Pull to refresh
7
0
Vitaly Ishkulov @ishkulov

Пользователь

Send message

Кто ты, SwiftData

Level of difficultyMedium
Reading time15 min
Views4.1K

Привет! Я Андрей Зонов, стафф-инженер в Тинькофф и большой фанат CoreData. Моя любовь в CoreData началась на старте карьеры, когда я попал в первый Enterprise-проект. Это были времена iOS 4.3., CoreData не имела parent-контекстов и методов perform. Как-то так сложилось, что за свою карьеру я много фиксил классические проблемы в CoreData, и с появлением SwiftData мне стало интересно, остались ли проблемы в SwiftData и что нам дает этот фреймворк. 

В статье разберем основные концепции и киллер-фичи по SwiftData. Пройдемся по основным отличиям и тому, как можно мигрировать с CoreData на актуальную SwiftData. Копнем внутрь SwiftData, узнаем, как она устроена под капотом, и подведем итоги стоит ли вообще переезжать на новый фреймворк Apple. 

Читать далее
Total votes 15: ↑14 and ↓1+13
Comments8

Сказ царя Салтана о потенциале лапласиана

Reading time9 min
Views44K
«Три девицы под окном пряли поздно вечерком.»

image

Ну как пряли. Не пряли, конечно, а лайкали друг на друга. По условиям конкурса «мисс Салтан» девицы должны были выбрать меж собой лучшую.

«Какой-то странный конкурс», — беспокоились девицы. И это было правдой. По правилам конкурса вес лайка участника зависел от того, сколько лайков он получает от других. Что это значит, — никто из девиц до конца не понимал.
«Как все сложно», — тосковали девушки и подбадривали себя песней «Кабы я была царицей».

Вскоре «в светлицу вошел царь — стороны той государь» (показан на рисунке). «Во все время разговора...», — ну понятно в общем.
«Собираем лайки нежности — формируем матрицу смежности», — бодро срифмовал он.
Девицы-красавицы с именами Алена, Варвара и Софья засмущались, но лайки (из балалайки) передали.

Вот что там было:
  • Алена получила 1 лайк от Софьи и 2 лайка от Варвары.
  • Варвара получила по лайку от Алены и Софьи.
  • А Софья получила 2 лайка от Алены и 1 от Варвары.

Царь взял лайки, покрутил гайки, постучал по колесам, пошмыгал носом, причмокнул губами, поскрипел зубами, сгонял в палаты и объявил результаты.

Наибольший вес лайков (7 баллов) получила Софья, но титул «мисс Салтан» достался Алене (15 баллов).

Подробнее о матрице лайков
Для матрицы


вектор потенциалов равен (5, 4, 7), а вектор потоков — (15, 12, 14).

После объявления результатов девицы бросились обратились к царю с просьбой рассказать,- откуда взялись эти странные цифры?
Действительно - откуда?
Total votes 67: ↑65 and ↓2+63
Comments34

«Алгоритмы: построение и анализ», «Искусственный интеллект: современный подход» и другие книги по свободной цене

Reading time3 min
Views63K
Недавно ребята из books.ru в очередной раз пополнили раздел электронных книг, предлагаемых по свободной цене. Акция продажи новых электронных изданий будет идти до 1 июня (судя по опыту прошлых акций свободная цена на некоторые книги сохранится и в будущем).

Но в любом случае, я бы не стал писать этот пост, если бы не увидел, что коллекция пополнилась настоящими бриллиантами. «Алгоритмы: построение и анализ (CLRS), 2-е издание» (Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн) (читал эту книгу в печатном варианте и могу сказать, что перевод просто отменный). Искусственный интеллект: современный подход (AIMA-2), 2-е издание (Стюарт Рассел, Питер Норвиг).

С момента первого анонса о свободной цене в раздел добавились книги Нильсена, Брукса, Фаулера, Прата, Степанова, Спольски, Физерса, Александреску и др. Под катом находятся около 40 новых книг, которые больше всего заслуживают внимания (спрятаны под спойлер).
Читать дальше →
Total votes 56: ↑53 and ↓3+50
Comments34

Как Reddit создал r/Place

Reading time15 min
Views26K

enter image description here


Над проектом работали несколько команд — фронтенд, бэкенд, мобильная разработка. По большей части он был реализован на уже существовавших в Reddit технологиях. В этой статье мы рассмотрим, как с технической стороны создавался Place. Если хотите посмотреть код Place, то он здесь.

Читать дальше →
Total votes 85: ↑84 and ↓1+83
Comments24

Глубокое обучение для новичков: распознаем рукописные цифры

Reading time11 min
Views105K

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).



Читать дальше →
Total votes 39: ↑35 and ↓4+31
Comments5

Алгоритм быстрого нахождения похожих изображений

Reading time8 min
Views62K

Введение


Недавно наткнулся на статью, размещенную на Хабрахабре, посвященную сравнению изображений «Выглядит похоже». Как работает перцептивный хэш. Так как я сам достаточно долго занимался этой тематикой (являюсь автором программы AntiDupl), то мне захотелось поделиться здесь своим опытом по данному вопросу. В статье я приведу два варианта алгоритма сравнения похожих изображений — базовый и улучшенный. Все они были проверены автором на практике в рамках указанного выше проекта. Изложение мое будет вестись без строгих доказательств, сложных формул и специальной математической терминологии. Надеюсь, что читатели простят меня за это.

Базовый Алгоритм


Мера схожести изображений


При сравнении похожих изображений первым встает вопрос: что считать мерой схожести изображений? Очевидно, что это величина имеет значение обратное различию изображений друг от друга. Следственно нужно выбрать некую метрику, характеризующую различие изображений друг от друга. Тогда схожими изображениями будут считаться изображения, отличие между которыми меньше некоторого порога. Для изображений с одинаковыми габаритами, обычно такой мерой различия служит среднеквадратическое отклонение пикселей одного изображения от другого. Хотя конечно, нам ни что не мешает выбрать другую метрику, например усредненную абсолютную разность пикселей изображений друг от друга.
Читать дальше →
Total votes 57: ↑55 and ↓2+53
Comments20

Динамический blur на Android

Reading time4 min
Views34K
Информации о том как быстро размыть картинку на Android существует предостаточно.
Но можно ли сделать это настолько эффективно, чтобы без лагов перерисовывать размытый bitmap при любом изменении контента, как это реализовано в iOS?
Читать дальше →
Total votes 23: ↑22 and ↓1+21
Comments20

Коллекция практических советов и заметок по вёрстке

Reading time32 min
Views180K

CSS Refresher


Это большая коллекция практических советов и заметок по вёрстке. Своеобразная памятка для тех, кто каждодневно использует CSS. Освещаются самые разные темы, от деталей поведения плавающих элементов до использования SVG и спрайтов. Проект постоянно обновляется, активное сообщество github также принимает в нем участие, там добавляются интересные замечания, о которых, возможно, вы и не слышали.

От переводчика


Приветствую всех, меня зовут Максим Иванов, и сегодня я подготовил для вас перевод заметок разработчика из Сан-Франциско Васанта Кришнамурти (Vasanth Krishnamoorthy) «CSS Refresher». Web-программирование одна из самых быстро развивающихся отраслей в наше время. Казалось бы, возьми какой-нибудь видеокурс на tuts+ и освой html-верстку, однако, как говорил разработчик Opera Software Вадим Макеев, выступая на конференции CodeFest, они все равно это делают плохо. Но давайте посмотрим, может мы итак все это знаем.

Содержание


  1. Позиционирование (position)
  2. Отображение элемента в документе (display)
  3. Плавающие элементы (float)
  4. CSS селекторы
  5. Эффективные селекторы
  6. Переотрисовка и перерасчет
  7. CSS3 свойства
  8. CSS3 медиа-запросы
  9. Адаптивный web-дизайн
  10. CSS3 переходы
  11. CSS3 анимации
  12. Масштабируемая векторная графика (SVG)
  13. CSS спрайты
  14. Вертикальное выравнивание
  15. Известные проблемы

Читать дальше →
Total votes 40: ↑37 and ↓3+34
Comments33

Много бесплатных книг по программированию

Reading time7 min
Views346K
Читать дальше →
Total votes 202: ↑192 and ↓10+182
Comments42

Сборка Кубика Рубика генетическим алгоритмом online без смс

Reading time9 min
Views53K


В то время пока я собирался на ланч, мой ко-воркер Дейв окликнул меня: «Хэй, Алекс, а ты не хочешь заниматься улучшениями навыков своего программирования?». Я задумался. Это было интересное предложение, но я склонялся ответить отказом: «Сейчас я занимаюсь развитем навыков говорения на языках, дружище!». Ладно, шучу. Утро началось с того, что я добрался до почты и заполучил в руки копеечный китайский Кубик, случайно заказанный на али. К обеду я проштудировал мануал сборки и обновил мышечную память, а к вечеру пришло осознание, что я наигрался. Будущее кубика было ясным: он будет пылиться на полке, раз или два в неделю может быть я буду его собирать, чтобы привести мысли в порядок или отвлечься, но не более того. Соревнование в механической скорости сборки? Non merci, уж лучше скворечники делать…

Ситуацию, как всегда, спасли мысли об автоматизации. После недолгого изучения я узнал рекогнисцировку. Для начала, число Бога уже давно найдено и равно 20. Правда задача сборки от этого не упрощается, т.к. использовать граф кратчайших путей для всех возможных конфигураций кубика не очень спортивно и немножко накладно по ресурсам. Алгоритм Бога предполагает под собой некое разумное количество использованной памяти, и в то же время обязан обеспечить минимально возможное число модификаций. Так вот, такого алгоритма еще нет. Есть ряд алгоритмов, позволяющих заметно ускорить сборку по сравнению с традиционными шаблонными методоми, но повторять кем-то уже проложенный (математически) путь мне показалось скучным. Если кому интересно, вот хороший анализ Далее есть традиционные шаблонные методы. Идея здесь в послойной сборке снизу вверх с использованием формул. Формула — последовательность модификаций Кубика, приводящая к таким-то целевым модификациям, и таким-то побочным. Соответственно, побочные модификации почти всегда падают на еще не собранные слои. Различаются шаблонные методы уровнем детализации шаблонов. Всякого рода спидкуберы знают все мыслимые шаблоны для большого количества частных случаев, что позволяет отыграть лишнюю 0.1 секунду с каждой модификации на соревнованиях. Пример, на что еще можно потратить жизнь.

Итак, я постепенно формировал для себя задачу. В итоге, формулируется она так: за кратчайшее реальное время необходимо написать решалку для Кубика Рубика.

Что мы знаем о Кубике? Число его состояний описывается как
(8! × 3^7) × (12! × 2^11)/2 = 43 252 003 274 489 856 000
.
Читать дальше →
Total votes 40: ↑38 and ↓2+36
Comments14

Agile с фиксированной стоимостью — это реально

Reading time6 min
Views13K
image

Когда мы говорим про проект с фиксированным бюджетом, то в первую очередь в голову приходят жесткие сроки и детально согласованные требования, без которых начинать разработку нельзя. Но чаще случается, что у клиента есть определенный бюджет на разработку и совсем нет желания платить отдельно за предпроектную аналитику.
Для продажника — это клиент мечты. Наобещаем золотые горы, подпишемся под любые сроки и, наконец-то, заветные бонусы за подписанный договор.

Что происходит дальше? Если посмотреть со стороны на отношения заказчиков и аутсорсеров, то в 90% случаев они напоминают два враждующих лагеря. Одни обвиняют друг друга в вечном срыве сроков и завышении бюджетов, другие — в непрофессионализме и “саминезнаютчегохотят”.

Послушав очередные жалобы на эту тему, захотелось поделиться своим опытом заказной разработки в качестве менеджера проектов. Речь пойдет об истории 2009-2011 года. Заинтересованные в практических вопросах приглашаются в комментарии.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑16 and ↓0+16
Comments9

О бедной рекурсии замолвите слово, или всё, что вы не знали и не хотите о ней знать

Reading time8 min
Views78K
Рекурсия: см. рекурсия.

Все программисты делятся на 112 категорий: кто не понимает рекурсию, кто уже понял, и кто научился ею пользоваться. В общем, гурилка из меня исключительно картонный, так что постигать Дао Рекурсии тебе, читатель, всё равно придётся самостоятельно, я лишь постараюсь выдать несколько волшебных пенделей в нужном направлении.

Прикладное программирование всегда занимается решением прикладных задач путем прикладывания усилий программиста для достижения результата в неидеальных условиях. Именно исходя из неидеальности этого мира и ограниченности ресурсов и складывается потребность в программистах: кому-то ведь надо помогать теоретикам упихать их стройную и красивую теорию в практику.

— Как она сложена?
— Превосходно! Только рука немного торчит из чемодана.

Именно пытаясь разместить стройную теорию алгоритма в жесткий рюкзак реальных ресурсов и приходится постоянно кроить по живому, перепаковывать, и вместо красивых и стройных определений Фибоначчи:

  def fib(n):
    if n<0: raise Exception("fib(n) defined for n>=0")
    if n>1: return fib(n-1) + fib(n-2)
    return n

приходится городить всевозможные грязные хаки, начиная от:

  @memoized
  def fib(n):
    if n<0: raise Exception("fib(n) defined for n>=0")
    if n>1: return fib(n-1) + fib(n-2)
    return n

И заканчивая вообще:

  def fib(n):
    if n<0: raise Exception("fib(n) defined for n>=0")
    n0 = 0
    n1 = 1
    for k in range(n):
      n0, n1 = n1, n0+n1
    return n0

Читать дальше →
Total votes 55: ↑44 and ↓11+33
Comments63

Лекции Техносферы. 1 семестр. Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

Reading time3 min
Views48K
Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (@anokhinn), Владимир Гулин (@vgulin) и Павел Нестеров (@mephistopheies).



Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.
Читать дальше →
Total votes 47: ↑46 and ↓1+45
Comments15

Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов

Reading time1 min
Views26K
Сегодня мы публикуем седьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
  1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
  2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
  3. Морфологическая обработка изображений;
  4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
  5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
  6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.
Читать дальше →
Total votes 34: ↑33 and ↓1+32
Comments0

Читаем электронные книги на английском без словарей и переводчиков

Reading time3 min
Views98K
1. Интро. Личное



Я готовлюсь к языковому экзамену IELTS (International English Language Testing System) — пожалуй, самому популярному
тесту на знание английского. Если хочется эмигрировать, найти работу в международной компании — диплом IELTS очень пригодится. Шкала оценок — от 0 (от испытуемого не удалось получить даже внятного мычания) до 9 (экcперт — испытуемый чертовски хорош и может устроиться даже редактором лондонской газеты).

Для учебы, например, в США, нужно не менее 6.5 баллов (бывает и 6, но не часто), для работы — 7 и выше. А для эмиграции, допустим, в Канаду — чем выше оценка, тем лучше. Мой прогнозируемый балл перед сдачей теста — 5.5. Значит, что я могу читать газеты, смотреть кино, вести беседы в знакомых ситуациях, писать ответы на письма. Но для работы в центральном офисе Гугла явно недостаточно.

Что же делать, чтобы подтянуть уровень языка? Конечно же, начать использовать его в своей жизни как можно чаще и больше. Например, читать книги на английском.
Далее
Total votes 90: ↑88 and ↓2+86
Comments109

Как могла бы выглядеть поддержка JSON в современном С++

Reading time5 min
Views64K
Хорошо в плане поддержки JSON живётся программистам на Javascript — по какому-то невероятному стечению обстоятельств там JSON входит в спецификацию самого языка: есть JSON — есть объект. Удобно. Неплохо дело обстоит и в языках, где JSON не входит в сам язык, но поддерживается стандартной библиотекой (Python, Ruby): импортируешь модуль — и готово.

Жизнь программистов на С++ никогда не была особо простой — поддержки JSON у нас нет ни на уровне языка, ни в стандартной библиотеке. И не будет, возможно, никогда. «Тоже мне проблему нашел!» — скажут мне опытные коллеги — «Её там и не должно быть, С++ поставляется без „батареек“. Для решения этой задачи мы...» и вот здесь они разделятся на два лагеря:

1. «Мы используем большой фреймворк (boost, Qt, POCO, другой), который применяется во всех наших проектах и умеет 150 000 разных вещей, в том числе и JSON.»
2. «Мы придерживаемся подхода в котором для каждой задачи применяется своя легковесная библиотека. В частности, для JSON мы уже 150 000 лет назад выбрали отличную библиотеку %JSON_LIB%, которая прекрасно работает.»

Да, всё так и есть. Вот только…

Чем плох подход с использованием фреймворков
Во-первых, тянуть в проект огромный фреймворк ради одного JSON — как-то уныло. Ну ладно, допустим фреймворк у вас был и так. Но тогда придётся писать работу с JSON в терминах фреймворка, а это, как правило, тихий ужас. Посмотрите, например, на документацию по JSON в Qt — куча собственных типов вроде QJsonArray, QJsonDocument, QJsonObject, QJsonValue и т.д. и их придётся использовать. О том, чтобы потом перенести код в другой проект (где этого фреймворка нет) можно сразу забыть. Ну или вот Boost: парсер JSON находится очень логично в модуле Boost.PropertyTree. Ага, так бы я и догадался. Т.е. нам предлагают плясать не от формата JSON, а от структуры данных «дерево», которая умеет себя читать в том числе и из JSON.

В общем, фреймворки навязывают нам своё виденье задачи, свой способ её решения и стремятся навсегда привязать нас к себе. Нет, если вы уверены, что нашли тот самый единственный и неповторимый фреймворк и будете с ним счастливы до конца жизни — воля ваша. Но я как-то не сторонник подобного фатализма.


Чем плох подход с использованием библиотек
Плох он вот этой частью: "...150 000 лет назад выбрали отличную библиотеку...". Скорее всего речь идёт о чём-то, что начинало писаться чуть-ли не во времена DOSа и, без сомнения, работает, но при этом, пытаясь быть совместимым со всеми платформами и стандартами языка совершенно отстаёт от прогресса. Да, всё компилируется и работает, даже тесты проходит. Но библиотека совершенно не знакома с такими вещами, как ключевое слово auto, range-based циклы, строковые литералы, raw-строки, конструкторы перемещения, списки инициализации и прочие классные вещи, делающие код одновременно более эффективным и более легко читаемым. А ведь у библиотеки, созданной годы назад, есть обязательства по обратной совместимости, а значит просто так взять и добавить это всё она не может.


Давайте немного помечтаем.

А что, если бы JSON вошел в стандартную библиотеку нового стандарта С++? Что, если бы он был написан в терминах С++11\14 и без требований обратной совместимости со старыми стандартами языка? Что, если бы синтаксис этого модуля попытались бы сделать максимально приближенным к родному для JSON использованию «а-ля Javascript», но в том же время сохранить дух С++ (эффективность, минимальное потребление памяти, совместимость с STL)? Что, если бы его можно было включить в проект одним инклюдом и не беспокоиться о его сборке и линковке? Как бы это всё выглядело и работало?

И у нас есть ответ на этот вопрос! Давайте посмотрим на JSON-библиотеку для С++ написанную в соответствии со всеми этими принципами, ну и вообще написанной людьми для людей, а не чужими для хищников, как это обычно бывает.
Читать дальше →
Total votes 67: ↑62 and ↓5+57
Comments51

Runscope: удобный тул для тестирования API

Reading time3 min
Views32K

Back-end не всегда функционирует так идеально, как указано в API-спецификации. Например, кто-нибудь забывает внести обязательный параметр в JSON-строку выдачи или вместо «0» решает вписать null. Если такие данные проникают в мобильное приложение, последствия могут быть самые неприятные.
Сегодня я расскажу об инструменте, который используется для выявления таких случаев. Это Runscope.
Читать дальше →
Total votes 35: ↑33 and ↓2+31
Comments8

Учёные нашли лекарства, замедляющие старение

Reading time2 min
Views46K
image

Американские учёные и исследователи (Исследовательский институт Скриппс, частная клиника Майо и др.) обнаружили новый класс лекарств, которые сильно замедляют процесс старения, уменьшают эффекты связанных с этим заболеваний, улучшают сердечно-сосудистую систему и продляют жизнь. Работа была опубликована в журнале Aging Cell.

Учёные проверяли на животных два лекарственных препарата. Один из них — противоопухолевое средство направленного действия дазатиниб (торговая марка Спрайсел). Второй – кверцетин, вещество, помогающее от отёков, спазмов, воспалений, и содержащееся во многих фруктах, овощах, листьях и крупах. В результате экспериментов оказалось, что эти препараты убивают стареющие клетки – такие клетки организма, которые прекратили делиться и только накапливаются с возрастом, способствуя старению организма. Учёные назвали новый класс лекарств "сенолитики".
Читать дальше →
Total votes 51: ↑48 and ↓3+45
Comments91

Декартово дерево: Часть 1. Описание, операции, применения

Reading time15 min
Views153K

Оглавление (на данный момент)


Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Декартово дерево (cartesian tree, treap) — красивая и легко реализующаяся структура данных, которая с минимальными усилиями позволит вам производить многие скоростные операции над массивами ваших данных. Что характерно, на Хабрахабре единственное его упоминание я нашел в обзорном посте многоуважаемого winger, но тогда продолжение тому циклу так и не последовало. Обидно, кстати.

Я постараюсь покрыть все, что мне известно по теме — несмотря на то, что известно мне сравнительно не так уж много, материала вполне хватит поста на два, а то и на три. Все алгоритмы иллюстрируются исходниками на C# (а так как я любитель функционального программирования, то где-нибудь в послесловии речь зайдет и о F# — но это читать не обязательно :). Итак, приступим.

Введение


В качестве введения рекомендую прочесть пост про двоичные деревья поиска того же winger, поскольку без понимания того, что такое дерево, дерево поиска, а так же без знания оценок сложности алгоритма многое из материала данной статьи останется для вас китайской грамотой. Обидно, правда?

Следующий пункт нашей обязательной программы — куча (heap). Думаю, также многим известная структура данных, однако краткий обзор я все же приведу.
Представьте себе двоичное дерево с какими-то данными (ключами) в вершинах. И для каждой вершины мы в обязательном порядке требуем следующее: ее ключ строго больше, чем ключи ее непосредственных сыновей. Вот небольшой пример корректной кучи:


На заметку сразу скажу, что совершенно не обязательно думать про кучу исключительно как структуру, у которой родитель больше, чем его потомки. Никто не запрещает взять противоположный вариант и считать, что родитель меньше потомков — главное, выберите что-то одно для всего дерева. Для нужд этой статьи гораздо удобнее будет использовать вариант со знаком «больше».

Сейчас за кадром остается вопрос, каким образом в кучу можно добавлять и удалять из нее элементы. Во-первых, эти алгоритмы требуют отдельного места на осмотр, а во-вторых, нам они все равно не понадобятся.
А теперь собственно про декартово дерево
Total votes 166: ↑161 and ↓5+156
Comments30

Интересное UX-решение при вводе пароля

Reading time1 min
Views14K
В свободное время активно изучаю новые сервисы, разные интерфейсные решения и тому подобные, приятные глазу пользователя штучки-дрючки. Сегодня наткнулся на забавное решение, которое реализовали создатели readme.io на странице авторизации пользователя:
Читать дальше →
Total votes 64: ↑47 and ↓17+30
Comments15

Information

Rating
Does not participate
Location
San Francisco, California, США
Date of birth
Registered
Activity