Прошло уже почти 2 года, как основные разработчики Miranda IM перешли в форк Miranda NG. С тех пор Miranda IM практически не развивается, а вот Miranda NG медленно, но верно идёт вперёд. В начале 2014 года вышла версия 0.94 с поддержкой шифрования в ядре, а совсем недавно вышел релиз 0.95, где была реализована полноценная поддержка мета-контактов взамен костылю, который годами использовался ранее. Теперь у каждого контакта своя история, а у мета-контакта — общая история без дублирования записей в базе.

Какую роль играют разделы, категории, хабы, и прочая фасетная классификация и т.п. в нашей интернет жизни. Так ли все очевидно с ними?
Все эти понятия пришли к нам из бумажного прошлого, тогда жесткая систематизация была единственным способом навигации в книгах и документах. По началу в интернет средах рубрикация была чуть ли не единственным способом навигации. Каталоги цвели и множились, Yahoo яркий пример превращения каталога в мега успешный проект с капитализацией в 32 млрд $.

В связи с появлением статьи «Путешествия банковской транзакции», в рамках которой стали появляться вопросы по механизму проверке PIN, хотелось бы несколько уточнить данный вопрос. В данной статье будет рассмотрен только вопрос проверки т.н. online PIN, т.е. PIN, который вводится на терминале и передается для дальнейшей проверки в систему, которая выполняет авторизацию транзакции.

Прежде чем приступать непосредственно к вопросу прокерки PIN'а карты, остановимся на некоторых теоретических вопросах.

Привет. Примерно полгода назад я запилил Android приложение для скробблинга проигрываемой в разных плеерах музыки в last.fm.

Уже несколько месяцев у меня нет времени развивать этот проект, поэтому я решил открыть его исходники (репозиторий на гитхабе).

Я пишу этот пост на Хабр с небольшой надеждой на то, что здесь есть люди, которым было бы интересно развивать WAIL дальше, добавлять новые фичи, фиксить баги и просто участвовать в оупен-сорс проекте Android приложения :)

Кратко о last.fm: это сервис для любителей послушать музыку, главная фича которого заключается в том, что вы можете передавать инфомацию о треках, которые вы слушаете, а last.fm на основе этого будет предлагать вам других исполнителей, друзей, концерты исполнителей, которых вы слушаете (кстати офигенно, первый раз сходил на концерт именно по рекомендации last.fm).

Скриншоты для поддержания интереса

В данной статье предлагаю рассмотреть создание достаточно быстро (~30 секунд) устройства вводящего человека в состояние транса или гипнотического состояния.

В последнее время на хабре появилась ряд статей посвященных осознанным сновидениям.
И мне подумалось, что мои исследования в этой области могут быть интересными для других.

Началось все с попыток научным образом описать и объяснить феномен осознанных сновидений или другими словами ОСов. Для чего мне пришлось сделать массу экспериментов над собой и окружающими. Как правило эти эксперименты были безболезненными хотя случались исключения. В конечном мне довелось познакомиться с ребятами которые которые занимались этим исследованием более основательно. В частности у ребят оказался электроэнцефалограф (далее ЭЭГ), при помощи которого была снята ЭЭГ работы мозга человека во время осознанного сновидения.

Недавно мне захотелось создать личный проект на андроиде, и основной вопрос был такой: как однозначно идентифицировать пользователя заставляя его делать как можно меньше телодвижений? Конечно же это аккаунт Google. Я пытался пробовать множество примеров в сети — однако API несколько раз обновилось за время своего существования, многие методы не работали, мои вопросы в Google+ по этому поводу либо были вообще никак не восприняты окружением, либо были вроде «Никогда такое не делал».
В этой статье я постараюсь как можно более просто для новичков (вроде меня) описать мой метод авторизации в Google на андроид, получения токена и проверке этого самого токена на сервере.

Нам неоднократно поступали предложения о тестировании мультиварок, но до определенного времени мы от них отказывались — ну что такого можно рассказать о мультиварке. Однако, предложения продолжали поступать, и примерно после 5-6 письма редакция Box Overview задумалась, и решили сделать не просто тест одной мультиварки, а глобальное тест-сравнение 8 мультиварок нижнего ценового сегмента от разных брендов.



В нашем тесте участвуют 8 мультиварок от компаний Vitek (VT-4209), Kitfort (KT-201), Scarlett (SL-MC411S01), Polaris (PMC 0527D), Rolsen (RMC-5500D), Redmond (RMC-250), Philips (HD2173) и Panasonic (SR-MHS181).

Мы не будем рассказывать вам о дизайне — его можно посмотреть на фотографиях, не будем уточнять наличие контейнера для сбора конденсата — в него он попадает лишь в редких случаях, мы не будем говорить о «эффекте русской печи» и прочей маркетинговой шелухе, которую так любят продавцы.
Мы расскажем о более интересных вещах — об удобстве управления, о качестве рецептов из комплекта, о физической и химической стороне процесса приготовления, о типах антипригарных покрытий, о реальном, а не маркетинговом функционале и о том, что у мультиварок внутри.

Практически не осталось уже людей, которые бы не слышали о виртуальной реальности, и, наверное все уже слышали о VR-шлеме Oculus Rift, который можно сказать стал стандартом для подобного рода устройств. Так же на рынке есть решения, позволяющие использовать экран смартфона диагональю 4-5" в качестве экрана VR-очков, такие как Durovis Dive или нашумевший Google Cardboard, которые снизили планку демократичности вхождения в виртуальную реальность можно сказать уже для всех, но, тем не менее, пока что эта технология не стала повсеместной: не у всех есть смартфон с нужной диагональю, чтобы воспользоваться тем же картонным проектом гугла, покупать пусть не дорогое, но стоящее денег устройство типа Durovis Dive без какого либо понимания, что с ним конкретно делать дальше, а тем более заказывать и ждать сам шлем Oculus Rift простому обывателю довольно проблематично по многим причинам — начиная от цены за устройство, что делать с которым пока не совсем понятно и заканчивая довольно длительным ожиданием доставки заказа. Естественно, самым главным тормозом, помимо цены, является обычная лень и потухшая любознательность.

В этой статье я расскажу вам о своем пути к виртуальной реальности, опишу детальное и практически исчерпывающее руководство по изготовлению VR-шлема с использованием любого относительно современного андроид-смартфона или планшета любой диагонали, этот проект обойдется примерно в 5-8 часов работы и в 500-2000 рублей затрат, в зависимости от ваших пожеланий и возможностей, а на выходе вы получите очень интересное устройство, которое позволит вам смотреть fullHD 3D фильмы и фотографии, играть в андроид-игры а также использовать шлем для игр в ваши любимые PC-игры любой степени современности. Да, с трекингом головы и погружением в VR.

Поэтому, если вами не овладевает лень и вы любознательны, прошу под кат, но предупреждаю, статья наполнена тремя десятками «potato quality» изображений, общим весом на 4 мегабайта.

Общая теория распознавания

Мы, наконец, дошли до самой интересной темы – распознавания символа. Но для начала давайте немного разберемся с теорией, чтобы было понятнее, что именно и почему мы делаем. Общая задача автоматического распознавания или машинного обучения выглядит следующим образом.

Есть некоторый набор классов C и пространство объектов R. Есть некая внешняя «экспертная» система, с помощью которой для произвольного объекта можно определить, к какому классу он относится.

Задача автоматического распознавания – построить такую систему, которая на основе переданной ей ограниченной выборки заранее классифицированных объектов выдавала бы для любого нового переданного ей объекта соответствующий ему класс. При этом суммарная разница в классификации между «экспертной» системой и системой автоматического распознавания должна быть минимальной.

Система классов может быть дискретной или непрерывной, множество объектов может быть какой угодно структуры, экспертная система может быть произвольной, начиная с обычных человеческих экспертов, оценка точности может производиться только на некоторой выборке объектов. Но в своей основе практически любая задача автоматического распознавания (от ранжирования результатов поиска до медицинской диагностики) сводится именно к построению связки между объектами из заданного пространства и набором классов.

Мы знаем, что Земля – это одна из 8 планет, которые вращаются вокруг Солнца. Солнце – это всего лишь звезда среди порядка 200 миллиардов звезд в галактике Млечный Путь. Очень тяжело осознать это число. Зная это, можно сделать предположение о количестве звезд во вселенной – приблизительно 4X10^22. Мы можем видеть около миллиона звезд на небе, хотя это всего лишь малая часть от всего фактического количества звезд. Итак, у нас появилось два вопроса:

1. Что такое галактика?
2. И какая связь между галактиками и темой статьи (кластерный анализ)

На днях я обнаружил, что версия Android Studio неуклонно стремится к единице, в связи с чем задумался об изучении этого инструмента. Чтобы не было скучно, я решил поделиться своим опытом и собранными граблями в виде статьи-туториала.

Сразу хочу оговориться, что я не являюсь гуру Android-разработки, поэтому каких-либо откровений в тексте вы не найдете. Зато тут есть пошаговая инструкция по установке и настройке Android Studio под Windows и созданию простейшего проекта с использованием Android NDK.

Также заранее предупреждаю: статья получилась большой и очень подробной (честно, сам не ожидал), даже несмотря на то, что я почти все скриншоты и некоторые листинги кода спрятал под спойлеры.

Аннотация

В статье описывается фреймворк, позволяющий создавать графические кроссплатформенные приложения, написанные на языке Java, но при этом абсолютно не зависящие ни от Oracle JRE, ни от OpenJDK. Основная идеология фреймворка — по возможности снять с разработчика заботы об обеспечении «родного» look and feel для приложения под каждой операционной системой.

Фактически, на выходе вы получите исполняемый файл, опирающийся только на системные API, на котором нигде не будет клейма «написано на Java».

Все компоненты фреймворка имеют либеральные лицензии (BSD либо Apache), что позволяет использовать их в любых (в том числе, коммерческих) разработках.

Фреймворк находится в стадии публичной alpha-версии, что означает некоторую его работоспособность, но непроверенность. Использование поощряется (я постараюсь прислушаться к жалобам на проблемы и помогу их решить), но работоспособность не гарантируется.

Готовая, собранная версия приложений, демонстрирующих работу фреймворка под всеми платформами, находится здесь.

Всех интересующихся подробностями милости прошу под кат.

^{Фото Artem Svetlov}
Для построения правдоподобной пробочной картины проект Карты Mail.Ru обрабатывает большое количество информации по GPS-трекам участников движения. Часто о самом источнике треков мало что известно, в том числе из соображений безопасности. Но для определения истинной ситуации на дорогах мне всегда хотелось знать больше. Хотя бы для того, чтобы понимать насколько скорость машины источника соответствует скорости остального потока. В данной статье речь пойдёт о методе выделения маршрутных транспортных средств (автобусов, троллейбусов, маршруток и трамваев) из необработанного потока данных GPS.

Полтора года назад я писал статью о разработке своей собственной шины «CLUNET» для соединения устройств в «умном доме». Многие просят рассказать о том, что же у меня получилось в итоге, что я сейчас и попытаюсь сделать.

Попытался начертить схему моей комнаты со всеми устройствами объединёнными в сеть, картинка кликабельна:



Вся идея держится на трёх китах:

• Децентрализация — вся система функционирует без какого-либо главного модуля;
• Простота — минимум компонентов и лёгкость подключения;
• Дешевизна — себестоимость устройства легко уложить в 100 рублей.

Приходилось ли вам, перейдя по ссылке на интересный видеоролик на Youtube, обнаруживать, что ради нескольких секунд, где действительно происходит что-то интересное, вы только что потратили нескольк минут на созерцание совершенно бесполезного «мусора» только потому, что автор видео выложил целиком файл с видеорегистратора или смартфона? Количество видеокамер стремительно растёт, а количество людей, способных хотя бы обрезать пару лишних фрагментов, похоже, остаётся постоянным. И проблема не только в нескольких минутах убитого в интернете времени — ведь есть и более серьёзные случаи, например, десятки и сотни часов видео с камер наблюдения, которые иногда приходится просматривать, чтобы раскрыть преступление.

Учёные из университета Карнеги-Меллон разработали эффективный алгоритм выделения наиболее интересных фрагментов видео на основе машинного обучения. Новый алгоритм, названный ими «LiveLight» значительно превосходит аналоги по скорости и качеству работы. LiveLight выделяет характерные фрагменты видео и сотавляет их «словарь», а затем пытается предсказать на их основе следующий кадр. Если это удаётся с достаточной степенью точности, то это значит, что кадр не добавляет практически никакой новой информации и его можно исключить. В отличие от «механических» подходов, реагирующих на любое движение в кадре либо резкое изменение яркости, цвета или контраста, LiveLight достаточно универсален — он хорошо работает и на видео, снятым неподвижной камерой, и на любительской съемке трясущимся смартфоном.

К конференции Google I/O компания Google приготовила несколько приятных новостей, но самая необычная из новинок создана парой сотрудников парижского подразделения в свободные от основной работы 20% времени (да, кое-где эти правила ещё действуют). Это проект симуляции виртуальной реальности с помощью самодельного шлема VR из картона, в который вставляется Android-смартфон. Смартфон разделяет картинку на стереопару и даже отслеживает положение головы!

Проект называется Google Cardboard.

Доброго времени суток!
Данный пост является небольшим руководством, по автоматизации компиляции нативного кода в среде Intellij Idea с использованием Gradle. Gradle предоставляет достаточно большой функционал для автоамтизации сборки проектов. Но даже подключение нативных библиотек к Android проекту требует дополнительных усилий со стороны разработчика.

Предыстория

Недавно я сменил место работы и устроился работать в компанию, занимающуюся разработкой собственного мобильного программного обеспечения. Мы с моими новыми коллегами по работе решили перейти с Eclipse (на котором до этого велась вся разработка) на Intellij Idea, и в добавок с Ant на Gradle. У нас достаточно большой проект, с приличным количеством кода, в том числе с использованием нативного C и C++ кода, как самописного так и уже готовых библиотек.

Тех, кто занимается разработкой Android проектов с использованием Android NDK в среде Intellij Idea + Gradle прошу под кат.

Хочу рассказать о своем небольшом проекте для изучающих английский язык.

Как известно, чтобы изучать и не забывать язык, им надо пользоваться. И один из способов практиковать язык — это начать смотреть фильмы в оригинале.
Но как можно начать смотреть фильмы и получать при этом удовольствие, если в каждом диалоге актеров встречаются незнакомые слова?

В интернете полно методик, где советуют, например, смотреть по 3 раза или подготавливаться к просмотру, выписывая и заучивая заранее слова из субтитров. Да, возможно это эффективно, и кому-то подойдут такие способы, но это же так скучно… Я бы не смог смотреть 3 раза подряд один и тот же фильм. Хочется получать удовольствие от просмотра, смотреть сразу и без подготовки и все понимать.

Всем привет. Когда-то мы делали небольшой обзор книги "Программирование под Android". В этом посте мы хотели бы напомнить об этой замечательной книге и предложить скидку 25% на второе обновленное издание. Код купона — e14641e7. Акция действует до 1-го июля.

Книга доступна в электронном формате (PDF, ePub) и печатном.

В этой статье я хочу рассмотреть основы такой интереснейшей области разработки ПО как Распознавание Речи. Экспертом в данной теме я, естественно, не являюсь, поэтому мой рассказ будет изобиловать неточностями, ошибками и разочарованиями. Тем не менее, главной целью моего «труда», как можно понять из названия, является не профессиональный разбор проблемы, а описание базовых понятий, проблем и их решений. В общем, прошу всех заинтересовавшихся пожаловать под кат!