В ходе многих дискуссий о применимости паттерна Repository я заметил, что люди разделены на два лагеря. В рамках этого текста я, условно, их назову абстракционистами и конкретистами. Разница между ними заключается в том, как они относятся к значению паттерна. Первые считают, что репозиторй стоит иметь, т.к. он позволяет абстрагироваться от деталей хранения данных. Вторые считают, что мы не можем полностью абстрагироваться от этих деталей, поэтому сама идея репозитория бессмыслена, а его использование пустая трата времени. Спор между ними обычно превращается в холивар.

Что не так с репозиторием? Очевидно, что с самим паттерном все нормально, но разница в его понимании разработчиками. Я попробовал исследовать это и наткнулся на два основных момента, которые, на мой взгляд, являются причиной разного к нему отношения. Одним из них является «скользящая» ответственность репозитория, а другой связан с недооценкой unit testing. Под катом я объясню первый.

Спешим сообщить новость: мы переписали API облачного хранилища. Теперь всё работает гораздо стабильнее и быстрее благодаря новой платформе — Hummingbird, которая по сути представляет собой реализацию некоторых компонентов OpenStack Swift на Go. О том, как мы внедряли Hummingbird и какие проблемы нам удалось решить с его помощью, мы расскажем в этой статье.

Сегодня расскажем о том, как, пользуясь Java, создавать приложения для IoT, которые могут работать с удалёнными Bluetooth Low Energy-устройствами. Разработку таких приложений, благодаря проекту с открытым исходным кодом TinyB, поддерживает Intel IoT Development Kit. TinyB предоставляет разработчику простые API для C++ и Java, которые позволяют работать с BLE-устройствами. Здесь рассмотрим API TinyB для Java, а эксперименты будем проводить на Intel Edison.

Всё началось с того, что мне понадобилось написать функцию, принимающую на себя владение произвольным объектом. Казалось бы, что может быть проще:

template <typename T>
void f (T t)
{
    // Завладели экземпляром `t` типа `T`.
    ...

    // Хочешь — переноси.
    g(std::move(t));

    // Не хочешь — не переноси.
    ...
}

Но есть один нюанс: требуется, чтобы принимаемый объект был строго rvalue. Следовательно, нужно:

1. Сообщать об ошибке компиляции при попытке передать lvalue.
2. Избежать лишнего вызова конструктора при создании объекта на стеке.

А вот это уже сложнее сделать.

Поясню.

В этой статье мы продолжим рассказывать о похождениях нашей программы распознавания паспорта: теперь паспорт отправится на Эльбрус!

Итак, что же мы знаем про архитектуру Эльбрус?

Эльбрус — высокопроизводительная и энергоэффективная архитектура процессоров, отличающаяся высокой безопасностью и надежностью. Современные процессоры архитектуры Эльбрус могут применяться в качестве серверов, настольных компьютеров и даже встраиваемых вычислителей. Они способны удовлетворить повышенным требованиям по информационной безопасности, рабочему диапазону температур и длительности жизненного цикла продукции. Процессоры архитектуры Эльбрус, как говорят нам публикации МЦСТ [1, 2], предназначены для решения задач обработки сигналов, математического моделирования, научных расчетов, а также других задач с повышенными требованиями к вычислительной мощности.

Мы в Smart Engines попробовали убедиться, правда ли производительности Эльбруса достаточно, чтобы реализовать распознавание паспорта без значительных потерь в скорости работы.

/ фото Sistema Bibliotecario Vimercatese CC

Практически каждая крупная организация нанимает в свой штат разработчиков программного обеспечения. При этом только треть из них заняты непосредственно в бизнесе, связанном с ИТ. Но вне зависимости от того, где они работают: в фармацевтической компании, образовательной или рекламной сферах, они остаются программистами.

Работа в команде – ответственное занятие, поскольку в этом случае люди отвечают не только за себя, но и за окружающих, они общаются, помогают друг другу. Как бы это ни было банально, ключом к продуктивному общению между людьми всегда является вежливость и взаимоуважение. Однако все же есть определенный список фраз, которые – даже когда они звучат вежливо и корректно – не стоит употреблять в разговоре с разработчиками и тестировщиками, если вы их коллега, заказчик, «владелец» или руководитель проекта.

Наша платформа VoxImplant состоит из нескольких частей: облако, API, SDK для разных платформ. SDK для браузера подключается к облаку по WebSocket и позволяет звонить (и принимать звонки) как другим пользователям VoxImplant, так и на обычные телефоны. Раньше это работало с помощью flash, но в современных браузерах используется специально созданная для работы с голосом и видео технология WebRTC. Штука хорошая, но довольно сложная в использовании: возможность peer-to-peer коммуникаций, одна из ключевых «фишек» технологии, управляется полностью вручную. Чтобы два браузера могли организовать голосовой или видеочат друг с другом, разработчику нужно собрать информация об IP-адресах компьютеров, как-то передать эту информацию между браузерами, запустить NAT Traversal и скормить это все WebRTC. А если обойти NAT не получилось, то еще и предоставить Relay-сервер для передачи данных.

Недавно мы нашли на просторах интернета интересную статью, которая рассказывает технические подробности «передачи информации» между браузерами. Адаптированный для Хабра перевод – под катом.

Это уже четвёртая статья в цикле про веб-скрейпинг при помощи Node.js:

1. Web scraping при помощи Node.js
2. Web scraping на Node.js и проблемные сайты
3. Web scraping на Node.js и защита от ботов
4. Web scraping обновляющихся данных при помощи Node.js

В прошлых статьях были рассмотрены получение и парсинг страниц, рекурсивный проход по ссылкам, организация и тонкая настройка очереди запросов, анализ Ajax-сайтов, обработка некоторых серверных ошибок, инициализация сессий и методы преодоления защиты от ботов.

В этой статье разбираются такие темы, как веб-скрейпинг регулярно обновляющихся данных, отслеживание изменений и использование облачных платформ для запуска скриптов и сохранения данных. Ещё внимание уделяется разделению задач веб-скрейпинга и обработки готовых данных, а также тому, чего стоит избегать при работе с обновляющимися сайтами.

Цель статьи – показать весь процесс создания, развёртывания и использования скрипта от постановки задачи и до получения конечного результата. Как обычно, для примера используется реальная задача, какие часто встречаются на биржах фриланса.

Несмотря на то, что использовать механизм сериализации при программировании на C# достаточно просто и удобно, есть моменты, которые стоит учитывать. О том, на какие грабли можно наступить, работая с сериализацией, о примерах кода, в котором эти грабли припрятаны, а также о том, как PVS-Studio поможет вам избежать шишек на лбу, и будет эта статья.

После нескольких лет поддержки фреймворка Django в PyCharm, JetBrains и Django Software Foundation договорились о партнерстве и проведении двухнедельной распродажи лицензий PyCharm c последующей передачей всех заработанных на распродаже денег в фонд Django на развитие различных проектов и инициатив. В дополнение к распродаже, частью партнерства является внедрение нового стандарта аннотаций типов в Python (PEP 484 Type Hints) в будущие версии Django.

В этой статье не будет психологических исследований на тему open-source и разработки.
Не будет анализа open-source проектов с помощью R или Python.
И не расскажу о том, как правильно контрибьютить.
Возможно я даже буду говорить какие-то банальные вещи.

Но я всего лишь хочу поделиться тем, как участие в open-source проектах сделало мою жизнь разработчика ярче и продуктивнее.

/ фото Ozzy Delaney CC

Мы в 1cloud много рассказываем о собственном опыте работы над провайдером виртуальной инфраструктуры и тонкостях организации внутренних процессов. Сегодня мы решили немного поговорить об оптимизации БД.

Проект Geant4 продолжает развиваться, поэтому интересно вновь проверить его с помощью статического анализатора кода PVS-Studio. На этот раз проверке будет подвергнута версия 10.2 (предыдущая проверка относилась к версии 10.0-beta).

UPDATE из будущего: Не используйте этот подход! Для поиска логов намного лучше подходит простой поиск по регулярному выражению или подстроке встроенными средствами ClickHouse. Эта статья была написана давно, как интересный эксперимент, и у меня на тот момент не. было полного понимания того, как ClickHouse работает и как его лучше всего готовить. Я вас предупредил. Привет участникам телеграм-чатика «ClickHouse не тормозит»!

В этой статье я расскажу о том, как разработать систему для индексирования и полнотекстового поиска error-логов (или любых других логов) на основе СУБД от Яндекса под названием ClickHouse. Про саму базу Яндекс писал на Хабре сначала когда база была закрытой, а потом когда они её заопенсорсили. База данных в первую очередь предназначена для аналитики и для реализации сервиса Яндекс.Метрика, но может на самом использоваться для чего угодно, если вам подходит загружать данные пачками, удалять их тоже огромными пачками и никогда не обновлять отдельные строки.

Что мы будем делать

Мы будем реализовывать систему для индексирования и поиска по error-логам. При этом, считается, что сами логи вы уже сумели доставить на центральный сервер (или несколько серверов) и уже засунули сами тексты сообщений в базу, то есть у вас уже есть таблица в какой-нибудь базе данных примерно следующего вида:

CREATE TABLE Messages (
    message_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    created_ts DATETIME,
    message_text BLOB
)

Мы научимся быстро отдавать результаты поиска по такому логу (то есть, всегда отсортированные по времени) и индексировать его в режиме реального времени.

В этой статье я попытаюсь рассмотреть разработку программного обеспечения: выделить процессы и этапы, указать на преимущества и недостатки тех или иных приемов, предупредить от совершения ошибок.

AXON — это нотация для сериализованного представления объектов, документов и данных в текстовой форме. Она объединяет в себе простоту JSON, расширяемость XML и удобочитаемость YAML.

Есть проект pyaxon на python, с которым можно "поиграться". Впрочем, он создавался таким образом, чтобы не сильно уступать по скорости с модулем json. Поэтому он может сгодиться и для реальных дел.

Зачем AXON?

AXON появился как попытка справиться с недостатками или неудобствами JSON и XML, но сохранить при этом их достоинства и возможности, дополнительно добавив удобочитаемость, присущую YAML.

Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Mathematical Notation: Past and Future (2000)".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации

---

Содержание

Резюме
Введение
История
Компьютеры
Будущее
Примечания
— Эмпирические законы для математических обозначений
— Печатные обозначения против экранных
— Письменные обозначения
— Шрифты и символы
— Поиск математических формул
— Невизуальные обозначения
— Доказательства
— Отбор символов
— Частотное распределение символов
— Части речи в математической нотации

---

Стенограмма речи, представленной на секции «MathML и математика в сети» первой Международной Конференции MathML в 2000-м году.

---

Резюме

Большинство математических обозначений существуют уже более пятисот лет. Я рассмотрю, как они разрабатывались, что было в античные и средневековые времена, какие обозначения вводили Лейбниц, Эйлер, Пеано и другие, как они получили распространение в 19 и 20 веках. Будет рассмотрен вопрос о схожести математических обозначений с тем, что объединяет обычные человеческие языки. Я расскажу об основных принципах, которые были обнаружены для обычных человеческих языков, какие из них применяются в математических обозначениях и какие нет.

Согласно историческим тенденциям, математическая нотация, как и естественный язык, могла бы оказаться невероятно сложной для понимания компьютером. Но за последние пять лет мы внедрили в Mathematica возможности к пониманию чего-то очень близкого к стандартной математической нотации. Я расскажу о ключевых идеях, которые сделали это возможным, а также о тех особенностях в математических обозначениях, которые мы попутно обнаружили.

Большие математические выражения — в отличии от фрагментов обычного текста — часто представляют собой результаты вычислений и создаются автоматически. Я расскажу об обработке подобных выражений и о том, что мы предприняли для того, чтобы сделать их более понятными для людей.

Традиционная математическая нотация представляет математические объекты, а не математические процессы. Я расскажу о попытках разработать нотацию для алгоритмов, об опыте реализации этого в APL, Mathematica, в программах для автоматических доказательств и других системах.

Обычный язык состоит их строк текста; математическая нотация часто также содержит двумерные структуры. Будет обсуждён вопрос о применении в математической нотации более общих структур и как они соотносятся с пределом познавательных возможностей людей.

Сфера приложения конкретного естественного языка обычно ограничивает сферу мышления тех, кто его использует. Я рассмотрю то, как традиционная математическая нотация ограничивает возможности математики, а также то, на что могут быть похожи обобщения математики.

Одна из ключевых особенностей работы в Яндексе — это свобода выбора технологий. В Авто.ру, где я работаю, нам приходится поддерживать большой пласт исторических решений, поэтому любая новая технология или библиотека встречается двумя вопросами коллег:

— Насколько это увеличит дистрибутив?
— Как это поможет нам писать меньше и эффективнее?



Сейчас мы используем RxJava, Dagger 2, Retrolambda и AspectJ. И если о первых трёх технологиях слышал каждый разработчик, а многие даже применяют их у себя, то о четвёртой знают только хардкорные джависты, пишущие большие серверные проекты и разного рода энтерпрайзы.

Передо мной стояла цель ответить на эти два вопроса и обосновать использование AOP-методологии в Android-проекте. А это значит — написать код и показать наглядно, как аспектно-ориентированное программирование поможет нам ускорить и облегчить работу разработчиков. Но обо всём по порядку.

Знаете ли вы, что в ассортименте вендоров ПО для видеосистем есть много решений для прикладных задач торговли — модулей для подсчета посетителей, определения длины очереди, контроля операций на кассе и т.п. А предложений для решения производственных и промышленных задач практически нет. Все потому что мы, разработчики ПО для видеонаблюдения, для производства, в отличие от ритейла, разрабатываем редко, и стоит это дорого.

Почему? Давайте разбираться.

Настроить webpack по мануалу, запрограммировать ангуляр и даже послать json по ajax — кажись каждый может, но вот как взглянешь на сам код… В этом посте будет показана разница между нововведениями.

Итак вы открыли ноду и увидели, что почти все функции «из коробки» последним аргументом принимают колбэк.

var fs = require("fs");
fs.readdir(__dirname, function(error, files) {
    if (error) {
        console.error(error);
    } else {
        for (var i = 0, j = files.length; i < j; i++) {
            console.log(files[i]);
        }
    }
});

Пирамида смерти