На UpStartConf – секции о рынке инвестиций и стартапов в рамках РИФа-2011 основатели Островок.ру рассказывали о том, как привлечь в Рунет мировых инвесторов.

Эксперты, инвесторы и IT-предприниматели Рунета сошлись в едином мнении, что на российском интернет-рынке нет публичных кейсов стартапов, нет обучения для начинающих веб-предпринимателей, что неблаготворно влияет на рынок. В этом посте репатрианты Кирилл Махаринский и Сергей Фаге презентуют кейс по привлечению инвестиций на примере проекта Островок.ру

После запуска в Скалакси новой системы хранения, мы выполнили миграцию на нее всех пользовательских данных со старой системы и решили сравнить скорость новой системы с существующими решениями на рынке. Под катом тест производительности систем хранения следующих облачных провайдеров: Amazon, Rackspace, Terremark, Скалакси, Селектел, Clodo.

Для тех читателей, кто хочет сразу узнать результат не погружаясь в методику тестирования, резюме следующее: система хранения Скалакси — в целом наиболее производительная среди протестированных провайдеров, наихудшие же результаты показала система хранения Clodo.

Ну а теперь подробнее.

(Пора выйти из тени)
О моем плагине уже писал товарищ
Теперь можно типографировать 4-мя типографами.
К уже имеющимся
rmcreative.ru/article/programming/typograph, typograf.ru,
Типограф студии Артемия Лебедева.
Добавил ещё один off-line типограф — студии Евгения Муравьева.

Все типографы настроены на работу с UTF-8.

Страница — Типограф для FCKEditor

Плагин делался первоначально для себя и так как к посту не было ни одного коммента, то и не правился.

Несколько месяцев назад я столкнулся с задачей верстки буклета на французском языке. Оказалось, что в рунете тема зарубежной типографики представлена крайне скупо, поэтому необходимую информацию пришлось находить и переводить самостоятельно.
В данной статье я хотел бы рассказать о наиболее примечательных, на мой взгляд, европейских типографических традициях, их сходствах и различиях.

Редакционное расстояние, или расстояние Левенштейна — метрика, позволяющая определить «схожесть» двух строк — минимальное количество операций вставки одного символа, удаления одного символа и замены одного символа на другой, необходимых для превращения одной строки в другую. В статье излагается метод вычисления редакционного расстояния при использовании небольшого объема памяти, без существенной потери скорости. Данный подход может быть применен для больших строк (порядка 10⁵ символов, т.е. фактически для текстов) при получении не только оценки «схожести», но и последовательности изменений для перевода одной строки в другую.

Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта

Исходные коды на github: 1, 2, 3, 4, 5

Иногда нужно что-то зашифровать, но привлекать серьёзные алгоритмы шифрования вроде и не к месту — будет как из пушки по воробьям. Например, нужна простая защита траффика от пользователей/троянов со снифферами, но сами данные не стоят того, чтобы на них тратилось много времени на шифровку-расшифровку, ну и на саму реализацию тоже. Или вам нужно как-то обеспечить закрытость неких хранимых данных от обычных пользователей. Понятно, что подобные алгоритмы не устоят против целенаправленных попыток взлома профессионалами, но мы попытаемся усложнить работу и им, хотя такая задача обычно и не ставится. Вот это-то обычно и называется scrambling.

Под катом я изложу идеи для подобных алгоритмов и обещаю, что они будут посложнее обыкновенного XOR с фиксированым ключом. На всякий случай обращаю внимание на то, что эти алгоритмы не претендуют на звание криптостойких, но уверен, что вы сможете найти им применение.

Аннотация

Заливка изображений — часто нужная на практике задача, суть которой — заполнить некоторую область изображения, ограниченную контуром, заданным цветом. И казалось бы все просто, однако часто медленно и криво. В данной статье рассказывается об известных алгоритмах заливки на основе стека и приводится реализация на псевдокоде MatLab. Я постарался наполнить столь скучную тему интересными видео роликами, и описал процесс их получения, опять же с использованием MatLab. В этой статье мы будем заливать Карлсона который живет на крыше, так как хабралоготипа для этих целей в нормальном разрешении я не нашел. А так же несколько строк кода о том как читать и работать с картинками в MatLab.

Если у вас сервер на windows, вы используете класс отправки почты phpmailer, подписываете ваши письма с помощью DKIM, отсылаете письма на gmail и каждый раз получаете dkim=hardfail, но перепробовали уже всё что можно — посмотрите в заголовки отправляемого письма.

Здравствуйте, уважаемое сообщество! Думаю, многим знакома такая структура данных как суффиксное дерево. На Хабре уже было описание как его построить и зачем. Если вкратце, то оно нужно тогда, когда надо много раз искать какие-то произвольные образцы X_i в заранее заданном тексте A, а строится такое дерево мучительно с помощью алгоритма Укконена (есть и другие варианты, но они предполагают еще большее количество страданий). Общее наблюдение при работе с алгоритмами таково, что деревья — это, конечно, хорошо, но на практике их лучше избегать из за серьезных оверхэдов по памяти и не очень оптимального (с точки зрения эффективности оперирования данными компьютером) расположения. Кроме того, именно в таком дереве есть еще более существенная неприятность, а именно алфавитнозависимость структуры. Для решения этих проблем был придуман суффиксный массив. О том как его строить и как использовать и пойдет в этой статье.

Материал статьи предполагает знание понятий суффикса и префикса строки, а также знание того, как работает бинарный поиск. Надо также представлять, что такое стабильная сортировка и поразрядная сортировка, а также понимание, что имеется ввиду под стабильной сортировкой подсчетом. Для некоторых частей нам понадобится знание задачи о минимуме на отрезке — Range Minimum Query (RMQ). Ну, в общем, вас предупредили: никто не говорил, что будет просто.

По просьбам трудящихся выкладываю описание и доказательство алгоритма Укконена.

Описание задачи

Требуется построить суффиксное дерево для данной строки за разумное время. Суффиксное дерево — это бор, состоящий из всех суффиксов данной строки. Если в кратце, бор — подвешенное дерево с символами на ребрах, реализация структуры данных для хранения строк. Строки получаются прохождением из корня по рёбрам, записывая соответствующие им символы, до терминальной вершины.

Бор для произвольного набора строк строится за O (суммы длин этих строк). Очевидно, что сумма длин всех суффиксов строки пропорциональна квадрату длины самой строки. Таким образом, построение суффиксного дерева тривиальным алгоритмом работает за O(N²). И тут возникает резонный вопрос, можно ли построить суффиксное дерево быстрее?

На самом деле можно.

JavaScript Garden — справочник на английском, посвященный тонкостям JavaScript.

Из него я, например, узнал, что массивам можно задавать length:

var list = [1, 2, 3, 4, 5];
list.length = 3;
console.log(list); // => [1, 2, 3]

Введение

Задача RMQ весьма часто встречается в спортивном и прикладном программировании. Удивительно, что на Хабре ещё никто не упомянул эту интересную тему. Попробую восполнить пробел.

Аббревиатура RMQ расшифровывается как Range Minimum (Maximum) Query – запрос минимума (максимума) на отрезке в массиве. Для определённости мы будем рассматривать операцию взятия минимума.

Пусть дан массив A[1..n]. Нам необходимо уметь отвечать на запрос вида «найти минимум на отрезке с i-ого элемента по j-ый».



Рассмотрим в качестве примера массив A = {3, 8, 6, 4, 2, 5, 9, 0, 7, 1}.
Например, минимум на отрезке со второго элемента по седьмой равен двум, то есть RMQ(2, 7) = 2.

В голову приходит очевидное решение: ответ на каждый запрос будем находить, просто пробегаясь по всем элементам массива, лежащим на нужном нам отрезке. Такое решение, однако, не является самым эффективным. Ведь в худшем случае нам придётся пробежаться по O(n) элементам, т.е. временная сложность этого алгоритма – O(n) на один запрос. Однако, задачу можно решить эффективнее.

Данная статья не содержит никаких откровений. В первую очередь информация о типовых уязвимостях и методах их решения будет полезна начинающим. Опытные разработчики все это знают, или должны знать, если считают себя таковыми.

Большинство примеров кода не привязаны к какому-либо конкретному языку программирования, но для наглядности я буду использовать PHP.

Итак, поехали.

Аннотация

В статье рассказывается о вычислении градиента по изображению, с использованием разностных шаблонов. Предлагается очевидный и красивый способ оптимизировать последовательность: «Смаз -> Вычисление градиента». Статья является необходимой преамбулой к планируемой статье о быстрых и хитрых алгоритмах выделения контуров и углов.

По правилам сокращений в заголовке не должно быть, но расписав сокращения я превратил бы заголовок в аннотацию. Так что вот…

• БИНС — бесплатформенная инерциальная навигационная система
• БПЛА — беспилотный летательный аппарат
• ОЧ — ось чувствительности датчика

Речь в статье пойдет о навигационной системе, в которой ОЧ датчиков ориентированы неортогонально, т.е. расположены под некоторым, ненулевым, углом к осям системы координат, связанной с БПЛА. Особенность таких БИНС в том, что по информации от каждого из датчиков можно получить значения всех трех компонент угловой скорости (для гироскопов) и линейного ускорения (для линейных акселерометров) объекта.
Статья написана как дополнение к Строим мультикоптер, часть вторая. Целью является описание одного из способов борьбы с дрейфом нуля в дешевых датчиках.

В свете недавних статей об обработке изображений я хотел бы немного рассказать об алгоритмах выделения контуров: методы Робертса, Превитта и Собеля (эти методы взяты для рассмотрения как самые известные и часто используемые).

Итак, мы приходим на работу и, вуаля, через 40 минут назначено совещание (митинг). Тема «Обсудить решение текущих проблем», продолжительность 1 час, в списке приглашенных 8 человек. 40 минут томительного ожидания и мы на месте — здороваемся с коллегами, настраиваемся на конструктивный лад. Появляется организатор, бодренько стартует и… уже через пять минут мы понимаем, что в очередной раз теряем время. Вроде бы, и обсуждаемые проблемы вполне реальны, и присутствует достаточно людей, но совещание неуклонно превращается в бесцельную дискуссию.

Уверен, эта ситуация знакома многим и много написано о том, какими совещания быть не должны. И все же, есть проблемы, которые рискованно решать в одиночку и без совещания не обойтись. Эта статья о том, как в этих случаях потратить свое и чужое время эффективно.

Добрый день, уважаемые хабражители. Я давно хотел опубликовать под GPL-лицензией свой «Текстовый анализатор» ([1]). Наконец, дошли руки. «Текстовый анализатор» — это исследовательский проект, который я разрабатывал три года на 3, 4 и 5-м курсах университета. Главная цель была: создать алгоритм распознавания авторства текста, используя нейросети Хэмминга или Хопфилда. Идея была такова: эти нейросистемы распознают образы, а к задаче распознавания образов можно свести задачу выявления авторства. Для этого необходимо по каждому тексту собрать статистику, и чем больше разных критериев, тем лучше: частотный анализ букв, анализ длин слов/предложений/абзацев, частотный анализ двухбуквенных сочетаний, и так далее. Нейросистема могла бы выявить, характеристики каких текстов наиболее сходны. Работы было — вал. Много кода, хитрые алгоритмы, ООП, паттерны проектирования. Помимо основной задачи я так же реализовал ещё одно ноу-хау: «Карту благозвучия». По задумке, такая карта должна показывать все плохо и хорошо звучащие места, выделяя их цветом. Критерии оценки благозвучия должны задаваться каким-то универсальным образом, например, правилами. Для этой цели я даже разработал специальный графический язык, RRL (Resounding Rules Language). Работы было — вал. Много кода, хитрые алгоритмы, ООП, паттерны проектирования. В итоге получилась большая и сложная программа, правда, с неприглядным интерфейсом. С этим проектом я даже выиграл в конкурсе дипломных работ, получил 1 и 3 места на университетских конференциях, а так же 2 место на международной научно-практической.

Прошло более двух лет, и я с трудом вспоминаю, как оно работает. Давайте вместе попробуем разобраться, что там под катом капотом алгоритма, который распознаёт авторство. Ну а карту благозвучия оставим на следующую статью.

(У статьи есть продолжение и окончание.)

Структура статьи:

1. Анализ авторства
2. Знакомство с кодом
3. Внутренности TAuthoringAnalyser и хранение текстов
4. Разбиение на уровни конечным автоматом на стратегиях
5. Сбор частотных характеристик
6. Нейросеть Хэмминга и анализ авторства

Дополнительные материалы:

• Исходники проекта «Текстовый анализатор» (Borland C++ Builder 6.0)
• Тестирование нейросистемы Хэмминга в Excel'е ([xls])
• Таблица переходов для КА, разбивающего текст на уровни ([xls])
• Расчет благозвучия отдельных букв ([xls])
• Презентация дипломного проекта «Текстовый анализатор» ([ppt])
• Презентация проекта «Карта благозвучия» ([ppt])
• Все эти материалы в сжатом виде ([zip], [7z], [rar])

Наконец–то появилась возможность опубликовать разработанный мною когда-то алгоритм. Алгоритм был разработан для программы автоматического снятия скриншотов. Для удобства дальнейшего его описания буду называть его – SSP (sciner screenshot packer). SSP можно справедливо сопоставить PNG, поэтому в статье я буду проводить сравнения именно с ним.

Алгоритм имеет два режима компресии:

1. без потерь – в котором, изображения после декомпресии будет восстановлено с точностью до бита;
2. с потерями – который не уменьшает качества картинки, просто в нем непосредственно перед сжатием, изображение переводится палитру YcbCr
   Только лишь за счет изменения палитры удается существенно улучшить сжатие. Использую следующие коэффициенты:
   cY = 0.30078125 * R + 0.5859375 * G + 0.11328125 * B
cCb = -0.171875 * R - 0.33984375 * G + 0.51171875 * B + 128
cCr = 0.51171875 * R - 0.4296875 * G - 0.08203125 * B + 128