В большинстве приложений, которые разрабатываются в наши дни, требуется взаимодействовать с некими наборами данных. Обработка элементов в коллекциях — это часто встречающаяся операция, с который вы, наверняка, сталкивались. При работе, например, с массивами, можно, не задумываясь, пользоваться обычным циклом for, который выглядит примерно так: for (var i=0; i < value.length; i++ ){}. Однако, лучше, всё-таки, смотреть на вещи шире.



Предположим, нам надо вывести список товаров, и, при необходимости, разбивать его на категории, фильтровать, выполнять по нему поиск, модифицировать этот список или его элементы. Возможно, требуется быстро выполнить некие вычисления, в которые будут вовлечены элементы списка. Скажем, надо что-то с чем-то сложить, что-то на что-то умножить. Можно ли найти в JavaScript такие средства, которые позволяют решать подобные задачи быстрее и удобнее, чем с использованием обычного цикла for?

На самом деле, такие средства в JavaScript имеются. Некоторые из них рассмотрены в материале, перевод которого мы представляем сегодня вашему вниманию. В частности, речь идёт об операторе расширения, о цикле for…of, и о методах includes(), some(), every(), filter(), map() и reduce(). Здесь мы, в основном, будем говорить о массивах, но рассматриваемые здесь методики обычно подходят и для работы с объектами других типов.

Я всегда был фанатом багов и уязвимостей «на поверхности», всегда завидовал чувакам, которые пишут эксплойты для самых защищённых ОС, а сам умел только скрипткиддить (термин из нулевых). Однако мой пост про уязвимости в системах контроля версий набрал более 1000 лайков на Хабре и остаётся топ1 постом за всю историю Хабра, несмотря на то, что был написан 9(!) лет назад.

И сегодня я хотел бы на пальцах показать и рассказать про такую штуку, как вардрайвинг. А точнее, как стандартными средствами MacOS можно добыть пароли от Wi-Fi соседей. Нелёгкая забросила меня на очередную квартиру. Как-то исторически сложилось, что я ленивый. Пару лет назад я уже писал, что моя лень, новая квартира и провод Beeline (бывшая Corbina) помогли мне найти багу у Билайна и иметь бесплатно интернет в их сети. «Сегодня» происходит «подобное», я на новой квартире, нет даже провода, но есть много сетей у соседей.


Заколебавшись расходовать мобильный трафик, я решил, что «соседям надо помогать», и под «соседями» я имел введу себя…

Привет Хабр! Современные интерфейсы мобильных приложений содержат тонны иллюстраций и анимаций, начиная от хитрых градиентов и заканчивая диаграммами акций. Поэтому мобильным разработчикам приходится тратить огромное количество времени, чтобы превратить красивый дизайн в функциональное приложение, которое, к тому же, будет работать на устройствах различных размеров.

Именно с этой проблемой мы столкнулись во время разработки iOS приложений. Чтобы упростить задачу, мы разработали графическую библиотеку Macaw, которая позволяет описывать сложные интерфейсы в виде понятных объектов сцены и даже напрямую отображать SVG графику с поддержкой событий и анимации.

Интересно? В этой статье мы познакомим вас с базовыми понятиями Macaw и вместе создадим диаграмму с анимацией, используя минимум кода.

Идея для написания этой статьи возникла прошлым летом, когда я слушал доклад на конференции BigData по нейронным сетям. Лектор «посыпал» слушателей непривычными словечками «нейрон», «обучающая выборка», «тренировать модель»… «Ничего не понял — пора в менеджеры», — подумал я. Но недавно тема нейронных сетей все же коснулась моей работы и я решил на простом примере показать, как использовать этот инструмент на языке JavaScript.

Мы создадим нейронную сеть, с помощью которой будем распознавать ручное написание цифры от 0 до 9. Рабочий пример займет несколько строк. Код будет понятен даже тем программистам, которые не имели дело с нейронными сетями ранее. Как это все работает, можно будет посмотреть прямо в браузере.

Азбука безопасности Ubuntu

«Мои первые 5 минут на сервере» Брайана Кеннеди — отличное введение, как быстро обезопасить сервер от большинства атак. У нас есть несколько исправлений для этой инструкции, чтобы дополнить ею наше полное руководство. Также хочется подробнее объяснить некоторые вещи для более юных инженеров.

Каждое утро я проверяю почтовые уведомления logwatch и получаю основательное удовольствие, наблюдая несколько сотен (иногда тысяч) безуспешных попыток получить доступ. (Многие довольно прозаичны — попытки авторизоваться как root с паролем 1234 снова и снова). Приведённая здесь общая методика подходит для серверов Debian/Ubuntu, которые лично мы предпочитаем всем остальным. Они обычно служат только хостами для контейнеров Docker, но принципы те же.

На больших масштабах лучше использовать полностью автоматические установки с инструментами вроде Ansible или Shipyard, но иногда вы просто поднимаете единственный сервер или подбираете задачи для Ansible — для таких ситуаций предназначена инструкция.

Примечание: Эта справка создана как базовая азбука. Её следует расширить и дополнить в соответствие с вашими потребностями.

Метод Монте-Карло это алгоритм принятия решений, часто используемый в играх в качестве основы искусственного интеллекта. Сильное влияние он оказал на программы для игры в Го, хотя находит свое применение и в других играх, как настольных, так и обычных компьютерных (например Total War: Rome II). Так же, стоит отметить, что метод Монте-Карло используется в нашумевшей программе AlphaGo, победившей го-профессионала 9-го дана Ли Седоля в серии из 5 игр.

В данной статье хотелось бы рассказать про версию алгоритма Монте-Карло под названием Upper Confidence bound applied to Trees (UCT). Именно после публикации этого алгоритма в 2006-м году, программы для игры в Го сильно усилили свои позиции и достигли значительных успехов в игре против человека.

Представим себе экран обычного мобильного приложения с уже заполненным списком ячеек. С сервера приходит другой список. Нужно посчитать разницу между ними (что добавилось/удалилось) и проанимировать UICollectionView.

«Простой» подход — полностью заменить модель с последующим вызовом reloadData. К сожалению, при этом теряются анимации и могут возникать другие нежелательные эффекты и тормоза. Куда интереснее редактировать списки аккуратно, анимированно. Попробовав это сделать несколько раз, я убедился, что это неимоверно трудно.

Раз проблема встретилась в нескольких проектах, нужно её обобщить и работать дальше с обобщённой реализацией. Интересная задача! Несколько дней борьбы с документацией, здравым смыслом, багами реализации таблиц в iOS, и получился код с достаточно простым интерфейсом, адаптирующийся к широкому кругу задач, про который я хочу рассказать.

Одной из типовых задач при разработке приложений под iOS является создание кастомных элементов UI, в том числе иногда может потребоваться анимировать изменения значения какого-либо из свойств. В статье рассматривается процесс создания подкласса UIView, имеющего свойства, значения которых можно изменять с анимацией. Простой пример: необходимо отрисовывать круговой прогресс с возможностью анимировать изменение цвета и значения в пределах от 0 до 1.

Давно подметил, что среди многих своих коллег по цеху присутствует некоторая подозрительность и даже в некотором роде неприязнь к Core Data, причем некоторые к фреймворку даже и не притрагивались. Чего уж там, и я в начале своего пути освоения новой платформы относился к нему предвзято, пойдя на поводу у подобных комментариев. Но не стоит поддаваться предрассудкам и мифам, не потрогав продукт самостоятельно. Тем из нас, кто пошел «против системы», но еще не постиг инструмент полностью, я и посвящаю эту статью. На основе небольшого примера, основанного на реальной задаче разработки мобильного клиента нашей социальной сети Мой Мир, я хочу рассказать о некоторых «подводных» камнях и заострить внимание начинающего разработчика на важных моментах оптимизации использования Core Data. Предполагается, что читающий уже имеет представление, для чего нужны основные элементы Core Data (NSManagedObjectContext, NSPersistentStoreCoordinator и т.д.) и хотя бы поверхностно ознакомлен с API.

Наш кейс: необходимо разработать приложение, позволяющее хранить и структурировать большой объем фотографий с различной метаинформацией о них. Для этого нам потребуется Core Data… и все.

Эффект Glitch Лукаса Беббера выглядит очень круто — как будто вы смотрите на текст на старом мониторе, который слишком часто роняли на пол и у него «плавает» вертикальная синхронизация и сведение.

Реализация этого эффекта на CSS выглядит вполне убедительно. Мне пришлось немного поломать голову, чтобы выяснить, как он работает, и теперь я хочу объяснить это вам. Кроме того, я воспроизвёл этот эффект не только для текста, но и для растровых изображений и SVG, а так же написал несколько примесей Sass, чтобы облегчить работу с ним.

Доброго времени, дорогие Хабровчане!

В этой статье я расскажу о том, как реализовать оффлайн карты.

Дисклеймер. Статья не является пиаром чего-либо. Данный вариант реализации был выбран мною как самый оптимальный и я бы хотел поведать о нем в доступной форме.
Спасибо!

Предыстория

При разработке гид приложения для Гонконга, возникла нужда в использовании оффлайн карт. Google карты, к сожалению, не предоставляют такой возможности, так что, из за безысходности пришлось использовать такой сервис как MapBox, точнее расширение для iOS — MapBox-ios-sdk.

Заинтересовавшихся прошу под кат.

«Право налогоплательщика избегать уплаты налогов с использованием всех разрешенных законом способов никем не может быть оспорено. Каждый имеет право вести свои финансовые дела таким образом, чтобы свести соответствующие платежи к минимуму…»
Дж. Сандерленд,
Судья Верховного Суда США

После моей статьи про поиск инвестиций, я получил много просьб рассказать подробнее про открытие компании за рубежом, и осветить финансовые вопросы. В данном топике я попытался изложить основные моменты, не претендуя на истину в последней инстанции.

TL;DR:

• Node.js v0.8 позволяет обрабатывать 1 млн одновременных HTTP Comet соединений на Intel Core i7 Quad/16 Gb RAM практически без дополнительных настроек.
• На 1 соединение тратится чуть больше 10 Kb памяти (4.1 Kb Javascript Heap + 2.2 Kb Node.js Native + 3.8 Kb Kernel)..
• V8 Garbage Collector не рассчитан на управление > ~500Mb памяти. При превышении нужно переходить на альтернативный режим сборки мусора, иначе «отзывчивость» сервера сильно уменьшается.
• Подобный опыт можно (и нужно!) без особых затрат повторить самому (см. под катом).

Недавно обнаружил, что на хабре нет статей по работе с Core Graphics в iOS, также как не нашел подобных статей на русском языке. На сайте Apple для разработчиков есть документация по работе с 2D графикой в iOS — Core Graphics Framework Reference, включающее 400 страниц документации, полезной в качестве справки, но не дающей начального представления о работе с видами и рисованием. Поэтому я решил написать вводную статью по работе с 2D графикой в iOS.