Понадобилось сделать несколько параллельных http запросов на php. Интуиция подсказывала что делается это через неблокируемые сокеты. В интернете в общем то есть несколько готовых классов для работы с ними, но как всегда захотелось легкости и простоты, поэтому был срочно изобретен новый велосипед. Под катом чуть больше 100 строк кода с комментариями и пример использования.

Существует большое количество систем самоорганизации и управления задачами. Я перепробовала многие из них, но всегда сталкивалась с одними и теми же проблемами:

1. Неактуальные задачи в моём тудулисте
   Делаешь декомпозицию объёмной задачи на много-много подзадач, а потом оказывается, что эта задача решается гораздо проще другим путём.
   Обновлять тудулист после этого неприятно.
   
   
2. Неучтённые задачи
   Что-то делаешь мимоходом: например, разговорившись с коллегой за кофе, случайно решаешь много вопросов по своему проекту.
   Понятно, что в тудулист эта задачка никогда не попадёт.
   
   
3. За деревьями не видно леса
   За кучей мелких задач по проекту теряешь из виду его глобальную цель, его дипломатический контекст. Через какое-то время трудно приоритезировать стратегические задачи (и поэтому занимаешься сплошной текучкой), теряются взаимосвязи между задачами.

Я воевала с тудулистами до тех пор, пока не решила сменить работу, и мне не пришлось написать большой документ «Передача дел» для всех моих проектов.

Довелось однажды писать скрипт, который в процессе своей работы пробегал по списку видео файлов и для каждого запускал ffmpeg с ключом, позволяющим получить информацию о файле. Мне собственно требовалось время воспроизведения.

Все бы хорошо, да вот на одном файле ffmpeg подвисал и не думал завершаться, а в момент завершения отваливался и php скрипт без видимых на то причин.

После долгих поисков решения данной проблемы, был найден код, который после небольшой переделки я готов представить на ваш суд :)

Привет, %username%
Как-то раз мне пришлось писать форму для добавления постов в блог. Помимо стандартных полей (название, дата, текст и.т.д.) необходимо было привинтить юзабельную форму добавления тегов.
Т.к. я кодю в jQuery, то и выбор был однозначным.
Вот необходимые задачи, которые я поставил перед собой:

1. Легко в настройке
2. Все теги храняться в одном файле (в кэше)
3. Минимальная нагрузка на сервер и клиента
4. Список тегов — подсказок открывается только для выбранного запроса на определенный тег.

Недавно я наткнулся на сайт Dragon Interactive (dragoninteractive.com). Сайт этот достаточно добротно сделан в плане дизайна. А изюминкой можно назвать их анимированное меню. Ну вот если бы это было сделано в Adobe Flash, я даже и не упоминал бы о таком. Но при более близком рассмотрении оказалось, что их меню — это сочетание простых XHTML, CSS и Javascript. В данной статье я собираюсь продемонстрировать, как создавать менюшки (очень близкие к Dragon Interactive’s menu).

Смотрим демо

Ранее я показал элементарную реализацию алгоритма шинглов, позволяющую определять, являются ли два документа почти дубликатами или нет. В этот раз я поясню реализацию алгоритма, описанную Зеленковым  Ю. Г. и Сегаловичем И.В. в публикации «Сравнительный анализ методов определения нечетких дубликатов для Web-документов».
Этим я начинаю серию из трех теоретических статей, в которых постараюсь доступным языком описать принцип алгоритмов шинглов, супершинглов и мегашинглов для сравнение веб-документов.

Не секрет, что пользователи любят, когда контент на сайте обновляется чаще, чем раз в год. Эту любовь пользователей к динамическим страничкам разделяют и поисковики. Google, например, умеет определять наличие обновляющихся блоков на страничке и добавляет ей немного кармы (читай, PR).

Однако динамический контент довольно плохо сочетается с большими нагрузками. Для веб-сервера, отдача статической странички — намного более простая задача, чем запуск кода, который сгенерит эту страничку динамически. В некоторых случаях может выручить прегенерация всех возможных вариантов странички, но это не спасёт, если их слишком много, или страница обновляется слишком часто.

Алгоритм возможно не новый, и не является идеалом, но, на удивление, работает. Никаких графов и корелляции.

Для начала, стоит отметить, что сравнение очень приблизительно (по крайней мере, на данном этапе), временами две совершенно разные фотографии оказываются похожими процентов на 60%, так же не учитываются жесткие модификации (повороты, инверсия, обрезка) – для этого нужно доводить и доводить. Лично для меня самым главным оказались два параметра: скорость, независимость от разрешения изображения и возможность сравнивать «изображения» прямо в базе данных.