Мы в Яндексе понимаем важность стандартизации и стараемся, чтобы даже то, что вебмастера делают для нас, было прозрачным и доступным всем. В мае мы анонсировали платформу «Острова», а недавно её часть уже вошла в стандарт Schema.org.

Schema.org — это совместная инициатива крупнейших поисковых систем. Главная задача представителей Яндекс, Google, Yahoo! и Microsoft — разработка единой схемы для семантической разметки в HTML5.

Проект Schema.org стоит в одном ряду с развитием Semantic Web и Linked Data. Единая схема позволяет вебмастерам создавать метаданные, которые известны сразу всем крупнейшим поисковым системам. Они дают их роботам возможность «понимать», что содержит сайт, и позволяют улучшать качество поиска.

Обо всём этом мы подробно поговорили с Сашей ajax_ya Шубиным — человеком, который отвечает в Яндексе за взаимодействие со Schema.org.



Привет, Саша. Расскажи, пожалуйста, что такое Actions и почему принятие этого стандарта важно для нас?

Недавно мы запустили «Mail.Ru для бизнеса». В прошлом посте мы уже рассказывали о том, как организовать корпоративную почту на Mail.Ru, а сегодня подробнее остановимся на технологиях, которые мы задействовали при реализации. При работе над проектом мы реализовали ряд технических решений на серверной и клиентской стороне, которые в итоге позволили сделать сервис удобнее. В этом посте мы подробнее расскажем, как технологически устроена наша клиентская часть.

Под катом — про single-page, сбор ошибок, шаблонизацию и переход от одного URL-а к другому без перезагрузки страницы.

Пролог

Начну с того, что за много лет работы программистом я неоднократно сталкивался с задачей внедрения в проект локализации в том или ином виде, но обычно это были решения, работающие на основе подгружаемого словаря с парами ключ-значение. Такой подход вполне оправдан для небольших проектов, но имеет ряд существенных недостатков:

1. Сложность внедрения в существующий проект.
2. Отсутствие средств форматирования локализованных сообщений (за исключением стандартного string.Format).
3. Невозможность встраивания культурно-зависимых функций. Например, типичную задачу, — подстановку нужной формы слова в зависимости от значения числа, — одними словарями значений не разрешить.

Проанализировав эти проблемы, я пришел к выводу о необходимости создания собственной библиотеки для локализации проектов, которая будет лишена перечисленных выше недостатков. В этой статье я расскажу о принципах ее работы с примерами кода на C#.

Состав библиотеки

Ссылка на проект SourceForge: https://sourceforge.net/projects/open-genesis/?source=navbar

Пример: LocalizationViewer

В сборку входят следующие проекты:

• Genesis.Localization — основная библиотека локализации.
• Ru — реализация русской локализации (пример).
• En — реализация английской локализации (пример).
• LocalizationViewer — программа для демонстрации возможностей библиотеки с возможностью редактирования локализаций.
  
  
  

В июле один из мировых лидеров в сфере платежей и переводов средств через Интернет, PayPal, опубликовал результаты исследования международных покупок, совершаемых в Интернете, в отчете Modern Spice Routes. The Cultural Impact and Economic Opportunity of Cross-Border Shopping. Мы ознакомились с результатами исследования, перевели несколько фрагментов опубликованного отчета, а самые интересные факты представили в виде инфографики в новом выпуске «Рунета в картинках». На этот раз он посвящен международному шоппингу, и тому, как активно в него вовлекаются россияне.



Продолжение инфографики и перевод отрывков из отчета читайте под катом.

Продолжаем публиковать e-Lectures — небольшие видеолекции от наших мобильных разработчиков.

Сегодня речь пойдет о работе с инструментом Blend для Visual Studio. Он помогает проектировать и создавать пользовательские интерфейсы, предоставляя точные средства и рабочую область конструирования, с помощью которых можно визуально создавать и изменять приложения.



Как быстро интегрировать макеты от дизайнера в приложение? Чего не хватает в визуальном редакторе XAML в Visual Studio? Почему иногда совершенно не обойтись без Blend? Как мы используем Blend в e-Legion? Об этом и о многом другом расскажет наш ведущий Windows-разработчик — Тимур garifzyanov Гарифзянов.

По роду моей деятельности, мне часто приходится делать различные небольшие проекты, в основном, это сайты написанные на ASP.NET MVC. В любом современном проекте присутствуют данные, а значит и база данных, а значит с ней нужно как то работать.
Если отбросить все дискуссии про «за и против», то спешу сообщить, что мой выбор пал на Entity Framework Code First. Во время разработки проекта, я уделяю внимание исключительно бизнес-логике и не трачу время на проектирование базы данных и прочие шаблонные действия. Неприятным сюрпризом при использовании такого подхода для меня стало отсутствие возможности «из коробки» у Entity Framework возможности строить индекс по полям, а так же пользоваться удобным и современным механизмом полнотекстового поиска.

После многочасового гугления, опробовав десятки различных методов со StackOverflow и прочих подобных сайтов, я пришел к выводу, что очевидного и простого решения проблемы нет, поэтому решил сделать собственное, об этом и пойдет речь далее.

По заявкам слушателей, так сказать. Правильно соединить кабель — половина дела, но если он будет свободно болтаться, то долго он не проживет — или заденут, или порвут, или откусят(необязательно со злыми намерениями). А может просто под своим весом выскользнуть из соединения. А может не выскользнуть, что еще хуже — поди-ка найди место пропадания контакта. Так что эта статья расскажет о том, какими способами можно закрепить кабель так, чтоб он никуда не делся.
Да и вот такие крепления некрасивы, неудобны, и выдают непрофессионала:

Некоторое время назад мы рассказывали на Хабре о том, что поиск Яндекса стал более персонализированным. Он учитывает не только постоянные, но и сиюминутные интересы пользователя, ориентируясь на последние несколько запросов и действий.

Сегодня мы хотим рассказать о технологии Real Time MapReduce, благодаря которой всё это стало возможно. Она обеспечивает передачу и обработку огромных объёмов данных, необходимых для этой задачи, и чтобы сделать это, нам даже не пришлось переписывать код для MapReduce, который у нас уже использовался.



Чтобы персонализировать поисковую выдачу, нужно определить круг интересов пользователя, для чего мы сохраняем информацию о его поведении на странице поиска. Данные о действиях пользователя записываются в логи, а затем обрабатываются при помощи специальных алгоритмов, которые позволяют нам составить наиболее релевантную выдачу по запросу для каждого отдельно взятого пользователя. Сначала обработка логов запускалась раз в сутки, для чего очень хорошо подходила технология распределенных вычислений MapReduce. Она прекрасно справляется с анализом значительных объемов данных.

Разработка интерфейсов — одно из важнейших направлений в Яндексе, сервисами которого пользуются миллионы людей. А ни один российский вуз, к сожалению, не готовит разработчиков интерфейсов. Все знания, которые необходимы современному верстальщику или фронтенд-программисту, приходится черпать из статей в интернете, книг, докладов на конференциях. Но зачастую этого бывает недостаточно. Почти каждого нового разработчика интерфейсов, которого мы принимали на работу, приходилось многому обучать.

За долгое время работы в Яндексе нам удалось систематизировать все наши знания и огромный опыт в создании фронтенда веб-сервисов. Результатом этого осмысления и длительной работы стала первая Школа разработки интерфейсов, занятие которой шли в московском офисе Яндекса. Вся практическая часть обучения проходила в реальных проектах Яндекса. Теоретическая же состояла из лекций, которые читали ведущие разработчики интерфейсов Яндекса: Сергей veged Бережной, Михаил mishanga Трошев, Алексей doochik Андросов, Михаил azproduction Давыдов и другие.



Сегодня мы выкладываем видеозаписи каждой из них. Весь курс систематизирован и поделен на пять блоков: инструменты разработки, технологии в разработке интерфейсов, языки программирования, фреймворки, дизайн.

Привет, Хабр! Эта статья — первая в нашем буручном блоге.

Мы делаем метапоиск авиабилетов buruki.ru с человеческим лицом. Здесь мы будем делиться техническими и психологическими открытиями, которые мы совершаем каждый день в работе над проектом.

Сегодня о том, как можно быстро запустить партнерскую программу (ПП) для вашего сервиса за неделю. В качестве примера используем нашу недавно запущенную партнерскую программу по авиабилетам.

В предыдущей статье мы рассказали о том, как привлечь аудиторию через собственную партнерскую программу. Теперь нужно довести новых посетителей до целей, ради которых затевался ваш сервис.

Мы проведем обзор публичных инструментов, которые мы использовали, чтобы повысить конверсию Бурук на 25% и сделать пользователей немного счастливее. В конце — про новинку от Google Analytics, которая позволяет связать онлайн источники трафика с оффлайн конверсией.

Работа над повышением конверсии состоит из нескольких этапов. Какой из них важнее — сразу и не скажешь, важно, что работа происходит итеративно и информация, полученная на предыдущей итерации, используется для следующей.

Повысить конверсию просто.

Начались продажи мини компьютера Minnowboard, о котором мы рассказывали в блоге 2 месяца назад. Устройство уже сейчас доступно в ряде зарубежных интернет-магазинов, в ближайшем будущем оно доберется и до России.
Напомню, основой мини компьютера является процессор Intel Atom E640 с частотой 1 ГГц. Компьютер оснащен 1 Гб ОЗУ, цифровым видео выходом и большим количеством интерфейсов сопряжения с различными цифровыми устройствами. Minnowboard позиционируется как аналог Raspberry Pi, выполненный на более мощной платформе для задач, требовательных к аппаратным ресурсам.
Рекомендованная начальная цена Minnowboard составляет $199. Думается, что с течением времени она будет уменьшаться.

Мы продолжаем цикл статей о том, как подключиться к бортовой системе своего автомобиля (см. Часть 1 и Часть 2 ) и сегодня расскажем как считывать данные.

Предполагается, что к текущему моменту у нас есть машина с диагностическим разъемом, отвечающим OBD-II стандарту, любимое мобильное устройство (ноутбук, смартфон, планшет) и адаптер на базе ELM327, который позволит соединить машину и мобильное устройство.

Как уже говорилось в предыдущей части, независимо от типа связи между мобильным устройством и адаптером (Bluetooth, Wi-Fi, USB) на логическом уровне, — это последовательное соединение. На программном уровне необходимо открыть Socket соединение между компьютером и адаптером поверх имеющегося соединения нижнего уровня. Практическая программная реализация будет зависеть от операционной системы и типа соединения, примеров можно найти массу под все ваши любимые языки программирования. В качестве базового примера можно брать реализацию соединения на примерах чат-программ для Bluetooth или TCP\IP. В данной статье мы не будем останавливаться подробно на реализации такого соединения, для экспериментов нам хватит возможностей имеющихся программ а-ля Telnet, для экспериментов под Андроид и iOS мы встроили простую командную консоль в наше приложение OBD Car Doctor.

Привет.
Читаю книгу Mahout in Action. Столкнулся с эффектом “смотрю в книгу – вижу фигу”. Для его устранения решил конспектировать.

Apache Mahout – это библиотека для работы с алгоритмами машинного обучения, которая может быть использована как надстройка к Hadoop или самостоятельно. В библиотеке реализованы методы коллаборативной фильтрации, кластеризации и классификации.

Рассматриваем рекомендательную систему на основе коллаборатвной фильтрации. Она может быть пользователе-ориентированной (user-based) или свойство-ориентированной (item-based).

Коллаборативная фильтрация — это один из методов построения прогнозов, использующий известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя. Его основное допущение состоит в следующем: те, кто одинаково оценивали какие-либо предметы в прошлом, склонны давать похожие оценки другим предметам и в будущем. (из википедии)

Одно из основных понятий пользователе-ориентированных рекомендательных систем это метрика для определения схожести пользователей. Предположим что мы имеем данные по просмотрам и оценкам фильмов разными пользователями. Будем сравнивать двух пользователей: X и Y. Они выставили оценки фильмам X(x₁, x₂, ..., x_n) и Y(y₁, y₂, ..., y_m), где n, m – количество оценок поставленных первым и вторым пользователем соответственно. N – количество оценок, которые были поставленны обоими пользователями одним и тем же фильмам (пересечение множеств фильмов посмотренных первым и вторым). Будем считать что (x_i, y_i) – это пара оценок выставленная пользователями одному фильму.
В Mahout реализованы метрики на основании нескольких алгоритмов. Описываю сами алгоритмы, а не их реализации в Mahout.

На многих сайтах-портфолио работы представлены в виде небольших картинок-миниатюр с приятными hover-эффектами. В этой статье будет рассказано о способе сделать такой эффект, используя CSS-маски. Работает только в современных браузерах, но к счастью и в старых верстка выглядит корректно и не съезжает.

Зачастую вроде бы простые задачи верстки требуют сложной структуры HTML-разметки и использования CSS-трюков. Центрирование элементов или выравнивание контента может быть очень утомительным. Одна из таких задач — это выравнивание элементов верхней части сайта так, чтобы логотип был слева, а пункты меню — справа. Можно использовать float и position:absolute, а для выравнивания по вертикали — добавлять margin и padding разным элементам. Вроде бы ничего сложного. Но если сайт должен корректно отображаться и на мобильных устройствах, возникает много проблем.



Ниже описан лаконичный способ решения этой проблемы.

Вы неплохо владеете языком C# и платформой .NET в целом? Вам надоело стоять в стороне и смотреть, как кто-то другой пишет крутые мобильные приложения вместо вас? У меня есть для вас кое-что интересное! То, что поможет вам изменить сложившуюся ситуацию и позволит писать отличные мобильные приложения, не требуя отдельного изучения Objective-C и Java. Я расскажу вам о продукте Xamarin. Подробно и правдиво.

Что это?

Xamarin — это фреймворк для кроссплатформенной разработки мобильных приложений (iOS, Android, Windows Phone) с использованием языка C#. Идея очень простая. Вы пишете код на своем любимом языке, с применением всех привычных для вас языковых фич типо LINQ, лямбда-выражений, Generic`ов и async`ов. При этом вы имеете полный доступ ко всем возможностям SDK платформы и родному механизму создания UI, получая на выходе приложение, которое, строго говоря, ничем не отличается от нативных и (по крайней мере по заверениям) не уступает им в производительности.

Фреймворк состоит из нескольких основных частей:

Работа с цветом — это первое, что должен уметь любой дизайнер. В интернете огромное количество разрозненной информации на эту тему, я попытался собрать самое полезное в одной подборке. Большинство полезностей с уклоном в веб-дизайн.

Инструменты

Colour Lovers — старый и функциональный инструмент для подбора цветовых схем. Аналоги — Colourcode, Color Scheme Designer и конечно Kuler. Подобных сайтов великое множество, но эти, на мой взгляд, самые удобные.

– А ларчик просто открывался.
И.А. Крылов

О чём эта статья

В настоящей работе описываются способы автоматической организации нумерованных объектов при написании статей, рефератов, докладов, диссертаций и пр. При написании подобного рода материалов неизбежно возникает необходимость нумеровать те или иные объекты, например, формулы или пункты в списке используемой литературы. При этом многие авторы пользуются при написании текстовым редактором Microsoft Word.
В случае тривиальной «ручной» организации, при которой каждый номер прописывается непосредственно руками (обычно, в самом конце, когда текст полностью готов), автор работы может ошибиться в каком-либо номере, и все дальнейшие номера окажутся неверными. Более того, после рецензии те или иные части работы могут быть вставлены в текст или убраны из него. Последнее, зачастую, требует полной перенумерации объектов в документе. Таким образом, цель настоящей статьи состоит в доведении до читателя способов автоматической организации нумерации объектов, позволяющих избежать вышеописанные ситуации.
Предупреждение: в данную статью вошли лишь те приёмы, с которыми автор столкнулся при написании кандидатской диссертации. Описываемые способы организации нумерованных объектов не претендуют на единственность, полноту и оптимальность. Имеются другие интересные способы, например, в TeX. Несомненно, читатель сможет найти и иные способы достижения сформулированной цели. В любом случае, ознакомиться с подходами автора (хотя бы на досуге) следует любому заинтересованному читателю.

Основы работы с полями MS Word

В данном разделе описываются основные поля текстового редактора MS Word, необходимые для организации списков и ссылок на них, а также методы работы с ними.
Поле MS Word – это объект, принимающий то или иное значение в зависимости от ключевых слов и параметров этого поля. Для вставки поля в текст необходимо нажать сочетание клавиш Ctrl + F9 или выбрать соответствующее меню на ленте.

После вставки поля в тексте появятся серые фигурные скобки.

Впервые столкнувшись с MapReduce, я продолжительное время искал реальные примеры применения. Пресловутый поиск слов в тексте, встречающийся в каждой второй статье о MapReduce, искомым примером считать не будем. Наконец, на двух курсах по Big Data на Coursera, я нашёл не только живые примеры, но теоретическую подоплёку для более глубокого понимания происходящего. Возможность применить полученный багаж знаний не заставила себя долго ждать.

В этой небольшой статье я хочу поделиться опытом реализации классической для большинства Интернет-магазинов системы фильтров товаров по критериям применительно к туристическому порталу, где появилась задача поиска и фильтрации по базе в десятки тысяч отелей, каждый из которых описывается рядом параметров и наличием нескольких десятков предоставляемых сервисов из сотен возможных.