Добрый день, читатели Хабра!

Хочу рассказать вам о проекте IT-Portfolio, который должен помочь представителям IT-индустрии находить интересные проекты и людей в команду, устраиваться на ту работу, где их навыки и способности действительно были бы востребованы, найти представителей науки, занимающихся схожими областями необъятного Computer Science и смежных дисциплин, поделиться с коллегами и работодателем не просто списком «где учился, где работал», а кое-чем более интересным. А теперь обо всем по порядку.

Сейчас практически на каждом сайте есть кнопки для перехода на сайт твитера или добавление странички в закладки. Но почему-то очень мало можно увидеть иконок Wikipedia возле фамилий великих людей или терминов.

Возможно, кому-то покажется лишним нагружать сайт такой функциональностью, но лучше спросить про это пользователей. Так, в одном новом проекте было предложенно давать линки на википедию для авторов книг.



Если учитывать, что только активные пользователи нажмут на кнопку «Оставить свой отзыв» и проголосуют, то наверно 33 голоса можно умножить на 10 – 100.

Разобравшись с api Wikipedia хочется предложить решение как можно немного автоматизировать добавление линков на википедию.

Думал написать небольшой комментарий в ответ на хабратопик Приглашаем авторов для создания электронного журнала по .NET, но в итоге родилась целая статья.

Итак, —

Поделюсь своим опытом издания журнала на тематику .Net.

Не так давно мне предложили вести курс основ теории алгоритмов в одном московском лицее. Я, конечно, с удовольствием согласился. В понедельник была первая лекция на которой я постарался объяснить ребятам методы оценки сложности алгоритмов. Я думаю, что некоторым читателям Хабра эта информация тоже может оказаться полезной, или по крайней мере интересной.

На Хабрахабре неоднократно обсуждался генетический алгоритм, его преимущества и недостатки. Но генетический алгоритм (а точнее целая плеяда различных его подвидов) не является единственным в своём роде. Его относят к так называемым естественным алгоритмам. К ним также принадлежат алгоритм «имитации отжига», алгоритм «поведения роя пчёл» и алгоритм «поведения колонии муравьёв» и ещё несколько почти неизвестных алгоритмов.

Я хотел бы остановиться на втором, менее популярном но не менее интересном алгоритме синтеза и оптимизации — алгоритме поведения роя пчёл — и объяснить его принцип.

На сайте people.csail.mit.edu появился интерпретатор языка Python. Также там есть несколько примеров. Отладку программы можно производить пошагово.
Правда, существуют некоторые ограничения: там нет модуля импорта или ввода/вывода файлов. Поэтому понадобится это, в основном, для показательных и учебных целей.
Всё это базируется на версии языка Python 2.5

Преобразование Хафа — это метод обнаружения прямых и кривых линий на полутоновых или цветных изображениях. Метод позволяет указать параметры семейства кривых и обеспечивает поиск на изображении множества кривых заданного семейства. Мы рассмотрим его применение для поиска на изображении прямолинейных отрезков и дуг окружностей.

Перевод статьи Тима Ферриса из его блога.


(Учебник Дзюдо Окано Исао, который я использовал для изучения японской грамматики)

Изучение языка не должно быть сложным.

Принципы когнитивной нейронауки и управления временем могут быть применены для достижения свободного владения языком на разговорном уровне (в данном случае определяется как 95%+ процентов понимания и 100% выразительных возможностей) в течение 1-3 месяцев.

Вот уже несколько недель я изучаю английский язык по методике, которая меня зацепила. Суть метода Больше слушать и читать материал, который вам интересен на изучаемом языке.

Эту методику используют многие. Ухватился я за нее, увидев пару раз здесь, на хабрахабр, ссылку на Lingq.com(реф.) и посмотрев видео с автором стартапа Стивом Кауфманом.

Сам Стив овладел уже 11 языками, в том числе и русским.

С семидесятых годов прошлого века самые обычные компьютерные иконки прошли долгий и тернистый путь. Эта статья – попытка собрать коллекцию иконок, иллюстрирующую развитие компьютерной иконографии. И хотя в период с 1981-го по 2010-ый год существовало множество различных операционных систем с графическим интерфейсом, были выбраны лишь самые значимые, оказавшие наибольшее влияние на современный дизайн иконок.

Мне достаточно часто приходится использовать различные онлайн-сервисы для проверки доступности сайтов и их поверхностных тестов и проверок.
Как показал краткий опрос коллег — почти у всех эти наборы сервисов отличаются. Я хочу показать вам свой, прошу в

Каждый год миллионы людей по всему миру сдают тест Торренса на креативное мышление (TTCT). Сводная статистика часто публикуется в открытых источниках и служит основой для научных публикаций.

Начиная с 1966 года, когда был изобретён TTCT, результаты американцев постоянно росли. По мнению психологов, это связано с общим усложнением окружающей жизни и появлением новых интерфейсов. Аналогичная динамика наблюдалась по тестам IQ, в связи с этим был даже сформулирован эффект Флинна: у каждого следующего поколения уровень IQ на десять пунктов выше, чем у предыдущего.

Однако, сейчас учёные всё больше склоняются к мнению, что эффект Флинна больше не действует. Ранее было обнаружено, что уровень IQ в развитых странах перестал расти в середине 90-х. А теперь и специалисты из колледжа William & Mary провели анализ 300 000 тестов Торренса и обнаружили, что коэффициент креативности (CQ) среди молодёжи в США тоже больше не растёт. Хуже того, начиная с 90-х гг он стабильно снижается, причём довольно сильно. Самую худшую динамику по TTCT показывают дети (от детского сада до шестого класса).

На конференции OSCON (19-23 июля, Портленд) в этом году решили организовать дополнительную секцию Emerging Languages Camp, посвящённую языкам программирования нового поколения. Организатор — Алекс Пейн, известный по своей работе в компании Twitter.

Новые языки появляются постоянно и в бесчисленном количестве, потому что в программировании всё время возникают новые задачи, с которыми старые языки справляются плохо. Алекс Пейн говорит, что главная фундаментальная проблема сейчас — параллелизм. Он добавляет к этому ясность выражений (expressability) и удобство сопровождения (maintainability).

Знание английского для ИТ специалиста — это одно из важнейших профессиональных качеств. Поэтому процесс изучения английского языка должен быть непрерывным. Для изучения рекомендую сайт Common Errors in English Usage, где собрано много типичных ошибок использования различных слов и выражений.

Для сайта «Просто пост» сделал интерфейсину подбора рецептов по ингредиентам. Вот, скажем, юзкейс:

Вы приглашаете девушку в гости и задумываете поразить её салатом. При этом:
1. Лук и чеснок в салат класть нельзя, потому что свидание.
2. Фасоль вы не перевариваете
3. Зато девушка оговорилась, что любит креветки, так что салат должен быть с ними.

Делаем три клика и получаем пару рецептов на выбор:


Ну и вообще: открываешь холодильник, смотришь, что есть из съедобного, забиваешь в поиск и — вперёд, готовить. Не всё же пельмени варить, в конце концов.

Пока интерфейсина стоит на «постном сайте» с веганскими и вегетарианскими блюдами, но ничто не помешает позднее сделать отдельный сайт со всякими рецептами — для тех, кто любит животных и в тарелке тоже. :)

UPD: pavelgubarev.habrahabr.ru/blog/61178

На многих сайтах нелегко найти нужную информацию из-за того, что создатели сайтов часто забывают (или не могут) сделать функцию поиска по сайту. Это факт. Я разработал простое расширение для Firefox, которое решает эту проблему.

В этой теме я хочу поделиться своими знаниями про устройство мозга и тем, как применяю это на практике.



Итак, как известно, мозг — важнейший орган нашего тела. Кто-то говорит, что он — самая сложная вещь во вселенной. И незнание некоторых его особенностей может очень плачевно сказать на жизни человека.

Но обо всем по порядку.

Понимание роли мозга

Нет невежества страшнее, чем невежество по отношению к самому себе.

Мозг управляет почти всем в нашем организме — от дыхания, работы органов чувств до сложных мыслительных процессов и воображения. Существует множество методик и советов по развитию, однако, как я убедился, мало какие делают упор на роль мозга в процессе.

Некоторое время назад я натолкнулся на сайт "TheRightTool" — эдакий рейтинг языков программирования на соответствие разным утверждениям, например: «На этом языке легко писать эффективный код». Сразу понятно, что такой рейтинг очень полезен (хотя интерфейс у них — беда — на третьем вопросе мне надоело переставлять языки).

Я попытался на своем блоге дать ссылки на автоперевод, но понятное дело, что он оставляет желать лучшего. Но ведь русские (вполне возможно) больше всех знают о языках программирования! А больше всего программистов на Хабре.

Итак, сегодня в течение часиков пяти мне было заняться нечем, так что, дорогой Хабр, встречай русский аналог (на слабеньком VPS, так что рано или поздно сдохнет под Хабраэффектом — извиняйте, ставьте закладку, заходите завтра):



Надеюсь скоро мы, коллективным 4-хлетним Хабраразумом, узнаем — какие языки для чего можно использовать.

Какой главный инструмент работы айтишника? Компьютер? Я думаю иначе. Прежде всего мы работаем головой. А как работает мозг? Почему-то об этом нам не рассказывают в школе, университете и на работе, или рассказывают очень мало. Чтобы работать эффективно, нужно не только уметь прекрасно пользоваться необходимым программным обеспечением, но и знать, как настроить свой мозг на работу.

Специально для Хабра (для людей с техническим складом ума) я подготовил краткую версию статьи о мозге, в которой описано, что полезно для мозга, а что нет. Добро пожаловать под кат.

Наблюдал у многих, с кем я работаю, этот синдром. Даже у себя наблюдал [из-за чего с предыдущей работы ушёл]

Синдром, если в кратце, звучит так: «Меня не ценят».
Человек работает, работает, и постепенно понимает, что деньги, которые ему тут платят, не соответствуют его навыкам.

Как это выглядит? Я попробовал нарисовать схему и пояснить её: