Бен Кэменс обнаружил, что в выпадающем списке Shop by Department на сайте «Амазон» ховер-эффект происходит очень быстро, абсолютно без какой-либо задержки. Тем самым происходит нарушение старого, выработанного ещё в 90-х годах прошлого века правила: перед отображением пункта подменю необходим так называемый гистерезис, запаздывание.



Запаздывание необходимо не только для того, чтобы сберечь ресурсы машины пользователя, но и по соображениям юзабилити: если не добавить задержку, то переводить курсор мыши на выпавшее подменю будет неудобно, придётся вести его сначала горизонтально в меню, не задевая другие пункты, и лишь после выбирать нужный подпункт.

От переводчика:
Многие знают, что ffmpeg — это сила, но не все знают, какая именно. Он многогранен и безграничен, а его man объёмен и местами малопонятен, лишь немногие постигли дао профессиональной работы с ним. И тем не менее, этот инструмент может быть полезен почти всем, кто хоть иногда работает с видео и звуком, даже на бытовом уровне. О некоторых полезных консольных командах ffmpeg и пойдёт речь в статье. В некоторых местах я взял на себя смелость вставить ссылки на поясняющие статьи.

ffmpeg — это кроссплатформенная open-source библиотека для обработки видео- и аудиофайлов. Я собрал 19 полезных и удивительных команд, покрывающих почти все нужды: конвертация видео, извлечение звуковой дорожки, конвертирование для iPod или PSP, и многое другое.

1. Получение информации о видеофайле

ffmpeg -i video.avi

2. Превратить набор картинок в видео

ffmpeg -f image2 -i image%d.jpg video.mpg

Эта команда преобразует все картинки из текущей директории (названные image1.jpg, image2.jpg и т.д.) в видеофайл video.mpg

(примечание переводчика: мне больше нравится такой формат:

ffmpeg -r 12 -y -i "image_%010d.png" output.mpg

здесь задаётся frame rate (12) для видео, формат «image_%010d.png» означает, что картинки будут искаться в виде image_0000000001.png, image_0000000002.png и тд, то есть, в формате printf)

Разрабатывая дизайн для веб-сайтов и мобильных приложений в Photoshop, мы сталкиваемся с проблемой при формировании цвета программным кодом, HTML или CSS. Статья призвана покончить с этим раз и навсегда.

Все java-разработчики, рано или поздно, встречаются с пресловутой ошибкой OutOfMemoryError. 

После этой встречи мы начинаем более бережно относится к используемой памяти, экономить ее. Начиная с версии 1.2 в Java появился пакет java.lang.ref.* с классами SoftReference, WeakReference, PhantomReference. Далее я расскажу вам о том, как помогут эти классы в борьбе с OutOfMemoryError. И что более интересно, приведу реальные примеры их использования. Начнем.

В своей статье я хотел бы рассказать о теории относительности. Эта теория не требуется в представлении. С самого своего создания она была окутана ореолом тайны, поскольку полностью подрывает наши привычные представления о пространстве и времени. Все мы в школе учили формулы теории относительности, но мало кто действительно понимал их. И это не удивительно, ведь человеку, чтобы по-настоящему понять какую-то теорию во всей её красоте, полноте и непротиворечивости, не достаточно знать формулы. Нужно иметь какой-то визуальный ориентир, нужна динамика, чтобы было что-то, что можно повертеть в руках. Я решил восполнить этот пробел и написал небольшую программку, в которой можно «повертеть в руках» пространство-время. Мы, как настоящие исследователи, с помощью небольших экспериментов попытаемся выяснить основные свойства этой загадочной материи.
Под катом много картинок (и ни одной формулы).

Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

Должен признаться, что я плохой программист. Я не люблю настраивать Maven и писать конфигурации для Spring Framework. Я не знаю в деталях, как работает JVM (да и в общих чертах представляю это себе довольно смутно). Я плохо понимаю паттерны проектирования, а любая новая технология вводит меня в уныние. И тем не менее, я люблю программировать.

Специально для таких как я (а может, и для каких-то других) существует небольшой класс игр, представляющих собой квинтэссенцию программирования. В них не нужно скрещивать ежа с ужом и беспокоиться о версиях библиотек. Лишь кристально чистое алгоритмическое программирование, обёрнутое в симпатичный интерфейс — вот моё маленькое счастье.

Минуточку внимания.

Я не стану говорить о Robot Battle и тому подобных вещах. Вот не стану и всё. Возможно, я странный человек, но мне не нравится иметь дело с чем-то, хоть отдалённо напоминающим реальную физику. Интересующиеся могут почитать об этой игре здесь, а статья немного о другом.

Различные реализации игры «Жизнь» описывались на Хабре уже неоднократно. В этой статье, в качестве продолжения этой темы, рассматривается ещё один её вариант: в качестве игрового поля используется регулярная решётка на плоскости Лобаческого. Описываются общие методы использования плоскости Лобачевского в программах и необходимые для этого математические приёмы.
Как возникла плоскость Лобачевского, достаточно известно. В позапрошлом веке господа Гаусс, Лобачевский и Бойяи, проживавшие примерно в одно время в разных странах тогдашней Европы, задумались, что будет, если отменить пятый постулат Евклида и заменить его на противоположную аксиому. Оказалось, что не случится ничего плохого, и никаких противоречий не возникнет. Заметная часть последующего изучения неевклидовой геометрии была посвящена выяснению того, кто из них у кого украл идею этой самой геометрии.
Менее известно, что несмотря на «отрицательный» способ определения неевклидовой геометрии (вместо того, чтобы сказать, что через точку проходит ровно одна прямая, не пересекающая данную, мы говорим, что таких прямых может быть сколько угодно), мы, тем не менее, получаем систему теорем и формул, не менее стройную, чем та, что есть в евклидовой геометрии. И одновременно, у нас есть гораздо большее разнообразие геометрических фигур, в том числе, разбиений плоскости на правильные многоугольники.

Разработка интерфейсов — одно из важнейших направлений в Яндексе, сервисами которого пользуются миллионы людей. А ни один российский вуз, к сожалению, не готовит разработчиков интерфейсов. Все знания, которые необходимы современному верстальщику или фронтенд-программисту, приходится черпать из статей в интернете, книг, докладов на конференциях. Но зачастую этого бывает недостаточно. Почти каждого нового разработчика интерфейсов, которого мы принимали на работу, приходилось многому обучать.

За долгое время работы в Яндексе нам удалось систематизировать все наши знания и огромный опыт в создании фронтенда веб-сервисов. Результатом этого осмысления и длительной работы стала первая Школа разработки интерфейсов, занятие которой шли в московском офисе Яндекса. Вся практическая часть обучения проходила в реальных проектах Яндекса. Теоретическая же состояла из лекций, которые читали ведущие разработчики интерфейсов Яндекса: Сергей veged Бережной, Михаил mishanga Трошев, Алексей doochik Андросов, Михаил azproduction Давыдов и другие.



Сегодня мы выкладываем видеозаписи каждой из них. Весь курс систематизирован и поделен на пять блоков: инструменты разработки, технологии в разработке интерфейсов, языки программирования, фреймворки, дизайн.

Доброго времени суток! Сразу объяснюсь по поводу оформления поста: однажды, наткнувшись на статью о CSS-генераторах, меня не сильно порадовало безмерное количество информации и навигационных элементов в представленных генераторах, и еще больше — их пользовательский интерфейс! Возмутило то, что инструменты для работы со стилями — сами не выдержаны в рамках возможностей, которые они представляют… как так?!

Когда занимаешься творчеством, хочется иметь подручные средства и инструменты на освоение и работу с которыми тратишь минимум усилий и времени. В результате всего этого, пришла мысль: отобрать лучшие инструменты и организовать их для частого использования (а-ля навигационное меню, такой себе: Quick Launch).

Надеюсь, для многих ноу-хау станет хорошим помощником в процессе веб-разработки.

Топология — довольно красивое, звучное слово, очень популярное в некоторых нематематических кругах, заинтересовало меня еще в 9 классе. Точного представления конечно же я не имел, тем не менее, подозревал, что все завязано на геометрии.

Со временем Sphinx оброс большой кучей режимов поиска и ранжирования. Регулярно возникают вопросы про разное (от «как вытащить документ на 1е место» до «как рисовать от 1 до 5 звездочек в зависимости от степени совпадения»), которые на самом деле суть вопросы про внутреннее устройство тех режимов. В этом посте расскажу все, что вспомню: как устроены режимы поиска и режимы ранжирования, какие есть факторы ранжирования, как в точности рассчитываются факторы, как финальный вес, все такое. И, конечно, про звездочки!

Когда-то давно взбрела мне в голову идея: написать свой собственный поисковик. Было это очень давно, тогда я еще учился в ВУЗе, мало чего знал про технологии разработки больших проектов, зато отлично владел парой десятков языков программирования и протоколов, да и сайтов своих к тому времени было понаделано много.

Ну есть у меня тяга к монструозным проектам, да…

В то время про то, как они работают было известно мало. Статьи на английском и очень скудные. Некоторые мои знакомые, которые были тогда в курсе моих поисков, на основе нарытых и мной и ими документов и идей, в том числе тех, которые родились в процессе наших споров, сейчас делают неплохие курсы, придумывают новые технологии поиска, в общем, эта тема дала развитие довольно интересным работам. Эти работы привели в том числе к новым разработкам разных крупных компаний, в том числе Google, но я лично прямого отношения к этому не имею.

На данный момент у меня есть собственный, обучающийся поисковик от и до, со многими нюансами – подсчетом PR, сбором статистик-тематик, обучающейся функцией ранжирования, ноу хау в виде отрезания несущественного контента страницы типа меню и рекламы. Скорость индексации примерно полмиллиона страниц в сутки. Все это крутится на двух моих домашних серверах, и в данный момент я занимаюсь масштабированием системы на примерно 5 свободных серверов, к которым у меня есть доступ.

Ребята с webmasterworld.com решили собрать все факторы, которые учитивает Google при ранжировании сайтов. Официальным представителем было заявлено (еще на тот момент), что их более 200. Пока список выглядит так, не исключено, что некоторые пункты включают в себя несколько факторов.

На днях в Москве прошла «конференция разработчиков высоконагруженных систем» HighLoad++, участником которой мне посчастливилось стать. Ниже я хочу кратко пройтись по докладам, которые посетил в рамках конференции, выделив в них интересные на мой взгляд моменты.

Сразу предупрежу, что какие-то вещи я мог понять неправильно, какие-то переврать. Если для вас это важно — не читайте этот пост, а приходите на следующую конференцию лично!

В даной статье я хочу рассмотреть один из вариантов реализации того, что начал развивать W3C*(Консорциум Всемирной Сети) как Семантический Веб**.

Идеи, изложеные мной здесь не являются концепцией семантического веба и я не привязываюсь к стандартам, разработаным W3C, т. к. с моей точки зрения самая жизнеспособная модель информационной сети будующего имеет несколько другой вид и другие потребности, но в даной концепции будет много общего с семантическим вебом.

Уже много сказано о теории Семантического Веба, но вот прошло уже немало времени, а реализаций даных идей в интернете мы не наблюдаем.

Я же сосредоточусь на концептуальной модели фреймворка, воплощающего в себе все то, о чем мечтали те, кто говорил о семантической паутине и попытаюсь рассмотреть практические аспекты разработки подобной системы и углубиться в решение возникающих проблем. В первую очередь – это проблемы адаптирования такой сложной системы для пользователей, а также конструирование концептуальной модели таким образом, чтобы у пользователей была мотивация взаимодействовать с системой и чтобы они могли просто и удобно получать от нее все, что им нужно.

В даном ключе особенно важно взаимодействие с пользователями, т. к. система по своей сути самообучаема и информацию черпать ей предстоит именно из общения с пользователями. Поэтому к даной задаче нужно подходить не только в качестве программиста, но и в качестве социолога, психолога и главное – изобретателя.

Даный фреймворк можно считать основанием сети, по отношению к которой интернет является просто средством передачи данных, это набор протоколов и программ для работы с ними, которые абстрагировались еще на один уровень выше таких протоколов как HTTP, SMTP, SNMP, FTP, Telnet.

Это модель системы управления и самоорганизации распределенной базоы знаний глобального масштаба, которая на нынешнем этапе развития интернета может выполнять функции самой обыкновенной CMS, только с значительно расширеной функциональностью и успешно служить в коммерческих целях.

Практические аспекты и конкретные решения задач впереди, а первый заход все-таки сделаем со стороны теории.

Думаю, никто не будет спорить, что программный код должен быть чистым и «не пахнуть» (code smell), а паттерны проектирования и TDD должны стать верными спутниками любого мало-мальски грамотного разработчика на протяжении его нелегкой, но продуктивной карьеры. Все также знают, что цена ошибки в продакшине возрастает в десятки раз, а также то, что хорошие программисты оптимизируют код, а плохие — покупают новые сервера, а еще то, что 9 женщин не родят одного ребенка за месяц.



Было бы глупо спорить с тем, что писать хороший код — не правильно. Более того, внимательный читатель найдет среди моих прошлых публикаций целый серии статей на тему идеального кода. Но эту заметку я решил написать по причине того, что в последнее время очень часто сталкиваюсь с идеализацией процесса разработки и кучи советов в стиле «пофиг на все, главное — идеальный код». Далее несколько наблюдений и историй из жизни.

С каждым днем слово java все больше и больше воспринимается уже не как язык, а как платформа благодаря небезызвестному invokeDynamic. Именно поэтому сегодня я бы хотел поговорить про виртуальную java машину, а именно — об так называемых Performance опциях в Oracle HotSpot JVM версии 1.6 и выше (server). Потому что сегодня почти не встретить людей, которые знают что-то больше чем -Xmx, -Xms и -Xss. В свое время, когда я начал углубляться в тему, то обнаружил огромное количество интересной информации, которой и хочу поделится. Отправной точкой, понятное дело, послужила официальная документация от Oracle. А дальше — гугл, эксперименты и общение:

-XX:+DoEscapeAnalysis

Начну, пожалуй, с самой интересной опции — DoEscapeAnalysis. Как многие из Вас знают, примитивы и ссылки на объекты создаются не в куче, а выделяются на стеке потока (256КБ по умолчанию для Hotspot). Вполне очевидно, что язык java не позволяет создавать объекты на стеке на прямую. Но это вполне себе может проделывать Ваша JVM 1.6 начиная с 14 апдейта.

Про то, как работает сам алгоритм можно прочитать тут (PDF). Если коротко, то:

• Если область видимости объекта не выходит за область метода, в котором он создается, то такой объект может быть создан на фрейме стека вместо кучи (на самом деле не сам объект, а его поля, на совокупность которых заменяется объект);
• Если объект не покидает область видимости потока, то к такому объекту другие потоки не имеют доступа и следовательно все операции синхронизации над объектом могут быть удалены.

Для реализации данного алгоритма строится и используется так называемый — граф связей (connection graph), по которому на этапе анализа (алгоритмов анализа — несколько) осуществляется проход для нахождения пересечений с другими потоками и методами.
Таким образом после прохода графа связей для любого объекта возможно одно из следующих следующих состояний:

• GlobalEscape — объект доступен из других потоков и из других методов, например статическое поле.
• ArgEscape — объект был передан как аргумент или на него есть ссылка из объекта аргумента, но сам он не выходит из области видимости потока в котором был создан.
• NoEscape — объект не покидает область видимости метода и его создание может быть вынесено на стек.

После этапа анализа, уже сама JVM проводит возможную оптимизацию: в случае если объект NoEscape, то он может быть создан на стеке; если объект NoEscape или ArgEscape, то операции синхронизации над ним могут быть удалены.

Следует уточнить, что на стеке создается не сам объект а его поля. Так как JVM заменяет цельный объект на совокупность его полей (спасибо Walrus за уточнение).

Вполне очевидно, что благодаря такого рода анализу, производительность отдельных частей программы может возрасти в разы. В синтетических тестах, на подобии этого:

    for (int i = 0; i < 1000*1000*1000; i++) {
        Foo foo = new Foo();
    }

скорость выполнения может увеличится в 8-15 раз. Хотя, на казалось бы, очевидных случаях из практики о которых недавно писалось (тут и тут) EscapeAnalys не работает. Подозреваю, что это связано с размером стека.

Кстати, EscapeAnalysis как раз частично ответственен за известный спор про StringBuilder и StringBuffer. То есть, если Вы вдруг в методе использовали StringBuffer вместо StringBuilder, то EscapeAnalysis (в случае срабатывания) устранит блокировки для StringBuffer'а, после чего StringBuffer вполне превращается в StringBuilder.

О чем это

Я долгое время был адептом идей о равенстве, свободе и братстве том, что существует красная таблетка.

— Что можно с помощью ООП решить все проблемы масштабирования программ;
— Что с помощью одной методологии можно выстроить разработку проектов;
— Что с помощью нескольких гениальных книг можно научиться проектировать интерфейсы.

На самом деле, после пары десятков проектов я пришел к выводу, что все это — не более чем заблуждения, и чудеса происходят только в книгах авторов, которые делают на своих бестселлерах миллионы. Или в головах консультантов, которые делают деньги, продавая вам фуфло в виде Agile, KPI и прочих умных слов.

Я не сделаю, возможно, в этом посте никаких открытий. Но сэкономлю вам пару лет, если вы решитесь поверить моему опыту.

Опять на собеседованиях по Java спрашивают про hashCode и equals? А кто из собеседующих сам ответит на вопрос, как вычисляется Object.hashCode() и System.identityHashCode()? Насколько дорог вызов этих методов? Как их можно ускорить в HotSpot JVM? Держу пари, едва ли кто даст правильный ответ. Разве что, кто прочитает эту статью.