В качестве преамбулы скажу, что поскольку, подобная статья уже была, я по-началу и не собирался писать о камере на хабр.
Камера была сделана, просто ради интереса, тренировки навыков и отработки технологии удалённого управления физическими объектами.
Немного позже использовал эту систему как наглядный пример, сопровождающий обзор, на другом ресурсе (а фактически, в качестве чита что-бы подтянуть голоса). Это был настоящий бета-тест, который выявил кучу недоработок. За это огромное спасибо всем неравнодушным, помогавшим кто советом, а кто и куском кода.

При этом, посетители, которые игрались с камерой, помимо того, что не проходило и часу чтобы не помянули хабр, так ещё и начали активно интересоваться устройством всего этого дела, техническими деталями, программной реализацией и конечно же стоимостью.

Вот это всё и сподвигло меня на статью. А чтобы не повторюшничать, я и решил заостриться на стоимости, т.к. у автора предыдущего топика на эту тему, насколько я помню, итоговая стоимость вылилась во что-то в районе 5000р.

О том какова стоимость моей поделки:

Устали от политики — вот довольно интересное занятие на сегодня (да и не только).

Mari0 — это довольно удачное сочетание игр Марио и Портал. Быть может кто также ждал релиз этой игры? Так вот — он сегодня. Что примечательно — можно скачать полные исходники, вместе с шейдерами, звуком, графикой. Написана на Lua, на движке для 2D игр LÖVE. Все запаковано в файл с раcширением .love, что по сути есть zip архив, можно распаковать и посмотреть что там внутри на глаз. А можно сходить и посмотреть что это за зверь сюда: https://love2d.org/.

Игра доступна для Windows, Linux и MacOS.

Для пользователей Windows чтобы игра работала может понадобиться vcredist.

Вчера в который раз возник вопрос по подбору нескольких иконок в очередном веб-проекте. В основном пользуюсь готовыми иконками из бесплатных наборов. До недавнего времени прибегал к услугам сайта iconpicker.deviantech.ru. Навигация по иконкам была хоть и не самая удобная, но явно лучше, чем просто проглядывать их в Finder'е (или Explorer'е). Однако в последнее время сайт недоступен.

В итоге решил сделать собственный навигатор по иконкам:

В предыдущей статье много комментаторов были не согласны в необходимости наличия знаний о размере объектов в java. Я категорически не согласен с этим мнением и поэтому подготовил несколько практических приемов, которые потенциально могут пригодится для оптимизации в Вашем приложении. Хочу сразу отметить, что не все из данных приемов могут применяться сразу во время разработки. Для придания большего драматизма, все расчеты и цифры будут приводится для 64-х разрядной HotSpot JVM.

Денормализация модели

Итак, давайте рассмотрим следующий код:

class Cursor {
    String icon;
    Position pos;
    Cursor(String icon, int x, int y) {
         this.icon = icon;
         this.pos = new Position(x, y);
    }
}
class Position {
    int x;
    int y;
    Position(int x, int y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}

А теперь проведем денормализацию:

class Cursor2 {
    String icon;
    int x;
    int y;
    Cursor2(String icon, int x, int y) {
        this.icon = icon;
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}

Казалось бы — избавились от композиции и все. Но нет. Объект класса Cursor2 потребляет приблизительно на 30% меньше памяти чем объект класса Cursor (по сути Cursor + Position). Такое вот не очевидное следствие декомпозиции. За счет ссылки и заголовка лишнего объекта. Возможно это кажется не важным и смешным, но только до тех пор, пока объектов у Вас мало, а когда счет идет на миллионы ситуация кардинально меняется. Это не призыв к созданию огромных классов по 100 полей. Ни в коем случаем. Это может пригодится исключительно в случае, когда Вы вплотную подошли к верхней границе Вашей оперативной памяти и в памяти у Вас много однотипных объектов.

Восстановление искаженных изображений является одной из наиболее интересных и важных проблем в задачах обработки изображений – как с теоретической, так и с практической точек зрения. Частными случаями являются размытие из-за неправильного фокуса и смаз – эти дефекты, с которым каждый из вас хорошо знаком, очень сложны в исправлении – именно они и выбраны темой статьи. С остальными искажениями (шум, неправильная экспозиция, дисторсия) человечество научилось эффективно бороться, соответствующие инструменты есть в каждом уважающем себя фоторедакторе.

Почему же для устранения смаза и расфокусировки практически ничего нету (unsharp mask не в счет) – может быть это в принципе невозможно? На самом деле возможно – соответствующий математический аппарат начал разрабатываться примерно 70 лет назад, но, как и для многих других алгоритмов обработки изображений, все это нашло широкое применение только в недавнее время. Вот, в качестве демонстрации вау-эффекта, пара картинок:



Я не стал использовать замученную Лену, а нашел свою фотку Венеции. Правое изображение честно получено из левого, причем без использования ухищрений типа 48-битного формата (в этом случае будет 100% восстановление исходного изображения) – слева самый обычный PNG, размытый искусственно. Результат впечатляет… но на практике не все так просто. Под катом подробный обзор теории и практические результаты.
Осторожно, много картинок в формате PNG!

К сожалению, на данный момент Hibernate не обладает необходимыми механизмами интеграции для работы в OSGi среде, хотя подвижки в этом направлении заметны (начальная OSGi-фикация путём разделения пакетов в 4-ой ветке). Это побуждает разрабатывать собственные механизмы, что требует немалых дополнительных усилий.

Эта статья предназначается для тех разработчиков, кому интересно: как можно использовать Hibernate со связкой Spring+OSGi; что такое паттерн Extender; как реализовать ClassLoader со специфичным поведением; как поддерживается Hibernate в Spring Framework и немного о расширении этого кода. Разумеется, для чтения статьи необходимо разбираться в технологиях Spring, Hibernate, OSGi, а также понимать основные проблемы выполнения кода в многопоточной среде. Те же кто незнаком с использованием Spring Framework в OSGi среде могут обратиться к вводной статье «Использование Spring в OSGi-контейнере».

Весь представленный код является частью учебного проекта ссылка на который расположена в конце статьи. Поэтому просьба рассматривать все представленные примеры скорее как прототип, нежели как готовые к использованию фрагменты.

На Хабре несколько раз публиковались статьи, где JRebel либо просто упоминался, либо выкладывалась информация, что вышла новая версия. При этом, не всем читателям было понятно, о чём вообще речь, и как данное ПО работает.

Как непосредственному участнику разработки данного продукта, мне хотелось бы прояснить некоторые моменты, почему JRebel существует и как он может помочь Java-разработчику.

Откуда ноги растут?

Изначальная проблема известна практически любому разработчику, который работает с Java: после каких-либо изменений в проекте, для того, чтобы увидеть результат, тратится довольно много времени на сборку и развёртывание в контейнере. На Хабре уже публиковались отличные статьи о том, как можно ускорить или автоматизировать процесс разработки, не стану повторяться. Но дело в том, что в упомянутых способах есть свои изъяны: далеко не все изменения возможно перегрузить в развёрнутом приложении штатными средствами; очень легко получить утечки памяти, которые приведут к надобности перезапуска контейнера. Технические детали хорошо расписаны в серии статей в нашем сайте — любопытных приглашаю почитать.

Куда уходит время?

Как выглядит цикл разработки web-приложения, в классическом виде:
1. Сделали изменения в коде (или в ресурсах)
2. Собрали JAR/WAR/EAR
3. Развернули полученный архив в контейнере
4. Открыли развёрнутое приложение, и, после некоторых манипуляций увидели результаты своего труда.

В зависимости от размера приложения, используемого контейнера, и некоторых других факторов, этапы 2, 3 и 4 могут занимать от нескольких секунд, до совершенно невменяемых цифр. Наша компания проводила опрос разработчиков относительно используемых технологий и времени которое затрачивается на развёртывание приложения. Как оказалось, в среднем на развёртывание тратится около 3 минут за раз, и около 10 минут в час. В плачевных случаях, где на развёртывание уходит более получаса, нет даже смысла спрашивать у человека, сколько раз в час он может повторить этот процесс. Ответ очевиден.

Когда перезапуск контейнера/приложения занимает считанные секунды, проблема, описанная выше, не ощущается так сильно. Однако, по мере роста и усложнения проекта, неудобства дадут о себе знать. Тут-то и можно задуматься: может быть, JRebel — это то, что вам нужно?

[Статья Armin Ronacher о принципах вычисления коллизий в сетевых шутерах. Носит скорее обзорный и исследовательский, нежели технический характер. Здесь и далее в квадратных скобках примечание переводчика]

Сегодня я хочу выглянуть из своего окошка и поделиться знаниями по весьма сложной теме, в которой я буквально пару месяцев назад ничего не понимал. Зачем? Ну, мне кажется, что это просто здорово – разбираться в этом. А еще это может дать кому-нибудь повод для погружения в эту тему.

И еще – несмотря на все мои изыскания, я не выяснил достаточно для того, чтобы ясно представлять себе механику очень динамичных игр, вроде баттлфилда, так что я не выражаю претензий на бытие истиной в последней инстанции. И еще, очень многое из этого было действительно трудно раскопать.

Под впечатлениями от habrahabr.ru/blogs/java/134102.

Недавно мне приходилось немного поковыряться внутри JVM. Довольно интересный опыт. Текст в вышеупомянутом топике не совсем сходится с моим опытом, но я не считаю себя обладателем абсолютной истины. Ниже я поделюсь с читателями небольшой частью моих экспериментов, которые касаются непосредственно объектов Java.

Знаете сколько в памяти занимает строка? Каких только я не слышал ответов на этот вопрос, начиная от «не знаю» до «2 байта * количество символов в строке». А сколько тогда занимает пустая строка? А знаете сколько занимает объект класса Integer? А сколько будет занимать Ваш собственный объект класса с тремя Integer полями? Забавно, но ни один мой знакомый Java программист не смог ответить на эти вопросы… Да, большинству из нас это вообще не нужно и никто в реальных java проектах не будет об этом думать. Но это, ведь, как не знать объем двигателя машины на которой Вы ездите. Вы можете быть прекрасным водителем и даже не подозревать о том, что значат цифры 2.4 или 1.6 на вашей машине. Но я уверен, что найдется мало людей, которые не знакомы со значением этих цифр. Так почему же java программисты так мало знают об этой части своего инструмента?

Integer vs int

Все мы знаем, что в java — everything is an object. Кроме, пожалуй, примитивов и ссылок на сами объекты. Давайте рассмотрим две типичных ситуации:

//первый случай
int a = 300;
//второй случай
Integer b = 301;

В этих простых строках разница просто огромна, как для JVM так и для ООП. В первом случае, все что у нас есть — это 4-х байтная переменная, которая содержит значение из стека. Во втором случае у нас есть ссылочная переменная и сам объект, на который эта переменная ссылается. Следовательно, если в первом случае мы определено знаем, что занимаемый размер равен:

sizeOf(int)

то во втором:

sizeOf(reference) + sizeOf(Integer)

Забегая вперед скажу — во втором случае количество потребляемой памяти приблизительно в 5 раз больше и зависит от JVM. А теперь давайте разберемся, почему разница настолько огромна.

Из чего же состоит объект?

Прежде чем определять объем потребляемой памяти, следует разобраться, что же JVM хранит для каждого объекта:

• Заголовок объекта;
• Память для примитивных типов;
• Память для ссылочных типов;
• Смещение/выравнивание — по сути, это несколько неиспользуемых байт, что размещаются после данных самого объекта. Это сделано для того, чтобы адрес в памяти всегда был кратным машинному слову, для ускорения чтения из памяти + уменьшения количества бит для указателя на объект + предположительно для уменьшения фрагментации памяти. Стоит также отметить, что в java размер любого объекта кратен 8 байтам!

Вот уже почти год как усиленно занимаюсь коддингом на Java. Столкнулся с довольно серьезной на мой взгляд проблемой, связанных с многопоточностью, как мне кажется, неразрешимой в рамках текущей реализации JVM от Oracle (сказанное относится к JDK 1.5 и выше). Дело в том, что на данный момент в Java нет возможности гарантированно безопасно остановить выполнение какого-либо потока. Данный пост разъясняет почему это именно так и предлагает начать дискуссию о способах решения этой проблемы.

В октябре на хабре появилась замечательная статья про работу HashMap. Продолжая данную тему, я собираюсь рассказать о реализации java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.
Итак, как же появился ConcurrentHashMap, какие у него есть преимущества и как он был реализован.

Прочитав очередную умную книжку про javascript, стал разбираться в методах реализации в нём наследования. Ну, то есть всем конечно понятно, что в реальном, большом, проекте лучше всего для этого использовать функцию из какой-нибудь библиотеки( благо их много ), но ведь хочется понять, как это вообще работает.

Решил посмотреть, что на эту тему есть на хабре — в общем, лучше бы я этого не делал — кто-то пишет статьи про свои костыли на пару страниц потому что библиотечная функция чем-то не понравилась, кому-то кажется удобным доступ к предку по порядковому номеру. в общем много веселья, много кода, споров тоже достаточно а самой базы просто нет. И мне показалось что неплохо бы это исправить.

Предисловие

Считается, что unit-тесты не должны использовать реальных объектов (т.е. подключений к базам данных, сетевых сокетов и подобного рода ресурсов). На этой почве развилось очень много холиваров — надо тестировать код, работающий с базами данных, или это плохой тон. Если тестировать, то можно ли это называть Unit-тестирование или это функциональное тестирование (или интеграционное, т.к. мы тестируем совместную работу двух программных сред/модулей). Споры и баталии не утихают. Я же попрошу читателей не отвлекаться на священные войны, а принять этот материал как пищу для размышления. Давайте не будем забывать, что описанное мною лишь инструмент, его применимость определяется задачей.

Выбор инструментов

Пожалуй самое сложное в Unit-тестировании — это проверка кода, работающего с подключениями к базам данных (по большому счету, проверка кода, работающего с внешними объектами). Да, можно использовать mock'и взамен подключений, но если у вас более одной операции с JDBC-провайдером, то вы с большей вероятностью сделаете ошибку в mock-объекте, чем отловите ее в коде при помощи последнего. Что же остается? Использовать реальные базы данных тоже нехорошо, ведь сервер БД в репозиторий не положишь… А если я скажу, что очень даже положишь, и он уже там находится? Решение нашей проблемы — HSQLDB.

HSQLDB — это реляционная база данных полностью написанная на Java. При этом, что очень примечательно, сервер базы данных может подниматься как отдельным инстансом, так и создаваться внутри Java-приложения. Небольшой размер и возможность полностью хранить всю базу данных в памяти (по умолчанию) делают HSQLDB идеальным сервером БД для Unit-тестирования. С учетом того, что с точки зрения JDBC и ORM реализация СУБД не имеет значения (если вы придерживаетесь стандарта SQL и не злоупотребляете расширениями движков СУБД), то мы с легкостью сможем подменить подключение к PostgreSQL или Oracle на соединение с HSQLDB при Unit-тестировании.

Хорошо, предположим, что у нас есть база данных, полностью размещающаяся в памяти и потребляющая минимальное количество ресурсов. Перед проведением тестов ее нужно заполнить данными, и желательно это делать методом более универсальным, чем написание SQL-запросов. Нам так же нужно проверять состояние базы данных после проведения операций над ней. Получать из нее данные и сверять их с эталоном вручную, согласитесь, идея крайне плохая. Поэтому, для решения проблемы инициализации и проверки результатов операции была создана библиотека DBUnit, идеально подходящая для автоматизации инициализации базы данных и последующей сверки наборов данных.

В этом месяце я сдавал экзамен SCJP. В этом топике я расскажу о подготовке и экзамене.
В основном для тех, кто собирается сдавать и кому нужно больше информации об этом.

Уточнение

Так как Sun'a больше нет, то и экзамена SCJP тоже нет. Теперь он значится так:
1Z0-851 Java Standard Edition 6 Programmer Certified Professional Exam.

Так уж сложилось, что до недавнего времени все проекты, написанные мною на Java я собирал, кхм, за меня собирал NetBeans. И меня такой расклад вещей вполне устраивал: после сборки всего проекта всё аккуратно складывалось в директорию dist со всеми подвязанными библиотеками, оставалось накидать туда пользовательской документации, необходимых native-библиотек (например от Firebird) и в путь, т.е. всё в архив. Когда то я делал это вручную, потом велосипедом, а потом уже Maven'ом. Под катом находится история о том, как же я пришел в стан maven и что из этого получилось.

О чем эта статья?

Эта статья о том:

1. Что такое релиз?
2. Как нумеруются релизы?
3. Зачем при релизе нужен бранч?
4. Почему релиз это больше, чем просто jar (war, ear, zip, etc)?
5. Что такое maven-release-plugin?
6. Делаем бранч c помощью release:branch.
7. Подготовка к релизу с помощью release:prepare.
8. Выпускаем релиз с помощью release:perform.

Для чтения и понимания этой статьи я рекомендую освежить свои знания по Maven. Многие термины могут быть непонятны без понимания этой технологии.

Сколько раз мне приходилось настраивать GC, чтобы вылечить приложение, у которого время от времени случается приступ, и оно перестает временно выполнять свои функции. Работа, скажу, не самая занимательная и требует хорошего знания матчасти. В данном топике я опишу какие еще есть способы решения данной проблемы.

CANVAS шаг за шагом:

1. Основы
2. Изображения
3. Понг
4. Пятнашки

Продолжение статьи про рисование на холсте, в которой мы научимся использовать изображения. Естественно рисовать на холсте примитивами очень не удобно и требует определённых трудозатрат, и результат иногода явно хромает качеством. Поэтому естественно в canvas api предусмотрено взаимодействие с изображениями. Добавление изображения условно можно разделить на два шага: создание JavaScript объекта Image, а второй и заключительный шаг это отрисовка изображения на холсте при помощи функции drawImage. Рассмотрим оба шага подробнее.

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.