Очень часто в ряде наук встречается ситуация, когда модель рассматриваемого процесса сводится к дифференциальному уравнению. Причём, в большинстве реальных задач это уравнение довольно сложно решить, или совсем невозможно. И вот тут в полный голос звучит извечный вопрос: как быть?

Дорого дня, уважаемые хабражители!

Сегодня я расскажу вам о том, как можно установить неподписанное (или плохо подписанное) приложение на устройство с iOS 9. Да, без Jailbreak. Да, бесплатно. Нужен лишь компьютер с OS X и Apple ID. Как такое возможно? Читаем под катом.



Осторожно! Много картинок!

Пользователь не любит тратить время, пользователь не любит переписывать текст. Пользователь хочет копипастить. И хочет делать это даже в приложении на мобильном устройстве. И хочет, чтобы эта функция была удобной для работы пальцем на небольшом экране. Производители операционных систем по-разному реализуют эту функцию, стараясь угодить пользователям. Не отстают и разработчики приложений.



Нас тоже не обошла стороной эта тема, и в одном из приложений нам пришлось потрудиться, чтобы сделать как можно более удобную функцию выделения и копирования текста. Секретом этого рецепта мы и хотим поделиться с общественностью.

Вы когда-нибудь задумывались о том, что происходит с вашим приложением после того, как система убила его процесс за ненадобностью? Печально, но многие об этом даже не беспокоятся, словно это будет происходить в параллельной вселенной и их это не касается. Особенно этому подвержены новички. Их слепая вера в непоколебимость статик ссылок просто поражает.

В этой статье я расскажу о некоторых ошибках, которые могут возникнуть в результате нарушения шестой заповеди (не убей) по отношению к процессу приложения, и о том как проверить на сколько качественно он возвращается с того света.

А сейчас нужно обязательно дунуть, потому что если не дунуть, то ничего не получится.
—Цитаты великих

И здравствуйте!

Сегодня мы поговорим о неявном в языке Scala. Кто еще не догадался — речь пойдет об implicit преобразованиях, параметрах, классах и иже с ними.Все новички, особенно любители питона с зеновским Explicit is better than Implicit, обычно впадают в кататонический ступор при виде подкапотной магии, творящейся в Scala. Весь компилятор и принципы в целом охватить за одну статью удастся вряд ли, но ведь дорогу осилит идущий?

В прошлый раз я описал в общих чертах использование Akka для игрового сервера.
Сейчас разберем простой, но тем не менее рабочий пример сервера.

В ходе подготовки спецкурса «Scala for Java Developers» под платформу онлайн-обучения UDEMY, я анализирую другие «лекционные» видео. В библиотеке накопилось какое-то количество ссылок на дельных учебные материалы по Scala (видео на английском).

Для большинства видео указано количество просмотров. Надо сделать несколько замечаний:
1. Количество просмотров не является главным критерием качества и полезности видео, но этот может служить каким-то указателем на ценность.
2. Здесь не все популярное видео, что я встречал, а лишь то, что ценно по моему личному мнению.
3. Если кто-то знает еще хорошее видео — пишите, добавлю в списки.

• General
• Odersky about Scala
• Play
• Akka
• Spray
• Spark
• Slick (DB)
• SBT
• Scalaz
• Shapeless
• Spire (generic numeric programming)
• Functional/Reactive Programming

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Введение на этот раз будет «активным». Мы сразу начнем работать, и, пользуясь результатами предыдущих статей 6 и 9, получим псевдовектор угловой скорости твердого тела, выраженный через параметры конечного поворота.

Итак, путем долгих мучений вручную и, недолгих, но кропотливых преобразований в Maxima, мы пришли к тому, что антисимметричный тензор угловой скорости 2 ранга выглядит так



Мы говорили о том, что получить псевдовектор угловой скорости можно, свернув (1) с тензором Леви-Чивиты


Однако дальнейшее исследование показало, что формула (2) содержит ошибку, которая приводит к получению не совсем верного результата. Отгадка нашлась путем изучения литературы и дальнейшего самостоятельного осмысления результатов из статьи о свертке тензора Леви-Чивиты.

Приглашаю под кат всех, кому интересно, что получилось в итоге.

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).

Привет, Хабр! Все привыкли ассоциировать обработку больших данных с Hadoop (или Spark), которые реализуют парадигму MapReduce (или его расширения). В этой статье я расскажу о недостатках MapReduce, о том, почему мы приняли решение отказываться от MapReduce, и как мы приспособили Akka + Akka Cluster на замену MapReduce.

Часто, при создании достаточно сложных приложений на JavaScript наступает тот момент, когда становиться совершенно непонятно почему приложение перестало работать как надо, или наоборот вдруг заработало. Cвязей между элементами приложения становится так много, что уследить за ними даже с хорошими дебаггером очень трудно. И вот диллема: с одной стороны есть хорошо известная методика создания приложений на JS, столь привычная и глубоко описанная, что недостатков мы уже как бы и не замечаем. С другой стороны есть масса библиотек предлагающих нам перейти на другую сторону попробовать что-то новое. К таким библиотекам относиться и Bacon.js, предоставляя реализацию FRP на JavaScript.

Метапрограммирование — вид программирования, связанный с созданием программ, которые порождают другие программы как результат своей работы (wiki). Это достаточно общий термин, к которому, согласно той же википедии, относится и генерация исходного кода внешними инструментами, и различные препроцессоры, и «плагины к компилятору» — макросы с возможностью модификации синтаксического дерева не посредственно в процессе компиляции, и даже такая экзотическая возможность, как самомодифицирующийся код — модификация программы самой программой непосредственно во время выполнения.

Хотя, конечно, самомодифицирующийся код — это скорее отдельная большая тема, достойная отдельного исследования; здесь под метапрограммированием мы будем понимать процессы, происходящие во время компиляции программы.

Метапрограммирование реализовано в той или иной мере в очень разных языках; если не рассматривать экзотические и близкие к ним языки, то самым известным примером метапрограммирования является С++ с его системой шаблонов. Из «новых» языков можно рассмотреть D и Nim. Одна из самых удачных попыток реализации метапрограммирования — язык Nemerle. Собственно, на примере этой четверки мы и рассмотрим сабж.

Метапрограммирование — интереснейшая тема; в этой статье я попытаюсь разобраться, что же это такое, и каким оно должно быть в идеальном случае.

Типичный любитель λ-исчисления.

Однажды, бороздя просторы интернета, я наткнулся на новость о лиспоподобном, встраиваемом языке программирования Shen. Раньше у них на главной странице висел пример кода на Лиспе. В примере авторы описывают абстрактную коллекцию и функции работы с ними.

Так уж совпало, что я являюсь тайным почитателем функционального программирования, а значит, в некоторой степени, лямбда-исчисления, которое состоит почти полностью из абстракций. Захотелось мне написать что-то максимально абстрактное и, что бы усложнить себе задачу, я решил, что встроенные типы данных это для слабых прикладников, а реализовать все нужно непременно в терминах кодирования Чёрча.

С лямбда исчислением я был знаком очень поверхностно, так как почти всегда статьи об этом разделе математики состоят полностью из формул, которые никак не попробовать на практике не представляется возможным. Поэтому пришла идея разобраться с ним на практике, и возможно привлечь на темную сторону силы адептов машины Тьюринга ООП.

Если вас не пугает Lisp, много лямбд и y-combinator (не тот, который с новостями),

Добрый день!

Не так давно, мне потребовался инструмент или фреймворк, для того чтобы в краткие сроки, создать небольшой сайт — витрину. Особых требований не было. Собственно, сама витрина и простейшая админка, с возможностью подредактировать параметры публикуемого контента. Главным требованием была скорость. Нужно было сделать это все за 1-2 дня, с учетом необходимости верстки дизайна.

Первое апреля известно как день про белые спины и развязавшиеся шнурки. Но в университете, в котором я учился, этот день также считается днём математики. Поэтому я решил в этой хабрастатье собрать несколько своих забавных задачек и историй, связанных в каком-то смысле с математикой.

Понятие факториала известно всем. Это функция, вычисляющая произведение последовательных натуральных чисел от 1 до N включительно: N! = 1 * 2 * 3 *… * N. Факториал — быстрорастущая функция, уже для небольших значений N значение N! имеет много значащих цифр.

Попробуем реализовать эту функцию на языке программирования. Очевидно, нам понадобиться язык, поддерживающий длинную арифметику. Я воспользуюсь C#, но с таким же успехом можно взять Java или Python.

Наивный алгоритм

Итак, простейшая реализация (назовем ее наивной) получается прямо из определения факториала:

static BigInteger FactNaive(int n)
{
    BigInteger r = 1;
    for (int i = 2; i <= n; ++i)
        r *= i;
    return r;            
}

На моей машине эта реализация работает примерно 1,6 секунд для N=50 000.

Далее рассмотрим алгоритмы, которые работают намного быстрее наивной реализации.

Доброго времени! У нас в издательстве недавно вышла книга Леонарда Сасскинда «Космический ландшафт. Теория струн и иллюзия разумного замысла Вселенной»



Книги объединены в одну общую серию, ниже представлены описания.

Скажите, вы бы хотели иметь друга? Любого человека или другое существо, которое будет вашим самым лучшим другом, обладая той внешностью, которая вам нравится, и тем характером который вам необходим, которое не надо будет делить с ее или его друзьями, родителями, собачкой, игрушками или учебой.
А секретаря, который всегда с вами, имеет прямой доступ к вашей памяти, напомнит, подскажет, и подаст нужную идею, напарника для мозгового штурма?
Тогда добро пожаловать под кат.



Тульпа — это стабильная самовнушенная осознанная визуализация, способная к самостоятельным мыслям и действиям, обладающая собственным сознанием. Что характерно, создается она совершенно осознанно, путем целенаправленных действий в течении долгого времени, и позволяет задавать начальный характер и форму по вашему усмотрению.

Привет, хабрачеловек. Сегодня я расскажу тебе про некоторые фундаментальные вещи в computer science: частичные вычисления, три проекции Футамуры и суперкомпиляцию.
 
 

1. Сразу к коду

-- функция, которая возводит x в степень y (неотрицательную)
power x y =
    case y of
        0 → 1
        1 → x
        _ → x * (power x (y - 1))


Работая с Android часто можно видеть, как весь функциональный код помещается в методы жизненного цикла activity/fragment. В общем-то такой подход имеет некоторое обоснование — «методы жизненного цикла» всего лишь хэндлеры, обрабатывающие этапы создания компонента системой и специально предназначенные для наполнения их кодом. Добавив сюда то, что каркас UI описывается через xml файлы, мы уже получаем базовое разделение логики и интерфейса. Однако из-за не совсем «изящной» структуры жизненного цикла, его зависимости от множества флагов запуска, и различной (хоть и похожей) структуры для разных компонентов, эффективно воспользоваться подобным разделением не всегда бывает возможно, что в итоге выливается в написании всего кода в onCreate().