Транслитерация — это запись кириллических слов латиницей (Анна → Anna, Самара → Samara). Её используют в загранпаспортах, водительских удостоверениях, трансграничной доставке, библиотечных каталогах и множестве других международных процессов.

Так вышло, что я недавно окунулся в эту тему, а в Википедии она раскрыта слабо. Поэтому расскажу, что к чему (спойлер — если вы думаете, что с транслитерацией всё плохо, то на самом деле всё ещё хуже).

И конечно, поскольку это Хабр — предложу open-source библиотеки для решения проблемы.

Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.



TL;DR: Вот репка на GitHub с приложением, а кто любит (настоящие) лонгриды — прошу под кат.

Представьте, что вас окружает бесконечно высокая стена, а о том, что находится за стеной абсолютно ничего неизвестно. Теперь представьте, что олицетворением данной стены является вот это уравнение:



Эту метафору будет проще понять, если провести аналогию с черной дырой: мы не знаем, что находится под ее горизонтом событий, и чтобы это узнать нам нужно придумать способ, как туда добраться. Нечто подобное существует в мире математики. Данное уравнение — это настоящая «формула» простого числа, но чтобы ею пользоваться, нам нужно придумать, как искать подходящие {a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, w, v, x, y, z}.

Черная дыра и данное уравнение — это предельные состояния чего-то реального и абстрактного. И, если о первом существует достаточно догадок и представлений, то о втором, практически ничего не известно. Но, что если это действительно «математическая» черная дыра? Разве вам не интересно что может произойти, если мы попадем под горизонт?

Вы правильно поняли из названия, что это не совсем обычное описание алгоритма JPEG (формат файла я подробно описывал в статье «Декодирование JPEG для чайников»). В первую очередь, выбранный способ подачи материала предполагает, что мы ничего не знаем не только о JPEG, но и о преобразовании Фурье, и кодировании Хаффмана. И вообще, мало что помним из лекций. Просто взяли картинку и стали думать как же ее можно сжать. Поэтому я попытался доступно выразить только суть, но при которой у читателя будет выработано достаточно глубокое и, главное, интуитивное понимание алгоритма. Формулы и математические выкладки — по самому минимуму, только те, которые важны для понимания происходящего.

Знание алгоритма JPEG очень полезно не только для сжатия изображений. В нем используется теория из цифровой обработки сигналов, математического анализа, линейной алгебры, теории информации, в частности, преобразование Фурье, кодирование без потерь и др. Поэтому полученные знания могут пригодиться где угодно.

Если есть желание, то предлагаю пройти те же этапы самостоятельно параллельно со статьей. Проверить, насколько приведенные рассуждения подходят для разных изображений, попытаться внести свои модификации в алгоритм. Это очень интересно. В качестве инструмента могу порекомендовать замечательную связку Python + NumPy + Matplotlib + PIL(Pillow). Почти вся моя работа (в т. ч. графики и анимация), была произведена с помощью них.

Внимание, трафик! Много иллюстраций, графиков и анимаций (~ 10Мб). По иронии судьбы, в статье про JPEG всего 2 изображения с этим форматом из полусотни.

Введение

Я собираюсь рассказать об однострочных программах на Perl. Если вы овладете однострочным Perl`ом, то можете сэкономить кучу времени (я экономлю).

Цель поста — показать как Perl можно использовать заместо find, grep, awk, sed. В конце поста будет написано зачем это надо.

Поисковая выдача на ListenNotes.com

Listen Notes — это поисковая система и база данных подкастов. Технология на самом деле очень скучная. Никакого ИИ, глубокого обучения или блокчейна. «Если вы должны объявлять о внедрении ИИ, то вы не используете Настоящий ИИ» :)

После прочтения этой статьи вы сможете повторить мой проект или легко сделать нечто подобное. Не придётся нанимать много разработчиков. Помните, когда Instagram привлёк $57,5 млн и отошёл к Facebook за $1 млрд, у них было всего 13 сотрудников — и это не только разработчики. Покупка Instagram произошла в начале 2012-го. Сейчас 2019 год, и сегодня как никогда просто создать что-то значимое с крошечной инженерной командой — даже из одного человека.

В этой статье я постараюсь максимально доходчиво рассказать о таком простом, но эффективном методе оптимизации, как имитация отжига (simulated annealing). А чтобы не быть причисленным к далёким от практики любителям теоретизировать, я покажу как применить этот метод для решения задачи коммивояжёра.

Для понимания статьи Вам понадобятся минимальные навыки программирования и владение математикой на уровне 9 класса средней школы. Статья рассчитана на людей не знакомых с методами оптимизации или только делающих первые шаги в этом направлении.

На написание данной статьи меня вдохновила статья об анализе Сишного printf. Однако, там был пропущен момент о том, какой путь проходят данные после того, как они попадают в терминальное устройство. В данной статье я хочу исправить этот недочет и проанализировать путь данных в терминале. Также мы разберемся, чем отличается Terminal от Shell, что такое Pseudoterminal, как работают эмуляторы терминалов и многое другое.

Ты работаешь в хорошей компании. Вокруг тебя крутые профессионалы, получаешь достойную зарплату, каждый день делаешь важные и нужные вещи. Илон Маск запускает спутники, Сергей Семёнович улучшает и без того лучший город Земли. Погода отличная, солнце светит, деревья цветут — живи да радуйся!

Но в твоём коллективе есть Грустный Игнат. Игнат всегда мрачный, циничный и уставший. Он отличный специалист, давно работает в компании и знает, как всё устроено. Игнату все хотят помочь. Особенно ты, ведь ты его менеджер. Но, поговорив с Игнатом, ты и сам начинаешь чувствовать, как много вокруг несправедливости. И тоже начинаешь грустить. Но особенно страшно, если грустный Игнат — это ты.

Что же делать? Как работать с Игнатом? Добро пожаловать под кат!

На Хабре уже были статьи о подробностях реализации менеджера памяти CPython, Pandas, я написал статью про реализацию словаря.

Казалось бы, что можно написать про обычный целочисленный тип? Однако тут не всё так просто и целочисленный тип не такой уж и очевидный.

Если вам интересно, почему x * 2 быстрее x << 1.

И как провернуть следующий трюк:

>>> 42 == 4
True
>>> 42
4
>>> 1 + 41
4

То вам стоит ознакомиться с данной статьёй.

Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль.

К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента. В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Ну и про сами результаты годового A/B теста тоже расскажу.

Скачать пост в виде документа Mathematica, который содержит весь код использованный в статье, вместе с дополнительными файлами, можно здесь.

Анализ социальных сетей и всевозможных медиа-ресурсов является сейчас довольно популярным направлением и тем удивительнее для меня было обнаружить, что на Хабрахабре, по сути, нет статей, которые содержали бы анализ большого количества информации (постов, ключевых слов, комментариев и пр.), накопленного на нем за довольно большой период работы.

Надеюсь, что этот пост сможет заинтересовать многих участников Хабрахабра. Я буду рад предложениям и идеям возможных дальнейших направлений развития этого поста, а также любым замечаниям и рекомендациям.

В посте будут рассматриваться статьи, относящиеся к хабам, всего в анализе участвовало 62000 статей из 264 хабов. Статьи, написанные только для корпоративных блогов компаний в посте не рассматривались, а также не рассматривались посты, не попавшие в группу «интересные».

Ввиду того, что база данных, построенная в посте, формировалась за некоторое время до публикации, а именно 26 апреля 2015 г., посты, опубликованные на Хабрахабре после этой даты (а также, возможно, новые хабы) в данном посте не рассматривались.

Несколько лет назад довелось мне попробовать свои силы в заманивании пытливых отроков в разработку микроэлектроники. А дальше было, как в известной пословице: «Коготок увяз — птичке пропасть!» Остановиться уже не смог. Хочу поделиться с общественностью этим опытом, возможно, другие инженеры-электронщики тоже захотят устроить что-то подобное. Грамотнее народ – лучше жизнь.

Началось все с того, что мы почти случайно договорились с Межрегиональной компьютерной школой в подмосковной Дубне о проведении для их слушателей чего-то вроде лекции о проектировании микропроцессоров. Тема эта известна мне не понаслышке, два десятка лет в ней варюсь. Довелось поработать и в отечественных, и в зарубежных фирмах. Ну и почему бы подросткам не рассказать, в чем состоит работа инженеров, выдумывающих внутренности «процов». Это не среди таких же зануд на конференции выступать — перед детьми просто оттарабанить текст не получится. Если им будет совсем не интересно, то плевать им на почетные седины, блистательные лысины и надутые щеки. Будут зевать, не стесняясь, и ерзать на стульях в надежде сбежать поскорее. Но есть и плюсы — всякие вольности, шутки, неточности и упрощения не вызовут негодования и требований сжечь еретика-докладчика. В общем, судя по количеству вопросов в процессе общения, первый блин вышел не комом, стало интересно двигаться дальше.

Этот пост является введением в мой проект "самодельной" консольной видеоприставки сделаной с нуля. Я вдохновлялся как ретро консолями так и современными образцами, но у меня получилась своя собственная архитектура. Мои друзья постоянно мне говорили, что я должен рассказать о своём проекте, а не делать всё исключительно "для себя", так что вот я публикую этот пост.

Всем привет! Сегодня я расскажу о своих экспериментах с системами частиц. Основной целью было нахождение простых правил, которые бы порождали интересное поведение.

Классический пример системы с простыми правилами и сложным поведением — клеточные автоматы, именно на них я и ориентировался, пытаясь подобрать правила. Конечно же, для клеточных автоматов правила будут в большинстве случаев проще. Но частицы могут быть красивее!

Под катом много мегабайт гифок.

Важное уточнение — калькулятор обычный, без кнопки sin. Как в бухгалтерии или на рынке.



Под катом три разных варианта решения из разных эпох, от древнего Самарканда до США времён холодной войны.

Мы подготовили для читателей Хабры перевод статьи Майкла Камински, бывшего директора по аналитике в Harry’s. Он рассуждает о том, что не так с A/B тестированием. Комментирует материал Глеб Сологуб, директор по аналитике Skyeng.

Понятие A/B-тестирования основано на в корне неверном предположении, что существует единственное решение, которое в среднем лучше для всех клиентов. Аналитикам стоит отказаться от предположения об однородности их аудитории и начать разрабатывать системы, которые позволяют использовать (и поощряют) результаты иных тестов, кроме бинарных.

Сегодня мы запускаем Rekko Challenge 2019 — соревнование по машинному обучению от онлайн-кинотеатра Okko.

Мы предлагаем вам построить рекомендательную систему на реальных данных одного из крупнейших российских онлайн-кинотеатров. Уверены, что эта задача будет интересна и новичкам, и опытным специалистам. Мы постарались сохранить максимальный простор для творчества, при этом не перегружая вас гигабайтными датасетами с сотнями предварительно посчитанных признаков.

Подробнее про Okko, задачу, данные, призы и правила — ниже.

В статье я хочу познакомить читателя с задачей идентификации: пройтись от основных определений до реализации одной из недавних статей в данной области. Итогом должно стать приложение, способное искать одинаковых людей на фотографиях и, что самое главное, понимание того, как оно работает.

Есть две булевы функции аргументов, одна — константная, другая — сбалансированная. На какую сам сядешь, на какую фронтендера посадишь? Вот только функции неизвестны, а вызвать их разрешается лишь один раз.

Если не знаешь, как решить подобную задачу, добро пожаловать под кат. Там я расскажу про квантовые алгоритмы и покажу как их эмулировать на самом народном языке — на Python.