basis.js – JavaScript-фреймворк для разработки одностраничных веб-приложений, ориентированный на скорость и эффективность. Возможно он пока не такой популярный. Но благодаря моим выступлениям на различных конференциях и meetup'ах, некоторые уже слышали о нем и заинтересовались. Однако, чтобы начать использовать фреймворк или разбираться в нем, большинству не хватает руководства.

И вот, собрав волю в кулак (ну какой программист не любит писать документацию?), я сел писать руководство. Просто, доступно, последовательно.

Написав первую часть, я дал прочесть другим. Они прочитали и убедили меня, что это обязано быть опубликованным на Хабре. Ведь, что может лучше рассказать об инструменте, чем примеры его использования?

В первой части руководства будет рассмотрено как начать работать с basis.js и какие инструменты можно использовать. В качестве примера будет создано несколько простых представлений, затронут вопрос модульности и организации файлов проекта.

Данная блогозапись на хабр прежде всего обусловлена появлением «Ключницы» — хороший повод связать и перевести накопленное.


У нас в программе: вольный пересказ спек OAuth2, слабые стороны и Threat Model, 0day на хабретрюк с аутенфикацией.

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:



Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.

На протяжении долгого времени я не до конца понимал htop. Я думал, что средняя загрузка [load average] в 1.0 означает, что процессор загружен на 50%, но это не совсем так. Да и потом, почему именно 1.0?

Затем я решил во всём разобраться и написать об этом. Говорят, что лучший способ научиться новому — попытаться это объяснить.

Залп скосил 50 офицеров и 760 рядовых. Французы дрогнули, запаниковали и — обратились в бегство. «Тут дела наши пошли не вполне хорошо», — описывает этот момент битвы официальная французская депеша.

Келли Дж. Порох. От алхимии до артиллерии.

Формирование Scrum команды всегда сопряжено со многими трудностями. Почти все справляются с тем, чтобы изменить порядок рабочего процесса и начать проводить некоторые из необходимых по Scrum событий. Но получить от этих формальных изменений видимую пользу и начать действительно менять рабочий процесс удается меньшинству. В результате у команды формируется следующее мнение о Scrum: “Мы без толку тратим время на митинги. Scrum не работает. Нужно что-то менять”.

Пытаясь как-то спасти положение, активисты Scrum вспоминают, что Scrum — это же еще и framework. Объявляется новая стратегия: “Мы не только Scrum, мы еще и Agile! Мы используем best practices, берем из Scrum только самое лучшее, то, что подходит конкретно для нашей ситуации, а все остальное лишнее и необязательно”. А раз так — “Мы — молодцы и все делаем правильно”.

Цель этого курса — познакомить слушателей с основными алгоритмами, применяемыми для разработки программного обеспечения. Вы научитесь выбирать подходящие структуры данных и алгоритмы для реализации возникающих задач, и узнаете, как использовать языки С/С++ для реализации алгоритмов.

Курс ведет Сергей Бабичев, доцент кафедр информатики и вычислительной математики, а также теоретической и прикладной информатики в МФТИ. Под катом вас ждет восемь лекций:

• Лекция 1. «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»
• Лекция 2. «Жадные алгоритмы»
• Лекция 3. «Сортировки»
• Лекция 4. «Поиск. Списки»
• Лекция 5. «Деревья»
• Лекция 6. «Хеш-таблицы»
• Лекция 7. «Динамическое программирование»
• Лекция 8. «Алгоритмы на графах»

Внешний вид картонного четырёхбитного калькулятора из картона. Хорошо видны полусумматор вверху и три сумматора в средней и нижней части калькулятора

Давным-давно, до изобретения электроники, люди изготавливали механические компьютеры из подручных материалов. Самым известным и сложным примером такой машины является антикитерский механизм — сложнейшее устройство из не менее чем 30 шестерёнок использовалось для расчёта движения небесных тел и позволяло узнать дату 42 астрономических событий.

В наше время механические компьютеры (калькуляторы) — скорее предмет развлечения гиков и повод устроить забавное шоу. Например, как компьютер из 10 000 костяшек домино, который складывает произвольные четырёхзначные бинарные числа и выдаёт пятизначную двухбитную сумму (математическая теория этого калькулятора и архитектура). Такие перфомансы позволяют детям лучше понять, как работают битовые логические операции в программировании, как устроены логические вентили. Да и вообще сделать маленький компьютер своими руками из подручных материалов очень интересно, тем более если вы делаете это вместе с ребёнком.

Разработчикам часто приходится иметь дело с файлами, представляющими из себя древовидную структуру: XML, JSON, YAML, всякого рода языки разметки вроде Markdown или Org-mode. Облегчая в общем и целом нашу жизнь, такие файлы имеют склонность к бесконтрольному росту, в какой-то момент из решения превращаясь в проблему.

Стандартное решение этой проблемы — разбиение на меньшие файлы. Это, конечно, работает, но не всегда удобно.

Но существует и альтернатива, о которой — ниже.

Привет, Geektimes! В продолжение темы наличных денег из разных частей света представляем вашему вниманию подборку монет регулярной чеканки. В поисках интересных экземпляров мы отправились в виртуальное кругосветное путешествие и посетили все «обитаемые» континенты.

Удалось ли нам найти что-то особенное, судить вам. Отметим лишь, что данный обзор не является рейтингом и составлен исходя из личных предпочтений членов редакции. Отправной точкой нашего путешествия будет Россия. Для наглядности маршрут передвижения мы нанесли на карту.

В последнее время всё больше и больше стало появляться ноутбуков, которые каким-то непостижимым образом работают вобще без вентилятора. Прямо как телефоны, но только ноутбуки. Бесшумно себе НЕ шелестят, и всё такое, интересное прям, ультра. И вот, в порыве, так сказать, молодецкого задора, решил я сменить свой "ещё в прочем очень даже неплохой ноутбук" на нечто этакое. Тем более, что диагональ в 14" мне была великовата, и уже очень давно хотелось вернуться на 11.6, но с сохранением Full HD.

Выбор пал на среднюю модель в 700-11 линейке Lenovo Yoga. Отличная, по ноутбучным меркам ANSI клавиатура с отдельными Home (+PgUp) и End (+PgDn). Правда, без подсветки, но она мне не нужна. 3 USB разъёма: один из них совмещён с питанием. Заявленых и в итоге достигнутых 4 часа от батарейки. Вес чуть больше килограмма. В общем — красота. Да и рыжий цвет меня устраивает вполне, всё равно наклейками обычно всё заклеено.

Единственный нюанс: работает «без нареканий» под штатным Windows 10 Home. Ну, то есть, как — «без нареканий» — это если не учитывать тот факт, что именно Работать Невозможно Же. Нет, я могу, конечно, но — это если очень много заплатят. А для обычной работы у меня Ubuntu, точней Linux Mint Mate Desktop. И, всё бы ничего, но после переезда — переноса разделов со старого на новый — Sarah отказалась дружить с моим новым ноутбуком:

• Жутко грелся, сразу и всё время градусов до 70 ℃ в Idle режиме
• Очень часто не загружался вообще
• Часто терял WiFi при температурах выше 75 ℃

Безусловно, всё под катом — это субъективное мнение, но, думаю, оно подойдёт для всех свежих Ubuntu Based дистрибутивов, а так же и для других Linux, т.к. большая часть информации совершенно не касается конкретного дистрибутива.

Решение, а так же фотки ноута и ещё немного всякой чепухи, включая Geek Porn с моддингом, под катом (Warning Трафик):

Введение

Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Интeгpaлы, чтo мoжeт быть вeceлee? Hу, вoзмoжнo нe для вcex, нo вce жe, я ужe дaвнo ничeгo нe пocтил тaкoгo cугубo мaтeмaтичecкoгo, тaк чтo пoпpoбую. Этoт пocт – пpo тo кaк бpaть «cлoжныe» интeгpaлы. Этoт пocт пoдpaзумeвaeт чтo читaтeль училcя тaки в шкoлe и знaeт тpивиaльныe пoдxoды (нaпpимep, интегрирование по частям). B пocтe мы будeм oбcуждaть тoлькo интeгpaлы Pимaнa, a нe интeгpaлы Лeбeгa-Cтилтьeca, Итo, Cкopoxoдa и тaк дaлee (xoтя я бы c удoвoльcтвиeм, чeccлoвo).

Becь этoт пocт — мaлeнькaя выбopкa peцeптoв или «пaттepнoв» кoтopыe мoжнo взять в кoпилку и пoтoм пpимeнять. Пocт peкoмeндуeтcя читaть нa high-DРI диcплee дaбы пpeдoтвpaтить глaзнoe кpoвoтeчeниe. Я пpeдупpeдил.

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Сегодня мы анонсировали новый поисковый алгоритм «Палех». Он включает в себя все те улучшения, над которыми мы работали последнее время.

Например, поиск теперь впервые использует нейронные сети для того, чтобы находить документы не по словам, которые используются в запросе и в самом документе, а по смыслу запроса и заголовка.



Уже много десятилетий исследователи бьются над проблемой семантического поиска, в котором документы ранжируются, исходя из смыслового соответствия запросу. И теперь это становится реальностью.

В этом посте я постараюсь немного рассказать о том, как у нас это получилось и почему это не просто ещё один алгоритм машинного обучения, а важный шаг в будущее.

В современных условиях интерес к анализу данных постоянно и интенсивно растет в совершенно различных областях, таких как биология, лингвистика, экономика, и, разумеется, IT. Основу этого анализа составляют статистические методы, и разбираться в них необходимо каждому уважающему себя специалисту в data mining.

К сожалению, действительно хорошая литература, такая что умела бы предоставить одновременно математически строгие доказательства и понятные интуитивные объяснения, встречается не очень часто. И данные лекции, на мой взгляд, необычайно хороши для математиков, разбирающихся в теории вероятностей именно по этой причине. По ним преподают магистрам в немецком университете имени Кристиана-Альбрехта на программах «Математика» и «Финансовая математика». И для тех, кому интересно, как этот предмет преподается за рубежом, я эти лекции перевел. На перевод у меня ушло несколько месяцев, я разбавил лекции иллюстрациями, упражнениями и сносками на некоторые теоремы. Замечу, что я не профессиональный переводчик, а просто альтруист и любитель в этой сфере, так что приму любую критику, если она конструктивна.

Вкратце, лекции вот о чем:

Абстракция – это одна из основных техник в ИТ. Любой язык программирования или моделирования, любая парадигма программирования (процедурная, функциональная, ООП, …) дают ответ на вопрос, как и от чего нужно абстрагироваться. Причём, адепты каждого подхода предлагают какой-то свой вариант абстракции.

Если вы хотите увидеть истинную, универсальную абстракцию, то вступайте в нашу… изучайте теорию категорий. В статье на примере категории множеств с картинками и JavaScript-кодом объясняются самые базовые понятия теории категорий: пределы, универсальное свойство. Рассматривается вычислительный аспект теории категорий.

Также немного говорится про классы, примеси и смеси в JavaScript.

Примеры из статьи можно посмотреть тут.

Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

Я работаю программистом уже много лет, на протяжении которых, как это ни странно, я всё время что-то программирую. И вот какую интересную вещь я заметил: в коде, написанном мной месяц назад, всегда хочется что-то чуть-чуть поправить. В код полугодичной давности хочется поменять очень многое, а код, написанный два-три года назад, превращает меня в эмо: хочется заплакать и умереть. В этой статье я опишу два подхода. Благодаря первому архитектура программы получается запутанной, а сопровождение — неоправданно дорогим, а второй — это принцип KISS.

Итак, представим себе, что есть два программиста. Один из них умный, прочёл кучу статей на Хабре, знает каталог GoF наизусть, а Фаулера — в лицо. Другой же делает всё просто. Первого будут звать, например, Борис Н., а второго — Маркус П. Само собой, имена вымышленные, и все совпадения с реальными людьми и программистами случайны.

Итак, к ним обоим приходит проектный менеджер (если в вашей вселенной PM не ходит сам к программистам, назовите его как-то иначе, например BA или lead, сути это не изменит) и говорит:
— Ребята, нам нужно, чтобы делался хлеб.

Именно так, «делался», без уточнения способа производства.

Как же поступят наши программисты?

Приветствую всех! Статью про взгляд на проблему жиров с моей, химической точки зрения я обещал написать уже давно, да больно уж вопрос непонятен. Однако, попробуем разобраться. Хотя на эту тему существует громадное количество публикаций — ясности они не приносят — так как часто противоречат и друг другу и здравому смыслу. Так что, собравшись с духом, решил рыться в материалах до момента понимания. Вас же приглашаю ознакомиться с моими изысканиями. Нам придётся копать несколько глубже обычного, постараемся разобраться с этим вопросом «с точки зрения банальной эрудиции»… в смысле — логики. На вход — факты, только факты. Причём, моя цель просто выяснить для себя этот вопрос, каких-либо других целей не имею. Меня интересует — какие жиры более полезны, какие вредны, сколько их употреблять и каких, на чём жарить, как сохраняются, разъяснить странности с маргариновыми транс-жирами(для меня объяснения изготовителей выглядят туманными и неполными). Всё это в рамках официальных рекомендаций ВОЗ и российских уполномоченных органов — то есть никакой конспирологии. Если Вам это интересно — прошу под кат.