Дизайнер Джессика из компании Seed Design Consultancy занимается подбором оригинальных цветовых палитр для сайтов и предлагает несколько методов, в том числе по произвольному цвету, по рубрикатору тем (осень, минералы, природа). Сейчас она придумала ещё один способ, который несложно реализовать самостоятельно методом статистического анализа.

Всё очень просто: находите фотографию, которая вам очень нравится, и вычисляете в ней главные цвета. Поскольку фотография изначально гармонична, то и выбранные цвета будут сочетаться друг с другом. И не нужны никакие платные консультации.

Предыстория

Очень давно, когда мои познания в PHP были на уровне мат операций и вывода результатов, а нашел очень полезный класс, написанный Kalpeh Gamit, его сайт уже давно недоступен, поэтому, к сожалению контакты оставить не могу. Класс распространяется под именем GetImageColor и лицензией GPL 2.0.

Пользовался я этим классом частенько. Он принимает в качестве входного параметра изображение (только в формате JPEG, но за минуту дополняется всеми остальными), количество возвращаемых цветов и шаг обработки. Скрипт считывает цвет с фотографии с заданным шагом и заносит его в массив цветов. Итоговый массив отсортирован по вхождениям цветов и возвращается только заданное количество цветов.

В самую восточную часть России уже пришел новый день, а это значит, что там уже наступил замечательный праздник: День Программиста! И сегодня праздник вдвойне, потому что сегодня только 12, а уже день программиста: сейчас ведь у нас високосный год.
Места сбора в различных городах ищем и обсуждаем под катом
По такому случаю всем предлагаю провести сегодня вечер за кружечкой хорошего:

На Хабре периодически попадаются истории о том, как люди едут учиться за границу. Не так давно писали о получении магистра в США и я наконец решился описать свою историю о том, как я попал в аспирантуру и начал делать PhD, а также мой опыт летнего интерншипа в исследовательской лаборатории Mitsubishi Electric, ну и просто пару слов об образовании постсоветском и зарубежном.
Правда пишу я с немного корыстной целью — завлечь сюда нескольких будущих аспирантов для работы над одним интересным проектом. Так что, если вам интересно и особенно если есть желание попасть в аспирантуру в США, добро пожаловать под кат.

UPD. Оригинальная статья достаточно старая — 2010 года. Сейчас ситуация выглядит по-другому.

В декабре 2010 у Reddit-а было 829М просмотров и 119 серверов.
В конце 2011 года — 2,07B просмотров и 240 серверов.

Спасибо potomushto за актуализацию.

UPD 2. Поправил схему для людей с проблемами цветовосприятия. Спасибо second_pilot и spiritedflow

---

Стив Хаффман, один из создателей Reddit, рассказал на презентации, чему они научились, пока строили и развивали Reddit до 7,5 млн пользователей в месяц, 270 миллионов просмотров страниц в месяц и более 20 серверов баз данных.


Стив уточнил, что большинство полученных уроков были очевидными, поэтому в презентации не будет радикально новых идей. Но у Стива огромный опыт, и если он не смог увидеть эти грабли, то возможно, вам стоит обратить внимание на эти «очевидные вещи».


Каждый из 7 уроков будет рассмотрен в соответствующей секции.

• Падайте часто
• Разделение сервисов
• Открытая схема данных
• Избегайте хранения состояний
• Memcache
• Сохраняйте избыточные данные
• Выполняйте максимум работы в фоновом режиме

На написание этого поста меня вдохновил вот этот вот пост.

В своем же посте я хочу чуть рассказать об обучении в США и параллельно показать свою точку зрения на то, как это делать лучше. Все ниже сказанное относится более к компьютерным наукам (Computer Science), хотя есть некоторые общие утверждения.

Сейчас на хабре продолжают обсуждать сортировки и рейтингования сущностей (записей, постов, комментов), так что я сам этим заинтересовался и, как раз находясь на реддите, решил узнать как там работает сортировка, и наткнулся на отличную и короткую статью.

Этот пост — продолжение разбора алгоритмов сортировки (в прошлый раз был Hacker News). В этот раз, мы разберем как работает сортировка постов и комментариев на Reddit. Алгоритмы у Реддита достаточно простые, чтобы понять их и реализовать.

Первая часть этой записи будет сфокусирована на сортировке постов, а вторая на сортировке комментариев. Они довольно сильно различаются, и за идеей способа сортировки комментариев стоит Randall Munroe (автор xkcd).

Разбираем сортировку постов

Реддит open-source-ный проект и его код полностью доступен на гитхабе. Он написан на питоне, исходники вы можете увидеть тут. Их алгоритмы сортировки написаны под Pyrex, для дальнейшей компиляции (трансляции) в C-код. Pyrex был выбран из-за производительности. Я переписал их реализации на чистый питон, чтобы они легче читались.

В оригинале название звучит как «How Not To Sort By Average Rating». Я подумал, что дословный перевод «Как не сортировать по усреднённому рейтингу» будет малопонятен и хуже отражает содержание статьи.

Постановка проблемы

Вы занимаетесь веб программированием. У вас есть пользователи, которые оценивают контент на вашем сайте. Вы хотите разместить высоко оцененный контент наверху, а низко оцененный — внизу. Для этого на основе пользовательских оценок вам нужно вычислить некий «рейтинг».

Неправильное решение №1

Рейтинг= (Число положительных оценок) - (Число отрицательных оценок)

В современном мире часто приходится сталкиваться с проблемой рекомендации товаров или услуг пользователям какой-либо информационной системы. В старые времена для формирования рекомендаций обходились сводкой наиболее популярных продуктов: это можно наблюдать и сейчас, открыв тот же Google Play. Но со временем такие рекомендации стали вытесняться таргетированными (целевыми) предложениями: пользователям рекомендуются не просто популярные продукты, а те продукты, которые наверняка понравятся именно им. Не так давно компания Netflix проводила конкурс с призовым фондом в 1 миллион долларов, задачей которого стояло улучшение алгоритма рекомендации фильмов (подробнее). Как же работают подобные алгоритмы?

В данной статье рассматривается алгоритм коллаборативной фильтрации по схожести пользователей, определяемой с использованием косинусной меры, а также его реализация на python.

Децентрализованные сети входят в наш мир, в данный момент самые популярные сети которые не имеют корневого сервера это: Torrent, i2p, Tor.

Но недавно к ним добавилась еще одна — децентрализованная социальная сеть.

От переводчика

Прошу прощения за слегка вольный перевод. Я старался сохранить мысль максимально близко к оригинальной, но при этом сделать текст чуть более связным. В оригинале это транскрипция, причём довольно сложная.

Также прошу прощения за отсутствие перевода словосочетания “computer science”. В русском языке нет адекватного ему словосочетания. Всякие «информатики» и «компьютерные науки» — это либо дискредитировавшие себя понятия, либо бессмысленные переводческие суррогаты. Английское понятие “computer science” содержит историческую игру слов, которая в переводе на русский язык должна выглядеть как-то так: «науки о вычислениях, обработке информации и вычислительных устройствах». Думаю, лучше оставить оригинальное “computer science”. Во всяком случае, в таком виде это словосочетание позволит вам самим подобрать нужный контекст из всего многообразия, представляемого им в оригинале.

Почему я решил перевести этот текст (ведь он короткий и не особо насыщенный откровениями)? Потому, что это выступление Кармака. А он, как-никак, знаковая фигура в отрасли разработки ПО. То, что написано ниже, показывает отрыв теории разработки ПО от практики. Ведь, если эти мысли посещают такого разработчика и выносятся на QuakeCon, — то что тогда творится в головах рядовых прикладных программистов?

Замечали ли вы, как мало в нынешней культуре уделяется внимания профессии IT-шника? Казалось бы — всё вокруг пропитано интернетом, социальные сети объединили людей, мобильные технологии перевернули мир и т.д. Но где же творцы всего этого великолепия? Где книги о них? Где фильмы, комиксы? Где постеры с выдающимися разработчиками над кроватями подростков? Где фантики жвачек и брендированные игрушки? Где фан-клубы и подражатели? Нету этого всего. Из книг есть разве-что Ник, а из фильмов — Социальная сеть (да и они на самом деле не о программистах, а о магии и бизнесе, соответственно — это людям интереснее). Всё остальное — либо истории про хакеров в духе «мы взломаем Пентагон за 25 секунд», либо посты на гиковских ресурсах вроде Хабра, либо финансовые сводки о том, сколько кто-то там заработал денег на IPO. А всё почему? А потому что в массовом сознании людей работа программиста выглядит неинтересной и скучной. Вот такой, как на картинке справа

Стол, стул, компьютер. Изо дня в день. Скучно. При этом есть много профессий, люди которых 90% времени проводят так же. Ну, например, архитекторы небоскрёбов или инженеры космических кораблей. Но в результате работы архитектора получается настоящее здание, которым пользуются многие люди, в результате работы инженера получается какой-нибудь модный марсоход, которым все восхищаются. А результат работы программиста остаётся там же, где и происходил процесс его создания — в байтах на диске компьютера и в голове у автора. И потому он не так хорошо заметен остальным людям. А что им заметно? См. картинку выше.

Мне хотелось бы объяснить другим людям, не связанным с ИТ-технологиями, что видят они совсем не то, что происходит на самом деле. Вот заходите вы в комнату, где сидит человек пять «компьютерщиков». Все что-то там набирают, кнопают кнопки, усиленно пялятся в экраны. Но это только их тела. Самих их здесь нет. А где же они?

Широко известны сайты для решения олимпиадных задач по программированию, такие, как, например, TopCoder и Codeforces, а также сборники математических задач-головоломок, например, Project Euler. За последний год произошёл бум онлайн образования: возникли стартапы Coursera и Udacity, предоставляющие онлайн курсы от топовых университетов США… но для тех, кто хочет изучить биоинформатику, пока ничего нет.

Розалинд — проект, разрабатываемый в Санкт-Петербуге и University of California, San Diego с мая 2012 года, как раз заполняет эту нишу. Это платформа для обучения биоинформатике с помощью решения задач, бесплатная и открытая.

kNN расшифровывается как k Nearest Neighbor или k Ближайших Соседей — это один из самых простых алгоритмов классификации, также иногда используемый в задачах регрессии. Благодаря своей простоте, он является хорошим примером, с которого можно начать знакомство с областью Machine Learning. В данной статье рассмотрен пример написания кода такого классификатора на python, а также визуализация полученных результатов.

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах. Недавно на хабре появилась статья про использование машинного обучения для анализа тональности, однако, она была настолько плохо составлена, что я решил написать свою версию. Итак, в этой статье я постараюсь доступно объяснить, что такое анализ тональности, и как реализовать подобную систему для русского языка.

Введение

Добрый день, леди и джентльмены. Я взялся за продолжение статьи, написанной более полугода назад о том, как я уехал в Италию заниматься исследованиями. Материал в настоящей статье будет восприниматься лучше, если вы сначала прочтете предыдущую, хотя, как всегда, решать Вам.



Я начну с того момента, где закончил в прошлый раз. Я в Италии, в университете Тренто занимаюсь исследованиями в области социальных сетей, краудсорсинга. В этой статье я расскажу о том, как я все же поступил в докторантуру, о том, сложно ли быть PhD студентом, о том, как здесь сдаются экзамены, и что они из себя представляют.

Это перевод статьи с TechCrunch, написанной Полом Стоматьо, соучредителем сервиса печати фотографий Picplum поддержанного Y Combinator. В этом внушительно мотивирующем посте, Пол рассказывает о том, как по его мнению нужно правильно делать стартапы.

Небольшой экскурс в историю. Вы помните, как первый раз подключились к Интернету? Еще до того, как ваш компьютер был всегда на связи и когда выход в онлайн нужно было планировать. Радость видеть новые браузеры, например, появление Phoenix. Ваше волнение, когда вы впервые попробовали работать в Интернете при помощи вашего нового скоростного соединения. Это было время, когда сайты редко использовали JavaScript, а DHTML был модным словечком года. Сейчас сложно поверить, что Chrome-у всего лишь несколько лет.

Здравствуйте, уважаемые хабравчане! Это моя вторая статья, и мне хотелось бы поговорить о вычислительной геометрии.

Немного истории

Я являюсь студентом уже 4 курса математического факультета, и до того как я начал заниматься программированием, я считал себя математиком на 100 процентов.

В конце первого курса мой преподаватель по информатике, который занимается олимпиадным программированием, обратил на меня внимание. Им как раз не хватало одного математика в команду. Так потихоньку меня начали приучать к олимпиадному программированию. Скажу честно, для меня это было очень сложно: для человека, который узнал слово Delphi на первом курсе. Однако мой преподаватель оказался очень грамотным специалистом и нашел хороший подход ко мне. Он начал давать мне математические задачи, который я сначала решал чисто математически, а уже потом писал код (с грехом пополам).

Мне очень нравится подход моего преподавателя: «разберись с этой темой, а потом расскажи нам, да так чтоб мы все поняли».

Итак, первой на самом деле важной задачей, с которой мне поручили разобраться, было именно вычислительная геометрия, необходимо было разобраться в типичных задач этого раздела информатики. И я решил подойти к этой задаче со всей ответственностью.

Я помню, как долго мучился с этими задачами, чтобы они прошли все тесты на сайте informatics.mccme. Зато теперь я очень рад, что прошел через все испытания и знаю, что же такое задачи вычислительной геометрии.

1. Мир пытается оставить тебя тупым. Начиная от банковских платежей и процентов и заканчивая чудо-диетами — из необразованных людей легче вытрясти деньги и ими проще управлять. Занимайтесь самообразованием столько, сколько можете — для того, чтобы быть богатым, независимым и счастливым.

Доброе утро, дорогие хабралюди!