Анонсирован Xamarin 3 — кросс-платформенная среда разработки на C# для большинства мобильных платформ. Основные нововведения: дизайнер интерфейса для iOS Xamarin Designer, кросс-платформенная библиотека для построения пользовательского интерфейса Xamarin.Forms, улучшения IDE, новые методики повторного использования кода.

1. Xamarin Designer для iOS — визуальный дизайнер для iOS, работающий и в Xamarin Studio и Visual Studio. Поддерживается полная совместимость с форматом Storyboard, так что Visual Studio и Xamarin Studio могут использоваться совместно с Xcode Interface Builder. Нестандартные элементы управления прорисовываются прямо в дизайнере. Подробнее о Xamarin Designer.

Студенты, которые слушали обычные лекции, на 55% чаще проваливают экзамен, чем те, кто участвовал в обсуждении материала, пусть даже в минимальной форме. Таковы результаты нового исследования, опубликованного в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Первые университеты были основаны в Западной Европе в середине 11 века, с тех пор почти тысячу лет чтение лекций перед аудиторией остаётся основной формой преподавания учебного материала. Но многие преподаватели считают, что обучение становится более эффективно при вовлечении студентов в активную деятельность: работу в группах, ответы на вопросы.

Так уж получилось, что до того, как стать физиком, я хотел быть программистом. Не сложилось, но тяга писать программки не прошла. Как результат — за 15 лет работы в науке, было написано приличное количество разнообразного прикладного софта. Конечно, большая часть была совершенно одноразовой, и мотивацией для ее написания была фраза из мультика — «лучше день потерять, потом за пять минут долететь». Но некоторые вещи оказались долгоиграющими, пошли «в народ», кое-что даже продается. Для продажи этого «кое-чего» даже был создан сайт, ориентированный на «заграницу», но это было сделано больше ради эксперимента, а не с целью заработать какие-то реальные деньги, тем более что софт по большей части очень специфический, и спрос на него не велик. Но хватит о коммерции.

Я бы хотел совершенно безвозмездно поделиться частью своих наработок (тем, что не очень стыдно показать) с хабрасообществом, в надежде, что они могут оказаться полезными для молодых (и не очень) ученых, аспирантов и студентов, и кто-то сможет использовать их в своей работе. Вашему вниманию предлагается следующее (в порядке возрастания специфичности):

• SciRef — менеджер цитирований.
• AFM Vision — удобная визуализация данных атомно-силовой микроскопии.
• Raman 2D — построение карты распределения интенсивности Рамановского излучения.
• X-Ray Calc — симуляция рентгеновской дифракции тонких пленок.

Подробное описание возможностей, скриншоты (много) и ссылки — под катом.

Эта статья о самых главных ошибках четырех backend разработчиков, которые решили заработать денег на приложении для iPhone не имея никакого опыта в разработке мобильных приложений и тем более их продвижении.

Все началось с того, что чуть более года назад мы собрались и решили написать небольшое, но полезное приложение. Небольшое, потому что опыта не было, а затягивать выпуск на неопределенный срок не хотелось. Полезное, чтоб каждый из нас хотел им пользоваться. Работать над приложением мы решили в свободное время. В результате долгих споров у нас появилась идея, которая устраивала всех.

Ошибка #1 — Идея

Не удосужившись провести тщательный анализ рынка мы решили написать приложение для составления списка покупок. Отличительной чертой должна была стать умная сортировка с возможностью быстрого составления списка и красивый дизайн. Но, как оказалось, этого было недостаточно, чтобы покорить рынок, который и так был переполнен похожими приложениями.

Вывод: в следующий раз сначала очень серьезный анализ рынка, потом поиск людей готовых купить идею, и только потом продукт.

Один из главных отвлекающих факторов, мешающих сосредоточиться — шум. Однако не любой шум мешает работать — очень многие гораздо легче погружаются в «поток» под музыку или в шумном кафе. Существуют даже научные исследования, подтверждающие положительное влияние умеренного шума на решение творческих и интеллектуальных задач.

Сайт Noisli содержит коллекцию фоновых шумов на любой вкус и возможность смешивать их в произвольной пропорции. Здесь есть и звуки природы — шум дождя, плеск воды, пение птиц, шуршание листьев, и звуки техногенного характера — стук колёс поезда, звук работающего вентилятора, и звуки многолюдного кафе. Есть и искусственные белый, розовый и коричневый шум. Коллекция звуков постоянно пополняется.

Данная статья выросла из доклада, сделанного Крисом Смитом, одним из разработчиков F# на конференции DevLink. В целом она носит обзорный характер, однако несмотря на это, и на то, что усилиями shwars, mezastel и отчасти вашего покорного слуги F# уже не раз мелькал на Хабре, думаю что этот язык программирования не стал еще настолько очевиден всем, чтобы эта статья полностью потеряла смысл. Более того, здесь Крис пытается ответить на главный вопрос, который, думаю, мучает всех, кто хоть раз слышал о F#. Где же все-таки его применять? Получилось у него или нет – вам судить. Надеюсь после прочтения у вас хоть что-то относительно всего этого прояснится. Если так, я буду считать свою миссию перевыполненной :)
P.S. Первый перевод, поэтому не обессудьте за некоторые возможные баги.

Привет!
Всё просто. Вы берёте и пишете, кто вы, что делаете, и оставляете ссылку на свой профиль. Или на свой проект.

Причин две:

• Во-первых, меня регулярно просят посоветовать дизайнера, художника, разработчика и так далее. Я не знаю другого способа сделать это лучше.
• Во-вторых, я что-то реально опасаюсь перспектив развития Рунета, и поэтому хочу соединить друг с другом напрямую как можно больше людей. Добавляйтесь в профили к тем, кто вам близок.

В последнее время наблюдается рост интереса к скорочтению на основе технологии RSVP. Однако большинство приложений и расширений на эту тему, при более близком знакомстве, увы, оказываются не очень удобны для ежедневного использования. А ведь в потенциале они могу помочь значительно экономить время и быстрее получать информацию. Мой друг OlegCherr решил доработать технологию, создав реализацию пригодную для постоянного использования, а я ему в этом помогаю. После двух месяцев постоянной практики чтения, тестирования, исследований и улучшений решил написать статью с разбором того, что получилось в результате, потому что результат, смею считать, будет интересен и другим. На текущий момент всё выполнено в виде расширения к браузеру Chrome и названо Reedy. Приложение под Android на подходе.

— Вы сова?
— Был когда-то. Потом пришлось приучить себя эффективно функционировать во всякое время суток. Но любить утро для этого необязательно. Я и не полюбил.

Макс Фрай — «Ключ из жёлтого металла»


Данная статья — описание личного опыта. Сразу хочу сказать, кому будет НЕ интересно. Тем, у кого нет постоянной работы или иной производственной деятельности. Тем, кто может провести 4 и более часа в день за компьютерными играми, соц. сетями и прочими тайм-киллерами и ничуть не переживать по этому поводу. Фрилансерам, для которых ночь — лучшее время для работы, потому что минимум отвлекающих факторов. Большинству людей, не имеющих детей. И прочим не заморачивающимся быстротой течения времени.
С кем хотелось бы поделиться опытом: с теми, кто мечтает о лишнем часе в сутках, причём не ради того, чтобы его проспать.

О чем речь?

Речь в этой заметке пойдет о библиотеках для автоматического копирования полей одного объекта в поля другого (мэппинг объектов). О том, для чего это надо можно почитать, например, тут.

Предлагаю рассмотреть следующие библиотеки, с помощью которых можно решить вышеописанную задачу:

1) AutoMapper
2) BLToolkit
3) EmitMapper

Все эти библиотеки отличает тот факт, что они используют Emit для генерации кода во время выполнения, и потенциально могут работать с эффективностью приближенной к ручному кодированию. Так ли это, предлагаю проверить.

Добрый день.
Меня зовут Головач Иван, я руковожу небольшой образовательной компанией и преподаю сам:

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

В следствии этого у меня скопилось значительно количество ссылок на видео на русском языке по Java как моего авторства, так и моих коллег.

(GolovachCourses.com)

Здесь собраны несколько вариантов записи моего курса Java Core.
Модуль #1 (Procedural Java):
Набор июль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор апрель 2013: #1, #2, #3, #4
Набор февраль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор январь 2013: #1, #2, #3, #4
Набор октябрь 2012: #1, #2, #3, #4.

Into

Под .NET существует две родных ORM, разрабатываемых и поддерживаемых Microsoft, — Entity Framework и Linq2Sql. Однако Entity Framework продолжает развиваться внушительными темпами, а про будущее Linq2Sql ничего толком неизвестно.

Entity Framework предлагает удобный дизайнер, огромное количество вариантов маппинга, автогенерацию классов-моделей, но на все это есть жирный минус – гигантские и раздутые сгенерированные классы, которые к тому же нельзя изменять вручную – ибо при каждом изменении модели в дизайнере, все будет пересоздано заново. Сравните это с чистыми классами, и добавленными к ним атрибутами, как в Linq2Sql, и вы поймете, почему такое количество людей заявляет о легковесности Linq2Sql и монструозности EF.

Конечно, каждая проблема имеет решение, и эта не исключение. Частичные классы позволят добавить нужный функционал, а специально созданные классы с правилами валидации, помеченные атрибутом [MetadataType], дадут возможность использовать атрибуты валидации для классов-моделей. Но вместе это получается не очень красиво – размазанные по проекту классы, увеличение их количества, и все та же сложность в поддержке.

Не стоит также забывать об условиях работы классов-моделей: они должны либо наследоваться от EntityObject или реализовывать интерфейсы EntityWithKey, IEntityWithChangeTracker и IEntityWithRelationships

Так что же делать тем, кто хочет получить максимально простые классы для работы внутри ORM?

Введение

Недавно наткнулся на статью, размещенную на Хабрахабре, посвященную сравнению изображений «Выглядит похоже». Как работает перцептивный хэш. Так как я сам достаточно долго занимался этой тематикой (являюсь автором программы AntiDupl), то мне захотелось поделиться здесь своим опытом по данному вопросу. В статье я приведу два варианта алгоритма сравнения похожих изображений — базовый и улучшенный. Все они были проверены автором на практике в рамках указанного выше проекта. Изложение мое будет вестись без строгих доказательств, сложных формул и специальной математической терминологии. Надеюсь, что читатели простят меня за это.

Базовый Алгоритм

Мера схожести изображений

При сравнении похожих изображений первым встает вопрос: что считать мерой схожести изображений? Очевидно, что это величина имеет значение обратное различию изображений друг от друга. Следственно нужно выбрать некую метрику, характеризующую различие изображений друг от друга. Тогда схожими изображениями будут считаться изображения, отличие между которыми меньше некоторого порога. Для изображений с одинаковыми габаритами, обычно такой мерой различия служит среднеквадратическое отклонение пикселей одного изображения от другого. Хотя конечно, нам ни что не мешает выбрать другую метрику, например усредненную абсолютную разность пикселей изображений друг от друга.

Многие слышали о высокоуровневом поисковом сервере ElasticSearch, но не все знают, что многие используют его не совсем по прямому назначению. Речь идет о реалтайм-аналитике различных структурированных и не очень данных.

Эта статья также назрела ввиду того, что многие крупные интернет-проекты рунета в 2014 году получили письма счастья от Google Analytics с предложением заплатить $150 000 за возможность использовать их продукт. Я лично считаю, что ничего плохого в том, чтобы оплатить труд программистов и администраторов нет. Но при этом это довольно серьезные инвестиции, и, может, вложения в собственную инфраструктуру и специалистов, даст большую гибкость в дальнейшем.

Аналитика в ElasticSearch основана на полнотекстовом поиске и фасетах. Фасеты в поиске — это некая агрегация по определенному признаку. Вы часто сталкивались с фасетами-фильтрами в интернет-магазинах: в левой или правой колонке есть уточняющие галочки. Ниже пример тестового фасетного поиска у нас на главной странице http://indexisto.com/.



Буквально неделю назад вышла стабильная версия поискового сервера ElasticSearch 1.0, в которой разработчики настолько серьезно поработали над фасетами, что даже назвали их Aggregation.

Так как тема еще не освещалась на Хабре, я хочу рассказать, что из себя представляют аггрегации в ElasticSearch, какие возможности открываются и есть ли жизнь без Hadoop.

19 августа 2009 года, в 12:30 Том Леман написал первую строчку кода задуманного им проекта Rap Genius, посвященного трактованию рэп-текстов. А уже в 18:22 того же дня была готова первая версия веб-сайта. Менее шести часов потребовалось на то, чтобы создать сервис, куда сегодня каждый месяц заходят 40 миллионов новых пользователей, который привлек уже 17 миллионов долларов венчурных инвестиций, и вокруг которого недавно разгорелся интернет-скандал, разрешившийся в пользу проекта и сделавший его ещё более популярным.

В первый же день, разложив по полочкам песню Killa Cam в исполнении рэпера Cam’ron, Леман внедрил те функции, которые до сих являются самыми востребованными. Конечно же, мы были просто обязаны позвать его выступить на последней конференции Design+Startup, проходящей под патронажем фонда First Round. На этой встрече Леман поделился теми четырьмя словами, благодаря которым Rap Genius смог состояться.

«Первая версия Rap Genius была просто отвратительна. Но благодаря этой отвратительности я узнал секрет, как нужно делать вещи в интернете. Секрет простой: чем хуже, тем лучше».

Что же это значит на практике? Том Леман с удовольствием рассказывает нам об этом.

Рады сообщить, что в издательстве «Питер» вышел перевод новой книги Леонарда Сасскинда и Джорджа Грабовски — «Теоретический минимум» (ориг: The Theoretical Minimum: What You Need to Know to Start Doing Physics).

В Америке эта книга, несмотря на свой формат лекций по физике и классической механике, неожиданно стала настоящим бестселлером, а The Wall Street Journal вообще признал ее «Книгой 2013 года». В России книга вышла в издательстве «Питер» при поддержке гуманитарного фонда «Династия», цель которого — содействовать изданию лучших современных научно-популярных книг в области естественных и гуманитарных наук.



Мы уже издавали одну книгу Сасскинда на русском — «Битву при черной дыре» (пост о ней был на Хабре) — но «Теоретический минимум» по формату и содержанию кардинально от нее отличается.

Давайте совершим прогулку по цепочке Pointed, Functor, Applicative Functor, Monad, Category, Arrow, в процессе которой я попытаюсь показать что все это придумано не для того что бы взорвать мозг, а для решения вполне реальных проблем, притом существующих не только в haskell. Большая часть кода написана на C#, но думаю и без его знания можно будет понять что к чему.

Предыстория

Всё началось с того, что кто-то постоянно брал мой планшет, причём без моего ведома. Планшет ASUS VivoTab Smart с Windows 8 на борту. Было решено сделать на рабочем столе фейковый ярлык, запускающий скрипт, который сделает фотки с камеры, скриншот экрана, отправит всё это дело на мой e-mail, а потом, как ни в чем не бывало, запустит проводник.

Когда заказчик просит развернуть ПО для eLearning или дистанционного обучения, каждый вкладывает в эти слова свой смысл:

• Репетиторы и преподаватели, привыкшие к классно-урочной системе, чаще всего имеют в виду вебинары — им хочется просто делать то же самое, что они привыкли, только через интернет.
• Издатели учебников и преподаватели, не планирующие покидать offline, обычно грезят об электронных учебниках для самостоятельного обучения учеников или для демонстрации на очных уроках.
• Руководители небольших ВУЗов иногда воображают «магический черный ящик», куда можно загрузить учеников первого курса и вспомнить о них на выдаче диплома. Желательно, чтобы в «ящике» уже «лежали» все учебные материалы и алгоритмы по их применению.
• В более крупных ВУЗах чаще нуждаются в централизованной системе тестирования, сбора и рецензирования письменных работ с автоматической проверкой их на плагиат.
• Иногда eLearning представляют «серебряной пулей» решающей все проблемы ВУЗа. Стоит внедрить «eLearning» и всё сразу станет как надо: появятся учебные программы и сами-собой сертифицируются по образовательным стандартам третьего поколения, внедрится болонская система и модульное обучение, откуда-ни-возьмись вырастет ветвистое дерево компетенций, на котором зацветут привязанные к ним учебные материалы и творческие задания, преподаватели перестанут брать взятки, помолодеют и осовременятся, ученики перестанут «сдавать» и начнут «изучать». Достаточно выбрать правильный «eLearning» в красивой коробочке, купить и нажать кнопочку «Установить», а лучше попросить студента «за зачет» бесплатно скачать в интернете и поставить на старенькой машине с Windows 98 в лаборатории.
• К сожалению, довольно распространена категория заказчиков, которым выделили деньги на eLearning и им нужно их потратить как-нибудь. Как ни странно, для IT-шника это одна из самых проблемных категорий, так как они часто исходят не из целесообразности, а из своих представлений о солидности и престижности тех или иных технологий и терминов.
• Владельцы языковых школ хотят систему биллинга, учета и контроля видеоконференций, интегрированную с системами оплаты. Нечто, похожее на агентства-таксопарки, только с учителями в видеоконференции вместо таксистов.
• Кадровые службы нуждаются в инструменте хранения истории повышения квалификации и организации дистанционного обучения и аттестации без отрыва от производства.
• Новое веяние — электронные журналы и дневники, добровольно-принудительно внедряемые во всех школах, в лице нескольких продуктов-фаворитов, продвигаемых коммерческими компаниями или региональными госучреждениями, обычно — центрами при департаментах образовани. Объединены одной общей чертой: организованы на подобии сервисов сдачи налоговой отчетности online — заполняются вручную, без связи с обучением, в параллель к бумажным журналам. То есть бумажный журнал online, иногда erp/crm (распределение ресурсов, коммуникация с «клиентом»), но образовательной функции либо совсем нет, либо она не пригодна к применению.
• Существуют и гораздо более экзотические варианты, включающие обучение в виртуальных вселенных, работу с виртуальными моделями и лабораториями и др.

Наблюдая за своими родителями-пенсионерами, а точнее за размерами их пенсий, я крепко задумываюсь о том, как обеспечить себе нечто оное в достойном меня размере. На государство в составе СНГ рассчитывать, похоже, не приходится. Значит, надо что-то делать самому! И начинать надо сейчас, пока мне 32 года, есть какой-никакой заработок и силы крутиться. Раньше были мысли, что я буду вечно молодым, вечно здоровым и все время что-то делать. Постепенно начинаю осознавать, что лет 20… 30 — и силы будут таять (или распыляться). Поэтому пару лет назад я начал понемногу что-то делать в этом направлении. Получил некоторый опыт, который может быть интересен уважаемому сообществу. Даже если для читателя вопрос пенсии сейчас звучит безумно абстрактно, то все равно рекомендую хотя бы пробежаться. Если бы я 5 лет назад почитал такой материал — я был бы уже существенно богаче!..
UPD: в статье добавил про смысл диверсификации, а то в комментариях много вопросов было…