Если вы когда-нибудь пытались написать своего бота, программу-переговорщик (negotiator), интерпретатор протокола связи и тому подобные вещи, то наверняка сталкивались с конечными автоматами. Данная тема в принципе не представляет большой сложности, но если вдруг у вас не было курса «теории автоматов», милости прошу под кат.

Сегодня мы попытаемся создать простой детерминированный конечный автомат. Мне вдруг захотелось написать его на Perl'е, но так как мы не будем использовать никаких специфических трюков, перенести общую концепцию на любой другой императивный язык не составит большого труда.

«В параллельной вселенной, где космическая гонка никогда не заканчивалась, межзвёздные перелёты стали набирать популярность среди корпораций и богачей.

В 1988 году в продаже появилась абсолютно новая камера глубокого сна для межзвёздных перелётов, совместимая со всеми популярными 16-битными компьютерами. К сожалению, в ней использовалcя порядок записи байтов от старшего к младшему, в то время как спецификации DCPU-16 требовали записи от младшего к старшему. Это вызвало серьёзный баг в приложенных драйверах, из-за чего вместо требуемых 0x0000 0000 0000 0001 года сон продолжался 0x0001 0000 0000 0000 лет.

Наступил 281 474 976 712 644 год нашей эры. Первые люди начали просыпаться в глубинах вселенной, которая находится на грани исчезновения, все дальние галактики потеряны в красном смещении, формирование звёзд давно завершилось и во Вселенной доминируют массивные чёрные дыры».

От переводчика: в этой статье нет описания команд git, она подразумевает, что вы уже знакомы с ним. Здесь описывается вполне здравый, на мой взгляд, подход к содержанию публичной истории в чистоте и порядке.

Если вы не понимаете, что побудило сделать git именно таким, то вас ждут страдания. Используя множество флагов (--flag), вы сможете заставить git работать так, как по вашему мнению он должен работать, вместо того, чтобы работать так, как git того хочет. Это как забивать гвозди отверткой. Работа делается, но хуже, медленнее, да и отвертка портится.

Здравствуйте.

В контексте анализа данных из твиттера возникла задача обработки хештегов. Нужно было взять хештег и разбить его на отдельные слова (#habratopic => habra topic). Задача казалась примитивной, но, получается, я ее недооценил. Пришлось перебрать несколько алгоритмов пока не было найдено то, что надо.

Эту статью можно считать некой хронологией решения задачи с анализом преимуществ и недостатков каждого из использованных алгоритмов. Поэтому, если вам интересна данная тема, прошу под кат.

Метод недопустимой операции:
Разделить кошку на ноль,
после чего она станет бесконечно большой,
так что её будет невозможно упустить.
[АбсурдопедиЯ]

Пытаясь найти проблему с производительностью относительно простого кода, я вспомнил несколько нелепых методов решения, описанных на Абсурдопедии, для задачи поиска черной кошки в темной комнате. Как ни странно, мне очень помогло последовательное использование трех методов, которые можно найти по ссылке: Прагматизм, Метод дихотомии и Метод тыка.

Итак, имеем задачу последовательной перестановки байтов в каждом слове массива (big-endian <-> little-endian) и суммирования всех слов в одно (reduction). Оставим пока в стороне задачу распараллеливания, ибо ее решение близко к тривиальному, и для нас пока не представляет интереса.

«Chicago Boss — бескомпромиссный веб-фреймворк, любимый дизайнерами, инженерами и этим парнем с пейджером.» — © chicagoboss.org

«Erlang — язык для создания отказоустойчивых распределенных приложений. Это — один из немногих функциональных языков, который давно и успешно применяется на практике. Например — в телекомах (Ericsson AXD-301 switch), банковских системах, системах автоматизации, высоконагруженных веб-приложениях (Facebook Chat). При этом Erlang — продукт с открытым исходным кодом и распространяется бесплатно.» — говорит нам сайт русскоязычного сообщества Erlang.

Данный пост предназначен для расширения аудитории Erlang программистов. Если до этого вы считали что функциональное программирование не может быть использовано для бытовых целей, то пора расширить ваш кругозор. Этот пост писался при поддержке моего товарища, лично знакомого с создателем данного фреймворка (Эван Миллер) и последнее время фанатеющего от данного языка.

По заверению обоих разработка веб-приложений на базе этого фреймворка ничуть не медленнее разработки на тех же рельсах (Ruby on Rails). А в чем-то даже быстрее. Я с функциональным программированием до этого особо знаком не был, но под давлением товарища решил попробовать. Хочу сказать, что опыт был весьма удачным и у меня получилось создать мой первый веб-сайт быстрее, чем год назад с тем же Ruby on Rails.

Одна из главных проблем в разработке программного обеспечения – борьба с возрастающей сложностью системы. Решением этой проблемы занимаются с времен появления первых программ. Результатами являются языки, всё более упрощающие взаимодействие с машиной, парадигмы программирования вроде ООП, паттерны. В этой статье будут рассмотрены принципы программирования, позволяющие уменьшить сложность и облегчить сопровождение системы.

В этой статье я кратко в примерах объясню что такое свойства __proto__, prototype и работу оператора new в JavaScript.

Свойство __proto__

Абсолютно любой объект в JavaScript имеет свойство __proto__. Это скрытое системное свойство, и не во всех реализациях языка оно доступно пользователю.
При обращении к любому свойству объекта, оно в первую очередь ищется в самом объекте:

var obj = {ownProperty: 1};
console.log(obj.ownProperty);// 1

Но если его там нет, поиск происходит в свойстве __proto__:

obj.__proto__ = {propertyOfProto: 2};
console.log(obj.propertyOfProto);// 2

Если его нет и там, оно ищется дальше по цепочке:

obj.__proto__.__proto__ = {propertyOfProtosProto: 3};
console.log(obj.propertyOfProtosProto);// 3

Эта цепочка называется цепочкой прототипов (prototype chain).

Доброго времени суток!

Наряду со статьей "iPhone: MiTM атака из кармана", родилась почти аналогичная статья про Android.

Мы уже знаем, на что способен iPhone. Уступает ли ему Android?

Было рассмотрено около 25 боевых приложений. Хочу предоставить вам результат маленького исследования. Многие приложения даже не запустились, некоторые подвесили телефон намертво, но некоторые даже работали!

Весь софт тестировался на телефоне LG Optimus, с версией Android 2.3.

Итак, краткий обзор боевого софта на Android:

С развитием браузерных MVC-фреймворков, Rails очень часто стали упоминать в контексте удобного фреймворка для REST-провайдеров. Мы тоже используем Rails для этой цели и достаточно долго. Есть, однако, очень большая проблема: представления. Вьюшки, которые описывают структуру JSON для ответа.

На первый взгляд, все просто отлично. Ничего кроме .to_json или RABL, в некоторых сложных случаях, не требуется. Но затем ситуация выходи из под контроля. И идут бесконечные циклы перебора JSON-билдеров в поисках лучшей жизни.

Проблема

Давайте возьмем для примера банковский сервис. Он состоит из 30 моделей. Каждая модель представлена CRUD-реурсом (в каждом по 3-4 расширяющих метода). В каждой модели 10-12 полей и это обычно длинные строки. И, конечно, все они связаны. Вплоть до 4-5 уровней belongs_to.

При этом важно помнить, что в реальной жизни JSON ответа – это не просто прямой дамп структуры модели. В нем постоянно встречаются условия (какой атрибут должен попасть в ответ? Зависит от другого атрибута) и кастомные методы.

Проблема представлений заключается в том, что клиенту REST-сервиса нужен уникальный набор полей модели для каждой такой модели и _для каждого метода_ этого REST-ресурса. И не забудьте про вложенные сущности.

Когда 3 февраля Джеймс Виттакер написал в Твиттере, что он уходит из Google, у всех возник миллион вопросов. Потом он написал пост о том, почему он так поступил (оригинал и перевод). И вот теперь Джеймс объясняет, почему выбрал именно Microsoft.

Похоже, что намеки на то, что переходы из Google в Microsoft не так уж редки, не послужили достаточным объяснением, поэтому вот вам более развесистый отчет. Для тех, кому неинтересны подробности в деталях, приведу короткую версию. Я думаю, что происходящее в мобильном и веб-ориентированном мире — неправильно, и со временем становится все более неправильным. Пользователи в опасности: они теряют контроль над персональными данными и над своей сетевой индивидуальностью. Независимые разработчики вынуждены стучаться в закрытые двери в попытках двигать веб вперед. Решение этих проблем потребует больших запасов интеллектуальной собственности, технических и информационных возможностей и дружелюбного отношения к производителям ПО. Мне кажется, что Microsoft — одна из лучших компаний, способных возглавить такое направление.

Да, я знаю, ваши комменты говорят, что вы сомневаетесь в этом, поэтому вот вам длинная версия.

Большие компании — это не круто, так почему вы ушли из одной в другую?

Бегло просматривая новый стандарт C++11, решил углубить свое понимание в теме rvalue references. Все, в принципе, замечательно, но есть подводные камни, а именно: некоторая потеря обратной совместимости с С++03.

Чтобы избежать больших затрат на развертывание сред разработки и тестирования, приближенных к среде эксплуатации (development stage vs production stage parity), всё большую популярность приобретает виртуализация сред.

В этой статье я расскажу, как создавал соответствующую репродуцируемую среду разработки на примере своего проекта runit-man с использованием Vagrant.

Как известно, функциональный подход к программированию имеет свою специфику: в нём мы преобразовываем данные, а не меняем их. Но это накладывает свои ограничения, например при создании программ активно взаимодействующих с пользователем. В императивном языке намного проще реализовать такое поведение, ведь мы можем реагировать на какие либо события «в реальном времени», в то время как в чистых функциональных языках нам придётся откладывать общение с системой до самого конца. Однако относительно недавно стала развиваться новая парадигма программирования, решающая эту проблему. И имя ей — Functional Reactive Programming (FRP). В этой статье я попытаюсь показать основы FRP на примере написания змейки на Haskell с использованием библиотеки reactive-banana.

Вступление.

Прежде всего стоит сказать, что такое Код Хэмминга и для чего он, собственно, нужен. На Википедии даётся следующее определение:

Коды Хэмминга — наиболее известные и, вероятно, первые из самоконтролирующихся и самокорректирующихся кодов. Построены они применительно к двоичной системе счисления.

Другими словами, это алгоритм, который позволяет закодировать какое-либо информационное сообщение определённым образом и после передачи (например по сети) определить появилась ли какая-то ошибка в этом сообщении (к примеру из-за помех) и, при возможности, восстановить это сообщение. Сегодня, я опишу самый простой алгоритм Хемминга, который может исправлять лишь одну ошибку.

Добрый день!

Еще вчера я честно думал, что разобрался как работают rvalue references в C++11. Думал до тех пор, пока не наткнулся на грабли.

Итак, я предлагаю размять мозги и попробовать написать функцию move_if_rr. Такой себе тест на понимание: успех засчитывается за функцию, которая работает правильно при условии, что Вы ее ни разу не отлаживали. Детали задания под катом.

Признак того, что объект не должен быть классом — если в нём всего 2 метода, и один из них — инициализация, __init__. Каждый раз видя это, подумайте: «наверное, мне нужна просто одна функция».

Каждый раз когда из написанного класса вы создаёте всего один экземпляр, используете только раз и тут же выбрасываете, следует думать: «ой, надо бы это отрефакторить! Можно сделать проще, намного проще!»

Перевод доклада Джэка Дидриха, одного из ключевых разработчиков языка Питон. Доклад прозвучал 9 марта 2012 на конференции PyCon US.

… или что делать если «Hello world!» упала.

Всё последующее в основном написано для ОС Linux и консольной отладки, хотя кое-что можно использовать и в других условиях.

После одной провокационной статьи Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и одной полностью доказывающей отсутствие проблем в перцептроне Розенблатта, и даже наоборот показывающей некоторые интересные стороны и возможности Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта, я так думаю у некоторых хабражителей появилось желание разобраться, что же это за зверь такой — перцептрон Розенблатта. И действительно, достоверную информацию о нем, кроме как в оригинале, найти не возможно. Но и там достаточно сложно описано как этот перцептрон запрограммировать. Полный код я выкладывать не буду. Но попробуем вместе пройти ряд основ.

Начнем… ах да, предупреждаю, я буду рассказывать не классически, а несколько осовременено…

Более полугода прошло с момента принятия стандарта C++11. В сети можно найти много материалов посвященных новому стандарту, однако большинство из них касаются самых простых возможностей, самых сладких. Я говорю о лямбда-функциях, системе автоматического выведения типов, новых спецификаторах, умных указателях и т.д. Да, это действительно интересные вещи и, можно смело сказать, они одни из самых полезных и часто используемых. Но на них свет клином не сошелся, и новенький C++11 предлагает нам не только их.

Ниже я хочу рассказать о пользовательских литералах — весьма полезном средстве, хоть и не в повседневных целях.