Здравствуйте, в этом посте речь пойдет о том, как я создавал Iframe приложения в одной известной социальной сети. Пост будет скорее повествовательным, чем познавательным, хотя я постараюсь ответить на многие вопросы, которые поставили меня в ступор на начальном этапе.

С API Контакта познакомился сравнительно недавно. Тогда оно казалось мне жутко сложным и неоднозначным, с минимумом пояснений и полным отсутствием примеров использования. Сейчас, подтянув знания в javaScript, не испытываю абсолютно никаких трудностей. Наоборот даже приятно, что разработчики во многом подумали за меня.

Работать с javascript API Вконтакте просто до безобразия. Нужно лишь подключить файл xd_connection.js, инициализировать VK API, и делать запросы не чаще трех раз в секунду. Также стоит отметить, что и безо всяких запросов Вк передает в Iframe много необходимых параметров в виде объекта flashVars. Из него можно вытащить id пользователя, токен, упрощающий авторизацию пользователя на стороннем сервере, язык интерфейса и другие нужности.

Систему распознавания текста в FineReader можно описать очень просто.

У нас есть страница с текстом, мы разбираем ее на текстовые блоки, затем блоки разбираем на отдельные строчки, строчки на слова, слова на буквы, буквы распознаем, дальше по цепочке собираем все обратно в текст страницы.



Выглядит очень просто, но дьявол, как обычно, кроется в деталях.

Про уровень от документа до строки текста поговорим как-нибудь в следующий раз. Это большая система, в которой есть много своих сложностей. В качестве некоторого введения, пожалуй, можно оставить здесь вот такую иллюстрацию к алгоритму выделения строк.



В этой статье мы начнём рассказ про распознавание текста от уровня строки и ниже.

Подоспел очередной выпуск новостей о python и близлежащих технологиях. В этот раз порисуем, вспомним екатеринбургжский PyCon, поэкспериментируем с django не устанавливая его на свою машину, посмотрим чем отличаются операции с числовыми матрицами в научных программных пакетах, посмотрим обзор SOAP-библиотек, ну и многое другое.


Большое спасибо owlman75 и axce1 за… уже даже не помощь, а разработку инструмента, который помогает создавать этот дайджест. Кстати вы можете добавить новость/статью/релиз/рацпредложение.

Пишите комментарии к посту, в личку, ставьте плюсики или минусики, предлагайте о чем и как еще можно писать в дайджесте а то иногда возникает ощущение ненужности работы, которую мы делаем.

Добрый день, уважаемые читатели.
Представляю вашему вниманию дайджест новостей и полезных материалов из мира анализа данных. Предыдущий дайджест пользовался большой популярностью и поэтому я решил сделать их регулярными. Периодичность таких подборок будет 1 раз в 2 недели.

В сегодняшней подборке вы узнаете что общего у статистики и науке об анализе данных, как можно выявить ложную корреляцию, а также какие алгоритмы правят современным миром. Помимо этого вы получите небольшие шпаргалки по методам машинного обучения и NoSQL базам данных, ну и еще много чего интересного.

По ходу изучения Node.js я создал много маленьких проектов. В дальнейшем мне понадобилось развернуть некоторые из них на сервере, чтобы иметь возможность развивать их в дальнейшем. Существующие хостинги Appfog и Heroku имеют ряд серьезных ограничений на бесплатных аккаунтах. На Appfog'е можно запускать одновременно не больше 2-х приложений, и бесплатная регистрация у них уже отключена. На Heroku можно создать только 5 приложений (без базы данных) без подтверждения аккаунта привязкой банковской карты. Платные аккаунты стоят очень дорого для меня (я ведь не зарабатываю на этих маленьких проектах): $20 долларов на Appfog, а heroku еще дороже. Коллеги порекомендовали попробовать хостинг на Digital Ocean — виртуальный сервер за $5 доларов в месяц, на котором можно легко настроить собственный хостинг node.js-проектов.

О том, как организовать такой хостинг, и будет идти речь в этой статье.

Всю документацию на английском языке вы сможете прочесть на maxmert.com.

Требования и задачи

При создании версии 1.0 мне пришлось пересмотреть основные требования к фреймворку:

• Возможность легко добавить/удалить размер или тему. Json-файл с прописанными темами и размерами для каждого виджета. Таким образом можно конфигурировать фреймворк исправляя json-файл.
• Модульность. При отключении или добавлении любого виджета фреймворк должен стабильно работать (привет bootstrap).
• Особое именование классов для избежания переопределения пользовательских классов.
• Javascript компоненты без jQuery (но с возможностью его использования, если он подключен).

Конечно это не единственные требования, а приоритетные. Их, поверьте, было очень-очень много. В итоге у меня получился фреймворк, которым я сам с большим наслаждением пользуюсь. Так каковы же его основные отличия от уже существующих?

Осторожно! Трафик.

Приветствую!

В этом посте — небольшие советы по работе с Django, которые могут пригодиться начинающим разработчикам. Как я хотел бы знать это в начале моего пути освоения Django!..
Рассматривать эти советы следует с долей критицизма. Буду рад, если вы найдёте неточности / лучшее решение, или предложите свои «фишки» для django, которых нет в документации.

Итак, начнём издалека, а уж потом перейдём к деталям.

Иногда, имея на руках данные, чувствуешь нехватку стандартных инструментов. Особенно это касается случаев, когда за числами стоит динамический процесс, который постоянно норовит сменить внутреннее состояние.
Под катом автор постарается показать, как, используя нехитрый трюк, из обычных данных можно вытащить горы разнообразной информации. В этих горах можно обнаружить самые сокровенные подробности изучаемого процесса, вопрос лишь в любознательности и некоторой доле везения.

Апофеоз сотни холиваров и улучшения работы QA — чек-лист по юзабилити интернет-магазинов. В нем частично задействованы прошлые документы — чек-листы по формам и фильтрам. Пользуйтесь.

Думаю многие из нас, хотя бы однажды интересовались искусственным интеллектом и нейронными сетями. В теории нейронных сетей далеко не последнее место занимает факторный анализ. Он призван выделить так называемые скрытые факторы. У этого анализа есть много методов. Особняком стоит метод главных компонент, отличительной особенностью которого является полное математическое обоснование. Признаться честно, когда я начал читать статьи по приведенным выше ссылкам — стало не по себе от того, что я ничего не понимал. Мой интерес поутих, но, как это обычно бывает, понимание пришло само по себе, нежданно-негаданно.

Disclamer: если все, о чем написано далее, покажется для вас «детским лепетом» и совсем уж очевидными вещами, будем рады поработать с вами :)

Предыстория: около года назад наша небольшая, но гордая веб-студия получила заказ на разработку интернет-магазина printer38.ru. А так как мы специализируемся на CMS Drupal, в качестве модуля интернет-магазина решили использовать Drupal Commerce.

Тех, кому интересно, почему загрузка одной страницы каталога занимала у нас 5 минут, и как нам удалось это побороть, прошу пожаловать под кат.

Частенько читаю Хабр и заметил что в последнее время появились Дайджесты новостей по многим тематикам, таким как веб-разработка на php, разработка на Python, мобильные приложения, но не встретил ни одного подборки по популярному сейчас направлению, а именно анализу данных и big data.

Ниже я решил собрать небольшую подборку материалов по данной теме. Т.к. на русском материалов не так много, в данный дайджест попали в основном англоязычные статьи.

Кого заинтересовала данная тема прошу подкат. А также жду замечаний, пожеланий и дополнений, буду очень рад обратной связи.

Неделю назад мы опубликовали статью про открытый сервер для распознавания изображений автомобильных номеров. Теперь, как и обещали, статья про то, как отправлять на него свои фотографии с номерами. Наша цель была, как вы помните, вовсе не ругаться друг на друга неприличными словами, а именно сделать функционирующий сервер в интернете, который справляется с фотографиями и отправляет назад результат распознавания.


(часть фотографий, присланных в течение недели)

Передо мной была поставлена задача переноса сайта с внешнего хостинга на сервер клиента. Особенность была в том, что виртуальный сервер был хорошо настроен, и очень не хотелось заново устанавливать и конфигурировать операционную систему, базу данных и все пакетыты окружения.

Сайт крутился в облаке известного провайдера на виртаульной машине с гипервизором XEN. Я надеялся, что поддержка пойдёт навстречу и выдаст образ виртуальной машины, но чуда не случилось: отказ был холоден и учтив, наверное, как обычно. В результате родилась примерная схема переноса: сделать образ диска, передать его на свой сервер, создать у себя виртуалку, указав полученный образ в качестве источника.

Опытные специалисты уже догадываются, с чем мне пришлось столкнуться в процессе выполнения плана. Для остальных привожу детали и способы решения возникших сложностей.

В этой статье мы попытаемся рассказать о проблеме множественной классификации на примере решения задачи автоматической расстановки поисковых тегов для текстовых документов в нашем проекте www.favoraim.com. Хорошо знакомые с предметом читатели скорее всего не найдут для себя ничего нового, однако в процессе решения этой задачи мы перечитали много различной литературы где о проблеме множественной классификации говорилось очень мало, либо не говорилось вообще.

Итак, начнем с постановки задачи классификации. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. Существует неизвестная целевая зависимость — отображение , значения которой известны только на объектах конечной обучающей выборки . Требуется построить алгоритм , способный классифицировать произвольный объект x∈X. Однако более распространенным является вероятностная постановка задачи. Пусть X — множество описаний объектов, Y — множество номеров (или наименований) классов. На множестве пар «объект, класс» X×Y определена вероятностная мера P. Имеется конечная обучающая выборка независимых наблюдений , полученных согласно вероятностной мере P.

Рад сообщить, что вышел перевод отличнейшего учебника Дасгупты, Пападимитриу, Вазирани «Алгоритмы», над которым я работал последние несколько лет. В книге многие алгоритмы объяснены гораздо короче и проще, чем в других учебниках: с одной стороны, без излишнего формализа, с другой — без потери математической строгости. Откройте книгу на каком-нибудь известном вам алгоритме и убедитесь в этом. =)

В общем, угощайтесь: печатный вариант перевода, электронный вариант перевода (PDF), печатный вариант оригинала, электронный вариант оригинала (PDF).

Возможно, вам приходилось ранее видеть заявления, что у проекторов Epson цвета в три раза ярче? В этом посте мы попробуем обосновать нашу позицию и обратить ваше внимание на такой важный показатель любого проектора, как «цветовая яркость», о котором многие даже не подозревают, выбирая проектор для дома или офиса.

Прежде, чем говорить о «цветовой яркости», давайте слегка коснемся просто «яркости». И предлагаю сразу уточнить, что на самом деле «яркостью проектора» принято для простоты называть «световой поток». Данный параметр измеряется в люменах и характеризует количество света, которое проектор способен излучать, его «мощность».

Световой поток

Многие знают, что чем больше световой поток (яркость) проектора, тем большую диагональ изображения можно получить. На самом деле, получить большую диагональ можно с помощью совершенно любого проектора, однако при этом никто не даст гарантии, что изображение окажется приемлемым по качеству, цветопередаче, а также достаточно четким и ярким.

Привет, Хабр!

В своё время, бороздя просторы интернета на предмет рационального использования API Вконтакте, я не смог найти чего-то вразумительного, единственные библиотеки, которые были найдены мной были реализованы без использования каких-либо общепринятых практик и без красивого кода. Я решил исправить, сложившееся недоразумение и написал свою библиотеку для работы с API Вконтакте.
Животрепещущие подробности и подходы под хабракатом.

Как обеспечить более высокую производительность VPS сервера, который работает на Nginx + PHP + Mysql? В этой статье приведен чеклист основных настроек, которые позволят существенно оптимизировать работу сервера. Настройка займет не более 10 минут и не требует ничего, кроме редактирования конфигурационных файлов.

Уже пару раз на Хабре возникали дискуссии на тему того, как сейчас работает распознавание номеров. Но статьи, где были бы показаны разные подходы к распознаванию номеров, на Хабре пока не было. Так что здесь попробуем разобраться, как все это работает. А потом, если статья вызовет интерес, продолжим и выложим работающую модель, которую можно будет поисследовать.