Привет!
Я занимаюсь вопросами инвестирования уже 8 лет, и из которых последние 2 года – возможностями быстрого, простого и массового инвестирования в стартапы. Проще говоря, моя задача – получить платформу, где можно нажать на кнопку «заплатить 1000 рублей» — и эта 1000 рублей сразу же станет полноценной инвестицией со всей необходимой юридической обвязкой.

Раньше я уже писал, что единственный проверенный до настоящего момента способ – это открытие ОАО или ЗАО на стартап. Это требует кучи времени, ресурсов и не даёт запускать маленькие проекты. Сейчас нашелся метод гораздо, гораздо проще. Про него я и расскажу ниже.

Конечно, прежде всего нужно сказать пару капитанских напутствий из разряда “сделайте офигенное приложение, лучшее в своем роде и бла-бла-бла”. К этому стремятся все, а получается у Систрома единиц.

Поэтому, если отбросить “честные” способы попадания в ТОП (которые случаются с теми самыми единицами), то вопрос уже стоит не в том “как” туда попасть, а в том, сколько это будет стоить. Ведь, если вы ненароком не изобрели ничего, что само по себе способно взорвать рынок, прорваться среди порядка 800 тыс. подобных вашему приложений, задача не из легких.

С течением времени изменяются наши представления о способах взаимодействия с компьютером. На смену «классических» клавиатуры и мыши, в нашу жизнь прочно вошли тачпады и сенсорные экраны. Но это не последняя ступень эволюции для средств ввода информации. С появлением устройств дополненной реальности, например таких, как Google Glass, возникает необходимость в интерфейсах способных гармонично вписываться в данную концепцию. Предпосылки к возникновению таких интерфейсов имеются, так, например, появились такие устройства как Intel Creative Camera, Microsoft Kinect или Leap Motion. Основными управляющими элементами в данных устройствах являются руки пользователя. Поэтому, одной из фундаментальных алгоритмических задач, для взаимодействия с подобными устройствами, является детектирование рук и пальцев пользователя и реконструкция их пространственного расположения.
В данной статье речь пойдет о одном из способов решения задачи детектирования ладоней и пальцев.

«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.

Фильтр Калмана — это, наверное, самый популярный алгоритм фильтрации, используемый во многих областях науки и техники. Благодаря своей простоте и эффективности его можно встретить в GPS-приемниках, обработчиках показаний датчиков, при реализации систем управления и т.д.

Про фильтр Калмана в интернете есть очень много статей и книг (в основном на английском), но у этих статей довольно большой порог вхождения, остается много туманных мест, хотя на самом деле это очень ясный и прозрачный алгоритм. Я попробую рассказать о нем простым языком, с постепенным нарастанием сложности.

Каждый из нас выбирает для себя наиболее удобную среду разработки. Многие пользуются отдельной IDE, несколькими открытыми консолями, отдельным браузером, множеством прочих сторонних инструментов. Я же придерживаюсь принципа — все должно быть милимастично и просто конфигурируемо. Tmux позволяет сделать очень удобную рабочую среду для программиста.


Конечно даже к хорошему нужно привыкать, у меня лично на адаптацию к Tmux ушло пару дней, после чего я уже начал во всю менять конфиг для увеличения своей производительности. Через полгода я не предсавляю, как можно работать без него.
Если Вам интересно, как можно изменить обычную консоль, превратив ее в нечто похожее на привычный оконный менеджер, то добро пожаловать под кат

Для тех, кто ещё не знаком с Z Shell, а так же тем, кто находится на распутье в выборе шелла для повседневных задач, посвящается эта заметка.
Надо сказать, о преимуществах zsh написано уже достаточно много материалов. Что касается этой скромной заметки, она призвана показать читателю возможности обеих оболочек на конкретных примерах конфигурационных файлов. Упор сделан таки на zsh, ибо в понимании автора bash, как правило, пригоден к использованию изначально, zsh без собственных настроек лучше не использовать вовсе.
Полные конфигурационные файлы автора можно забрать с github.

О zsh не раз писали на хабре. Однако, и как те топики, и как мои личные наблюдения, показывают, что большинство людей, знакомых с zsh, используют его как bash с продвинутым автокомплитом. Да и тот (автокомплит) используют не на полную катушку.

Я не хочу описывать как раскрасить консоль во все цвета радуги или сделать промт, показывающий всё на свете. Я хочу показать, что возможности zsh гораздо шире, и его использование в качестве основной оболочки может сделать вашу работу немного краше.

Добрый день, уважаемые хабровчане!
После длительного перерыва, связанного с защитой дипломного проекта в Бауманке, я снова вернулся к написанию статей. Так как с недавнего времени я занялся 32-битными микроконтроллерами серии STM32F на ядре ARM Cortex-M3, об этом и пойдет мой рассказ. Мне статья поможет систематизировать знания об этих замечательных микроконтроллерах, а вам, я надеюсь, послужит одной из ступеней на пути к их использованию и развеет страхи и сомнения, которые всегда возникают после уютных 8-битных AVRок при упоминании страшных 32-битных монстров.
Итак, почему Cortex, чем же плохи АVR?

При изучении любого незнакомого дела, особенно когда речь идет о микроконтроллерах, возникает вопрос — «С чего начать». Ведутся поиски статей по ключевым словам «Getting Started», неизбежно появляется дилема выбора среды разработки и программатора-отладчика. Чтобы помочь вам определиться с ответами на возникшие вопросы, я поделюсь своим опытом в освоении 32-битных контроллеров семейства STM32F от ST Microelectronics.

Выбор контроллера

Вариантов по сути дела было два — STM32F или NXP (LPC1xxx). На микроконтроллеры STM32F мой выбор пал по нескольким причинам.

Добрый день, уважаемые хабровчане. Это вторая часть статьи про разработку робота-хексапода. Первую часть вы можете найти тут.
В этой статье я расскажу непосредственно про производство самого робота, переход от моделей в SolidWorks к реальному устройству.

В мире все примерно распределяется в соответствии с принципом Паретто. Меньшая часть — богатые, большая часть — бедные (читающий, ты входишь в золотой миллиард). Тоже касается и материалов о программировании. Порой очень сложно найти хоть что-нибудь не начального уровня.

После прочтения Dive into Python или подобной ей и ознакомления с документацией возникает вопрос, а что читать дальше? Можно обратиться к списку книг на python.org. Там есть раздел Advanced Books, но в нем всего лишь 6 книг (седьмая не выходила), и только одну я бы назвал по-настоящему стоящей.

К счастью, у Питона есть очень подробная и качественная документация. Но даже в ней многие темы либо только поверхностно затронуты, либо их очень сложно найти (потому что документация большая, и если не знаешь, куда смотреть, не найдешь).

Ниже собраны сложные материлы про Питон, его устройство и возможности. Все на английском (грех, не знать технический английский). Про Dive into Python я слукавил. Большинство приведенных материалов требуют хорошее знание Питона и наличие опыта программирования на нем.

Я являюсь рядовым линукс-пользователем и поэтому не стоит от этой статьи ожидать очень умных ходов или нестандартных программистских решений. Все по мануалам. Но раз результат достигнут, значит кому-то кроме меня это может оказаться полезным.

О том, как заставит ноутбук работать под линуксами как можно дольше, написано немало, в том числе и на хабре. В какой-то степени я еще раз соберу все советы воедино, от очевидных до обскурных, заодно опишу несколько проблем и решений, которые у меня оказались достаточно «индивидуальными».

Устанавливал я Ubuntu 10.10 на ноутбук Acer Aspire Timeline 5810TG. Эта машина обладает экраном в почти 16 дюймов и относительно производительным железом, зато батарея достаточно емкая, чтобы ставить с ней личные рекорды.

Много чего предстоит сделать, прежде чем мы дойдем до вот этой картинки:



Опуская росказни о том, как именно я пришел к мысли построить гексапода (это были тонны видео на ютубе), перейду сразу к процессу выбора деталек. Это был январь 2012-го. Я сразу знал, чего я хочу от своего робота, а чего — нет. Я хотел:

— каждая нога должна иметь 3 степени свободы — 3dof (3 dimensions of freedom). Потому что более простой вариант 2dof — не дает такого ощущения насекомого, а 4dof — излишне, 3dof и так позволяет свободно перемещать кончик ноги в 3д пространстве;
— 6 ног; снова-таки, это уже не 4 (тогда робот неуклюже скачет), но и еще и не 8, как у пауков и уже чрезмерно;
— небольшой;
— дешевый;
— минимум плат и соединений;

Пост большой.

Трекинг лица

Решение, позволяющее распознавать лицо человека и отслеживать положение губ, бровей, глаз в режиме реального времени. Компания SeeingMachines предоставляет API для сторонних разработчиков. Компания Ray-Ban довольно давно разместила на сайте flash-приложение, позволяющее примерить очки в реальном времени.

Активные модели внешнего вида (Active Appearance Models, AAM) — это статистические модели изображений, которые путем разного рода деформаций могут быть подогнаны под реальное изображение. Данный тип моделей в двумерном варианте был предложен Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1998 году [1]. Первоначально активные модели внешнего вида применялись оценки параметров изображений лиц, но затем они стали активно применяться и в других областях, в частности, в медицине при анализе рентгеновских снимков и изображений, полученных с помощью магнито-резонансной томографии.




В данной статье рассматривается краткое описание того, как функционируют активные модели внешнего вида и связанного с этим математического аппарата, а также приводится пример их реализации.

  Вступление большое, так как подробно объясняет зачем нужен cmake. Можете сразу под кат, если уже знаете.

Вступление

  Компилирование проекта руками — пустая трата времени. Это фактически аксиома и об этом знают те, кто программирует. Но чтобы всё скомпилировалось автоматически необходимо задать правила, так ведь? Часто и по-старинке используют makefile для *nix или какой-нибудь nmake для windows.
  Я хоть и не первый год программирую, и руками составлял простые автосборщики проектов на основе makefile, но стоит немного подзабыть и приходится заново изучать как же составить эту хитрую схему. В основном приходится делать проекты расчитанные на какую-то одну систему, будь то linux или windows, и часто между собой не кросскомпилируемые. Для переносимости makefile используется automake и autogen, но их синтаксис ещё более запутан. Не скажу, что выбор идеальный, но для себя я решил перейти на cmake, благо он портирован под всё доступное. Мне он показался более человекопонятным. Попробую объяснить основы. Вы пишите словами правила, а из них генерируется makefile, который вы уже запускаете стандартным способом.

Ликбез

  Зачем он нужен? Чтобы при переносе на другую машину, с другими путями вы двумя командами собрали проект ничего не исправляя в файле makefile. Но есть же configure? Это альтернатива. И configure не кросплатформенный, для его генерации нужен autoconf/autogen, для которых идёт ещё свой набор правил. Только преимущества? Компиляция автосгенерированным makefile получается немного медленнее старого способа. Например, в KDE-4 является официальным инструментом выпуска.

Многие современные алгоритмы компьютерного зрения строятся на основе детектирования и сопоставления особых точек визуальных образов. По этой теме было написано немало статей на хабре(например SURF, SIFT). Но в большинстве работ не уделяется должного вниманию такому важному этапу, как фильтрация ложных соответствий между изображениями. Чаще всего для этих целей применяют RANSAC-метод и на этом останавливаются. Но это не единственный подход для решения данной задачи.
Данная статья посвящена одному из альтернативных способов фильтрации ложных соответствий.

Первая часть короткого и жесткого введения в Haskell. Вторую часть можно найти здесь

tl;dr: Очень краткое и сжатое введение в Haskell.

• Введение
  
  • Установка
  • Без паники
  • Самые основы Haskell
    
    • Объявление функций
    • Пример использование типов
    
    
  
  
• Необходимый минимум из Haskell
  
  • Выражения
    
    • Арифметические
    • Логические
    • Возведение в степень
    • Списки
    • Строки
    • Кортежи
    • Разбираемся со скобками
    
    
  • Полезные вещи для записи функций
  
  
• Сложная часть
  
  • Функциональный стиль
    
    • Функции высшего порядка
    
    
  • Типы
    
    • Вывод типов
    • Создание новых типов
    • Рекурсивные типы
    • Деревья
    
    
  • Бесконечные структуры
  
  

UPD. Если туториал вам понравился, черкните пару строк автору оригинальной статьи. Человеку будет приятно ;)