Введение

В данной статье коротко рассказывается о процессе взлома captcha с ifolder.ru. Применение в процессе языка Python и сторонних библиотек. Применение алгоритма преобразований Хафа в составе библиотеки Open Computer Vision © Intel позволит нам избавиться от шума на изображении, простая в использовании и быстрая библиотека FANN (Fast Artificial Neural Network) сделает возможным применение искусственной нейронной сети для задачи распознавания образа.

Моя мотивация состояла, прежде всего, в том, чтобы попробовать язык Python. Как известно, лучший способ изучить язык — решить на нём какую-нибудь прикладную задачу. Поэтому параллельно описанию процесса обработки изображения я буду рассказывать о том, какие библиотеки и для чего я использовал.

Регулярные выражения — неотъемлемая часть любого инструмента обработки данных.
Логично, что в различных вариациях поддерживается различный синтаксис и различный функционал.
Не смотря на это принципы работы самих регулярных выражений, машины регулярных выражений и базовые установки оптимизации практически едины.
Где-то на просторах сети видел совершенно глупое заявление, что “регулярные выражения не приспособлены для решения нерегулярных данных” или нечто похожее. Полнейшая ерунда.

Мне всегда нравились стрелочные часы. Я пробовал носить цифровые, так и не смог привыкнуть к часам в трее винды — для моего мозга это означает дополнительное цифро-аналоговое преобразование, поэтому вместо них у меня крутится Analog Clock.
Однажды в одной занимательной книжке я прочел условие задачи, в которой говорилось, что если поменять местами минутную и часовую стрелки, то получится абракадабра в большинстве случаев. Но есть такие состояния стрелок, когда их обращение приводит к реальному результату, тривиальное решение в данном случае — это полдень или полночь. А какие еще есть "временные пары" на циферблате? Тут я закрыл задачник и приступил к решению.

Абстракции Rust отличаются от привычных в ООП. В частности вместо классов (классов объектов) используются классы типов, которые называются «trait» (не следует путать с trait из Scala, где под этим термином прячутся примеси — mixin).
Классы типов не уникальны для Rust, они поддержаны в Haskell, Mercury, Go, из можно реализовать слегка извращенным способом на Scala и C++.

Я хочу показать, как они реализуются в Rust на примере дуальных чисел и разобрать отдельные нетривиальные (или плохо проработанные) моменты.

Интерфейсы числовых типов довольно громоздки, и я буду вставлять здесь только фрагменты кода. Весь код доступен на github (Update: работающая версия доступна на crates.io).
Большинство реализованных здесь интерфейсов имеют статус experemental или unstable и скорее всего будут меняться. Я постараюсь поддерживать код и текст актуальными.

Rust поддерживает перегрузку операций, но, в отличие от C++, у операций есть метод-синоним с обычным буквенным именем. Так a+b может быть записано a.add(b), а для переопределения операции '+' надо просто реализовать метод add.

Пусть мы хотим вычислить десятимиллионное число Фибоначчи программой на Python. Функция, использующая тривиальный алгоритм, на моём компьютере будет производить вычисления более 25 минут. Но если применить к функции специальный оптимизирующий декоратор, функция вычислит ответ всего за 18 секунд (в 85 раз быстрее):


Дело в том, что перед выполнением программы интерпретатор Python компилирует все её части в специальный байт-код. Используя метод, описанный хабрапользователем SkidanovAlex, данный декоратор анализирует получившийся байт-код функции и пытается оптимизировать применяющийся там алгоритм. Далее вы увидите, что эта оптимизация может ускорять программу не в определённое количество раз, а асимптотически. Так, чем больше будет количество итераций в цикле, тем в большее количество раз ускорится оптимизированная функция по сравнению с исходной.

Эта статья расскажет о том, в каких случаях и каким образом декоратору удаётся делать подобные оптимизации. Также вы сможете сами скачать и протестировать библиотеку cpmoptimize, содержащую данный декоратор.

О публикации кода на Github или другом открытом хостинге часто говорят, как о такой живительной эвтаназии, после которой патчи, фиксы, сообщения о проблемах и прочие коммиты от сторонних разработчиков польются рекой. У меня пока противоположный опыт. В парочку моих относительно заметных проектов вообще никто и ничего реально не привнес, не говоря уж об остальных проектах. Более того, я несколько раз делал очень серьезные изменения/улучшения в чужие проекты, но их авторы морозились и не приняли изменения. Исходя из этого я развил теорию: мол, вся эта открытость и коллаборация — это красивые слова, реально все пилят что-то свое и зарабатывать деньги или пиар кому-то другому совершенно не горят желанием. Чтобы проверить теорию, я посчитал кое-какую статистику по всем репозиториям на Github, у которых больше 700 звездочек, таких чуть больше 4 тысяч.

Привет, меня зовут Наталья, я работаю в Яндексе разработчиком в группе извлечения фактов. Весной мы рассказали о том, что такое Томита-парсер и для чего он используется в Яндексе. А уже этой осенью исходники парсера будут выложены в открытый доступ.

В предыдущем посте мы пообещали рассказать, как пользоваться парсером и о синтаксисе его внутреннего языка. Именно этому и посвящен мой сегодняшний рассказ.

Прочитав этот пост, вы узнаете, как составляются словари и грамматики для Томиты, а также, как извлекать с их помощью факты из текстов на естественном языке. Та же информация доступна в формате небольшого видеокурса.

Существует много технологий для организации параллельных вычислений, одна из наиболее перспективных и простых (да-да) — модель акторов. Она позволяет частично избавится от насущных проблем параллелизма, вроде состояния гонки, блокирующих ожиданий окончания операций, бесконечных мьютексов и синхронизаций и многого иного. Так же подобный подход существенно облегчает распараллеливание кода.

Знакомится будем на примере фреймворка akka используя язык java (сам akka написан на scala).

map — мощная директива, которая может сделать ваши конфиги простыми и понятными.
Возможно, это самая недооцененная директива, из за того, что не все знают всех её возможностей.
Она в компактной форме помогает обрабатывать переменные, GET параметры, заголовки, куки и наборы бекендов (upstream).
Попробую раскрыть её возможности хабрапользователям.

Привет Хабр! Пару месяцев назад я захотел провести тестирование производительности некоторых сетевых фреймворков, c целью понять насколько большая разбежка между ними. Надо ли использовать Node.js там, где хотелось бы Python с Gevent или нужен Ruby с его EventMachine.



Я хочу обратить ваше внимание на то, что эти материалы не являются руководством к выбору фреймворка и могут содержать спорные моменты. Я вообще не собирался публиковать результаты этого исследования, но когда они попадались мне на глаза я ловил себя на мысли, что это может быть кому-нибудь полезно. Теперь я начну забрасывать вас графиками.

Нам неоднократно поступали предложения о тестировании мультиварок, но до определенного времени мы от них отказывались — ну что такого можно рассказать о мультиварке. Однако, предложения продолжали поступать, и примерно после 5-6 письма редакция Box Overview задумалась, и решили сделать не просто тест одной мультиварки, а глобальное тест-сравнение 8 мультиварок нижнего ценового сегмента от разных брендов.



В нашем тесте участвуют 8 мультиварок от компаний Vitek (VT-4209), Kitfort (KT-201), Scarlett (SL-MC411S01), Polaris (PMC 0527D), Rolsen (RMC-5500D), Redmond (RMC-250), Philips (HD2173) и Panasonic (SR-MHS181).

Мы не будем рассказывать вам о дизайне — его можно посмотреть на фотографиях, не будем уточнять наличие контейнера для сбора конденсата — в него он попадает лишь в редких случаях, мы не будем говорить о «эффекте русской печи» и прочей маркетинговой шелухе, которую так любят продавцы.
Мы расскажем о более интересных вещах — об удобстве управления, о качестве рецептов из комплекта, о физической и химической стороне процесса приготовления, о типах антипригарных покрытий, о реальном, а не маркетинговом функционале и о том, что у мультиварок внутри.

Представьте себе, что вам нужно управлять парком серверов, расположенных к тому же в разных географических точках. Каждый из этих серверов требует настройки, регулярного обновления и мониторинга. Конечно, для решения этих задач можно воспользоваться самым простым способом: подключиться к каждому серверу по ssh и внести необходимые изменения. При всей своей простоте этот способ сопряжен с некоторыми трудностями: он чрезвычайно трудоемок, а на выполнение однообразных операций уходит очень много времени.

Чтобы упростить процессы настройки и конфигурирования серверов, можно также писать shell-скрипты. Но и этот способ вряд ли можно назвать совершенным. Скрипты нужно постоянно изменять, подстраивая их под каждую новую задачу. При их написании необходимо учитывать различие операционных систем и версий. Не будем забывать и о том, что отладка скриптов отнимает много усилий и забирает немало времени.

Оптимальным вариантом решения описанных проблем является внедрение системы удаленного управления конфигурацией. В таких системах достаточно лишь описать нужное состояние управляемого узла. Система должна сама определить, что нужно сделать для достижения этого состояния, и осуществит все необходимые действия.

Со всеми сложностями, о которых идет речь выше, мы хорошо знакомы на собственном опыте: у нас имеется 10 точек присутствия с NS-серверами, расположенные в разных точках планеты. На них необходимо регулярно вносить различные изменения: обновлять операционную систему, устанавливать и обновлять различное ПО, изменять конфигурцию и т.п. Мы решили все эти операции автоматизировать и внедрить систему удаленного управления конфигурациями. Изучив имеющиеся решения, мы остановили свой выбор на Ansible.

В этой статье мы бы хотели подробно рассказать о его возможностях этого инструмента управления конфигурациями и поделиться собственным опытом его использования.

Введение

Грядет революция. Появилось новое дополнение к JavaScript, которое изменит всё, что вы когда-либо знали о дата-байндинге. Помимо этого, изменится и подход ваших MVC библиотек к наблюдениям за редактированием и обновлением моделей. Вы готовы?

Хорошо, хорошо. Не будем тянуть. Я рад вам представить Object.observe(), который появился в бета версии Chrome 36. [ТОЛПА ЛИКУЕТ]

Object.observe() является частью следующего ECMAScript стандарта. Он позволяет асинхронно отслеживать изменения JavaScript объектов… без использования каких-либо сторонних библиотек, он позволяет наблюдателю отслеживать изменения состояния объекта во времени.

Всю документацию на английском языке вы сможете прочесть на maxmert.com.

Требования и задачи

При создании версии 1.0 мне пришлось пересмотреть основные требования к фреймворку:

• Возможность легко добавить/удалить размер или тему. Json-файл с прописанными темами и размерами для каждого виджета. Таким образом можно конфигурировать фреймворк исправляя json-файл.
• Модульность. При отключении или добавлении любого виджета фреймворк должен стабильно работать (привет bootstrap).
• Особое именование классов для избежания переопределения пользовательских классов.
• Javascript компоненты без jQuery (но с возможностью его использования, если он подключен).

Конечно это не единственные требования, а приоритетные. Их, поверьте, было очень-очень много. В итоге у меня получился фреймворк, которым я сам с большим наслаждением пользуюсь. Так каковы же его основные отличия от уже существующих?

Осторожно! Трафик.

Сегодня в App Store вышло обновленное приложение Яндекс.Перевода для iOS. Теперь в нем есть возможность полнотекстового перевода в офлайн-режиме. Машинный перевод прошел путь от мейнфреймов, занимавших целые комнаты и этажи, до мобильных устройств, помещающихся в карман. Сегодня полнотекстовый статистический машинный перевод, требовавший ранее огромных ресурсов, стал доступен любому пользователю мобильного устройства – даже без подключения к сети. Люди давно мечтают о «вавилонской рыбке» – универсальном компактном переводчике, который всегда можно взять с собой. И, кажется, мечта эта постепенно начинает сбываться. Мы решили, воспользовавшись подходящим случаем, подготовить небольшой экскурс в историю машинного перевода и рассказать о том, как развивалась эта интереснейшая область на стыке лингвистики, математики и информатики.



«Это все делает машина», «Электронный мозг переводит с русского на английский», «Робот-билингва» – такие газетные заголовки увидели читатели ликующей прессы 8 января 1954 года. А днем ранее, 7 января, научный компьютер IBM 701 принял участие в знаменитом Джорджтаунском эксперименте, переведя около шестидесяти русских фраз на английский. «Семьсот-первый» использовал словарь из 250 слов и шесть синтаксических правил. И, конечно же, очень тщательно подобранный набор предложений, на которых проводилось тестирование. Вышло настолько убедительно, что восторженные журналисты со ссылками на ученых заявляли о том, что через несколько лет машинный перевод почти полностью заменит классический «ручной».

На днях Даниэль Штенберг, один из участников группы HTTPbis IETF, которая ведёт разработку протокола http2, опубликовал в своём блоге крайне интересный документ «http2 explained». Небольшой PDF-документ на 26 страницах весьма доступным языком рассказывает о предпосылках и деталях реализации протокола http2.

Как мне кажется, на сегодняшний день это одно из самых лучших разъяснений о том, что такое протокол http2, зачем он нужен, как он повлияет на веб-разработку и какое будущее ждёт Интернет в связи с его появлением. Думаю, что всем людям, причастным к веб-разработке и веб-строению, информация будет полезна, ведь ожидается, что стандарт http2 будет принят уже в июне этого года после завершающей встречи группы HTTPbis в Нью Йорке.

Сразу хочу объявить, что здесь под аннотациями подразумеваются НЕ декораторы. И я не знаю по какой причине декораторы иногда именуют аннотациями.

Недавно я открыл для себя что в питоне есть фишка, которую я очень давно искал — аннотации к функциям. Это — возможность пихнуть в декларацию функции какую-либо информацию по каждому отдельному её параметру.

Вот каноничный пример из PEP:

def compile(source: "something compilable",
            filename: "where the compilable thing comes from",
            mode: "is this a single statement or a suite?"):
    ...

Там же, чуть ниже, приводятся примеры, которые дают понять, что комментирование параметров — не единственное возможное использование данной фичи. Это натолкнуло меня на мысль об одной старой беде, которая досаждала моей нервной системе уже приличное время. А именно — получение данных из форм во Flask.

Введение

Если Grunt — новое для вас слово, то вы можете сначала ознакомиться со статьей Криса Койерса «Grunt для людей, кто думает, что такие вещи как Grunt уродливы и тяжелы». После введения от Криса, у вас будет свой собственный Grunt проект и вы уже попробуете на вкус все возможности, которые Grunt нам предоставляет.

В этой статье мы сосредоточимся не на том, какие многочисленные плагины для Grunt стоит добавить к вашему проекту, а на процессе создания самой сборки. Вы получите практические навыки по следующим аспектам работы с Grunt:

• Как сохранить ваш Gruntfile аккуратным и опрятным
• Как сильно улучшить время вашей сборки
• Как быть постоянно в курсе состояния сборки

Инструменты, которые мы будем использовать

Docker

Docker — простая и элегантная библиотека для создания легковесных изолированных друг от друга виртуальных контейнеров, в которых можно исполнять любой код. Совершенно не требователен к ресурсам, минимальный overhead.

Собрав контейнер один раз, его можно многократно использовать.

Простой пример — это БД Redis. Если нам необходимо несколько серверов Redis на одном компьютере, при обычном подходе нам придется изменять конфигурационные файлы в /etc/redis и менять файлы в /etc/init.d. Можно написать bash скрипт, но это не делает процесс легче.

^{Прекрасная картинка неизвестного автора}

Я долго не писал эту статью. На протяжении полугода я регулярно практиковал попытки пройти в поликлинике к докторам без очереди и хамское вождение с московскими номерами в глубинке, чтобы стать толстокожим и невосприимчивым к ненависти (даже НЕНАВИСТИ!!!1), которая прольётся на меня после этой статьи. Это неизбежно, так как Хабр — гик-ориентированный ресурс, а QR-коды — гик-технология. Они уже получили широкое распространение и теплую поддержку от гиков Хабра, так что будущее у меня в мрачных оттенках. Не удивлюсь бритвенным лезвиям в почтовом ящике и молчаливому дыханию в телефонную трубку от полуночных незнакомцев.

Видимо, для апологетов QR-кодов эта технология — возможностью приблизить будущее, шагнуть в прекрасный мир завтрашнего дня с дополненной реальностью из всех этих многочисленных видеороликов и фильмов про будущее с прозрачными дисплеями, что-то разобрать на которых можно только при отсутствии просвечивающегося пёстрого бабушкина ковра на стене. Гики радуются любому новому примеру использованию QR-кода, даже если это помогающая рассказывать сказки детская пижама с QR-кодами, надгробия, коровы. И с мечтательным видом прогнозируют, что в будущем QR-коды будут повсеместно. По моему мнению, такой вариант событий можно описывать в антиутопиях, что-нибудь вроде «Мы» Замятина.

Для создания видимости аргументов в защиту своего мнения я мог бы устроить тут филиал wtfqrcodes.com и со злыми комментариями публиковать самые неудачные и даже опасные случаи использования QR-кодов, завершив всё это ссылкой на понятную инструкцию. Но эта демагогия не поможет прийти к цели — понять суть проблемы QR-кодов, так что passive-aggressive mod off, и давайте разберемся.