Дуглас Крокфорд

2007-02-21

Введение

В 1973 году на первом ежегодном симпозиуме «Принципы языков программирования» (Principles of Programming Languages Symposium) Вон Пратт представил статью «Нисходящий парсер с операторным предшествованием» (Top Down Operator Precedence). В этой статье Пратт описал метод синтаксического разбора, который объединяет лучшие стороны рекурсивного спуска и метода операторного предшествования Флойда. Метод Пратта очень похож на рекурсивный спуск, но требует меньше кода и работает гораздо быстрее. Пратт заявил, что его метод прост в освоении, реализации и использовании, необычайно эффективен и очень гибок. Благодаря своей динамичности он может использоваться для расширяемых языков.

Но если метод действительно безупречен, почему же разработчики компиляторов по сей день его игнорируют? В своей статье Пратт предположил, что БНФ-грамматики и их многочисленные модификации, а также связанные с ними теоремы и автоматы заняли нишу раньше и теперь препятствуют развитию теории синтаксического анализа в других направлениях.

Есть и другое объяснение: этот метод наиболее эффективен для динамических, функциональных языков программирования и использовать его в статическом, процедурном языке куда сложнее. Свою статью Пратт иллюстрирует на примере Lisp и играючи строит синтаксические деревья по потоку лексем. Но методы синтаксического разбора не особо ценятся в сообществе Lisp-программистов, которые проповедуют спартанский отказ от синтаксиса. С момента создания Lisp предпринималось немало попыток придать этому языку богатый синтаксис в стиле ALGOL: CGOL Пратта, Lisp-2, MLISP, Dylan, Interlisp's Clisp, оригинальные М-выражения Маккарти и так далее. Но все они провалились. Для Lisp-сообщества согласованность программ и данных оказалась важнее выразительного синтаксиса. С другой стороны, подавляющее большинство программистов любит синтаксис, поэтому сам Lisp так и не стал популярен. Методу Пратта нужен динамический язык, но сообщество динамических языков исторически не пользовалось синтаксисом, который так удобно реализуется методом Пратта.

Спутник DX1, рожденный стать первым частным космическим аппаратом России, опоздал к этому званию, но для компании-разработчика он навсегда останется первенцем. Около года он создавался, более полугода ожидал запуска, и, наконец, занял свое место в ракете «Союз 2.1б».



Что нужно чтобы создать свой космический аппарат? Какие трудности придется решить? Во сколько это все обойдется? Ответы на эти вопросы пришлось найти до того момента, как спутник отправили на Байконур.

Неожиданная новость пришла из Германии. Проведенные исследования в Техническом Университете Берлина (далее TU Berlin) показали как легко смартфон может считать пароли с экрана телефона по отражение как в очках, так и в зрачках пользователя.
Перевод с Heise.de, оригинальные картинки можно посмотреть тут же.

Продолжаем разговор. Прошлая статья была переходной от предыдущего цикла о графических моделях вообще (часть 1, часть 2, часть 3, часть 4) к новому мини-циклу о тематическом моделировании: мы поговорили о сэмплировании как методе вывода в графических моделях. А теперь мы начинаем путь к модели латентного размещения Дирихле (latent Dirichlet allocation) и к тому, как все эти чудесные алгоритмы сэмплирования применяются на практике. Сегодня – часть первая, в которой мы поймём, куда есть смысл обобщать наивный байесовский классификатор, и заодно немного поговорим о кластеризации.

^{Фото Artem Svetlov}
Для построения правдоподобной пробочной картины проект Карты Mail.Ru обрабатывает большое количество информации по GPS-трекам участников движения. Часто о самом источнике треков мало что известно, в том числе из соображений безопасности. Но для определения истинной ситуации на дорогах мне всегда хотелось знать больше. Хотя бы для того, чтобы понимать насколько скорость машины источника соответствует скорости остального потока. В данной статье речь пойдёт о методе выделения маршрутных транспортных средств (автобусов, троллейбусов, маршруток и трамваев) из необработанного потока данных GPS.

Аннотация

В статье описывается фреймворк, позволяющий создавать графические кроссплатформенные приложения, написанные на языке Java, но при этом абсолютно не зависящие ни от Oracle JRE, ни от OpenJDK. Основная идеология фреймворка — по возможности снять с разработчика заботы об обеспечении «родного» look and feel для приложения под каждой операционной системой.

Фактически, на выходе вы получите исполняемый файл, опирающийся только на системные API, на котором нигде не будет клейма «написано на Java».

Все компоненты фреймворка имеют либеральные лицензии (BSD либо Apache), что позволяет использовать их в любых (в том числе, коммерческих) разработках.

Фреймворк находится в стадии публичной alpha-версии, что означает некоторую его работоспособность, но непроверенность. Использование поощряется (я постараюсь прислушаться к жалобам на проблемы и помогу их решить), но работоспособность не гарантируется.

Готовая, собранная версия приложений, демонстрирующих работу фреймворка под всеми платформами, находится здесь.

Всех интересующихся подробностями милости прошу под кат.

В этом обзоре мы поговорим про бесплатные курсы виртуальной академии Microsoft MVA, которые будут полезны как профессиональным разработчикам программного обеспечения, так и новичкам. Обратите внимание, что видео-плеер на сайте для ряда курсов, которые созданы на английском языке, содержит возможность включить русские субтитры.

Хит! Новичкам! Знакомство с игровыми подсистемами для Windows 8

Данный курс посвящен всем аспектам разработки игр для Windows 8, от определения целевой аудитории до получения прибыли от продукта. Вы узнаете об игровых подсистемах, упрощающих разработку, таких как Construct 2 от Scirra, GameMaker от YoYo Games и Unity. Данный курс предназначен для начинающих разработчиков игр и содержит демонстрации и многочисленные рекомендации, помогающие добиться успеха.

Сертификация! Приступаем к созданию веб-приложений ASP.NET MVC 4

Разработчикам для платформы Microsoft: прослушайте этот курс, если вы хотите начать создавать корпоративные веб-приложения или же просто требуется применить новые функции MVC либо обновить свою сертификацию Майкрософт. В рамках этого насыщенного курса вы узнаете все необходимые сведения. Он является продолжением курса Начинаем разработку на языке HTML5 с использованием JavaScript и CSS3. С его помощью также можно подготовиться к экзамену 70-486.

Хит! Новичкам! Английский. Windows Phone 8.1 Development for Absolute Beginners

Отличный и глубокий курс из 30 модулей посвященый всем аспектам разработки под мобильную платформу Windows Phone с учетом новинок самой свежей версии WP8.1. Курс на английском языке, но нагляден и вполне понятен и доступен.

В прошлой статье мы подробно описали алгоритм распознавания номеров (ссылка), который заключается в получении текстового представления на заранее подготовленном изображении, содержащем рамку с номером + небольшие отступы для удобства распознавания. Мы лишь вскользь упомянули, что для выделения областей, где содержатся номера, использовался метод Виолы-Джонса. Данный метод уже описывался на хабре (ссылка, ссылка, ссылка, ссылка). Сегодня мы проиллюстрируем наглядно то, как он работает и коснёмся ранее необсужденных аспектов + в качестве бонуса будет показано, как подготовить вырезанные картинки с номерами на платформе iOS для последующего получения уже текстового представления номера.

При первом знакомстве с zabbix, меня переполняли эмоции и фантазии о мониторинге всего на свете. Первой была идея предотвращения физических неисправностей путем отслеживания основных показателей железа, например температуру или напряжение, поскольку мне видится весьма логичным и экономически выгодным, поменять термопасту или начать подбирать замену уставшей технике до того как пользователь сообщит о её преждевременной кончине или страшных тормозах.
Система мониторинга Zabbix действительно очень мощная и гибкая, но, к сожалению, далеко не все аспекты для отслеживания доступны из стандартных коробочных шаблонов. Таким образом, моя фантазия с треском разбилась об стену отсутствия штатных инструментов мониторинга температур в Windows.

Много статей написано о том, как правильно реализовывать на Java шаблон проектирования Singleton.

Как правило, специалисты ломают копья вокруг проблемы, как совместить корректную работу в условиях многопоточного использования и эффективное выполнение, обеспечивающее производительность, близкую максимальной.

Лично я считаю единственным корректным способом реализации синглтона на Java так называемый Synchronized Accessor:

public class Singleton {
    private static Singleton instance;
    
    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}

Именно так задумывали реализацию подобной задачи авторы виртуальной машины Java, именно такая реализация используется в стандартной библиотеке классов языка Java. Если же для программы метод доступа к синглтону становится узким местом, то это повод для того, чтобы произвести редизайн программы, чтобы она обращалась к глобальному объекту не так часто.

Однако, пытаясь освежить в памяти возможности Java concurrency, я почитал старые статьи о вариантах синглтонов и удивился, что не нахожу описания еще одного способа, который я называю Function Pointer.

В этом посте я поговорю о шаблонах с переменным числом параметров. В качестве примера будет приведена простейшая реализация класса tuple. Также я расскажу о распаковке tuple'а и подстановки, хранимых там значений в качестве аргументов функции. И напоследок приведу пример использования вышеописанных техник для реализации отложенного выполнения функции, которое может быть использовано, например, в качестве аналога finally блоков в других языках.

В предыдущем посте я рассказал как можно сделать астротрекер за два вечера. Настало время проверить его работу и сделать первые выводы.

Вот пример фото, сделанного с его помощью:

23 июня 2014 г., менее недели назад, после долгой разработки, вышел в свет новый продукт от компании Wolfram Research, который называется Wolfram Programming Cloud (Облако Программирования Wolfram). Об этом своем блоге написал Стивен Вольфрам и его пост был переведен на Хабрахабре.

Wolfram Programming Cloud позволяет вам программировать на языке Wolfram в любом браузере и с любого устройства, а также создавать готовые приложения (веб-формы ввода и скоро мобильные приложения), работать с прямым API, создавать автоматически генерируемые отчеты, отсроченные задания, веб-страницы, CDF и многое другое. При этом у всех желающих есть возможность попробовать и использовать Wolfram Programming Cloud бесплатно.

Мне бы хотелось поделиться с вами первым подробным видео-обзором на русском языке этого продукта, а также его реализации для обычного рабочего стола — Wolfram Desktop.

Глупо спорить с тем, что аналоговое видеонаблюдение уходит в прошлое: дешевые IP камеры дают картинку сопоставимого качества с дорогими аналоговыми. Помимо этого, IP камеры не ограничены сверху ничем, кроме производительности регистратора, тогда как аналоговые камеры требуют жесткого соответствия приёмной карты, согласования уровней сигнала передатчиков/усилителей/приемников и прочего шаманства.
Конструируя систему на базе IP камер в любой момент можно снять камеру и заменить на более качественную — если при этом сохранить IP адрес и логин-пароль, то, скорее всего, даже не придётся менять настройки приемника — просто в архив пойдёт более качественная картинка.
С другой стороны, это накладывает ограничения на регистратор — он должен быть готов работать с любым разрешением, любым битрейтом, любым кодеком и любым протоколом… Ну или по крайней мере, корректно работать с заявленным.

В мире софта есть два пути — есть linux-way: это набор небольших программ, каждая из которых делает одну функцию, но очень хорошо; и есть windows-way: это огромные кухонные комбайны, которые умеют делать всё, и немного больше. Главная проблема linux-way — это отсутствие интерфейса. Чтобы получить всю пользу придётся скурить маны (или хотя бы прочитать --help), и поэкспериментировать. А так же сообразить, что и с чем можно скомбинировать и как. Главная проблема windows-way — это потеря основной функции. Очень быстро при обрастании доп.функционалом теряются тесты ключевого функционала, и со временем начинаются проблемы даже с ним. А еще при этом начинается инерция мышления: «это главная функция, она оттестирована сильнее всего, там бага быть не может, пользователь делает что-то не то».

В очередном обзоре наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения, достаточно большое внимание уделено популярному набору алгоритмов машинного обучения Deep Learning и его практическому применению. Несколько статей посвящено тому какие есть пути для собственного развития как специалиста по анализу данных и машинному обучению. Также несколько статей касаются такой темы как Data Engineering и рассматривают такие популярные продукты как Cassandra и Apache Kafka. Но начинается данный выпуск с обзора стартующих в ближайшее онлайн-курсов, связанных с темой анализа данных и машинного обучения.

Добрый день, уважаемые читатели.
Пролетели 2 недели и пришло время нашей подборки материалов по анализу данных. Сегодняшний дайджест получился большим, и признаюсь често сам осилил не все, что в него попало. Но так как на вкус и цвет товарище нет, то я решил выложить всю подборку.
Итак, из сегодняшней подборки вы узнаете о том как использовать хранилища данных различных типов в одном проекте, посмотрите какими большими данными может обладать бизнес и как их анализ может ему помочь. Также в нашей подборке будет статья посвященная алгоритму FTCA, а также будет материал про сравнени различных алгоритмов машинного обучения.

В предыдущих материалах нашего блога уже неоднократно поднималась тема производных финансовых инструментов (деривативов), также несколько топиков были посвящены фьючерсным биржевым контрактам (например, один и два). Фьючерсы сегодня являются одним из основных финансовых инструментов на срочном рынке, однако ими дело не ограничивается, и современные биржевые площадки невозможно представить себе и без опционных контрактов. Сегодня речь пойдет именно о них.

В последнее время на Хабре появилось множество статей о нейронных сетях. Из них очень интересными показались статьи о Перцептроне Розенблатта: Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта. В них, как и во многих других очень много написано о том, что сети справляются с решением задач, и обобщают до некоторой степени свои знания. Но хотелось бы как-то визуализировать эти обобщения и процесс решения. Увидеть на практике, чему там научился перцептрон, и почувствовать, насколько успешно ему это удалось. Возможно, испытать горькую иронию относительно достижения человечества в области ИИ.
Языком у нас будет С#, только потому что я недавно решил его выучить. Я разобрал два наиболее простых примера: однослойный перцептрон Розенблатта, обучаемый коррекцией ошибки, и многослойный перцептрон Румельхарта, обучаемый методом обратного распространения ошибки. Для тех, кому, как и мне, стало интересно, чему они там на самом деле обучились, и насколько они на самом деле способны обобщать – добро пожаловать под кат.

ОСТОРОЖНО! Много картинок. Куски кода.

А.Жуковский, С.Усилин, В.Постников

Сегодня мы хотим рассказать о новом проекте, который начали чуть больше года назад на кафедре «Когнитивных технологий» МФТИ.

Состоит он в создании системы машинного зрения, робота – автомобиля (Рис. 1), который в режиме реального времени должен обрабатывать видеопоток, распознавать окружающую сцену, детектировать объекты и формировать управляющее воздействие, направленное на решение поставленной задачи.

Рис. 1

При этом мы не пытались полностью воссоздать реальные условия дорожной сцены, исключив все прелести малоразмерного моделирования.

К сожалению, в стандартной библиотеке языка С++ нет никаких средств для работы с протоколом HTTP. Возможно, в будущем появятся, но на данный момент каждый раз при необходимости дёрнуть какой-нибудь REST-сервис, пропарсить веб-страничку, написать простенького бота или краулера приходится задаваться вопросами «А какую же библиотеку взять, так чтобы побыстрее и попроще?». Иногда проект уже использует какой-то фреймворк (а иногда даже несколько) и тогда приходится вспоминать «А как же сделать HTTP-запрос имеющимися средствами?». Чтобы не путаться я решил написать для себя шпаргалку с примерами HTTP-запросов на С++ с применением разных библиотек. А самое удобное место для хранения подобных шпаргалок — Хабр: и сам не потеряешь, и другим может пригодиться.

Будут рассмотрены:

• WinInet
• WinHttp
• Casablanca
• Qt
• POCO
• wxWidgets
• Boost.Asio
• libcurl
• neon
• .NET (С++/CLI)
• IXMLHTTPRequest
• HappyHttp
• cpp-netlib