые технологии: .NET Framework, C#

Содержание

1. Домены создаваемые начальным загрузчиком
2. Системный домен
3. Домен общего доступа (разделяемый)
4. Дефолтный домен
5. Загрузчик куч
6. Основы типов
7. Экземпляр объекта
8. Таблица методов
9. Размер базового экземпляра
10. Таблица слотов метода
11. Описатель метода
12. Карта таблиц виртуальных методов интерфейсов и карта интерфейса
13. Виртуальное распределение
14. Статические переменные
15. EEClass
16. Заключение

Многопоточность — одна из самых сложных тем в программировании, с ней постоянно возникает масса проблем. Без четкого понимания внутренних механизмов будет очень трудно предсказать результат работы приложения, использующего несколько потоков. Мы не будем здесь дублировать массу теоретической информации, которой очень много в сети и умных книгах. Вместо этого сконцентрируемся на конкретных и наиболее важных проблемах, на которые нужно обращать особое внимание и обязательно помнить о них в процессе разработки.

На «Мегамозге» много вопросов вызвала статья «Выручка проектов «Сколково» растет быстрее плана». Поскольку наша фирма является участником ИТ-кластера «Сколково», я хочу пролить свет на эти цифры. Сразу скажу, что если понимать цифры с точки зрения здравого смысла (лично моего), то там такой выручки нет, как и нет новых рабочих мест. Теперь давайте разберемся по-порядку.

В этом топике я хотел бы рассказать о том, как устроена кассандра (cassandra) — децентрализованная, отказоустойчивая и надёжная база данных “ключ-значение”. Хранилище само позаботится о проблемах наличия единой точки отказа (single point of failure), отказа серверов и о распределении данных между узлами кластера (cluster node). При чем, как в случае размещения серверов в одном центре обработки данных (data center), так и в конфигурации со многими центрами обработки данных, разделенных расстояниями и, соответственно, сетевыми задержками. Под надёжностью понимается итоговая согласованность (eventual consistency) данных с возможностью установки уровня согласования данных (tune consistency) каждого запроса.

NoSQL базы данных требуют в целом большего понимания их внутреннего устройства чем SQL. Эта статья будет описывать базовое строение, а в следующих статьях можно будет рассмотреть: CQL и интерфейс программирования; техники проектирования и оптимизации; особенности кластеров размещённых в многих центрах обработки данных.

Перевод pdf файла с сайта http://www.mcdonaldland.info/ с описанием 23-х шаблонов проектирования GOF. Каждый пункт содержит [очень] короткое описание паттерна и UML-диаграмму. Сама шпаргалка доступна в pdf, в виде двух png файлов (как в оригинале), и в виде 23-х отдельных частей изображений. Для самых нетерпеливых — все файлы в конце статьи.

Под катом — много картинок.

Год назад мы запустили интенсив, провели первые три потока и смогли взять на постоянную основу автора курсов. Самим было интересно, что же получится сделать за следующий год.



Год прошёл, второй учебный сезон скоро закончится и можно подвести итоги, поделиться планами и ответить на главный вопрос:

Уважаемые читатели! Представляю вашему вниманию перевод методологии создания веб-приложений The Twelve-Factor App от разработчиков платформы Heroku. Мои комментарии скрыты спойлерами по ходу статьи.

Введение

В наши дни программное обеспечение обычно распространяется в виде сервисов, называемых веб-приложения (web apps) или software-as-a-service (SaaS). Приложение двенадцати факторов — это методология для создания SaaS-приложений, которые:

• Используют декларативный формат для описания процесса установки и настройки, что сводит к минимуму затраты времени и ресурсов для новых разработчиков, подключенных к проекту;
• Имеют соглашение с операционной системой, предполагающее максимальную переносимость между средами выполнения;
• Подходят для развертывания на современных облачных платформах, устраняя необходимость в серверах и системном администрировании;
• Сводят к минимуму расхождения между средой разработки и средой выполнения, что позволяет использовать непрерывное развертывание (continuous deployment) для максимальной гибкости;
• И могут масштабироваться без существенных изменений в инструментах, архитектуре и практике разработки.

Методология двенадцати факторов может быть применена для приложений, написанных на любом языке программирования, и которые используют любые комбинации сторонних служб (backing services) (базы данных, очереди сообщений, кэш-памяти, и т.д.).

Xpath — это язык запросов к элементам xml или xhtml документа. Также как SQL, xpath является декларативным языком запросов. Чтобы получить интересующие данные, необходимо всего лишь создать запрос, описывающий эти данные. Всю «черную» работу за вас выполнит интерпретатор языка xpath.
Очень удобно, не правда ли? Давайте посмотри какие возможности предлагает xpath для доступа к узлам веб-страниц.

Очередной пост в рамках нашего цикла лекций Технопарка. В этот раз мы предлагаем вашему вниманию курс, посвящённый алгоритмам и структурам данных. Автор курса — Степан Мацкевич, сотрудник компании ABBYY.

Лекция 1. Основы

Начало первой лекции посвящено обсуждению основных понятий, на которых строится вся дальнейшая программа курса: что такое алгоритм и структура данных. Описаны базовые виды алгоритмов, их характеристики и методы анализа. Далее рассматриваются примеры создания алгоритмов для вычисления чисел Фибоначчи, проверки числа на простоту, быстрого возведения числа в целую степень. В конце лекции рассказывается об особенностях использования алгоритмов для работы с массивами: создание однопроходных алгоритмов, поиск минимального элемента, бинарный поиск.

Вторая часть
Примечание переводчика: Данная статья является переводом публикации «The AI Revolution: The Road to Superintelligence». Оригинальная статья была написана для широкой аудитории, поэтому многие термины использованные в ней могут быть не точными или вообще не научными. При переводе я старался сохранить непринуждённый дух статьи и юмор, с которым был написан оригинал. К сожалению, это не всегда получалось. Переводчик согласен не со всем, что написано в данной статье, но правки к фактам и своё мнение не были добавлены даже в виде примечаний или комментариев. В тексте могут быть ошибки и опечатки, сообщайте о них, пожалуйста, в личные сообщения, буду стараться исправлять всё максимально быстро. Все ссылки в тексте скопированы из оригинальной статьи и ведут на англоязычные ресурсы.

We are on the edge of change comparable to the rise of human life on Earth. — Vernor Vinge

Мы стоим на пороге перемен сравнимых, разве что с самим рождением человечества. Вернор Виндж.

Каково это находиться здесь?

В данной публикации речь пойдёт о настройке важных параметров пула ASP.NET-приложений при вызове удалённых веб-сервисов и активной работе с сетью на стороне сервера через стандартные классы .NET.

Введение

Приходилось ли вам когда-нибудь самим настраивать производственные веб-сервера (production servers) под управлением ОС Windows Server 2008 R2/IIS 7.5 и выше? Для системных администраторов, имеющих большой опыт работы с IIS, скорее всего, это тривиальная задача, но вот для веб-разработчиков, которым по различным причинам порой приходится самим участвовать в настройке «боевых» серверов, данная информация может оказаться весьма полезной.

Итак, приступаем. Ускоряем сайт на ASP.NET — экономим деньги предприятия и нервы администратора.

Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.

История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.

Моделирование нейронов

Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.



По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.

В первый раз я услышал о CQRS, когда устроился на новую работу. В компании, в которой работаю и по сей день, мне сразу сказали что на проекте, над которым я буду работать используется CQRS, Event Sourcing, и MongoDB в качестве базы данных. Из этого всего я слышал только о MongoDB. Попытавшись вникнуть в CQRS, я не сразу понял все тонкости данного подхода, но почему-то мне понравилась идея разделения модели взаимодействия с данными на две — read и write. Возможно потому что она как-то перекликалась с парадигмой программирования “разделение обязанностей”, возможно потому что была очень в духе DDD.

Вообще многие говорят о CQRS как о паттерне проектирования. На мой взгляд он слишком сильно влияет на общую архитектуру приложения, что бы называться просто “паттерном проектирования”, поэтому я предпочитаю называть его принципом или подходом. Использование CQRS проникает почти во все уголки приложения.

Сразу хочу уточнить что я работал только со связкой CQRS + Event Sourcing, и никогда не пробовал просто CQRS, так как мне кажется что без Event Sourcing он теряет очень много бенефитов. В качестве CQRS фреймворка я буду использовать наш корпоративный Paralect.Domain. Он чем-то лучше других, чем то хуже. В любом случае советую вам ознакомиться и с остальными. Я здесь упомяну только несколько фреймворков для .NET. Наиболее популярные это NCQRS, Lokad CQRS, SimpleCQRS. Так же можете посмотреть на Event Store Джонатана Оливера с поддержкой огромного количества различных баз данных.

Начнем с CQRS

Что же такое CQRS?
CQRS расшифровывается как Command Query Responsibility Segregation (разделение ответственности на команды и запросы). Это паттерн проектирования, о котором я впервые услышал от Грега Янга (Greg Young). В его основе лежит простое понятие, что вы можете использовать разные модели для обновления и чтения информации. Однако это простое понятие ведет к серьёзным последствиям в проектировании информационных систем. (с) Мартин Фаулер

Впервые я услышал о библиотеке MassTransit (MT) около года назад от экс-коллеги, зашедшего в наш офис для обмена опытом. Компания, в которую он устроился, использовала MT для уменьшения связности между модулями разрабатываемого ими сервиса и, поскольку высокая связность начала превращаться в проблему и для нас, чужой опыт оказался нам очень кстати. Помимо уменьшения связности путем перехода на событийную модель взаимодействия между модулями, MT пригодился нам и для распределения ресурсоемких задач между несколькими процессами.

От переводчика: некоторые скорее всего уже читали этот титанический труд от Мартина Фаулера и его коллеги Джеймса Льюиса, но я все же решил сделать перевод этой статьи. Тренд микросервисов набирает обороты в мире enterprise разработки, и эта статья является ценнейшим источником знаний, по сути выжимкой существующего опыта работы с ними.

Термин «Microservice Architecture» получил распространение в последние несколько лет как описание способа дизайна приложений в виде набора независимо развертываемых сервисов. В то время как нет точного описания этого архитектурного стиля, существует некий общий набор характеристик: организация сервисов вокруг бизнес-потребностей, автоматическое развертывание, перенос логики от шины сообщений к приемникам (endpoints) и децентрализованный контроль над языками и данными.