В мире PHP-программирования существует набор трендов. Некоторые люди активно продвигают их (в книгах и на сайтах) как «современный PHP», а другие подходы выставляют как устаревшие, глупые или просто неверные.

Похоже, все эти люди без устали стараются заставить каждого программировать так, как они считают нужным. Эта статья написана, чтобы поделиться прагматичным взглядом на PHP-программирование. Взглядом, продиктованным опытом и практическими последствиями, а не популярными тенденциями, теориями или академическими догмами. Материалы, представленные на сайте PHP — The Wrong Way, будут обновляться по мере появления новой информации. Приглашаем всех поучаствовать в этом.

Здравствуйте. Меня зовут Андрей.
Летом прошлого года я опубликовал проект и статью "Чат-помощник на сайт с помощью Telegram за 15 минут". Идея проекта заключалась в том, чтобы реализовать на сайте всплывающий Чат-помощник, бэкэндом для которого (для чата) был бы набирающий популярность мессенджер Telegram.

На удивление проект довольно быстро стал набирать звезды на GitHub, а я — получать письма благодарности и просьбы о помощи в настройке от людей со всего света. Люди не могли запустить скрипт на своих хостингах: то set_time_limit(0) не поддерживается, то 503 ошибка, то пути не правильно указаны.
Вторая версия скрипта устанавливается намного проще и работает на основе WebHooks.

С наступившим новым годом, хабровчане!

2015 год был очень насыщенным для мира PHP: это и долгожданный релиз 7-ой версии, и мажорное обновление многих фреймворков, и множество многообещающих RFC.

Для Php Inspections (EA Extended) прошедший год был тоже очень насыщенным: проект увидел свет, очень быстро повзрослел и смог сделать мир PHP чуточку лучше (symfony2, symfony 1.5, PHP CS Fixer).

Напомню, что Php Inspections (EA Extended) — это отдельный плагин, расширяющий возможности штатного анализа в PhpStorm и Idea Ultimate. Ранние анонсы на хабре: раз, два, три.

Далее (под катом): несколько опросов и возможность повлиять на выбор стратегии на 2016 год.

Привет, хабр!



#{Data Science для новичков}

Меня зовут Глеб Морозов, мы с Вами уже знакомы по предыдущим статьям. По многочисленным просьбам продолжаю описывать опыт своего участия в образовательных проектах MLClass.ru (кстати, кто еще не успел — рекомендую скачать материалы, пока они еще доступны).

Все уже много раз слышали про конкурс по машинному обучению от Билайн и даже читали статьи (раз, два). Теперь конкурс закончился, и так вышло, что первое место досталось мне. И хотя от предыдущих участников меня и отделяли всего сотые доли процента, я все же хотел бы рассказать, что же такого особенного сделал. На самом деле — ничего невероятного.

Когда-то мы публиковали на Хабре курс по машинному обучению от Константина Воронцова из Школы анализа данных. Нам тогда предлагали сделать из этого полноценный курс с домашними заданиями и разместить его на Курсере.

И сегодня мы хотим сказать, что наконец можем выполнить все эти пожелания. В январе на Курсере пройдёт курс, организованный совместно Яндексом (Школой анализа данных) и ВШЭ. Записаться на него можно уже сейчас: www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning.


Сооснователь Coursera Дафна Коллер в офисе Яндекса

Курс продлится семь недель. Это означает, что по сравнению с ШАДовским двухсеместровым курсом он будет заметно упрощен. Однако в эти семь недель мы попытались вместить только то, что точно пригодится на практике, и какие-то базовые вещи, которые нельзя не знать. В итоге получился идеальный русскоязычный курс для первого знакомства с машинным обучением.

Кроме того, мы верим, что после прохождения курса у человека должна остаться не только теория в голове, но и скилл «в пальцах». Поэтому все практические задания построены вокруг использования библиотеки scikit-learn (Python). Получается, что после прохождения нашего курса человек сможет сам решать задачи анализа данных, и ему будет проще развиваться дальше.

Под катом можно прочитать подробнее обо всех авторах курса и узнать его примерное содержание.

Предисловие от переводчика

Здесь представлен один из новейших методов расчёта ориентации в пространстве по показаниям датчиков акселерометра, гироскопа и компаса — фильтр Маджвика, который, по словам автора, даёт результат лучший, чем применение фильтра на основе метода Калмана в результатах и производительности. Автор — Себастьян Маджвик (его интернет-магазин). Метод описан в статье на английском. Данная работа защищена в Университете г. Бристоля Перевода я не нашёл. Переводчик из меня так себе, особенно таких сложных текстов. Но нам же интересно, что за метод?

Кое-где буду от себя добавлять — там текст выделен курсивом. Мною найдено более 10 опечаток в оригинальном тексте. Вообще было довольно трудно, поэтому помощь приветствуется — пишите в комментариях, где перефразировать нужно, в общем, где что не так.

Меня всегда интересовали облачные технологии. В том числе и наиболее трендовые из них — это децентрализация, кластеризация, оптимизация и распределенние всего: вычислительных ресурсов, данных, пончиков и власти. Поэтому я не мог пройти мимо CoreOS, о которой в IT-сообществе сейчас много разговоров, и которая стала для меня отправной точкой для экспериментов.

Чтобы совместить приятное с полезным, я стал искать подходящее приложение, на котором, с одной стороны, было бы интересно применить облачные технологии, а с другой, — могло бы пригодиться в будущем. Поэтому, я решил развернуть инсталляцию OwnCloud на базе CoreOS.
Теперь я расскажу, к чему это привело, и по ходу действия приведу ссылки, чтобы интересующийся мог углубить свои знания в предметной сфере. Но если возникнут вопросы — смело задавайте их в комментариях.

В этой статье я расскажу по шагам об организации IP телефонии в офисе на 15 человек с помощью Asterisk в виде сборки Askozia, неттопа Intel NUC и телефонов Linksys и Yealink, заказанных с Ebay, а также прикину примерные затраты на организацию связи со своим сервером телефонии, плюс попробую рассказать о преимуществах и недостатках этого решения.

Хочу поделиться опытом участия в конкурсе Kaggle и алгоритмами машинного обучения, с помощью которых добрался до 18-го места из 1604 в конкурсе Avazu по прогнозированию CTR (click-through rate) мобильной рекламы. В процессе работы попытался воссоздать оригинальный алгоритм Мактрикснета, тестировал несколько вариантов логистической регрессии и работал с характеристиками. Обо всём этом ниже, плюс прикладываю полный код, чтобы можно было посмотреть, как всё работает.

Рассказ делю на следующие разделы:
1. Условия конкурса;
2. Создание новых характеристик;
3. Логистическая регрессия – прелести адаптивного градиента;
4. Матрикснет – воссоздание полного алгоритма;
5. Ускорение машинного обучения в Python.

Cтэнфордский курс CS183B: How to start a startup. Стартовал в 2012 году под руководством Питера Тиля. Осенью 2014 года прошла новая серия лекций ведущих предпринимателей и экспертов Y Combinator:

Наверняка многие хотели бы попробовать что-то изменить в ядре Linux к лучшему, но не знают с чего начать. Я хочу описать несколько проблем, исправить которые под силу каждому, и на примере показать путь от нахождения проблемы до опубликования её исправления в списке рассылки. По ходу повествования читатель познакомится с некоторыми вспомогательными утилитами.