Одри Тан в первую очередь известна как создатель и разработчик Pugs, Perl 6 User’s Golfing System, реализации Perl 6 на Haskell, которая появилась 1 февраля 2005 года и была наиболее активно разрабатываемой и наиболее полной реализацией на то время.

Привет, %username%! Сегодня я хотел бы поделиться с тобой способом без лишних усилий реализовать анимированное изменение размеров компонента в приложении для Android.

Я много читал про анимацию, а вот использовать в своих интерфейсах до сих пор не довелось. Хотелось опробовать наконец всякие Layout Transitions, Animators, Layout Animations и написать по этому поводу статейку, чтобы и самому лучше запомнить, и другим разжевать. Закончилось, однако, всё гораздо прозаичней — кастомным ViewGroup и ObjectAnimator'ом.

Почему формальное определение цвета то ли есть, то ли нет, и связано ли это с тем, что его дал тот самый Шрёдингер? Что имел в виду Вейнберг, когда назвал свою революционную статью «Геометрия цветов»? Почему у цветового треугольника два угла, хотя интуитивно кажется, что должен быть один? Почему обычный детский рисунок показывает, что у автора всё в порядке с цветовосприятием, и зачем художник-академист всю жизнь учится его отключать? Почему в цветовом пространстве находятся кластеры, но они не находятся? Почему любая женщина знает о явлении метамерии окрасок, а ученые всё время забывают? Сколько должно быть цветовых каналов у хорошего фотоаппарата? А у монитора? А почему ответ разный? А красок у принтера?

Ответы на эти и другие вопросы в очередной лекции, которая была прочитана на факультете компьютерных наук, открытом в Вышке при поддержке Яндекса.



Лектор — Дмитрий Николаев, заведующий сектором зрительных систем в Институте проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН. Кандидат физико-математических наук, защитил диссертацию на тему «Алгоритмы цветовой сегментации, применимые в условиях сложного освещения сцены».

Про монаду ходит множество мемов и легенд. Говорят, что каждый уважающий себя программист в ходе своего функционального возмужания должен написать хотя бы один туториал про монаду — недаром на сайте языка Haskell даже ведётся специальный таймлайн для всех отважных попыток приручить этого таинственного зверя. Бывалые разработчики поговаривают также и о проклятии монад — мол, каждый, кто постигнет суть этого чудовища, начисто теряет способность кому-либо увиденное объяснить. Одни для этого вооружаются теорией категорий, другие надевают космические костюмы, но, видимо, единого способа подобраться к монадам не существует, иначе каждый программист не выдумывал бы свой собственный.

Действительно, сама концепция монады неинтуитивна, ведь лежит она на таких уровнях абстракции, до которых интуиция просто не достаёт без должной тренировки и теоретической подготовки. Но так ли это важно, и нет ли другого пути? Тем более, что эти таинственные монады уже окружают многих ничего не подозревающих программистов, даже тех, кто пишет на языках, никогда не считавшихся «функциональными». Действительно, если приглядеться, то можно обнаружить, что они уже здесь, в языке Java, под самым нашим носом, хотя в документации по стандартной библиотеке слово «монада» мы едва ли найдём.

Именно поэтому важно если не постичь глубинную суть этого паттерна, то хотя бы научиться распознавать примеры использования монады в уже существующих, окружающих нас API. Конкретный пример всегда даёт больше, чем тысяча абстракций или сравнений. Именно такому подходу и посвящена эта статья. В ней не будет теории категорий, да и вообще какой-либо теории. Не будет оторванных от кода сравнений с объектами реального мира. Я просто приведу несколько примеров того, как монады уже используются в знакомом нам API, и постараюсь дать читателям возможность уловить основные признаки этого паттерна. В основном в статье пойдёт речь о Java, и ближе к концу, чтобы вырваться из мира legacy-ограничений, мы немного коснёмся Scala.

Приятно видеть, что хабравчане регулярно интересуется другими предметными областями – например, биологией (более конкретно – структурой и функцией биологических макромолекул). Однако некоторые посты (например, этот), вызывают у специалиста просто физическую боль из-за обилия совершенно диких фактологических ошибок. В этом посте мне хочется рассказать о структуре и функции белка. О том, что мы знаем и о том, чего не знаем, а так же об имеющихся в этой области вычислительных задачах, требующих решения и интересных IT-специалистам. Постараюсь рассказывать сжато и тезисно, чтобы информации было больше, а воды – меньше. Всех, интересующихся структурой белков, прошу под кат, там очень много букв.

В обсуждениях недавней темы я заметил несколько сообщений, от людей, которые думают, что «физики договорились» о существовании суперпозиции. Что это просто удобная математическая/физическая модель, не имеющая под собой реальных экспериментов, доказывающих нахождение квантов в суперпозиции. Что кванты, на самом деле находятся всегда в конкретных позициях, а проведение эксперимента, лишь обнаруживает эти позиции. Некоторое время это было спором и у физиков, пока в 1964 году Джон Стюарт Белл не сформулировал свою известную теорему Белла(неравенства Белла), которая в последствии была улучшена другими учеными и неоднократно проверена экспериментально. Для желающих ознакомиться непосредственно с его теоремой, я советую пропустить эту статью, и сразу перейти к прочтению книг, ссылки на которые даны ниже, и в комментариях. Для понимания ее основ не требуются глубокие познания физики и математики. Для тех же, кому даже статья в Википедии кажется сложной для понимания, я приведу довольно упрощенную аналогию.

Для простоты, скажем, у кванта есть некоторые 3 характеристики: A, B и C, которые могут принимать значения 1 или 0. Возьмем два запутанных кванта, таких, что:
1) Если при измерении у первого кванта одной из характеристик мы получаем 1, то у другого кванта, эта же характеристика при измерении будет равна 0.
2) Если мы выбираем для сравнения характеристику случайным образом, то в половине случаев мы получаем одинаковые значения, а в половине — разные. (!)

Сперва кажется что выполнить эти два условия очень легко, написав простенькую программу мы можем смоделировать эту ситуацию. НО! Давайте просто проверим это статистически, программно, кто как хочет и может, пусть проведет свое собственное исследование: Поставит такой эксперимент: Создаст N заранее определенных пар троек значений: (1,0,1)-(0,1,0); (1,1,0)-(0,0,1)… итп, далее построит модель, которая будет удовлетворять обоим вышеуказанным пунктам.

Окажется, что это не только непросто сделать, но и в принципе невозможно. Если мы с такими исходными данными будем измерять одинаковые параметры, мы будем получать противоположные значения. Что понятно и согласуется с пунктом 1. Но вот если, мы будем измерять случайные параметры, то противоположные значения у нас будут появляться в более чем 50% случаев. Что противоречит пункту 2.

Совсем недавно Windows Store стал открыт для всех разработчиков. Я хочу поделиться своим опытом бесплатной регистрации в Windows Store через DreamSpark как студент и рассказать о преимуществах и особенностях использования виртуальных банковских карт.

Введение

В нашем институте введена бальнорейтинговая система, благодаря этому хочешь ты или нет, но для хорошей оценки необходимо посещать пары на 146%. Поэтому с каждым днем все острее становилась проблема смены Nokia x6, отсутствие приложений и сильные лаги браузера на каждой второй странице только ускоряли процесс. И вот, три месяца назад я приобрел Samsung Galaxy R с чипом Tegra 2, в первые дни аппарат из рук практически не выпускал, и быстрый разряд батареи списывал на излишний интерес к девайсу. Время шло, интерес постепенно спадал, и в конце концов установился на определенном уровне, но увы заряда аккумулятора не всегда хватало чтобы вернуться домой слушая музыку. В связи с этим начался поиск источников дополнительной энергии.
Осторожно, под катом 5Мб фотоматериалов.

Вот надумал написать обзор библиотек с помощью которых легко и удобно писать приложения под Android.
Список вырисовывается такой:

• Android Annotations
• Groundy
• Retrofit
• AnnotatedSQL
• Android db-commons

Если заинтересованны прошу под кат.

Открытые вакансии на должность разработчика в Яндексе есть всегда. Компания развивается, и хороших программистов не хватает постоянно. И претендентов на эти должности тоже хоть отбавляй. Главная сложность – отобрать действительно подходящих кандидатов. И в этом плане Яндекс мало чем отличается от большинства крупных IT-компаний. Так что базовые принципы, описываемые в этой статье, могут быть применимы не только к Яндексу.

Однако стоит оговориться, что статья все же про подбор разработчиков. Т.е. собственно тех восьмидесяти процентов сотрудников, на которых держится массовая разработка. Часто мы нанимаем людей на специальные вакансии: например, разработчиков систем компьютерного зрения, лингвистов, экспертов по машинному обучению. В этом случае формат собеседования может заметно отличаться.

До сих пор мы варились в собственном соку – VLAN’ы, статические маршруты, OSPF. Плавно росли над собой из зелёных студентов в крепких инженеров.
Теперь отставим в сторону эти игрушки, пришло время BGP.

Сегодня мы

• Разбираемся с протоколом BGP: виды, атрибуты, принципы работы, настройка
• Подключаемся к провайдеру по BGP
• Организуем резервирование и распределение нагрузки между несколькими линками
• Рассмотрим вариант резервирования без использования BGP – IP SLA

Перевод статьи Дэвида Альберта — Understanding C by learning assembly.

В прошлый раз Аллан О’Доннелл рассказывал о том, как изучать С используя GDB. Сегодня же я хочу показать, как использование GDB может помочь в понимании ассемблера.

Уровни абстракции — отличные инструменты для создания вещей, но иногда они могут стать преградой на пути обучения. Цель этого поста — убедить вас, что для твердого понимания C нужно также хорошо понимать ассемблерный код, который генерирует компилятор. Я сделаю это на примере дизассемблирования и разбора простой программы на С с помощью GDB, а затем мы используем GDB и приобретенные знания ассемблера для изучения того, как устроены статические локальные переменные в С.

31 августа 2012 года японский математик Cинъити Мотидзуки опубликовал в интернете четыре статьи.

Заголовки были непостижимы. Объём был пугающим: 512 страниц в сумме. Посыл был дерзким: он заявил, что доказал abc-гипотезу, знаменитую, соблазнительно лёгкую числовую теорию, которая десятилетиями заводила математиков в тупик.

Затем Мотидзуки просто ушёл. Он не отправил свою работу в Annals of Mathematics. Он не оставил сообщение ни на одном сетевом форуме, которые часто посещают математики со всего мира. Он просто опубликовал статьи и ждал.

Два дня спустя, Джордан Элленберг, профессор математики в Висконсинского университета в Мадисоне, получил почтовое оповещение от Google Scholar, сервиса, который сканирует интернет в поисках статей по указанным темам. Второго сентября Google Scholar отправил ему статьи Мотидзуки: «Это может заинтересовать вас».

«А я такой: „Да, Гугл, мне это как бы интересно!“» – вспоминает Элленберг, – «Я запостил их в Фэйсбуке и в моём блоге, с пометкой: „Между прочим, похоже, что Мотидзуки доказал abc-гипотезу“».

Интернет взорвался. В течение дней даже далёкие от математики СМИ подхватили историю. «Решена сложнейшая в мире математическая теория», – объявила Telegraph. «Возможный прорыв в abc-гипотезе», – немного скромнее писала New York Times.

На математическом форуме MathOverflow математики со всего мира стали оспаривать и обсуждать заявление Мотидзуки. Вопрос, который быстро стал самым популярным на форуме был прост: «Кто-нибудь может объяснить философию его работы и прокомментировать почему она может пролить свет на abc-гипотезу?» – спросил Энди Путман, ассистент профессора в Университете Райса. Или, если перефразировать: «Я ничего не понял. Кто-нибудь понял?»

Проблема, с которой столкнулись многие математики, сбежавшиеся к сайту Мотидзуки, была в том, что доказательство было невозможно прочесть. Первая статья под заголовком «Интер-универсальная теория Тейхмюллера 1: Построение театров Ходжа», начинается с утверждения, что цель работы в «разработке арифметической версии теории Тейхмюллера для цифровых полей ограниченных эллиптической кривой… с помощью применения теории полуграфов анабелиоидов, фробениоидов, эталь тета-функций и логарифмических оболочек».

Это похоже на тарабарщину не только для обывателя. Это было тарабарщиной и для математического сообщества.

«Смотря на неё, ты чувствуешь будто читаешь статью из будущего или далёкого космоса», – написал Элленберг в своём блоге.

«Она очень, очень странная», – говорит профессор Колумбийского университета Йохан де Йонг, работающий в близких сферах математики.

Мотидзуки создал столько математических инструментов и собрал столько несочетаемых областей математики, что его статья оказалась наполнена языком, который никто не мог понять. Она была абсолютно непривычной и абсолютно интригующей.

Как профессор Мун Дучин из университета Тафтса выразила это: «Он воистину создал свой собственный мир».

Должно пройти долгое время прежде чем кто-нибудь будет способен понять работу Мотидзуки, тем более оценить верность доказательства. В последующие месяцы статьи лежали камнем на плечах математического сообщества. Горстка людей подобралась к ним и начала изучать. Другие пытались, но быстро сдались. Некоторые полностью игнорировали их, предпочитая наблюдать издалека. Что же до виновника беспокойства, человека, который заявил, что решил одну из величайших проблем математики – от него не было ни звука.

Вот некое простое значение:


И мы знаем, как к нему можно применить функцию:


Элементарно. Так что теперь усложним задание — пусть наше значение имеет контекст. Пока что вы можете думать о контексте просто как о ящике, куда можно положить значение:


Теперь, когда вы примените функцию к этому значению, результаты вы будете получать разные — в зависимости от контекста. Это основная идея, на которой базируются функторы, аппликативные функторы, монады, стрелки и т.п. Тип данных Maybe определяет два связанных контекста:

data Maybe a = Nothing | Just a

Позже мы увидим разницу в поведении функции для Just a против Nothing. Но сначала поговорим о функторах!

Так как карьера программиста тесно связана с процессором, неплохо бы знать как он работает.

Что происходит внутри процессора? Сколько времени уходит на исполнение одной инструкции? Что значит, когда новый процессор имеет 12, или 18, или даже 31-уровневый конвейер?

Программы обычно работают с процессором, как с чёрным ящиком. Инструкции входят и выходят из него по порядку, а внутри совершается некая вычислительная магия.

Программисту полезно знать, что происходит внутри этого ящика, особенно, если он будет заниматься оптимизацией программ. Если вы не знаете какие процессы протекают внутри процессора, как вы сможете оптимизировать под него?

Эта статья рассказывает, как устроен вычислительный конвейер x86 процессора.

В этой статье я хочу представить и вкратце описать члена семейства ОС реального времени — ChibiOS.

Очередной пост для блога, посвященного работе над игрушечной ОС. В прошлый раз я писал про необходимость в простеньком драйвере AHCI (SATA). Прежде чем начать двигаться в этом направлении, я решил набросать инфраструктуру драйверов: общий интерфейс драйвера + уточнённый интерфейс драйвера устройства хранения. Формулирование этих интерфейсов выявило проблему, на которую я ранее не обращал внимания — проблему портируемости.

Не зависящий от платформы код (например, большая часть планировщика, вспомогательный код типа kprintf, ...) у меня перемешивается с кодом, заточенным только под x86_64 (системные таблицы дескрипторов, APIC, прерывания, ...). Хотя ничего не мешало мне сформулировать интерфейс драйвера, жёстко привязанного к x86_64 (в частности, свободно оперировать PCI-адресами), мне стало ясно, что без чёткого отделения кода, специфичного для конкретной платформы, от общего портируемого кода я буду лишь усугублять ситуацию. Итак, я принял решение перебрать всё написанное, отделив общий код (в корне src/) от кода, специфичного для платформы (в src/x86_64/). Этим я и занимался последние две недели.

В этой статье я собираюсь описать разработку приложения для iphone, которое будет в реальном времени обрабатывать видео с камеры устройства. Для этого мы будем использовать GPUImage фреймворк, напишем собственный шейдер на OpenGL ES и попробуем разобраться в том, что представляют из себя фильтры для обработки изображений.

Часть 1: Введение
Часть 2: Многопоточность
Часть 3: Рендеринг (Прим. пер. — в процессе перевода)
Часть 4: Doom classic — интеграция (Прим. пер. — в процессе перевода)

Движок для Doom III был написан в период с 2000 по 2004 год, в то время, когда большинство ПК были однопроцессорными. Хотя архитектура движка idTech4 разрабатывалась с учетом поддержки SMP, это закончилось тем, что поддержка многопоточности делалась в последнюю минуту (см. интревью с Джоном Кармаком).

От переводчика: Хоть посыл статьи Najaf Ali, переведённой ниже, и носит слегка рекламный оттенок («оставьте криптографию нам, экспертам»), но описанные в ней примеры показались мне довольно интересными и заслуживающими внимания.
Кроме того, никогда не будет лишним повторить прописную истину: не придумывайте свою крипто-защиту. И эта статья отлично иллюстрирует почему.