При создании этого мануала, моей целью было взять три десятка различных эффектов, частью — довольно распространенных, частью — придуманных мной, разместить их от простых к более сложным, и на их примере показать новичкам, никогда не имевшим дело с CSS3 возможностями, как эти возможности работают и как их применить на практике. Именно по этой причине статья вышла подробная, пошаговая, мне было важно описать и разобрать каждую деталь.

Демо материалы лежат здесь.

Предупреждение: эффекты работают только в современных браузерах, поддерживающих возможности CSS3.

Подготовка к работе.

Итак, для того, чтобы создавать наши эффекты нам понадобится вот такая простая дефолтная html-структура:

<div class="effect>
  <img src="img/ef1.jpg" alt="Effect #1" />
  <div class="caption">
    <h4>Title is Here</h4>
    <p>Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut.</p>
    <a class="btn" href="#" title="View More">View More</a>
  </div>
</div>

Привет, Хабр!

Недавно видел статью об обработке столкновений. И там не было самого главного — алгоритма и реализации. Давайте заполним этот пробел и рассмотрим как находить и обрабатывать столкновения. Реализация будет на Java.
Предупреждаю, что в статье много кода.

Долго мучился с PyCrypto, в итоге получилась эта статья и полная реализация следующего протокола:

Этап отправки:

1. Алиса подписывает сообщение своей цифровой подписью и шифрует ее открытым ключом Боба (асимметричным алгоритмом).
2. Алиса генерирует случайный сеансовый ключ и шифрует этим ключом сообщение (с помощью симметричного алгоритма).
3. Сеансовый ключ шифруется открытым ключом Боба (асимметричным алгоритмом).
Алиса посылает Бобу зашифрованное сообщение, подпись и зашифрованный сеансовый ключ.

Этап приёма:

Боб получает зашифрованное сообщение Алисы, подпись и зашифрованный сеансовый ключ.
4. Боб расшифровывает сеансовый ключ своим закрытым ключом.
5. При помощи полученного, таким образом, сеансового ключа Боб расшифровывает зашифрованное сообщение Алисы.
6. Боб расшифровывает и проверяет подпись Алисы.

Привет, Хаброжители!
У нас вновь вышла книга Дж. Рейнвотера.

«Как пасти котов» — это книга о лидерстве и руководстве, о том, как первое совмещать со вторым. Это, если хотите, словарь трудных случаев управления IT-проектами. Программист подобен кошке, которая гуляет сама по себе. Так уж исторически сложилось. Именно поэтому так непросто быть руководителем команды программистов. Даже если вы еще месяц назад были блестящим и дисциплини-рованным программистом и вдруг оказались в роли менеджера, вряд ли вы знаете, с чего надо начать, какой выбрать стиль руко-водства, как нанимать и увольнять сотрудников, проводить совещания, добиваться своевременного выполнения задач. В таком случае без этой книги вам не обойтись. А может быть, вы — опытный менеджер, желающий пересмотреть свои принципы лидерства? Тогда, опять же, эта книга для вас. Вне зависимости от возраста, пола и социального статуса она поможет вам укрепить свои позиции в роли лидера программистов. Материал изложен довольно компактно и легко укладывается в голове. Стоя в книжном магазине и раздумывая, что же купить, задайте себе один простой вопрос: «Нужно ли мне совершенствовать свои лидерские навыки?» Полагаю, вы ответите: «Да», — а значит, данная книга окажется для вас небесполезной.

Выбор языка программирования для начинающего разработчика – достаточно стрессовое занятие. Не факт, что популярный сейчас язык останется таковым через год. Еще менее вероятно, что его знание поможет вам получить более престижную работу.

Однако довольно интересно наблюдать за тем, какие языки и технологии разработчики выбирают в ситуации, когда им предоставляют для этого полную свободу – когда они пишут не то, что требует от них начальник, а работают над собственным проектом без какой-либо конкретной цели.

Как, например, на хакатоне.

Данная статья посвящена исследованию возможностей нейронных сетей при их использовании в качестве основы для индивидуального разума моделируемого объекта.

Цель: показать, способна ли нейронная сеть (или ее данная реализация) воспринимать «окружающий» мир, самостоятельно обучаться и на основе собственного опыта принимать решения, которые можно считать относительно разумными.

В нашем блоге мы много пишем о технологиях, связанных с фондовым рынком (например, соответствующих протоколах передачи данных — раз, два, три). Существует огромное количество биржевого софта, процесс создания которого довольно интересен. Ранее мы рассказывали о разработке торгового терминала SmartX, а сегодня представляем вам историю разработчиков проекта по созданию торговых роботов StockSharp.



В этой статье мы расскажем о нашем продукте StockSharp, который создаем уже долгие годы. Зачем мы это делаем, кому он нужен, какие преимущества и какие перспективы. Статья разбита на отдельные разделы, но читать лучше по порядку.

Хабр, привет! Не так давно мы уже делились информацией о программе для стартапов от Google, — Google Developers Launchpad. Сейчас мы бы хотели подробнее рассказать о возможностях и преимуществах этой программы.



Программа Launchpad разделена на две стадии (или уровня) — Start и Scale. Участие в Launchpad’е является бесплатным, а у самой программы нет каких-то временных ограничений, хотя мы надеемся, что вы максимально быстро сможете из стартапа вырасти в приносящую прибыль кампанию (кому-то на это требуется 1-2 года, а кому-то и 5 лет мало, всё зависит от того, чем вы занимаетесь).

Вас интересуют игры? Хотите создать игру но не знаете с чего начать? Тогда вам сюда. В этой статье я рассмотрю простейший физический движок, с построения которого можно начать свой путь в GameDev'e. И да, движок будем писать с нуля.

Здравствуйте, сегодня я расскажу Вам о настройке и работе с текстовым редактором, под названием Geany. Итак, начнем.

Осталось совсем немного до окончания набора в третью Школу разработчиков интерфейсов, которая в этот раз пройдёт в Москве. Упор в ней будет сделан на практику в формате виде мини-хакатонов. Его мы уже опробовали в прошлом году в Минске и Екатеринбурге. Студенты будут делиться на команды, и уже командно реализовывать проект. Кроме написания самого кода, нужно будет уметь принимать решения, разбираться с возникшими спорными вопросами, разбивать весь процесс разработки на логические итерации. Помогать в этом будут ребята из Яндекса, которые будут работать индивидуально с каждой командой. Занятия начнутся 7 сентября.

Уже три года наши коллеги составляют задания, проверяют работы и читают лекции в рамках Школы. Кроме этого, они каждый день сталкиваются с реальными рабочими задачами, занимаясь разработкой интерфейсов сервисов, которые посещают миллионы людей с разными устройствами и разными браузерами.

Вступительное испытание в Школу тоже очень практическое. Мы закончим принимать заявки 16 августа в 23:59. Пока есть еще время справиться с заданиями, мы попросили наших преподавателей немного помочь будущим студентам и на примере прошлогодней анкеты объяснить, какой логикой стоит руководствоваться, решая предложенные задачи, и рассказать, чему они уделяют внимание при их проверке.



В этом году структура заданий построена по аналогии с предложенными в прошлом году — так, чтобы мы могли обратить внимание на разные аспекты разработки. Первая задача — на знание верстки, вторая связана с оптимизацией JS-кода, а третья проверяет умение изучать и применять что-то новое. В этот раз поступающим нужно будет разобраться с Audio.API и написать плеер. Под катом вы найдёте не только разборы заданий, но и в целом полезные рекомендации как для начинающих, так и для опытных фронтендеров.

В нашем блоге на хабре мы неоднократно поднимали вопросы, связанные с созданием торговых роботов и алгоритмических торговых систем. Сегодня мы представляем вашему вниманию пост, написанный нашим читателем — цель этой публикации заключается в том, чтобы внести ясность в терминологическую путаницу, которая окружает алгоритмическую торговлю.

---

Цзы Лу спросил: «Вэйский правитель намеревается привлечь Вас к управлению государством. Что Вы сделаете прежде всего»?
Учитель ответил: «Необходимо начать с исправления имен».

Для начала давайте представим главных участников процесса биржевых торгов:

• Клиент – инвестор, принимает инвестиционные решения и отдает приказы (ордера) брокеру-посреднику
• Брокер – посредник, является членом биржи и принимает приказы от клиента и передает их для исполнения на биржу, получает от биржи результаты и передает их клиенту (пример такого брокера — это как раз ITinvest — прим. ред.)
• Биржа – получает приказы от членов-брокеров, осуществляет торги, отправляет брокерам отчеты по торгам

Мы рассматриваем случай, когда брокер является чистым агентом, т.е. средством передачи ордеров клиента на биржу и отчетов – обратно. Брокеры-агенты (agency brokers) зарабатывают исключительно на комиссии, которую платит клиент брокеру за исполнение ордеров.

Демон инициализации systemd де-факто уже стал стандартом в современных Linux-системах. На него перешли многие популярные дистрибутивы: Debian, RHEL/CentOS, Ubuntu (начиная с версии 15.04). В systemd используется принципиально иной (по сравнению с традиционным инструментом syslog) подход к логгированию.
В его основе лежит централизация: специализированный компонент journal cобирает все системные сообщения (сообщения ядра, различных служб и приложений). При этом специально настраивать отправку логов не нужно: приложения могут просто писать в stdout и stderr, a journal сохранит эти сообщения автоматически. Работа в таком режиме возможна и с Upstart, но он сохраняет все логи в отдельный файл, тогда как systemd сохраняет их в бинарной базе, что существенно упрощает  систематизацию и поиск.

Хранение логов в бинарных файлах также позволяет избежать сложностей с использованием парсеров для разных видов логов. При необходимости логи можно без проблем переконвертировать в другие форматы (более подробно об этом будет рассказано ниже).
Journal может работать как совместно с syslog, так и полностью заменить его.
Для просмотра логов используется утилита journalctl. Об особенностях и тонкостях работы с ней мы расскажем в этой статье.

От переводчика: Наверно всем интересно, что внутри у инструмента, который используешь, этот интерес овладел и мной, но главное не утопать в нём и не закопаться так что не вылезти. Найдя для себя интересный материал, я решил заботливо перевести его и представить хабросообществу (моя первая публикация, прошу ногами сильно не пинать). Тем, кому интересен как Python работает на самом деле, прошу проследовать под кат.

Если вы задумались о том, чтобы освоить первый в своей жизни язык программирования, то вам придётся поломать голову над тем, а что же выбрать из многообразия существующих языков. В мире веб-разработки царит JavaScript, во многих ВУЗах и школах предлагают изучать Python. Если поспрашивать на форумах, то вам вывалят кучу вариантов, включая Haskell, Scala и Erlang. Богатство выбора хорошо почти в любом деле, и обилие языков программирования свидетельствует о том, что это направление научно-прикладной деятельности продолжает развиваться. Одному человеку уже не под силу изучить все существующие языки, поэтому приходится решать какой же язык лучше всего начать осваивать. Зачастую изучают то, что принято в конкретной компании или сегменте рынка. Но если вы только собираетесь сделать первые шаги на ниве программирования, то можно порекомендовать начать с одного из языков семейства С. Это будет наиболее дальновидным выбором, который поможет вам в карьере. Возможно, вы не станете ежедневно писать на этом языке, или не будете изучать его очень глубоко. Но если вы хотите, чтобы к вам относились как к серьёзному разработчику, то вам обязательно нужно владеть одним из языков семейства С.

Данная статья представляет собой перевод введения в машинное обучение, представленное на официальном сайте scikit-learn.

В этой части мы поговорим о терминах машинного обучения, которые мы используем для работы с scikit-learn, и приведем простой пример обучения.

Машинное обучение: постановка вопроса

В общем, задача машинного обучения сводится к получению набора выборок данных и, в последствии, к попыткам предсказать свойства неизвестных данных. Если каждый набор данных — это не одиночное число, а например, многомерная сущность (multi-dimensional entry или multivariate data), то он должен иметь несколько признаков или фич.

Машинное обчение можно разделить на несколько больших категорий:

• обучение с учителем (или управляемое обучение). Здесь данные представлены вместе с дополнительными признаками, которые мы хотим предсказать. (Нажмите сюда, чтобы перейти к странице Scikit-Learn обучение с учителем). Это может быть любая из следующих задач:

1. классификация: выборки данных принадлежат к двум или более классам и мы хотим научиться на уже размеченных данных предсказывать класс неразмеченной выборки. Примером задачи классификации может стать распознавание рукописных чисел, цель которого — присвоить каждому входному набору данных одну из конечного числа дискретных категорий. Другой способ понимания классификации — это понимание ее в качестве дискретной (как противоположность непрерывной) формы управляемого обучения, где у нас есть ограниченное количество категорий, предоставленных для N выборок; и мы пытаемся их пометить правильной категорией или классом.
2. регрессионный анализ: если желаемый выходной результат состоит из одного или более непрерывных переменных, тогда мы сталкиваемся с регрессионным анализом. Примером решения такой задачи может служить предсказание длинны лосося как результата функции от его возраста и веса.

• обучение без учителя (или самообучение). В данном случае обучающая выборка состоит из набора входных данных Х без каких-либо соответствующих им значений. Целью подобных задач может быть определение групп схожих элементов внутри данных. Это называется кластеризацией или кластерным анализом. Также задачей может быть установление распределения данных внутри пространства входов, называемое густотой ожидания (density estimation). Или это может быть выделение данных из высоко размерного пространства в двумерное или трехмерное с целью визуализации данных. (Нажмите сюда, чтобы перейти к странице Scikit-Learn обучение без учителя).

Всем привет!
В июне Python Meetup исполнилось 2 года. Чтобы отметить это, мы собрались в субботу 27 июня и провели весь день вместе, общаясь и слушая доклады. Речь шла о:

• Оптимальном наименовании переменных
• Безопасном запуске чужого кода на своем компьютере
• Использовании Jenkins в тестировании игр
• Парном удаленном программировании
• Объектной подсистеме Python

Записи выступлений под катом. Хорошего просмотра!

Вероятностное моделирование является одним из мощнейших инструментов для специалиста по анализу данных. К сожалению, для его использования необходимо не только уверенно владеть аппаратом теории вероятностей и математической статистики, но и знать детали работы алгоритмов приближенного байесовского вывода, что делает порог вхождения очень высоким. Из этой лекции вы узнаете о сравнительно молодой парадигме в машинном обучении — вероятностном программировании. Его задача — сделать всю мощь вероятностного моделирования доступной любому человеку, имеющему опыт программирования и минимальный опыт анализа данных.



Лекция была прочитана Борисом hr0nix Янгелем на факультете компьютерных наук, открытом в Высшей школе экономики при поддержке Яндекса. Сам Борис окончил ВМиК МГУ и Школу анализа данных Яндекса. Работал в Microsoft Research Cambridge в группе Кристофера Бишопа над фреймворком Infer.NET. Сейчас Борис — ведущий разработчик поиска Яндекса.

Под катом — расшифровка рассказа.

Microsoft рапортует об успехах: в первый же день выхода новой, десятой версии Windows, её установили на 14 миллионов компьютеров. В течение нескольких недель автоматическое обновление станет доступным для всех желающих обновиться обладателей 7-й и 8-й версий операционки. Параллельно Microsoft выпускает патчи с исправлениями к ошибкам, которые были найдены в последние дни.

Windows 10 стала первой версией ОС, которую Microsoft предлагает легальным владельцам предыдущих версий бесплатно. Это, вкупе с тем фактом, что «десятку» очень сильно «допилили» со времён «восьмёрки», позволяет предположить, что обновлять систему пользователи будут гораздо быстрее, чем это происходило с предыдущими версиями операционки.

Из сюрпризов, которые ожидали новых пользователей системы, можно отметить следующие.

Обновления (патчи) теперь скачиваются по решению ОС – система больше не предлагает скачивать их по желанию пользователя. Возможно, это сделано для повышения безопасности самих пользователей. Но опытные юзеры смогут настроить это через групповые политики (gpedit.msc).

Скачивание дистрибутива Windows сделано по системе peer2peer – так Microsoft подстраховалась от перегрузки своих серверов. Эта система, которую впервые представил протокол BitTorrent, давно используется разными компаниями для распространения цифрового контента (например, для купленных цифровых версий игр). Если по каким-то причинам вам жалко вашего исходящего трафика, эта функция отключается в настройках.

Революция Искусственного интеллекта — путь к Супер-интеллекту

Это перевод статьи, написанной Тимом Урбаном, автором блога www.waitbutwhy.com. После прочтения у меня зашевелились волосы на голове от желания с кем-то обсудить эту статью, но на русском ее прочитать негде, поэтому я без устали пересказывал всем своим друзьям. Прочитайте — это круто!


Примечание: причина, по которой на написание этого поста ушло три недели, состоит в том, что разбираясь в теме, я просто не мог поверить в то, что читал. Довольно быстро я понял, что, то, что происходит в мире Искусственного Интеллекта — это не просто важно, а ЧРЕЗВЫЧАЙНО важно для нашего будущего. Я захотел узнать об этом как можно больше, а узнав, решил написать пост, который бы смог объяснить ПОЧЕМУ это все настолько важно. Чтобы не пугать вас длинной этого текста, я разбил его на две части. Это часть 1.

Мы стоим на пороге перемен, сопоставимых с появлением человеческой жизни на Земле. Вернор Виндж