Каждому, даже самому «молодому» верстальщику известны неприятности (проблемы) с интервалом между элементами, пробелами, которые вставляются между словами. Эти пробелы часто мешают нам при вёрстке того или иного блока. Избавиться от них бывает не так-то просто, а зачастую эти межсловные расстояния и вовсе ставят нас перед выбором, выбором способа решения данной проблемы.

В этой статье мы попытаемся понять, что же из себя представляют эти загадочные "Отступы", что это за звери и с чем их едят. Так же рассмотрим, что такое inline-block, и почему после себя он ставит эти непонятные интервалы. Ну, и, самое главное, мы увидим несколько универсальных решений данного вопроса и, конечно же, обсудим все их стороны.

Перевод статьи Why you Should be using PHP’s PDO for Database Access.

Множество PHP-разработчиков привыкли использовать для работы с базами данных расширения mysql и mysqli. Но с версии 5.1 в PHP существует более удобный способ — PHP Data Objects. Этот класс, сокращенно именуемый PDO, предоставляет методы для работы с объектами и prepared statements, которые заметно повысят вашу продуктивность!

Введение в PDO

«PDO – PHP Data Objects – это прослойка, которая предлагает универсальный способ работы с несколькими базами данных.»

Заботу об особенностях синтаксиса различных СУБД она оставляет разработчику, но делает процесс переключения между платформами гораздо менее болезненным. Нередко для этого требуется лишь изменить строку подключения к базе данных.

Эта статья написана для людей, которые пользуются mysql и mysqli, чтобы помочь им в переходе на более мощный и гибкий PDO.

Наверно, не существует единого рецепта, который бы всех устроил. Это касается любой проблемы. Для разработчиков этот тезис самоочевиден, и вовлеченность в использование и проектирование отдельных инструментов определяется, главным образом, лишь профессионализмом. Изобретение велосипедов романтично и неизбежно.

Особо вероятно изобретение велосипеда, когда рост сложности приложения происходит постепенно и в некотором смысле незаметно. Сложное приложение обычно является богатым приложением (rich), его элементы и особенности специфицированы W3C www.w3.org/TR/backplane. Известный JavaScript-евангелист Addy Osmani так дополнительно определяет сложное приложение: “По-моему, крупное JavaScript приложение есть нетривиальное приложение, требующее значительных усилий разработчика для поддержки, причем наиболее сложное оперирование обработкой и отображением данных ложится на браузер” (http://addyosmani.com/largescalejavascript/).

В этом топике вы узнаете, как грамотно настроить, сервер исходящей почты и в частности функцию mail() в PHP. Сам являюсь жутким педантом. Люблю, что бы везде было все на своих местах, не терплю халтуры. Увидев один раз полную чушь в заголовках письма со своего сервера я разобрался с этим кардинально и безоговорочно. Под грамотной настройкой я подразумеваю такую, которая удовлетворяет потребности спам фильтров крупных почтовых систем, и просто выглядело красиво и осмысленно.

Как известно протокол SMTP не подразумевает никаких средств защиты от спама и аутентификации пользователя, поэтому крупными и не очень компаниями были придуманы «фиксы» безопасности протокола.
Если вы устанавливаете выделенный сервер с доменом размещенным на нем, очень рекомендуется выполнить данные настройки, что бы все было как надо.

На изучение этого вопроса я потратил немало времени, разобравшись в каждом заголовке. Начал с базовой настройки из пакетов, при этом из предоставляемых пакетов выбрал, то что понравилось, а закончил тонким феншуем, который я так до конца не воплотил, ибо это уже было совсем изыск.

Название заголовка выбрал именно такое, так как вначале своего пути я искал что-то вроде этого. Настраивать будем postfix, php, dns (ptr, spf), и другое.

Эта статья будет интересная людям, настраивающим выделеные сервера, но не менее интересна для обычных программистов.
К слову данную инструкцию я использую для своих проектов. Системы автоматизированного получения приглашений и получения виз в страны Шенгена: https://goingrus.com/ru, весь софт крутится на виртуальной машине.

Подробности под катом

Нет, я не буду мусолить скучные теории. Уверен, всем нам для запуска нового продукта или сервиса достаточно самых простых и прозрачных критериев.

Вот, я и решил напомнить читателям критерии, сформулированные Гаем Кавасаки в его, уже превратившейся в классическую, книге The Art of the Start (или просто — «Стартап»).

За многие годы работы в корпоративном маркетинге я не видел более простых и работающих критериев.
Поэтому, именно они были использованы при разработке имени моего нынешнего стартапа.

Уверен, здесь ещё есть люди, которые не знакомы с этим подходом и он окажется им полезным.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

     

Казалось бы, такая обыденная задача, как воспроизведение видео не должна вызывать никаких проблем, но по прежнему это не совсем так.

Т.к. речь идет о HD-видео, то потребуется высокая производительность декодера. Например, если декодериуем на CPU, то на потоках 30-35 MBps на Intel Core2 Duo E8500 3.2 GHz уже начинают выпадать кадры. Процессор довольно быстрый, разница в производительности по сравнению с ядром Sandy Bridge на той-же частоте будет порядка 20%. Качественно пережатый full-HD фильм может создать проблемы, не говоря уж об оригинальных потоках с Blu-ray, там поток может достигать 45 MBps. Обладатели ноутбуков обычно имеют процессоры послабее, да и настольные системы не у всех с мощными CPU. Еще один случай, где CPU становится узким местом – это deinterlacing. Deintrlacing необходим при просмотре потоков спутниковых HD каналов, потоки там с разумным bitrate (обычно 10-15 MBps), но программный deintarlace съедает все остатки ресурсов. Причем качественный deinterlace, без замыливания и с сохранением fps, тяжелы для CPU. Единственный выход – использовать аппаратное декодирование, которое предлагают современные GPU. Про видео со спутниковых каналов следует отметить, что они бывают частично поврежденными, т.к. прием не всегда идеален, поэтому важно, чтобы плеер стабильно переваривал такие “срывы” потока.

Почитал я немного про автовыставку в Детройте, про то, что Lane Departure Warning становится все более и более популярным и решил, что надо бы поделиться своим опытом изготовления прототипа этой системы из нехитрых компонентов в виде веб-камеры, Питона, OpenCV и пары дней усердной медитации:)

Историю создания прототипа можно почитать и посмотреть под катом… (там картинки, много...)

Мне показалось странным, что на хабре эта тема практически не освещена и я постараюсь немного исправить эту ситуацию.

Я не сторонник англицизма, но в нашем языке нет даже похожего термина. Вкратце мультисайтинг можно определить как возможность использовать файлы движка для разных сайтов. Не стану разбираться в этимологии этого слова, но осмелюсь предположить, что его появление было связано с Drupal. Одним из наиболее распространённых примеров мультисайтинга может быть использование общей базы данных пользователей на нескольких сайтах. В друпале мультисайтинг реализован привлекательно, с точки зрения простоты и удобства, о чём я и решил написать.

Технологию, которую я собираюсь Вам представить, я не встречал в найденных мной методах определения расстояния до объекта на изображении. Она не является ни универсальной, ни сложной, суть её заключается в том, что видимое поле (будем считать, что мы используем видеокамеру) калибруется линейкой и затем сопоставляется координата объекта на изображении с отметкой на линейке. То есть измерение ведётся по одной линии или оси. Но нам не нужно хранить отметку на линейке для каждого пикселя, алгоритму для калибровки нужно только знать размер линейки в пикселях и в метрах, а также координату пикселя, который является фактической серединой линейки. Очевидное ограничение — работает только на плоских поверхностях.

Кроме самого метода в статье рассмотрена его реализация на языке Python с использованием библиотеки OpenCV, а также рассмотрены особенности получения изображений с вебкамер в Linux, используя video4linux2 API.

Сетевые видеокамеры постепенно вытесняют аналоговые, хоть и стоят они сейчас гораздо дороже. Сетевые обладают рядом очевидных приемуществ:

• нет необходимости в отдельном регистраторе или плате захвата;
• помехоустойчивость;
• простая интеграция в существующую сеть;
• нет ограничения по расстоянию;
• наличие камер высокого разрешения;
• просмотр камеры прямо с самой камеры по http;
• наличие всевозможных настроек;
• и др.

Нас интересует способ получения изображений с таких камер, для этого надо знать а как вообще они их передают? На наше счастье камеры используют существующие стандарты, а не то, что взбредёт в голову китайскому разработчику. Подавляющее большинство камер используют один или несколько способов передачи видео, это в основном Motion JPEG по HTTP, Motion JPEG по RTSP или H264 по RTSP. Также многие камеры могут передавать звук, но он нас не интересует сейчас.

В этой статье я рассмотрю эти способы передачи изображений с сетевых камер, а также приведу пример захвата таких изображений всё на том же Python'е.

Приветствую всех дроидеров в эти непростые для нас времена.
Честно говоря, заколебала эта шумиха о патентах, войнах и т.д., но в данной статье речь пойдет не об этом.
Я не собирался писать статью на данную тему, так как везде всего полно о работе с базой данных в Android и вроде бы все просто, но уж очень надоело получать репорты об ошибках, ошибках специфичных и связанных с БД.
Поэтому, я рассматрю пару моментов с которыми я столкнулся на практике, чтобы предостеречь людей, которым только предстоит с этим разбираться, а дальше жду ваших комментариев на тему решения указанных проблем после чего внесу изменения в пост и мы сделаем отличный туториал, который будет образцом работы с SQLite в Android не только для начинающих, но и для тех, кто уже знаком с основами и написал простые приложения.

Нам в Эльбе довольно часто задают вопросы по типу «Я „упрощёнщик“, у меня есть электронный кошелёк в Яндекс.Деньгах, как его в доходах-расходах учитывать и перед налоговой отчитаться?».

Если погуглить, в Интернете можно найти массу информации и экспириенса в этой области. Однако мы хотим сэкономить ваше драгоценное время, и поэтому поделимся своими знаниями.

Хочу описать, один из нелинейных алгоритмов выделения контуров на изображениях.

Классика

Почти все известные алгоритмы выделения контуров подходя к изображению как матрице чисел с значениями 0..255, целыми числами в пределах одного машинного байта (16 бит вариант рассмотрим посже). Потом, делается свертка с матрицей коэфициентов.

А если так не делать?

Алгоритм выделения границ или иначе обнаружения границ работают после того, как качество изображения улучшено перечисленными выше методами. Эти алгоритмы можно подразделить на два класса:
1) подчеркивающие, усиливающие, выделяющие границы;
2) строящие контуры автоматически.

Речь пойдет о том, как был реализован быстрый поиск по большим объемам данных на этой страничке. Там можно искать пароль по хешу, для игрового сервера PvPGN, и генерировать эти же хеши.
Поиск написан на чистом PHP, без использования модулей и сторонней БД. В принципе, таким образом можно наращивать объемы до многих терабайт, было бы место — скорость от этого не сильно пострадает.

Далее от начала до конца описан весь процесс, который включает в себя брутфорс, создание хеш таблицы, её сортировка и, собственно, поиск.

Сначала немного общих слов о том, как вообще можно организовывать поиск по изображениям.
В идеале нам бы хотелось иметь систему, которая может анализировать содержимое рисунка, определять, изображен там дом, озеро или кошка с котятами, ну и попутно запоминать разные характеристики обнаруженных объектов — такие как цвет, размер, взаимное размещение — а потом осуществлять поиск по этой информации. Но, к сожалению, на сегодняшний день это решительно невозможно. Как минимум, нет метода, который позволил бы сколько-нибудь надежно выделять объекты реального мира на картинках.
Поэтому любая система вынуждена анализировать менее интеллектуальные признаки, и этих признаков может быть несколько разных типов:

Год назад в нашей компании возникла задача написать на C# приложение для импорта данных из Excel, в том числе с помощью буфера обмена и drag'n'drop. Excel при копировании в буфер кладет туда данные в нескольких форматах. Часть из них стандартные типа CF_TEXT, CF_CSV и т.п. Однако, если нужно иметь дело с объединенными ячейками и прочими радостями, то может понадобиться получить доступ непосредственно к объекту Range, который был перетащен или скопипастен. Для этого нужно воспользоваться форматом CF_LINKSOURCE и лежащим в нем интерфейсом IMoniker. О том, как это сделать, читайте под хабракатом.

Английская молодёжь громит магазины, а полиция ничего не может сделать, кроме как изучать видео с уличных камер наблюдения (благо, Великобритания занимает первое место в мире по плотности камер наблюдения). Полиция начала выкладывать фотографии хулиганов на Flickr и просит идентифицировать нарушителей. Сами граждане тоже делают фотографии из окон домов, так что на Facebook, Flickr и Twitter уже скопилось немало снимков.

И работа началась. На Google Groups образована группа London Riots Facial Recognition, которая обсуждает технологии автоматического распознавания лиц для обработки массива фотографий из открытых источников. Один разработчик предлагает свою помощь в разработке программы с применением Face.API. Получится у него или нет, но со временем такие технологии наверняка будут созданы.