Давным давно, в далекой далекой галактике на хабре появился набор статей о шестом перле
1. Особенности работы с переменными и литералами в Perl6
2. Perl6 — Операции над переменными, анонимные блоки
3. Perl6 — Условные операторы, циклы
4. Perl6 — Работа с функциями
5. Perl6 — Классы
6. Perl6 — Ввод-вывод, модули
в котором рассказывалось о некоторых сторонах Perl6. После выхода последней статьи, я начал писать следующую, в которой планировалось создать два класса, расположив их в разных модулях, и подключать их один на этапе компиляции, другой на этапе выполнения — иначе говоря закрепить уже пройденный материал. Но представте мое удивление, когда я начал получать разные ошибки компиляции в зависимости от количества пустых строк между определениями двух функций или от количества пробелов внутри условия… Причем исправляя одну ошибку, я получал вторую, которую уже исправлял до первой =) В итоге написание следующей статьи сорвалось, и я благополучно оставил её на потом, а потом естественно и времени не оказалось свободного.
Но вот сейчас я всетаки решил продолжить изучение, и раз уж у нас зашла речь о пробельных символах, то с них и начнем новую статью.

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Помимо изучения стандартной библиотеки, всегда интересно, а иногда и полезно, знать, как язык устроен изнутри. Андрей Светлов (svetlov), один из разработчиков Python, советует всем интересующимся серию статей об устройстве CPython. Представляю вам перевод первого эпизода.

Мой друг однажды сказал мне: «Знаешь, для некоторых людей язык C — это просто набор макросов, который разворачивается в ассемблерные инструкции». Это было давно (для всезнаек: да, ещё до появления LLVM), но эти слова хорошо мне запомнились. Может быть, когда Керниган и Ритчи смотрят на C-программу, они на самом деле видят ассемблерный код? А Тим Бёрнерс-Ли? Может он сёрфит интернет по-другому, не так, как мы? И что, в конце концов, Киану Ривз видел в том жутком зелёном месиве? Нет, правда, что, чёрт побери, он там видел?! Эм… вернёмся к программам. Что видит Гвидо ван Россум, когда читает программы на Python?

Оригинальный pdf (на английском)
Переведённый pdf (на русском)

Многие из нас занимаются изучением английского языка, потому что в сфере ИТ большинство документации, форумов и просто полезной информации изложено на универсальном языке – английском. И каждый находит для себя свой подход к обучению: кто-то идет к своей цели постепенно, планомерно, кто-то более экспрессно и выборочно. В самом деле, в Интернете вы найдете более 9000 методик, о том, как эффективно и быстро выучить язык самому. В языковой школе вам предложат несколько целевых программ: от «разговорных навыков делового человека» до «целенаправленной сдачи TOEFL». Чего же нового хочу я предложить? Мы поговорим о «фоновом» изучении языка. Цель моего поста – поделиться с вами способами изучения языка, которые я использовал. Постараюсь показать концепцию в целом, который каждый из вас сможет интегрировать в свой способ познания языка.

Продолжу цикл статей «Как развлечь себя при помощи частотного словаря Википедии и интерпретатора Питона, если ничего другого под рукой нет и в ближайшее время не предвидится».
Я попробую воссоздать тот замечательный вечер, когда мой парсер Википедии отработал, я получил вожделенный словарь, открыл Питон в интерактивном режиме и начал вводить различные запросы с целью получить слова со всякими необычными свойствами. Тот, двухлетней давности, сеанс работы с шеллом, к сожалению, не сохранился, поэтому сделаю всё заново.

Введение

В данной статье пойдет речь о методе распознавания рукописного ввода путем анализа всех точек плоскости и перебора всевозможных комбинаций с целью отыскать наилучшее наложение контрольных точек на ранее описанные фигуры. Поясню.
Рукописный ввод — это рисование мыслимым «пером» определенной фигуры. Рисование в компьютерных системах — это сохранение в графической памяти информации обо всех пикселях графического контекста. «Точка на плоскости» в математике — понятие абстрактное. В компьютерной же графике за этим понятием скрывается «пиксель». Данный алгоритм распознавания будет анализировать предоставленный ему набор точек( пикселей ) и пытаться в нем отыскать наиболее возможную и похожую фигуру. Фигура, в свою очередь, это каркас, содержащий лишь основные( контрольные ) точки, делающие фигуру уникальной.

Матчасть

Вообще говоря, сердце алгоритма — всем известная со времен школы Теорема Косинусов, являющаяся обобщенной теоремой Пифагора. Зная координаты трех точек плоскости и их порядок «появления» на ней, мы можем с легкостью определить угол, описанный этими точками( Вершина угла — вторая по счету точка ):

A( x1;y1 )
B( x2;y2 )
C( x3;y3 )

расстояния между точками находятся по теореме Пифагора

a^2 = b^2 + c^2 — 2*b*c*cos(ALPHA)
cos(ALPHA) = (b^+c^-a^) / 2*b*c

Зная косинус, величину угла легко можно вычислить.

Среди набора точек, которые подаются на вход алгоритма, необходимо «подставить» точки во всевозможные каркасы фигур( о них выше ) и выбрать наилучшее решение среди найденных. Делается это следующим образом:

1. Мы берем первую и последнюю точки каркасов фигур. Уже две есть, осталось отыскать третью ( для нахождения величины угла ).
2. Поиск третьей осуществляется перебором все последующих точек после первой. Решение включать точку в предполагаемый каркас фигуры принимается на основе двух анализов:
   
   • Попытка подставить точку в угол( в качестве третьей, заключительной ) и проверить его на соответствие величине того же угла в каркасе реальной фигуры.
   • Проверить отношение сторон получившегося угла с тем же отношением сторон угла в каркасе реальной фигуры.
   
   

Если эти два условия выполняются, то алгоритм принимает решение о включении точки из набора точек в мыслимый каркас( при этом увеличиваем величину похожести на текущую анализируемую фигуру ).

Если, допустим, у нас есть несколько анализируемых каркасов, например, «8» и «6». И результат алгоритма распознавания: «8»-80%, «6» — 90%, то решение принимается в пользу той фигуры, в каркасе которой присутствует больше контрольных точек, т.е в пользу восьмерки.

Процент сходства набора точек с точками в каркасе высчитывается просто: суммируются все точки, которые сошлись с теми же точками в каркасе и находится отношение. Допустим, если в каркасе N контрольных точек, а у нас сошлось M, то процент сходства — M / N * 100

Один из лучших технологических вузов мира опубликовал большинство своих обучающих курсов, лекций и семинаров в интернете на отдельном ресурсе.

Есть аудио и видео-курсы, поиск по каталогу, по номеру курса, по наименованию дисциплины, все предметы и степень сложности разделены в отдельные рубрики.

Задача сортировки — это классическая задача, которую должен знать любой программист. Именно поэтому эта статья посвящена данной теме — реализации сортировки на платформе .NET. Я хочу рассказать о том, как устроена сортировка массивов в .NET, поговорить о ее особенностях, реализации, а также провести небольшое сравнение с Java.

Итак, начнем с того, что первые версии .NET используют алгоритм быстрой сортировки по умолчанию. Поэтому небольшой экскурс в быструю сортировку:

Сегодня я хочу поделиться с вами моим вольным переводом статьи, написанной Сергеем Повзнером (Sergey Povzner). Сергей ведёт блог bongizmo.com и занимается разработкой туристических гидов под общим названием Citybot.

В то время как Android продолжает свой невероятный рост, всё больше и больше программистов начинают разрабатывать приложения на этой платформе. Если ты начинаешь свой путь сегодня, то ты определенно — счастливчик. За последние годы Android значительно повзрослел и избавился от множества детских болезней. Информации по платформе более чем достаточно. Я же расскажу о самых важных ресурсах.

Статья будет полезна как новичкам, так и опытным разработчикам. Это гид по миру Android-разработки.

Чуть больше четырёх месяцев назад Дженнифер Девальт (Jennifer Dewalt) приняла важное решение — научиться программировать. Хотя у неё не было опыта в этом деле, она никогда не посещала технических спецкурсов в школе, а наоборот — увлекалась только искусствами, но девушка сразу же решительно взялась за дело.

Дженнифер установила правило, что каждый день будет делать по одному веб-сайту, без выходных. При этом каждый веб-сайт должен сопровождаться новой записью в блоге, а весь код выкладываться на Github. Сегодня наступил 115-й день её марафона.

Когда говорят про разработку игр, обычно речь идет о шейдерах, графике, AI и т.д. Крайне редко затрагивается серверная часть игровых проектов, а ещё реже — базы данных. Исправим это досадное недоразумение: сегодня я расскажу о нашем опыте работы с базами данных, который мы приобрели в ходе разработки Аллодов Онлайн и нашего нового проекта Skyforge. Обе эти игры — клиентские MMORPG. В первой зарегистрировано несколько миллионов игроков. Вторая разрабатывается студией в строжайшей секретности в недрах Allods Team.

Меня зовут Андрей Фролов. Я ведущий программист Allods Team и работаю в команде сервера. Мой опыт разработки — почти 10 лет, но в игры я попал только в октябре 2009. В коллективе я уже больше трёх лет, с марта 2010. Начинал работу на Аллодах Онлайн, а сейчас на Skyforge. Занимаюсь всем, что так или иначе связано с сервером Skyforge и базами данных. В этой статье я расскажу о базах данных в онлайн-играх на примере Аллодов и Skyforge.

Период таймера Windows по умолчанию составляет 15.6 мс – он тикает 64 раза в секунду. Когда программа увеличивает частоту таймера, растет потребление энергии, что сказывается на расходе батареи. При этом также расходуется вычислительная мощность компьютера, и даже больше, чем я думал – то есть компьютер начинает работать медленнее! Вот почему в течение многих лет Microsoft настоятельно не рекомендует разработчикам поднимать частоту таймера.
Почему же тогда почти каждый раз, когда я вижу разгон таймера, он вызван программой от Microsoft?

В этой статье я опишу процесс создания собственного системного монитора. Данный системный монитор показывает:

• Hostname
• Имя пользователя
• Uptime
• Имя модели процессора
• Частоту процессора
• Загрузку процессора
• Количество оперативной памяти
• Количество используемой оперативной памяти без кэшируемых данных
• Запущенные процессы

Пост подготовлен с целью помочь программистам при подготовке к собеседованиям по программированию. Здесь рассматриваются все основные темы, которые, как минимум, желательно знать перед собеседованием. Использован собственный опыт, опыт и рассказы коллег, специализированная литература.
Некоторые рассмотренные здесь темы могут вообще не пригодиться некоторым программистам, а могут и быть обязательными, решать вам. Мой совет – старайтесь как можно больше изучать темы/разделы/аспекты указанные здесь.
И так, в качестве обязательных знаний:

• Структуры данных
• Алгоритмы и «концепции»
• Язык программирования

Некоторое время назад я задумался о получении второго высшего образования, т.к. первое не техническое, и хочется иметь какое-никакое подтверждение своих знаний, да и для получения хорошей базы.

Мой выбор пал на несколько отечественных вузов с вечерними программами, и я уже было выбрал МГТУ имени Баумана своей второй альма-матер, как я наткнулся на сайт Harvard Extension School .

Привет!
Меня несколько раз спросили, как лучше готовиться к предстоящему первому турниру по информационной безопасности. Я опросила наших безопасников и админов, в том числе, тестировавших игру, и составила небольшой список ниже. Думаю, это уже будет полезно тем, кто только делает первые шаги в инфобезопасности.

Ну и плюс в конце топика есть небольшая задача, которая может наглядно продемонстрировать разные подходы ко взломам.

Коротко, сюжет будущего турнира: вы должны доказать, сможет или нет кто-либо проникнуть в корпоративную сеть извне и получить информацию, оставшись незамеченным.

На прошедшем неделю назад чемпионате мира по командному программированию ACM ICPC 2013 было 11 задач, одну из которых за отведённое время не смогла решить правильно ни одна из команд.

Но кроме команд есть и другие люди, которые профессионально решают задачи, — аналитики чемпионата. В течение трансляции они разбиваются на группы, распределяют задачи и потом рассказывают о них в студии. Множество зрителей следят за эфиром, пока эти ребята не разберут самую последнюю задачу. Кроме того, аналитики подсказывают ведущему, что происходит «на поле», высматривают интересные куски кода, следят за картинкой с веб-камер участников.

В этом году на ACM ICPC был 21 аналитик из Швеции, Нидерландов, США, Словакии, Беларуси и России. И 10 из них были из Яндекса. Все они в разные годы были призёрами ICPC. Специально для Хабра они разобрали все задания чемпионата.

Совсем недавно озадачился защитой приложений от перехвата системных api, решил поделиться и обсудить то, к чему пришел. Многие из вас знают, что перехват системных api сводится к перенаправлению оригинальной функции в нужное место, благодаря этому можно модифицировать параметры функции, возвращать результат отличный от оригинала, хранить оригинальный вызов с параметрами и многое другое. Так как это теоретическая часть, примеры в статье будут сопровождаться псевдокодом.

Для всех, кто хотел разобраться с Lua (скриптовый язык для разработки игр и не только, список), но никак не находил времени, Tyler Neylon приготовил небольшой подарок:

http://tylerneylon.com/a/learn-lua/

Посвящается всем, кто предпочитает один большой список из говорящих самих за себя сниппетов кода (с небольшими комментариями к 95% case'ов) длинным мануалам с огромной иерархией. Очень удобно для тех, кто уже умеет программировать и просто хотел бы разобраться с новым для себя языком. Весь «мега-сниппет» на английском, но примеры несложно читаются.

P.S. А для всего остального есть Hyperpolyglot.

Введение

Данная статья является продолжением цикла статей: Использование паттерна синглтон [1], Синглтон и время жизни объекта [2], Обращение зависимостей и порождающие шаблоны проектирования [3], Реализация синглтона в многопоточном приложении [4]. Сейчас я хотел бы поговорить о многопоточности. Эта тема настолько объемна и многогранна, что охватить ее всю не представляется возможным. Здесь я заострю внимание на некоторых практичных вещах, которые позволят вообще не думать о многопоточности, ну или думать о ней в крайне минимальном объеме. Если говорить точнее, то думать о ней только на этапе проектирования, но не реализации. Т.е. будут рассмотрены вопросы о том, как сделать так, чтобы автоматически вызывались правильные конструкции без головной боли. Такой подход, в свою очередь, позволяет значительно уменьшить проблемы, вызванные состояниями гонок (race condition, см. Состояние гонки [5]) и взаимными блокировками (deadlock, см. Взаимная блокировка [6]). Этот факт уже сам по себе представляет немалую ценность. Также будет рассмотрен подход, который позволяет иметь доступ к объекту из нескольких потоков одновременно без использования каких-либо блокировок и атомарных операций!