В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом создания SaaS-сервиса на базе LAMP стека, Postio и доведения сервиса до состояния, когда он стал приносить 3 700 долларов ежемесячно (до обрушения рубля было почти 7 000). Сразу надо сказать, что эта история не имеет ничего общего с инвесторами, с золотой лихорадкой Кремниевой долины и с какой-то сверхсовременной технологией. Просто незамысловатая история от независимого разработчика о создании прибыльного SaaS-сервиса, который может сделать любой. Этот веб-сервис был сделан для внутреннего рынка России, поэтому я перевёл всё на английский и в доллары для удобства (пожалуйста, обратите внимание, что это перевод моей статьи, которая изначально была написана для англоязычной аудитории). Но, с другой стороны, этот опыт является довольно универсальным и может быть применён везде. По сути, это инструкция по созданию проектов такого рода.

Три года назад я решил заняться SMM, и самым простым способом сделать это показалось запустить свою собственную группу в какой-нибудь нише и попытаться развить её. Facebook был уже, мягко говоря, довольно конкурентным на тот момент, поэтому я запустил свою тестовую группу на базе «ВКонтакте». Я выбрал очень популярную нишу, потому что всё, что я хотел, — это научиться, а не доминировать на рынке.

Наверное, я должен немного отвлечься и сказать, что VK.com имел и до сих пор имеет процветающую «экосистему» таких групп, которая приносит прибыль их владельцам. Это — своеобразный рынок, который Facebook прикрыл уже давно. И этот базар является прекрасной средой для обучения и экспериментов.

Недавно мне довелось поработать над прототипом видеочата. Это был отличный повод поближе познакомиться с концепциями WebRTC и опробовать их на практике. Как правило, когда говорят про WebRTC, подразумевают организацию аудио- и видеосвязи, но эта технология может применяться и для других интересных вещей. Я решил попробовать сделать peer-to-peer игру и поделиться опытом ее создания. Видео того что получилось и подробности реализации под катом.

Дисклеймер

В мобильной индустрии существует достаточное количество приложений, в которых пользователи могут заработать реальные деньги, выполняя определенные действия. В этом посте я рассказал о всех известных мне примерах таких приложений, а если какое-то упустил из внимания — пишите в комментариях, я постараюсь собрать по ним информацию для добавления в пост.

ReadMe carefully, а не как обычно

Цели данного поста:

• обзор данной категории приложений (мобильные мотиваторы, приложения для заработка на смартфоне — как угодно);
• выявление отраслей и сфер применения, в которых они наиболее успешны.

Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.

Предыдущая статья про 15 нестандартных инструментов продвижения мобильного приложения неожиданно хорошо зашла на Хабре. Это говорит о том что тема для сообщества актуальна.

В данной статье вас ожидает большой текст (TLD:DR!) о продвижении приложения в СНГ, на западных рынках и в Азии, с подробным разбором каждого из рынков и большим количеством полезных ссылок.

Запасайтесь чаем и добро пожаловать под кат.

Представляю вашему вниманию перевод очень ёмкой, и в то же время достаточно краткой (для такого масштаба проблемы) статьи Карла Чео. Я решил, что очень хочу сделать её перевод практически сразу, как только начал читать, и очень рад, что в итоге сделал это.

Для того, чтобы сделать обучение более веселым и интересным, представляю вам перечень важных теорий и концепций информатики, объяснённых с помощью аналогий с минимальным количеством технических деталей. Это будет похоже на очень быстрый курс информатики для всех с целью просто дать вам общее представление об основных концепциях.

Важные замечания:

• Пункты с неуказанным источником написаны мной самостоятельно. Поправьте меня, если вы заметите какие-то неточности. Предложите лучшую аналогию, если это возможно.
• Заголовки ссылаются на соответствующие им статьи в Wikipedia. Пожалуйста, читайте эти статьи для более серьезных и детальных объяснений.
• Аналогии — отличный способ объяснить материал, но они не идеальны. Если вы хотите по-настоящему понять перечисленные концепции, вам следует начать с фундаментальных азов и рассуждать, исходя из них.

Также зацените эту инфографику (вариант на русском), если вы просто начинающий программист.

Во всех делах очень полезно периодически ставить знак вопроса к тому, что Вы с давних пор считали не требующим доказательств. Бертран Рассел.

Несмотря на высокую популярность профессии, связанной с информационной безопасностью, даже в условиях кризиса рынок испытыват нехватку квалифицированных кадров. Как правило, уровнь подготовки соискателей не соответвует их финансовым ожиданиям. Таким образом, компании вынуждены нанимать низкоквалифицированных специалистов, что негативно отражается как на качестве работы, так и на мотивации и лояльности к работодателю.

Очередной пост в рамках нашего цикла лекций Технопарка. В этот раз мы предлагаем вашему вниманию курс, посвящённый алгоритмам и структурам данных. Автор курса — Степан Мацкевич, сотрудник компании ABBYY.

Лекция 1. Основы

Начало первой лекции посвящено обсуждению основных понятий, на которых строится вся дальнейшая программа курса: что такое алгоритм и структура данных. Описаны базовые виды алгоритмов, их характеристики и методы анализа. Далее рассматриваются примеры создания алгоритмов для вычисления чисел Фибоначчи, проверки числа на простоту, быстрого возведения числа в целую степень. В конце лекции рассказывается об особенностях использования алгоритмов для работы с массивами: создание однопроходных алгоритмов, поиск минимального элемента, бинарный поиск.

Предлагаем вашему вниманию новый курс лекций Техносферы. Он представляет собой введение в Hadoop, фокусируясь на проектировании и реализации распределенных алгоритмов, которые могут применяться в различных сферах: обработка текстов, графов, связанных данных и т.п. Также рассматриваются различные компоненты платформы Hadoop и программные модели. Целью курса является знакомство студентов со стеком технологий Hadoop, применяемых для хранения, доступа и обработки больших объемов данных. Преподаватели курса: Алексей Романенко, Михаил Фирулик, Николай Анохин.

Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce

Что такое «большие данные». История возникновения этого явления. Необходимые знания и навыки для работы с большими данными. Что такое Hadoop, где он применяется. Что такое «облачные вычисления», история возникновения и развития технологии. Web 2.0. Вычисление как услуга (utility computing). Виртуализация. Инфраструктура как сервис (IaaS). Вопросы параллелизма. Управление множеством воркеров. Дата-центры и масштабируемость. Типичные задачи Big Data. MapReduce: что это такое, примеры. Распределённая файловая система. Google File System. HDFS как клон GFS, его архитектура.

Ни для кого не секрет, что современные социальные сети представляют собой огромные БД, содержащие много интересной информации о частной жизни своих пользователей. Через веб-морду особо много данных не вытянешь, но ведь у каждой сети есть свой API… Так давай же посмотрим, как этим можно воспользоваться для поиска пользователей и сбора информации о них.

Есть в американской разведке такая дисциплина, как OSINT (Open source intelligence), которая отвечает за поиск, сбор и выбор информации из общедоступных источников. К одному из крупнейших поставщиков общедоступной информации можно отнести социальные сети. Ведь практически у каждого из нас есть учетка (а у кого-то и не одна) в одной или нескольких соцсетях. Тут мы делимся своими новостями, личными фотографиями, вкусами (например, лайкая что-то или вступая в какую-либо группу), кругом своих знакомств. Причем делаем это по своей доброй воле и практически совершенно не задумываемся о возможных последствиях. На страницах журнала уже не раз рассматривали, как можно с помощью различных уловок вытаскивать из соцсетей интересные данные. Обычно для этого нужно было вручную совершить какие-то манипуляции. Но для успешной разведки логичнее воспользоваться специальными утилитами. Существует несколько open source утилит, позволяющих вытаскивать информацию о пользователях из соцсетей.

И снова в эфире наша постоянная рубрика «Лекции Технопарка». На этот раз предлагаем вам ознакомиться с материалами курса «Проектирование высоконагруженных систем». Цель курса — получение студентами навыков проектирования высокоэффективных программных систем.

Перед вами моя первая статья на этом замечательном ресурсе, потому не судите слишком строго. Конструктивная критика, поправки и дополнения приветствуются.

Так как это моя первая статья здесь, предлагаю начать со знакомства. Кому-то может показаться, что мой ник( First Row) звучит слишком пафосно, поэтому хочу, так сказать, прояснить ситуацию. Я часто подписывался «First row viewer», что означает «зритель в первом ряду». Но при регистрации аккаунта разработчика на Google Play оказалось, что символов слишком много. Пришлось оставить просто «First Row».

Что-ж, мы несколько отклонились от темы, и многим, наверняка, начала порядком надоедать моя болтовня( а внизу-то букв еще много). Поэтому предлагаю перейти непосредственно к нашей теме.

Прежде всего скажу, что здесь мы не будем разбирать IP-маршрутизацию, работу ARP-протокола и теорию самого Spoofing'а (на эту тему я видел пару прекрасных статей на Хабре). Так же предполагается, что вы знаете языки С, Java и имеете хотя бы минимальные навыки разработки под Android. Перейдем сразу к практике, в нашем случае к реализации. Для начала разберемся с инструментами. Лично я пользуюсь Eclipse с плагином ADT и установленным Android NDK (в нашем случае большая часть кода будет писаться как раз в нэйтиве). Возможно, вы будете редактировать сорцы в блокноте и собирать ручками через терминал, или использовать Android Studio, или что нибудь еще. В этом случае, может оказаться, что некоторые мои рекомендации можно будет опустить. В данной статье же я хочу рассказать в том числе о некоторых подводных камнях и граблях, на которые наступил, когда взялся за свой первый проект под Android.

Практическая подготовка в области информационной безопасности: «Стандарт», «Профи», «Эксперт». Обновленная программа.

Рады сообщить об очередном наборе «Корпоративных лабораторий тестирования на проникновение». Новая программа, помимо обновленного и наиболее актуального теоретического и практического материала, будет включать уникальный материал тарифа «Эксперт», в котором мы собрали «хардкордные» практики пентеста и противодействию злоумышленникам — материал уровня профессиональных конференций по практической безопасности.
Помимо уникальной программы и методики обучения, дополнительными преимуществами программы «Корпоративные лаборатории» являются полностью дистанционное обучение и гибкий график, позволяющий не отрываться от работы.

В последнее время определенную известность получили transducers — новая фишка из еще не вышедшей Clojure 1.7. На момент написания статьи актуальна Сlojure 1.7-alpha5, но уже успело появиться изрядное количество портов трансдьюсеров на разнообразные языки: Python, Ruby, JavaScript, PHP, Java, C++, Lua, Erlang. И… это немного обескураживает. Ведь довольно давно (еще в Clojure 1.5) добавили библиотеку reducers.Так вот про редьюсеры никто особо не говорил,никуда ничего не портировал, хотя, вроде как, делают они схожие вещи… Или нет?

Давайте разберемся, для чего нам в Clojure понадобились все эти reducers & transducers (они нам правда нужны?), как они работают, как их использовать… И выясним наконец, не пора ли выкидывать reducers на свалку.

Привет, username!

Хотел написать большую статью про биологию восприятия цвета, но решил для начала ограничиться простыми правилами для начинающего/продолжающего дизайнера интерфейсов. К сожалению, грамотная работа с цветом присутствует даже не во всех продуктах крупных компаний, поэтому данный текст имеет цель не только обучить новичков, но и напомнить более опытным дизайнерам обо всех тонкостях этого вопроса. Вопрос дальтонизма в статье не освещается.

Давид Ревуа — прекрасный художник, работающий со свободным программным обеспечением, постоянный член сообществ Krita Foundation и Blender Institute, концепт-художник анимационных проектов Gooseberry Open Movie Project, Mango Open Movie Project (Tears of Steel) и Durian Open Movie Project (Sintel). В этой статье он делится с начинающими художниками списком знаний, которые необходимо приобрести, чтобы работы получались реалистичными. Он обращает внимание, что для рисования «в цифре» следует обзавестись теми же навыками, что и в традиционной технике. Итак, приобщимся к его опыту.

Это вторая статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория — очень простая концепция.

Категория состоит из объектов и стрелок, которые направлены между ними. Поэтому, категории так легко представить графически. Объект можно нарисовать в виде круга или точки, а стрелки — просто стрелки между ними. (Просто для разнообразия, я буду время от времени рисовать объекты, как поросят а стрелки, как фейерверки.) Но суть категории — композиция. Или, если вам больше нравится, суть композиции — категория. Стрелки компонуются так, что если у вас есть стрелка от объекта А к объекту B, и еще одна стрелка из объекта B в C, то должна быть стрелка, — их композиция, — от А до С.

Введение

Несколько дней назад я открыл для себя замечательный ЯП Clojure — один из современных диалектов Lisp, особенностью которого является хорошая реализация средств многопоточности, компиляция в байткод jvm, соответственно возможность использования java — библиотек, jit-компиляция и т.д. Про Clojure можно почитать например тут. Но в этой статье речь пойдёт о метапрограммировании. Lisp устроен таким образом, что данные и код в нём — одно и то же. Объявления функций, макросов, вызовы функций, развёртывание макросов — в Lisp это всё просто списки, возможно вложенные друг в друга.

(defn square [foo] (* foo foo))
(defmacro show-it [foo] `(println ~foo))

Такое единство кода и данных предоставляет мощные возможности для метапрограммирования — код который пишет код, который пишет код, который пишет код и т.д. — это самое обычное дело для программирования на Lisp. В compile-time нам полностью доступен весь функционал языка, мы можем вызывать функции, развёртывать макросы, возможно рекурсивно. Например, если мы определим вот такой макрос: