Прочитав много литературы по истории бизнеса и наблюдая рост популярности Интернет-торговли, автору этих строк хотелось реализовать свои знания на практике. Искали подходящую тему для проекта. Необходимыми условиями были:

1) Вложение не более $10 000
2) Прибыль не менее $1 000 в месяц
3) Минимальная рутина

По первым двум пунктам все понятно. А вот по третьему пункту поясню. К тому моменту я уже работал в собственной компании (сфера финансов). Это был 2009 год. Последствия кризиса еще сильно влияли на основной бизнес и работы было непочатый край. Много времени отвлекать на сторонний бизнес автор не мог.
Подходящий случай подвернулся в октябре 2009 года.

Примечание преводчика: текст взят из блога компании Asana, которая на данный момент проводит бета-тестирование своего productivity software.

Многие из наших пользователей уже встречались с «уникальными сообщениями об ошибках», когда наше приложение перестает работать по той или иной причине. Эти сообщения вышлядят достаточно необычно, и нам хотелось бы рассказать о том, как мы к ним пришли.


На изображении: Если вы свяжетесь с нами по поводу этой ошибки, используйте следующую уникальную фразу, идентифицирующую ошибку: 12 старых сверчков жужжат со счастливым видом

Некоторое время назад я сходил на собеседование в одну довольно большую и уважаемую компанию. Собеседование прошло хорошо и понравилось как мне, так и, надеюсь, людям его проводившим. Но на следующий день, в процессе разбора полетов, я обнаружил, что в ходе собеседования ответ на как минимум один вопрос был неверен.

Вопрос: Почему поиск в python dict на больших объемах данных быстрее чем итерация по индексированному массиву?

Ответ: В dict хранятся хэши от ключей. Каждый раз, когда мы ищем в dict значение по ключу, мы сначала вычисляем его хэш, а потом (внезапно), выполняем бинарный поиск. Таким образом, сложность составляет O(lg(N))!

На самом деле никакого бинарного поиска тут нет. И сложность алгоритма не O(lg(N)), а Amort. O(1) — так как в основе dict питона лежит структура под названием Hash Table.

Причиной неверного ответа было то, что я не удосужился досконально изучить те структуры, которые лежат в основе работы с коллекциями моего любимого языка. Правда, по результатам опроса нескольких знакомых разработчиков, оказалось что это не только моя проблема, очень многие вообще не задумываются, как работают коллекции в их любимых ЯП. А ведь используем мы их каждый день и не по разу. Так родилась идея этой статьи.

Добрый день, Хабражитель!

Поздравляю всех и каждого с великим Днем Программиста! Желаю рабочего кода, уверенных сокетов и самых продвинутых пользователей!

Работая над автоматизацией концертного агентства, мне на каком-то этапе разработки понадобилась система уведомлений. Доступ к автоматизации происходит через написанное мною web-приложение. И, соответственно, моментальные уведомления должны приходить в браузер пользователя.

Для реализации такой задачи есть три решения:

• «бесконечный iframe»,
• используя XMLHttpRequest (a.k.a. Ajax),
• используя WebSocket.

Первое решение я сразу «отметаю» (причины объяснять не буду, web-разработчики меня поймут).

Второе решение нравится гораздо больше, но у него есть свои минусы:

• браузер отправляет запрос каждую секунду создавая лишнюю нагрузку на:
  • сервер;
  • ОС, на которой работает браузер;
  • и еще раз на сервер, так как сервер постоянно выполняет запрос БД на выборку последних уведомлений.
• тяжело отследить онлайн-статус пользователя (то есть нужно, например, хранить сессии в БД и постоянно мониторить каждую на timeout).

Третье решение — как раз то, что доктор прописал.

Итак, WebSocket.

Приветствую вас, хабралюди!

Взбрело мне в голову написать несколько статей, о том как реализованы некоторые структуры данных в Java. Надеюсь, статьи будут полезны визуалам (картинки наше всё), начинающим java-визуалам а также тем кто уже умеет писать new ArrayList(), но слабо представляет что же происходит внутри.



Сегодня поговорим о ArrayList-ах

ArrayList — реализует интерфейс List. Как известно, в Java массивы имеют фиксированную длину, и после того как массив создан, он не может расти или уменьшаться. ArrayList может менять свой размер во время исполнения программы, при этом не обязательно указывать размерность при создании объекта. Элементы ArrayList могут быть абсолютно любых типов в том числе и null.

При попытке обработки не очень маленького регулярного XML-файла (на самом деле всего лишь около тысячи записей) обнаружил, что итерирование по NodeList вместе с извлечением с помощью XPath начинает существенно тормозить (занимая порядка 2 минут на моём файле), причем тормоза увеличиваются с обработкой каждого следующего узла (node). Эта проблема поднимается также

blog.astradele.com/2006/02/24/slow-xpath-evaluation-for-large-xml-documents-in-java-15

jbwhammie.blogspot.com/2011/02/make-java-xpath-work-on-large-files.html

Давайте на мгновение представим, что Вы — дровосек. И благодаря своему лучшему топору в округе, вы являетесь самым продуктивным дровосеком в лагере. Но однажды появляется некто, начинающий расхваливать достоинства новой парадигмы в рубке леса — бензопилы. В силу убедительности продавца, Вы покупаете бензопилу, но не знаете как она работает. Прилагая неимоверные усилия, пробуете вырвать или раскачать дерево, применяя на практике свою новую парадигму. И быстренько делая вывод, что эта самая новомодная бензопила — ерунда, возвращаетесь к привычному делу — рубить лес топором. А затем кто-то приходит и показывает как заводить бензопилу.

Эта история может показаться Вам знакомой, поставив функциональное программирование на место бензопилы. Проблема в совершенно новой парадигме программирования — не изучение нового языка. Более того, синтакс языка — это всего лишь детали. Вся тонкость же — научиться мыслить иначе. Это то, почему я оказался тут — заводящий бензопилы и “функциональный” программист.

Итак, добро пожаловать в Functional thinking. Эта серия исследует предмет функционального программирования, но не несет исключительной направленности описать функциональные языки. Как я покажу дальше, написание кода в функциональном стиле касается дизайна, компромиссов, разных повторно используемых кусков кода и служит основой для иных догадок. Насколько это окажется возможным, я попытаюсь показать концепции функционального программирования в Java (или близких к Java языках) и перейду к другим языкам, чтобы осветить возможности, отсутствующие на данный момент в Java. Я не полезу сразу в дебри, рассказывая о довольно необычных вещах, таких как монады (monads). Напротив, я постепенно проведу Вас через новый путь мышления.

Эта и пара следующих частей выступят в роли быстрой экскурсии по предметам, связанным с функциональным программированием, включая базовые концепции. Некоторые из этих концепций в дальнейшем будут рассмотрены более детально в то время, как я буду постепенно расширять контекст применения на протяжении всей серии. В качестве отправной точки нашей экскурсии я покажу Вам две разные реализации решения задачи. Одна написана в императивном стиле и другая — с некоторыми функциональными особенностями.

Привет, %username%.

В ряде проектов мне потребовалось сравнивать XML данные в тестах.

Действительно, бывает, что результат работы твоего модуля — XML данные. Если это так, то как они генерятся нужно проверять в соответствии с принципами TDD. Я же в свою очередь стараюсь их придерживаться при разработке.

Под катом я постараюсь рассказать о том, как лучше всего, по моему мнению, тестировать генерацию XML в коде. В качестве инструмента сравнения XML я использовал XmlUnit.

By Mike Vanier

В сообществе любителей Haskell прижилась шутка, что каждый Haskell-программист должен в процессе своего обучения написать одно или несколько руководств по монадам. И я — не исключение. Но я знаю, что существует очень много руководств по этой теме, многие из них хороши, — так зачем мне писать Еще Одно? Две причины:

1. Я думаю, что могу объяснить некоторые стороны монад лучше, чем многие другие руководства, которые я видел.
2. Я стал гораздо лучше понимать монады, чем теперь и хочу поделиться по мере сил и возможностей.

Предварительные требования

Так как я буду писать примеры на Haskell, для вас, читатель, было бы полезно знать его, включая такие разделы, как полиморфизм и классы типов. Без этих знаний материал будет сложен для понимания. Уже написаны десятки вводных руководств по Haskell, которые стоит прочитать неподготовленному читателю, и потом вернуться к серии этих статей.

А вот знать теорию категорий, очень абстрактную ветвь математики, я не требую, хоть в ней и описывается теория монад (в терминах данной статьи). Конечно, знание теории категорий не навредит, но это не обязательно, чтобы понять представленный материал. Я не верю тем, кто говорит, что вам необходима теория категорий перед изучением монад в приложении к языкам программирования, — это не так. Если вы ее изучали, — хорошо, но я не вижу преимуществ в том, чтобы использовать терминологию оттуда.

В начале января я написал пост с интересными тестовыми задачками по Java. Он вызвал достаточно большой интерес, интересные задачки еще остались, поэтому продолжим.

Сразу отвечу на некоторые вопросы, ответы на которые могли затеряться в комментах.
Во-первых, спрашивали, что почитать по теме. Очень рекомендую эту книжку. На русском не встречал, но читается она почему-то гораздо легче большинства книг по программированию, так что для большинства это не должно стать проблемой. Во-вторых, спрашивали где взять таких задачек. Тут что-то конкретное не посоветую, задачи из разных источников, в том числе некоторых нефришных наборов тестов, поэтому как вариант можно обратить внимание на источники, ссылки на которые есть в комментах к первой части статьи.

Так получилось, что в данную часть попали более легкие задачи, так что результаты должны быть лучше. Итак, очередной тест под хабракатом (Осторожно, во второй половине ответы и пояснения).

Недавно я сдавал экзамен Oracle Certified Professional Java Programmer (бывший Sun Certified), и за время подготовки прорешал огромное количество различных задачек. Отдельные задачки по джаве иногда появляются на хабре и вызывают немалый интерес, поэтому я решил поделиться накопленным и сделать небольшую подборку.

Итак, ниже представлен десяток наиболее, на мой взгляд, интересных задач по Java SE из более чем 1000, проработанных мной. Сложность варьируется от средней до ооооооочень сложной. Решение большинства задач практически не требует знания API, достаточно логики и фундаментальных основ Java.

К слову, сложность экзамена Oracle Certified Professional Java Programmer гораздо ниже чем сложность данного теста, поэтому все, кто правильно ответит хотя бы на половину этих вопросов, может смело сдавать этот экзамен без всякой подготовки.

На самом деле количество очень понравившихся мне вопросов в несколько раз больше, поэтому через недельку я планирую написать продолжение данной темы. Если вопросы показались вам слишком легкими или наоборот, слишком сложными — дайте мне знать, внесем коррективы.

ВНИМАНИЕ: во второй половине статьи — ответы и подробные пояснения по соответствующим нюансам JAVA.

Всех с пятницой!

Проверяем знания и своё внимание. Дан код на Java:

1. public class Foo {
2.  private static Foo instance = new Foo();
3.  private static final int DELTA = 6;
4.  private static int BASE = 7;
5.  private int x;
6.  private Foo() {
7.   x = BASE + DELTA;
8.  }
9.  public static void main(String... argv) {
10.   System.out.println(Foo.instance.x);
11.  }
12. }

Внимание вопрос! Что будет выведено? А главное — почему?

UPD Осторожно — в комментариях уже присутствует правильный ответ. Прошу провести тест в других ЯП и привести результаты в комментариях.

В новой версии библиотеки, кроме обычных исправлений ошибок, содержится большое количество изменений, связанных с парсингом и обработкой файлов MS Word.

Все держали в руках обычный микропроцессор, но вряд ли кому-то приходило в голову разрезать его и рассмотреть под сканирующим электронным микроскопом. Это именно то, что сделал шведский учитель Кристиан Сторм (Kristian Storm) для наглядной демонстрации студентам устройства микрочипа. Фотографии просто потрясающие: качество позволяет рассмотреть отдельные слои процессора. Видимо, примерно такой процедурой пользовались советские инженеры, которые разбирали и копировали западные разработки. Примерно то же самое делается и сейчас для изучения продуктов конкурентов.



Все фото кликабельны и доступны в высоком разрешении.

Фракталы — удивительные математические объекты, подкупающие своей простотой и богатыми возможностями по построению объектов сложной природы при помощи всего лишь нескольких коэффициентов и простой итеративной схемы.
Именно эти возможности и позволяют использовать их для сжатия изображений, особенно для фотографий природы и прочих сложных самоподобных изображений.
В этой статье я постараюсь коротко дать ответ на простой вопрос: «Как же это делается?».

Недавно анонсированный бесплатный онлайн-курс Стэнфорда по основам искусственного интеллекта вызвал настоящий ажиотаж у публики. Заявки на регистрацию подали уже 81 966 человек. Оно и понятно: курс ведут Питер Норвиг и Себастьян Тран — настоящие звёзды. Первый раньше работал в НАСА и написал учебник по ИИ, а второй разрабатывает лучшие в мире роботизированные автомобили (для Google).

Очевидно, что качественное образование через интернет нужно людям и становится всё популярнее. Поэтому перед началом учебного года есть смысл напомнить список 13-ти бесплатных учебных курсов Stanford Engineering. В отличие от лекций Норвига и Трана, это не онлайновые, а старые курсы. В свободный доступ уже выложены видеозаписи всех лекций от первой до последней, PDF'ы с заданиями и другие материалы, но здесь нельзя задать вопрос преподавателю.

Вооруженные жидким азотом оверклокеры неоднократно показывали, что современные чипы могут стабильно работать на частотах в разы выше номинальных, обеспечивая соответствующий рост производительности. Тем не менее, прогресс в области «гонки гигагерц» остановился давно и надежно. Первый «Pentium 4» с частотой больше 3 ГГц появился в далеком 2002 году, почти 10 лет назад. За прошедшие годы нормы техпроцессов уменьшились со 180 до 32 нм, но даже это не позволило существенно поднять штатные рабочие частоты. Все упирается в огромное тепловыделение элементов цифровой логики.

В основе «проблемы тепловыделения» лежит глубокая связь между информационной и термодинамической энтропией, а также второе начало термодинамики, запрещающее уменьшение общей энтропии замкнутой системы. Любое вычисление, уменьшающее энтропию информационную, обязано приводить к увеличению энтропии термодинамической, то есть к выделению тепла. Рольф Ландауэр в 1961 году показал [pdf], что уничтожение одного бита информации должно приводить к выделению не менее k∙T∙ln 2 джоулей энергии, где k – постоянная Больцмана и T – температура системы. Само по себе эта энергия невелика: для T=300K она составляет всего 0.017 эВ на бит, но в пересчете на процессор в целом суммарная энергия вырастает уже до величин порядка одного Джоуля за каждую секунду работы, то есть порядка одного Ватта [Компьютерра №538]. На практике этот теоретический минимум умножается на ненулевое сопротивление и прочие неидеальности реальных полупроводников. В результате мы получаем процессоры, которые по тепловыделению обгоняют утюги.

Распределенные системы контроля версий (DVCS) постепенно замещают собой централизованные. Если вы еще не используете одну из них — самое время попробовать.

В статье я постараюсь показать, как можно быстро начать экспериментировать с git, используя сайт github.com.

В статье не будут рассмотрены различия между разными DVCS. Также не будет детально рассматриваться работа с git, по этой теме есть множество хороших источников, которые я приведу в конце статьи.

Сейчас уже никто не создает программы в консоли. Используя любимую IDE, разработчик чувствует себя неуютно за чужим компьютером, где её нет.
Решив разобраться в работе Ant и Maven, я поймал себя на том, что не смогу собрать приложение без них в консоли.
В данной статье я постарался уместить все этапы проектирования демонстрационного приложения, чтобы не искать справку по каждой команде на просторах Интернета.

Хочу познакомить вас с еще одним онлайн генератором паролей.
Основное его достоинство — возможность генерации паролей с энтропией. Т.е. случайность пароля напрямую зависит от того, как вы будете перемещать мышь и какие кнопки на клавиатуре при этом нажмете.
Режимы работы — полностью рандомный пароль либо произносимый пароль по алгоритму pwgen.
Ну и набор опций нормального генератора паролей — выбор диапазонов символов, возможность исключения похожих символов (например B и 8), настройка длины и количества паролей, отображение безопасности пароля в битах.
Собственно вот он: genpas.peter23.com
Протестирован на работу во всех браузерах.
Под катом немного технических подробностей.