Метод численного интегрирования Верле издавна использовался для вычисления траекторий частиц. Сам метод был впервые использован ещё в 1791 году французским астрономом Жаном-Батистом-Жозефом Деламбром. В 1907 норвежский математик и физик Карл Штёрмер использовал его для моделирования движения частиц в магнитном поле, поэтому иногда этот метод называют методом Штёрмера. Современное название этот алгоритм получил от имени французского физика Лу Верле, который в 1967 году использовал его в моделировании молекулярной динамики. В последнее время метод Верле применяется и в разработке компьютерных игр.

В последнее время в рунете появляется статей про технологию аукциона в реальном времени – Real-time Bidding (RTB). Пока эта тема больше обсуждается на специализированных ресурсах, поэтому я буду одним из первых, кто расскажет о ней на Хабре. Это подлинная, в том числе и технологическая инновация на рынке интернет-рекламы, с которой пора знакомить с ней тех, на кого она собственно нацелена: рекламодателей, покупающих рекламу в интернете, и площадки, зарабатывающие на продаже медийной рекламы и трафика (Habrahabr.ru, например :).

По прогнозам, расценки на медийную рекламу в интернете в 2013 году вырастут на 14 процентов, в то время как в среднем реклама подорожает на 10 процентов. Медийная реклама обгонит и другие инструменты интернет-рекламы – к примеру, контекстная реклама вырастет всего на 13%. На мой взгляд, драйвером этого роста станет именно RTB.

«Право налогоплательщика избегать уплаты налогов с использованием всех разрешенных законом способов никем не может быть оспорено. Каждый имеет право вести свои финансовые дела таким образом, чтобы свести соответствующие платежи к минимуму…»
Дж. Сандерленд,
Судья Верховного Суда США

После моей статьи про поиск инвестиций, я получил много просьб рассказать подробнее про открытие компании за рубежом, и осветить финансовые вопросы. В данном топике я попытался изложить основные моменты, не претендуя на истину в последней инстанции.

О чем это

Я долгое время был адептом идей о равенстве, свободе и братстве том, что существует красная таблетка.

— Что можно с помощью ООП решить все проблемы масштабирования программ;
— Что с помощью одной методологии можно выстроить разработку проектов;
— Что с помощью нескольких гениальных книг можно научиться проектировать интерфейсы.

На самом деле, после пары десятков проектов я пришел к выводу, что все это — не более чем заблуждения, и чудеса происходят только в книгах авторов, которые делают на своих бестселлерах миллионы. Или в головах консультантов, которые делают деньги, продавая вам фуфло в виде Agile, KPI и прочих умных слов.

Я не сделаю, возможно, в этом посте никаких открытий. Но сэкономлю вам пару лет, если вы решитесь поверить моему опыту.

Задача кластеризации – частный случай задачи обучения без учителя, которая сводится к разбиению имеющегося множества объектов данных на подмножества таким образом, что элементы одного подмножества существенно отличались по некоторому набору свойств от элементов всех других подмножеств. Объект данных обычно рассматривается как точка в многомерном метрическом пространстве, каждому измерению которого соответствует некоторое свойство (атрибут) объекта, а метрика – есть функция от значений данных свойств. От типов измерений этого пространства, которые могут быть как числовыми, так и категориальными, зависит выбор алгоритма кластеризации данных и используемая метрика. Этот выбор продиктован различиями в природе разных типов атрибутов.

В этой статье приведён краткий обзор методов кластеризации числовых пространств данных. Она будет полезна тем, кто только начинает изучать Data Mining и кластерный анализ и поможет сориентироваться в многообразии современных алгоритмов кластеризации и получить о них общее представление. Статья не претендует на полноту изложения материала, напротив, описание алгоритмов в ней максимально упрощено. Для более подробного изучения того или иного алгоритма рекомендуется использовать научную работу, в которой он был представлен (см. список литературы в конце статьи).

Дарова, хабр! (ничего оригинальнее не придумал)

Сомневаюсь что эта заметка тянет на полноценный пост, но я все же оставлю ее здесь. О чем же пойдет речь?

Все мы слышали о Git. Все мы знаем что он — хорош. Но лишь немногие пытаются что-то с ним делать, как-то его протвикерить. Сразу говорю, тут не будет ничего паранормального, только немного работы с файлом .gitconfig. Да-да, именно с тем файлом, который так трепетно пылится у вас в домашней директории.

Так, мне уже немного надоело писать этот, по сути, бессмысленный вступительный текст, так что давайте уже начнем что-то делать.

Всем привет,



Сначала хотел озаглавить топик «Миллион загрузок в месяц или как сделать хороший старт на Google Play на примере одной игры», но потом решил, что это слишком длинно. Тем не менее, сегодня я буду говорить о своей последней игре. Не только потому, что мне хочется немного ее прорекламировать (хотя и это тоже, чего скрывать), но и потому что каждый запуск новой игры индивидуален и без «привязки к местности» рассказывать, наверное, было бы не совсем правильно.

На сегодняшний день услуга системного администрирования серверов является одной из наиболее востребованных, ведь каждый из работающих в интернете сайтов работает на сервере или серверах, которые так или иначе кто-то администрирует.
Разные системные администраторы любят разные операционные системы — кому что привычнее и удобнее: CentOS Linux (или Red Hat Linux), Fedora Core, Debian, Ubuntu, FreeBSD, Microsoft Windows Server и многие другие. Можно много рассуждать, какая из систем работает быстрее и стабильнее, но, на мой взгляд, важен скорее не выбор операционной системы, а опыт системного администратора, умение работать в команде.

Мой выбор пал на CentOS + OpenVZ-виртуализацию. CentOS — потому что его удобно администрировать на большом количестве серверов (наша команда на сегодняшний день поддерживает больше 300 физических серверов, на каждом из которых запущено по несколько виртуальных контейнеров). OpenVZ — потому что это очень удобная и надежная виртуализация с минимальным оверхедом по ресурсам.

#include

Зачастую, краеугольным камнем производительности работы сервера является скорость работы файловой системы. Её можно увеличить с помощью создания дисковых массивов RAID0 — запись/чтение побитово производится на оба диска, однако рано или поздно слоты под диски заканчиваются, надёжность RAID0 оставляет желать лучшего — при выходе одного из дисков, рушится вся система. RAID10 опять же упираемся в количество дисков.

Как альтернатива, использование сетевых фс. Наибольшее распространение получила NFS, но для боевых задач с её скоростью и неочевидностью настройки прав доступа практически непригодна.
«Сравнивать GPFS и LustreFS — это как сравнивать IBM и SUN.»
Анонимус из интернетов.
В ТОП-300 суперкомпьютеров Мира половина из первых 50 используют LustreFS, которая очень проста в первоначальной настройке.

В последнее время мои коллеги начинают знакомство с git'ом. И один из интересующих их вопросов — как откатиться до определённой ревизии. В интернете можно найти набор команд, но хочется, чтобы было понимание каждой из них. Баловство с комадами git'а без понимания может привести к потере истории разработки.

В этой статье я хочу рассказать о командах git checkout и git reset с ключами --soft и --hard.

Привет, в одной из последних лекций по нейронным сетям на курсере речь шла о том, как можно улучшить сходимость алгоритма обратного распространения ошибки в общем, и в частности рассмотрели модель, когда каждый вес нейрона имеет свою собственную скорость обучения (neuron local gain). Я давно хотел реализовать какой нибудь алгоритм, который бы автоматически настраивал бы скорость обучения сети, но все лень руки не доходили, а тут вдруг такой простой и незамысловатый способ. В этой небольшой статье я расскажу про эту модель и приведу несколько примеров того, когда эта модель может быть полезна.

От переводчика:
Немало копий сломано в спорах о том, когда уместнее KISS, а когда DRY, когда лучше как можно быстрее и проще решить задачу любыми средствами, а когда стоит создавать красивые и универсальные абстракции. Натан Марц, автор популярного фреймворка Storm, используемого в Твиттере, предлагает свой вариант. Чтобы не создавать тонны бесполезного кода ради абстрактной универсальности и в то же время не позволять системе превращаться в кашу из костылей, он использует «разработку через страдание» (suffering oriented programming).

---

Однажды меня спросили: «Как ты решился пойти на такой страшный риск — писать Storm одновременно с запуском стартапа?» (Storm — фреймворк для распределённых вычислений в реальном времени). Да, пожалуй, со стороны создание такого крупного проекта для стартапа кажется крайне рискованным. Тем не менее, с моей точки зрения это вообще не было рискованным делом. Трудным, но не рискованным.

Я использую стиль разработки, который сильно уменьшает степень риска таких больших проектов, как Storm. Я называю этот стиль «разработкой через страдание». В двух словах: не занимайтесь реализацией технологий, от отсутствия которых вы не испытываете страданий. Этот совет применим как к большим, архитектурным решениям, так и к маленьким повседневным задачам. Разработка через страдание существенно уменьшает риск, гарантируя, что вы всегда работаете над чем-то важным, и что вы хорошо разобрались в предметной области, прежде чем вложить в решение много сил.

Я придумал такую мантру разработки: «Сначала сделай, чтобы было. Затем — чтобы было красиво. Затем — чтобы было быстро».

Активные модели внешнего вида (Active Appearance Models, AAM) — это статистические модели изображений, которые путем разного рода деформаций могут быть подогнаны под реальное изображение. Данный тип моделей в двумерном варианте был предложен Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1998 году [1]. Первоначально активные модели внешнего вида применялись оценки параметров изображений лиц, но затем они стали активно применяться и в других областях, в частности, в медицине при анализе рентгеновских снимков и изображений, полученных с помощью магнито-резонансной томографии.




В данной статье рассматривается краткое описание того, как функционируют активные модели внешнего вида и связанного с этим математического аппарата, а также приводится пример их реализации.

Неприятности случаются… Неожиданно плохой фидбек, проблемы с заказчиком или коллегами, не повысили зарплату, странные баги, внезапный овертайм или закрытие проекта — подобные события запускают цепочку реактивных реакций:

• Нет, тут есть ошибка -> сами гады -> а может все не так и плохо -> ппц -> ладно, давай выкручиваться

В этой цепочке человек ведет себя реактивно, предсказуемо… и, часто, совершает глупости. Это напоминает машину состояний, входом в которую являются неожиданное событие. Состояния машины — цепочка психологических защит: отрицание, гнев, торг и депрессия, а выход — принятие новой информации.
Из подобных состояний часто приходится вытаскивать коллег, заказчиков, и себя самого.
Под хабракатом, кроме описания этапов, есть ответы на вопросы:

• Как узнать каждое состояние и предугадать следующее?
• Как помочь выйти себе и собеседнику из цепочки?
• Что не делать, чтобы не усугубить ситуацию?

Предыстория

Здравствуйте! Меня зовут Рахим, я учился по программе Computer Science (B.Sc) в университете Карлтон и писал об этом на Хабре пару лет назад в рамках проекта Computer Science Student (в профиле можно найти все выпуски). Потом здесь же я нашел множество людей, заинтересованных в создании коллективного блога о математике и информатике. Тогда даже написал в комментариях:

Если я когда-нибудь стану профессором (а я надеюсь им стать), то я хочу в начале каждого курса писать на доске адрес этого коллективного блога и говорить: «Присоединяйтесь. Коллективный разум поможет познать вам информатику».

К сожалению, блог через некоторое время перестал обновляться, активность упала до минимума. Я закончил университет и первый год работал разработчиком, но в январе 2012 приблизился немного к реализации того комментария: стал преподавателем Международного университета информационных технологий (IITU) в южной столице Казахстана. В своем первом семестре читал лекции по операционным системам и веб-разработке, иногда проводил открытые лекции, изредка публиковал что-то на хабре. Но «hexlet.ru» на доске не писал.

Этой осенью Хекслет превратился из коллективного блога в свободную образовательную платформу. Суть проста: можно стать студентом и проходить разные курсы, можно стать учителем и вести собственные курсы. Формат схож с форматами Coursera или Udacity. 23 октября начинается первый онлайн-курс – Разработка приложений для Mac OS X.

Как сказано на официальном сайте —

Pinba is a realtime monitoring/statistics server for PHP using MySQL as a read-only interface.

И это действительно так. Она позволит вам в реальном времени получать статистику по работающему приложению, при этом не замедляя само приложение.
Что делать со статистикой — это уже ваше дело, например, мы выводим ее в заббикс и используем как для мониторинга стабильности (нет ошибок, мало число длинных запросов), так и для аналитики.
Удивительно, что про это действительно замечательное изобретение не было еще ни одной статьи на хабре.

Представляю общественности утилиту RealSync (GPL). Ее призвание — облегчить работу тех, кто периодически мучается от лагов сетевой папки Samba при поиске/редактировании файлов веб-проекта. Идея RealSync в том, что вы теперь работаете с файлами сайта на локальной машине в привычной IDE, а результат, как и прежде, смотрите на удаленном разработческом веб-сервере, куда RealSync копирует изменения в реальном времени. В результате вы можете, например, запустить поиск по всем файлам в IDE — они же локальные, а не подключены через сетевую папку по Samba, так что поиск работает очень быстро; при этом ваш Ctrl+S продолжает попадать на сервер моментально, как и при работе через сетевую папку.

RealSync — утилита для Windows, MacOS и Linux, позволяющая в реальном времени содержать на удаленном сервере точную копию файлов (например, скриптов на PHP, Python, Ruby и др.) из папки на вашем локальном компьютере, даже в условиях плохой связи, когда вы работаете из дома. Все изменения, производимые в локальной папке, попадают на сервер практически моментально (задержка около 0.2 с), независимо от того, сколько этих изменений и каким именно образом они были внесены (хоть через IDE, хоть через Блокнот или Far).

Главное отличие RealSync от аналогов — в том, что он крайне устойчив к нестабильности интернет-соединения, реконнектам и тайм-аутам. При этом используется SSH-соединение, доступ через которое конфигурируется автоматически при первом запуске утилиты (т.е. не нужно возиться с ключами — настройка производится в интерактивном режиме).

Фактически, случайно «убить» RealSync почти невозможно. Вы можете держать его постоянно свернутым в трее и забыть про его существование (CPU он почти не ест). Если утилита видит, что соединение разорвалось на длительный срок, автоматически запускается знакомый многим алгоритм RSYNC для быстрого копирования большого количества различий. В режиме же реального времени применяется собственный протокол поверх SSH, чтобы при нажатии Ctrl+S в редакторе вы сразу же видели изменения на сервере. Передача файла сопровождается приятным «треньканьем» (отключаемым при необходимости в конфиге), а временная потеря связи — покраснением иконки (когда связь восстановится, иконка обратно станет серой, а RealSync «догонит» накопившиеся изменения).

И зачем этот велосипед, когда есть Samba или Денвер или XAMPP?

Историческая справка:

• Как мы сделали нелегальное приложение для Одноклассников в 2008 году и что из этого получилось
• Как мы запустили легальное приложение в Одноклассниках в 2011-м

Прошел год с момента запуска. В этом топике я хочу поделиться с вами цифрами и соображениями на тему “Имеет ли смысл делать приложение в Одноклассниках”.

Итак, что же замедляет разработку программного обеспечения?

Задумайтесь об этом вопросе на секунду. Как так выходит, что чем дольше Вы что-либо разрабатываете, тем сложнее и неприятнее добавлять в Ваше приложение новые фичи, попиливать архитектуру?

И почему раньше задачи решались так просто, а теперь выглядят запутанными и сложнореализуемыми?

Казалось бы, положение должно улучшаться, ведь Вы уже давно в проекте, разве нет? Почему всё происходит наоборот?

Я думаю, что в процессе изучения той или иной СУБД каждый из вас не раз изобретал велосипеды для решения своих задач, не зная о существовании той или иной функции или приема, которые бы могли в разы ускорить выполнение запросов и уменьшить объем кода. В данной статье я хочу поделиться с вами своим опытом работы с очень «добрым» и «отзывчивым» MySQL, часто позволяющему программисту делать вещи, которые другие СУБД переварить бы не смогли. Материал будет полезен скорее тем, кто только решил углубиться в чудесный мир запросов, но возможно и опытные программисты найдут тут что-то интересное.