Швейцарская компания SenseFly продемонстрировала успешную методику картографирования недоступных территорий при помощи дронов, показав, что за ограниченное время возможно получить высокодетализированную модель сложного рельефа значительной площади, которая практически сразу же может быть опубликована в интернете.

Для картографирования был выбран пик Маттерхорн высотой в 4478 метров, находящийся в Швейцарских Альпах на границе между Италией и Швейцарией (это место на Google Maps). Технически сам процесс выглядел примерно следующим образом: команда инженеров, находясь на вершине пика, запускает несколько дронов eBee, контролируя процесс их полёта по заданному маршруту при помощи планшета по GPS. Сами летательные устройства этого класса могут выполнять аэрофотосъёмку площади до 10 км² (с одного полёта), позволяя на этапе пост-обработки получать карты и модели местности с точностью 5 см — при том, что на борту дрона установлена скромная по меркам некоторых современных телефонов камера в 16 Мп. Размах крыльев дрона немногим менее одного метра — 96 см, а вес составляет 700 граммов.

      Времена, когда программисты пытались выжать максимум из размера своего приложения, безвозвратно ушли. Основной причиной является существенное увеличение объемов оперативной памяти и дискового пространства на современных компьютерах. Немногие помнят, как при загрузке приложения с кассеты можно было пойти покушать. Или как можно было считать моргания дисковода, косвенно определяя размер приложения. Пожалуй, только разработчики програмного обеспечения под встраиваемые системы до сих пор заботятся о размере кода и потребляемой памяти. Могут ли таблетки и смартфоны вернуть разработчиков «назад в будущее»?
      Данная статья призвана помочь разработчикам програмного обеспечения, использующим GCC компилятор, уменьшить размер кода своих приложений. Все данные в статье получены при помощи x86 GCC компилятора версии 4.7.2 на операционной система Fedora 17 для архитектуры Intel Atom.

Прелюдия

Я давно следил на ХабраХабр за проектом Raspberry Pi и твердо решил заполучить свой мини-компьютер. Когда начался предзаказ, я воспользовался им практически сразу, однако только 17 июня 2012 года мне на Email пришло сообщение от RSComponents.Com о возможности заказа моего экземпляра Raspberry Pi. Итого прошло около месяца с момента предзаказа.

В этот же день я создал заказ (кстати, в то время уже можно было заказать «официально» в Российскую Федерацию) и стал ждать свою «малину». Информационное письмо обещало отгрузку в течение максимум 6 недель, но в этот срок я так и не получил свою плату. Во время звонка в московское представительство RS, менеджер фирма дал понять, что поставки скоро будут, но когда — неизвестно.

17 августа мне на email пришло сообщение от сотрудницы Московского RS, что моя плата доставлена в офис и ее можно забирать (т.к. заказать из RS с доставкой на дом нельзя, потому что DHL не доставляет посылки частным лицам). Собственно говоря, в этот же день я и получил свой компьютер Raspberry Pi!

Один из довольно частых вопросов на различных околониксовых ресурсах — вопрос о том, какую схему разбивки дисков использовать. С виду простой вопрос на самом деле таит в себе множество подводных камней. Если, конечно же, дело касается серверов. На десктопах все гораздо скучнее и серее.

Универсального решения в данном вопросе нету, просто есть некоторые аспекты, которыми следует руководствоваться при выборе схемы разбивки.

Устанавливая Ubuntu или пользуясь LiveCD Ubuntu, встречались ли Вы хотя бы с одной из этих проблем:
 — необходимость каждый раз после установки ubuntu доустанавливать нужный софт, подключать дополнительные репозитории;
 — однообразная и длительная настройка внешнего вида gnome после установки;
 — Вам нравится openbox, lxde или любой другой desktop, на базе которого нет ни одного дистрибутива ubuntu;
 — Ваше оборудование требует дополнительной настройки и установки дополнительных драйверов после установки Ubuntu;
 — LiveCD не содержит необходимый для Вашей работы софт или Вы наоборот хотите облегчить его, удалив все ненужное.

А может Вы просто хотите сделать оригинальный подарок другу/подруге в виде шуточного, красочного, собственноручно оформленного дружелюбного дистрибутива Linux. Если Вы еще не слышали о Ubuntu Customization Kit, то разрешите представить его Вам.

Пять параметров, по которым aptitude превосходит (по четвертому параметру не уступает) apt:

1. Логичность синтаксиса. И единство управления.
2. Гибкость поиска.
3. Проставление меток пакетов.
4. Разрешение зависимостей.
5. Интерфейс.

Приглашаем к тестированию нашего сервиса для организации онлайн-трансляций видео в режиме P2P. Сервис предназначен для тех, кто хочет проводить видеотрансляции на своих сайтах, рассчитанные на массовую аудиторию, но при этом не хочет платить за генерируемый такими трансляциями трафик. Сервис можно использовать для трансляции видео во всех популярных форматах – в частности, поддерживаются Flash, WMV и Silverlight.

Поискал на Хабре, не нашел рецензии на русское издание знаменитой книги Гая Кавасаки The Art of the Start (2004) (на англоязычную было), поэтому решил «закрыть брешь» и поделиться ее кратким содержанием и своими мыслями.

Итак, в русской версии книга получила название «Стартап. 11 мастер-классов от экс-евангелиста Apple и самого дерзкого капиталиста Кремниевой долины».

Если вы производите прорывной софт для разведения креветок, то эта книга точно для вас.

Дональд Кнут (известный тем, что его книги никто не читает) пишет, что хотя первый двоичный поиск был опубликован в 1946 году, первый двоичный поиск без багов был опубликован только в 1962.

Алгоритм двоичного поиска похож на то, как мы ищем слово в словаре. Открываем словарь посередине, смотрим в какой из половин будет нужное нам слово. Допустим, в первой. Открываем первую часть посередине, продолжаем половинить, пока не найдем нужное слово.

С массивами так: есть упорядоченный массив, берем число из середины массива, сравниваем с искомым. Если оно оказалось больше, значит искомое число в первой половине массива, если меньше — во второй. Продолжаем делить оставшуюся половину, когда находим нужное число возвращаем его индекс, если не находим возвращаем null.

Вышел PyPy 1.2. Основное отличие — наличие JIT компилятора.
Чтобы долго не объяснять что это и зачем — простой тест:

cnt = 10 * 1000 * 1000
for _ in xrange(cnt): 
    i = i + 1

5.8млн операций сложения в секунду на обычном СPython 2.6 (python test.py)
42.5млн операций в секунду на PyPy 1.2 (pypy test.py)
WinXP SP3, Core2Duo.

Да, в 7 раз быстрее он тест сделал! И это не только на синтетическом тесте: «django» в 3 раза быстрее, «n-body» в 7 раз быстрее… Я не знаю что такое тест «richards», но он теперь вообще в почти 12 раз быстрее. Смотрите результаты сами.

Читать и качать (из раздела "«JIT compiler» version"). 64-bit версии пока нет. А unladen-swallow нервно курит... Под катом еще несколько невероятностей (stackless, «песочница для python кода»)…

Интересная на мой взгляд статья, которая показывает, что одни и те же принципы никогда не устаревают. Конечно, все они уже часто проскакивали в той или иной форме на множестве ресурсов, но мне бы хотелось предложить вам их видение Ученым с большой буквы, Альбертом Эйнштейном.

Почему после распараллеливания выполнение вашей программы может замедлиться вдвое?
Почему после создания потока перестает работать Ctrl-C?
Представляю вашему вниманию перевод статьи David Beazley «Inside the Python GIL». В ней рассматриваются некоторые тонкости работы потоков и обработки сигналов в Python.

Интервью с Марком Шаттлвортом на саммите разработчиков Ubuntu, посвященному работе над Ubuntu 10.04 Lucid Lynx.

Всем доброго времени суток.
Сегодня исполняется ровно неделя с тех пор, как я сменил Windows 7 на Linux Mint. За это время я открыл для себя кучу возможностей этой системы. Но в данной статье речь пойдет не о возможностях, а о проблемах, которые у вас могут возникнуть в начале адаптационного периода. Ориентирована статья на тех, кто перешел на Linux совсем недавно. А если Вы только собираетесь это сделать, то статья вам тем более пригодится.

Любой электронный девайс требует соединения воедино кучи деталей. Конечно, можно спаять девайс на монтажной плате, но при этом велик риск наделать кучу ошибок, да и сам девайс будет выглядеть весьма стремно. Торчащие во все стороны провода оценят только любители трешдизайна. Поэтому, будем делать печатную плату!

А чтобы тебе было проще, я сделал видео урок на тему изготовления печатных плат методом Лазерного Утюга ака ЛУТ.

Полный цикл, от подготовки платы с куска текстолита, до сверления и лужения.

Краткий перевод обсуждения Recommendation against Python?:

kng
Я слышал, что сотрудникам Google не рекомендуют использовать Python для новых проектов, что мне кажется глупым, учитывая как много питоновского кода и поддержки самого языка Python исходит из Google. Я начал поиски информации, но ничего не нашел. Вы знаете что-то об этом или это просто слухи?

Collin Winder
Даже простой здравый смысл ограничивает применимость Python, когда речь идет о масшабах Google — он не так быстр как Java или C++, работа с тредами хромает, расходуется больше памяти и т.д. Одно из требований, с которым мы сталкиваемся при проектировании новых систем, это «Что мы будем делать, если нагрузка возрастет в 10 или в 100 раз? Что мы будем делать, если целая планета решит что наш новых сервис офигителен?» Любая технология, которая усложняет соблюдение этого требования — и я считаю, что Python попадает в эту категорию — должна быть отвергнута и даже прочие её полезности не играют важной роли в этом случае. Приходится балансировать слабые и сильные стороны Python — ваши разработчики могут быть более продуктивными, используя Python, но если им придется крепко поработать над масштабированием под большую нагрузку, то удастся ли вам вырваться с Python вперед? И т.д.
…
Unladen Swallow планирует сместить этот баланс — чтобы сделать возможным использовать Python в большем числе проектов, где сейчас его использовать еще нерационально. Но панацеей это не будет. Python все еще будет медленнее, чем C или Java, будет использовать больше памяти и ужасно работать с тредами, пока кто-нибудь не решит инвестировать ресурсы в Python в объеме, сравнимом с ресурсами, которые Sun инвестировала в JVM. Я надеюсь, что внимание к производительности Python со стороны разработчиков будет носить лавинообразный характер — чем больше компаний будет заинтересовано в этом, тем больше ресурсов будет инвестировано, тем больше аспирантов будут работать над Python (и выкладывать результаты своей работы) и т.д.

Расскажу немного о том, как быстро превратить emacs в полноценную python IDE. Начнем с интересного способа автозавершения кода + по ходу дела добавим еще пару интересных и полезных возможностей. Наверняка многие используют что-то типа rope (или может свои какие-то решения) и это довольно разумно, но не слишком наглядно. Расскажу об одном дополнительном способе.

Теперь по нажатию TAB мы будем получать вот это:

Katahdin — это интерпретируемый язык программирования, в котором синтаксис и семантика могут изменяться во время исполнения. Чтобы идея стала ясна, сразу приведу пример с официального сайта. В примере определяется операция получения остатка от деления ("%" в C, «mod» в Pascal).

class ModExpression : Expression {
  pattern {
    option leftRecursive;
    a:Expression "%" b:Expression
  }
 
  method Get() {
    a = this.a.Get...();
    b = this.a.Get...();
    return a - (b * (a / b));
  }
}


Введение

Раньше у меня довольно часто возникала проблема захламления рабочего стола огромным количеством ярлыков, и я начинал теряться в них, соответственно терять время при поиске необходимых мне приложений. В дальнейшем я научился пользоваться сочетанием клавиш win+r, создавая ярлыки с короткими именами в system32.С приходом Windows Vista (7) теперь только кнопки win, однако гибкость и настройка данных методов весьма ограниченна. Имеется так же огромное количество hotkey-менеджеров, однако не с одним из них я так и не сдружился.