Пространство рассуждения статьи затрагивает вопросы различия имен людей во всем мире, и то, как это влияет на дизайн форм ввода, баз данных, онтологий информатики и др. в контексте Всемирной Паутины.



Заинтересованная аудитория: авторы HTML-контента, разработчики скриптов серверных приложений (PHP, JSP и т.д.), менеджеры веб-проектов и любые другие люди, так или иначе связанные с дизайном форм ввода данных, дизайна баз данных и онтологий, которые затрагивают личные имена людей.

Следует помнить о различиях формирования и традициях употребления имен людей в других странах. Зачастую создатели сайтов или программ одной культуры не учитывают национальные особенности пользователя другой, что заставляет последнего чувствовать себя непривычно, и ставит дополнительные преграды к использованию продукта.

Чем старше я становлюсь, тем менее важной становится запятая. Пусть читатель сам решает, где ему ставить паузы. — Elizabeth Clarkson Zwart

Примерно так я комментировал свой код двадцать лет назад (внимание, чуток драмы):

/*
 * Когда мы дойдем сюда, наша структура уже будет готова. 
 * К тому же, мы создали достаточно большой буфер, в который 
 * можно засунуть все входные данные, плюс есть немного места
 * про запас. Я не уверен, понадобится ли оно, но хуже не будет. 
 * Теперь нам надо обновить счетчик, предполагая, что клиент 
 * уже прочитал значение, но еще не использовал его. Сначала 
 * я хотел переложить обязанность инкремента на плечи вызывающего
 * кода. С другой стороны, это означает, что инкремент нужно делать всем, 
 * поэтому я решил, что будет лучше перенести его сюда. Но мы можем 
 * пересмотреть это решение позже, если вдруг кому-то из внешних функций 
 * захочется делать инкремент самому.
*/
counter++; // инкрементировать счетчик для потребляемого значения

/*
 * Теперь нужно просмотреть весь буфер с данными. Для этой 
 * операции нам понадобится еще один индекс, иначе перед 
 * выходом из функции мы потеряем начальное значение. 
 * Я хотел назвать эту переменную ‘ref’, потому что в некотором
 * смысле мы будем обращаться с ней как со ссылкой на данные. 
 * В конце концов я пришел к выводу, что самым лучшим  
 * названием для нее будет ‘pos’. Если что, я не против обсудить
 * это решение.
*/
char* pos = buffer; // начинаем наш обход данных

/*
Теперь, мы...
*/

Ну что, узнаете? А должны! Если быть предельно невежливым, весь код выше написал нуб. (Между прочим, если вы не знаете, кто такой нуб, значит вы — нуб).

Эта тема не относится к IT напрямую, но все знают, что без нее никуда. К сожалению, далеко не у всех есть возможность изучать английский с преподавателями. Ну что ж, попробуем заняться этим дома и с максимальной отдачей!

В данной статье содержатся базовые сведения о математическом аппарате, используемом в стерео зрении. Идея ее написания появилась после того как я начал работать с методами стерео зрения, в частности использовать алгоритмы реализованные в OpenCV. Эти алгоритмы зачастую ссылаются на различные понятия, такие как "фундаментальная матрица", "эпиполярная геометрия", "триангуляция". Существуют очень хорошие книжки по компьютерному зрению, в которых описывается, в том числе и стерео зрение и все необходимые понятия, но в них, нередко, бывает представлено слишком много информации для новичка. Здесь же, в краткой форме изложены базовые сведения о том, как работает стерео зрение и основные связанные с ним необходимые понятия:

• проективная геометрия и однородные координаты
• модель камеры
• эпиполярная геометрия (epiporal geomerty), фундаментальная и существенная матрицы (fundamental matrix, essential matrix)
• триангуляция стереопары точек
• карта глубины(depth map), карта смещений(disparity map) и идея, лежащая в основе ее вычисления

Практически весь материал статьи основан на книге "Multiple View Geometry in Computer Vision" by Hartley, R. I. and Zisserman, A., а раздел про построение карты глубины описан на основе материала из "Learning OpenCV" by Gary Bradski, Adrian Kaehler.

Для понимания содержимого статьи достаточно иметь общее представление об аналитической геометрии и линейной алгебре: знать, что такое матрица, вектор, скалярное и векторное произведение.

На хабре много пишут о повышении эффективности своей работы, важной составляющей этого процесса является управление своим временем. С моей точки зрения без инструмента хорошо управлять временем не получится, либо ты погрузился в задачу, забыл обо всё и эффективно над ней работаешь, либо ты постоянно дёргаешься проверяя не пришло ли время переключиться на что-то, тем самым теряя эффективность.

Поиск по хабру показал что ещё никто не рассказывал об инструменте, который я решил использовать. Важным отличием этого инструмента является то, что это настоящий unix-way, что намекает на одинаковую её работу на всех GNU/Linux дистрибутивах, хотя по слухам утилита работает и на ОС от Apple и даже на MS Windows (cygwin), хотя автор не очень рад такому использованию.

Помните такую игру? Называли ее по-разному: числа, цифры, семечки, 19, официального названия и не было. Правила простые. В начале игры на листочке в клеточку выписаны подряд числа от 1 до 19 (кроме 10). Нужно вычеркивать одинаковые или дающие в сумме 10 цифры, которые находятся рядом или через зачеркнутые цифры. Когда все возможные пары вычеркнуты — переписываешь оставшиеся цифры в конце. Победой считается полное вычеркивание всех цифр.

Несмотря на простой геймплей, игра пользовалась популярностью, так как:
— у любого школьника или студента всегда под рукой есть тетрадка и ручка;
— одну игру можно играть очень долго. У фанатов можно было обнаружить несколько склеенных листов, вырезанных под ширину поля, то есть такие ленты, доходящие до метра и больше.
— игра сама по себе интересная и затягивающая. 40 минут урока — без проблем, две пары на 3 часа тоже ерунда. Сложнее оторваться от игры, чтобы выйти на перемену. :)

Школьные и институтские годы давно прошли и этим летом в разговоре с друзьями я вспомнил эти цифры-числа. Благо был iPad под рукой, полезли смотреть, есть ли такая игра для iOS? Хм… нет ничего. Тем лучше, ведь мы как раз искали идею нашей первой программы для iPhone. Отличное будет начало!

Добрый день, уважаемые Хабрапользователи, в связи со сложившейся тенденцией к изучению всем известного прокси сервера SQUID, я бы хотел предложить вариант некой типовой настройки небольшой связки, которая будет полезная для начинающих системных администраторов небольших контор, ну или просто для тех, кому лень разбираться. Данная статья ни в коем случае не претендует на глобальный мануал на все случаи жизни — как я уже и сказал это всего лишь обобщенный частный случай.

Что такое WebGL? Это новая современная библиотека, которая расширяет язык JavaScript, которая позволяет генерировать 3D графику прямо в браузере. WebGL, поддерживается многими современными веб-браузерами, такими как Google Chrome, Mozilla Firefox начиная с v4.0), Safari. Под катом несколько интересных приложений HTML5, сделанных с WebGL.

Все знают, что для того чтобы попасть в меню у Хрома, нужно нажать на Гаечный ключ в правом верхнем углу.

Однако есть несколько особенностей, которые не доступны из меню, которые вы можете увидеть только с помощью chrome:// команд.

Под катом приведены 12 самых полезных chrome:// команд, которые должны знать все.

Здоровья всем читателям!

Вашему вниманию предлагается описание системных вызовов микроядерной операционной системы Хамелеон aka Xameleon. Мой хамелеончик ещё не вылупился из своего яйца и пока набирается сил в виртуальной машине. Но ему очень одиноко и маленькая ящерица желает поближе познакомиться с жителями Хабра.

Спор «микроядро vs монолит» ведётся много лет, но представляют ли обе спорящие стороны об архитектуре системы, построенной на микроядре? Возможно, этот топик немного прольёт свет на архитектуру микроядерных систем.

Прочитал статью «Основы MPI для «чайников»» и понял, что статья новичка способна отпугнуть.

Теория

Начнем с начала

Первое время не было единого стандарта (API) для параллельных вычислений и программистам приходилось писать для каждого кластера архитектурно-специфический код. Но, как известно, программисты люди рациональные и быстро было решено организовать стандарты (самые известные — MPI, OpenMP).

Так вышло, что мне пришлось тесно столкнуться с изучением параллельных вычислений и в частности MPI. Пожалуй, направление это на сегодняшний день является весьма перспективным, так что хотелось бы показать хабраюзерам основы этого процесса.

Основные принципы и пример

В качестве примера будет использоваться расчет экспоненты (e). Один из вариантов ее нахождения — ряд Тейлора:
e^x=∑((x^n)/n!), где суммирование происходит от n=0 до бесконечности.

Данная формула легко поддается распараллеливанию, так как искомое число является суммой отдельных слагаемых и благодаря этому каждый отдельный процессор может заняться вычислением отдельных слагаемых.

Этот код написан с целью самообучения. Чтоб закрепить материал я решил немного прокомментировать проделанную работу.
Сразу скажу: на компилируемых языках не писал.

Что делает приложение

[к] — клиент
[c] — сервер
1. По установленному TCP соединению, [к] передает публичный ключ rsa.
2. При помощи принятого публичного ключа, [c] шифрует и отправляет сообщения [к]
3. [к] расшифровывает и выводит сообщения.

Вот как это выглядит в консоли:

Предисловие

Однажды мне понадобилось написать драйвер под Windows XP SP2. Сразу встал вопрос отладки. Уж очень не хотелось использовать мудреный SoftIce, ребутиться при кадждой ошибке или делать откаты. Поэтому было решено использовать виртуалку VirtualBox, которой я частенько пользуюсь и характеристиками которой вполне доволен, и отладчиком Windows Debugger от Microsoft. Через несколько часов в окошке WinDbg радостно замаячили строчки на Си, и было решено сделать «напоминалку», которая получилась неплохим «HowTo». Итак, начнем…

Несколько книг по разным темам, которые находятся в открытом доступе.

Основы программирования

• codebetter.com/karlseguin/2008/06/25/foundations-of-programming-ebook
• pine.fm/LearnToProgram
• netlib.bell-labs.com/cm/cs/pearls
• www.faqs.org/docs/artu
• savannah.nongnu.org/projects/pgubook

Некоторое время назад я сходил на собеседование в одну довольно большую и уважаемую компанию. Собеседование прошло хорошо и понравилось как мне, так и, надеюсь, людям его проводившим. Но на следующий день, в процессе разбора полетов, я обнаружил, что в ходе собеседования ответ на как минимум один вопрос был неверен.

Вопрос: Почему поиск в python dict на больших объемах данных быстрее чем итерация по индексированному массиву?

Ответ: В dict хранятся хэши от ключей. Каждый раз, когда мы ищем в dict значение по ключу, мы сначала вычисляем его хэш, а потом (внезапно), выполняем бинарный поиск. Таким образом, сложность составляет O(lg(N))!

На самом деле никакого бинарного поиска тут нет. И сложность алгоритма не O(lg(N)), а Amort. O(1) — так как в основе dict питона лежит структура под названием Hash Table.

Причиной неверного ответа было то, что я не удосужился досконально изучить те структуры, которые лежат в основе работы с коллекциями моего любимого языка. Правда, по результатам опроса нескольких знакомых разработчиков, оказалось что это не только моя проблема, очень многие вообще не задумываются, как работают коллекции в их любимых ЯП. А ведь используем мы их каждый день и не по разу. Так родилась идея этой статьи.

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

Во второй части поста будут рассматриваться “Алгоритмы и концепции”, если вы не читали предыдущий пост или хотите “вспомнить” список тем, то загляните сюда.

Алгоритмы и концепции

Сортировка и поиск

Понимание/знание известных алгоритмов сортировки очень важно, поскольку многие решения связанные с сортировкой или поиском, мягко говоря, требуют владения этими алгоритмами. Хороший способ показать свои знания перед интервьюером, когда дана здача на сортировку – это «пробежать» по известным алгоритмам и увидеть/выяснить какой из них лучше всего подходит для решения данной задачи. Вы получите и решение и то, что интервьюер будет довольным вашими «разными» способов решения одной и той же задачи.

За последнюю неделю дважды объяснял людям как организована работа с памятью в х86, с целью чтобы не объяснять в третий раз написал эту статью.

И так, чтобы понять организацию памяти от вас потребуется знания некоторых базовых понятий, таких как регистры, стек и тд. Я по ходу попробую объяснить и это на пальцах, но очень кратко потому что это не тема для этой статьи. Итак начнем.

По роду деятельности приходится править куски конфигурационных файлов оборудования Cisco в текстовом редакторе. Я пользуюсь редактором Geany (ОS Linux), поэтому тюнить буду его и скрипт писать под bash

Мой тюнинг прост, я добавил скрипт, который добавляет или убирает в выделенном тексте команду «no»