Одной из проблем, с которыми сталкивается разработчик немного подразросшегося приложения — навигация между экранами. Когда сценарии становятся нелинейными, уже тяжело обойтись стандартными startActivity и changeFragment. Эту проблему каждый решал по-своему: делал какое-то свое решение для навигации, использовал стороннее (к примеру, Cicerone) или же оставлял все как есть и городил кучу флагов и if else. Это очень огорчало инженеров Google, и вот уже на Google I/O 2018 появилось решение Navigation, которое идёт в комплекте с остальными Архитектурными компонентами!

В данной статье мы разберемся, что вообще требуется от фреймворка для навигации, познакомимся с тем, как устроено решение от Google и какими абстракциями оно оперирует.

Существует куча софта, который позволяет пользователям применять различные цветовые фильтры к своим фотография. Пионером в этом деле был Инстаграм и иногда хочется сделать в своем приложении уже знакомые пользователям фильтры. И я хочу представить набор утилит, который позволит в полу-автоматическом режиме очень точно воспроизводить цветовые фильтры из других приложений в своём приложении.

https://github.com/homm/color-filters-reconstruction

Людям нравятся фильтры из Инстаграма. Они пытаются воспроизвести их снова и снова. И снова и снова. И снова и снова. Проблема с этими попытками в том, что люди пытаются вручную подобрать цветовую коррекцию, которая будет хоть как-то похожа на то, что делают оригинальные фильтры. Для меня же было намного более интересно попробовать воспроизвести фильтры основываясь на более надежных методах и математике. И похоже, что это единственная попытка действительно точного воссоздания цветовых фильтров.

Для примера, одно из следующих изображений было получено с применением фильтра Clarendon на оригинальном изображении в самом Инстаграме, а другое с помощью наложения восстановленного фильтра. Попробуйте угадать, какое восстановлено.

Для сравнения, это результат применения того же фильтра из коммерческого набора «Инстаграм-подобных фильтров», который вы без труда сможете нагуглить:

Анализ данных — это область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений.

Настало время следующей части. Это вторая половина перевода лабы №1. В этом выпуске мы будем писать драйверы периферии (таймер, GPIO, UART), реализуем протокол XMODEM и одну утилитку. Используя всё это мы напишем командную оболочку для нашего ядра и загрузчик, который позволит нам не тыкать microSD-карточку туда-сюда.

Младшая половина.
Начинать чтение стоит с нулевой лабы.

В этой статье я хочу рассказать о том, как происходило написание Telegram-бота, который мог бы отправлять статьи с Habrahabr, сначала на Python, а потом и на Go, и что из этого вышло.

1. Blockchain на Go. Часть 1: Прототип
2. Blockchain на Go. Часть 2: Proof-of-Work
3. Blockchain на Go. Часть 3: Постоянная память и интерфейс командной строки
4. Blockchain на Go. Часть 4: Транзакции, часть 1
5. Blockchain на Go. Часть 5: Адреса
6. Blockchain на Go. Часть 6: Транзакции, часть 2
7. Blockchain на Go. Часть 7: Сеть

Вступление

Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.

Как неудачники выходят на Product Hunt

1. Гуглят «Как попасть в топ Product Hunt».
   
2. Читают 2–3 статьи, в каждой из которых по 5–10 советов.
   
3. Используют 5 самых простых советов.
   
4. Ждут…
   
5. Терпят неудачу (т. е. даже не попадают на первую страницу).
   
6. Плачут.
   
7. Не имеют ни малейшего понятия, что они сделали не так.
   

На 100% максимально совершенно абсолютно надежный способ попасть в топ Product Hunt (и получить шанс станцевать победный танец)