В один прекрасный момент передо мной встала задача создать API для работы с файлами на клиенте и их загрузки на сервер.

Я работаю в Почте Mail.Ru, и моей прямой обязанностью является работа с JavaScript во всех его проявлениях. Прикрепление файлов к письму — одна из основных функций любой почты. Мы тут не исключение: у нас уже был Flash-загрузчик, который вполне исправно работал и долгое время нас устраивал. Однако у него был ряд недостатков. Вся верстка, графика, бизнес-логика, и даже локализация были зашиты в нем, в результате чего решение было громоздким, а внести правки мог только Flash-разработчик. В какой-то момент мы поняли, что нам необходим новый механизм. О том, как его создать, пойдет речь в этой статье.

Есть приложения, которые хорошо реализуются как системы передачи сообщений. Сообщениями в широком смысле может быть что угодно – блоки данных, управляющие «сигналы» и т.д. Логика же состоит из узлов, обрабатывающих сообщения, и связей между ними. Такая структура естественно представляется графом, по рёбрам которого «текут» сообщения, обрабатываемые в узлах. Наиболее устоявшееся название такой модели – вычислительный граф.

С помощью вычислительного графа можно установить зависимости между задачами и в какой-то мере программно реализовать «dataflow архитектуру».

В этом посте я опишу, как реализовать такую модель на С++, используя библиотеку Intel Threading Building Blocks (Intel TBB), а именно класс tbb::flow::graph.

Существует множество задач, для которых требуется пересборка ядра и операционной системы Android в целом. Например, создание и отладка собственных модулей, включение поддержки профилирования системы и просто тестирование своих приложений на новой версии Android.
Возможность запуска Android x86 внутри виртуальной машины VirtualBox позволяет энтузиастам и создателям прошивок покопаться в настройках системы, настроить и пересобрать ядро и при этом не «кирпичизировать» настоящее устройство. VirtualBox предоставляет возможность использования привычных для Linux-разработчика средств отладки ОС. Для рядовых разработчиков Android-приложений отлично подходит эмулятор, использующий технологию Intel Hardware Accelerated Execution Manager. (подробнее можно прочесть здесь)
В статье приведен ряд практических советов по сборке образа Android x86 для запуска под виртуальной машиной VirtualBox и сборке эмулятора. Исходный код Android взят из официального репозитория проекта AOSP (Android Open Source Project), в качестве ядра использована адаптированная версия ядра Linux 2.6 от Intel.

Здравствуйте, уважаемое сообщество! Недавно на Хабре проскакивала неплохая обзорная статья о разных алгоритмах поиска подстроки в строке. К сожалению, там отсутствовали подробные описания каких либо из упомянутых алгоритмов. Я решил восполнить данный пробел и описать хотя бы парочку тех, которые потенциально можно запомнить. Те, кто еще помнит курс алгоритмов из института, не найдут, видимо, ничего нового для себя.

Информация о пробках появилась на Яндексе в 2006 году. Начинали мы с необходимого — научились строить схему загруженности городских улиц и учитывать текущую ситуацию при прокладывании маршрутов. Автомобилисты, ориентируясь перед выездом на эту информацию, уже могли сэкономить время в пути:


Затем, чтобы помогать водителям непосредственно во время движения, мы добавили в мобильные Яндекс.Карты (и, как следствие, в Яндекс.Навигатор) автоматическое перестроение маршрута. Приложения научились адаптировать маршрут при каждом заметном изменении ситуации в городе.

Собрав на десктопе и в мобильном информацию про «сейчас», мы перешли к решению вопроса «а как будет потом?»:


Первым шагом стала статистическая карта пробок — на ней можно посмотреть, как в среднем стоит и едет город в конкретный час конкретного дня недели. Мы предполагали, что у карты «обычных» пробок может быть полезный побочный эффект — возможность по ним спрогнозировать заторы на ближайшее время. Но практика показала, что усреднённая картина помогает примерно спланировать только, например, завтрашнюю поездку в аэропорт — но не помогает выезжающим сейчас избежать новых пробок. По нашим измерениям, даже в конце часового маршрута картина пробок на момент выезда обычно ближе к фактической, чем усреднение:



Неделю назад на Яндекс.Картах появилась возможность посмотреть изменения пробок в ближайший час — следующий наш шаг в решении вопроса про будущее. Для тех, кто в этом году не смог приехать на Yet another Conference, мы сегодня расскажем, что у нашего прогноза внутри, и как оно там оказалось.

Если вы давно разрабатываете многопоточные приложения, наверняка вы сталкивались с распараллеливанием уже существующего последовательного кода. Или наоборот, вы новичок в параллельном программировании, а перед вами встали задачи оптимизации проекта и улучшения масштабируемости, которые тоже могут быть решены путём распараллеливания отдельных участков программы.

Новый инструмент Intel Advisor XE поможет вам распараллелить приложение, потратив на это минимум сил и времени.

Advisor XE вышел в свет в сентябре этого года в составе пакета для разработчиков Intel Parallel Studio XE 2013. Дословный перевод названия – «советчик» — довольно ёмко описывает его предназначение. Инструмент помогает программисту проанализировать возможности распараллеливания кода: найти наиболее подходящие для этого участки и оценить предполагаемый полезный эффект – а стоит ли вообще за это браться? Кроме того, Advisor XE подскажет, где могут возникнуть ошибки, такие как гонки данных. И всё этого без реальной модификации программы! Но обо всём по порядку.

Доброго всем настроения!
Прочитал я вот эту статью, и решил немного сам взять в руки шашки, и попробовать сделать что-нибудь приятное для себя и для других.
Мой скрипт не делает никаких полезных вещей, но думаю для более менее начинающих писателей на bash он чему-нибудь научит, да и если будут комментарии, то и я научусь от тех людей которые укажут на мои ошибки.

Вводная

Скрипт будет запускаться в фоне демоном. Сразу думаю надо договориться что сам процесс который будет висеть в памяти постоянно я буду называть «Родителем». Родитель будет в определенном каталоге искать определенный файл, и если он существует, то файл будет удален и запущен процесс, который я буду называть «Потомок», целью которого будет просто спать какое-то время, и после чего завершиться. Но Родитель не должен будет запускать более одного Потомка в единицу времени. В принципе, если Вы прочитали вышеуказанную статью, то смысл я думаю понятен.

Что может быть лучшим подарком на день знаний для программиста? Конечно, полезная книга ;) Поэтому команда переводчиков «Pro Git» поднапряглась и доделала перевод книги на русский язык.

«Pro Git» — это довольно обширная обучающая книга о Git от Скотта Шакона — активного участника разработки проектов Git и GitHub. Автор рассматривает в тексте всевозможные аспекты работы с Git'ом, начиная с установки программы и базовых принципов работы децентрализованных систем контроля версий, и заканчивая рассмотрением внутреннего устройства Git'а и созданием валидных объектов в базе Git'а собственными руками. Несмотря на довольно обширный материал и затрагивание довольно специфических тем, книга написана довольно простым языком, содержит массу примеров и иллюстраций, и поэтому должна быть понятна и новичкам, только начинающим знакомиться с системами контроля версий.

Последняя версия перевода книги доступна в форматах pdf, epub, mobi.
Также доступна онлайн-версия перевода, но она, к сожалению, не обновлялась с мая.

Если в одном из моих прошлых постов речь шла о довольно современном подходе к построению сбалансированных деревьев поиска, то этот пост посвящен реализации АВЛ-деревьев — наверное, самого первого вида сбалансированных двоичных деревьев поиска, придуманных еще в 1962 году нашими (тогда советскими) учеными Адельсон-Вельским и Ландисом. В сети можно найти много реализаций АВЛ-деревьев (например, тут), но все, что лично я видел, не внушает особенного оптимизма, особенно, если пытаешься разобраться во всем с нуля. Везде утверждается, что АВЛ-деревья проще красно-черных деревьев, но глядя на прилагаемый к этому код, начинаешь сомневаться в данном утверждении. Собственно, желание объяснить на пальцах, как устроены АВЛ-деревья, и послужило мотивацией к написанию данного поста. Изложение иллюстрируется кодом на С++.

Прошлая статья привлекла большой интерес. И даже, на некоторое время, стала лучшей за 24 часа. У меня появилось несколько идей и на часть вопросов в комментариях нужно ответить более развернуто.

Недавно на хабре появилась неплохая статья про вычисление N-ного числа фибоначи за O(log N) арифметических операций. Разумный вопрос, всплывший в комментариях, был: «зачем это может пригодиться на практике». Само по себе вычисление N-ого числа фибоначи может и не очень интересно, однако подход с матрицами, использованный в статье, на практике может применяться для гораздо более широкого круга задач.

В ходе этой статьи мы разберем как написать интерпретатор, который может выполнять простые операции (присвоение, сложение, вычитание и урезанное умножение) над ограниченным количеством переменных с вложенными циклами с произвольным количеством итераций за доли секунды (конечно, если промежуточные значения при вычислениях будут оставаться в разумных пределах). Например, вот такой код, поданный на вход интерпретатору:

loop 1000000000
  loop 1000000000
    loop 1000000000
      a += 1
      b += a
    end
  end
end
end

Незамедлительно выведет a = 1000000000000000000000000000, b = 500000000000000000000000000500000000000000000000000000, несмотря на то, что если бы программа выполнялась наивно, интерпретатору необходимо было бы выполнить октиллион операций.

В предыдущей статье я рассказывал, как можно реализовать алгоритм k-means на c# с обобщенной метрикой. В комментах можно почитать обсуждение того, насколько целесообразно использовать разные метрики, о математической природе использования разных метрик и тому прочее. Мне тогда хотелось привести красивый пример, но не было под рукой подходящих данных. И вот сегодня я столкнулся с задачей, которая хорошо иллюстрирует преимущества использования расстояния Махаланобиса в k-means кластеризации. Подробности под катом.

В прошлый раз (почти год назад) мы определяли части речи в русском тексте, производили морфологический анализ слов. В этой статье мы пойдем на уровень выше, к синтаксическому анализу целых предложений.

Наша цель заключается в создании парсера русского языка, т.е. программы, которая на вход бы принимала произвольный текст, а на выходе выдавала бы его синтаксическую структуру. Например, так:

"Мама мыла раму":

(предложение
    (именная гр. (сущ мама))
    (глаг. гр. (глаг мыла)
        (именная гр. (сущ раму)))
    (. .)))

Это называется синтаксическим деревом предложения. В графическом виде его можно представить следующим образом (в упрощенном виде):

«Система должна быть спроектирована так,
чтобы оставаться как можно проще
после серии внесенных в нее изменений»
Бьярне Строуструп – программист, автор языка C++

Преамбула

В данной статье мне бы хотелось бы рассказать о довольно популярной, но так редко освещаемой на Хабре библиотеке Portable Components (сокр. POCO). Она будет полезна как разработчикам бизнес-логики программного продукта, так и в решении большинства прикладных задач. При всем изобилии кроссплатформенных библиотек для C++ всё больше людей сталкиваются с POCO лицом к лицу и не знают с чего начать. В данной статье я постараюсь описать технологии, заложенные в библиотеке и дать простейшие примеры решения некоторых задач. Также хотелось бы отметить, что за плечами библиотеки множество успешных как Open Source, так и коммерческих проектов.

После длительного перерыва мы вновь публикуем результаты нашего исследования рынка труда в IT индустрии. Напомним, что в предыдущих наших постах мы рассказали о зарплатах «Мобильных» разработчиков, Дизайнеров, Руководителей проектов по разработке ПО, Системных администраторов windows и даже описали из чего состоит социальный пакет в IT компании.



Это пост мы решили посвятить отцам интернета — Web программистам:

• HTML верстальщик, Web мастер
• Программист PHP
• Старший (ведущий) программист PHP
• Программист ASP.NET
• Программист JavaScript
• Программист (старший, ведущий) Perl
• Программист (старший, ведущий) Python
• Программист (старший, ведущий) Ruby
• Программист Flash/Flex

За последние пару лет я потратил много времени на дебаггинг чужих тестов. Это была интересная работа, иногда расстраивающая, но всегда поучительная. Кто-то может подумать, что в тестах нет багов, но конечно баги есть везде, и тесты не исключение.

Я постоянно удивлялся, как много ошибок в коде и тестов, и приложений происходят от неверного понимания и заблуждений насчёт времени. Под этим я имею в виду и компьютерный способ обработки времени, и фундаментальные ошибки, происходящие от несовершенной структуры календаря — летнее время тут лишь вершина айсберга.

На самом деле, я повидал так много заблуждений, которые оставляют след в чужих (и моих собственных) программах, что посчитал полезным составить список самых частых проблем.

Про MiTM на айфонах и андроидах уже были соответствующие посты.
К упомянутым инструментам добавился еще один, так сказать специализированный.

Была создана консольная версия снифера Intercepter-NG и она же портирована под unix-like
операционные системы, включая IOS и Android.

Проведя небольшое научное исследование (проще говоря, выполнив поиск на сайте), обнаружил, что на хабре имеется всего две статьи с тегом вычислительная геометрия, причем одна из них оказалась моей. Т.к. в последнее время я несколько заинтересовался этой тематикой, то решил продолжить тему алгоритмической геометрии рассмотрением задачи построения так называемых минимальных выпуклых оболочек. Хотя рисунок справа и дает проницательному хаброчитателю исчерпывающее объяснение того, что это такое, тем не менее под катом будут даны чуть более формальные определения и описаны два классических алгоритма построения минимальных выпуклых оболочек.

Решил написать статью про алгоритм параллельного поиска максимально возможных пересечений двух строк. К написанию этой статьи меня побудило два желания:

1. Поделиться со всеми интересным алгоритмом и его реализацией на С++ (стандарт С++11);
2. Узнать, есть ли у данного алгоритма название и/или формальное описание;

Основная сфера моей работы на протяжении 16 лет – автоматизация деятельности предприятий. Поскольку начиналось все еще в 1996 году, в небольшом городе и в отсутствии литературы по программированию персональных компьютеров – то все делалось методом проб и ошибок или «методом научного тыка». Времена поменялись, появилось множество методик (сам ими не пользуюсь) по автоматизации, внедрению и поддержке ПО для автоматизации деятельности.