Привет, Хабр. В этой статье я кратко расскажу о деталях реализации микросервисной архитектуры с использованием инструментов, которые предоставляет Spring Cloud на примере простого концепт-пруф приложения.

Код доступен для ознакомления на гитхабе. Образы опубликованы на докерхабе, весь зоопарк стартует одной командой.

В этой статье я хотел бы рассказать, как правильно расставлять поля (padding) и отступы (margin) в CSS.

Ненавижу статьи про продвижение мобильных приложений. Потому что в 99% процентах из них будет одна вода, избитые, всем известные инструменты, без живых цифр и примеров. Не для этого я захожу на Хабр.

Критикуешь — предлагай. Поэтому в данной статье перечислю 15 нестандартных инструментов продвижения приложений, опишу на пальцах как с ним работать. А главное, почти каждый инструмент будет подкреплен живым кейсом из моей практики.

Запасайтесь чаем и добро пожаловать под кат

Привет, Хабрахабр!

При продвижении сайтов в Google в среде веб-мастеров возникли и утвердились несколько SEO – мифов и заблуждений.

Причины — отсутствие информации или подтверждений от первоисточника (Google); невнимательное прочтение или неправильное понимание справочной информации.

Сначала предметная область

Изначально была мысль написать очень подробный мануал, но потом решил остановиться на стратегиях.

Ключи/запросы

Это фразы, которые набираются в поиске, для достижения результата (ответа на вопрос, покупки, получения информации…)
По частотностям
НЧ – низкочастотные (величина вычисляется логарифмически относительно самого большого числа запросов по ВЧ запросу из категории), для простоты пусть будет все что ниже 300 запросов (хотя в каждой группе по разному).
СЧ – среднечастотные (величина вычисляется логарифмически относительно самого большого числа запросов по ВЧ запросу из категории), для простоты пусть это будет все что выше 300 и ниже 2000 запросов (хотя в каждой группе по разному).
ВЧ – максимальное значение количества поисков простого запроса, к примеру «Светильник».
По конкуренции
НК – низкоконкурентные запросы, по которым есть шанс двинуться в топ (мало точных вхождений поисковой фразы, мало главных страниц, низкое количество результатов в поисковой выдаче)
СК – средне конкурентные запросы, по которым есть шанс продвинуться в топ, но есть и конкуренция (весь топ занят или главными или точными вхождениями, но показатели ссылочной массы конкурентов низкие)
ВК – высококонкурентные запросы, по которым необходимо из кожи вон вылезти чтоб продвинуться (и топ весь занят, и ссылочная масса ужасающая) при средних бюджетах ВК топ недостижим, но можно долго работать, чтоб кардинально поменять выдачу (закупка сателлитов, ссылочной массы, грамотное внутренне СЕО).

Семантическое ядро

Предполагает, что будет оптимизироваться каждая страница сайта. Это значит, что страница конечно будет давать ответ на запрос пользователя, но при этом на ней должен быть материал, который включает в себя эти ответы. То есть признаки, по которым ПС сможет выдать именно эту страницу на это запрос…
Пока что это сами запросы пользователей – они же «КЛЮЧИ»
Ключевые фразы подбираются для каждой страницы персонально.
Для главной страницы берутся общие запросы (описывающие общую категорию и выделяющие общую тематику сайта).
Для страницы категории выбираются запросы более узкой тематики, выделяющие отдельную категорию в общей всего сайта.
Для страницы товара/услуги – берутся максимально конкретные запросы, отражающие ее суть и позволяющие максимально точно ее/его идентифицировать.

0 Стратегия: Тариф Беззаботный

Минимум затрат, так как трафик тупо покупается у ПС. Других вариантов нет.

1 Стратегия: На халяву

Низкоконкурентный трафик – занимается ниша, где есть спрос, но нет конкурентов – классический «кто первый встал – того и тапки».
Схема до боли проста – ищем свободные ниши, подбираем НК запросы, пишем материал (даем полезное на запрос пользователя) – попадаем в ТОП, для усиления эффекта можно закупить по парочке ссылок.

Введение

Я математик-программист. Самый большой скачок в своей карьере я совершил, когда научился говорить:«Я ничего не понимаю!» Сейчас мне не стыдно сказать светилу науки, что мне читает лекцию, что я не понимаю, о чём оно, светило, мне говорит. И это очень сложно. Да, признаться в своём неведении сложно и стыдно. Кому понравится признаваться в том, что он не знает азов чего-то-там. В силу своей профессии я должен присутствовать на большом количестве презентаций и лекций, где, признаюсь, в подавляющем большинстве случаев мне хочется спать, потому что я ничего не понимаю. А не понимаю я потому, что огромная проблема текущей ситуации в науке кроется в математике. Она предполагает, что все слушатели знакомы с абсолютно всеми областями математики (что абсурдно). Признаться в том, что вы не знаете, что такое производная (о том, что это — чуть позже) — стыдно.

Но я научился говорить, что я не знаю, что такое умножение. Да, я не знаю, что такое подалгебра над алгеброй Ли. Да, я не знаю, зачем нужны в жизни квадратные уравнения. К слову, если вы уверены, что вы знаете, то нам есть над чем поговорить! Математика — это серия фокусов. Математики стараются запутать и запугать публику; там, где нет замешательства, нет репутации, нет авторитета. Да, это престижно говорить как можно более абстрактным языком, что есть по себе полная чушь.

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

Конференции бывают разные. Некоторые собирают огромные толпы зрителей, другие могут быть интересны лишь полутора специалистам.

Забавно другое: часто бывает, что зал собирает большое количество слушателей, которым любопытна тема, они задают вопросы и впоследствии с энтузиазмом рассказывают о пережитом коллегам. В то же время, запись оного мероприятия собирает несоизмеримо меньше просмотров, чем котики на ютубе. Предполагаю, что видео банально теряются на просторах видеохостингов и не могут найти зрителей. Сей досадный факт обязательно надо исправлять!

На самом деле, пост не о том.

Так уж вышло, что мне довелось выступать на означенной конференции, где я на пальцах и с приплясываниями рассказывал, что такое LLVM, чем интересна нотация SSA, что такое IR код и, наконец, как так получается, что детерменированные на первый взгляд C++ программы, оказывается, провоцируют неопределенное поведение.

Кстати, этот доклад можно поставить пятым номером в серии статей про виртуальную машину Smalltalk. Многие просили подробнее рассказать о LLVM. В общем, убиваем всех зайцев сразу. Заинтересовавшимся, предлагаю «откинуться на спинку кресла», опционально налить чего-нибудь интересного и послушать. Обещаю, что больше часа времени я не отниму.

Ах да, под катом можно найти пояснения тех моментов, которым не было уделено должное внимание на конференции. Я постарался ответить на часто задаваемые вопросы и детально разобрать листинги LLVM IR. В принципе, текстовую часть статьи можно читать как самостоятельное произведение, тем не мене я рассчитывал на то, что читатель обратится к нему уже после просмотра видео.

Одной из самых сильных сторон языка программирования Go является встроенная поддержка concurrency, основанная на труде Тони Хоара «Communicating Sequential Processes». Go создан для удобной работы с многопоточным программированием и позволяет очень легко строить довольно сложные concurrent-программы. Но задумывались ли вы когда-нибудь, как выглядят различные паттерны concurrency визуально?

Конечно, задумывались. Все мы, так или иначе, мыслим визуальными образами. Если я попрошу вас о чём-то, что включает числа «от 1 до 100», вы мгновенно их «увидите» в своей голове в той или иной форме, вероятно даже не отдавая себе в этом отчёт. Я, к примеру, ряд от 1 до 100 вижу как линия с числами уходящая от меня, поворачивающая на 90 градусов вправо на числе 20 и продолжающая до 1000+. И, покопавшись в памяти, я вспоминаю, что в самом первом детском саду в раздевалке вдоль стены были написаны номерки, и число 20 было как-раз в углу. У вас же, вероятно, какое-то свое представление. Или вот, другой частый пример — представьте круглый год и 4 сезона года — кто-то их видит как квадрат, каждая грань которого принадлежит сезону, кто-то — как круг, кто-то ещё как-то.

Так или иначе, позвольте мне показать мою попытку визуализировать основные паттерны concurrency с помощью Go и WebGL. Эти интерактивные визуализации более-менее отражают то, как я вижу это в своей голове. Интересно будет услышать, насколько это отличается от визуализаций читателей.

Раньше мы уже искали необычные модели Playboy с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Теперь мы продемонстрируем некоторые возможности библиотек SymPy, SciPy, Matplotlib и Pandas на живом примере из разряда занимательных школьных задач по математике. Цель — облегчить порог вхождения при изучении Python библиотек для анализа данных.

Привет, Хаброжители! У нас вышла новая книга Сэма Ньюмена.

Книга посвящена программированию микросервисов — небольших автономных компонентов, позволяющих добиться модульности и отказоустойчивости любой программы. Теория микро-сервисов тесно связана с философией Unix, способствует улучшению архитектуры любых приложений, дает возможность избегать громоздкого и запутанного кода. Эта книга поможет читателю заново взглянуть на многие, казалось бы, трудноразрешимые проблемы, масшта-бировать любые проекты, ювелирно разрабатывать даже самые сложные системы.

Эта книга полна конкретных примеров использования микросервисов, собранных по всему миру, включая их применение в таких организациях, как Netflix, Amazon, Gilt и REA group, пришедших к мысли, что возросшая автономность этой архитектуры дает их командам огромные преимущества.

Мы продолжаем публиковать подборки полезных инструментов. Ниже представлена подборка из более 800 сервисов, книг, статей, видеотуториалов и других материалов, которые будут полезны всем, кто занимается фронтенд-разработкой.

В интернете полным-полно создателей контента, и каждый хочет привлечь к себе внимание. Но, как ни странно, хороший учебный ресурс найти нелегко, а бесплатный – еще сложнее. Мы публикуем перевод материала, в котором автор собрал ссылки на самые авторитетные и полезные обучающие площадки.

Here comes.

Это будет длинный пост.

Краткое содержание статьи (для тех кто знаком с boost::mpl), typename опущены для ясности:

a = b;				==>		typedef b a;
f(x)				==>		f<x>::type
f(x) { return x*; }		==>		template<typename x> struct x { typedef x* type; };
f()(x)				==>		f::apply<x>::type
a[x]				==>		mpl::at<a, x>::type
(x ? y : z)			==>		mpl::if_<x, y, z>::type
switch (if_<x, y, z>)		==>		*Уфф*, общая (default) и частичные специализации
{
	case if_<bool_<false>, y, z>: return y;
	default: return z;
}

Под хабракатом есть немного пояснений :)

КДПВ 2.

Продолжение рассказа о том, что Blender — это несложно, написанный непрофессионалом. Вот начало рассказа.

Автор: Антон Валюх, Senior Mobile Developer.

В этой статье поговорим о теории и практике использования очень удобного шаблона проектирования MVVM (Model-View-ViewModel) при разработке Android-приложений.

MVP — Model-View-Presenter

Для начала — немного теории. Всё началось с того, что многие думали, как приспособить шаблон MVC (Model-View-Controller) для написания приложений с интерфейсом пользователя. И в 2006 г. в работе “GUI Architectures” Мартин Фаулер подробно рассмотрел шаблон, который впоследствии получил название “MVP” (“Model-View-Presenter”).

Итак, MVP — шаблон проектирования, производный от MVC, разработанный в основном для построения пользовательского интерфейса. MVP используется для облегчения автоматического модульного тестирования и улучшения разделения логики и отображения.

В этом шаблоне есть три элемента:

1. View.
2. Presenter.
3. Model (модель).

Доброго времени суток. Это статья — перевод заинтересовавшего меня поста в блоге аспиранта Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук. Статья в доступной форме описывает основные концепции функционального программирования, их преимущества и недостатки. Думаю она будет полезна широкому кругу читателей, которые сомневаются, нужно ли им углубляться в мир функционального программирования или нет. Пожелания, предложения и замечания по переводу и терминологии принимаются по личной почте.

Мнение переводчика может иногда не совпадать с мнением автора, но переводить статью было крайне занимательно.

UPD: альтернативный вариант перевода вы можете найти на rsdn (спасибо flamingo за ссылку).

Представляю вашему вниманию перевод документа "Coding Guidelines for C# 3.0, 4.0 and 5.0".

Целью создания этого списка правил является попытка установить стандарты написания кода на C#, которые были бы удобными и практичными одновременно. Само собой, мы практикуем то, что создали. Эти правила являются одним из тех стандартов, которые лежат в основе нашей ежедневной работы в AvivaSolutions. Не все эти правила имеют четкое обоснование. Некоторые из них просто приняты у нас в качестве стандартов.

Статический анализатор кода VisualStudio (который также известен как FxComp) и StyleCop могут автоматически применять многие из правил кодирования и оформления путем анализа скомпилированных сборок. Вы можете сконфигурировать их таким образом, чтобы анализ производился во время компиляции или был неотъемлемой частью непрерывной или ежедневной сборки. Этот документ просто добавляет дополнительные правила и рекомендации, но его вспомогательный сайт www.csharpcodingguidelines.com предоставляет список правил анализа кода, необходимых в зависимости от того, с какой базой кода вы работаете.

Серия игр Grand Theft Auto прошла долгий путь с момента своего первого релиза в 1997 году. Примерно 2 года назад Rockstar выпустила GTA V. Просто невероятный успех: за 24 часа игру купило 11 миллионов пользователей, побито 7 мировых рекордов подряд. Опробовав новинку на PS3, я был весьма впечатлен как общей картинкой, так и, собственно, техническими характеристиками игры.

Ничто так не портит впечатление от процесса, как экран загрузки, но в GTA V вы можете играть часами, преодолевая бескрайние сотни километров без перебоев. Учитывая передачу солидного потока информации и свойства PS3 (256 Mb оперативной памяти и видеокарта на 256 Mb), я и вовсе удивился, как меня не выбросило из игры на 20-ой минуте. Вот где чудеса техники.

В этой статье я расскажу о проведенном анализе кадра в версии для ПК в среде DirectX 11, которая съедает пару гигов как оперативки, так и графического процессора. Несмотря на то, что мой обзор идет со ссылкой на ПК, я уверен, что большинство пунктов применимо к PS4 и в определенной степени к PS3.

Анализ кадра

Итак, рассмотрим следующий кадр: Майкл на фоне любимого Rapid GT, на заднем плане прекрасный Лос-Сантос.



Осторожно! Трафик!