В этой статье мы поговорим о проектировании архитектуры и создании мобильного приложения на основе паттерна MVP с использованием RxJava и Retrofit. Тема получилась довольно большой, поэтому подаваться будет отдельными порциями: в первой мы проектируем и создаем приложение, во второй занимаемся DI с помощью Dagger 2 и пишем тесты unit тесты, в третьей дописываем интеграционные и функциональные тесты, а также размышляем о TDD в реалиях Android разработки.

Введение

Я математик-программист. Самый большой скачок в своей карьере я совершил, когда научился говорить:«Я ничего не понимаю!» Сейчас мне не стыдно сказать светилу науки, что мне читает лекцию, что я не понимаю, о чём оно, светило, мне говорит. И это очень сложно. Да, признаться в своём неведении сложно и стыдно. Кому понравится признаваться в том, что он не знает азов чего-то-там. В силу своей профессии я должен присутствовать на большом количестве презентаций и лекций, где, признаюсь, в подавляющем большинстве случаев мне хочется спать, потому что я ничего не понимаю. А не понимаю я потому, что огромная проблема текущей ситуации в науке кроется в математике. Она предполагает, что все слушатели знакомы с абсолютно всеми областями математики (что абсурдно). Признаться в том, что вы не знаете, что такое производная (о том, что это — чуть позже) — стыдно.

Но я научился говорить, что я не знаю, что такое умножение. Да, я не знаю, что такое подалгебра над алгеброй Ли. Да, я не знаю, зачем нужны в жизни квадратные уравнения. К слову, если вы уверены, что вы знаете, то нам есть над чем поговорить! Математика — это серия фокусов. Математики стараются запутать и запугать публику; там, где нет замешательства, нет репутации, нет авторитета. Да, это престижно говорить как можно более абстрактным языком, что есть по себе полная чушь.

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.

Плохие отзывы в прессе о Node.js часто относятся к проблемам с производительностью. Это не значит, что с Node.js больше проблем, чем с другими технологиями. Просто пользователь должен иметь в виду некоторые особенности её работы. Хотя у технологии пологая кривая обучения, обеспечивающие её работу механизмы довольно сложные. Необходимо понять их, чтобы предотвратить появление ошибок производительности. И если что-то пойдет не так, необходимо знать, как быстро привести всё в порядок. В этой статье Даниэль Хан рассказывает о том, как Node.js управляет памятью и как отследить связанные с памятью проблемы.

Не так давно увидел свет релиз Angular 1.5, который привносит множество интересных нововведений. Важной особенностью

данной версии является то, что это первый из череды релизов, который должен сгладить концептуальный разрыв между Angular1.x и Angular2.x. Для людей, у которых есть необходимость вести проекты на Angular сейчас, но в будущем планируется постепенная миграция на Angular2, это очень радостная новость.

В данной статье я постараюсь осветить основные нововведения:

• Компоненты!
• Односторонние биндинги!
• Мульти-слот трансклюды!

Полный список изменений доступен в репозитории ангуляра. Так же нас ждет небольшой примерчик использования перечисленных фич.

Привет, Хабр.

Мир javascript развивается с невероятной скоростью: новые стандарты языка, новые фреймворки, и в браузере, и на сервере и в десктопных приложениях и так далее… Но иногда хочется вместо изучения новой супер-фичи погрузиться в какую-то более базовую тему. И погрузиться глубоко, до самых исходников.

И в этот момент под моим пристальным взглядом оказалась незаметная строчка «native code», которая так или иначе появляется перед глазами любого JS разработчика в консоли Chrome или Node.js:

[].sort.toString();
"function sort() { [native code] }"

Итак, кому интересно, какая реализация сортировки скрывается в V8 за надписью [native code] — добро пожаловать под кат.

Многие из нас, наверное, уже устали от этой шумихи вокруг последних стандартов ECMAScript. ES6, ES7 ECMAScript Harmony… Кажется, что у каждого свое мнение на счет того, как правильно называть JS. Но даже несмотря на весь этот хайп, то что сейчас происходит с JavaScript — это самое замечательное, что происходило с ним за последние лет 5 минимум. Язык живет, развивается, комьюнити постоянно предлагает новые возможности и синтаксические конструкции. Одной из таких новых конструкций, безусловно заслуживающих внимания, являются декораторы. Занявшись поисками материалов по этой теме, я понял, что в русскоязычном интернете практически ничего нет о декораторах. В то же время Addy Osmani еще в июле 2015 представил прекрасную статью Exploring ES2016 Decorators на Medium. В связи с этим, я хотел бы представить вашему вниманию перевод этой статьи на русский язык и разместить его здесь.

Привет, Хаброжители! Мы пополнили серию «Head First O'Reilly» новой книгой:

В этой книге мы научим вас разрабатывать собственные приложения, а также покажем, как построить простое приложение и запустить его на виртуальном устройстве Android. Вы узнаете, как структурировать приложения, познакомитесь с дизайном интерфейсов, научитесь создавать базы данных, заставите работать свои приложения на любых смартфонах и планшетах. Попутно будут рассмотрены основные компоненты приложений Android — такие, как активности и макеты. Все, что от вас потребуется, — некоторые базовые знания Java.

Нечеткий поиск строк является весьма дорогостоящей в смысле вычислительных ресурсов задачей, особенно если вам необходима высокая точность получаемых результатов. В статье описан алгоритм нечеткого поиска в словаре, который обеспечивает высокую скорость поиска при сохранении 100% точности и сравнительно низком потреблении памяти. Именно автомат Левенштейна позволил разработчикам Lucene повысить скорость нечеткого поиска на два порядка

Многие статьи об оптимизации производительности, в первую очередь пытаются «заглянуть под капот» Angular и перегружают читателя информацией о внутренней организации фреймворка. Знакомство с внутренними механизмами работы очень важно, но в данной статье я попытался собрать самые простые примеры, которые оказывают наибольшее влияние на производительность приложения и помогают максимально быстро решить типичные проблемы.

Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Продолжение серии статей, посвященной вопросам современных угроз, сценариев атак и мерам противодействия. На этот раз мы рассмотрим примеры обнаружения атак на беспроводные сети.

Большая часть времени исполнения программы приходится на циклы: это могут быть вычисления, прием и обработка информации и т.д. Правильное применение техник оптимизации циклов позволит увеличить скорость работы программы. Но прежде, чем приступать к оптимизациям необходимо выделить «узкие» места программы и попытаться найти причины падения быстродействия.

Сегодня лекция одного из самых известных в России специалистов по машинному обучению Дмитрия Ветрова, который руководит департаментом больших данных и информационного поиска на факультете компьютерных наук, работающим во ВШЭ при поддержке Яндекса.

Как можно хранить и обрабатывать многомерные массивы в линейных по памяти структурах? Что дает обучение нейронных сетей из триллионов триллионов нейронов и как можно осуществить его без переобучения? Можно ли обрабатывать информацию «на лету», не сохраняя поступающие последовательно данные? Как оптимизировать функцию за время меньшее чем уходит на ее вычисление в одной точке? Что дает обучение по слаборазмеченным данным? И почему для решения всех перечисленных выше задач надо хорошо знать математику? И другое дальше.



Люди и их устройства стали генерировать такое количество данных, что за их ростом не успевают даже вычислительные мощности крупных компаний. И хотя без таких ресурсов работа с данными невозможна, полезными их делают люди. Сейчас мы находимся на этапе, когда информации так много, что традиционные математические методы и модели становятся неприменимы. Из лекции Дмитрия Петровича вы узнаете, почему вам надо хорошо знать математику для работы с машинным обучением и обработкой данных. И какая «новая математика» понадобится вам для этого. Слайды презентации — под катом.

Ранее на этой неделе (статья от 19 июня — прим.) спецификация ES6, официально названная ECMA-262, 6th Edition, ECMAScript 2015 Language Specification, преодолела последний барьер и была утверждена как стандарт Ecma. Мои поздравления TC39 и всем остальным, кто помогал. ES6 закончен!

Даже лучше: больше не надо будет ждать следующего обновления 6 лет. Комитет собирается выпускать новую версию в срок около года. Предложения по ES7 уже примаются!

Я считаю, что уместно отпраздновать это событие поговорив о той части Javascript, которую я так желал в нем увидеть, и у которая все еще имеет потенциал к улучшению.

Моя статья расскажет Вам как принять 10 миллионов пакетов в секунду без использования таких библиотек как Netmap, PF_RING, DPDK и прочие. Делать мы это будем силами обычного Линукс ядра версии 3.16 и некоторого количества кода на С и С++.



Сначала я хотел бы поделиться парой слов о том, как работает pcap — общеизвестный способ захвата пакетов. Он используется в таких популярных утилитах как iftop, tcpdump, arpwatch. Кроме этого, он отличается очень высокой нагрузкой на процессор.

Итак, Вы открыли им интерфейс и ждете пакетов от него используя обычный подход — bind/recv. Ядро в свою очередь получает данные из сетевой карты и сохраняет в пространстве ядра, после этого оно обнаруживает, что пользователь хочет получить его в юзер спейсе и передает через аргумент команды recv, адрес буфера куда эти данные положить. Ядро покорно копирует данные (уже второй раз!). Выходит довольно сложно, но это не все проблемы pcap.

Кроме этого, вспомним, что recv — это системный вызов и вызываем мы его на каждый пакет приходящий на интерфейс, системные вызовы обычно очень быстры, но скорости современных 10GE интерфейсов (до 14.6 миллионов вызовов секунду) приводят к тому, что даже легкий вызов становится очень затратным для системы исключительно по причине частоты вызовов.

Также стоит отметить, что у нас на сервере обычно более 2х логических ядер. И данные могут прилететь на любое их них! А приложение, которое принимает данные силами pcap использует одно ядро. Вот тут у нас включаются блокировки на стороне ядра и кардинально замедляют процесс захвата — теперь мы занимаемся не только копированием памяти/обработкой пакетов, а ждем освобождения блокировок, занятых другими ядрами. Поверьте, на блокировки может зачастую уйти до 90% процессорных ресурсов всего сервера.

Хороший списочек проблем? Итак, мы их все геройски попробуем решить!

Господа! Я рад сообщить, что наконец-то все желающие могут загрузить бесплатный учебник на более чем 1600 страниц, над переводом которого работало более полусотни человек из ведущих университетов, институтов и компаний России, Украины, США и Великобритании. Это был реально народный проект и пример международной кооперации.

Учебник Дэвида Харриса и Сары Харрис «Цифровая схемотехника и архитектура компьютера», второе издание, 2012, сводит вместе миры программного обеспечения и аппаратуры, являясь одновременно введением и в разработку микросхем, и в низкоуровневое программирование для студентов младших курсов. Этот учебник превосходит более ранний вводный учебник «Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем» от Дэвида Паттерсона и Джона Хеннесси, причем соавтор предыдущего учебника Дэвид Паттерсон сам рекомендовал учебник от Харрисов как более продвинутый. Следуя новому учебнику, студенты строят реализацию подмножества архитектуры MIPS, используя платы с ПЛИС / FPGA, после чего сравнивают эту реализацию с индустриальными микроконтроллерами Microchip PIC32. Таким образом вводится вместе схемотехника, языки описания аппаратуры Verilog и VHDL, архитектура компьютера, микроархитектура (организация процессорного конвейера) и программирование на ассемблере — в общем все, что находится между физикой и высокоуровневым программированием.

Как загрузить? К сожалению, не одним кликом. Сначало надо зарегистрироваться в пользовательском коммьюнити Imagination Technologies, потом зарегистрироваться в образовательных программах на том же сайте, после чего наконец скачать:

Обнаружение столкновений (collision detection) виртуальных объектов является довольно значимой частью для задач визуализации.

Приветствую всех Хабровчан!

Представьте ситуацию, что в один прекрасный момент ваш жесткий диск/флешка/карта памяти перестает нормально работать, и доступ к данным привычным образом уже не получить. Для тех, кто не делает бэкапы, наступает непростое нервное время. В панике народ начинает искать программы для восстановления данных и находит их. Большинство из них бесплатны, что не может не радовать человека в наше непростое время. Но все ли бесплатные программы так эффективно восстанавливают данные? Мы провели пару тестов нескольких популярных программ, и вот что у нас получилось.



Внимание! Много скриншотов.