От переводчика: Я думаю многие читали статью Rey Bango — What to Read to Get Up to Speed in JavaScript, но до хабра обсуждение так и не докатилось. Предлагаю закрыть этот пробел и поговорить о хороших книгах, блогах, тренингах и конференциях, посвященных в первую очередь клиентскому JavaScript и клиентской веб-разработке. Чтобы не копипастить оформляю статью в виде перевода.

Сейчас в рассылке JSMentors JavaScript идет обсуждение книг, который стоит прочитать, чтобы улучшить свои знания. Там было много позитивных отзывов и предложений. Я хочу показать вам те книги и интернет-ресурсы, который я считаю важными и которые помогут вам в обучении. На этой странице я перечислил большое количество источников, разделенных по уровням.

Учтите, что некоторый ресурсы могут принадлежать нескольким уровням и охватывают широкие аспекты языка. Если вы считаете, что я что-то упустил, пожалуйста, дополните меня в комментариях.

Не заставляю вас читать все книги, которые предложены ниже. Эти книги я читал на протяжении многих лет и почерпнул в каждой много полезного. Я их распределяю по категориям, чтобы вам было проще работать с ними. Выберите книги, которые подходят вам.

Сейчас существует множество алгоритмов сжатия информации. Большинство из них широко известны, но есть и некоторые весьма эффективные, но, тем не менее, малоизвестные алгоритмы. Эта статья рассказывает о методе арифметического кодирования, который является лучшим из энтропийных, но тем не менее мало кто о нём знает.

Доброго времени суток!
Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроены файлы PNG? Нет? А я все равно расскажу.
Формат PNG(Portable Network Graphics) был изобретен в 1995 году, чтобы стать заменой GIF, а уже в 1996, с выходом версии 1.0, он был рекомендован W3C, в качестве полноправного сетевого формата. На сегодняшний день PNG является одним из основных форматов веб-графики.

Под катом вы найдете общее описание строения PNG-файла, некоторое количество картинок-схем, препарирование в hex-редакторе, и, конечно, ссылку на спецификацию.

Всем привет. Пару дней назад совершенно случайно наткнулся в залежах дисков на «Космические рейнджеры 2: Доминаторы». Устанавливать не стал, так как сейчас не хватает времени, чтобы как следует в неё погрузиться. А решил посмотреть, что на диске находится. Посмотрел «Фан-Арт» и там увидел программку для ковыряния ресурсов рейнджеров. Вот и решил посмотреть, из чего же сделаны наши доминаторы. Покликав немного, нашел файлики с анимацией в формате GAI. Начал любоваться той анимацией. Захотел их сохранить в «гифки», но не как не давала та программка сохранить анимацию? Можно либо сохранить текущий кадр, либо все файлы в PNG. Я решил сохранить все кадры, а их было — 150. Картинки все есть, а почему бы не сделать с ними ту же анимацию.

На конференции попасть получается не всегда, а умных людей послушать хочется. Решил собрать воедино скопившиеся ссылки на видеоматериалы. Надеюсь кому то пригодится.

Известные

• Yet another Conference от Яндекс 2010 2011 — раз, два, три
• Application Developer Days
• DevPoint
• HighLoad++ Последние видео за 2009 год, но вроде как обещали выложить с недавно прошедшей
• РИТ
• JavaTechDays 2010, 2011
• DevСon'11
• Percona.TV Видео по MySQL
• PyCon — 2009-2011

Предисловие

Моя предыдущая статья была посвящена внутреннему устройству чипа от Nvidia, да и, пожалуй, внутреннему устройству любого современного процессора. В этой статье мы перейдём к средствам хранения информации, и я расскажу, что представляют собой CD и HDD диски на микроуровне.

«Преждевременная оптимизация есть корень всех зол»
Энтони Хоар

Приветствую всех пользователей Хабра!
Данная статья возникла как полезный побочный продукт моих научных изысканий. Буду рад, если идеи, изложенные ниже, покажутся для вас интересными и полезными, а еще лучше, если получат своё применение и дальнейшее развитие в реально существующих проектах.

Производительность программного обеспечения (ПО) является важным аспектом в разработке любого программного продукта. Актуальность вопроса объясняется постоянно возрастающей сложностью и значимостью программных средств. Особое внимание производительности уделяется:

• в инженерных и научных разработках, где часто производятся сложные длительные вычисления, а процессорное время на кластерных системах дорого и ограничено;
• в web-приложениях, в которых время генерации страницы критично для пользователя и напрямую зависит от объемов серверных мощностей;
• в встраиваемых программных продуктах, и т.д.

Приветствую всех.
Решил написать несколько статей про простейшие логические цепи.
Этот топик будет интересен скорее для людей, имеющих слабое представление об алгебре логики и логических конструкциях, чем для профессионалов и знатоков данной темы.

Итак, начнём.

Что такое комбинационная логическая цепь?

Это – цепь, способная обрабатывать бинарные электрические сигналы. В каждый момент времени исходящие сигналы комбинационной логической цепи (КЛЦ) зависят исключительно от входящих сигналов. Следовательно, одной и той же комбинации входящих значений соответствует одна и та же комбинация исходящих.

Часть 2: Протокол
Часть 3: Клиент-серверное взаимодействие
Часть 4: Переходим в 3D

В общем, как и обещал, публикую серию статей по разработке многопользовательской сетевой игры. Изначально я хотел просто накатать статейку по разработке серверной части на интересном языке Scala. Но понял, что одной статейкой для развертывания темы не получится обойтись. А писать очередной топик обо всем и ни очем, не хотелось изначально. Поэтому встречайте пьесу в трех действиях. В течении которой мы разработаем архитектуру проекта, реализуем серверную и клиентскую части…
Все помнят прикольные танчики на денди?
Ну вот на примере этих танчиков и будем разрабатывать сервер и клиент.

В продолжение предыдущего топика "Как на самом деле работает мозг". На написание данного поста меня побудила, с одной стороны, замечательная книга «Grooming, Gossip, and the Evolution of Language» Робина Данбара (Robin Dunbar), а с другой — очередная порция «полезных» и «умных» советов в GTD и других блогах.

Для затравки — небольшая логическая задачка. Дан набор карточек; на каждой из них на одной стороне написана буква, на другой — цифра.
На столе лежат четыре карточки: «А», «Д», «5» и «6». Вам говорят: если на карточке (из числа лежащих на столе) на одной стороне гласная, то на обороте — чётная цифра. Какие из карточек достаточно перевернуть, чтобы однозначно подтвердить или опровергнуть это утверждение?

Подумайте немного, запишите ответ на бумажке и добро пожаловать под кат.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

Некоторое время назад я сходил на собеседование в одну довольно большую и уважаемую компанию. Собеседование прошло хорошо и понравилось как мне, так и, надеюсь, людям его проводившим. Но на следующий день, в процессе разбора полетов, я обнаружил, что в ходе собеседования ответ на как минимум один вопрос был неверен.

Вопрос: Почему поиск в python dict на больших объемах данных быстрее чем итерация по индексированному массиву?

Ответ: В dict хранятся хэши от ключей. Каждый раз, когда мы ищем в dict значение по ключу, мы сначала вычисляем его хэш, а потом (внезапно), выполняем бинарный поиск. Таким образом, сложность составляет O(lg(N))!

На самом деле никакого бинарного поиска тут нет. И сложность алгоритма не O(lg(N)), а Amort. O(1) — так как в основе dict питона лежит структура под названием Hash Table.

Причиной неверного ответа было то, что я не удосужился досконально изучить те структуры, которые лежат в основе работы с коллекциями моего любимого языка. Правда, по результатам опроса нескольких знакомых разработчиков, оказалось что это не только моя проблема, очень многие вообще не задумываются, как работают коллекции в их любимых ЯП. А ведь используем мы их каждый день и не по разу. Так родилась идея этой статьи.

Здравствуй хабр.
Сегодня я хочу тебе рассказать про теорию когнитивного баланса Ф. Хайдера.
Сама теория относится к классу теорий когнитивного соответствия. При помощи этого класса теорий можно попытаться математически описать социальные взаимодействия, в том числе в социальных сетях.

Волею судьбы мне приходится читать спецкурс по паттернам проектирования в вузе. Спецкурс обязательный, поэтому, студенты попадают ко мне самые разные. Конечно, есть среди них и практикующие программисты. Но, к сожалению, большинство испытывают затруднения даже с пониманием основных терминов ООП.

Для этого я постарался на более-менее живых примерах объяснить базовые понятия ООП (класс, объект, интерфейс, абстракция, инкапсуляция, наследование и полиморфизм).

Первая часть, представленная ниже, посвящена классам, объектам и интерфейсам.
Вторая часть иллюстрирует инкапсуляцию, полиморфизм и наследование