Прочитав на хабре посты про скорочтение QuisyReader и 500 слов в минуту без подготовки, захотелось реализовать данную идею для смартфонов Apple своими силами. Для этого я разработал API, исходные коды, которого опубликованы на github.



О принципе функционирования API и о том, как создать программу для скорочтения на его основе, я расскажу под катом

Под влиянием "500 слов в минуту без подготовки" решил реализовать программу которая бы работала на большинстве платформ, так и появилось сиё чудо под названием «QuisyReader».

Предисловие

Некоторое время назад на Хабре была новость о Spritz — программной реализации техники скорочтения, основанной на быстрой смене слов в виджете с определенным центрированием самого слова внутри виджета, а чуть позже и другая новость. Так как тема довольно актуальная я, недолго думая, решил реализовать нечто подобное и универсальное, с возможностью встраивания такого виджета для скорочтения в программы на различных платформах (win, linux, mac, android). Исходя из этого условия был выбран Qt фрейморк с его широкой поддержкой различных платформ.

То, что получилось и как с этим работать описано ниже. Кому интересно, добро пожаловать.

Однажды для презентации мне понадобились анимированные графики. С графиками, собственно, проблем не возникло, а для их анимации пришлось воспользоваться еще одним пакетом animation, который можно установить из CRAN.

Совсем недавно, была представлена технология скорочтения spritz (500 слов в минуту без подготовки) она позволяет вам читать тексты намного быстрее, но, к сожалению, разработчик не реализовал тогда её в виде приложения для прочтения собственных текстов.

Теперь же, появился проект Squirt, который позволяет читать любой текст по технологии скорочтения от spritz, установив только 1 букмарклет.

Каждый, кто посвятил себя работе с компьютерами, хоть раз, но сталкивался с распространёнными высказываниями вроде: «Помоги мне сделать %work%, ты ведь всё равно без дела за компом сидишь». Особенно часто в эту ситуацию попадаёшь, когда работаешь непосредственно в окружении коллег проделывающих ручную работу. Для этих людей ты зачастую представляешься воплощением безделия и главным пользователем youtube.
Сейчас я покажу вам один из приёмов, как превратиться в глазах сотрудников из лодыря в волшебника.

Спешу рассказать хабрасообществу о, относительно новом, дьявольски завораживающем проекте Gource которое еще не упоминалось. Это приложение позволяет визуализировать историю изменений в системе контроля версии. Отрисовывает невероятно красиво при помощи OpenGL.

Меня всегда привлекал минимализм. Идея о том, что одна вещь должна выполнять одну функцию, но при этом выполнять ее как можно лучше, вылилась в создание UNIX. И хотя UNIX давно уже нельзя назвать простой системой, да и минимализм в ней узреть не так то просто, ее можно считать наглядным примером количество- качественной трансформации множества простых и понятных вещей в одну весьма непростую и не прозрачную. В своем развитии make прошел примерно такой же путь: простота и ясность, с ростом масштабов, превратилась в жуткого монстра (вспомните свои ощущения, когда впервые открыли мэйкфайл).

Мое упорное игнорирование make в течении долгого времени, было обусловлено удобством используемых IDE, и нежеланием разбираться в этом 'пережитке прошлого' (по сути — ленью). Однако, все эти надоедливые кнопочки, менюшки ит.п. атрибуты всевозможных студий, заставили меня искать альтернативу тому методу работы, который я практиковал до сих пор. Нет, я не стал гуру make, но полученных мною знаний вполне достаточно для моих небольших проектов. Данная статья предназначена для тех, кто так же как и я еще совсем недавно, желают вырваться из уютного оконного рабства в аскетичный, но свободный мир шелла.

В первой половине этого пособия мы раскрыли лишь малую часть возможностей регулярных выражений. Во второй, большей, половине мы рассмотрим некоторые новые метасимволы, то, как использовать группы для получения частей совпавшего текста, разбивать строки, находить и замещать части текста. В конце немного поговорим о распространенных ошибках.

Это перевод 1.17 версии руководства от Rafe Kettler.

Содержание

1. Вступление
2. Конструирование и инициализация
3. Переопределение операторов на произвольных классах
   • Магические методы сравнения
   • Числовые магический методы
4. Представление своих классов
5. Контроль доступа к атрибутам
6. Создание произвольных последовательностей
7. Отражение
8. Вызываемые объекты
9. Менеджеры контекста
10. Абстрактные базовые классы
11. Построение дескрипторов
12. Копирование
13. Использование модуля pickle на своих объектах
14. Заключение
15. Приложение 1: Как вызывать магические методы
16. Приложение 2: Изменения в Питоне 3

Вступление

Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Они всегда обрамлены двумя нижними подчеркиваниями (например, __init__ или __lt__). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.

Введение

Уважаемый читатель, эта статья является второй частью цикла статей, посвященных вёрстке.

В первой части мы верстали шаблон Corporate Blue от студии Pcklaboratory с помощью стандартных средств на чистом HTML и CSS. В данной статье мы попробуем сверстать этот же шаблон, но с помощью CSS фреймворка Bootstrap 3.

Коротко о главном: прочитал недавно пост infotanka. Полез на сайт Татьяны Мисютиной и подсмотрел там хороплет-карту России с увеличенной европейской частью. И ведь, действительно, классная идея. Удобно, наглядно. Захотелось сделать себе шаблон под R для таких же графиков. Ведь хорошие идеи должны размножаться делением?

Довольно часто встречаются неполные наборы данных, в которых некоторые переменные не определены. В языке R содержимое таких переменных задается как «Not Available» — или сокращенно NA. Соответственно, возникает вопрос, как поступать с неопределенными значениям: стоит ли их игнорировать или откорректировать каким-либо образом?

Введение

Добрый день, уважаемые читатели.
После написания предыдущего поста про анализ временных рядов на Python, я решил исправить замечания, которые были указаны в комментариях, но при их исправлении я столкнулся с рядом проблем, например при построении сезонной модели ARIMA, т.к. подобной функции а пакете statsmodels я не нашел. В итоге я решил использовать для этого функции из R, а поиски привели меня к библиотеке rpy2 которая позволяетиспользовать функции из библиотек упомянутого языка.
У многих может возникнуть вопрос «зачем это нужно?», ведь проще просто взять R и выполнить всю работу в нем. Я полность согласен с этим утверждением, но как мне кажется, если данные требуют предварительной обработки, то ее проще произвести на Python, а возможности R использовать при необходимости именно для анализа.
Кроме этого, будет показано как интегрировать результаты выдачи работы функции R в IPython Notebook.

Доброго времени суток, хабровчане!


Думаю многих из вас когда-либо посещала мысль «вот бы сохранить статьи с Хабра».
Такая же мысль посетила и меня два дня назад. Сохранить захотел не просто каждую статью, а только те, что в избранном, да не поштучно, а сразу всё скопом.
Первая мысль — надо написать скрипт, который всё это вытянет. Python я уже подучил, но вот с генерацией PDF на нем сталкиваться ещё не приходилось.

Закручинился я было… Но OpenSource и Хабр спасли меня!

Все чаще и чаще мы сталкиваемся с необходимостью выявлять внутренние закономерности больших объёмов данных. Например, для распознавания спама необходимо уметь находить закономерности в содержании электронных писем, а для прогнозирования стоимости акций — закономерности в финансовых данных. К сожалению, выявить их «вручную» часто невозможно, и тогда на помощь приходят методы машинного обучения. Они позволяют строить алгоритмы, которые помогают находить новые, ещё не описанные закономерности. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение, где его стоит применять и какие сложности могут при этом возникнуть. Принципы работы нескольких популярных методов машинного обучения будут рассмотрены на реальных примерах.

Лекция предназначена для старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые с ее помощью смогут составить представление об основах машинного обучения.



Основная идея машинного обучения заключается в том, что имея обучающуюся программу и примеры данных с закономерностями, мы можем построить некоторую модель закономерности и находить закономерности в новых данных.

Здравствуй, Хабр!

Представляю вам свой курс по JavaScript, недавно прошедний на Хекслете. Курс состоит из семи лекций общей продолжительностью около четырех часов.

• Раздача на Рутрекере (видео+слайды)
• Прямые ссылки на видеофайлы: первая лекция, вторая, третья, четвертая, пятая, шестая и седьмая
• Прямая ссылка на слайды (zip-архив pdf-файлов)
• Подкаст в iTunes
• Плейлист на YouTube
• Форум курса

Первая лекция: Введение в JavaScript, немного истории, числа (тут есть ошибка: функция toFixed округляет значения).



Остальное – под катом.

Здравствуй, Хабр!

Это мой первый пост, в котором я хочу поделиться своей наработкой в решении такой задачки, как выделение контента на странице. Собственно, задачка давно висела в голове в фоновом режиме. Но так сложилось, что именно сейчас мне самому понадобился инструмент, кроме того наткнулся на статейку на хабре: habrahabr.ru/company/mailru/blog/200394 и решил — пора. Ладно, поехали.

Затеяли мы амбициозный проект — открыть свой электронный научный журнал. Поначалу казалось, что это дело неподъёмное и ничего хорошего не выйдет, тем более, что мы никогда издательским делом не занимались. Однако как и с любым делом тут главное начать. Хотя будущее нашего журнала ещё под вопросом, но я решил описать наш опыт на этом нелёгком пути и, надеюсь, этот рассказ сподвигнет ещё кого-нибудь создать свои хорошие журналы на благо российской науки.

Нам хотелось примерно следующее: создать электронный рецензируемый журнал на английском языке, полностью официальный, который бы воспринимался всерьёз западными учёными, на статьи в котором бы ссылались, чтобы высчитывался импакт-фактор. Программа-минимум — попасть в список журналов ВАК, в идеале — попасть в PubMed (журнал у нас по биоинформатике). Коммерческая выгода не предполагалась.

На Хабре неоднократно появлялись статьи с описанием приложения из известного фильма «The Matrix». Как известно, все они принадлежат так называемому классу View Matrix, позволяют визуализировать состояние мира в котором проживают главные герои фильма. Но в отличие от предыдущих версий данных программ для ЭВМ, я хочу рассказать о визуализаторе матрицы первой версии (о которой в фильме упоминал герой с именем Морфеус в первой части трилогии).



Дорогие друзья, эта статья посвящена всем кто помнит что такое Dos, видео режим 80x25 и прочие «замечательные мелочи» олд скульного разработчика приложений. А так же кому интересно с этим познакомиться.