В прошлой статье я описал мой путь по созданию опытной партии изделия, в ней я литье в силикон отдал на аутсорс. Пока я ждал выполнения моего заказа, потихоньку сам начал осваивать это ремесло. Статья будет полезна тем, у кого допустим есть плата какого-нибудь девайса, но нету красивого корпуса, 3д-печать не подходит по характеристикам, а делать сразу промышленную пресс-форму очень дорого.

В подавляющем большинстве изделия класса «настольные игрушки» не отличаются разнообразием. Но этого не скажешь об этих маленьких «существах», которые являются миниатюрными версиями гигантских самоходных конструкций авторства голландца Тео Янсена.

Эти конструкции, которыми он прославился, Янсен называет Strandbeest. Каждый из этих невероятных механизмов состит из сотен движущихся частей, и зрелище просто завораживающее:

Настал мой законный выходной и, выбрав время для просмотра фильма (люблю я старую классику), я занялся его поиском. Зайшел на один из привычных для меня сайтов, и наткнулся на такую вот блокировку данного ресурса.



«Вот те раз!» — подумал я. Ни в одном реестре запрещенных сайтов данный ресурс не присутствовал и, с чего билайн его заблокировал — непонятно. Естественно после таких вот «заявочек» в голову полезли страшные мысли: «а что если завтра любимого „кина“ не будет!». Данные мысли тут же подвигли меня начать искать способы борьбы с данной ситуацией, и написать, для тех кому будет интересно, маленький обзор нескольких решений по обходу блокировки сайтов. (под катом скрины)

На Хабре довольно много людей, которым интересна тема космоса, космических аппаратов и аэрокосмической промышленности. Кроме того, здесь же, на Хабре, есть немало владельцев 3D принтеров. Теперь эти два увлечения можно объединить.

Дело в том, что агентство NASA создало и выложило 3D модели интереснейших объектов. Всего создана 21 модель космических аппаратов и астероидов. К примеру, есть Kepler, Mars Odyssey, Rosetta, Voyager (как же без него, первого звездолета в истории человечества?), Cassini, Pioneer, LRO и прочие аппараты. Кроме того, выложены модели астероидов Эрос и Итокава, а также модели образований на поверхности других планет (кратер Гейла, к примеру, который привлек команду Curiosity).

До наступления 2013 года оставалось 30 дней, когда я решил подарить жене ipad mini. Официальный store.apple.com не справлялся со спросом на mini, о чем красноречиво свидетельствовала надпись est shipping in 2 weeks.

Отказываться от mini в качестве подарка не было никакого желания, поэтому был штурмом взят ebay, цены на котором заметно подросли, и 16gb+cellurar модель ушла за $500.

До наступления 2013 года оставалось 15 дней, у меня был выигранный лот и туманная перспектива получить его в Спб до 31 числа…
И я ее получил, за 10 дней, тариф за отправку составил $48.5.

Думали ли вы (в очередной раз подготавливая среду для Python) о том, как было бы здорово, если бы не приходилось настраивать с нуля рабочее окружение (да ещё и под разными операционными системами), а можно было бы сесть и просто начать писать? Я случайно открыл для себя pythonanywhere.com — сервис, позволяющий вести разработку на Python онлайн, прямо в браузере. Под катом — описание сервиса с картинками и видео.

Официальный сайт: http://www.modrobotics.com/

Как повысить скорость, юзабилити и user experience посетителей вашего интернет-магазина?
— Сделать его RIA! (Rich Internet Application)

Фонд TED с 1984 года проводит конференции, выбирая для них самые интересные темы и самые инновационные идеи. Например, на первой конференции 1984 года были представлены только что выпущенный Macintosh, инновационный компакт-диск от Sony, математик Бенуа Мандельброт продемонстрировал практическое применение своей теории фракталов, а специалист по искусственному интеллекту Марвин Минский разъяснил новую модель разума.

Каждое выступление (лекция) на конференции TED называется TED Talk и публикуется в онлайне, сейчас на сайте скопилось уже более 400 видеозаписей. Поскольку все они посвящены невообразимо интересным темам, даже сложно предположить, какие пользуются наибольшим интересом у зрителей. Официальный блог TED Blog опубликовал список Топ-20 лекций за все времена по количеству просмотров, собрав статистику с TED.com, Youtube, iTunes, Hulu, встроенных фреймов, количества скачиваний и т.д.

Как я выиграл суд с EMS.
Итак, как было обещано в вопросе habrahabr.ru/qa/19545, я публикую свой опыт по подаче иска к «EMS – Почта России», который завершился положительно для меня. Впрочем, обо всем по порядку.
Big Update — сегодня, 6.03.2013 получил деньги. Кафкианский процесс завершен. Ура!

При написании большинства приложений на платформе Facebook разработчику требуется получить доступ к данным пользователя: список друзей, ньюсфиды, ссылки, likes и т. д. Разумеется, такую информацию нужно передавать, убедившись что она попадет к нужному получателю от определенного отправителя. Для этого FB предлагает использовать разработанную ими схему подписи на базе OAuth 2.0.

Данные о текущем пользователе (или о текущем профиле) FB передает в параметре signed_request, а именно:

• algorithm — HMAC-SHA256;
• user_id — айди текущего пользователя;
• oauth_token — зашифрованная строка, которую можно использовать в дальнейшем для доступа к Graph API, Old Rest API или FQL;
• expires — когда истекает oauth_token;
• profile_id — появляется на табе профиля.

Пользователь когда-то подписался на рассылку, но уже забыл когда, и главное зачем. Теперь ежедневно к нему падает спам, а по собственному опыту он знает, для того чтобы отписаться нужно зайти по ссылке свой профиль, найти и снять там какую-то галку а главное, помнить свой логин и пароль на давно забытом им сайте.
Его действия? «В спам!»

А по другую сторону баррикад находитесь Вы с вашей уютненькой подписочкой, полезной информацией и очень удобной системой отписки, о которой пользователь так никогда и не узнает.

И вот, с десяток таких «отписок» и гугл будет удобно отсортировывать ваши рассылки в папочку Спам (584), у ВСЕХ ваших подписчиков.

Однако многие из нас уже успели заметить: некоторые письма в Gmail при попытке отметить их «В спам!» САМИ предлагают отписаться от рассылки в один клик.

Эта фича была введена google более года назад, но лишь единицы рассылок научились ей пользоваться. И не удивительно. В рекомендациях по осуществлению массовых рассылок, лишь косвенно упоминается о том, что Вам нужно сделать.
А сделать нужно не многое.

Пожалуй, начну с того, что если перегружаться 15 раз в год, то любой «тюнинг» процесса загрузки отнимает больше времени, чем будет выиграно на перезагрузках за все время жизни системы. Однако, спортивный интерес берет свое, тем более, что люди интересуется процессом оптимизации быстродействия. А загрузка оказалась самым очевидным кандидатом в примеры того, как на мой взгляд должен выглядеть этот самый процесс. Сразу скажу, что грузиться будем с 5400 rpm винта, грузиться будем в «рабочую» систему: помимо недобитой вендорской крапвари там стоит еще куча всякого типа вижуал студии, антивируса, скайпа, стима, гуглапдейтера и пр…

Про то, почему отключение pagefile-а скорее вредно, чем полезно — как нибудь в другой раз, а пока…

Folly — это открытая С++ библиотека, разрабатываемая Facebook и используемая им во внутренних проектах. С целью оптимизации расходов памяти и процессорных ресурсов библиотека включает собственные реализации некоторых стандартных контейнеров и алгоритмов. Одной из них является folly::fbvector — замена стандартного вектора (std::vector). Реализация от Facebook полностью совместима с оригинальным интерфейсом std::vector, изменения всегда не-негативны, почти всегда измеримы, часто — существенно, а иногда даже грандиозно влияют на производительность и\или расход памяти. Просто включите заголовочный файл folly/FBVector.h и замените std::vector на folly::fbvector для использования его в своём коде.

Пример

folly::fbvector<int> numbers({0, 1, 2, 3});
numbers.reserve(10);
for (int i = 4; i < 10; i++) {
  numbers.push_back(i * 2);
}
assert(numbers[6] == 12);

Мотивация

std::vector — устоявшаяся абстракция, которую многие используют для динамически-аллоцируемых массивов в С++. Также это самый известный и самый часто используемый контейнер. Тем большим сюрпризом оказывается то, что его стандартная реализация оставляет достаточно много возможностей по улучшению эффективности использования вектора. Этот документ объясняет, как реализация folly::fbvector улучшает некоторые аспекты std::vector. Вы можете воспользоваться тестами из folly/test/FBVectorTest.cpp чтобы сравнить производительность std::vector и folly::fbvector.

Прошло некоторое время с тех пор, как я писал про Центрифугу в предыдущий раз. Произошло множество изменений за этот период. Многое из того, что было описано в ранних статьях (1, 2) кануло в лету, но суть и идея проекта остались прежними — это сервер рассылки real-time сообщений пользователям, подключенным из веб-браузера. Когда на вашем сайте возникает событие, о котором вам нужно моментально сообщить некоторым вашим пользователям, вы постите это событие в Центрифугу, а она, в свою очередь, отправляет его всем заинтересованным пользователям, подписанным на нужный канал. В самом простом виде это показано на схеме:



Проект написан на Python с использованием асинхронного веб-сервера Tornado. Использовать можно даже если бекенд вашего сайта написан не на Python. Хотелось бы рассказать о том, что Центрифуга представляет собой на данный момент.

Несмотря на огромную популярность аппарата графических моделей для решения задачи структурной классификации, задача настройки их параметров по обучающей выборке долгое время оставалась открытой. В своем докладе Дмитрий Ветров, рассказал об обобщении метода опорных векторов и некоторых особенностях его применения для настройки параметров графических моделей. Дмитрий – руководитель группы Байесовских методов, доцент ВМК МГУ и преподаватель в ШАДе.

Видеозапись доклада.

План доклада:

• Байесовские методы в машинном обучении.
• Задачи с взаимозависимыми скрытыми переменными.
• Вероятностные графические модели
• Метод опорных векторов и его обобщение для настройки параметров графических моделей.

Сама концепция машинного обучения довольно несложная – это, если говорить образно, поиск взаимосвязей в данных. Данные представляются в классической постановке набором объектов, взятых из одной и той же генеральной совокупности, у каждого объекта есть наблюдаемые переменные, есть скрытые переменные. Наблюдаемые переменные (дальше будем их обозначать X) часто называются признаками, соответственно, скрытые переменные (T) — это те, которые подлежат определению. Для того, чтобы эту взаимосвязь между наблюдаемыми и скрытыми переменными установить, предполагается, что у нас есть обучающая выборка, т.е. набор объектов, для которых известны и наблюдаемые и скрытые компоненты. Глядя на нее, мы пытаемся настроить некоторые решающие правила, которые нам позволят в дальнейшем, когда мы видим набор признаков, оценить скрытые компоненты. Процедура обучения приблизительно выглядит следующим образом: фиксируется множество допустимых решающих правил, которые как правило задаются с помощью весов (W), а дальше каким-то образом в ходе обучения эти веса настраиваются. Тут же с неизбежностью возникает проблема переобучения, если у нас слишком богатое семейство допустимых решающих правил, то в процессе обучения мы легко можем выйти на случай, когда для обучающей выборки мы прекрасно прогнозируем ее скрытую компоненту, а вот для новых объектов прогноз оказывается плохой. Исследователями в области машинного обучения было потрачено немало лет и усилий для того, чтобы эту проблему снять с повестки дня. В настоящее время, кажется, что худо-бедно это удалось.

В 2011 году была переведена хорошая статья „Лучшие шрифты для программирования“. Теперь представляется список самых удачных шрифтов для кода на момент июня 2014 года.
Хотя я и уверен, что многих устраивает Courier New, используемый по умолчанию в Windows во многих редакторах. Но, как человек любящий типографику, настаиваю обратить внимание на одну из гарнитур из этой статьи. Хороший шрифт — это прекрасно!

Перед вами руководство по настройке production окружения для Django. Здесь будут описаны необходимые шаги по настройке Django, uWSGI и nginx. Руководство охватывает все три компонента — полный стек серверного ПО для веб-приложений.

Подразумевается, что вы используете Unix-подобную операционную систему и менеджер пакетов, эквивалентный aptitude. Найти эквивалент aptitude почти для любой операционной системы, в том числе и для Mac OS X, для вас не составит никакого труда.

Руководство написно для версий Django 1.4 или выше. Если вы используете более раннюю версию, то вам придется самостоятельно найти wsgi модуль для нее. Также вы заметите, что файловая структура проекта будет немного отличаться от представленной здесь.

Общая идея

Веб-сервер может по запросу отдавать пользователям файлы из своей файловой системы, однако он не может напрямую работать с Djangо приложениями. Веб-серверу нужен интерфейс, который будет запускать Django приложение, передавать ему запрос от пользователя и возвращать ответ.

Для выполнения этих задач был разработан Web Server Gateway Interface — WSGI — стандарт взаимодействия Python программ и веб-сервра.

uWSGI — одна из реализаций WSGI. В этом руководстве мы установим и настроим uWSGI для создания Unix сокета и взаимодействия с веб-сервером по протоколу WSGI.

Перед прочтением статьи рекомендую посмотреть посты про splay-деревья (1) и деревья по неявному ключу (2, 3, 4)

Динамические деревья (link/cut trees) мало освещены в русскоязычном интернете. Я нашел только краткое описание на алголисте. Тем не менее эта структура данных очень интересна. Она находится на стыке двух областей: потоки и динамические графы.

В первом случае динамические деревья позволяют построить эффективные алгоритмы для задачи о поиске максимального потока. Улучшенные алгоритмы Диница и проталкивания предпотока работают за и соответственно. Если вы не знаете, что такое поток, и на лекциях у вас такого не было, спешите пополнить свои знания в Кормене.

Второй случай требует небольшого введения. Динамические графы — это активно развивающаяся современная область алгоритмов. Представьте, что у вас есть граф. В нем периодически происходят изменения: появляются и исчезают ребра, меняются их веса. Изменения нужно быстро обрабатывать, а еще уметь эффективно считать разные метрики, проверять связность, искать диаметр. Динамические деревья являются инструментом, который позволяет ловко манипулировать с частным случаем графов, деревьями.

Перед тем, как нырнуть под кат, попробуйте решить следующую задачу. Дан взвешенный граф в виде последовательности ребер. По последовательности можно пройти только один раз. Требуется посчитать минимальное покрывающее дерево, используя памяти и времени. По прочтении статьи вы поймете, как легко и просто можно решить эту задачу, используя динамические деревья.

Возможно, вам уже попадался на глаза этот приём. Это поле ввода, которое выглядит так, как будто в нем есть текстовая подсказка (placeholder), но при начале набора текста она не исчезает, а отодвигается в сторону. Мне нравится эта идея. Брэд Фрост написал очень хорошую статью об этом приёме, подробно рассмотрев все «за» и «против».

Большинство примеров использования этой техники полагаются на JavaScript. В один прекрасный день я зашёл на nest.com, увидел там этот приём и задумался: а нельзя ли реализовать то же самое без JavaScript? И вот что из этого вышло.

Вот так выглядит форма на nest.com: