Алан Кей, Дуглас Энгельбарт и прочие пионеры компьютерной эры заявляют, что «информационная революция еще не началась» [1],[2]. В смысле? Что они имеют ввиду? Похоже на то, что они сравнивают текущее положение дел со своей внутренней картинкой, как оно могло бы быть, «если бы вы сделали все в точности, о чем мы говорили, а не те 5%, которые вы еле-еле смогли реализовать.»

Приглашаю всех принять участие в коллективном переводе и обсуждениях, каким может быть (мог бы быть) «информационный мир», как усилить интеллект человечества и как построить образ будущего, в котором бы хотелось жить.

«Любой человек и любая компания, использующие компьютер в интерактивном режиме, должны испытывать благодарность по отношению к Лику»
— Боб Тейлор, основатель Xerox PARC и основатель исследовательской лаборатории DEC

Джозеф «Lick» Ликлайдер «придумал» компьютерную эру, был идейным вдохновителем Марвина Мински, Джона Маккарти, Дугласа Энгельбарта, Айвана Сазерленда, Роберта Тейлора. (Биография тут)

Представляю вашему вниманию первую часть статьи, благодаря которой Ликлайдера пригласили в ARPA реализовывать свои проекты.

Поздравляем тебя с праздником. Мы долго думали, что подарить тебе сегодня. Среди нас есть программисты, и иногда мы разговариваем. Одна из тем — как делать больше, делая меньше, то есть продуктивность, результативность, безошибочность, вот это всё.



За N-ые лета программирования на том и сём у автора (@ahriman) скопилась подборка соответствующих вышеуказанным темам ресурсов. Того, что может значительно упростить жизнь (или нет). Сегодня акцент ставим на Visual Studio и Visual Studio Code разных версий, а также на архитектуре. Приглашаем под кат, друзья. И не забудьте поделиться, кого вы читаете, что вы используете и какие фичи больше всего любите.

Довольно часто программисты и специалисты из области data science сталкиваются с задачей поиска похожих профилей пользователей или подбора схожей музыки. Решения могут сводиться к преобразованию объектов в векторную форму и поиску ближайших.

Мы тоже столкнулись с необходимостью поиска ближайших соседей в задаче распознавания лиц. Там мы формируем векторные представления лиц при помощи нейросети и ищем ближайшие векторы уже известных людей. Изначально для поиска мы выбрали Annoy, как хорошо известный и проверенный алгоритм, используемый в том числе в Spotify. Но быстро поняли, что с его аппетитами по памяти мы либо не вмещаемся в RAM, либо сильно теряем в точности. Это привело к небольшому исследованию. О результатах которого пойдет речь ниже.

Картографический сервис – зачем это? Ну например, я 10 лет жил в нашей маленькой провинции, а потом взял и понаехал в Москву, и всё для меня так ново. А где магазины, боулинг, кафешки, парки отдыха – надо знать же, где тратить московскую зарплату. Но вот беда, как узнать? Раньше был справочник «Желтые страницы» и там была карта и всё по адресам. Чтобы найти что-то уходило масса времени. Сейчас стало всё в разы проще. Вот прекрасный пример: http://www.pushkino.org/. Но это далеко не всё.
Я могу отслеживать погоду, пожары, пробки (кстати!) в реальном времени.
Мой заказчик может не вводить свой адрес, а попросту отметить его на карте и я буду знать куда доставить ему товар – какое классное решение, не надо всего этого – «Проспект маршала Блюхера, 43, г. Санкт-Петербург, Россия».

История о чувстве зрения, восприятии кадров и частоты обновления, размытости движущегося объекта и телевизионных экранах.
(также см. перевод статьи того же автора «Иллюзия скорости» — прим. пер.)

Введение

Вы могли слышать термин кадры в секунду (FPS), и что 60 FPS — действительно хороший ориентир для любой анимации. Но большинство консольных игр идут на 30 FPS, а кинофильмы обычно записывают на 24 FPS, так зачем же нам стремиться к 60 FPS?

Кадры… в секунду?

Ранние времена кинопроизводства

Съёмки голливудского фильма 1950 года «Юлий Цезарь» с Чарлтоном Хестоном

Когда первые кинематографисты начали снимать кино, многие открытия делались не научным методом, а путём проб и ошибок. Первые камеры и проекторы управлялись вручную, а плёнка была очень дорогой — настолько дорогой, что при съёмке старались использовать наименьшую возможную частоту кадров, лишь бы сэкономить плёнку. Этот порог обычно находился между 16 и 24 FPS.

Привет, Друзья!

Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.

Пример использования на огромном графе:

Поиграться с демо можно здесь

В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.

Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

Ловите 2 плаката с регулярными выражениями в форматах A2 и A3.

Плакаты просто идеальные, потому что красивые и полезные сразу. Распечатайте, повесьте, любуйтесь и пользуйтесь.

Популярность JavaScript растёт, его возможности используют на разных уровнях применяемых разработчиками стеков технологий и на множестве платформ. На JS делают фронтенд и бэкенд, пишут гибридные и встраиваемые приложения, а также многое другое.

Анализ статистики GitHub показывает, что по показателям активных репозиториев и push-запросов, JavaScript находится на первом месте, да и в других категориях он показывает довольно высокие позиции.


Статистические сведения по JavaScript с GitHub

С другой системой статистических сведений по GitHub можно ознакомиться здесь, она подтверждает то, что было сказано выше.

Если множество проектов плотно завязаны на JavaScript, значит, разработчикам необходимо как можно более эффективно использовать всё, что даёт им язык и его экосистема, стремясь, на пути разработки замечательных программ, к глубокому пониманию внутренних механизмов языка.

Как ни странно, существует множество разработчиков, которые регулярно пишут на JavaScript, но не знают, что происходит в его недрах. Пришло время это исправить: этот материал посвящён обзору JS-движка на примере V8, механизмов времени выполнения, и стека вызовов.

В этой статье мы поговорим о «магической» константе 0x5f3759df, лежащей в основе элегантного алгоритмического трюка для быстрого вычисления обратного квадратного корня.

Вот полная реализация этого алгоритма:

float FastInvSqrt(float x) {
  float xhalf = 0.5f * x;
  int i = *(int*)&x;  // представим биты float в виде целого числа
  i = 0x5f3759df - (i >> 1);  // какого черта здесь происходит ?
  x = *(float*)&i;
  x = x*(1.5f-(xhalf*x*x));
  return x;
}

Этот код вычисляет некоторое (достаточно неплохое) приближение для формулы



Сегодня данная реализация уже хорошо известна, и стала она такой после появления в коде игры Quake III Arena в 2005 году. Её создание когда-то приписывали Джону Кармаку, но выяснилось, что корни уходят намного дальше – к Ardent Computer, где в середине 80-ых её написал Грег Уолш. Конкретно та версия кода, которая показана выше (с забавными комментариями), действительно из кода Quake.
В этой статье мы попробуем разобраться с данным хаком, математически вывести эту самую константу и попробовать обобщить данный метод для вычисления произвольных степеней от -1 до 1.

Да, понадобится немного математики, но школьного курса будет более, чем достаточно.

Как создать чистый интерфейс, используя всего лишь один цвет? Вы узнаете из этой статьи. Перевод «Я люблю ИП».

Будучи по большому счёту дизайнером-самоучкой, мне всегда было интересно, почему так много статей и сайтов говорят о теории цвета и цветовых палитрах. По моему опыту, вероятность сделать красивый дизайн, использую «сплит-комплиментарную палитру», стремится к нулю.

У меня есть другое мнение на этот счёт: теория цвета бесполезна.

Но если теория цвета не является прочной основой для выбора цвета в дизайне интерфейсов, то что тогда является?

Вот вам мой ответ: модификация цвета. Всё дело в небольших изменениях цвета, а не в их выборе из цветового круга.

Другими словами: основным навыком в придании цвета дизайну интерфейсов является умение модифицировать один основной цвет во множество различных вариаций.

Я знаю, что это звучит немного странно. Но послушайте меня, я дам вам практическую инструкцию для адаптации цвета в вашем дизайне.

Вы готовы? Тогда поехали.

Это приблизительная расшифровка лекции о предсказании переходов (предсказании ветвлений) на localhost, новом цикле лекций, организованном RC. Выступление состоялось 22 августа 2017 года в Two Sigma Ventures.

Кто из вас использует ветвления в своём коде? Можете поднять руку, если применяете операторы if или сопоставление с образцом?

Большинство присутствующих в аудитории поднимают руки

Сейчас я не буду просить вас подымать руки. Но если я спрошу, сколько из вас думают, что хорошо понимают действия CPU при обработке ветвления и последствия для производительности, и сколько из вас может понять современную научную статью о предсказании ветвлений, то руки подымет меньше людей.

Цель моего выступления — объяснить, как и почему процессоры осуществляют предсказание переходов, а затем вкратце объяснить классические алгоритмы предсказания переходов, о которых вы можете прочитать в современных статьях, чтобы у вас появилось общее понимание темы.

Статья является продолжением первой части. В посте рассмотрим построение SQL-запроса по объектной модели типа, в виде бинарного дерева выражений и сопутствующие темы параметризации SQL-запросов, оптимизации рефлексии. Темы этой статьи сами по себе весьма обособленны, поэтому можно читать особо не обращая внимание на первую часть. Еще раз отмечу, данное решение, является «дело было вечером — делать было нечего» и не претендует на лавры промышленного продукта.

Расскажите о тонкостях подключения фавиконок, какие способы сейчас актуальны?

Привет.

Я впервые пишу в поток об управлении и найме персонала. Речь пойдет об одном из способов классифицировать ваших будущих или действующих программистов. Мой основной тезис: все разработчики, грубо говоря, делятся на 4 больших типажа и каждому из этих типажей есть своя область применения. Попытка направить неправильный типаж на решение неподходящих для него задач ведет к провалу (неэффективная работа, или сотрудник покидает команду). Хотите знать почему так — добро пожаловать под кат. Приготовьтесь, текста много.

Бытует миф, что загорать полезно. Однако, мало кто знает, что загар — это ничто иное как защитная реакция организма в ответ на повреждения ДНК от ультрафиолета. Именно в ответ на появление специфичных обломков ДНК, являющихся “визитной карточкой” ультрафиолетовых повреждений, меланоциты (те самые клетки, из которых может развиться меланома) начинают вырабатывать больше меланина. Что такое меланин, думаю, многие знают — это тот пигмент, от концентрации которого зависит оттенок кожи и волос. В коже он выполняет роль тонировки, буквально принимая огонь на себя дабы уберечь от высокочастотных фотонов нашу ДНК.

Ученые подразделяют спектр УФ (UV) на 3 категории: A, B и C. Самый высокочастотный UVC до нас не доходит (спасибо озону), а вот остальные два типа очень даже:


Что же происходит, когда фотон УФ попадает по нашей ДНК? Происходит формирование т.н. пиримидиновых димеров — это когда одна из “букв ДНК”, вдохновившись приливом сил от фотона, решает упрочнить отношения с соседом-близнецом и вступает с ним в ковалентную связь. Такая связь может возникнуть между двумя тиминами или двумя цитозинами в ДНК или двумя урацилами в РНК:

Источник

Всем привет! Сегодня хотим поговорить об облачных базах данных, а точнее о тех проактивных и разовых мероприятиях, которые непосредственно обеспечивают их производительность.

Облачные базы данных давно решили вопрос быстрого прироста мощностей и запуска новых баз данных, и сегодня стали практически насущной потребностью компаний любого размера, благодаря переносу задач по администрированию и мониторингу на сторону провайдера.

Мы проделали большую работу, запуская и оптимизируя свою новую услугу облачной базы данных на собственной платформе Техносерв Cloud и, конечно же, столкнулись с рядом проблем и выработали свои подходы к их решению. Сейчас, когда сервис протестирован и работает, мы хотим поделиться с вами своим опытом – уверены, что прочитав этот материал, вы сможете избежать повторения чужих ошибок или откроете для себя что-то новое.

Добро пожаловать в учебник «Создание языка программирования с LLVM». Этот учебник знакомит вас с созданием простейшего языка программирования, и при этом показывает, каким оно может быть легким и интересным, а также даёт вам начальные знания, которые вы затем сможете применить на других языках программирования. Код в этом учебнике также может быть использован в качестве стартовой площадки для ваших творений с помощью LLVM.

Целью данного учебника является постепенное представление нашего языка, описание его пошагового создания. Это позволит нам охватить достаточно широкий спектр вопросов проектирования языков и использования LLVM, попутно показывая и объясняя код без огромного количества ненужных деталей.

Госструктуры выкладывают в интернет справочники с десятками гигабайтов информации. Если знать где искать, можно легально собрать данные о квартирах в промышленных масштабах.

Базы с индексами и районами городов тоже открыты. Бонусом я расскажу, как найти эти части адреса, если их не хватает.

Все справочники из этой статьи бесплатны и открыто лежат в интернете. Ни один не украли из ФСБ таинственные хакеры.

Недавно на ресурсе Medium были опубликованы две статьи от одного и того же автора, затрагивающие функциональность C# async/await.

Основными выводами были:

• рекурсивный вызов асинхронного метода в C# подвержен StackOverflowException
• goroutine'ы лучше задач (тасков) в .NET в плане производительности

Но главная проблема вышеприведенных публикаций — абсолютное непонимание модели кооперативной многозадачности в C# с вводом читателей в заблуждение. Сами же бенчмарки — бессмысленные, как мы увидим позже.

Далее в статье я попытаюсь раскрыть суть проблемы более подробно с примерами решения.

NB: использоваться будут свежевыпущенный .NET Core 2.0 и Go 1.8.3.

Вступление

На эту тему написано уже немало статей. Однако я еще не видел статьи, в которой сравниваются все основные сортировки на большом числе тестов разного типа и размера. Кроме того, далеко не везде выложены реализации и описание набора тестов. Это приводит к тому, что могут возникнуть сомнения в правильности исследования. Однако цель моей работы состоит не только в том, чтобы определить, какие сортировки работают быстрее всего (в целом это и так известно). В первую очередь мне было интересно исследовать алгоритмы, оптимизировать их, чтобы они работали как можно быстрее. Работая над этим, мне удалось придумать эффективную формулу для сортировки Шелла.

Во многом статья посвящена тому, как написать все алгоритмы и протестировать их. Если говорить о самом программировании, то иногда могут возникнуть совершенно неожиданные трудности (во многом благодаря оптимизатору C++). Однако не менее трудно решить, какие именно тесты и в каких количествах нужно сделать. Коды всех алгоритмов, которые выложены в данной статье, написаны мной. Доступны и результаты запусков на всех тестах. Единственное, что я не могу показать — это сами тесты, поскольку они весят почти 140 ГБ. При малейшем подозрении я проверял и код, соответствующий тесту, и сам тест. Надеюсь, что статья Вам понравится.