Мы уже начинали говорить о персональных данных, их сборе и обработке. Но, об этом можно говорить бесконечно и мы продолжим. В прошлый раз мы говорили об изменениях в законе, но не учли самого главного — САМ ЗАКОН ВЫ НЕ ЧИТАЛИ!.. И, судя по обратной связи, информация требует более детальной проработки.
Поэтому мы несколько раз перечитали все законы и дополнения к ним. Сделали из него эдакую выжимку. Четко по пунктам расписав основные его нормы и требования.

СУБД Neo4j — это NoSQL база данных, ориентированная на хранение графов. Изюминкой продукта является декларативный язык запросов Cypher.

Cypher позаимствовал ключевые слова типа WHERE, ORDER BY из SQL; синтаксис из таких разных языков как Python, Haskell, SPARQL; и в результате появился язык, позволяющий делать запросы к графам в визуальной форме наподобие ASCII art. Например, заголовок данной статьи я бы представил в виде графа (Neo4j) — [изучаем] -> (Wordnet). И это почти готовый запрос к базе данных!

Часть 1.

Моделируем 4 вида NoSQL-баз с помощью GlobalsDB

В последнее время я все чаще слышу о NoSQL и о графовых базах данных в частности. Но воспользовавшись хабропоиском с удивлением обнаружил, что статей на эту тему не так и много, а по запросу «Neo4j», так вообще 4 результата, где косвенно упоминается это название в тексте статей.

Что такое Neo4j?

Neo4j — это высокопроизводительная, NoSQL база данных основанная на принципе графов. В ней нет такого понятия как таблицы со строго заданными полями, она оперирует гибкой структурой в виде нод и связей между ними.

Как я докатился до этого?

Уже более года я не использовал в своих проектах SQL, с того времени, как попробовал документо-ориентированную СУБД "MongoDB". После MySQL моей радости не было предела, как все просто и удобно можно делать в MongoDB. За год, в нашей студии создания сайтов, переписали тройку CMS, использующих основные фишки Mongo c её документами, и с десяток сайтов работающих на их основе. Всё было хорошо, и я уже начал забывать, что такое писать запросы в полсотни строк на каждое действие с БД и все бы ничего пока на мою голову не свалился проект с кучей отношений, которые ну никак не укладывались в документы. Возвращаться к SQL очень не хотелось, и пару дней я потратил чисто на поиск NoSQL решения, позволяющего делать гибкие связи — на графовые СУБД. И по ряду причин мой выбор остановился на Neo4j, одна из главных причин — это то, что мой движок был написан на PHP, а для неё был написан хороший драйвер "Neo4jPHP", который охватывает почти 100% REST-интерфейса, предоставляющегося сервером Noe4j.

Мы в «Латере» занимаемся созданием биллинга для операторов связи. В блоге на Хабре мы не только рассказываем об особенностях нашей системы и деталях ее разработки (например, обеспечении отказоустойчивости), но и публикуем материалы о работе с инфраструктурой и использовании технологий.

Инженер компании Akalak & Neo Technology Горка Садаковски (Gorka Sadakowski) написал интересный материал о том, как использование графовых баз данных может в режиме реального времени предотвращать мошенничество в сфере электронной коммерции. Мы представляем вашему вниманию основные мысли этой заметки.

Друзья, сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод третьей части цикла статей одного из докладчиков PG Day'17 Russia Gulcin Yildirim об отказоустойчивости PostgreSQL.

PostgreSQL — это потрясающий проект, который развивается с удивительной скоростью. В этой серии статей мы сфокусируемся на эволюции возможностей отказоустойчивости в PostgreSQL на протяжении всех его версий. Это третья статья серии, и в ней мы поговорим о проблемах timelines и их влиянии на отказоустойчивость и надежность PostgreSQL.

Я расскажу о применении различных способов аутентификации для веб-приложений, включая аутентификацию по паролю, по сертификатам, по одноразовым паролям, по ключам доступа и по токенам. Коснусь технологии единого входа (Single Sign-On), рассмотрю различные стандарты и протоколы аутентификации.

Перед тем, как перейти к техническим деталям, давайте немного освежим терминологию.

• Идентификация — это заявление о том, кем вы являетесь. В зависимости от ситуации, это может быть имя, адрес электронной почты, номер учетной записи, итд.
• Аутентификация — предоставление доказательств, что вы на самом деле есть тот, кем идентифицировались (от слова “authentic” — истинный, подлинный).
• Авторизация — проверка, что вам разрешен доступ к запрашиваемому ресурсу.

Например, при попытке попасть в закрытый клуб вас идентифицируют (спросят ваше имя и фамилию), аутентифицируют (попросят показать паспорт и сверят фотографию) и авторизуют (проверят, что фамилия находится в списке гостей), прежде чем пустят внутрь.

Аналогично эти термины применяются в компьютерных системах, где традиционно под идентификацией понимают получение вашей учетной записи (identity) по username или email; под аутентификацией — проверку, что вы знаете пароль от этой учетной записи, а под авторизацией — проверку вашей роли в системе и решение о предоставлении доступа к запрошенной странице или ресурсу.

Однако в современных системах существуют и более сложные схемы аутентификации и авторизации, о которых я расскажу далее. Но начнем с простого и понятного.

Привет Хабралюди!
Это мой первый пост, поэтому не судите строго. Я хочу начать вольный перевод книги John Torjo «Boost.Asio C++ Network Programming» вот ссылка на нее.

Содержание:

• Глава 1: Приступая к работе с Boost.Asio
• Глава 2: Основы Boost.Asio
  
  • Часть 1: Основы Boost.Asio
  • Часть 2: Асинхронное программирование
• Глава 3: Echo Сервер/Клиент
• Глава 4: Клиент и Сервер
• Глава 5: Синхронное против асинхронного
• Глава 6: Boost.Asio – другие особенности
• Глава 7: Boost.Asio – дополнительные темы

Во-первых разберем что есть Boost.Asio, как его собрать, а так же несколько примеров. Вы узнаете, что Boost.Asio больше, чем сетевая библиотека. Так же вы узнаете о самом важном классе, который находится в самом сердце Boost.Asio — io_service.

С каждым днем появляется все больше сайтов с адаптивной версткой. При проектировании такого дизайна первое, о чем задумывается разработчик — это общее представление контента на устройствах с разным размером экранов. В этой статье я описал некоторые типы (layouts) адаптивных макетов.

В случае если вы разделяете данные по нескольким физическим базам данных,
поддержка глобально-уникальных идентификаторов становится не такой уж тривиальной задачей.
Я попытался собрать вместе возможные варианты и рассмотреть их плюсы и минусы.

Господа! Я рад сообщить, что наконец-то все желающие могут загрузить бесплатный учебник на более чем 1600 страниц, над переводом которого работало более полусотни человек из ведущих университетов, институтов и компаний России, Украины, США и Великобритании. Это был реально народный проект и пример международной кооперации.

Учебник Дэвида Харриса и Сары Харрис «Цифровая схемотехника и архитектура компьютера», второе издание, 2012, сводит вместе миры программного обеспечения и аппаратуры, являясь одновременно введением и в разработку микросхем, и в низкоуровневое программирование для студентов младших курсов. Этот учебник превосходит более ранний вводный учебник «Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем» от Дэвида Паттерсона и Джона Хеннесси, причем соавтор предыдущего учебника Дэвид Паттерсон сам рекомендовал учебник от Харрисов как более продвинутый. Следуя новому учебнику, студенты строят реализацию подмножества архитектуры MIPS, используя платы с ПЛИС / FPGA, после чего сравнивают эту реализацию с индустриальными микроконтроллерами Microchip PIC32. Таким образом вводится вместе схемотехника, языки описания аппаратуры Verilog и VHDL, архитектура компьютера, микроархитектура (организация процессорного конвейера) и программирование на ассемблере — в общем все, что находится между физикой и высокоуровневым программированием.

Как загрузить? К сожалению, не одним кликом. Сначало надо зарегистрироваться в пользовательском коммьюнити Imagination Technologies, потом зарегистрироваться в образовательных программах на том же сайте, после чего наконец скачать:

POCO — кроссплатформенная open-source библиотека на С++ под Boost Software License: ru.wikipedia.org/wiki/POCO.
POCO имеет в своем составе средства для создания веб-сервисов c RESTful API.
В данной статье рассмотрено создание такого сервиса на примере TODO.

Безусловно, все те кто общается с ОС Linux хоть раз да имели дело(во всяком случае слышали точно) с командной оболочкой BASH. Но BASH не только командная оболочка, это еще и превосходный скриптовый язык программирования.
Цель этой статьи — познакомить поближе юзеров с bash, рассказать про синтаксис, основные приемы и фишки языка, для того чтобы даже обычный пользователь смог быстренько написать простой скрипт для выполнения ежедневной(-недельной, -месячной) рутинной работы или, скажем, «на коленке» наваять скриптик для бэкапа директории.

David Drysdale, Beginner's guide to linkers (http://www.lurklurk.org/linkers/linkers.html).

Цель данной статьи — помочь C и C++ программистам понять сущность того, чем занимается компоновщик. За последние несколько лет я объяснил это большому количеству коллег и наконец решил, что настало время перенести этот материал на бумагу, чтоб он стал более доступным (и чтоб мне не пришлось объяснять его снова). [Обновление в марте 2009: добавлена дополнительная информация об особенностях компоновки в Windows, а также более подробно расписано правило одного определения (one-definition rule).

Типичным примером того, почему ко мне обращались за помощью, служит следующая ошибка компоновки:

g++ -o test1 test1a.o test1b.o
test1a.o(.text+0x18): In function `main':
: undefined reference to `findmax(int, int)'
collect2: ld returned 1 exit status

Если Ваша реакция — 'наверняка забыл extern «C»', то Вы скорее всего знаете всё, что приведено в этой статье.

Второй из законов робототехники, сформулированных небезызвестным американским писателем-фантастом Айзеком Азимовым, гласит, что робот должен повиноваться приказам, которые дает человек. Какими способами можно отдавать приказы роботу? Если верить большинству фантастических фильмов, то наиболее комфортным способом общения с роботом является естественная человеческая речь. Именно поэтому мы предоставили роботу Tod, как настоящему слуге человека, долгожданную возможность понимания голосовых команд управления и синтеза речи на русском языке. Теперь достаточно, например, отдать приказ «Робот, езжай на кухню», чтобы робот выполнил необходимую задачу. Под катом мы расскажем подробнее об используемом на роботе ПО для распознания и синтеза речи, а в видеороликах покажем примеры использования голосовых команд.
Вектор развития нашего проекта зависит от мнения хабрасообщества. Заинтересованы ли вы в использовании робота Tod как open source платформы для разработчиков? Пожалуйста, проголосуйте в нашем опросе.

Почему-то в интернете мало документации про qbs, и я решил немного исправить эту ситуацию. Попробую описать в виде повествования, что необходимо сделать, что бы в QtCreator можно было компилировать (и не только) что угодно под что угодно.

— Всё в порядке, Лёня?
Динамики отрегулированы на максимум, я морщусь, отвечаю:
— Да. Тише звук.
— Звук — тише, — соглашается «Виндоус-Хоум», — тише, тише…
— Хватит, Вика
С.Лукьяненко, «Лабиринт отражений»

Введение

В 1997-ом году Лукьяненко пророчил для десктопа сочетание CLI и голосового управления. Однако сейчас голосовое управление — достаточно узкая ниша.
Голосовое управление — взаимодействие с устройством при помощи звуковых команд. Не путайте это понятие с распознаванием речи. Для голосового управления достаточно, чтобы устройство реагировало на единственную нужную команду (ведь ваша собака не может работать машинисткой?). Распознавание речи — гораздо более глобальная проблема: в этом случае устройство должно преобразовывать в текстовый формат все слова, произнесенные вами. Как легко догадаться, распознавание речи на данный момент реализовано поверхностно относительно человеческих возможностей.
Функционал, рассмотренный в статье, может быть применен, к примеру, для организации модного сейчас «умного дома» или просто управления компьютером. Честно говоря, для описания управления компьютером хватило бы пары абзацев, но я попытаюсь показать вам основы работы с CMU Sphinx.
Кстати, процентов 70 описанного здесь подойдет и пользователям Windows.

Содержание:

1. Поиск и анализ цветового пространства оптимального для построения выделяющихся объектов на заданном классе изображений
2. Определение доминирующих признаков классификации и разработка математической модели изображений мимики"
3. Синтез оптимального алгоритма распознавания мимики
4. Реализация и апробация алгоритма распознавания мимики
5. Создание тестовой базы данных изображений губ пользователей в различных состояниях для увеличения точности работы системы
6. Поиск оптимальной аудио-системы распознавания речи на базе открытого исходного кода
7. Поиск оптимальной системы аудио распознавания речи с закрытым исходным кодом, но имеющими открытые API, для возможности интеграции
8. Эксперимент интеграции видео расширения в систему аудио-распознавания речи с протоколом испытаний

Вместо введения

Решил опустить статью про то, как происходит составление базы данных по губам, которую начал в предыдущей исследовательской работе. Замечу, что выбор базы данных для сбора информации и ее администрирование осуществляется индивидуально в зависимости от целей и задач, которые стоят перед Вами, а также имеющихся возможностей и Ваших личных навыков. Давайте теперь перейдем к непосредственной апробации разработанного алгоритма на примере текущих систем распознавания речи на базе открытого исходного кода. Сначала проведем анализ речевых движков, которые имеют свободную лицензию.

Цели:

Определить наиболее оптимальную аудио-систему распознавания речи (речевой движок) на базе открытого исходного кода (Open Source), которую можно интегрировать в разрабатываемую систему видео-определения движения губ пользователя.

Задачи:

Определить аудио-системы распознавания речи, которые попадают под понятие общественного достояния. Рассмотреть наиболее известные варианта речевых систем преобразования голоса в текст, для перспектив интеграции видео-модуля в наиболее оптимальную голосовую библиотеку. Сделать выводы целесообразности использования аудио-систем распознавания речи на базе открытого исходного кода под наши цели и задачи.

Введение

Согласно лингвистическим особенностям человеческой речи, дополнительные артикуляционные данные позволяют более точно выявить речь диктора и автоматически разбить звуковую волну на отдельные фрагменты. Также, при общем анализе аудиовизуального голосового сигнала во временной динамике имеется перспектива фиксирования открытых и закрытых слогов, звонких, шипящих, ударных, безударных гласных/согласных и другие речевые единицы. Именно поэтому в задаче высококачественного распознавания речи крайне важно создание библиотеки данных, которые бы могла бы учитывать эти показатели совместно. Данное направление может быть реализовано в том случае, если имеется открытый доступ к языковым единицам. Именно поэтому для решения нашей задачи (реализация видеорасширения для увеличения точности программ распознавания речи) крайне важно рассмотреть аудио-системы распознавания речи с открытым исходным кодом.

Типы лицензий

Большинство современных продуктов имеют два самых распространенных типа лицензий:
• Проприетарный (собственнический) тип, когда продукт является частной собственностью авторов и правообладателей и не удовлетворяющий критериям свободного ПО (наличия открытого программного кода недостаточно). Правообладатель проприетарного ПО сохраняет за собой монополию на его использование, копирование и модификацию, полностью или в существенных моментах. Обычно полуприетарным называют любое несвободное ПО, включая полусвободное.
• Свободные лицензии (open-source software) — программное обеспечение с открытым исходным кодом. Исходный код таких программ доступен для просмотра, изучения и изменения, что позволяет пользователю принять участие в доработке самой открытой программы, использовать код для создания новых программ и исправления в них ошибок — через заимствование исходного кода, если это позволяет совместимость лицензий, или через изучение использованных алгоритмов, структур данных, технологий, методик и интерфейсов (поскольку исходный код может существенно дополнять документацию, а при отсутствии таковой сам служит документацией).

Среди рассматриваемых систем распознавания речи с открытым исходным кодом нам встретились 2 вида сублицензий BSD и GPL. Рассмотрим их более подробно

UPD: схема заменена на вариант с контейнерами из С++11, соавторы — в комментариях ниже