Так или иначе наиболее важным ресурсом в сетях передачи данных является пропускная способность каналов связи. Помимо увеличения максимальной пропускной способности каналов связи и их числа очевидно, что имеет смысл оптимизировать использование уже имеющихся. Например, применяя алгоритмы сжатия. Для каждого случая наиболее оптимальный алгоритм (с точки зрения вычислительной сложности, коэффициента сжатия и т.п.) может быть своим.
Особенностью сжатия звука является субъективность её восприятия человеком. Это одновременно даёт возможность исключать незначительную информацию из сигнала, но и усложняет алгоритм сжатия.
Для того, чтобы достичь наибольшего коэффициента сжатия при минимальных потерях субъективного качества необходимо знать законы его восприятия. Этим занимается Психоакустика.
При использовании психоакустических свойств для сжатия традиционные способы оценки качества уже не подходят. Так, например, соотношение сигнал/шум становится практически бесполезным, т.к. сжатие происходит без учёта тех частей, которые человек не воспринимает. Таким образом, оценка качества так же должна учитывать свойства слухового аппарата человека.

Под катом будут рассмотрены некоторые свойства речевых сигналов и особенностей их восприятия человеком, объективные и субъективные способы оценки качества этих сигналов.

P.S. В данной статье использована моя дипломная работа, защищённая в 2011 году в Московском Авиационном Институте на факультете Радиоэлектроники Летательных Аппаратов каф. 402. Ранее работа нигде не публиковалась.

Как-то я я работал в китайской компании, занимающейся производством мобильных телефонов и другой электроники, и по почте пришло письмо с приглашением написать статью в местную газету. Компания была одним из ведущих китайских производителей телекоммуникационного оборудования, а газета была ее внутренним средством массовой информации. Она издается на английском языке, и ее раздают бесплатно в офисах всех стран, где есть ее представительства.

По-моему, получилось достаточно забавно, если принять во внимание иллюстрации.

Доброго дня, Хабр!

Пока я выбираю себе смартфон с обязательной поддержкой LTE и Quad HD разрешением, в некоторых регионах мира (да и России) у людей не то что 3G, даже передача данных второго поколения работает через раз. И как сидеть тогда в этой вашей сети? Способ есть: браузер Cosmos позволяет читать интернет по sms. Звучит дико, не правда ли? Зато работает.

Решение, изложенное в статье, расписано для пользователей OSX. Но его достаточно просто можно адаптировать и под другие популярные операционные системы.

Началось все с нетривиальной задачи: когда создается веб-сервис и мобильное приложение, неизбежно возникает потребность сделать под него презентабельную или не очень презентабельную иконку. Но стоит начать создание приложения для IOS в XCode, как тут же узнаешь, что от тебя требуется не одна иконка, а примерно десяток, причем разных размеров. Вот только часть из них:

• иконка для отображения на вкладках браузеров;
• иконка веб-приложения, отображаемая в safari mobile;
• иконка мобильного приложения, отображаемая на главном экране в ios;
• большая иконка для app store;
• маленька иконка для app store;
• иконка для поиска в spotlight.

А теперь внимание: практически для каждого пункта из этого списка есть еще и свои собственные размеры — в зависимости от типа устройства и версии iOS. Подробная спецификация иконок для веб-приложения и приложения для ios находится здесь.

Каждый раз, как кто-то узнает, что я дальтоник, я отвечаю на один и тот же вопрос: «Какой это цвет?». В 95% случаев я отвечу правильно, и поэтому мне задают еще один вопрос: «Подожди, значит, ты понимаешь, что это [вставить название цвета]? Так что ты видишь?». И тут начинается процесс объяснения того, как работает дальтонизм, и как он на меня влияет.

Сегодня мы решили оттолкнуться от тематического материала Ретта Нортона, руководителя компании Disruptive Advertising и бывшего консультанта Adobe, и поделиться собственным опытом оптимизации пользовательского взаимодействия с нашими сервисами.

Пара других материалов по этой теме из нашего блога на Хабре:

• Философия ценообразования для облачных сервисов
• Как экономить на ИТ-инфраструктуре
• Как мы разработали свой DNS-менеджер
• Предустановка панели управления и дозаказ лицензий на лету

Если вы опытный дизайнер, то согласитесь, что вдохновление другими работами не является кражей элементов пользовательского интерфейса. Наоборот, это процесс исследования. Это следование гайдам. Это применение шаблонов, с которыми пользователи знакомы.

Некоторые могут возразить, что следование гайдам может убить творчество, и в итоге все приложения будут выглядеть одинаково. С точки зрения UX, я тут вижу другую проблему. Может казаться, что применение лучших шаблонов, которые используют Google / Facebook / Instagram / [вставить любимое приложение], всегда является отличным решением. Что они ставят себе такие же задачи, что и вы. Вот несколько шаблонов, которые считаются (или считались) лучшими, но в то же время не такие уж они и хорошие, какими кажутся на первый взгляд.

Привет! После предыдущих моих постов мне часто писали ребята, которые начинают изучать тему UI/UX. Это так классно, спасибо вам! И в этой статье я делюсь принципами, которые будут интересны и полезны новичку.

С ростом популярности web-приложения его поддержка неизбежно начинает требовать всё больших и больших ресурсов. Первое время с нагрузкой можно (и, несомненно, нужно) бороться путём оптимизации алгоритмов и/или архитектуры самого приложения. Однако, что делать, если всё, что можно было оптимизировать, уже оптимизировано, а приложение всё равно не справляется с нагрузкой?

В первой части статьи мы рассмотрели основные отличия архитектуры потока данных (dataflow) от архитектуры потока управления (controlflow), совершили экскурсию в 1970-е, когда появились первые аппаратные dataflow-машины и сравнили статическую и динамическую потоковые модели вычислений. Сегодня я продолжу вас знакомить с dataflow-архитектурами. Добро пожаловать под кат!

Каждый из нас ругал синоптиков, когда оказывался под дождем, не имея в руках зонта. В топике я расскажу Вам как сделать прогноз погоды на основе модели WRF (Weather Research & Forecasting Model) на несколько суток вперед.

Главной целью создания и разработки многочисленных типов параллельных машин, о которых мы говорили в прошлой статье, это скорость. Суперкомпьютеры и многопроцессорные системы могут и должны делать все быстрее! Давайте постараемся расчитать, насколько быстрее.

Логично подумать, что если один процессор выполняет работу за n секунд, то четыре процессора потратят n/4 секунд. Понятие “фактор ускорения” (“speedup factor”) это отношение времени, которое тратит на выполнение работы один процессор к времени, которое тратит на эту же работу многопроцессорная система.

S(p) = T_s / T_p

Для расчета важно использовать самый оптимальный T_s, то есть лучший из возможных не-параллельных алгоритмов.

Теперь плохие новости: у этого ускорения есть лимит. Называется он Amdahl’s Law (Закон Амдала) и вот его суть: так выглядит какая-либо задача на обычной однопроцессорной системе:

В статье рассматривается использование платформы Java для разработки совместно с OpenCL, преимущества и недостатки этого подхода. Сочетание этих технологий в разработке ПО в перспективе позволит использовать всю мощь облачных вычислений и OpenCL

Бизнес в интернете сейчас очень сильно завязан не только на качество самого сайта, но и на его доступность и работоспособность в режиме 24/7/365. И хотя хостинг-провайдеры заявляют о достаточно большом аптайме площадок и серверов, не всегда этого бывает достаточно, чтобы быть уверенным в надежности сайта. Одним из помощников в этом является мониторинг как доступности, так и работоспособности основных подсистем сайта. Давайте посмотрим, как это можно делать сейчас.

Регулярная проверка

Один из наиболее распространенных методов — регулярная проверка работоспособности сайта. Можно делать самому — открыть с утра сайт любимой компании или интернет-магазин (имея его в стартовой странице браузера), радоваться, что работает. И закрывать. Не очень удобно и совсем не эффективно. Проблемы с доступностью обычно начинаются непредсказуемо. Обнаруживать их лучше сразу же, как только они возникли. Также часто помогают сами пользователи — начинают звонить и писать, что сайт не работает (если телефон и почта указаны где-то за пределами сайта). Самый же частый сигнал нерабочего сайта — прекращают приходить клиенты. Тут уже бьют тревогу и начинают выяснять, что же там случилось. рвут волосы, отрывают колокольчики, посыпают пеплом и солью. Хотя всего этого можно было избежать.

Измерение производительности Play Framework 2.0

Я уже рассказывал о программной платформе Typesafe Stack 2.0. В том посте шла речь об одном из компонентов платформы — фрэймворке Akka 2.0, реализующем модель акторов на JVM. Сегодня я хочу написать о возможностях другой составляющей Typesafe Stack — фрэймворке Play 2.0. Хотя о функциональности данного компонента уже рассказывали здесь и здесь, тема производительности решений под управлением Play 2.0 по-моему осталась не раскрытой.

Тестирование фрэймворка будет проводиться с помощью простейшего приложения разработанного на его основе. В результате выполнения тестов необходимо ответить на следующие вопросы. Какое максимально возможное количество одновременных подключений? Сколько оперативной памяти потребляют эти подключения? Сколько запросов в единицу времени может обработать тестируемое приложение?

Здравствуй, Хабр!

В этой статье я хочу рассказать какие есть подходы для обеспечения отказоустойчивости и масштабирования инфраструктуры серверов приложений WebSphere Application Server 7 компании IBM.

На прошлой неделе состоялся успешный эксперимент по запуску нового решения для download-сервиса. Один достаточно скромный сервер (2 x Intel Xeon E5620, 64 GB RAM) под управлением Java-приложения собственной разработки принял на себя нагрузку восьми Tomcat'ов, обслуживая более 70 тысяч HTTP-запросов в секунду общей пропускной способностью 3000 Mb/s. Таким образом, весь трафик Одноклассников, связанный с пользовательскими смайликами, обрабатывался одним сервером.

Вполне естественно, что высокие нагрузки требовали нестандартных решений. В цикле статей о разработке высоконагруженного сервера на Java я расскажу о проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться, и о том, как мы их преодолели. Сегодня речь пойдет о кешировании изображений вне Java Heap и об использовании Shared Memory в Java.

Споры о том, что лучше: ручное управление или автоматическое ведутся во многих областях науки и техники. Положиться на человека или отдаться на откуп бесстрастным механизмам и алгоритмам? Похоже, что в мире создания Enterprise решений чаша весов склонилась все-таки в сторону автоматического управления памятью, большей частью из-за того, что возиться с указателями, ручным управлением памятью и закрашивать седину после каждого бага, появившегося из-за «неправильного» компилятора С/C++ не хочется сейчас уже никому. Но до сих пор возникают на форумах топики, где не сдающиеся суровые приверженцы ручного управления памятью яростно и непримиримо отстаивают свои ретроградные взгляды в борьбе с прогрессивной частью человечества. Пусть их, оставим их в покое.

Одной из наиболее часто использующихся платформ с механизмами автоматического управления памятью стала Java. Но, автоматическое управление памятью принесло не только комфорт в нелегкий труд программистов, но и свои недостатки, с которыми приходиться сталкиваться всё чаще и чаще. Современные многопользовательские приложения, способные обработать огромный поток транзакций, требуют значительных аппаратных ресурсов, размеры которых раньше было трудно даже вообразить. Однако, дело не в размерах этих ресурсов, дело в том, что сборщик мусора, существующий в большинстве современных JVM, не может работать эффективно с большими объемами памяти.

Весь поисковый индекс Google размещается в RAM памяти уже как минимум 5 лет. Почему бы не попробовать сделать то же самое и с поисковым индексом для Lucene?

В последнее время, оперативная память стала весьма недорога, поэтому для высоконагруженных ресурсов, вполне резонно ожидать серьезного улучшения производительности за счет размещения поискового индекса целиком в оперативной памяти.

Очевидный вопрос – не попробовать ли нам загрузить весь индекс, в предоставляемый Lucene класс RAMDirectory?

Оптимизация настроек всегда дело тонкое и выставить именно те параметры, которые дадут максимальную производительность, зачастую можно только уже в процессе работы приложения, когда уже есть статистика нагрузки и видны узкие места.
Но очень полезно сделать и первичную оптимизацию при запуске СУБД. В этом посте рассмотрены пути автоматической оптимизации MySQL и PostgreSQL утилитами mysqltuner и pgtune.