Некоторые замечания о времени

• UTC: время на нулевом меридиане называется Всемирное координированное время, Universal Coordinated Time. Несовпадение акронима было вызвано необходимостью универсальности его для всех языков.
• GMT: ранее вместо UTC использовалось среднее время по Гринвичу (Greenwich Mean Time, GMT), так как нулевой меридиан был выбран так, чтобы проходить через Гринвичскую королевскую обсерваторию.
• Прочие часовые пояса могут быть записаны как смещение от UTC. Например, Австралийское восточное стандартное время (EST) записывается как UTC+1000, то есть время 10:00 по UTC есть 20:00 по EST того же дня.

1. Выучить новый язык программирования

Изучение нового языка программирования разовьет новые способы мышления, особенно если новый язык программирования использует парадигмы, с которыми Вы еще не знакомы. Многие из приобретенных способов мышления могут быть применены к языкам, которые уже знаете. Возможно, вы даже полюбите новый для Вас язык программирования настолько, что начнёте использовать его для серьёзных проектов.

Среди языков программирования отличный познавательный эффект и наверстывание опыта дают: Lisp (или Scheme), Форт, PostScript или Factor (стековые языки программирования), Haskell (строго типизированный, чистый функциональный язык) либо OCaml (объектно-ориентированный язык функционального программирования), Пролог (логическое программирование), Erlang (отличные паралельные вычисления).

Уж не знаю, сколько раз поднималась пресловутая тема контроля за действиями пользователя (которая начиная с Windows Vista известна как UAC): нужна ли она, насколько эффективна… Но мы рассмотрим этот вопрос еще раз, теперь с чисто прикладной, хакерской точки зрения. Рассмотрим плюсы и минусы системы, а также самое главное — как ее можно (и можно ли вообще) обойти.

Здравствуйте. В этой статье я бы хотел поделиться своим опытом создания приложений для мобильной платформы Android с использованием Mono и разобрать простой пример.

Для начала работы с Mono Android необходимо установить:

Добрый вечер.
Этот пост посвящён быстрому преобразованию Фурье. Будут рассмотрены прямое и обратное преобразования (в комплексных числах). В следующей части я планирую рассмотреть их применения в некоторых задачах олимпиадного программирования (в частности, одна задача про «похожесть» строк), а также рассказать про реализацию преобразования в целых числах.
БПФ — это алгоритм, вычисляющий значения многочлена степени n=2^k в некоторых n точках за время O(n⋅logn) («наивный» метод выполняет ту же задачу за время O(n²)). За то же время можно выполнить и обратное преобразование. Так как складывать, вычитать и умножать массивы чисел гораздо легче, чем многочлены (особенно умножать), БПФ часто применяется для ускорения вычислений с многочленами и длинными числами.

Университет Сан-Франциско создал с использованием HTML5 коллекцию визуализаций различных алгоритмов и структур данных. Посмотреть и потыкать кнопки можно вот тут.
Список визуализированных алгоритмов и структур данных со ссылками под катом.

Вы читаете вторую часть:

• Создание простейшего решения (solution) со стандартными конечными точками (default endpoints)
• Добавление и настройка конечных точек вручную

Предыдущая часть описывала простейший пример создания службы (service) WCF и её вызова из клиентского приложения. В этой части вы сможете узнать, как можно достичь точно такого же результата, но теперь мы будем настраивать всё вручную. Таким образом, мы переопределим (override) стандартные конечные точки, настроим наши собственные, и в итоге получим точно такое же поведение нашего приложения.

Я только что получил следующее письмо, которым хочу поделиться и ответить на него публично.

«Я не использую эту методологию (TDD) из-за того, что главный для меня вопрос остается без ответа. Я знаю, что использование TDD уменьшает количество багов, но что насчет времени, необходимого при работе по этой методологии?
Я хотел бы знать как изменяется время на разработку корпоративного приложения с использованием TDD — уменьшается, увеличивается или остается неизменным.
Надеюсь, вы сможете ответить, так как TDD и BDD меня очень интересуют.»

Современная сеть воспитывает в нас свободу слова, а точнее, возможность свободно сказать что ты хочешь, не неся за это ответ. Принято считать, что найти сетевого человека в реале проблематично, тем более он принял меры для своей анонимности, и что только спец. службы по IP могут определить ФИО и паспортные данные ;) Все мы бывали в ситуациях, либо наблюдали их, либо хотя бы слышали, как кто-то кого-то в сети шлёт на 3 буквы, в ответ ему обещают вычислить IP и найти его, переломать ноги итп.

Один мой друг, владелец сети интернет-магазинов, стабильно развлекается поиском своих клиентов во вконтакте итп. Торгует он крупногабаритными, дорогими штуковинами. И знать своих клиентов «в лицо» для него не только развлечение, но и способ более гибко подойти к клиенту.

Недавно подключился к одному медийному проекту, в роли сетевого аналитика и тут же получил задание, найти создателя и ведущего проекта putinvzrivaetdoma.org. Ушло совсем немного времени, чтобы идентифицировать человека.

Давайте попробуем разобрать несколько конкретных примеров и попробуем поразмышлять на тему анонимности в сети.

По следам недавнего топика «Обработка больших объемов данных в памяти на C#» представляю перевод упоминавшейся там статьи о структурах.

Структуры являются фундаментальными типами данных в C# и большинстве других современных языках программирования. По своей сути структуры просты, но вы можете удивиться, насколько быстро работа с ними может стать сложной. Чаще всего проблемы возникают, если вы должны работать со структурами, созданными в других языках и сохраненными на диске или полученными в результате вызова функций из библиотек или COM-объектов. В этой статье я подразумеваю, что вы знакомы с понятием структуры, умеете определять их и владеете базовыми навыками работы со структурами. Предполагается, что вы имеете представление о том, как вызывать API функции с использованием p/Invoke, а также что такое маршалинг. В случае неуверенности в своих знаниях вы можете обратиться к документации.
Множество техник, описанных в данной статье, могут быть расширены и применены к любым типам данных.

Вы PM. Как узнать – готова ли вёрстка к реальному использованию?
Вы заказчик. Как убедиться, что работа выполнена качественно?
Как оценить качество вёрстки?

Когда я стал тим-лидом, а позже PM, передо мной стала задача проверять вёрстку наших проектов. Нужно было выработать формальные, легкопроверяемые критерии, соответствие кода которым, должно было давать некую гарантию, что не будет факапов и ни клиент, ни программеры не сказажут потом “WTF?”.

Клиенту неважно насколько красив ваш код, но ему важен результат. Качественный код нужен фирме, т.к. он надёжней и в будущем его будет легче поддерживать.

Требования должны были быть такие, что соблюсти их легче, создавая качественную вёрстку, а не говнокод. Я составлял такой чек-лист в течении полутора лет. За последние полгода в него не добавилось ничего. Значит самое главное учтено.

Итак что же это за список?

Краткая версия теперь доступна на html5checklist.com (github), где можно вносить pull-request'ы.

История обновлений:

• 2015/08/11: Актуализировал рекомендации по оптимизации скорости загрузки. Добавил требование поддержки Retina. Дополнил «19. Мелочи» требованием что изображения должны масштабироваться в зависимости от размера окна.
• 2015/08/10: актуализирован список исключений для CSSLint
• 2015/07/29: актуализирован пункт №13 «плохо»/«хорошо»
• 2015/04/08: добавлено требование использования препроцессоров и рекомендация использования систем сборки
• 2013/04/25: добавлены анализаторами качества кода: CSSLint и JSHint, указан сайт подбора css font stack (спасибо @fliptheweb), мелкие уточнения (работу интерактивных элементов страницы, что не пропадает фон на высоких разрешениях, не должно быть пустых презентационных блоков, при проверках контента — пробовать удалять заголовки, менять местами блоки)
• 2013/04/24: добавил пункт об минимизации каскада (БЭМ-техники, MCSS, SMACSS), необходимости вписывания в экран моб. устройства, заменил ссылку на проверочный текст отображения стандартного html на код с normalize.css, поправил пример где в рекомендации встречался длинный каскад, упомянул про Opera на Presto и новый уровень семантики — в именах классов BEM.
• 2012/04/12: отсортировал пункты проверки в порядке важности, выделил главные, дополнил статью подробностями
• 2011/12/07: дополнил согласно доклада на WSD Минск'2011.
• 2011/07/19: добавлено про повышение надёжности вёрстки благодаря html5-тэгам, про необходимость favicon/apple-touch-icon, отсутствие багов при ресайзе textarea
• 2011/06/15: добавил пояснения какие ошибки валидации допустимы, рассказал про отсутствие официальной кнопки «HTML5 Valid» и про официальное лого HTML5 на сайте.

Для работы с Mercurial под Windows нужен только TortoiseHG. Писать свои плагины для Mercurial не получится, но вроде большинство разработчиков их и не пишет. Во всяком случае я изредка пишу только скрипты для автоматизации. Если у вас Visual Studio, можно воспользоваться красивым плагином.

Локальные репозитории, команды на бумажке и прочая оставим для студентов и лабораторных работ, которых на весь интернет вагоны. Так как единственный бенефит Mercurial для простых смертных это работа в офлайне, этим и надо пользоваться. То есть, основной репозиторий создаём в онлайне: Mercurial сейчас поддерживает Microsoft и Google (вот удивительно!), поэтому апологеты могут выбрать любимую корпорацию без мучений. Но с одним нюансом, у MS не работает русский в комментариях к коммитам.

На написание данной статьи меня подтолкнул топик HTML в PDF, правда по причине того, что он посвящен языку php, лично мне он был мало полезен, т.к. весь опыт работы с php у меня сводился в переводе нескольких скриптов на C#, поэтому я решил сделать небольшой обзор того, что доступно для работы с pdf по средствам языка C#.

Ко мне в список попало 7 библиотек, о которых я скажу несколько слов, а для самой популярной (судя по ответам на stackoverflow), я напишу, как с помощью неё сделать простейший документ. Сразу скажу, что это iTextSharp и работа с ней будет описана в конце статьи.

Примечание переводчика: хоть статья довольно старая (опубликована 2 года назад) и носит громкое название, в ней все же дается хорошее представление о различиях реляционных БД и NoSQL БД, их преимуществах и недостатках, а также приводится краткий обзор нереляционных хранилищ.

В последнее время появилось много нереляционных баз данных. Это говорит о том, что если вам нужна практически неограниченная масштабируемость по требованию, вам нужна нереляционная БД.

Если это правда, значит ли это, что могучие реляционные БД стали уязвимы? Значит ли это, что дни реляционных БД проходят и скоро совсем пройдут? В этой статье мы рассмотрим популярное течение нереляционных баз данных применительно к различным ситуациям и посмотрим, повлияет ли это на будущее реляционных БД.

Постановка задачи поиска в строке

Часто приходится сталкиваться со специфическим поиском, так называемым поиском строки (поиском в строке). Пусть есть некоторый текст Т и слово (или образ) W. Необходимо найти первое вхождение этого слова в указанном тексте. Это действие типично для любых систем обработки текстов. (Элементы массивов Т и W – символы некоторого конечного алфавита – например, {0, 1}, или {a, …, z}, или {а, …, я}.)

Наиболее типичным приложением такой задачи является документальный поиск: задан фонд документов, состоящих из последовательности библиографических ссылок, каждая ссылка сопровождается «дескриптором», указывающим тему соответствующей ссылки. Надо найти некоторые ключевые слова, встречающиеся среди дескрипторов. Мог бы иметь место, например, запрос «Программирование» и «Java». Такой запрос можно трактовать следующим образом: существуют ли статьи, обладающие дескрипторами «Программирование» и «Java».

Поиск строки формально определяется следующим образом. Пусть задан массив Т из N элементов и массив W из M элементов, причем 0<M≤N. Поиск строки обнаруживает первое вхождение W в Т, результатом будем считать индекс i, указывающий на первое с начала строки (с начала массива Т) совпадение с образом (словом).
Пример. Требуется найти все вхождения образца W = abaa в текст T=abcabaabcabca.

Образец входит в текст только один раз, со сдвигом S=3, индекс i=4.

Как-то раз в одной неглупой статье один неглупый хабраюзер рассказал одну неглупую идею. Суть её была в том, что в его компании настроена система, контролирующая написанный программистами код в момент попытки добавления его в репозиторий и отклоняющая код, не проходящий по некоторым критериям. Мне идея понравилась. Я (и еще 3 человека) попросили автора развить мысль и написать статью об этом, но она так и не появилась. И я решил разобраться сам.

Введение

В данной статье я расскажу про то, как можно добавлять свой код в существующие .NET сборки и о том, как это связано с аспектно-ориентированным программированием. Статья будет сопровождаться работающими примерами, так как я считаю, что код — это лучший способ донести идею.

Многие .NET разработчики знают, что для доступа к объектам чужой сборки можно использовать Reflection. С помощью типов из System.Reflection мы можем получить доступ ко многим объектам .NET сборки, просмотреть их метаданные, и даже использовать те объекты, доступ к которым ограничен (например, private методы чужого класса). Но использование Reflection имеет свои ограничения и главная причина этому — данные, с котороми вы работаете через Reflection, все еще считаются кодом. Таким образом, вы, к примеру, можете получить CodeAccessSecurity exception, если сборка, к которой вы пытаетесь применить Reflection, запрещает это. По этой же причине Reflection работает довольно медленно. Но наиболее важным для данной статьи является то, что стандартный Reflection не позволяет изменять существующие сборки, только генерировать и сохранять новые.

Mono.Cecil

Качественно иной подход предлагает бесплатная библиотека с открытым исходным кодом Mono.Cecil. Главное отличие подхода Mono.Cecil от подхода Reflection в том, что данная библиотка работает с NET сборкой как с потоком байт. При загрузке сборки, Mono.Cecil разбирает PE заголовок, CLR заголовок, MSIL код классов и методов и т.д. работая напрямую с потоком байтов, представляющим сборку. Таким образом, с помощью данной библиотеки можно как угодно (в пределах предусмотренного) изменять имеющуюся сборку.

Сегодня я задумался о том, как обфускаторы скрывают код методов от утилит деобфускации вроде NET.Reflector. Как ни странно, но я не нашел в интернете никакой полезной информации по этому вопросу (возможно, плохо искал) и поэтому пришлось провести маленькое исследования самостоятельно. Под катом краткая заметка о результатах. В примере кода будет снова использоваться Mono.Cecil и генерация кода, так что не забудьте прочитать мою первую статью.

Node.js — вещь, вокруг которой сейчас много шума, восторженных отзывов и гневливых выкриков. При этом, по моим наблюдениям, в умах людей закрепилось следующее представление о том что же такое Node.js: «это штука, позволяющая писать на JavaScript на серверной стороне и использующая JavaScript-движок от Google Chrome». Поклонники языка восторженно вздохнули: «Ах! Сбылось!», противники же процедили сквозь зубы: «Ну вот только еще этой ерунды с прототипами и динамической типизацией нам на серверах не хватало!». И дружно побежали ломать копья в блоги и форумы.

При этом многие представители обоих лагерей придерживаются мнения, что Node.js — это эзотерическая игрушка, веселая задумка для переноса языка браузерных сценариев на «новые колеса». Дабы быть до конца честным, признаюсь, что я так же придерживался подобной точки зрения. В один прекрасный момент, я набрался духу и решил «копнуть поглубже». Выяснилось, что создатель Node.js Райан Дал далеко не фанатик, а человек, пытающийся решить реальную проблему. А его творение — не игрушка, а применимое на практике решение.

Добрый день, Хабрахабр. Это еще один пост в рамках моей программы по обогащению базы данных крупнейшего IT-ресурса информацией по алгоритмам и структурам данных. Как показывает практика, этой информации многим не хватает, а необходимость встречается в самых разнообразных сферах программистской жизни.
Я продолжаю преимущественно выбирать те алгоритмы/структуры, которые легко понимаются и для которых не требуется много кода — а вот практическое значение сложно недооценить. В прошлый раз это было декартово дерево. В этот раз — система непересекающихся множеств. Она же известна под названиями disjoint set union (DSU) или Union-Find.

Условие

Поставим перед собой следующую задачу. Пускай мы оперируем элементами N видов (для простоты, здесь и далее — числами от 0 до N-1). Некоторые группы чисел объединены в множества. Также мы можем добавить в структуру новый элемент, он тем самым образует множество размера 1 из самого себя. И наконец, периодически некоторые два множества нам потребуется сливать в одно.

Формализируем задачу: создать быструю структуру, которая поддерживает следующие операции:

MakeSet(X) — внести в структуру новый элемент X, создать для него множество размера 1 из самого себя.
Find(X) — возвратить идентификатор множества, которому принадлежит элемент X. В качестве идентификатора мы будем выбирать один элемент из этого множества — представителя множества. Гарантируется, что для одного и того же множества представитель будет возвращаться один и тот же, иначе невозможно будет работать со структурой: не будет корректной даже проверка принадлежности двух элементов одному множеству if (Find(X) == Find(Y)).
Unite(X, Y) — объединить два множества, в которых лежат элементы X и Y, в одно новое.

На рисунке я продемонстрирую работу такой гипотетической структуры.