Многоточие (эллипсис, от греч. ellipsis — незаполненность) — самостоятельный типографский знак, разновидность отточия, состоящий из трёх точек идущих подряд, используется для обозначения скрытого смысла, особенностей устной речи (вздох, пауза, задумчивость), недосказанности либо для исключения из текста некоторых слов, например при цитировании.

Если вы делаете публичный API, то скорее всего сталкивались с проблемой его документации. Большие компании делают специальные порталы для разработчиков, где можно почитать и обсудить документацию, или скачать библиотеку-клиент для вашего любимого языка программирования.

Поддержка такого ресурса (особенно в условиях, когда API активно развивается) — достаточно трудозатратное дело. При изменениях, приходится синхронизировать документацию с фактической реализацией и это напрягает. Синхронизация состоит из:

• Проверки, что вся существующая функциональность описана в документации
• Проверки, что всё описанное работает как заявлено в документации

Заметил, что на Хабре никто не писал про отличный JavaScript шаблонизатор Swig.

JavaScript в поледнее время становится все более популярным и находит новые неожиданные сферы применения. Вот и меня не обошел этот тренд, так что при just-for-fun разработке одного проекта я не удержался и решил попробовать использовать JS одновременно на сервере (Node.JS), веб-клиенте (Backbone.js — все серьезно :) ) и в мобильном приложении (PhoneGap). Следующим шагом для меня стал выбор шаблонизатора, причем поддержка как node, так и браузера была обязательным критерием. До этого я имел дело в основном в Django Template Language, так что выбор пал на Swig.

Особенности Swig:

• Django Template подобный синтаксис
• Крайне высокая скорость работы (бенчмарки)
• Поддержка node.js и основных браузеров
• Совместимость с Express
• Открытый исходный код

Если кто-то ещё не знает, что такое хвостовая рекурсия, вот простой пример метода, складывающего в лоб натуральные числа от 1 до n (n≥0):

function add(n,acc) {
  if(n===0) return acc;
  return add(n-1,acc+n);
}

Изначально функция вызывается с параметром acc=0. В случае, если n не равно нулю, метод вызывает сам себя с другими параметрами и возвращает результат. Компилятор (или интерпретатор, или виртуальная машина) могут понять, что текущий вызов функции в стеке уже не нужен, стереть его и заменить следующим вызовом. Таким образом, рекурсия не приводит к разрастанию стека. Строго говоря, хвостовой вызов не обязан обращаться к текущей функции: вызов любой другой тоже может быть хвостовым. Главное условие: вызов функции и возврат её результата должны быть последними действиями в текущей функции. К примеру, в такой реализации метода хвостовой рекурсии нет, так как после вызова происходит ещё сложение:

function add(n) {
  if(n===0) return 0;
  return n+add(n-1);
}

По ряду причин хвостовая рекурсия в JavaScript не поддерживается (обсуждение на эту тему есть на StackOverflow). Поэтому вызов вроде add(100000,0) завершится исключением. На Хабре предпринимались попытки решить эту проблему через setTimeout, но это выглядит не очень честно и не очень красиво. Более изящное решение для языка Python было предложено с использованием «трамплина». Похожий подход для JavaScript рассмотрен здесь. Но мне захотелось, чтобы работало быстро и чтобы функцию можно было записать прямо как в примере выше. Посмотрим, что можно сделать.

Привет хабражители. Если вам надоело постоянно устанавливать на новых машинах с разными ОС одно и тоже rails окружение с десятками зависимостей и кучей пакетов, то предлагаю вам ознакомится с интересным решением от rails-core разработчиков. На вашей хост-машине нужно иметь лишь Vagrant и Virtual Box.

Волею судеб, запуская очередной проект, я столкнулся с достаточно интересным фактом.

Многие мои знакомые так или иначе пытаются делать проекты, получается у немногих.

Я хочу рассказать на небольших примерах о том, что нужно делать в проекте, а на что можно забить, даже если это противоречит вашим интуитивным устремлениями.

AngularJS — прекрасный фреймворк для построения веб-приложений. У него замечательная документация, снабженная примерами. В обучающих «пробных» приложениях (вроде TodoMVC Project) он очень достойно показывает себя среди остальных прочих фреймворков. По нему есть отличные презентации и скринкасты.

Однако если разработчик никогда ранее не сталкивался с фреймворками, подобными Angular, и пользовался в работе в основном библиотеками вроде jQuery, то ему может быть трудно изменить свой образ мышления. Как минимум, так было со мной, и я бы хотел поделиться некоторыми заметками на эту тему. Может быть, кому-то это будет полезно.

Я продолжаю цикл статей по применению текстмайнинг-методов для решения различных задач, возникающих в рекомендательной системе веб-страниц. Сегодня я расскажу о двух задачах: автоматическое определение категорий для страниц из RSS-лент и поиск дубликатов и плагиата среди веб-страниц. Итак, по порядку.

Автоматическое определение категорий для веб-страниц из RSS-лент

Обычная схема добавления веб-страниц (вернее, ссылок на них) в Surfingbird такова: при добавлении новой ссылки пользователь должен указать до трёх категорий, к которым принадлежит эта ссылка. Понятно, что в такой ситуации задача автоматического определения категорий не стоит. Однако, кроме ручного добавления, ссылки попадают в базу и из RSS-потоков, которые предоставляют многие популярные сайты. Поскольку ссылок, поступающих через RSS-потоки, очень много, зачастую модераторы (а в этом случае именно они вынуждены проставлять категории) просто не справляются с таким объёмом. Возникает задача создания интеллектуальной системы автоматической классификации по категориям. Для ряда сайтов (например, lenta.ru или sueta.ru) категории можно вытащить непосредственно из rss-xml и вручную привязать к нашим внутренним категориям:

В прошлой статье я начал рассказывать о своём опыте разработки экспериментального WEB-проекта «Что делать?» на Node.JS. Первая часть была обзорной, в ней я постарался раскрыть плюсы и минусы технологии, а также предупредить о проблемах, с которыми, возможно, придётся столкнуться в ходе разработки. В этой статье я подробнее остановлюсь на технических деталях.

Несколько слов о «хабраэффекте»

Уже давно я слышал об инструменте для автоматизации сборки проекта — Ant, но как-то не мог найти ему реального применения в проектах на PHP. Компилить вроде ничего не надо, внешние библиотеки вполне можно подключить через svn:externals, оставались только тесты, которые свободно выполнялись через $ phpunit AllTests.php, да перенос изменений на рабочий сервер (svn export + небольшой самописный скрипт). Даже достаточно хорошая статья об использовании ant в eclipse не подвигла меня на использование сего инструмента, да еще и build файлы писать не хотелось…

Вобщем все как всегда. Какая-то подобная штука вроде бы и не помешала бы, но все и так хорошо работало и лень было изучать псевдопомогающую технологию. Так было до тех пор, пока я не познакомился с Java…

Итак, тема рейтинговых систем продолжает будоражить умы хабрапользователей. Появляются всё новые и новые схемы, формулы, тесты. И каждый раз всё сводится к одному и тому же вопросу: как совместить среднюю оценку пользователей с нашей уверенностью в этой оценке. Например, если один фильм получил 80 положительных и 20 отрицательных голосов, а другой — 9 положительных и 1 отрицательный, то какой из фильмов лучше? Не претендуя на создание новой универсальной рейтинговой системы, я всё же предложу один из возможных подходов к решению именно этого вопроса.

Каждый, чья деятельность связана с изучением больших объемов литературы и написанием собственных текстов, рано или поздно сталкивается с необходимостью систематизации стремительно растущей библиотеки и еще более стремительно накапливающихся заметок и набросков. Для решения этой задачи существуют десятки решений: библиографические менеджеры, менеджеры знаний, персональные информационные менеджеры. Испробовав за последние несколько лет, пожалуй, все существующие в этой области решения (по крайней мере, для Windows), могу сказать, что каждое из них предлагает свой набор замечательных возможностей, но универсального варианта, в котором были бы объединены они все, увы, обнаружить долго не удавалось.

Как в фильме Начало (Inсeption), реальность в продуктовой разработке имеет определенную вложенность слоев. В зависимости от того, какая роль вам выпала, ваше “начало” в проекте может произойти раньше или позже, но всегда приятнее быть в числе создателей новой реальности, не так ли?

Эта статья — вступительная часть к трилогии о том, что собой представляет в гибкой продуктовой разработке:

• Готовность Начать
• Готовность Завершить
• Готовность Выпустить

Первая часть будет посвящена процессу открытия продукта (Product Discovery), вторая — процессу разработки продукта (Agile Delivery), третья — формированию цикла этих двух процессов, с обратной связью от рынка (Business Development). Здесь же, в начале, я задам общие рамки ролей и процессов, в которые буду углубляться в следующих частях.

Пишу эту статью для нынешних или начинающих Владельцев Продуктов — «ловцов снов» и «продавцов воздуха». Людей, идеи которых способны изменить реальность, а могут сами оказаться иллюзией.

В общем-то на Хабре достаточно постов о фрилансе вообще, и о Elance.com в частности — пост ниже является попыткой поделиться опытом.
Информации много не бывает — посему позвольте начать.

Если вы впервые слышите про Elance — настоятельно рекомендую прочитать два поста ниже, serjio очень хорошие советы даёт по поводу регистрации, наполнения портфолио, бидов и прочего, что необходимо знать:

• Как начать работать на Elance.com. Краткое руководство для веб-дизайнера.
• Работа на elance для новичков. Часть2

Достаточно большое число людей используют github для хранения исходного кода своих проектов. Идеология fork/pull request позволяет достаточно легко выполнять обзоры кода (code review). Обзоры кода в значительной степени позволяют поднять качество кодирования в проекте. Однако, часто человек выполняющий обзор кода вынужден заниматься проверкой стандартов кодирования принятых в проекте, и прочих очевидных вещей не связанных непосредственно с задачей решенной в pull запросе. Такие ошибки кодирования могут и должны быть обнаружены автоматически.

Не так давно промелькнула ссылка на достаточно свежее (осень 2011) англоязычное голосование со скромным названием "самая впечатляющая книга, которую должен прочесть каждый разработчик программного обеспечения" и описанием:

Если бы вы могли вернуться в прошлое, к самому началу своей карьеры разработчика и сказать самому себе: «прочитай именно эту книгу», в самой начале своей карьеры разработчика, какую бы книгу вы рекомендовали?

Тема перевода зарубежной профессиональной IT-литературы стоит достаточно остро, многие любят читать книги в оригинале по различным причинам, таким так время выхода русского перевода с запозданием на годы, недостаточный профессионализм переводчика и соответствующая потеря тонкостей и авторского стиля и т.д.

Однако в данном небольшом посте я возьму на себя смелость перечислить ТОП-5 тех самых книг, победивших в голосовании, переведенных на русский язык. И дать небольшие комментарии, ведь книги действительно этого достойны. Да, лично я бы поменял некоторые места, однако положимся на «мнение зала» ресурса Stack Overflow.

Обычно концепции или парадигмы программирования объясняют либо описательно — «разжёвывая» новые идеи простыми словами, либо метафорически — уподобляя их хорошо знакомым аудитории предметам и понятиям. Но ни первый, ни второй способ не дает такого точного и полного представления о предмете, как взгляд с точки зрения низкоуровневой реализации.

Когда в изучении языка доходишь до нетривиальных вещей, бывает полезно сместить уровень абстракции, чтобы понять, как на самом деле всё устроено. Ведь, по большому счету, любые конструкции языков сколь угодно высокого уровня сводятся к старому доброму машинному коду. Писать в объектно-ориентированном или функциональном стиле можно и на чистом C, и даже на ассемблере. Грубо говоря, любой высокоуровневый язык — это зафиксированный на уровне компилятора или интерпретатора набор синтаксических карамелек и шоколадок. Повышение уровня абстракции позволяет писать более сложные программы с меньшими усилиями, но вот понять в начале пути, что конкретно имеется в виду под наследованием или замыканием, как это всё работает и почему, гораздо легче, разобравшись, каким образом всё это реализовано.

JavaScript, как никакой другой язык, нуждается в именно таком объяснении. Функциональная природа, скрытая за Си-подобным синтаксисом, и непривычная прототипная модель наследования поначалу сильно сбивают с толку. Давайте мысленно понизим уровень JavaScript до простого процедурного, наподобие Си. Отталкиваясь от этого «недоязыка», переизобретем функциональное и объектно-ориентированное программирование.

Это статья о том, как был сделан демонстрационный пример Wall Clock in Pure CSS3. Изначально, я предполагал написать данную статью в виде пошагового учебного пособия, но в процессе я понял, что такой пример мало для этого подходит. Потому я решил остановиться только на деталях, которые, на мой взгляд, наиболее интересны, а реализацию остального можно посмотреть и в коде.

Для начала собственно сам пример — на codepen.io или на cssdesk.сom

Предисловие

18 февраля вышел релиз Grunt v0.4.0, с чем всех и поздравляю. Если вы еще не знакомы с Грантом — прошу пройти на официальный сайт или почитать ознакомительную статью на Хабре. Вкратце, Грант позволяет автоматизировать склеивание и минификацию js-файлов, запуск тестов, проверку кода с помощью JSHint и многое другое.

Данная статья — история миграции одного приложения с Гранта v0.3.9 на вышедшую v0.4.0. Версии несовместимы и переезд оказался не таким простым делом, как я изначально предполагал. Полная инструкция по миграции на английском находится здесь, она подробнее чем мое описание.

Зачем я использую Grunt

Как любому ленивому frontend-разработчику, мне нужен был инструмент, который автоматизирует рутинные задачи, позволяя сосредоточиться непосредственно на разработке. Так я нашел Грант, который делал за меня следующее:

• компиляция stylus в css;
• склеивание js-файлов;
• проверка JavaScript линтером;
• минификация склеенных js-файлов;
• запуск unit-тестов (qUnit);
• отслеживание изменений исходных файлов и автоматический перезапуск вышеперечисленных задач.

В предыдущей статье я уже обозначил основные направления решения задачи холодного старта в рекомендательной системе веб-страниц. Напомню, что проблема холодного старта делится на холодный старт для пользователей (что показывать новым пользователям) и холодный старт для сайтов (кому рекомендовать вновь добавленные сайты). Сегодня я более подробно остановлюсь на методе семантического анализа текстов (text mining) как основном подходе к решению проблемы холодного старта для новых сайтов.