Маленькая версия

Все административные единицы! Пока всё сыро и сложно!!! Но это пока!!!

Большая версия

Mapzen создаёт географический справочник административных единиц. Не то, чтобы всех, но подавляющего большинства, и, мы надеемся, большинства их видов. Географический справочник — это большой список административных единиц, каждая из которых имеет постоянный идентификатор и некоторое количество свойств, описывающих их местонахождение. Интересно рассматривать справочник как пространство, где дебаты вокруг административных единиц ведутся, но не решаются. Мы называем наш справочник «Who’s On First» (Кто на первой базе), или короче — «WOF».

Хочу опубликовать коротенькую заметку о том как интегрировать, зарелизиный совсем недавно, ActionCable в ваш Ruby on Rails проект на примере Live — чата. Я не стану углубляться в то, как работает сам ActionCable, просто приведу небольшой пример использования.

Привет!

Конференция FPConf уже в эту субботу, нас аж 160 и еще не поздно заскочить в последний вагон. Регистрация — тут.

А накануне мы решили задать нашим спикерам один довольно неоднозначный вопрос. Публикуем ответы, ваши варианты в комментах люто приветствуются!



В объектно-ориентированных языках есть широко известный список паттернов проектирования (design patterns) от «Банды четырех» (Gang of Four). В функциональных языках такого известного списка не существует. С вашей точки зрения, почему так?
Подобные паттерны не нужны при программировании на функциональных языках или просто их канонический список еще не сложился?

Многие люди сталкиваются с вопросом покупки или продажи недвижимости, и важный критерий здесь, как бы не купить дороже или не продать дешевле относительно других, сопоставимых вариантов. Простейший способ — сравнительный, ориентироваться на среднюю цену метра в конкретном месте и экспертно добавляя или снижая проценты от стоимости за достоинства и недостатки конкретной квартиры. Но данный подход трудоемок, неточен и не позволит учесть все многообразие отличий квартир друг от друга. Поэтому я решил автоматизировать процесс выбора недвижимости, используя анализ данных путем предсказания «справедливой» цены. В данной публикации описаны основные этапы такого анализа, выбрана лучшая предиктивная модель из восемнадцати протестированных моделей на основании трех критериев качества, в итоге лучшие (недооцененные) квартиры сразу помечаются на карте, и все это используя одно web-приложение, созданное с помощью R.

Можно прочитать много книг по базам данных, написать кучу приложений на аутсорс или для себя. Но при этом невозможно не наступить на грабли, при работе с действительно большими базами/таблицами особенно, когда downtime на большом проекте хочется свести к минимуму, а еще лучше совсем избежать. Вот здесь самые простые операции, как например изменение структуры таблицы может стать более сложной задачей. Наиболее интересные случаи, проблемы, грабли и их решения из личного опыта с которыми нам на проекте Pushwoosh пришлось столкнуться описаны под катом. В статье нет красивых картинок, зато есть много сухого текста.

Здравствуйте, уважаемые пользователи и посетители Хабра. В первой статье Веб-приложения на Clojure были рассмотрены базовые инструменты и библиотеки для построения веб-проектов на Clojure. А именно Leiningen, Ring, Compojure, Monger, Buddy и Selmer. Здесь же речь пойдет об их практическом применении.

Тем, кто сталкивался с функциональными языками программирования наверняка знакома такая конструкция:

  fact(0) -> 1
  fact(N) -> N * fact(N - 1)

Это один из классических примеров ФП — вычисление факториала.
Теперь это можно делать и на CoffeeScript с библиотекой f_context, просто оборачивая код в f_context ->, например:

  f_context ->
    fact(0) -> 1
    fact(N) -> N * fact(N - 1)

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

Недавно мы в «Я люблю ИП» закончили курсы по дизайну от trydesignlab.com. И это одна из самых важных статей, которую нам посоветовал ментор в процессе обучения. Именно поэтому мы решили её перевести. Посмотреть все наши работы с курсов можно в ВКонтакте по тэгу #design101@iloveip.

Вступление

Сначала о главном. Это руководство не для всех. Это руководство прежде всего для:

• разработчиков, которые хотят уметь делать хорошие интерфейсы для себя, если вдруг прижмёт;
• UX-дизайнеров, которые знают, что хороший UX-дизайн продаётся лучше в красивой UI-упаковке.

Если вы ходили в художественную школу или считаете себя хорошим дизайнером интерфейсов, то скорее всего это руководство покажется вам а) скучным, б) неправильным или даже в) вызывающим раздражение. Это нормально. Просто закройте эту вкладку и двигайтесь дальше.

А пока давайте я расскажу, что вы найдёте в этой статье.

Введение

Я люблю функциональные языки за их простоту, ясность и предсказуемость. Пишу в основном на Elixir / Erlang / OTP, пробовал другие языки, но Erlang с его акторами пока мне гораздо ближе чем например Lisp или Haskell. Как известно Erlang == web, а у чего-либо написанного для веба порой бывает клиентский веб-интерфейс: html, css, js — содержимое. Увы js это стандарт современного веба, для него есть библиотеки почти под любую задачу почти на все случаи жизни, да и это более-менее единственное доступное средство что-то выполнить в браузере на стороне клиента. Поэтому нам всё-таки нужен js. Сперва мне подумалось «Лямбды и функции высшего порядка есть, значит писать на js будет просто. Выучу синтаксис и буду писать так же как пишу в Erlang/Lisp/Haskell». Как же я ошибался.

В первой части этой статьи мы рассмотрели теоретические основы торговли акциями на американских фондовых рынках (NASDAQ, NYSE, AMEX). Ознакомились с основными понятиями, определениями и принципами. Если во второй части что-то будет непонятно, то, возможно, вы не слишком внимательно ознакомились с первой частью. Всегда можете вернуться туда и что-то уточнить.

Во второй части я хотел сформулировать и изложить пошаговое практическое руководство, т.е. некий HowTo о том, как купить какие-то конкретные акции на бирже NASDAQ или NYSE. Допустим, вы захотели купить акции какой-то конкретной компании, например, Google, Apple, Microsoft, Yandex, Intel или Tesla Motors с целью инвестиций (в расчёте на рост стоимости этих акций в будущем).

Что для этого нужно, и с чего вообще начать?

Многие из вас, читая на Хабре статьи об успешных IT-фирмах и быстро развивающихся высокотехнологичных компаниях, наверняка, задумывались о том, чтобы инвестировать свои деньги в их акции с целью получения прибыли, когда через несколько месяцев или даже лет рыночная стоимость этих акций заметно вырастет.

Я и сам об этом частенько задумывался, но меня всякий раз останавливало полное отсутствие опыта в вопросах торговли акциями (я никогда до этого не торговал ценными бумагами даже на российских биржах) и практически нулевое знание теории биржевой торговли.
Именно из-за такого страха перед неизвестностью, а также из-за собственной лени (нежелания разбираться с нуля в новой для себя области), многие так и не отваживаются на покупку акций, хотя и имеют достаточный стартовый капитал, чтобы выйти на этот рынок.

Но в итоге я всё же сделал усилие над собой: сначала немного вник в азы торговли акциями, а потом наконец решился и начал торговать акциями на фондовых рынках США (NYSE, NASDAQ, AMEX). И, самое главное, я понял, что купить акции — это не так уж и сложно, как казалось раньше, и даже не так затратно (в плане накладных расходов), как я предполагал. И в этой статье я хочу поделиться исключительно своим опытом в данной области в виде общих теоретических сведений и практического руководства (HOWTO) для новичков.

Вы не найдёте здесь описания методик и стратегий торговли на фондовых рынках, и вы уж точно не станете профессиональным биржевым трейдером сразу после прочтения этой статьи. Статья просто о том, как новичку без опыта биржевой торговли купить акции на зарубежных биржах.

Здесь описаны в первую очередь российские реалии, но для граждан некоторых соседних стран статья тоже может оказаться во многом полезной. Если вы имеете некие финансовые накопления и хотите их инвестировать в акции иностранных компаний, но пока не знаете, как это сделать, что для этого нужно и с чего вообще начать, то эта статья для вас.

Разделил статью на две части:

1. В первой части рассмотрим теоретические основы торговли акциями.
2. Во второй части будет практическое руководство для новичков по покупке и продаже акций.

Статья 1. Почему я не преподаю SOLID

Если вы разговариваете с кем-то, кому небезразлично качество кода, уже достаточно скоро в разговоре всплывёт SOLID — аббревиатура, помогающая разработчикам запомнить пять важных принципов объектно-ориентированного программирования:

SOLID полезен. Его разработали знатоки в нашей области. Он помогает людям рассуждать о дизайне. Помогает создавать системы, устойчивые к изменениям.

Раньше SOLID был краеугольным камнем моего набора средств проектирования. Я делал все возможное, чтобы сделать мой код как можно более SOLID. Я учил других поступать так же.

Сегодня SOLID остается для меня важным, но я больше не пытаюсь сделать мой код SOLID. Я редко упоминаю его, когда говорю про дизайн. И тем более я не учу пользоваться им разработчиков, которым хочется почерпнуть хорошие дизайнерские методы проектирования. Он больше не находится у меня под рукой в моем «ящике для инструментов». Он лежит в пыльной коробке на чердаке. Я храню его, потому что он важен, но редко им пользуюсь.

Несмотря на развитие картографических веб-фреймворков, редактирование векторных географических данных всё ещё, по большей части, происходит в настольных приложениях, но пора бы уже переходить к редактированию в браузерах.

Для отрисовки веб-карт существует несколько открытых библиотек, например, OpenLayers и Leaflet. Довольно давно наш выбор пал на Leaflet и мы продолжаем его активно использовать при реализации проектов. Для редактирования геоданных хотелось бы использовать его же и, при этом, иметь возможность интегрироваться с существующими хранилищами пространственных данных.

Для достижения последней цели как правило используются ГИС-сервера (geoserver, mapserver), которые умеют публиковать большое количество разнообразных форматов данных по стандартам OGC. Так, WMS протокол прекрасно справляется с функцией визуализации готовой карты, но не предполагает функции редактирования, для которой резонно использовать WFS-протокол с возможностью изменения данных. Запросы к WMS возвращают уже отрисованные тайлы — картинки, а к WFS — сырую информацию, «исходный код» за этими тайлами. Leaflet поддерживает модули расширения, соответственно, можно поискать готовый компонент, либо написать свой. Т.к. поиск готовых модулей для Leaflet удовлетворяющих результатов не дал, мы приступили к собственной реализации.

По статистике запросов на leaflet.uservoice.com понятно, что данный модуль интересен не только нам.

Занимаясь разработкой веб-карт, использующих данные OpenStreetMap, часто возникает вопрос о том, как показывать карты с корректными русскими названиями. Этой проблемы не возникает, если ваши карты показывают исключительно Россию. Однако, если вы посмотрите, например, карту Китая, то вам вряд ли понравится такое обилие иероглифов, а тщетные попытки найти Пекин на такой карте, скорее всего, не увенчаются успехом.



Известно, что свободолюбивый проект OpenStreetMap позволяет сохранять названия географических объектов на разных языках. Для этого используются специальные теги, типа name:ru, name:en или name:es, и что самое главное, они заполняются участниками OpenStreetMap. Конечно, наиболее подробные надписи создают пользователи на том языке, на котором они говорят: в России — на русском, в Китае — на китайском, в африканских странах — на местных языках. Шансов, что какая-то улочка в Нигерии будет иметь русский перевод, мало, но все же основные географические объекты (страны, города, реки и т.п.) имеют переводы. Этой небольшой картографической информации бывает вполне достаточно, чтобы русскоязычный пользователь открыл, например, карту Китая и нашел на ней основные названия. Таким образом, ваш ресурс станет чуть более дружелюбным для пользователя.

Semantic Web (он же Web of Data, Linked Data, Linking Open Data) — это направление развития Всемирной паутины, позволяющее машинам не только отображать информацию в интернете, но и понимать ее смысл.

В посте на своем блоге «gdal_translate и gdalwarp для перепроицирования изображений» описывался процесс получения картинок под разные проекции с помощью утилит GDAL. Полученные изображения я использовал как подложки для карт в примерах проекта dbCartajs. Позже, работая над портированием канвасной версии своего планетария на WebGL, описанной в статье «Звездное небо на WebGL с использованием Three.js» на Хабре, у меня возникла мысль со временем перенести не только глобус, но и плоские на карты на WebGL, используя вместо фона текстуры. То есть для создания карты обойтись только использованием браузера и JavaScript без использования серверных компонентов.

Пару лет назад я сильно заинтересовался UX и всем, что с ним связано. Постепенно пришло понимание, насколько важна визуализация информации, особенно сейчас. Прочитав Тафти, Кливеленда и Бертена, просто невозможно не думать в этом направлении. Постоянно приходят в голову идеи, как сделать вещи (в частности, в нашем продукте) более визуальными, более понятными.

Ниже я попытался показать, почему визуализация информации важна, рассказать о ее базовых принципах и показать несколько классных примеров. Заранее прошу прощения за парочку скучных определений и отсутствие шуток в статье. Это сделано намеренно. Статья дэдли сериоус.

И, как обычно, прощу прощения за объем статьи. Но, надеюсь, вам будет интересно дочитать до конца.

Хочу поделиться своей небольшой библиотекой. Интересно услышать ваше мнение о ней.

Сразу к сути дела: htmlmake — это js-функция, позволяющая создавать строку с html-разметкой внутри для дальнейшей вставки в DOM-дерево.

Наша компания занимается администрированием веб-серверов на базе CentOS. Довольно часто наши клиенты используют веб-приложения на базе python, ruby или java. Для автозапуска подобных приложений есть готовые шаблоны для написания стартап-скриптов. Но прогресс не стоит на месте, вышел уже второй релиз CentOS 7 и, следуя старой традиции «не ставить dot-zero релизы на продакшен», мы начинаем предлагать клиентам сервера на базе CentOS 7.1 (1503).

В CentOS7, так же как и в его родителе RHEL7, используется systemd — менеджер системы и служб для Linux, совместимый со скриптами инициализации SysV и LSB. systemd обеспечивает возможности агрессивной параллелизации и много всего прочего.



Огромный монстр с множеством возможностей, гибкими настройками и мегабайтами документации…

Но что делать, если стоит задача быстро-быстро, вот прямо вчера, сделать автозапуск некоего сервиса?
Давайте выжмем из документации минимально необходимый набор информации для создания простых старт-стоп скриптов.