В продолжение статьи "Дания: страна здравого смысла" хочу поделиться, как здесь организовано изучение датского языка для иностранцев.

Целью статьи является освещение вопроса организации учебного процесса. Большую часть обучения можно пройти онлайн. Сюда входят аудио-записи слов, главное видео урока (со сквозной сюжетной линией), возможность отправить преподавателю устное и письменное сочинения и получить от него обратную связь в виде скринкаста.

Вначале — небольшая вводная, затем затронем техническую часть.

Зачем учить датский язык

Приезжим даётся 3 года, чтобы начать изучать язык за счёт государства, т.е. безвозмездно. Несмотря на это, я размышлял, стоит ли тратить на это несколько часов в неделю — ведь на нём говорит всего-то 5.7 млн человек.

В итоге я выделил для себя такие плюсы:

• хотя датчане поголовно владеют английским, они очень ценят, если ты стараешься общаться с ними на родном языке. Также хотелось бы понимать надписи на улице, письма из банка, и т.д.,
• для получения вида на жительство требуется сдать экзамен на владение языком и знание культуры страны. Оставаться здесь жить я не планирую, но решил не захлопывать это «окно в Европу»,
• знание датского сильно упрощает понимание остальных языков скандинавской группы,
• стало просто интересно, что говорят окружающие, когда думают, что ты их не понимаешь,
• то, о чём я не подумал, пока не начал заниматься — новые знакомые. С иностранцами-одногруппниками подружиться проще, чем с датчанами: на курсах получается сплочённая интернациональная компашка с общим интересом.

В этой статье я пошагово расскажу, как писать самый обычный, классический сапёр при помощи Html5 Canvas, AtomJS, и тайлового движка LibCanvas.

А также смотрите продолжение — "Изометрический сапёр на LibCanvas (html5)"

Преподаватель из Стэнфордского университета Кит Шварц (Keith Schwarz) уже несколько лет пополняет свой архив интересного кода — образцы самых лучших алгоритмов и структур данных, когда-либо изобретённых человечеством (Шварц весьма амбициозно оценивает свою коллекцию).

Примеры на сайте преимущественно закодированы в C++, поскольку STL предоставляет прекрасную базу для выражения алгоритмов, работающих с различными типами данных. Структуры данных реализованы на Java.

Кит Шварц дает разрешение использовать свой код всем желающим без всяких ограничений.

На Хабре довольно много упоминаний о BDD. К сожалению, статьи, которые я читал, так и не дали мне ответа на вопрос «а зачем мне все это нужно?» Ответ пришел с неожиданной стороны. Когда я всерьез занялся вопросом автоматизации приемочного тестирования, мне под руку попалась книга Gojko Adzic (не уверен в транскрипции, поэтому не стал переводить имя автора) Specification By Example.
Читая ее, я не уставал удивляться: каждая новая глава описывала шишки, которые я набивал на своем личном опыте, и предлагала решения аналогичные или лучшие, чем те, к которым я приходил сам методом проб и ошибок.

Эта статья – первая в цикле «BDD для прагматиков». В ней описаны ключевые элементы наиболее эффективного, на мой взгляд, процесса разработки коммерческого ПО в современных условиях. Два продолжения будут посвящены работе со SpecFlow и автоматизации приемочного тестирования.

Если вы разрабатываете приложения для XAML-based платформ, таких как WPF, Silverlight, Windows Phone, или Windows Store, то Prism, определённо, сильно поможет вам упростить их разработку. После создания нескольких проектов с использованием Prism, я убедился в работоспособности такого подхода и решил подготовить перевод официального руководства Prism. Итак, часть первая, что же такое Prism.

Оглавление

1. Введение
2. Инициализация приложений Prism
3. Управление зависимостями между компонентами
4. Разработка модульных приложений
5. Реализация паттерна MVVM
6. Продвинутые сценарии MVVM
7. Создание пользовательского интерфейса
   
   1. Рекомендации по разработке пользовательского интерфейса
8. Навигация
   1. Навигация на основе представлений (View-Based Navigation)
9. Взаимодействие между слабо связанными компонентами

Prism является руководством, разработанным для того, чтобы помочь проектировать и создавать насыщенные, гибкие и легко поддерживаемые Windows Presentation Foundation (WPF) приложения, Silverlight Rich Internet Applications (RIAs), и программы под Windows Phone 7-8, а также Windows Store приложений. Используя паттерны проектирования, которые воплощают важные принципы архитектурного дизайна, такие как разделение ответственности (Separation of Concerns, SoC) и слабая связанность (Loose coupling), Prism помогает вам проектировать и писать приложения со слабо связанными компонентами, которые могут независимо развиваться и потом объединяться в одно целое с минимальными усилиями. Этот тип приложений известен как составные приложения.

Я пишу сайты на asp.net mvc. В этих 16 главах я хочу рассказать, как я это делаю. Это некий учебник-справочник всех тех знаний, которые я накопил в течение трех лет.

Почему именно asp.net mvc

ASP.NET MVC я люблю потому что:

• Это .net. Я знаю .net и С#.
• Это компилируемый код.
• Это не ASP.NET WebForms, я работаю с html-кодом.
• Используется MVC-паттерн.
• Visual Studio – самое популярное средство разработки, в котором есть IntelliSense.
• Отличные инструменты отладки.

Строковый тип данных является одним из самых важных в любом языке программировании. Вряд ли можно написать полезную программу не задействовав этот тип данных. При этом многие разработчики не знают некоторых нюансов связанных с этим типом. Поэтому давайте рассмотрим кое-какие особенности этого типа в .NET.

Итак, начнем с представления строк в памяти

В.NET строки располагаются согласно правилу BSTR (Basic string or binary string). Данный способ представления строковых данных используется в COM (слово basic от языка программирования VisualBasic, в котором он первоначально использовался). Как известно в C/C++ для представления строк используется PWSZ, что расшифровывается как Pointer to Wide-character String, Zero-terminated. При таком расположении в памяти в конце строки находится null-терминированный символ, по которому мы можем определить конец строки. Длина строки в PWSZ ограничена лишь объемом свободной памяти.

Привлекая внимание на проблемы, описанные в статье — «Шаблон MVC — это тупик для разработки приложений?», я считаю, что недостаточно подробно объяснил сам механизм MVC. И для колоритности в этой статье хотел бы осветить и MVP. Думаю, что важно понимать различия между MVC и MVP и общие моменты этих двух парадигм.

Чтобы понять разницу, давайте сначала посмотрим, в каких условиях прижился MVC и какие преимущества он давал приложениям.

С выходом .NET Framework 4.0 в состав BCL была добавлена библиотека Task Parallel Library (TPL), реализующая параллелизм на основе задач. В основе библиотеки лежат типы Task и унаследованный от него тип Task. Эти типы являются обёртками для асинхронных операций; они позволяют абстрагироваться от таких технических деталей, как, например, потоки и синхронизировать асинхронные операции друг с другом.

В этой же версии .NET Framework появился мини-framework для кооперативной отмены асинхронных операций. Состоит он из всего трёх типов:

• CancellationTokenSource — создаёт маркёры отмены (свойство Token) и обрабатывает запросы на отмену операции (перегруженные методы Cancel/CancelAfter).
• CancellationToken — маркёр отмены; позволяет несколькими способами отслеживать запросы на отмену операции: опросом свойства IsCancellationRequested, регистрацией callback-функции (через перегруженный метод Register), ожиданием на объекте синхронизации (свойство WaitHandle).
• OperationCanceledException — исключение, выброс которого по соглашению означает, что запрос на отмену операции был обработан и операция должна считаться отменённой. Предпочтительный способ генерации исключения — вызов метода CancellationToken. ThrowIfCancellationRequested.

Механизм отмены через CancellationToken является стандартным для TPL — есть перегрузки методов, принимающих CancellationToken, исключения OperationCanceledException специальным образом обрабатываются и т.д. Однако, как и в любом другом API, есть свои тонкости, хитрости, best practices.

Полгода назад здесь была опубликована статья, которая меня возмутила. В комментариях я обещал, что напишу свою версию. С другой стороны мне не хотелось этого делать, так как получу закономерные вопросы: «А ты собственно кто такой?». Не люблю подписываться в интернет-постах, у меня портилось мнение о многих писателях после того, как читал их жж-блог. Читаешь книгу, думаешь: «Классный чувак!», почитаешь блог, мнение меняется: «Что за кретин?». Такая разница возникает из-за того, что книга проходит пост-обработку, много раз редактируется.
Данная статья переписывалась несколько раз, в этом варианте, считаю, что она получилась наиболее взвешенной. Статья вполне подходит для хабрахабр, так как от людей технической направленности выходило немало известных произведений. И кому-то из вас захочется написать свою историю.

Ни для кого не секрет, что адаптация Entity Framework проходит очень медленно. Огромное количество компаний продолжают использовать Linq2Sql и не планируют менять его на что-то новое в обозримом будущем, несмотря на то, что EF – официально рекомендуемая Microsoft технология доступа к БД, а Linq2Sql уже почти не поддерживается.

Тех, кто всё еще сомневается, можно ли использовать EF (и особенно – code first) на реальных проектах, приглашаю под кат.

Вот уже совсем скоро конец света, дорогие мои айтишнички. Чтобы вы не боялись закрывать сегодня глазки, я расскажу вам добрую сказочку. О том, что даже после самого тёмного кончика светика, после самого дремучего апокалипсика, когда даже электрончики откажутся строем ходить по проводкам, для вас, дорогие айтишнички найдётся работёнка… Принцессы? Принцессы будут. И драконы тоже. Какая ж сказка без принцесс и драконов? Так что не боимся, закрываем глазоньки и слушаем волшебную сказочку...

— Именем Князя Питерского, давайте сюда декларацию. Что везем? Откуда?
— Из Новосибирска. 256 мегабайт сертифицированных данных для Интернета Его Высокопревосходительства. Научные, метеорологические, новости, деловая и частная корреспонденция, — доложила я, зная, что таможня шутить не любит.
— Открывайте, посмотрим.
— Что, все 256 мегабайт смотреть будете?

Я хочу рассказать о NuGet пакете, который пригодится тем, кто решил создать приложение на связке ASP.NET MVC 4 и Twitter Bootstrap. Этот пакет не только добавит ресурсы Twitter Bootstrap в проект, но и предоставит готовые способы решения часто возникающих задач.

Обычно мы пишем про хостинги, в частности про зарубежный shared хостинг в США. Но чтобы писать, нужно иметь аналитические данные под рукой. Вот как раз тут требуется помощь Google Docs, если файл получится предположительно меньше 400 000 строк.

За несколько месяцев работы с таблицами Google пришлось много раз анализировать посредством формул разного рода данные. Как и ожидалось — то, что можно было решить в MS Excel, можно реализовать и в Google таблицах. Но многочисленные попытки решить проблемы с помощью любимого поисковика приводили только к новым вопросам и почти к нулевым ответам.
Посему, было решено облегчить жизни другим и прославить себя.

Кратко о главном

Для того чтоб Excel, либо spreadsheet (таблица Google) поняли что написанное — это формула, необходимо поставить знак "=" в строку формул (Рисунок 1).


Рисунок 1
Далее, начинаем писать формулу с клавиатуры либо выделяем мышкой те ячейки, с которыми мы собираемся работать.

— Прототипное наследование — это прекрасно
JavaScript — это объектно-ориентированный (ОО) язык, уходящий корнями в язык Self, несмотря на то, что внешне он выглядит как Java. Это обстоятельство делает язык действительно мощным благодаря некоторым приятным особенностям.

Одна из таких особенностей — это реализация прототипного наследования. Этот простой концепт является гибким и мощным. Он позволяет сделать наследование и поведение сущностями первого класса, также как и функции являются объектами первого класса в функциональных языках (включая JavaScript).

К счастью, в ECMAScript 5 появилось множество вещей, которые позволили поставить язык на правильный путь (некоторые из них раскрыты в этой статье). Также будет рассказано о недостатках дизайна JavaScript и будет произведено небольшое сравнение с классической моделью прототипного ОО (включая его достоинства и недостатки).

Неприятности случаются… Неожиданно плохой фидбек, проблемы с заказчиком или коллегами, не повысили зарплату, странные баги, внезапный овертайм или закрытие проекта — подобные события запускают цепочку реактивных реакций:

• Нет, тут есть ошибка -> сами гады -> а может все не так и плохо -> ппц -> ладно, давай выкручиваться

В этой цепочке человек ведет себя реактивно, предсказуемо… и, часто, совершает глупости. Это напоминает машину состояний, входом в которую являются неожиданное событие. Состояния машины — цепочка психологических защит: отрицание, гнев, торг и депрессия, а выход — принятие новой информации.
Из подобных состояний часто приходится вытаскивать коллег, заказчиков, и себя самого.
Под хабракатом, кроме описания этапов, есть ответы на вопросы:

• Как узнать каждое состояние и предугадать следующее?
• Как помочь выйти себе и собеседнику из цепочки?
• Что не делать, чтобы не усугубить ситуацию?

Алгоритм Particle Filter замечателен своей простотой и интуитивной понятностью. Предлагаю собственный вариант его использования в задаче стереоскопического зрения для сопоставления «одной и той же точки» на двух изображениях — с левой и правой камеры. Для реализации (исключительно в целях развлечения) использован Python с библиотеками numpy (матричные вычисления) и pygame (графика и обработка событий мышки). Сам алгоритм Particle Filter без изменений взят из курса Programming a Robotic Car на Udacity. Меня извиняет лишь то, что я честно прослушал весь курс и сделал все домашние работы, включая и реализацию этого алгоритма.

В задаче стереоскопического зрения нужно сопоставлять малые области (например, 8х8 пикселей) на левом и правом кадре. При идеальном расположении камер строго горизонтально, зная разность координаты по оси Х одинаковой области между левым и правым кадром, можно вычислить расстояние до объекта, который изображен в этой области. Понимаю, что звучит запутанно, но на самом деле это легко выводится простейшими геометрическими построениями по правилу подобных треугольников. Например, на видео с недостроенной колокольней, мы видим уходящий вдаль забор с одинаковыми ромбами. Ближний к нам ромб наиболее сильно смещен на правом кадре относительно левого, следующий — чуть меньше и т.д.

Стандартная схема решения такой задачи довольно тяжелая в вычислительном плане. Нужно откалибровать погрешности взаимного расположения камер так, чтобы гарантировать, что горизонтальная линия с координатой Y на левом кадре точно соответствует горизонтали с той же координатой на правом кадре. Затем сопоставить каждой точке (или области ) вдоль горизонтальной линии на левом кадре наилучшую точку на правом кадре (это решается, например, методом динамического программирования, имеющем квадратическую сложность). Тогда у нас будут вычислены смещения по Ох для каждой точки вдоль рассматриваемой горизонтали. И повторить процедуру для каждой горизонтальной линии. Немного сложновато, и уж совсем не похоже на то, как это работает в мозге (мы ведь знаем это, правда?)



Посмотрите, как алгорим Particle Filter решает эту же задачу. На мой взгляд, это очень похоже на биологическую модель, по крайней мере имитируются микро-движения глаза для фокусировки внимания на отдельных фрагментах изображения, и учитывается «предыстория» таких микро-движений.

Хочу поделиться набором ссылок на нексолько полезных, интересных и, возможно, не самых известных материалов по JavaScript. Из них вы узнаете немного больше об истории появления языка, о его настоящем, тонкостях реализации в различных браузерах, и о будущем развития стандарта ECMAScript. О различных способах наследования в том числе об эмуляции «классического» ООП, множественном наследовании и миксинах. О функциональном стиле программирования в JavaScript: чистые функции, map, reduce, частичное применение и композиции функций. И, наконец, что если бы Хемингуэй писал на JavaScript?

В этой серии постов мы попробуем решить одну простую задачу с помощью более-менее актуальных технологий параллельного программирования (Нативные потоки, OpenMP, TBB, MPI, CUDA, OpenCL, OpenACC, Chapel может быть еще что-нить экзотическое. Как бы сравнительно и в hands-on ключе.

На написание этого поста меня вдохновил вот этот вот пост.

В своем же посте я хочу чуть рассказать об обучении в США и параллельно показать свою точку зрения на то, как это делать лучше. Все ниже сказанное относится более к компьютерным наукам (Computer Science), хотя есть некоторые общие утверждения.