Вышедшая в 2015 году Agar.io стала прародителем нового жанра игр .io, популярность которого с тех пор сильно возросла. Рост популярности игр .io я испытал на себе: за последние три года я создал и продал две игры этого жанра..

На случай, если вы никогда раньше не слышали о таких играх: это бесплатные многопользовательские веб-игры, в которых легко участвовать (не требуется учётная запись). Обычно они сталкивают на одной арене множество противоборствующих игроков. Другие знаменитые игры жанра .io: Slither.io и Diep.io.

В этом посте мы будем разбираться, как с нуля создать игру .io. Для этого достаточно будет только знания Javascript: вам нужно понимать такие вещи, как синтаксис ES6, ключевое слово this и Promises. Даже если вы знаете Javascript не в совершенстве, то всё равно сможете разобраться в большей части поста.

Итак, с презентацией Google первой стабильной версии Flutter, которая случилась 4 декабря 2018 г. начался процесс изменения ландшафта на полях мобильного программирования. Появился новый игрок, способный изменить правила самой игры. Теперь из одной базы кода можно создавать сразу два нативных (т.е. «родных» для среды выполнения) приложения — для iOS и Android. В отличие от т.н. гибридных приложений, которые под капотом используют JavaScript, приложения созданные на Flutter работают быстро и плавно, поскольку код написанный на языке программирования Dart (для тех кто знаком с Java или C# с этим языком будет комфортно) затем компилируется (AoT, т.е. предварительно) в машинный код: отдельно для Android, и отдельно для iOS.

Поэтому, если вы изучите Dart и Flutter, вы сможете писать нативные приложения для двух самых популярных мобильных операционных систем, т.е. быть одновременно Android и iOS разработчиком. И это, вероятно, ещё не предел, поскольку было объявлено, что Google ведёт работу по расширению Flutter на предмет возможности создания с его помощью приложений для Windows, Mac и Web (проект Flutter для Web носит название Hummingbird — Колибри). В итоге может получиться так, что зная Dart и Flutter вы сможете писать всё очень многое. Поэтому многие IT эксперты назвали 2018 год — годом Flutter.

Привет, Хабр. Решил показать вам движок, который я потихоньку разрабатываю. Это блог платформа, по возможностям очень близкая к медиум и подобным проектам.

Базовые возможности:

Публикации, комментарии, избранное, подписки, уведомления, рейтинги, голосования.

Минималистичный, текстовый дизайн:

Всем привет,

В предыдущей статье я писал о том, что мы сделали новую in-memory БД — быструю и с богатыми функциональными возможностями — Reindexer.

В этой статье хочу рассказать как при помощи Reindexer можно реализовать полнотекстовый поиск по сайту, написав минимум application кода.

Вообще, полнотекстовый поиск по сайту — эта важная фича, в наше время, обязательная, для любого интернет сайта. От качества и скорости работы поиска зависит
как быстро пользователи найдут интересующую их информацию или товары, которые они планируют приобрести.

Недавно мы писали о том, как организуем работу с удаленными сотрудниками, и упомянули всем известный мессенджер Slack. Почти сразу после выхода статьи мы нашли его пока не очень идеальный аналог, который обещает стать лучшим среди рабочих мессенджеров в ближайшие пару лет. Сегодня расскажем, почему мы так думаем.

Всем доброго!

Что ж, как и обещали, делимся с вами очередным материалом, который мы изучали в рамках подготовки нашего курса по PHP. Надеемся, что он окажется для вас и интересным, и полезным.

Вступление

В последнее время кажется, что все и каждый говорят о машинном обучении. Ваши ленты в социальных сетях забиты сообщениями об ML, Python, TensorFlow, Spark, Scala, Go и т. д .; и если у нас с вами есть что-то общее, то вы можете поинтересоваться, а что насчет PHP?

Да, как насчет машинного обучения и PHP? К счастью, кто-то был достаточно сумасшедшим, чтобы не только задать этот вопрос, но и разработать универсальную библиотеку машинного обучения, которую мы можем использовать в нашем следующем проекте. В этом посте мы рассмотрим PHP-ML — библиотеку для машинного обучения на PHP — и мы напишем класс анализа тональности, который мы сможем позже использовать для нашего собственного чата или твит-бота. Основными задачами этого поста являются:

• Изучение общих понятия, касающиеся машинного обучения и анализа тональности текста
• Обзор возможностей и недостатков PHP-ML
• Определение задачи, которую мы будем решать.
• Доказательство того, что попытка машинного обучения на PHP не является абсолютно безумной целью (опционально)

Согласно данным аналитического агентства «АВТОСТАТ», по итогам октября 2017 года объем рынка легковых автомобилей с пробегом в России составил 473 тыс. единиц, а по итогам 10 месяцев 2017 года — около 4,4 млн единиц, что на 1,5% больше, чем год назад.

Источник: www.autostat.ru/press-releases/32145

Ни для кого не секрет, что в этой доходной сфере помимо добросовестных продавцов попадаются мутные товарищи, а иногда и отъявленные мошенники. Любовь наших сограждан к халяве и правовые особенности владения транспортными средствами оставляют множество возможностей для желающих несправедливо получить золото семейного запаса обычных российских граждан.

Однако, благодаря некоторым усилиям государственных органов и прочих организаций у нас появилась возможность довольно оперативно собирать интересующую информацию о конкретных автомобилях по открытым источникам в Интернете. Как делать это быстро и бесплатно, мы постараемся рассказать в этой статье.

От переводчика

Не так давно столкнулся с проблемой поиска набора слов в большом тексте. Разумеется главной проблемой стала производительность. Поиск готовых решений порождал больше вопросов, чем давал ответов. Часто я натыкался на примеры использования каких-то сторонних коробок или онлайн-сервисов. А мне в первую очередь нужно было простое и легкое решение, которое в дальнейшем дало бы мысли для реализации собственной утилиты.

Несколько недель назад вышла замечательная англоязычная статься об open-source python-библиотеки FlashText. Эта библиотека предоставляла быстрое работающее решение задачи поиска и замены ключевых слов в тексте.

Т.к. на русском материалов подобной тематики не так много, то я решил перевести эту статью на русский. Под катом вас ждет описание проблемы, разбор принципа работы библиотеки а так же примеры тестов производительности.

Анализируй это. Lenta.ru (часть 1)

What, How, Why

Для тех кому лень читать — ссылка на датасет внизу статьи.

What — анализ статей новостного ресурса Lenta.ru за последние 18 лет (с 1 сентября 1999 года). How — средствами языка R (с привлечением программы MySterm от Yandex на отдельном участке). Why… В моем случае, коротким ответом на вопрос "почему" будет "получение опыта" в Big Data. Более развернутым же объяснением будет "выполнение какого-либо реального задания, в рамках которого я смогу применить навыки, полученные во время обучения, а так же получить результат, который я бы смог показывать в качестве подтверждения своих умений".

Генерация SVG из изображений может использоваться для Placeholder’ов.

Я занимаюсь оптимизацией изображений и картинок для их быстрой загрузки. Одна из самых интересных областей исследования это Placeholder’ы: что показывать, когда изображение еще не загружено.

В последние дни я сталкивался с некоторыми методами загрузки, которые используют SVG, и я хотел бы описать их в этом посте.

В этом посте мы рассмотрим следующие темы:

• Обзор различных типов Placeholder’ов
• Placeholder на основе SVG (контуры, фигуры и силуэты)
• Автоматизация процесса.

При изучении технологий Deep Learning я столкнулся с нехваткой относительно простых примеров, на которых можно относительно легко потренироваться и двигаться дальше.

В данном примере мы построим рекуррентную нейронную сеть, которая получив на вход текст романа Толстого «Анна Каренина», будет генерировать свой текст, чем-то напоминающий оригинал, предсказывая, какой должен быть следующий символ.

Структуру изложения я старался делать такой, чтобы можно было повторить все шаги новичку, даже не понимая в деталях, что именно происходит внутри этой сети. Профессионалы Deep Learning скорее всего не найдут тут ничего интересного, а тех, кто только изучает эти технологии, прошу под кат.

Взлом маршрутизаторов WPA/WPA2 Wi-Fi с помощью Airodump-ng и Aircrack-ng/Hashcat

Это краткое пошаговое руководство, которое демонстрирует способ взлома сетей Wi-Fi, защищённых слабыми паролями. Оно не исчерпывающее, но этой информации должно хватить, чтобы вы протестировали свою собственную сетевую безопасность или взломали кого-нибудь поблизости. Изложенная ниже атака полностью пассивна (только прослушивание, ничего не транслируется с вашего компьютера) и о ней невозможно узнать, если вы только реально не воспользуетесь паролем, который взломали. Необязательную активную атаку с деаутентификацией можно применить для ускорения разведывательного процесса. Она описана в конце статьи.

У нас сразу две отличные новости. DevExtreme, наш набор компонентов для фронтенд-разработки, переехал на GitHub и стал доступен бесплатно для некоммерческого использования!

Наш репозиторий — это не форк и не обрезанная версия. Это новый дом для DevExtreme, и там всё по-настоящему — от исходников до систем тестирования и сборки. Каждый желающий сможет наблюдать за тем, как мы фиксим баги (куда же без них) и добавляем новый функционал, а также поучаствовать в обсуждениях.

Вести разработку на GitHub — одно удовольствие. Механизм pull-реквестов с удобным code review — то, чего нам не хватало, пока мы жили во внутреннем Mercurial-репозитории. Теперь каждое изменение видят несколько пар глаз, что обеспечивает больший уровень прозрачности и позволяет процессам разработки плавно интегрироваться в методологии, принятые в команде (© SeOd).

В первые дни репозиторий выглядит пустовато, так как при импорте кода мы схлопнули историю коммитов. Но это продлится недолго! В дополнение к традиционным релизам, которые никуда не денутся, мы будем также оформлять Releases на GitHub и там же выпускать промежуточные pre-release и hotfix версии. Подписавшись на DevExpress/DevExtreme, например, с помощью сервиса Sibbell вы всегда будете в курсе наших последних новостей.

Вы никогда не задумывались, почему тексты классических русских писателей так ценятся, а сами писатели считаются мастерами слова? Дело явно не только в сюжетах произведений, не только в том, о чём написано, но и в том, как написано. Но при быстром чтении по диагонали осознать это трудно. Кроме того, текст какого-нибудь значимого романа нам просто не с чем сравнить: почему, собственно, так прекрасно, что в этом месте появилось именно это слово, и чем это лучше какого-то другого? В какой-то мере реальное словоупотребление могло бы контрастно оттенить потенциальное, которое можно найти в черновиках писателя. Писатель не сразу вдохновенно пишет свой текст от начала до конца, он мучается, выбирает между вариантами, те, что кажутся ему недостаточно выразительными, он вычеркивает и ищет новые. Но черновики есть не для всех текстов, они отрывочны и читать их сложно. Однако можно провести такой эксперимент: заменить все поддающиеся замене слова на похожие, и читать классический текст параллельно с тем, которого никогда не было, но который мог бы возникнуть в какой-то параллельной вселенной. Попутно мы можем попытаться ответить на вопрос, почему это слово в этом контексте лучше, чем другое, похожее на него, но всё-таки другое.

А сейчас всё это (кроме собственно чтения) можно сделать автоматически.

Чтобы подготовить русскоязычные тексты для дальнейшего анализа, мне однажды понадобилось разбить их на предложения. Разумеется, автоматически. Что приходит на ум в первую очередь, если нужно разделить текст на предложения? Разбить по точкам — угадал?

Если вы начнете это делать, то довольно быстро столкнетесь с тем, что точка — это не всегда разделитель предложений (“т.к.”, “т.д.”, “т.п.”, “пр.”, “S.T.A.L.K.E.R.”). Причем эти токены не всегда будут исключениями при разбивке текста на предложения. Например, “т.п.” может быть в середине предложения, а может и в конце.

Вопросительный и восклицательный знак тоже не всегда разделяют текст на предложения. Например, “Yahoo!”. Предложения могут разделять и другие знаки, например, двоеточие (когда следует список из отдельных утверждений).

Поэтому я долго не думая поискал готовый инструмент и остановился на Томита-парсере от Яндекса. О нем и расскажу.

Выгрузка отчетов в различных форматах — типовая задача для многих проектов. И сейчас есть немало инструментов для этого. Среди них есть интересный вариант, который применяется, как мне кажется, не часто, но он однозначно стоит внимания. Потому что позволяет получить документ в нужном формате буквально одной командой. О нем и расскажу.

Рассекреченный архив документов ЦРУ (справа) и всего четыре компьютера, с которых можно было получить доступ к информации (слева)

Некоторые законы очень неудобны для жуликов, которые хотят скрыть информацию. Поэтому они выполняют требования закона, но прибегают к «невинному саботажу», чтобы свести ущерб к минимуму. Например, в России информацию о тендерах вносили в открытый реестр с заменой кириллических символов на латинские, чтобы их трудно было найти обычным поиском. Спецслужбы в США тоже мастера на творческий уход от выполнения законов, формально соблюдая их. Только оцените талант сотрудников ЦРУ. По закону Freedom of Information Act Центральное разведывательное управление с 31 декабря 2006 года обязано снимать гриф секретности с документов старше 25 лет и обеспечивать свободный доступ к ним. ЦРУ формально выполнило требование закона: оно создало базу рассекреченных документов CREST (CIA Records Search Tool) и организовало «свободный» доступ к ней через… четыре компьютера в здании филиала Национального архива в городе Колледж-Парк, шт. Мэриленд, который открыт для публики с 9:00 до 17:00. Здесь у разведчиков явное упущение: по логике ЦРУ, надо было ограничить время работы архива, например, с 7:00 до 7:10 на один день в неделю.

Такой беспредел продолжался до настоящего времени. В конце концов справедливость восторжествовала. С января 2017 года вся база рассекреченных документов CREST открыта в интернете c полнотекстовым поиском — проверьте поиск по городам и райцентрам России, фамилиям учёных, названиям наркотиков и т.д. Теперь всё действительно работает как положено. Вся информация открыта.

Александр Крижановский ( krizhanovsky, NatSys Lab.)

По Сети уже давно бегает эта картинка, по крайней мере, я ее часто видел на Фейсбуке, и появилась идея рассказать про нее:

В данной публикации я расскажу о том, как подружить Linux (ubuntu server 14.04) с Selenium Server v.2.43.1, о подводных камнях и зачем мне в облаке понадобился сервер для автоматических тестов.



Не так давно на Хабре была опубликована статья «Автотесты – барское дело». Я считаю, что в команде, где более 2-х разработчиков работают над одним проектом — это просто необоходимая вещь. Когда я работал один, обходился без тестов. Проект писался с нуля, код я знал как свои 5 пальцев. Компания росла очень быстро — в месте с ней и количество задач. Появились новые разработчики, тут то и начались проблемы. Пишем один функционал — отваливается другой. Не подумайте, такое случалось редко, но такие ошибки стоили дорого и нужно было с этим бороться. В это время я принял решение ввести автотесты в процесс разработки, о чем ни капли не жалею.

Сейчас я решил еще больше оптимизировать процесс тестирования. Идея в том, чтобы автоматически запускать тесты при поднятии функционала на дев, продакшин. Преимущества такого подхода очевидны и о них уже писали не раз. Как минимум — это моя уверенность в том, что тесты отработали и при заливке на продакшин ничего не сломается.

Американские учения «Desert Rock» с применением ядерного оружия. 1951 год.

Несмотря на то что человек всегда жил в условиях естественной радиации, с середины прошлого века у него возникла новая радиационная угроза техногенного облучения в чрезвычайных ситуациях. Это может быть ситуация применения атомного оружия, авария на ядерном объекте или террористический акт с применением “грязной” бомбы.

Население в случае подобной серьезной угрозы эффективнее всего спасать путем эвакуации, хотя ряд медикаментов можно применять и им. А вот спасателей и военных, которым придется работать в опасных условиях, обязательно нужно снабжать средствами индивидуальной защиты, в том числе и разными медицинскими препаратами от действия ионизирующих излучений. Ряд таких препаратов, называемых радиопротекторами, и сценарии для их применения я и попытаюсь описать в этой статье.