Существуют ли эмуляторы фотостудий? Таким вопросом однажды задался мой товарищ, изучая цены на аренду осветителей и вспоминая первые эксперименты с настольными лампами и листами ватмана. Хороший студийный свет стоит дорого, требует затемненное помещение и специальные фоны. В виртуальном мире эксперименты со светом не ограничены ничем, а результат можно повторить в реальности имея готовую схему. Мы отыскали несколько приложений. Платное и даже онлайн. Но руки чесались сделать что-то своё. Выделил пару выходных на благодатное дело и смоделировал виртуальную студию с пресетами освещения и «фотомоделью» Сюзанной — маскотом свободного 3Д редактора blender.

Навеяно публикацией «Github опять заблокирован».

Новость о блокировке гитхаба заставила задуматься об изготовлении костылей.

Почему-то сразу пришла в голову мысль об I2P.

И это действительно оказалось несложно.

Предлагаю использовать Tor для доступа к сайтам, к которым отсутствует прямой доступ.

От переводчика:

Я только начал изучать Python. С самого первого знакомства язык порадовал симпатичными конструкциями и синтаксически-гарантированной удобностью к чтению и пониманию кода.
В процессе освоения, при написании своего кода, бывает, сомневаюсь в правильности выбранных способов с точки зрения Python-way ( PEP 8 — Style Guide for Python Code, если угодно). Для вникания в идеологию программирования, в Python-сообществе кроме исчерпывающей документации, ко всеобщей радости, накоплено уже немало вспомогательных материалов, таких как статья Python Tips, Tricks, and Hacks, перевод которой недавно появился на Хабре
Мне понравилась статья Дэвида Гуджера «Пиши код, как настоящий Питонист: идиоматика Python» (David Goodger «Code Like a Pythonista: Idiomatic Python»). Для лучшего её усвоения решил оформить (в силу умения) полноценный перевод, потом показалось здравой идеей поделиться с Хабром.
Пока работал над переводом, пришло понимание, что статья существенно больше, чем показалась при прочтении ее в оригинале, поэтому постить буду частями, чтобы не выпасть из формата Хабра-статьи.
Продолжение и окончание перевода.

Это продолжение перевода статьи Дэвида Гуджера «Пиши код, как настоящий Питонист: идиоматика Python»

Начало и окончание перевода.


Спасибо всем хабраюзерам за оценки первой части, ценные замечания и положительные комментарии. Постарался учесть ошибки, снова жду конструктивного обсуждения.

После небольшого перерыва представляю заключительную часть перевода статьи Дэвида Гуджера «Пиши код, как настоящий Питонист: идиоматика Python»


Ссылки на первую и вторую части.


Еще раз подчеркну, автор в этой статье не открывает Америку, большинство Питонистов не найдут в ней какой-то «особой магии». Но довольно подробно перечисляются методологии использования и выбора различных конструкций в Python с точки зрения удобочитаемости и близости к идеологии PEP8.
В некоторых местах в авторской статье отсутствуют примеры исходных кодов. Разумеется, оставил как есть, придумывать свои не стал, в принципе должно быть понятно, что имел в виду автор.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

10 ноября стартуют три новых онлайн-курса (MOOC) на русском языке: по программированию на Python, операционной системе Linux, молекулярной биологии и генетике. Курсы созданы преподавателями Санкт-Петербургского Института биоинформатики, чем и обусловлено их разнообразие.

Курсы рассчитаны на неподготовленную аудиторию, ведь в институте Python и Linux изучают биологи, а молекулярную биологию – программисты, чтобы потом всем вместе осваивать биоинформатику. Но, даже если вы прекрасно умеете программировать и свободно чувствуете себя в vim, можете посоветовать эти курсы своим студентам или друзьям, либо просто записаться на биологию.

Курсы совершенно бесплатны и останутся доступны для самостоятельного изучения под Creative Commons после окончания. Но те, кто хочет жарких дискуссий в комментариях, оперативных ответов от преподавателей и сертификатов по окончанию, могут поучаствовать в ближайшем запуске с дедлайнами (10 ноября – 8 декабря).

Если гонится за вами
Слишком много человек,
Расспросите их подробно
Чем они огорчены?
Постарайтесь всех утешить.
Дайте каждому совет,
Но снижать при этом скорость
Совершенно ни к чему.
Г. Остер

Сегодня чудесный весенний день. И не только потому что он весенний и очень скоро кому-то придется ехать на дачу копать картошку. А потому что сегодня версия 2.1 API Яндекс.Карт перестает быть beta-версией и становится основной.

К этому событию мы полностью обновили документацию, добавили новых примеров в песочницу и написали эту статью. В этот раз мы решили не рассказывать только про версию 2.1, так как про нее мы уже и так достаточно поговорили во время запуска беты. Поговорим об использовании API Яндекс.Карт в целом.

Разработка API – очень специфичная область программирования. На любую задумку дизайнера и разработчика накладываются потребности и умения пользователей API. Основной фидбек, который мы получаем – это сообщения пользователей в нашем клубе. Туда присылают примеры сайтов с Яндекс.Картами, багрепорты и рекомендации по улучшению нашего продукта. Мы видим, как API смотрится в боевых условиях, и мотаем на ус.

Некоторые вещи часто делают неправильно. Сегодня я хочу о них рассказать. Все советы, которые вы прочтете — вредные. Если вы поймете, что соблюдаете некоторые из рекомендаций этой статьи, ничего страшного – никогда не поздно сделать ваш проект немного лучше. Итак, Irony mode ON.

Привет, меня зовут Наталья, я работаю в Яндексе разработчиком в группе извлечения фактов. Весной мы рассказали о том, что такое Томита-парсер и для чего он используется в Яндексе. А уже этой осенью исходники парсера будут выложены в открытый доступ.

В предыдущем посте мы пообещали рассказать, как пользоваться парсером и о синтаксисе его внутреннего языка. Именно этому и посвящен мой сегодняшний рассказ.

Прочитав этот пост, вы узнаете, как составляются словари и грамматики для Томиты, а также, как извлекать с их помощью факты из текстов на естественном языке. Та же информация доступна в формате небольшого видеокурса.

Мечта о том, чтобы машина понимала человеческий язык, завладела умами еще когда компьютеры были большими, а их производительность – маленькой. Главная проблема на пути к этому заключается в том, что грамматика и семантика естественных языков слабо поддаются формализации. Кроме того, от языков программирования их отличает присутствие многозначности.

Конечно, мечта о полноценной коммуникации с компьютером на естественном языке пока еще далека от полноценной реализации примерно настолько же, как и мечта об искусственном интеллекте. Однако некоторые результаты есть уже сейчас: машину можно научить находить нужные объекты в тексте на естественном языке, находить между ними связи и представлять необходимые данные в формализованном виде для дальнейшей обработки. В Яндексе уже достаточно давно применяется такая технология. Например, если вам придет письмо с предложением о встрече в определенном месте и в определенное время, специальный алгоритм самостоятельно извлечет нужные данные и предложит внести ее в календарь.



Вскоре мы планируем отдать эту технологию в open source, чтобы любой мог пользоваться ей и развивать ее, приближая тем самым светлое будущее свободного общения между человеком и компьютером. Подготовка к открытию исходных кодов уже началась, но процесс этот не такой быстрый, как нам бы хотелось, и, скорее всего, продлится до конца этого года. За это время мы постараемся как можно больше рассказать о своем продукте, для чего запускаем серию постов, в рамках которой расскажем об устройстве инструмента и принципах работы с ним.

Называется технология Томита-парсер, и по большому счету, любой желающий может воспользоваться ей уже сейчас: бинарные файлы доступны для скачивания. Однако прежде чем пользоваться технологией, нужно научиться ее правильно готовить.

Оглавление (на данный момент)

Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Декартово дерево (cartesian tree, treap) — красивая и легко реализующаяся структура данных, которая с минимальными усилиями позволит вам производить многие скоростные операции над массивами ваших данных. Что характерно, на Хабрахабре единственное его упоминание я нашел в обзорном посте многоуважаемого winger, но тогда продолжение тому циклу так и не последовало. Обидно, кстати.

Я постараюсь покрыть все, что мне известно по теме — несмотря на то, что известно мне сравнительно не так уж много, материала вполне хватит поста на два, а то и на три. Все алгоритмы иллюстрируются исходниками на C# (а так как я любитель функционального программирования, то где-нибудь в послесловии речь зайдет и о F# — но это читать не обязательно :). Итак, приступим.

Введение

В качестве введения рекомендую прочесть пост про двоичные деревья поиска того же winger, поскольку без понимания того, что такое дерево, дерево поиска, а так же без знания оценок сложности алгоритма многое из материала данной статьи останется для вас китайской грамотой. Обидно, правда?

Следующий пункт нашей обязательной программы — куча (heap). Думаю, также многим известная структура данных, однако краткий обзор я все же приведу.
Представьте себе двоичное дерево с какими-то данными (ключами) в вершинах. И для каждой вершины мы в обязательном порядке требуем следующее: ее ключ строго больше, чем ключи ее непосредственных сыновей. Вот небольшой пример корректной кучи:

На заметку сразу скажу, что совершенно не обязательно думать про кучу исключительно как структуру, у которой родитель больше, чем его потомки. Никто не запрещает взять противоположный вариант и считать, что родитель меньше потомков — главное, выберите что-то одно для всего дерева. Для нужд этой статьи гораздо удобнее будет использовать вариант со знаком «больше».

Сейчас за кадром остается вопрос, каким образом в кучу можно добавлять и удалять из нее элементы. Во-первых, эти алгоритмы требуют отдельного места на осмотр, а во-вторых, нам они все равно не понадобятся.

Интро

Этой статьей я начинаю цикл статей об известных и не очень структурах данных а так же их применении на практике.

В своих статьях я буду приводить примеры кода сразу на двух языках: на Java и на Haskell. Благодаря этому можно будет сравнить императивный и функциональный стили программирования и увидить плюсы и минусы того и другого.

Начать я решил с бинарных деревьев поиска, так как это достаточно базовая, но в то же время интересная штука, у которой к тому же существует большое количество модификаций и вариаций, а так же применений на практике.

Не спешите выбрасывать свои старые струйные принтеры: в 3D на них, конечно, не попечатаешь, но зато можно поэкспериментировать с технологией печати гибких сенсорных дисплеев, представленной на прошедшем в Гонолулу (Гавайи, США) технологическом симпозиуме.



Изобретатели из Саарского университета и Института информатики общества Макса Планка (Германия) показали, как можно печатать гибкие тонкие одно- или двухсторонние цветные сенсорные дисплеи практически на любом материале: дерево, мрамор, кожа, металл и, собственно, бумага. В отличие от обычного производства гибких/сенсорных дисплеев, не требуется сложное оборудование: их можно печатать практически в любых условиях, включая домашние, и с помощью самого простого оборудования вроде струйного принтера и стандартных визуальных редакторов.

Классическая теория эффективной виртуализации и обзор состояния индустрии в целом описаны в моей предыдущей публикации. В этой статье речь пойдёт о поддержке виртуализации в широком смысле в архитектуре Intel IA-32.


^{Черепаха на спине черепахи на спине черепахи на спине… — космологическая теория, которой придерживаются создатели виртуальных машин.}

Эта статья — нулевая в небольшой серии о технологиях Intel, помогающих представить компьютер не тем, чем он в реальности является, для программ (в т.ч. операционных систем, BIOS и прошивок), на нём запущенных.
В ней не будет говориться о настройке конкретных VMM, прозрачной миграции виртуальных машин, создании невидимых руткитов и многих других интереснейших вещах, произрастающих из этой фрактальной и потому неисчерпаемой темы. Мой взгляд будет с позиции системного программиста, занимающегося разработкой операционных систем и firmware или мониторов виртуальных машин и симуляторов, а также всех им сочувствующих.

Hyperboria — это Open Source реализация проекта Mesh сетей, аналог всем известного и желанного проекта Netsukuku, который, к сожалению, умер.

Другими словами, Hyperboria это самоорганизующаяся децентрализованная сеть, которая сама строит маршруты между узлами.
Или проще говоря — это то, чем интернет должен был стать, свободным, не цензурируемым, быстрым и автоматически масштабируемым.

В прошлой статье был общий обзор сети Hyperboria, в этой мы рассмотрим её структуру, какие она решает проблемы и её прямое назначение — Mesh сеть между wi-fi устройствами.

Сейчас всё больше смартфонов идут без слота для sd-card, и информацию приходится хранить на встроенной памяти с доступом к ней по MTP. Такой режим подключения не позволяет стандартными средствами восстановить данные телефона после wipe’а или случайного удаления.

Сегодня на примере связки Xiaomi Mi2s и Windows 8.1 я постараюсь рассказать, как можно восстановить утерянные данные, кому интересно, добро пожаловать под кат.

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.

Первый отрывок четвертой части серии руководств для новичков повествует о блочных устройствах, разделах и файловых системах. Вы научитесь размечать жесткий диск с помощью утилиты fdisk, создавать файловые системы и монтировать их. Познакомитесь с синтаксисом конфигурационного файла fstab.

Навигация по основам Linux от основателя Gentoo:

Часть I: 1, 2, 3, 4

Часть II: 1, 2, 3, 4, 5

Часть III: 1, 2, 3, 4

Часть IV

1. Файловые системы, разделы и блочные устройства (вступление)
2. Загрузка системы и уровни загрузки
3. Квоты файловых систем
4. Системные логи (итоги и ссылки)