На прошлой неделе я выступил с докладом об Объектно-ориентированном программировании в Мишлене, в компании, где я работаю. Я рассказывал о написании более эффективного кода, от STUPID коду SOLID коду! STUPID, а также SOLID являются акронимами, и рассматривались довольно много в течение длительного времени. Однако эти мнемоники не всегда известны, таким образом, имеет смысл распространить эту информацию.
Далее я познакомлю вас с принципами STUPID и SOLID. Следует иметь в виду, что это принципы, а не законы. Однако, рассматривая их в качестве законов было бы хорошо для тех, кто хочет усовершенствоваться в написании кода.
Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.
Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.
Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.
Эта статья является переводом цикла из четырёх статей «Linear algebra for game developers», написанных David Rosen и посвящённых линейной алгебре и её применению в разработке игр. С оригинальными статьями можно ознакомиться тут: часть 1, часть 2, часть 3 и часть 4. Я не стал публиковать переводы отдельными топиками, а объединил все статьи в одну. Думаю, что так будет удобнее воспринимать материал и работать с ним. Итак приступим.
В этой статье я хочу немного поговорить об авторском праве и свободных лицензиях на ПО. Текст является результатом самостоятельного выбора лицензий и их применения к своим проектам.
Статья будет полезна тем, кто хочет:
— в общих чертах понять, что такое авторское право (но лучше обратиться к юристу);
— подобрать свободную лицензию для своего проекта;
— разобраться, что нужно писать в шапке файла исходного кода.
Приветствую всех читателей данного ресурса! В данный момент разработано множество решений для обеспечения кросс-платформенности GUI-приложений Microsoft .NET/Mono. В этой статье я ознакомлю читателей с одним из них, официальным проектом от разработчиков Mono — XWT Widget Toolkit (Xwt). Скачать его можно на данный момент только в виде исходников из репозитория github.com/mono/xwt. К сожалению, грамотных и полных статей об этом тулките в Интернете найти не удалось, поэтому пришлось разнюхивать всё самому. Т.к. эта статья не рекламная и не обзорная, я не буду объяснять, чем XWT лучше или хуже того же Eto Forms или System.Windows.Forms (последнее на Mono работает вполне сносно). В этой статье будет рассказано о принципе работы XWT и азах работы с ним.
Просматривая различный код по выводу на экран какой-нибудь даже примитивной графики, я заметил чрезмерную любовь некоторых программистов к тригонометрии. Часто код пестрит синусами, косинусами и арктангенсами там, где без них можно обойтись. Этим грешат даже хорошие программисты, которые способны спроектировать сложную систему, но почему-то не освоили вектора в объёме школьной программы. Буквально азов векторной алгебры хватает для решения многих насущных проблем. В этом топике я хочу провести краткий ликбез, напомнить основные действия с векторами на плоскости и в качестве примера решить две задачи без тригонометрии: поиск отражённого луча по падающему лучу и произвольно расположенному зеркалу, а также рисование наконечника стрелки. Если вы можете представить в голове рисование произвольно направленной стрелки без синусов и косинусов, смело пропускайте этот топик. Для остальных постараюсь объяснять попроще.
Аналит, линейка, линал — эти слова ассоциируются скорее с фразой «сдать и забыть», а не с тем, для чего на самом деле нужен замечательный раздел математики под названием линейная алгебра. Давайте попробуем посмотреть на него с разных сторон и разберемся, что же в нем хорошего и почему он так полезен в приложениях.
Часто первое знакомство с линейной алгеброй выглядит как-то так:
Не очень вдохновляет, правда? Сразу возникает два вопроса: откуда это все взялось и зачем оно нужно.
Начнем с практики
Когда я занимался вычислительной гидродинамикой (CFD), один из коллег говорил: «Мы не решаем уравнения Навье-Стокса. Мы обращаем матрицы.» И действительно, линейная алгебра — «рабочая лошадка» вычислительной математики: