Читая статью об устройстве на работу в ABBYY, встретил в ней упоминание задачи:

быстро – за O( log N ) арифметических операций над числами – найти N-е число Фибоначчи

Я задумался над ней и понял, что сходу в голову приходят только решения, работающие за время O(N). Однако позже решение было найдено.

Для одного моего приложения возникла потребность использовании платных шрифтов, для чего казалось бы достаточно просто приобрести его, но, как выяснилось, не так все просто. Под катом — результат небольшого исследования по теме.

На сегодняшний день эффекты при скроллинге набрали достаточно большую популярность (так называемый параллакс). Но, к сожалению, эти эффекты нейтивно не поддерживаются мобильными устройствами. Не так давно Mark Dalgleish предложил свой вариант решения этой проблемы:

В браузере Firefox 15 (бета-версия) реализована поддержка свободного аудиоформата Opus. Этот кодек недавно приняли для рассмотрения в качестве стандарта организацией IETF, он качественно превосходит любые другие стандарты кодирования и передачи звука.

В прошлый раз (почти год назад) мы определяли части речи в русском тексте, производили морфологический анализ слов. В этой статье мы пойдем на уровень выше, к синтаксическому анализу целых предложений.

Наша цель заключается в создании парсера русского языка, т.е. программы, которая на вход бы принимала произвольный текст, а на выходе выдавала бы его синтаксическую структуру. Например, так:

"Мама мыла раму":

(предложение
    (именная гр. (сущ мама))
    (глаг. гр. (глаг мыла)
        (именная гр. (сущ раму)))
    (. .)))

Это называется синтаксическим деревом предложения. В графическом виде его можно представить следующим образом (в упрощенном виде):

В предыдущей статье я рассказывал, как можно реализовать алгоритм k-means на c# с обобщенной метрикой. В комментах можно почитать обсуждение того, насколько целесообразно использовать разные метрики, о математической природе использования разных метрик и тому прочее. Мне тогда хотелось привести красивый пример, но не было под рукой подходящих данных. И вот сегодня я столкнулся с задачей, которая хорошо иллюстрирует преимущества использования расстояния Махаланобиса в k-means кластеризации. Подробности под катом.

В обработке изображений существует класс методов Super-resolution (SR), которые позволяют качественно увеличить разрешение исходного изображения, при этом происходит преодоление оптического предела объектива и/или физического разрешения цифрового сенсора, который записал изображение.

Алгоритмы SR используют два подхода для вычисления результирующего изображения: 1) на базе множества кадров одного объекта; 2) самообучающаяся система с базой образцов.

Доброго времени суток. Решил поделиться с вами своим пониманием этого вопроса, и механизма его решения, используемого в устройствах WAN оптимизации Silver Peak.

Итак, практическое большинство современных сетей, использует в своей основе пакетную передачу и протокол IP. Информация передается через сеть кусочками информации, и обычно размер этих кусочков варьируется от 1 байта до 1500 байт (Я имею ввиду полезную нагрузку). По пути через WAN сеть, такие пакеты могут пройти через великое множество маршрутизаторов и шлюзов. Некоторые из этих перевалочных пунктов вы можете увидеть при помощи утилиты Traceroute. Но это далеко не все реальные транзитные узлы, например вы не увидите здесь те узлы, через которые трафик прошел туннелированным (MPLS VPN, GRE и т.д.). При этом, с ненулевой долей вероятности, какой-нибудь из транзитных узлов будет в данный момент сильно загружен, и уничтожит ваш пакет, чтобы не допускать перегрузки сети. И чем больше таких транзитных узлов, тем больше вероятность потери пакета в сети.

Спустя два года разработки состоялся релиз библиотеки ccv 0.1, которая использует ряд современных алгоритмов компьютерного зрения.

Библиотека ccv написана на C и позиционируется как компактная, лёгкая альтернатива OpenCV, поэтому из неё старательно изъяты все несущественные функции. Таким образом, ccv предназначена не для экспериментов с разными алгоритмами, а для практического использования в конкретных приложениях.

Как все мы знаем, пароли следует всегда хэшировать с помощью медленного алгоритма с использованием соли. Чаще всего применяют scrypt, bcrypt или PBKDF2, но этот пост не о том, какой алгоритм использовать. Вместо этого мы поговорим о том, что делать с хэшами дальше.

20- (или 32-) байтовые соль и хэш должны храниться в энергонезависимом, зарезервированном, надёжном хранилище, то есть обычно в реляционной базе данных. Но в каких именно таблицах их хранить? Чаще всего используется таблица со столбцами (user_id, salt, hash) или столбцы salt и hash могут быть в общей таблице Users. В обоих случаях хэш и соль находятся в отношении один-к-одному с пользователями.

Беда в том, что даже с подсоленными хэшами, хакерам слишком легко использовать словарные атаки, если они получат доступ к соли и хэшу конкретного пользователя. Допустим, что, благодаря медленному хэшированию, они могут проверить всего тысячу паролей в минуту. Вас может неприятно удивить то, какими слабыми паролями часто пользуются люди, и какой их процент можно взломать даже в этом случае.

Идея взята у Dan Eden (demo), я лишь немного доработал способ.

Привет, Хабр! Недавняя статья про сжатие в png-8 с сохранение полупрозрачности, напомнила мне об одной технике, которая позволяет применять на сайтах изображения с альфа-каналом, при этом используя алгоритм сжатия с потерями — JPEG, что позволяет существенно сократить их объём.

В начале года я публиковал статью Определение страны по IP: тестируем скорость алгоритмов, в которой упоминался мой «велосипед» отличающийся высокой скоростью работы. Одним из популярных вопросов стала возможность определения города по IP.

И вот несколько месяцев спустя, проект начинавшийся, как «for fun» перерос в самостоятельный проект.
Открыт отдельный сайт посвященный проекту Sypex Geo, на котором можно скачать свежие версии API и баз данных, а также ознакомиться с документацией.

Для желающих скорее протестировать правильность определения города по IP — вот ссылка на демо-страницу. А под хабракатом, я опишу некоторые технические подробности и приведу результаты небольшого тестирования.

Всем привет. Продолжая тему того, что Andrew Ng не успел рассказать в курсе по машинному обучению, приведу пример своей реализации алгоритма k-средних. У меня стояла задача реализовать алгоритм кластеризации, но мне необходимо было учитывать степень корреляции между величинами. Я решил использовать в качестве метрики расстояние Махаланобиса, замечу, что размер данных для кластеризации не так велик, и не было необходимости делать кэширование кластеров на диск. За реализацией прошу под кат.

Программы, которые были написаны в прошлых лекциях курса «Сетевое программирование в UNIX», обладали бесконечным запасом терпения, то есть беспрекословно ждали, пока не поступят данные для обработки. В новой лекции вы узнаете, как ограничить терпение программы определенными временными рамками.

Работать дизайнером очень интересно. Это творческая работа. И как любому творческому человеку, дизайнеру нужна муза или вдохновение.

Я уверен, что у каждого дизайнера есть набор сайтов, на которые они периодически заходят для того что бы черпать это самое вдохновение. У меня так же есть такой список. И я хочу им с вами поделиться.

Естественно, если вы расскажите о своих ресурсах, я буду благодарен.

Хочу сразу предупредить, что практически все ресурсы, собранные мной — англоязычные. Только лишь один на русском. Так же я не очень приветствую узкопрофильные ресурсы (речь о ресурсах, на которых можно скачать только кисти для photoshop и прочее).

Привет, наверное многие читали мой пост Десяток ресурсов, которые помогают быть дизайнером. Как я понял эта тема интересная (147 плюсов как никак). А раз так, я решил не останавливаться на достигнутом и вот наконец-то закончил работу над своеобразным продолжением первой части. Надеюсь получилось не хуже. Итак, кому интересно, что получилось, прошу под кат.

По ходу редизайна блога появилось желание создать 'Scroll to Top' функцию не только для десктопа, но и для мобильных устройств. В связи с небольшим свободным пространством на экране смартфона было решено сделать кнопку возвращения на верх в виде полоски высотой в 20px прикрепленную к нижней границе экрана.

Пиксель всегда был наименьшей единицей в цифровом дизайне. Это невидимая величина измерения для дизайнеров. Фраза «пиксель пиксель пиксель» была принята в помощь принт-дизайнерам, чтобы те могли понимать концепт фиксированной плотности экрана. Веб-дизайнеры в свою очередь приняли пиксели взамен точкам.

Вторая часть поста получилась более описательной, без лобовых столкновений и таблиц. Воедино сведены данные по сетевой инфраструктуре блейд-платформ, возможностям и особенностям управления, любопытным особенностям конкретных моделей, сервисным возможностям и долям рынка каждого из представленных производителей.