Более 50 лет назад автор популярных статей о математике в журнале Scientific American Мартин Гарднер предложил читателям задачу: «Можете ли вы разместить семь сигарет таким образом, чтобы каждая из них соприкасалась со всеми остальными?»

Время от времени я встречаю публикации, где рассказывается о том, какие из значений оператора == эквивалентны (как, например, здесь). Часто при этом оговаривается, что приведённые в таблице данные не очень хорошо организованы.

Я согласен, такие таблицы нужны, чтобы лучше ориентироваться в несовершенствах оператора… вот только несовершенства в организации данных в самих таких таблицах, на мой взгляд ещё больше усложняют ситуацию. Вот, к примеру, таблица из ссылки, приведённой выше:



Кошмар, товарищи!.. Как по мне, так здесь бóльший беспорядок в очерёдности строк/столбцов.

Покупка практически любого современного девайса, будь то смартфон, планшет, видеорегистратор, цифровой фотоаппарат или цифровая видеокамера автоматически влечет за собой приобретение карты памяти. Множество производителей предлагает широкий ассортимент карт различающихся по объему, классам, скоростям чтения/записи и цене. И тут пользователь сталкивается с муками выбора подходящей карты памяти. Особенно если в сферу интересов входит съемка видео в формате Full HD или высокоскоростная серийная съемка многопиксельной камерой. Заполучив в свое распоряжение 11 различных SDHC карт памяти стандарта UHS-I объемом 32 ГБ, я постараюсь пролить свет на расстановку сил и определить действительно лучшие карты памяти по результатам, как синтетических тестов, так и реальных задач.

Это третья часть переведённых заметок «Good User Interface». Первые 16 частей уже ранее перевели наши коллеги из ADV на Хабре, а вторые 11 перевели мы.

Идея 28


Используйте варианты по-умолчанию, не заставляя людей выбирать

Выбор по-умолчанию или самозаполняющиеся поля с обучением сокращают объем работы, которую должен проделать пользователь. Это стандартная техника, помогающая людям продвигаться по формам быстрее, учитывая, что их время ограничено. Одна из наиболее отвратительных вещей с точки зрения дизайна интерфейсов и конверсии посетителей в клиентов — это снова и снова просить пользователей предоставить данные, которые они уже указали ранее. Старайтесь делать поля, которые будут сами заполняться самыми популярными или уже известными значениями, а не просите людей их каждый раз заполнять. Чем меньше работы — тем лучше.

У нас в планах есть рассказ о перспективных и интересных накопителях будущего, поэтому краткий обзор и немного систематизации будут полезны. Системы хранения — это отдельная область, которая вторична относительно носителей, поэтому её сейчас затрагивать не будем. Сильно в прошлое тоже нет необходимости, обойдемся SATA/SAS временами, новейшей историей, ближайшим будущим и красивыми картинками с цифрами.

Возможно, вам уже попадался на глаза этот приём. Это поле ввода, которое выглядит так, как будто в нем есть текстовая подсказка (placeholder), но при начале набора текста она не исчезает, а отодвигается в сторону. Мне нравится эта идея. Брэд Фрост написал очень хорошую статью об этом приёме, подробно рассмотрев все «за» и «против».

Большинство примеров использования этой техники полагаются на JavaScript. В один прекрасный день я зашёл на nest.com, увидел там этот приём и задумался: а нельзя ли реализовать то же самое без JavaScript? И вот что из этого вышло.

Вот так выглядит форма на nest.com:

Не секрет, что заказчики не всегда заранее знают обо всём, что им потребуется от разрабатываемого программного продукта. Многие из них также не могут отличить такие нововведения, которые можно легко добавить в уже готовую систему от таких, которые необходимо либо предусмотреть с самого начала, либо сразу готовиться к значительным правкам существующего кода, сложным миграциям данных, и, соответственно, значительным затратам времени.

Однако часто ситуацию можно значительно улучшить, если ещё до начала разработки попытаться угадать возможные желания клиента, и сразу объяснить ему, что решение нужно принять прежде, чем начинать работу, поскольку в ином случае (если он в дальнейшем передумает), придётся многое переделать, и это займёт много времени.

Давайте рассмотрим, что стоит сразу же учесть при обсуждении проекта интернет-магазина.

В предыдущих своих заметках я описал основу, на которой строятся lock-free структуры данных, и базовые алгоритмы управления временем жизни элементов lock-free структур данных. Это была прелюдия к описанию собственно lock-free контейнеров. Но далее я столкнулся с проблемой: как построить дальнейший рассказ? Просто описывать известные мне алгоритмы? Это довольно скучно: много [псевдо-]кода, обилие деталей, важных, конечно, но весьма специфических. В конце концов, это есть в опубликованных работах, на которые я даю ссылки, и в гораздо более подробном и строгом изложении. Мне же хотелось рассказать интересно об интересных вещах, показать пути развития подходов к конструированию конкурентных контейнеров.
Хорошо, — подумал я, — тогда метод изложения должен быть такой: берем какой-то тип контейнера — очередь, map, hash map, — и делаем обзор известных на сегодняшний день оригинальных алгоритмов для этого типа контейнера. С чего начать? И тут я вспомнил о самой простой структуре данных — о стеке.

Сегодня мы попытаемся разобраться с методами размытия (blur) доступными для Android разработчиков. Прочитав определенное число статей и постов на StackOverflow, можно сказать, что мнений и способов выполнить эту задачу достаточно много. Я попытаюсь собрать все это в кучу.

И так, зачем?

Все чаще и чаще можно заметить эффект размытия в приложениях появляющихся на просторах Google Play Store. Взять хотя бы замечательное приложение Muzei от +RomanNurik или тот же Yahoo Weather. Глядя на эти приложения можно заметить, что при умелом обращении размытием можно добиться очень впечатляющих результатов.

Думаю, всем читателям хабра хорошо известны алгоритмы энтропийного сжатия с использованием префиксных кодов (алгоритмы Шеннона-Фано, Хаффмана и др.). Особенностью этих алгоритмов является тот факт, что длина кода определённого символа зависит от частоты этого символа в закодированном сообщении. Соответственно при декодировании сообщения необходимо иметь таблицу частот. Данная статья посвящена рассмотрению малоизученной, но важной задачи – передаче частот исходного алфавита.

На Хабре не раз поднимался вопрос автодополнения адресов в форме (раз, два, три).

Но вот и перед мной появилась задача реализовать такое автодополнение для небольшого интернет магазина. Критерии были такие:

• Автодополнение адресов только Москвы
• Автодополнение адреса одной строкой
• Решение должно быть бесплатно (лимит запросов не менее 1000 в сутки)
• Возможность подключить без дополнительных JS библиотек. (Я использую AngularJS Bootstrap-UI, в котором есть директива Typeahead, реализующая автодополнение формы)
• Стопроцентный uptime не обязателен

Но какой источник данных выбрать? Я выбрал целых четыре, и решил их сравнить: в одном углу ринга заморские Google Geocode и Google Autococomplete, а в другом отечественные КЛАДР в облаке и DaData подсказки.

DISCLAIMER: Автор никак не причастен к разработчикам ни одного из представленных сервисов.

В прошлый раз мы написали довольно популярную статью: «Серьезное проектирование серьезного магазина. Часть 1. Исследования», эта статья её логическое продолжение. В этой статье и в последующих мы опишем почти 60 функциональных модулей топовых интернет-магазинов мира, а также подробно разберем интерфейс многих страниц.

Во время работы над последним проектом накопилось несколько интересных CSS-трюков, о которых хочу рассказать. Хотя, возможно, это уже придумано до нас и все об этом уже знают. В примерах используется LESS, а не чистый CSS.

Событие автоподстановки в инпут поля

Проблема: узнать, что пользователь воспользовался функцией автоподстановки. Задача была в том, чтобы подсвечивать кнопку Login, если в полях e-mail и password введено что-либо. Проблема в том, что если эти поля заполняются автоподстановкой из ключницы браузера, то событие change на инпутах не выстреливает.

Решение: использовать псевдокласс :valid. Он срабатывает у инпута, если в нем есть контент, который удовлетворяет типу инпута (text, e-mail) и если у этого инпута стоит атрибут required. Правда решение не работает в IE, но нам не требуется поддержка этого браузера.

<input required="required" class="email-input" type="email" />
<input required="required" class="password-input" type="password"/>
<div class="go">Login</div>

.email-input:valid ~  .password-input:valid ~ .go {
	//стили для активной кнопки Login
}

Сбалансированное дерево поиска является фундаментом для многих современных алгоритмов. На страницах книг по Computer Science вы найдете описания красно-черных, AVL-, B- и многих других сбалансированных деревьев. Но является ли перманентная сбалансированность тем Святым Граалем, за которым следует гоняться?

Представим, что мы уже построили дерево на ключах и теперь нам нужно отвечать на запросы, лежит ли заданный ключ в дереве. Может так оказаться, что пользователя интересует в основном один ключ, и остальные он запрашивает только время от времени. Если ключ лежит далеко от корня, то запросов могут отнять времени. Здравый смысл подсказывает, что оценку можно оптимизировать до , надстроив над деревом кэш. Но этот подход имеет некоторый недостаток гибкости и элегантности.

Сегодня я расскажу о splay-деревьях. Эти деревья не являются перманентно сбалансированными и на отдельных запросах могут работать даже линейное время. Однако, после каждого запроса они меняют свою структуру, что позволяет очень эффективно обрабатывать часто повторяющиеся запросы. Более того, амортизационная стоимость обработки одного запроса у них , что делает splay-деревья хорошей альтернативой для перманентно сбалансированных собратьев.

Пересказ с www.technologyreview.com/featuredstory/513736/supergrids. MIT опубликовал список самых прорывных технологий за 2013 год.

Добрый день, союзники!

Мне, как верстальщику, приходится ежедневно сталкиваться с различными CSS3 свойствами, которые, хочется мне или нет, приходится использовать так, чтобы они корректно отображались во всех современных и несовременных браузерах. Само собой, у меня собралась некая библиотека, которую я использую при верстке различных проектов. Собирал я свою коллекцию, из различных ресурсов и форумов, на безграничных просторах сети Интернет, так что неудивительно, если кто-то уже сталкивался с чем-то в отдельности.

Возможно опытным представителям нашей профессии данный пост будет не интересен, но более молодым и неопытным он может пригодиться. От старших товарищей, в свою очередь, хотелось бы получить комментарии, по недочетам, которые, возможно, тут присутствуют, и важным моментам, которые, наоборот, могут тут отсутствовать.

Да, зима — не лучшее время для статьи о молниях. Но время близится! Сезон дождей и гроз всего через каких-то 4-5 месяцев, а работы – хоть отбавляй.

Все видели молнии? Молнии красивые, витые. Вы знаете как они действительно выглядят? Да, их удается сфотографировать, но только с одной стороны, и через раз.

А мы научились ловить каждую молнию, да ещё строить полную 3d модель каждой, даже невидимой в облаках молнии! Более того, через 15 секунд после удара в любой точке над Москвой, её координаты и трёхмерный профиль сразу же обновляется на нашем сайте!
Под катом 6 мБ трафика.

В данной статье речь пойдет об алгоритме HEngine и реализации решения проблемы подсчета расстояния Хэмминга на больших объемах данных.

Предыдущий пост: Что такое Teradata?

Как Teradata распределяет строки?

• Teradata использует алгоритм хэширования для рандомного распределения строк таблицы между AMP-ами (преимущества: распределение одинаково, независимо от объема данных, и зависит от содержания строки, а не демографии данных)
• Primary Index определяет, будут ли строки таблицы распределены равномерно или неравномерно между AMP-ами
• Равномерное распределение строк таблицы ведет к равномерному распределению нагрузки
• Каждый AMP отвечает только за свое подмножество строк каждой таблицы
• Строки размещаются неупорядоченно (преимущества: не требуется поддержка сохранения порядка, порядок не зависит от любого представленного запроса)

Primary Key (PK) vs. Primary Index (PI)

Primary Key (первичный ключ) – это условность реляционной модели, которая однозначно определяет каждую строку.
Primary Index – это условность Teradata, которая определяет распределение строк и доступ.
Хорошо спроектированная база данных содержит таблицы, в которых PI такой же как и PK, а также таблицы, в которых PI определен в столбцах, отличных от PK, и может влиять на пути доступа.

Что такое физический дизайн структур хранения

Основная цель, преследуемая в ходе разработки физической модели данных, — создание таких объектов для конкретной платформы/СУБД, которые позволят достигнуть максимальной производительности запросов/приложений, создающих основную нагрузку, сведя при этом дополнительные затраты, такие как необходимость поддерживать дополнительные индексы, выполнять материализацию производных данных и т. п., к минимуму.
Все реляционные СУБД построены на одних принципах, но каждой платформе присущи уникальные черты в виде наличия различных типов объектов и особенностей их реализации. По этой причине процесс физического моделирования является платформенно-зависимым, в отличие от логического моделирования, основная цель которого — достоверно описать данные и бизнес-процессы.