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).

Для тех кто пропустил мои посты:Consulo — это форк IntelliJ IDEA Community Edition, который имеет поддержку .NET(C# на текущий момент, и на этот сектор пока идет большой акцент), Java.

В этой мини-статье я поделюсь с вами с тем, что удалось сделать за последние 2 месяца.

Перевод первой части материала с github, обстоятельно объясняющего работу интернета: что именно происходит, когда пользователь набирает в адресной строке google.com?

Кнопка «ввод» возвращается в исходное положение

Для начала отсчёта выберем момент, когда кнопка «ввод» утоплена. В этот момент замыкается контур, отвечающий за эту кнопку. Небольшой ток проходит по логическим контурам клавиатуры. Они сканируют состояние всех переключателей, гасят паразитные электрические импульсы, и преобразовывают нажатие в код клавиши 13. Контроллер кодирует код для передачи в компьютер. Теперь это почти всегда делается через USB или Bluetooth, а раньше в процессе участвовали PS/2 или ADB.

Привет, хабрахабр! Эта статья посвящена подробному описанию процесса создания бильярдного бота, который без участия человека играет в игру pool billiard и принимает решения, зарабатывая очки. Статья будет полезна и интересна людям, увлекающимся созданием ботов и программированием.

Оригинал изображения

Полгода назад я рассказывал про свой опыт работы фрилансером на oDesk. После этого я решил оставить разработку Android приложений на заказ и заняться своей давней мечтой — созданием игр. Мы с друзьями объединились, и работа закипела…

Для начала хочу рассказать о текущем состоянии проекта:
Время от разработки до публикации: 2 месяца
Время нахождения в магазинах приложений: 3 месяца
Загрузки iOS: > 15000 (93 % русскоязычные пользователи)
Загрузки Android: > 35000 (63 % русскоязычные пользователи)

Данный проект не является финансово успешным на данный момент, поэтому я хочу рассказать о наших ошибках.
Статья в первую очередь предназначена для новичков в сфере разработки игр.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… много думал. Думал я о том, что не так с XML и почему его в последнее время променяли, на бестолковый JSON. Результатом этих измышлений стал новый стандарт формат данных, который вобрал в себя гибкость XML, простоту JSON и наглядность YAML.

Tree — двумерный бинарно-безопасный формат представления структурированных данных. Легко читаемый как человеком так и компьютером. Простой, компактный, быстрый, выразительный и расширяемый. Сравнивая его с другими популярными форматами, можно составить следующую сравнительную таблицу:

Больше — лучше	JSON	XML	YAML	INI	Tree
Человекопонятность	3	1	4	5	5
Удобство редактирования	3	1	4	5	5
Произвольная иерархия	3	3	3	1	5
Простота реализации	3	2	1	5	5
Скорость парсинга/сериализации	3	1	1	5	5
Размер в сериализованном виде	3	1	4	5	5
Поддержка поточной обработки	0	0	5	5	5
Бинарная безопасность	3	0	0	0	5
Распространённость	5	5	3	3	0
Поддержка редакторами	5	5	3	5	1
Поддержка языками программирования	5	5	3	5	1

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Update:

Внимание, статья 4в даёт новую, более простую версию растеризатора.

Давайте знакомиться, это я.



То есть, модель моей башки, отрендеренная в программе, которую мы сделаем за ближайшие час-два.

В прошлый раз мы нарисовали проволочную сетку трёхмерной модели, в этот раз мы зальём полигоны. Точнее, треугольники, так как OpenGL практически любой полигон триангулирует, поэтому ни к чему разбирать сложный случай. Напоминаю, что этот цикл статей создан для самостоятельного программирования. Время, которое я здесь привожу — это не время чтения моего кода. Это время написания вашего кода с нуля. Мой код здесь только для того, чтобы сравнить ваш (рабочий) код с моим. Я совсем не являюсь хорошим программистом, поэтому ваш код может быть существенно лучше моего. Любая критика приветствуется, любым вопросам рад.

Пожалуйста, если вы следуете этому туториалу и пишете свой код, выкладывайте его на github.com/code.google.com и им подобные и давайте ссылки в комментариях! Это может хорошо помочь как и вам (другие люди могут чего посоветовать), так и будущим читателям.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Постановка задачи

Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.

Предыстория

В своём топике "Впечатления от Яндекс.Субботника" хабрачеловек absolvo высказал удивление, что один из докладчиков не знал о том, что символьные ссылки есть и в Windows. Честно говоря, не знал этого и я, поэтому поинтересовался об этих ссылках в комментариях.

Думаю, то, что удалось выяснить, может показаться кому-нибудь полезным.

Сегодня мы будет обсуждать технические аспекты и реализацию задач на Python и C/C++, которыми нас будет закидывать инженер из Google. Начнём с самых тривиальных проблем с последующим нарастанием сложности. Параллельно обратим внимание о чём стоит упомянуть во время интервью и где не попасть в ловушку.

Ни для кого уже не секрет, что Flash Player 11 имеет поддержку GPU ускорения графики. Новая версия вводит Molehill API, позволяя работать с видеокартой на достаточно низком уровне, что с одной стороны даёт полную волю фантазии, с другой требует более глубокого понимания принципов работы современной 3D графики.

Привет, Хабр!
Ничего не писал со времен своей первой статьи, решил, что пора это исправить.

Существует мнение, что про геймдев внятной литературы почти нет, все знания надо получать практическим путем. С моей точки зрения, в этом мнении есть зерно истины, тем не менее, я не могу полностью с ним согласиться.

Ниже я даю рецензии на книжки, которые считаю очень полезными в различных разделах computer science, которые используются в геймдеве. Я намеренно опускаю книги по C++ и алгоритмам: мне кажется, эта тема уже настолько изучена и освещена, что больше про нее не стоит рассказывать.

Я старался покрыть максимальное количество разных топиков, особенно тех, что спрашивают на собеседованиях. Я старался воздерживаться от domain-specific литературы: профессионалы и так знают. Все картинки содержат ссылки на амазон.

А какие книжки нравятся вам?
Также в комментах можете писать, на какие темы вам были бы интересны посты.

Когда-то мысль о роботах, прочно вошедших в нашу жизнь, захватывала дух и обещала немыслимые свершения. «Позабыты хлопоты, остановлен бег.» Нам грезился дивный новый мир, в котором роботы являются верными слугами, а человек наслаждается плодами своих научных достижений.

Однако в последние годы нарастающее внедрение роботов заставляет переосмыслить знак этого явления. «Вкалывают роботы, а не человек.» И вот в этом-то как раз корень назревающей масштабной драмы. А человек-то что? Не вкалывает и — не зарабатывает. Всё чаще раздаются голоса, что развитие и удешевление роботов вскоре сделает невыгодным труд людей во многих профессиях. И можете не сомневаться, бизнесмены сделают однозначный выбор в пользу роботов. А значит, множеству людей придётся искать новую работу, переучиваться на другие профессии, падение уровня благосостояния, социальная напряжённость, рост преступности и далее по списку.

Действительно ли нас ожидает столь безрадостное роботизированное будущее? Давайте обсудим.

У каждого человека есть определенный кругозор. Когда этот кругозор сужается до бесконечности малого, то он обращается в точку. Тогда человек и говорит, что это есть его точка зрения.

Давид Гилберт



Всё чаще слышны споры о том, нужно ли высшее образование программисту, и, учитывая, что поток мнений на эту вне всякого сомнения острую тему не иссякает, я решил высказать свои мысли. Как мне кажется, всеобщее разочарование в учёбе связано с многочисленными процессами и изменениями, происходящими в профессии и нуждается в серьёзном изучении. Ниже я рассмотрю наиболее распространённые заблуждения, мифы и основные причины явления.

Часть первая – историческая.

Введение

Существующие алгоритмы сжатия данных можно разделить на два больших класса – с потерями, и без. Алгоритмы с потерями обычно применяются для сжатия изображений и аудио. Эти алгоритмы позволяют достичь больших степеней сжатия благодаря избирательной потере качества. Однако, по определению, восстановить первоначальные данные из сжатого результата невозможно.
Алгоритмы сжатия без потерь применяются для уменьшения размера данных, и работают таким образом, что возможно восстановить данные в точности такими, какие они были до сжатия. Они применяются в коммуникациях, архиваторах и некоторых алгоритмах сжатии аудио и графической информации. Далее мы рассмотрим только алгоритмы сжатия без потерь.
Основной принцип алгоритмов сжатия базируется на том, что в любом файле, содержащем неслучайные данные, информация частично повторяется. Используя статистические математические модели можно определить вероятность повторения определённой комбинации символов. После этого можно создать коды, обозначающие выбранные фразы, и назначить самым часто повторяющимся фразам самые короткие коды. Для этого используются разные техники, например: энтропийное кодирование, кодирование повторов, и сжатие при помощи словаря. С их помощью 8-битный символ, или целая строка, могут быть заменены всего лишь несколькими битами, устраняя таким образом излишнюю информацию.

Года 4 назад довелось побывать на конференции по рекрутингу. Я там делал небольшой доклад про найм инженеров, но несравнимо большее удовольствие получил, слушая доклады опытных хедхантеров.

Это реально детектив! Агата Кристи, Ян Флеминг и Джон Гришем! Люди разрабатывают схемы с внедрением своих людей в чужие компании, продумывают стратегии на три хода вперед… И это работает.

Похожие впечатления захватили меня сегодня, когда наш коллега Дмитрий Коткин прислал кейс из своей практики, как одна его знакомая получала причитающуюся ей зарплату от бывших работодателей.

Кейс “Переговоры стоимостью в 3 зарплаты”

Привет, хабр.
В данной статье мы познакомимся с линзами, узнаем для чего они нужны, а также реализуем их на JavaScript.

Зачем нужны линзы

Начнем, пожалуй, с ответа на вопрос, зачем же нужны линзы.

В функциональном программировании широко используются неизменяемые структуры данных. Работа с ними значительно отличается по сравнению с изменяемыми данными.

В основе этого лежит тот факт, что при изменении какой-либо части неизменяемой структуры данных создается ее копия, отличающаяся от оригинала этой самой измененной частью. Полное копирование всей исходной структуры не эффективно, поэтому новая структура как правило использует ссылки на неизмененные части из оригинала.

Исповедь 1

Я — разработчик. От своих работодателей я постоянно слышу, что работаю медленно и часто всё усложняю без веской причины. И что мне пора бы что-то с этим сделать. Во избежание.

Весь мой опыт программирования складывается из университетских работ и пары лет пребывания в различных компаниях. Критикующие меня люди неоднократно говорили мне, что в целом я разбираюсь в теме, так что я далеко не клинический случай, как можно было подумать. Однако, очевидно, я выработал совсем не те программистские привычки (как минимум, на взгляд работодателя) и мне нужно срочно изменить их. Везде, где бы я ни работал, мои решения, использующие иерархии мелких классов с делегированием поведения, признавались плохими. Говорят, будто так и надо писать, но это не так. Потому что всё это «как надо» может стоить мне работы.

Добрый день! Меня зовут Чингиз. По просьбе Csklassami постараюсь рассказать, как с большой долей вероятности поступить в североамериканский ВУЗ на бакалавра. Мне 17 лет и поступал я в этом году первый раз.



Скажу так: если вы пишете статьи на Хабре или с большим интересом их читаете, а главное понимаете суть, то, скорее всего, вы сможете поступить. Звучит, конечно, не очень правдоподобно, но вот в чем дело: в университетах США действует отличная от российской система приема. В американской системе, помимо результатов теста, университет интересуется вашими увлечениями. Для них важно, чтобы вы могли заниматься там научной деятельностью, были разносторонними.

Вот, например, цитата с официального сайта MIT для абитуриентов (undergraduate):

«The most important thing to remember is that at MIT we admit people, not numbers...».
«Очень важно понимать, что в MIT мы принимаем людей, а не цифры...».

В этом посте я опишу весь процесс поступления, начиная от выбора универов и заканчивая прохождением интервью, основываясь на своем личном опыте.

Этим постом я хочу привлечь внимание к интересной области прикладного программирования, бурно развивающейся в последние годы — компьютерной лингвистике. А именно — системам, способным к разбору и пониманию текста на русском языке. Но основной фокус внимания я хочу сместить с академических и промышленных систем, в которые вложены десятки и тысячи человеко-часов, к описанию тех способов, какими успехов на этом поприще могут добиться любители.