Как и многие я столкнулся с неприятным поведением домашнего грызуна, и решил поискать причины, методы лечения, и профилактики.
Название для причины нашлось сразу — дребезг контактов, а в качестве лечения предлагают весь спектр достижений народной медицины — от замены и модификации подгибанием контактов, замены кнопок на новые, до изменения электрической схемы с добавлением диодов, конденсаторов, триггеров Шмидта (похоже, что советчики немного не понимают принцип работы) и RS-триггеров (мне, кстати, даже понравился этот вариант как наиболее максималистический).

Но тут что-то не сходится — раньше такого не было, а контакт не мог стать более упругим (в потерю упругости я ещё поверю)
в добавок особенность даблклика в моём случае в том, что если давануть посильнее происходит мультиклик! То есть однозначно отпадает вариант с потерей упругости в качестве причины, и подпрыгивание контактов.

Надо смотреть самому!

Первичное вскрытие показало отсутствие посторонних предметов внутри грызуна.

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

В исследовательском проекте мне потребовался прототип медицинского браслета. Устройство должно было периодически измерять пульс, предупреждая об этом пациента, и отправлять результаты вместе с уровнем заряда батареи в облачный сервис. Таким устройством вполне мог стать и фитнес-браслет со стационарным ретранслятором вместо смартфона. Поэтому, прежде чем попытаться собрать прототип своими руками, я решил поэкспериментировать с чем-нибудь готовым. Так у меня появился новый Xiaomi mi band 1S Pulse (обзор на Geektimes) с оптическим датчиком частоты сердечного ритма.

JavaScript Object Notation, или сокращенно JSON является самым распространенным способом связи с сервером и получения информации с него. Он чрезвычайно популярен из-за простоты в использовании и восприятии.

Рассмотрим следующий фрагмент JSON:

[
  {
    "person": {
      "name": "Dani",
      "age": "24"
    }
  },
  {
    "person": {
      "name": "ray",
      "age": "70"
    }
  }
]

Раньше мы уже искали необычные модели Playboy с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Теперь мы продемонстрируем некоторые возможности библиотек SymPy, SciPy, Matplotlib и Pandas на живом примере из разряда занимательных школьных задач по математике. Цель — облегчить порог вхождения при изучении Python библиотек для анализа данных.

Пользователь: это невозможно, GPS съест батарейку
Джуниор: это возможно, используй Geofences
Сеньор: есть варианты и получше

На картинке сначала в одну, а потом в другую сторону одновременно с одним человеком «прогулялись» 6 одинаковых телефонов. Но какой разный результат!

Позвольте мне для начала немного пофилософствовать на тему технологий. Технологии позволяют нам концентрироваться на результате, на конечной цели, дают ощущение контроля. Вот вы в белоснежном кителе на мостике своего технологичного лайнера выходите в очередной плавание. Ваш лайнер снаряжен всем необходимым, чтобы противостоять любой проблеме. Вам не страшны волны, айсберги и даже пьяные боцманы.

Вообще лирическое вступление было навеяно вполне конкретной историей про сломанный гитхаб. Сделанная на заре одного из проектов синхронизация домашнего репо в гитхаб решила проблему переезда. Потом про костыль забыли. Древнее зло уснуло и терпеливо ждало своего часа. В один прекрасный день скайнет новый сотрудник решил привести в порядок тот самый домашний репозиторий. И самым популярным вопросом среди программистов в тот день было «коллега, а вы не видели мою ветку 0022? ну такая, с багфиксами». Руководство опс-тим было спокойно как никогда: гит — это распределенная система, версия кода хранится на персональном компьютере каждого разработчика. Давайте уже как-нибудь разберитесь между собой и не отвлекайте нас от сборки наших ядер и тюнингов сетевых стеков.

И все же зачем..?

Действительно, можно нафантазировать большое количество количество возможных проблем, например:

• Недоступность удаленного репозитория и отсутсвие актуальной локальной копии
• Злоумышленники с помощью украденного пароля испортили/удалили репозитории
• Ошибки в манипуляциях с репозиториями

Итак, что и как бэкапить...

CSS Refresher

Это большая коллекция практических советов и заметок по вёрстке. Своеобразная памятка для тех, кто каждодневно использует CSS. Освещаются самые разные темы, от деталей поведения плавающих элементов до использования SVG и спрайтов. Проект постоянно обновляется, активное сообщество github также принимает в нем участие, там добавляются интересные замечания, о которых, возможно, вы и не слышали.

От переводчика

Приветствую всех, меня зовут Максим Иванов, и сегодня я подготовил для вас перевод заметок разработчика из Сан-Франциско Васанта Кришнамурти (Vasanth Krishnamoorthy) «CSS Refresher». Web-программирование одна из самых быстро развивающихся отраслей в наше время. Казалось бы, возьми какой-нибудь видеокурс на tuts+ и освой html-верстку, однако, как говорил разработчик Opera Software Вадим Макеев, выступая на конференции CodeFest, они все равно это делают плохо. Но давайте посмотрим, может мы итак все это знаем.

Содержание

1. Позиционирование (position)
2. Отображение элемента в документе (display)
3. Плавающие элементы (float)
4. CSS селекторы
5. Эффективные селекторы
6. Переотрисовка и перерасчет
7. CSS3 свойства
8. CSS3 медиа-запросы
9. Адаптивный web-дизайн
10. CSS3 переходы
11. CSS3 анимации
12. Масштабируемая векторная графика (SVG)
13. CSS спрайты
14. Вертикальное выравнивание
15. Известные проблемы

Последние лет восемь я активно занимаюсь задачами, связанными с распознаванием образов, компьютерным зрением, машинным обучением. Получилось накопить достаточно большой багаж опыта и проектов (что-то своё, что-то в ранге штатного программиста, что-то под заказ). К тому же, с тех пор, как я написал пару статей на Хабре, со мной часто связываются читатели, просят помочь с их задачей, посоветовать что-то. Так что достаточно часто натыкаюсь на совершенно непредсказуемые применения CV алгоритмов.
Но, чёрт подери, в 90% случаев я вижу одну и ту же системную ошибку. Раз за разом. За последние лет 5 я её объяснял уже десяткам людей. Да что там, периодически и сам её совершаю…

В 99% задач компьютерного зрения то представление о задаче, которое вы сформулировали у себя в голове, а тем более тот путь решения, который вы наметили, не имеет с реальностью ничего общего. Всегда будут возникать ситуации, про которые вы даже не могли подумать. Единственный способ сформулировать задачу — набрать базу примеров и работать с ней, учитывая как идеальные, так и самые плохие ситуации. Чем шире база-тем точнее поставлена задача. Без базы говорить о задаче нельзя.

Тривиальная мысль. Но все ошибаются. Абсолютно все. В статье я приведу несколько примеров таких ситуаций. Когда задача поставлена плохо, когда хорошо. И какие подводные камни вас ждут в формировании ТЗ для систем компьютерного зрения.

Люк Плант (Luke Plant) — программист-фрилансер с многолетним стажем, один из ключевых разработчиков Django.

Когда-то я писал о своей неприязни к Class Based Views (CBV) в Django. Их использование заметно усложняет код и увеличивает его объём, при этом CBV мешают применять некоторые достаточно распространённые шаблоны (скажем, когда две формы представлены в одном view). И судя по всему, я не единственный из разработчиков Django, придерживающийся такой точки зрения.

Но в этом посте я хочу рассказать об ином подходе, который я применил в одном из проектов. Этот подход можно охарактеризовать одной фразой: «Создавайте свой собственный базовый класс».

Мы постоянно сталкиваемся с подменой реальности ложными убеждениями, которые не только приносят массу неудобств обычным людям, но и препятствуют развитию науки.

В 1997 году врачи из юго-западной Кореи наладили практику ультразвукового обследования для выявления рака щитовидной железы на ранних стадиях. Известия о новой методике быстро распространились, и вскоре все врачи в регионе стали предлагать аналогичные услуги. В итоге, кампания приобрела общенациональный характер, а правительство инициировало программу ультразвуковой диагностики различных видов рака. Сотни тысяч добровольцев согласились пройти тесты всего за $30-50.

Число пациентов с диагностированным раком щитовидной железы в стране заметно возросло: с 5 случаев на 100000 человек в 1999 году до 70 на 100000 в 2011. У двух третей пациентов была удалена щитовидная железа, что привело к необходимости использования пожизненного медикаментозного лечения. А ведь оба варианта развития событий предполагали серьезные риски.

Казалось бы, столь масштабная и дорогостоящая программа в сфере общественного здравоохранения должна была спасти множество жизней. Но, увы. В настоящее время рак щитовидной железы – наиболее распространенная форма данного заболевания, диагностируемая в Южной Корее, а количество людей, умирающих от него ничуть не изменилось — около 1 100 000. Но даже когда некоторые местные врачи это заметили и в 2014 году озвучили мнение о том, что стоило бы прекратить обследования, Корейская ассоциация щитовидной железы, профессиональная организация эндокринологов и хирургов, возразила, заявив, что доступность специализированного УЗИ и лечения – неотъемлемые права человека.

На носу праздники, а с ними приходят (к тем, кто пьёт) и горячительные напитки. Мы решили, что в преддверии длинных каникул было бы неплохо показать вам несколько видео от AsapScience о том, как алкоголь и последствия его употребления влияют на здоровье человека. В первом видео речь идёт о том, каким образом алкоголь действует на мозг, во втором объясняется причина похмелья, и, наконец, в третьем ролике авторы рассказывают о том, как избавиться от неприятных ощущений наутро.
Ссылки на оригинальные ролики есть в описании к каждому видео.

P. S.: Как всегда, в комментариях предлагайте видео на перевод и озвучку.

* Это шутка.


(картинка позаимствована где-то в интернете)

[ Репозиторий ]

Всем привет.

Уже давно прошли времена обязательной поддержки 6, 7, 8 Ослов и неизбежного использования jQuery, DOM API постепенно приводится к единому виду, но я всё так же часто встречаю на просторах интернета утверждения о том, что VanillaJS — это длинная колбаса.

Мол, зачем мне писать вот так:

document.querySelector('.selector');

Если я могу написать вот так:

$('.selector');

Я отчасти согласен с этим, потому что, периодически, необходимо выбирать элементы много раз в приложении. Приходится определять функции, делающую выборку, прямо в коде:

// selects one node matched given selector
function $(selector, ctx) {
	return (ctx || document).querySelector(selector);
}

// selects all nodes matched given selector
function $$(selector, ctx) {
	return [].slice.call((ctx || document).querySelectorAll(selector));
}

Это касается крошечных скриптов. Для крупных проектов, конечно, нужно юзать какой-нибудь фреймворк, который берет на себя все манипуляции над DOM.

Обязанность системного администратора — следить за загруженностью системы, за пользователями, создавать резервную копию и бла-бла-бла. Для наиболее повторяющихся задач существуют различные сценарии, которые позволяют сохранить пальцы на руках и сделать постоянно повторяющиеся задачи более простыми. Здесь представлен скрипт, который не стремится автоматизировать задачи типичного системного администратора, но он может быть полезен для тех новичков, желающих получить часть необходимой информации об их системе, сети, пользователях, нагрузке, RAM, владельцах, внутреннем и внешнем IP и т.п.

Сценарий не имеет какого-либо вредоносного содержимого и его можно запустить с помощью обычных учетных записей пользователей. В самом деле рекомендовано запускать скрипт из под юзера с ограниченными правами а не супер-пользователя.

Вы можете свободно использовать, изменять, распространять приведенные ниже фрагменты кода. Скрипт максимально оптимизирован, чтобы выводить только необходимые данные и обращаться только к нужным директориям — ничего лишнего.

Для чего используются базы данных, ведь есть старые добрые файлы? Чем они хуже базы данных или чем база данных лучше файлов? БД — более структурированное хранилище. Она позволяет делать транзакции, запросы и так далее. Самый простой случай: есть сервер с базой данных и несколько приложений, которые делают запросы к серверу. База данных отвечает, меняет что-то внутри себя, и всё хорошо ровно до того момента, пока нагрузка на неё не вырастает настолько, что база данных перестаёт справляться.

Если допустить, что это только нагрузка на чтение, то проблема решается репликацией. Вы можете ставить к базе данных столько реплик, сколько нужно, и все чтения пускать на реплику, а все записи — на мастер. Если же на базу данных идёт нагрузка на запись, то репликация эту проблему не решает, ведь запись должна осуществляться на все реплики. Таким образом, сколько бы вы их ни ставили, вы не уменьшите нагрузку на запись из расчёта на одну машину. Тут на помощь приходит шардинг.

Если база не держит нагрузку на запись, то шарды можно добавлять до бесконечности. Шард устроен сложнее, чем реплика, потому что нужно как-то распределить данные по таблицам или внутри таблицы, по хэшу, по range — есть множество разных вариантов. Таким образом, добавляя реплики и шарды, вы можете делить любую нагрузку на базу данных. Казалось бы, больше желать нечего, о чём дальше говорить?

Иногда этот метод называют «крестьянское умножение», иногда «древнеегипетское», иногда «эфиопское», иногда «умножение через удвоение и деление пополам». Некоторым он хорошо известен, некоторым – непонятен, но при этом он достаточно полезен и может использоваться не только для умножения, но и для возведения в степень и расчётов матриц.

Алгоритм

  13  x  19 ->     0
   6     38       19
   3     76 ->
   1    152 ->    95
   0    304      247
                 ^^^

Запишем два перемножаемых числа рядом – они станут заголовками двух столбцов. Третий столбец будет содержать нарастающую сумму.

Если число в левом столбце нечётное, мы добавляем число из правого столбца в нарастающую сумму. Изначально она будет равна нулю.

Затем в левом столбце ниже мы записываем число из заголовка, делённое пополам (с отбрасыванием остатка). 13 / 2 = 6. А во втором столбце мы пишем число, равное удвоению заголовка столбца, 19*2 = 38.

Поскольку число в левом столбце чётное, мы не увеличиваем нарастающую сумму.

Машинное обучение занимается поиском скрытых закономерностей в данных. Растущий рост интереса к этой теме в ИТ-сообществе связан с исключительными результатами, получаемыми благодаря ему. Распознавание речи и отсканированных документов, поисковые машины — всё это создано с использованием машинного обучения. В этой статье я расскажу о текущем проекте нашей компании: как применить методы машинного обучения для увеличения производительности СУБД.
В первой части этой статьи разбирается существующий механизм планировщика PostgreSQL, во второй части рассказывается о возможностях его улучшения с применением машинного обучения.

Соображения на тему использования режимов и состояний компонентов пользовательского интерфейса. Рассмотрим применение подхода при работе с препроцессорами стилей. Осторожно, в статье слишком много примеров кода.

Тема работы с временными метками в PostgreSQL плохо раскрыта в русскоязычных профильных публикациях в Интернете и служит частым источником проблем в работе программистов. Предлагаю вашему вниманию перевод материала от Hubert Lubaczewski, автора популярного зарубежного блога depesz.com. Надеюсь, статья будет для вас полезна!



Время от времени в IRC или в почтовых рассылках кто-нибудь задает вопросы, которые показывают глубокое непонимание (или недостаток понимания) меток времени, особенно тех, которые учитывают часовые пояса. Так как я уже сталкивался с этим ранее, позвольте мне рассказать, что такое timestamps, как с ними работать и с какими наиболее распространенными загвоздками вы можете столкнуться.

Обычно, для перехода от идеи к реализации, необходим прототип устройства, удобный для проверки и отладки на месте, что особенно важно для мобильного устройства. Далее постараюсь максимально подробно разобрать процесс создания прототипа беспроводного сенсора на базе ATtiny85.

Цель — создать сенсор работающий, условно говоря, в коробке с искусственным освещением и передающий температуру и статус освещения с немедленной реакцией на изменение освещения: включилось, отключилось, мигнуло. Сенсор решено было сделать мобильным и питать от элемента CR2032, иначе говоря, при разряде до 2.7V (предел для датчика TMP36), можно рассчитывать на 200mAh.

Микроконтроллер ATtiny85 имеет всего 5 портов ввода/вывода и возможность отключить RESET в пользу дополнительного порта. Данный бюджет был распределён следующим образом:

• 3 порта — радиомодуль NRF24L01+, спецификация требует пять портов, но в данном случае это не приемлемо и будет использована 3-х пиновая конфигурация;
• 1 порт — датчик освещения на базе фототранзистора BPW17N;
• 2 порта — температурный датчик на базе TMP36, второй порт нужен для подачи питания, чтобы иметь возможность отключать датчик при необходимости.

Элементная база определена, можно приступать к проектированию.