Доброго времени суток, дорогие хабрачане!

В продолжении темы о поступлении в магистратуру в США, расскажу о необходимых экзаменах.

Любой желающий поступить в магистратуру в США обязан подтвердить достаточный для обучения уровень владения английским языком (IELTS/TOEFL) и общий уровень подготовки (GRE/GMAT). Для языкового экзамена есть исключения, когда человек уже проучился в американском вузе или школе, но для таких людей данная ветка даже и не нужна.

Итак, рекомендую сдавать эти экзамены поочередно: IELTS/TOEFL ==> GRE/GMAT. Потому что, второй экзамен идет сложнее, и успешная сдача второго экзамена требует как минимум upper-intermediate.

Что же все таки сдать IELTS или TOEFL? Для начала обозначим то, что 99% американских вузов принимают IELTS. И минимальный порог в среднем 6.5 баллов в общем, и как минимум 6.0 в каждой секции. Лига плюща принимает 7.0 overall и выше, в то время как для «средних» и 5.5 бывает достаточно, хотя такие вузы не предоставят вам полное финансирование скорее всего. Зато порадуют приемлемой ценой и скидками на обучение. Лично я сам сдавал IELTS и необходимо было набрать 6.5 overall. Помните в предыдущем посте я как-то говорил, что все карты легли так, чтобы я поступил именно в Бэйлор? Так вот, это единственный университет, которые не обозначили минимальный порог по секциям (во всех других вузах в каждой секции допускается на 0.5 меньше чем overall). А я завалил одну секцию =( Помню когда увидел результаты я не знал радоваться или нет, ведь не смотря на достаточный общий балл, я не знал точно примут ли заваленную секцию. Уточнив у представителей вуза удовлитворительность моего результата, я с радостью приступил к подготовке к следующему экзамену. Записался на ближайшую дату (уже через две недели) и начал подготовку.

Несколько месяцев назад на Хабре был опубликован материал, в котором описывался алгоритм движения денег в банковской системе. Однако привычные нам банки — не единственный инструмент, которые жители разных стран мира используют для работы с финансами.

Одна из таких финансово-расчетных систем получила название «Хавала». Она зародилась в Индостане задолго до появления банковской системы западного образца (по разным оценкам, она работала уже в 8 веке), и до сих пор используется многими гражданами стран Среднего Востока, Африки и Азии в качестве альтернативного инструмента расчетов.

Кевин Поулсен, редактор журнала WIRED, а в детстве blackhat хакер Dark Dante, написал книгу про «одного своего знакомого».

В книге показывается путь от подростка-гика (но при этом качка), до матерого киберпахана, а так же некоторые методы работы спецслужб по поимке хакеров и кардеров.

Начало и план перевода тут: «Шкворень: школьники переводят книгу про хакеров».

Логика выбора книги для работы со школьниками у меня следующая:

• книг про хакеров на русском языке мало (полторы)
• книг про кардинг на русском нет вообще (UPD нашлась одна)
• Кевин Поулсен — редактор WIRED, не глупый товарищ, авторитетный
• приобщить молодежь к переводу и творчеству на Хабре и получить обратную связь от старших
• работать в спайке школьники-студенты-специалисты очень эффективно для обучения и показывает значимость работы
• текст не сильно хардкорный и доступен широкому кругу, но затрагивает вопросы информационной безопасности, уязвимости платежных систем, структуру кардингового подполья, базовые понятия инфраструктуры интернет
• книга иллюстрирует, что «кормиться» на подпольных форумах — плохо заканчивается

Книгу полностью перевели, сейчас переводим статьи Пола Грэма. Кто хочет помочь — пишите в личку magisterludi.

Глава 15. «UBuyWeRush»

(за перевод спасибо хабраюзеру ungswar )

Захудалый торговый центр был расположен в том обширном равнинном интерьере Лос-Анджелеса, который вряд ли бы напечатали на открытке. Далеко от океана и так далеко от холмов, что приземистые оштукатуренные строения могли бы стать Голливудской сценой, где невыразительное голубое небо за ними играло бы роль хромакея, который заполнят горами или деревьями во время пост-продакшна.

Крис припарковал машину на стоянке усеянной мусором. На маркизе перед входом верхняя вывеска рекламировала салун «Страна ковбоев», ниже шел обычный для юга Лос-Анджелеса набор: винный магазин, ломбард, маникюрный салон. Еще одна была не совсем обычной: UBuyWeRush (ТыПокупаешьМыВрываемся) — единственная магазинная вывеска в Лос-Анджелесе, которая так же являлась ником на сайтах CarderPlanet (Планета кардеров) и Shadowcrew (Теневая команда).

Он прошел внутрь офиса, где пустое окно ресепшна предлагало в аренду помещения бывшей медицинской клиники по 60 центов за квадратный метр. На стене висела карта мира в проекции Меркатора ощетиненная канцелярскими кнопками. Криса тепло встретил лично UBuy — Цезарь Карренза.

Цезарь пришел в подполье окольным путем. В 2001 году он закончил институт DeVry по специальности программирование и надеялся найти работу в Интернете. Когда найти такую не удалось, он решил попробовать себя в качестве самостоятельного предпринимателя в сети.

Из объявления в газете Daily Commerce он узнал о предстоящем аукционе, где владельцы публичного склада в Лонг Бич продают содержимое контейнеров, брошенных арендаторами. Придя на этот аукцион, он обнаружил, что там соблюдается весьма специфический ритуал. Управляющий, вооружившись внушительным болторезом, перерезал замок недобросовестного владельца на глазах у участников аукциона и открывал дверь. Участники — их было около двадцати — старались оценить содержимое стоя на отдалении нескольких метров. Победитель мог закрыть контейнер своим навесным замком и должен был очистить его от содержимого в течение 24-х часов.

API синтаксического анализатора

Продолжаю свой предыдущий пост. Время сфокусироваться на деталях внутреннего устройства синтаксического анализатора. В качестве языка реализации я выбрал Go, поскольку хотел малой ценой получить параллельный (в смысле, использующий все доступные ядра CPU) производительный инструмент, без погружения в низкоуровневую пучину C++.

Полученный код предоставляет следующий API:

type Attribute struct {
    Name   string
    Value  string
}

type ParseMatch struct {
    Text            string
    Nonterminal     string
    Rule            string
    Attributes      []Attribute
    Submatches      []ParseMatch
    Hypotheses      []string
    HypothesisCount uint
}

func Parse(text, nonterminal string, hypotheses_limit uint) []ParseMatch

Match ссылается на дочерние объекты того же типа, соотвествующие нетерминалам или лексическим терминалам подошедшего правила. В общем случае, из-за неоднозначности, присущей естественным языкам, тексту соответствует несколько разборов (например, из-за наличия омонимов). Поэтому функция Parse возвращает множество объектов Match. Вышеупомянутая неоднозначность синтаксического разбора должна устраняться на следующем (семантическом) уровне анализа текста.

Итак, функция Parse берёт text — текст для разбора, nonterminal — название нетерминала (например, «sentence»), а также максимальное число выдвигаемых гипотез hypotheses_limit (об этом чуть ниже). Параметр nonterminal может быть пустым. В этом случае тексту будет сопоставляться лексический терминал, найденный в морфологической базе.

В терминах данного анализатора гипотеза — это предположение того, что нарушенное ограничение значения атрибута вызвано случайной причиной. Если анализатор встречает несоответствие значения атрибута ограничению, заданному рассматриваемым в данный момент правилом, а число выдвинутых гипотез не достигло hypotheses_limit, то данное несоответствие игнорируется. В противном случае рассматриваемое правило отбрасывается. Данный механизм удобен для отладки правил, но должен избегаться в реальной работе, поскольку чудовищно замедляет процесс разбора.

Электронная почта — отличный инструмент коммуникации, который позволяет компаниям доставлять аудитории контент удобным для нее способом. При этом читать письма в формате plain text не всегда удобно, поэтому в современных новостных рассылках используются различные графические элементы.

Вёрстка HTML для электронной почты — интересная и довольно сложная задача. Письма должны одинаково хорошо отображаться на старых устройствах и версиях программных клиентов.

В сегодняшней статье мы поговорим о том, как создавать email-письма, которые хорошо выглядят на любых устройствах, а также рассмотрим способы адаптации HTML-кода уже существующих рассылок для их отображения на телефонах и планшетах.

Примечание переводчика: Представленный ниже материал содержит значительное количество технических терминов, при переводе которых могут возникнуть неточности. Если вы заметили опечатку, ошибку или неточность перевода — напишите нам, и мы оперативно всё исправим.

Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.

История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.

Моделирование нейронов

Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.



По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.

При звонках в колл-центр компаний часто приходится сталкиваться с большим временем ожидания на линии, многие из нас слушали надоедливую мелодию в течение десятков минут хотя бы раз в жизни. Самое интересное заключается в том, что это совершенно невыгодно компании в колл-центр которой вы звоните, особенно если вы звоните на номер 8-800. К счастью, уже давно придуман способ, позволяющий решить данную проблему — это callback или обратный вызов. Суть этого способа очень простая: позвонившему предлагают отключиться от колл-центра при этом его номер так и остается в очереди на обслуживание и как только его очередь подойдет, то ему автоматически наберут и соединят с оператором, на которого распределился его звонок. Таким образом убиваем сразу несколько зайцев: не занимаются линии колл-центра, не тратятся дорогостоящие минуты 8-800, а клиенты не испытывают лишнего раздражения в ожидании ответа. Вендоры колл-центрового ПО хотят за такую функцию весьма приличных денег, а мы под катом расскажем как данный функционал достаточно просто и быстро реализуется с помощью платформы VoxImplant.

1. Введение

В этой статье я попытаюсь исследовать и развенчать пять популярных мифов про C++:

1. Чтобы понять С++, сначала нужно выучить С
2. С++ — это объектно-ориентированный язык программирования
3. В надёжных программах необходима сборка мусора
4. Для достижения эффективности необходимо писать низкоуровневый код
5. С++ подходит только для больших и сложных программ

Если вы или ваши коллеги верите в эти мифы – эта статья для вас. Некоторые мифы правдивы для кого-то, для какой-то задачи в какой-то момент времени. Тем не менее, сегодняшний C++, использующий компиляторы ISO C++ 2011, делает эти утверждения мифами.

Мне они кажутся популярными, потому что я их часто слышу. Иногда их аргументировано доказывают, но чаще используют как аксиомы. Часто их используют, чтобы отмести С++ как один из возможных вариантов решения какой-либо задачи.

Каждому мифу можно посвятить книгу, но я ограничусь простой констатацией и кратким изложением своих аргументов против них.

9-го декабря вышла новая Fedora 21 Workstation, которую по совокупности параметров можно назвать «самым свежим и стабильным» Линукс-десктопом.

За время использования и тестирования Fedora я проникся к этой платформе глубокой симпатией и хочу поделиться этим теплом и знаниями о ней с вами.

В течение года я наблюдал за её работой в качестве рабочего и игрового места в разных ситуациях — от станций с «умирающим» железом до нового игрового ноутбука Asus G750JM с Nvidia Optimus.

Собранные заметки получились несколько шершавыми, старающимися охватить одновременно и новичков в Линуксе, и опытных пользователей с разработчиками. Прошу простить. Хочу донести большой объем информации в одной статье: и по общей настройке и установке Федоры, и по технологии Nvidia Optimus на ноутбуках, wi-fi с проприетарными драйверами, о настройке симпатичных шрифтов в Java и IDE от JetBrains, запуску игр в Steam на дискретной видеокарте, о результатах сравнительного тестирования игр, графики и браузеров между Федорой и Windows 8.1, и даже об установлении одного «абсолютного» рекорда.

Хочу отметить, что свежие десктопные Линуксы также отличаются качественной поддержкой дисплеев высокого разрешения с хорошей отрисовкой шрифтов и оконных элементов, предоставляют высочайшую степень различных персональных настроек, «хаков» и возможностей оперирования с приложениями. Всё это позволяет не только значительно повысить эффективность своей работы, но и сделать это с комфортом для глаз.

^{Фото с wiki.apidesign.org/wiki/HtmlForFood}

Здравствуйте. Мы подвели итоги проделанной за восемь лет работы, посчитали проекты, куда наша студия входила технологическим инвестором, проанализировали успехи и провалы. Несмотря на некоторый достигнутый прогресс, мы пришли к выводу, что coding for equity не работает.

Под катом – описание причин отказа от практики технологических инвестиций, причин провалов проектов, которые мы кодили for equity, и разных схем работы с основателями в зависимости от временного периода, размера студии, ситуации на рынке. А также – немного грусти, философии и лирики.

Ранее уже была публикация, которая демонстрировала как использовать Symfony2 и RequireJS с помощью бандла HearsayRequireJSBundle. Способ имеет место быть, знаю из первого ряда, потому как принимал непосредственное участие в разработке второй версии этого бандла. Тем не менее, этот бандл не использую. Клиентскую часть чаще разрабатываю как SPA и нашел более простой способ, о нем и пойдет речь.

Разработчики сегодня создают новые классы приложений. Эти приложения разрабатываются уже не под отдельный сервер, а запускаются с нескольких серверов в дата-центре. Примеры включают фреймворки, реализующие аналитические вычисления, такие как Apache Hadoop и Apache Spark, брокеров сообщений, вроде Apache Kafka, key-value хранилища, например Apache Cassandra, а также приложения, с которыми работают непосредственно конечные пользователи, вроде тех, которые используются компаниями Twitter и Netflix.

Эти новые приложения – больше, чем просто приложения, это – распределенные системы. Точно так же, как когда-то для разработчиков стало привычным создавать многопоточные приложения для отдельных машин, становится общепринятым проектировать распределенные системы для дата-центров.

Но разработчикам довольно сложно создавать такие системы, а администраторам тяжело их поддерживать. Почему? Потому что мы используем неверный уровень абстракции, как в отношении разработчиков, так и в отношении администраторов – уровень машин.

В ряде случаев у компании может возникнуть необходимость обзвонить каких-то из своих клиентов и сообщить им о чем-то, или, например, провести опрос про качеству обслуживания. Данную задачу можно решать разными способами, но мы будем исходить из того, что в данном случае ее нужно решить веб-разработчику, который привык иметь дело с Javascript/веб-сервисами и не сильно хочет вникать в особенности систем IP-телефонии. К счастью для него есть подходящий инструмент, о котором подробнее под катом.

В ходе разработки серверной части сервиса загрузки файлов на Golang родилось отдельное приложение – pavo. В задачи приложения входит загрузка целых файлов, по одному или несколько за раз, кусочная загрузка файла(chunked upload), конвертер изображений. Реализована загрузка данных через multipart/form-data и загрузка файла в бинарном виде в теле запроса. Для работы в production окружении используется nginx для авторизации и обработки медленных соединений. В качестве клиентской библиотеки можно использовать jQuery File Uploader.

Сколько ни говори халва, во рту слаще не станет. Сколько ни пиши «мы ищем программиста», программистов больше не становится. Как же пытаются «заманить» на работу типичного программиста обычные рекрутеры?

Типичное рекламное объявление:

Звучит почти как объявление из анекдота «Нужны рабочие для работы на работе, оплата деньгами».

QR код — это монохромная картинка, на которой некоторые устройства (например смартфон со специальным приложением) распознают текст. Этим текстом может быть не только простая фраза, но и, хоть это и не входит в официальную спецификацию, ссылка, номер телефона или визитная карточка. Такие коды чаще всего используют, чтобы закодировать ссылку и распечатать её на плакате или визитке.

Эта статья — подробная инструкция по созданию QR кода с примерами на каждом шаге, которая требует от вас только базового умения работать с бинарными данными и владения любым языком программирования (если вы хотите создать автоматический генератор QR кода).

За основу этой статьи взят цикл статей «QR Code Demystified» Джейсона Брауна (Jason Brown). В этих статьях опущено много нюансов, что вызвало у меня некоторые проблемы. Все эти нюансы учтены и упомянуты здесь.

Мой вольный перевод вчерашнего анонса гугла о том, как сделать так, чтобы аякс индексировался.

Команда гугла спешит представить вам новый подход который позволит индексировать сайты, сделанные с помощью AJAX. Выработанный стандарт поможет как вебмастерам так и пользователям, сделав содержимое интерактивных AJAX сайтов доступным для индексации любой поисковой системе, согласившейся принять участие в этом проекте. Мы полагаем, что если интерактивный контент станет доступным для индексации, то это только улучшит содержание Интернета.

AJAX сайты достаточно популярны среди пользователей, но поисковые системы, как правило, не могут получить доступ к контенту такого сайта. Согласно нашему последнему исследованию, около 70% всех сайтов, которые мы проверили, используют ту или иную форму JavaScript. Конечно, большинство JavaScript это не AJAX, но тем не менее, было бы хорошо, если бы поисковые машины могли индексировать AJAX. В таком случае, разработчики могли бы делать свои сайты более интересными и снабжать их большим количеством «фишечек», а поисковые системы, в свою очередь, индексировали такие сайты и отображали их в результатах поиска.

В статье рассмотрим, как и зачем применять mapping. Нужен ли он вообще и в каких случаях. Я приведу примеры его установки, а так же постараюсь поделиться некоторыми полезными хитростями, которые могут помочь вам в усовершенствование поиска на вашем сайте.

Всем, кому интересен современный поисковый движок ElasticSearch, прошу под кат.

Уже довольно давно большинство сайтов перестало быть набором HTML/PHP/CSS/JS-файлов, которые достаточно просто загрузить на сервер. Bower, Grunt, Component.js, AMD, Require.js, CoffeeScript, Clojure, Composer, npm, LESS и ещё 100500 инструментов — всё это сегодня применяется для сборки проектов, обновления компонентов, загрузки зависимостей, сжатия кода, компиляции из одного JavaScript в другой, подтасовки карт, прополки огорода и даже готовки яичницы.

Многих людей это вдохновляет. Да что там — 95% моих знакомых в один голос твердят, как подключив всего пару-тройку библиотек с особой, уличной магией можно забабахать сайт на over-9000 зелёных австралийских долларов — и всего за один вечер, с перерывом на кофе и бублики.

А я — странный человек. Не люблю смешения языков, технологий, библиотек. Angular, Knockout, React — они все хороши, но каждая — по-своему сложна. А ведь есть и «гибриды», где сходится сразу несколько миров — как Ember и Knockout.Bootstrap. Вдобавок, многие построены на jQuery — впрочем, к ней даже у меня претензий нет; наверное, таким и должен был быть JavaScript.

Как бы то ни было, реальность беззастенчиво входит в контакт с мечтами и расставляет точки над «i». Мне так же приходится писать на «new & popular» — а когда пишешь, душа томится и просится создать очередной велосипед… а ей разве откажешь? Она ведь как дитя малое.

Велосипед был создан. Велосипед без фантиков. Такой же простой, как автомат Калашникова, и многогранный, как швейцарский нож, где вместо наследования — события, вместо моделей, коллекций и представлений — один класс, с неограниченной вложенностью и полной свободой действий, почти в два раза меньший Backbone.js, использующий Underscore.js и, необязательно, jQuery/Zepto.

Добро пожаловать в Sqimitive.

Доброго времени суток, уважаемые хабравчане. За последнее время я увидел несколько интересных и полезных инструментов/библиотек/событий, которыми хочу поделиться с Хабром.

DC.js

Библиотека позволяет создавать великолепные многоуровневые/масштабируемые кроссплатформенные графики и диаграммы с моментальным перерендерингом при пользовательском взаимодействии. За процесс визуализации отвечает знаменитая d3.js, а за анализ многомерных наборов данных crossfilter.js. Кстати кроссфильтр — проект небезызвестной компании Square.

chart.renderlet(function(chart){
    // smooth the rendering through event throttling
    dc.events.trigger(function(){
        // focus some other chart to the range selected by user on this chart
        someOtherChart.focus(chart.filter());
    });
})