Форум как явление берет свое начало со времен Древнего Рима. Еще тогда жители города собирались на центральной площади для дискуссий и обсуждения насущных вопросов. С тех пор суть форума осталась неизменной. Но теперь не нужно никуда идти и вести беседы под открытым небом – достаточно лишь подключиться к сети и обсудить интересующий вопрос на соответствующем форуме. Это в полной мере применимо к индустрии игр. Где, как не на форуме, игрок может обсудить, как выполнить сложное задание или получить редкий айтем.

Сегодня мы расскажем, зачем нужно развивать игровой форум.

Недавно мы в Яндексе сделали в качестве эксперимента несколько ботов для Telegram. И перед нами встал очевидный вопрос — как нам их измерять? Очень не хватало хорошей, простой и доступной системы аналитики.

Мы стали искать готовые системы, которые бы подошли для нашей цели. Для начала решили посмотреть на аналитику для мобильных приложений. В этой отрасли сейчас правят бал Flurry, Mixpanel и Localytics. После небольшого исследования стало ясно, что Flurry и Localytics созданы с упором на мобильное SDK и простого способа слать им события с сервера нет и не предвидится.

Mixpanel в отличие от первых двух имеет широкий набор библиотек на разных языках для отправки с сервера. И мы решили опробовать его. Инструмент оказался очень удобным, но слишком дорогим для маленьких проектов, которые шлют большое число событий.



Не найдя ничего, что полностью бы нас устраивало, мы посмотрели на возможности нашей Метрики. И сделали собственный инструмент аналитики ботов — Botan. Это обёртка вокруг AppMetric, мобильной версии Метрики для приложений.

Теперь мы хотим поделиться нашим решением со всеми и сделали его бесплатным. Botan позволяет собирать события из ваших ботов в мобильную Яндекс.Метрику и строить большинство доступных там отчетов.

БЭМ набирает популярность и становится актуальнее — например, недавно Google выпустил новую библиотеку блоков под названием Material Design Lite, реализованную по БЭМ-методологии. Команда БЭМ тоже не сидела без дела — мы выпустили новую версию библиотеки bem-components, на базе которой построены сайты и проекты не только Яндекса, но и других разработчиков.

Эти события натолкнули нас на мысль ещё раз вспомнить и рассказать вам, как сформировались принципы разработки библиотек в БЭМ-методологии. Надеемся, что многим это будет интересно и полезно. Итак, поехали.



Долгое время мы создавали библиотеки блоков, пользуясь в основном интуицией и, как нам тогда казалось, чувством прекрасного. На этом тернистом пути было набито много шишек и усвоено много уроков. В результате у нас родился новый документ, содержащий принципы разработки библиотек, которым мы пользуемся сейчас как чеклистом при разработке каждого нового блока. На наш взгляд, эти простые и очевидные принципы дают нам возможность получить продуманный, удобный, масштабируемый и легкий в поддержке код.

Если вы хотите узнать на примерах, как мы пришли к нашим принципам разработки, добро пожаловать под кат.

На Хабре уже много писали о методологии БЭМ, выросшей в Яндексе. И мы решили, что пора системно рассказать о том, откуда она появилась и что сделало БЭМ таким, каким мы его знаем. Думаем, это будет интересно не только тем, кто уже использует БЭМ, но и тем, кто считает, что эта методология не подходит для их проектов. Возможно, они увидят, что мы решали проблемы, похожие на их собственные, и найдут что-то полезное для себя.



Конечно, все началось с собственных потребностей Яндекса. Вместе с тем, как он рос, росло и количество сотрудников, которые занимаются фронтендом. Постепенно команда увеличилась настолько, что стало очевидно — без единых стандартов работать будет сложно. К тому же, мы находимся в офисах Яндекса в разных городах. Возникла идея создать общую методологию, которая поможет организовать процессы в большой команде, работающей над разными проектами. А главное то, что мы хотели не только упорядочить и ускорить разработку, но и снизить порог входа в проект для нового разработчика.

В переводе этого документа описываются шаги, которые необходимо предпринять для перевода вашего сайта с HTTP на HTTPS. Шаги можно выполнять с любой скоростью – либо всё за день, либо один шаг за месяц. Главное, делать это последовательно.

Каждый шаг улучшает ваш сервер и важен сам по себе. Однако, сделать их все – обязательно для того, чтобы гарантировать безопасность вашим посетителям.

В очередной раз хотим затронуть тему, когда компания разработчик ПО выполняет свою работу, но заказчик не хочет ее оплачивать. И судя по количеству публикаций на подобную тему, актуальность данного вопроса для отечественных разработчиков ПО растет.

Описанная ниже ситуация — это ситуация из жизни. В момент написания статьи данная ситуация еще не получила окончательного положительного разрешения для компании разработчика ПО (далее будем называть ее ИТ компания, название компании в данный момент раскрыть не можем), с которым мы работаем вот уже более года по взысканию семизначной суммы задолженности. Возможно, для кого-то данная статья окажется полезной и позволит избежать подобной участи, либо позволит минимизировать возможные потери если ситуация еще не сильно запущена.

Статья написана по мотивам Синтез и распознавание речи от Google для Asterisk, с не большими изменениями. Для распознавания речи используется платформа Yandex SpeechKit HTTP API.

Яндекс.Метрика полностью перестроила свой API. Теперь можно не ограничиваться запросом стандартных наборов отчетов в поисках чего-то полезного, а сразу задавать конкретный вопрос, ответ на который вам нужен.

Первый API Метрики появился через некоторое время после веб-интерфейса и был дополнительной функциональностью к нему. В нём были доступны базовые функции Метрики: набор основных отчётов по принципу один метод = один отчёт. Инструмент полезный, но негибкий, поскольку вместо точных ответов на ваши вопросы предлагал фиксированный набор столбцов в отчете без возможности сразу отфильтровать нужное.



Сейчас мы изменили свой подход, и работа Метрики полностью базируется на новом API. То есть он стал основой сервиса, а не каким-то дополнительным инструментом к нему. API работает по другим принципам: в нём доступен набор измерений и метрик, из которых можно построить любой отчёт по сайту, даже если его нет в веб-интерфейсе. Так что вы теперь сможете не просто изучать данные в отчетах, но и создавать свои аналитические решения. Кроме того, мы поддержали совместимость с разными стандартами API, в том числе Google Analytics.

Так как работа сервиса Яндекс.Метрика полностью базируется на новом API, в нём сразу появляются все новые инструменты и функции сервиса. Например, сегментация данных, которая через некоторое время станет доступна пользователям веб-интерфейса с запуском Метрики 2.0.

У Яндекс.Карт давно просили сделать средство для визуализации данных с помощью тепловых карт — и мы наконец его сделали. Если вы — один из тех, кому это было очень нужно, можете переходить сразу к чтению документации на гитхабе. Если же вы ещё не знаете, нужно ли это вам, — можете потратить немного времени, чтобы почитать статью про то, что такое тепловые карты, как они генерируются на клиенте, и как мы совместили генерацию тепловой карты с картой географической.


Отображение географических точек из Википедии

Что такое тепловые карты, и зачем они нужны

Итак, обо всем по порядку. Для начала давайте определимся, что такое тепловые карты и с чем их едят? Как подсказывает мне капитан очевидность википедия, тепловые карты (они же теплокарты, они же heatmap) — это графическое представление данных, где дополнительные переменные отображаются при помощи цвета. Такой вид отображения бывает очень удобным. Например, им часто пользуются веб-аналитики, чтобы увидеть наиболее активные части страниц сайта.

Сегодня наше приложение Диктовка для интерактивного написания и редактирования текста голосом появилось в AppStore и Google Play. Его главная задача — продемонстрировать часть новых возможностей комплекса речевых технологий Яндекса. Именно о том, чем интересны и уникальны наши технологии распознавания и синтеза речи, я хочу рассказать в этом посте.



Пара слов, чтобы вы понимали, о чём пойдёт речь. Яндекс уже давно предоставляет бесплатное мобильное API, которое можно использовать, например, для распознавания адресов и голосовых запросов к поиску. За этот год мы смогли довести его качество почти до того же уровня, на котором такие запросы и реплики понимают сами люди. И теперь мы делаем следующий шаг — модель для распознавания свободной речи на любую тему.

Кроме этого, наш синтез речи поддерживает эмоции в голосе. И, насколько нам известно, это пока первый коммерчески доступный синтез речи с такой возможностью.

Обо всём этом, а также о некоторых других возможностях SpeechKit: об активации голосом, автоматической расстановке пунктуационных знаков и распознавании смысловых объектов в тексте — читайте ниже.

Всем привет!
Некоторое время назад наткнулся на интересную штуковину: http://export.yandex.ru/last/last20x.xml — последние запросы к поисковой системе Яндекс.

Сидел, обновлял ее, наверное, час, уж очень это дело интересное, смотреть, что люди у Яндекса спрашивают.

Вспомнил, что когда-то видел страницу, где плитками показывались запросы к google.ru, и решил сделать свою, только про Яндекс, со всеми вытекающими.

Пользователь Василий обращается в техподдержку «Не выделяется номер при регистрации документа ошибка 1234, для исправления приходится перезапускать службу сервера приложений. Ошибка возникла 05.05 приблизительно в 15:10-15:50. Воздействие инцидента: Снижена эффективность работы пользователей».

А на самом деле Василий не сказал, что перезапуск службы сервера приложений приводит к ошибкам при обновлении пользовательских онлайн отчетов у всех работников компании. Другими словами, ни один пользователь не может посмотреть актуальные онлайн отчеты по существующим документам, что равносильно остановке документооборота в компании в принципе. Получается, Василий не дал необходимой информации для того, чтобы его обращению присвоили правильный приоритет – и это несмотря на то, что у него была такая возможность. И, если реальный приоритет ниже заявленного — это не так страшно, то в противоположном случае это может иметь опасные последствия. В связи с чем встает закономерной вопрос: как узнать, что хотел донести пользователь, но по какой-то причине застеснялся и в последний момент сообщил совсем другое?

Скорость развития технологий в наши дни поражает. Скачок научно-технического прогресса в последние годы можно сравнить разве что с темпами развития космической отрасли в период с конца 50-х по середину 70-х годов ХХ века. Как тогда присутствие человека в космосе стало реальностью, так же и сейчас повсеместная замена людей машинами уже не кажется чем-то заоблачным.

Автоматизация процессов стала полноценным «трендом» нашего времени и продолжает расширять свое влияние практически во всех сферах деятельности: начиная с сельского хозяйства и заканчивая «умными домами» или искусственным интеллектом.

Данная тенденция диктует свои правила игры и в сфере бизнеса. Игроки рынка, недостаточно инвестирующие в оптимизацию своих бизнес- и производственных процессов, в их удешевление и ускорение путем автоматизации, совсем скоро окажутся «за бортом».

Автоматизация производства – это, если хотите, уже гигиена. И речь здесь идет как о производстве автомобилей (с заменой ручной сборки конвейером), так и о производстве программного обеспечения (с заменой ручного тестирования автотестами) или предоставлении услуг связи (с заменой ручного труда телефонисток сначала на коммутационное оборудование, а затем и вовсе на новые технологии связи).

Понимая значимость автоматизации в современных реалиях, мы в компании Huawei считаем важным и полезным делиться нашим опытом автоматизации работы сетевого оборудования Huawei c пользователями нашей продукции и представляем вашему вниманию цикл постов, посвященных автоматизации.

В «первой серии» пойдет речь о средствах управления событиями, реализованных в оборудовании Huawei.

Игры с юмором существовали всегда. Но на каком этапе веселый интерактивный опыт превращает обычную игру в комедийную?

вторая версия GraphQL CMS

В моей предыдущей статье "ну Русском. Оригинал" я рассказывал как можно вдвое сократить свой код и время, если вы используете GraphQL вместе с Mongoose.

Сегодня речь также пойдет о технологии GraphQL и если вы работаете с ней то данная статья сможет помочь вам сохранить приличное количество времени на разработку. Оригинал статьи на английском вы можете найту по ссылке.

» Ссылка на сам модуль: graphql-auto-generating-cms.

Как вы уже наверное догадались данный модуль использует вашу готовую GraphQL схему для генерации полнофункциональной CMS. Вам не нужно будет тратить кучу времени на разработку административной панели, и вы сможете больше сосредоточиться на бизнес процессах вашего проекта и на его архитектуре.

Важным достоинством данного модуля является то что он не требует от вас никаких изменений в вашем готовом коде или архитектуре проекта, что делает его интеграцию максимально простым даже на уже готовых проектах.

У вас есть два способа использовать данный модуль.

1. Первый максимально быстрый и подойдет для нового проекта. От вас требуется только GraphQL схема и следование легкому паттерну по наименованию GraphQL методов и типов.
   
   
2. И второй способ который не требует от вас следованию никаких паттернов, и может быть легко интегрирован в уже готовый проект. Все что от вас нужно предоставить конфигурационный объект вместе с GraphQL схемой.

На данный момент модуль не поддерживает GraphQLList, вложенные объекты и загрузку файлов, их поддержка будет реализована в будущих версиях. На данный момент вы можете легко обойти эти ограничения используя самописные функции и компоненты которыми вы можете дополнить CMS, мы рассмотрим как это сделать в данной статье.

Исходя из всего выше перечисленного давайте разделим текущую статью на несколько пунктов:

• Общие правила
• Подготовка к работе
• Первый способ использования, с паттерном
• Второй способ использования, с конфигурационным объектом
• Дополнение CMS своими компонентами и функциями

Автор: КР Санджив — технический директор в Wipro

Сложно предсказать каким образом будет развиваться технология искусственного интеллекта в ближайшие 10-20 лет, но потенциал для прибылей огромный. К 2018 году роботы будут управлять работой более 3-х млн человек; к 2020 г, умные машины станут главным объектом инвестирования для более чем трети руководителей корпораций по инвестиционной политике.

Что такое информация, как найти скрытый в ней смысл, что вообще есть смысл? В большинстве толкований информацию сопоставляют с сообщением или с данными, используя эти слова как синонимы. Сообщение обычно подразумевает конкретную форму. Например, устная речь, текстовое послание, сигнал светофора и тому подобное. Термин «сообщение» чаще используют, когда  говорят об информации в связи с ее передачей. Под данными обычно подразумевают информацию, для которой определена форма ее хранения или передачи. Например, мы говорим о данных, когда упоминаем записи в базе данных, массивы в памяти компьютера, сетевые пакеты и тому подобное. Сам термин «информация» мы предпочитаем использовать, когда  нет необходимости заострять внимание на способе ее передачи или  форме представления.

Информация, чтобы быть использованной, должна получить интерпретацию. Например, красный сигнал светофора можно интерпретировать как запрет ехать, улыбку как сигнал хорошего расположения и тому подобное. Конкретная интерпретация называется смыслом информации. По крайней мере, такой трактовки придерживается международная организация по стандартизации: «knowledge concerning objects, such as facts, events, things, processes, or ideas, including concepts, that within a certain context has a particular meaning».

Ключевое противоречие ООП

Как известно, классическое ООП покоится на трех китах:

1. Инкапсуляция
2. Наследование
3. Полиморфизм

Классическая же реализация по умолчанию:

1. Инкапсуляция — публичные и приватные члены класса
2. Наследование — реализация функционала за счет расширения одного класса-предка, защищенные члены класса.
3. Полиморфизм — виртуальные методы класса-предка.

Но еще в 1986 году была обозначена серьезнейшая проблема, кратко формулируемая так:

Наследование ломает инкапсуляцию

Мы как-то уже писали о том, что такое PaaS, DBaaS, SaaS и другие *aaS. Все термины мы тогда не охватили, но это и не было целью. Есть еще один важный термин, который хотелось бы прояснить. Речь идет о MaaS (Monitoring-as-a-service).

Это важная услуга, которое с течением времени будет становиться только актуальнее. Она важна для большого количества компаний, которым необходимо следить за своим оборудованием и программным обеспечением постоянно. Возможно, и не в режиме 24/7, но достаточно часто. И тогда вот, что может произойти (мы с этим столкнулись, так что делимся наболевшим, так сказать).