По-настоящему хороший дизайн призван передавать суть идеи буквально в первые мгновения. А действительно великолепный дизайнерский проект, при умелом использовании, способен повлиять на мнение многих людей и даже подтолкнуть их к совершению определенных действий. И все это осуществляется через их восприятие мира и через их образ жизни.

Соответственно, многие дизайнеры верят в важность своей роли и видят предназначение в том что бы создать что-то действительно достойное. Неважно, будет ли это убеждающим политическим плакатом, определяющей эру обложкой журнала или располагающей рекламой благотворительной организации, иногда дизайн на самом деле способен изменить мир – и хочется надеяться, к лучшему. Ниже собрана подборка из 11 вдохновляющих примеров действительно сильного дизайна.

1. Вербовочные плакаты Первой мировой войны

Плакаты времен Первой мировой войны, призванные мобилизовать массы в Британии и в Америке

/ фото Joshua Blount CC

В нашем блоге на Хабре мы пишем о том, как используются облачные сервисы и каким спектром возможностей обладает IaaS. Также мы затрагиваем тему эффективной разработки сервисов и приложений, например, на прошлой неделе мы опубликовали материал, в котором дали несколько советов руководителям о том, как эффективно взаимодействовать с командой разработки.

Сегодня нам бы хотелось затронуть тему продолжительности рабочего дня. Один из пользователей социального сервиса Quora задал вопрос, который породил бурное обсуждение среди разработчиков. Он пытался выяснить, как заставить программистов оставаться в офисе 80 и более часов в неделю. Нас заинтересовала эта тема и мы решили посмотреть, что думают на этот счет сами разработчики.

От переводчика:
Предлагаю вашему вниманию перевод краткого (действительно краткого) руководства по ES6. В нём можно ознакомиться с основными понятиями стандарта.
Оригинальный текст в некоторых случаях был дополнен или заменён на более подходящий источник. Например, часть определения ключевого слова const является переводом документации с MDN.
Чтобы лучше разобраться в некоторых концепциях (для выполнения качественного перевода) использовалось описание стандарта на сайте MDN, руководство "You Don't Know JS: ES6 & Beyond" и учебник Ильи Кантора.

Перевод выложил на Гитхаб: https://github.com/etnolover/ES6-for-humans-translation. В случае нахождения ошибок пишите, исправлю.
Ссылка на оригинальный текст: https://github.com/metagrover/ES6-for-humans

Update 22.07.2016: добавил опрос про const

Содержание

• let, const и блочная область видимости
• Стрелочные функции
• Параметры по умолчанию
• Spread/Rest оператор
• Расширение возможностей литералов объекта
• Восьмеричный и двоичный литералы
• Деструктуризация массивов и объектов
• Ключевое слово super для объектов
• Строковые шаблоны и разделители
• for...of против for...in
• Map и WeakMap
• Set и WeakSet
• Классы в ES6
• Тип данных Symbol
• Итераторы
• Генераторы

• Промисы

  
  
• Опрос: в каком регистре писать const?

Github — важная часть жизни современного разработчика: он стал стандартом для размещения opensource-проектов. В «2ГИС» мы используем гитхаб для разработки проектов web-отдела и хостинга проектов с открытым кодом.

Хотя большинство из нас пользуются сервисом практически каждый день, не все знают, что у него есть много фишек, помогающих облегчить работу или рутинные операции. Например, получение публичного ключа из URL; отслеживание того, с каких сайтов пользователи приходят в репозиторий; правильный шаринг ссылок на файлы, которые живут в репозиториях гитхаба; горячие клавиши и тому подобное. Цель этой статьи — рассказать о неочевидных вещах и вообще о том, что сделает вашу работу с гитхабом продуктивнее и веселее (я не буду рассматривать здесь работу с API гитхаба, так как эта тема заслуживает отдельной статьи).

Содержание

• Трюки с URL
• Горячие клавиши
• Тикеты и пулл-реквесты
• Github markdown
• Аккаунт
• Работа с репозиториями
• Поиск кода
• Командная строка и Github
• User scripts
• Github-вандализм
• Дополнительные Github-ресурсы
• Полезные ссылки

Как может показаться, анализ сигналов и данных — тема достаточно хорошо изученная и уже сотни раз проговоренная. Но есть в ней и некоторые провалы. В последние годы словом «энтропия» бросаются все кому не лень, толком и не понимая, о чем говорят. Хаос — да, беспорядок — да, в термодинамике используется — вроде тоже да, применительно к сигналам — и тут да. Хочется хотя бы немного прояснить этот момент и дать направление тем, кто захочет узнать чуть больше об энтропии. Поговорим об энтропийном анализе данных.

Здравствуй, Хабр. Как-то появилось необходимость сделать бота-помощника, но с двумя условиями — использовать WCF сервис и Телеграмм. Так как пришлось потратить достаточное количество времени на реализацию, решил написать статью, возможно кому-то будет полезно.

Друзья! Очередная статья на тему разработки мобильных приложений на Xamarin. Мы не прекращаем рассматривать особенности использования Xamarin.Forms при разработке бизнес-приложений для iOS и Android. Все статьи из колонки можно найти и прочитать по ссылке #xamarincolumn

В прошлой статье мы рассмотрели, как можно повысить продуктивность при разработке мобильных приложений с использованием Xamarin, а также отметили базовые механизмы повышения производительности бизнес-приложений на базе Xamarin.Forms.

В сегодняшнем материале мы продолжим выбранный курс и расскажем об использовании Fody для сокращения необходимого программного кода, а также узнаем об использовании иконочных шрифтов и библиотеки NControlView для ручной отрисовки интерфейсных элементов.

Что такое бизнес-приложения?

Для того, чтобы мы с вами находились на одной странице и использовали одинаковые понятия, давайте для начала определимся с тем, чем же бизнес-приложения отличаются от игр и других типов программ.

Перевод поста Майкла Тротта (Michael Trott) "Aspect Ratios in Art: What Is Better Than Being Golden? Being Plastic, Rooted, or Just Rational? Investigating Aspect Ratios of Old vs. Modern Paintings".
Код, приведенный в статье, можно скачать здесь.
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации

---

Содержание

Предисловие: золотое сечение — красивая математическая концепция
Работа Фехнера 1876 года об эстетичности прямоугольников и соотношениях сторон в картинах
Легкий старт: анализ «Artwork» — области базы знаний Wolfram Knowledgebase
Первая часть: особенности вероятностного распределения соотношений сторон
Соотношения сторон для разных веков, жанров и художников
Анализируя пять старых немецких музейных каталогов
Коллекция Кресса: четыре больших PDF файла
У нас представлены коллекции следующих галерей: Метрополитен (Metropolitan), институт искусств Чикаго, Эрмитаж, Национальная Галерея (National Gallery), Рейксмюзеум (Rijks) и Тейт Британия
Исключение в соотношениях сторон: Национальная портретная галерея
Веб-галерея изящных искусств: удобная база данных, готовая к использованию
Примечание II: важность точности в измерениях
WikiArt: еще один крупный веб-ресурс
Коллекция Французского государственного музея
Картины в итальянских церквях: высота есть всё
Смитсоновская коллекция
Большая коллекция картин в Великобритании
Нынешний рынок изящных искусств: рациональней чем когда-либо
Проданные картины: большинство написаны недавно, а у распределения длинный хвост
Восток: все показатели отличаются
Пропорции пакетов, автомобилей, этикеток, логотипов, эмблем, бумаги, банкнот, почтовых марок и фильмов
— Продукты из супермаркета
— Винные этикетки
— Этикетки немецких сортов пива
— Логотипы продуктов питания
— Банкноты
— Размеры автомобилей
— Бумажные листы
— Марки
— Эмблемы команд NCAA (Национальной ассоциации студенческого спорта)
— Эмблемы немецких футбольных клубов
— Форматы фильмов
Заключение: так какое соотношение самое «лучшее»?

---

Картины великих мастеров — едва ли не самое прекрасное из человеческого наследия. Ими дорожили и восхищались, бережно хранили и продавали за сотни миллионов долларов, и, возможно, не по случайности они являются главной целью похитителей предметов искусства. Их композиции, цвета, детали, темы могут держать нас в восхищении и внимании часами. Но что можно сказать об отношении их внешних размеров — высоты к ширине?

В 1876 году немецкий ученый Густав Теодор Фехнер изучал человеческое восприятие прямоугольных форм, а после заключил, что прямоугольники с золотой пропорцией (то же, что и золотое сечение) наиболее приятны для человеческого глаза. Чтобы проверить свои экспериментальные наблюдения, Фехнер также проанализировал соотношения более десяти тысяч картин.

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.

Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Mathematical Notation: Past and Future (2000)".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации

---

Содержание

Резюме
Введение
История
Компьютеры
Будущее
Примечания
— Эмпирические законы для математических обозначений
— Печатные обозначения против экранных
— Письменные обозначения
— Шрифты и символы
— Поиск математических формул
— Невизуальные обозначения
— Доказательства
— Отбор символов
— Частотное распределение символов
— Части речи в математической нотации

---

Стенограмма речи, представленной на секции «MathML и математика в сети» первой Международной Конференции MathML в 2000-м году.

---

Резюме

Большинство математических обозначений существуют уже более пятисот лет. Я рассмотрю, как они разрабатывались, что было в античные и средневековые времена, какие обозначения вводили Лейбниц, Эйлер, Пеано и другие, как они получили распространение в 19 и 20 веках. Будет рассмотрен вопрос о схожести математических обозначений с тем, что объединяет обычные человеческие языки. Я расскажу об основных принципах, которые были обнаружены для обычных человеческих языков, какие из них применяются в математических обозначениях и какие нет.

Согласно историческим тенденциям, математическая нотация, как и естественный язык, могла бы оказаться невероятно сложной для понимания компьютером. Но за последние пять лет мы внедрили в Mathematica возможности к пониманию чего-то очень близкого к стандартной математической нотации. Я расскажу о ключевых идеях, которые сделали это возможным, а также о тех особенностях в математических обозначениях, которые мы попутно обнаружили.

Большие математические выражения — в отличии от фрагментов обычного текста — часто представляют собой результаты вычислений и создаются автоматически. Я расскажу об обработке подобных выражений и о том, что мы предприняли для того, чтобы сделать их более понятными для людей.

Традиционная математическая нотация представляет математические объекты, а не математические процессы. Я расскажу о попытках разработать нотацию для алгоритмов, об опыте реализации этого в APL, Mathematica, в программах для автоматических доказательств и других системах.

Обычный язык состоит их строк текста; математическая нотация часто также содержит двумерные структуры. Будет обсуждён вопрос о применении в математической нотации более общих структур и как они соотносятся с пределом познавательных возможностей людей.

Сфера приложения конкретного естественного языка обычно ограничивает сферу мышления тех, кто его использует. Я рассмотрю то, как традиционная математическая нотация ограничивает возможности математики, а также то, на что могут быть похожи обобщения математики.

Всем привет!

Меня зовут Алексей Бурнаков. Я Data Scientist в компании Align Technology. В этом материале я расскажу вам о подходах к feature selection, которые мы практикуем в ходе экспериментов по анализу данных.

В нашей компании статистики и инженеры machine learning анализируют большие объемы клинической информации, связанные с лечением пациентов. В двух словах смысл этой статьи можно свести к извлечению ценных крупиц знания, содержащихся в небольшой доле доступных нам зашумленных и избыточных гигабайтов данных.

Данная статья предназначена для статистиков, инженеров машинного обучения и специалистов, которые интересуются вопросами обнаружения зависимостей в наборах данных. Также материал, изложенный в статье, может быть интересен широкому кругу читателей, неравнодушных к data mining. В материале не будут затронуты вопросы feature engineering и, в частности, применения таких методов как анализ главных компонент.

Источник.

Юрий Гурский — человек, о котором сегодня много пишут. Представитель немногочисленных белорусских предпринимателей, ныне вице-президент Mail.ru Group и человек, частично ответственный за успех MSQRD.

В одном из прошлых интервью Юрий сказал, что считает себя, в первую очередь, специалистом в области B2C-мобильных решений, а предыдущие 15 лет он был вынужден мириться с неэффективность траты собственного времени.

Юрий нашёл время для того, чтобы пообщаться с нами и ответить если не на все, то хотя бы на часть вопросов.

Думаю, что сама по себе концепция свободной информации – лучшее, что случалось с нашей цивилизацией после изобретения термоса. Да и до, пожалуй, тоже. Разве что молочное животноводство может поспорить.

Опенсорс – это феномен, который стал возможен буквально несколько лет назад. Сейчас видно, как ПО с открытым кодом эффективно вытесняет с рынка некоторую проприетарщину, и люди вокруг не считают это чем-то особенным. И на том, и на другом рынке есть компании, которые недетски зарабатывают со своих «детищ». В проприетарном сегменте – потому что написали и продают, а в опенсорсном – потому что написали и поддерживают.

И кажется, довольно скоро это коснётся вообще всех отраслей, где возможна интеллектуальная собственность. Почему я так думаю? Сейчас объясню. Возможно, конечно, я не прав, но мои ощущения подсказывают, что привычные модели скоро отъедут, как в своё время отъехали многие физические носители информации.

Друзья! Мы продолжаем колонку на тему разработки мобильных приложений на Xamarin. И
после небольшого перерыва готовы вернуться к рассмотрению особенностей использования Xamarin.Forms при разработке бизнес-приложений для iOS и Android. Все статьи из колонки можно будет найти и прочитать по ссылке #xamarincolumn

В сегодняшней статье мы рассмотрим вопросы производительности приложений и оптимизации самого процесса разработки.

Правильные пчелы

В замечательной сказке про Винни-Пуха пчелы делились на правильных и неправильных. Аналогично и окружения, в которых будет идти разработка приложений могут быть условно разделены на правильные и неправильные.

Начнем мы с компьютеров, на которых будет идти разработка.

Все будет быстро. Это выступление Анатолия Левенчука, в последнее время не дает мне покоя. Успехи глубинного обучения в последний год говорят о том, что все очень быстро изменится. Слишком долго кричали волки-волки говорили «искусственный интеллект», а его все не было. И вот, когда он, наконец, приходит к нам, многие люди этого просто не осознают, думая, что все закончится очередной победой компьютера в очередной интеллектуальной игре. Очень многие люди, если не все человечество, окажется за бортом прогресса. И этот процесс уже запущен. Думаю, что в этот момент меня не очень будет интересовать вопрос, который вынесен в заголовок статьи. Но, пока этот момент еще не настал, попытаюсь поднять этот потенциально спорный вопрос.

Программируя уже более 25 лет, застал достаточно много различных концепций, что-то смог попробовать, еще больше не успел. Сейчас с интересом наблюдаю за языком Go, который можно отнести к продолжателям “линейки языков Вирта” — Algol-Pascal-Modula-Oberon. Одним из замечательных свойств этой цепочки является то, что каждый последующий язык становится проще предыдущего, но не менее мощным и выразительным.

Думаю, что всем понятно, чем хорош простой язык. Но все же приведу эти критерии, поскольку они будут всплывать позже:

• Простой язык быстрее изучается, значит проще получить необходимых разработчиков.
• Поддержка программы на более простом языке обычно проще (да, это интуитивное ощущение, которое нужно бы доказать, но я приму его сейчас за аксиому).
• У более простого языка проще развивать окружающую его инфраструктуру — переносить на разные платформы, создавать различные утилиты, генераторы, парсеры и т.п.

Почему же тогда существуют сложные языки? Все дело в выразительности. Если какая-то конструкция позволяет коротко описать необходимое действие, то это вполне может окупить негативные стороны усложнения языка.

Занимательный C#

Для оценки качества диагностик анализатора C# кода PVS-Studio мы проверяем большое количество различных проектов. Т.к. проекты пишутся разными людьми в различных командах в разных компаниях, нам приходится сталкиваться с различными стилями, сокращениями, да и просто возможностями, которые предлагает язык C# программистам. В этой статье я хочу обзорно пройтись по некоторым моментам, которые предлагает нам замечательный язык C#, и по тем проблемам, на которые можно наткнуться при его использовании.

Сегодня внутренняя разработка компании Яндекс — аналитическая СУБД ClickHouse, стала доступна каждому. Исходники опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



ClickHouse позволяет выполнять аналитические запросы в интерактивном режиме по данным, обновляемым в реальном времени. Система способна масштабироваться до десятков триллионов записей и петабайт хранимых данных. Использование ClickHouse открывает возможности, которые раньше было даже трудно представить: вы можете сохранять весь поток данных без предварительной агрегации и быстро получать отчёты в любых разрезах. ClickHouse разработан в Яндексе для задач Яндекс.Метрики — второй по величине системы веб-аналитики в мире.

В этой статье мы расскажем, как и для чего ClickHouse появился в Яндексе и что он умеет; сравним его с другими системами и покажем, как его поднять у себя с минимальными усилиями.

В будущем, как нам кажется, все популярные браузеры выйдут за рамки программ для открытия веб-страниц и научатся лучше понимать людей, которые ими пользуются. Сегодня я расскажу вам, каким мы видим это будущее на примере персональной ленты Дзен в Яндекс.Браузере, которая теперь доступна пользователям Windows, Android и iOS.



Несмотря на кажущуюся простоту, в основе Дзена лежат довольно сложные технологии. Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали традиционное машинное обучение, а где — нейронные сети и искусственный интеллект, и буду благодарен за ваше мнение об этом подходе.

Привет, Хабр!

В 2014 году мы совместно с несколькими министерствами и ведомствами дали старт мониторингу трудоустройства российских вузов, результаты которого были опубликованы в 2015 году на портале http://graduate.edu.ru/.

Мониторинг проводился среди выпускников 2013 года (у них было достаточно времени, чтобы найти работу). Сейчас идет работа над мониторингом выпускников 2014 года и мы решили рассказать вам о целях и результатах прошлогоднего проекта. Если вам интересно узнать, как размер зарплаты и успех трудоустройства зависит от вуза, специальности и региона, добро пожаловать под кат.

Готовился я как-то к собеседованию по C# и среди прочего нашел вопрос примерно следующего содержания:

«Как организовать потокобезопасный вызов события в C# с учетом того, что большое количество потоков постоянно подписываются на событие и отписываются от него?»

Вопрос вполне конкретно и чётко поставлен, поэтому я даже не сомневался в том, что ответ на него можно дать также чётко и однозначно. Но я очень сильно ошибался. Оказалось, что это крайне популярная, избитая, но до сих пор открытая тема. А еще заметил не очень приятную особенность — в русскоязычных ресурсах этому вопросу уделяется очень мало внимания (и хабр не исключение), поэтому я решил собрать всю найденную и переваренную мной информацию по данному вопросу.
До Джона Скита и Джеффри Рихтера тоже дойдем, они то, собственно, и сыграли ключевую роль в моем общем понимании проблемы работы событий в многопоточной среде.

Особо внимательный читатель сможет найти в статье два комикса в стиле xkcd.
(Осторожно, внутри две картинки примерно по 300-400 кб)