В связи с этим постом, и потугами выбрать WM для старенького компьютера со свежеустановленной FreeBSD, я вспомнил одну старую, но все же интересную вещь. А точнее — BlackBox — легковесный оконный менеджер, как две капли газированной воды, похожий на все другие *box`ы, и при этом настолько опенсорцный, и кроссплатформенный, что есть даже для Windows…

Этот пост не будет подробным описанием функциональности программы 1Password — я всего лишь хочу рассказать вам, как получить ее бесплатно. Хотя вообще без описания мне не обойтись: вам нужно знать, что вы получите, потратив пять минут своего времени.

1Password – продвинутый хранитель паролей и форм. Программа автоматически сохраняет все пароли, которые вы вводите в браузере при посещении различных сервисов (каждый раз, естественно, спрашивая у вас разрешение это сделать). При повторном посещении этого ресурса вам не нужно будет вводить логин и пароль заново – всего лишь кликнуть на кнопочке «1P», которая появляется во всех ваших браузерах при установке 1Password (поддерживаются браузеры Safari, OmniWeb, DEVONagent, Firefox, Camino и Flock).

Google — довольно мощный инструмент поиска. Мы это знаем.
Но далеко не все могут запомнить все модификаторы поиска на пример как:
"-inurl:(htm|html|php) intitle:«index of» +«last modified» +«parent directory» +description +size +(.mp3|.wma|.ogg)
Тут нам на помощь приходит это удобное небольшое приложение, позволяющее нам искать множества типов файла, песни, кэшированные страницы, шрифты, и других маленьких положительных героев, болтающихся на сети.

7zX

(Compress / Decompress 7zX Archives)

ACP Suite

(Ultimate OS X Power Toys Array)

Adium

(Universal Instant Messaging App based on Pidgin)

AP Grapher

(Searches and Displays Wireless Networks)

Стандартом де-факто в вардрайвинге обычно считается система Linux (модифицированные драйвера, Kismet в связке с aircrack-ng). Но немногие знают, что в маке есть мощные инструменты для взлома аудита безопасности беспроводных сетей, ни чуть не уступающие, а во многом и превосходящие по функционалу Linux-аналоги.
UPD: Описанные в статье инструменты на сегодняшний день устарели. Рекомендуется использовать Linux

IT отрасль в целом и создание продуктов интеллектуальной собственности (компьютерные программы и многое другое) в частности – немалая движущая сила современной экономики и мирового прогресса.

Специфика отрасли заключается в том, что профессионалы не всегда могут и не всегда хотят работать in-house и являются фрилансерами. Оно и закономерно – интеллектуальный труд не обязан предполагать рамки рабочего дня и стены офиса.

Безусловно я понимаю общий градус нелюбви к нашим законам и законодателям и то, что львиная доля специалистов работает «в черную», однако почти любой крупный заказчик будет работать с вами на договорной основе (соблюдая в том числе и налоговое законодательство), да и вам, как физическому лицу или индивидуальному предпринимателю важно знать о тех расходах, которые вы можете вернуть себе обратно в карман, не отдавая их государству в виде налогов.

Во время разработки большого проекта наступает такой момент, когда надо встроить в приложение библиотеку из мира open source с подходящей лицензией. Например, вам захотелось ускорить декодирование картинок, или понадобился sqlite3 с fts4, или нужны какие-то плюшки из libicu, которых нету в системной libicucore.

Для этого библиотеку, которая понадобилась, нужно будет собрать для 5 архитектур: armv7, armv7s, arm64, i386, x86_64. С кросскомпиляцией есть много подводных камней, на которые не хотелось бы наткнуться, когда есть уже проверенные решения. В этом коротком посте я расскажу об автоматизации сборки библиотек на примере protobuf и sqlite3.

Добрый день.
Меня зовут Головач Иван, я руковожу небольшой образовательной компанией и преподаю сам:

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

В следствии этого у меня скопилось значительно количество ссылок на видео на русском языке по Java как моего авторства, так и моих коллег.

(GolovachCourses.com)

Здесь собраны несколько вариантов записи моего курса Java Core.
Модуль #1 (Procedural Java):
Набор июль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор апрель 2013: #1, #2, #3, #4
Набор февраль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор январь 2013: #1, #2, #3, #4
Набор октябрь 2012: #1, #2, #3, #4.

Когда Эдвард Сноуден впервые появился перед видеокамерой летом прошлого года, многие обратили внимание на его ноутбук с наклейками анонимайзера Tor и Фонда электронных рубежей. Сейчас стало известно, какая операционная система установлена на этом ноутбуке: защищённый дистрибутив Linux под названием TAILS (The Amnesic Incognito Live System) на основе Debian.


Раньше дистрибутив назывался Amnesia и базировался на ОС Incognito

Загрузив образ TAILS с диска или флэшки, мы сразу получаем все необходимые инструменты для безопасной работы в интернете: Tor запускается автоматически, GPG для шифрования почты, OTR-чат, парольный менеджер KeePassX и другие программы, многие из которых модифицированы для безопасности. Дистрибутив спроектирован таким образом, что не хранит никакой информации локально (и вообще не обращается к накопителю), чтобы защитить секретные данные в случае, если компьютер попадёт в руки врага, и обезопасить систему от вредоносного ПО. Оперативная память стирается перед завершением работы с помощью sdmem, чтобы злоумышленник не мог восстановить её содержимое с недавно выключенного компьютера. Графический интерфейс может подделываться под Windows XP, чтобы не вызывать подозрений у окружающих.

Добрый день.
Думаю, многие из вас знают о выходе Java 8, и о том, какие нововведения она несет. К сожалению, последняя версия GWT(2.6.0) на данный момент до сих пор не поддерживает лямбды и default-методы в интерфейсах. Поскольку фреймворк GWT довольно востребован, многим приходится часто сталкиваться с разработкой именно на нем, мне не терпелось попробовать писать на GWT с использованием вновь добавленных в язык фич.

D3.js (или просто D3) это JavaScript-библиотека для обработки и визуализации данных. Она предоставляет удобные утилиты для обработки и загрузки массивов данных и создания DOM-элементов. Эта заметка описывает работу с основными методами библиотеки, она подойдёт для изучения основ библиотеки и погружения в её логику и возможности.

Для понимания статьи пригодятся знания JS, HTML и CSS.

Что может узнать атакующий

Приватный ключ TLS сервера, приватный ключ TLS клиента (если клиент уязвим), cookies, логины, пароли и любые другие данные, которыми обменивается сервер и его клиенты. При этом не нужно прослушивать канал связи, достаточно послать специально сформированный пакет, и это нельзя обнаружить в логах сервера.

Уязвимость двусторонняя: если уязвимый клиент подключается к серверу злоумышленника, то злоумышленник может читать память процесса клиента. Пример уязвимых клиентов: MariaDB, wget, curl, git, nginx (в режиме прокси).

Совсем недавно, была представлена технология скорочтения spritz (500 слов в минуту без подготовки) она позволяет вам читать тексты намного быстрее, но, к сожалению, разработчик не реализовал тогда её в виде приложения для прочтения собственных текстов.

Теперь же, появился проект Squirt, который позволяет читать любой текст по технологии скорочтения от spritz, установив только 1 букмарклет.

Введение

Наконец-то полез детально изучать Java-байткод, и почти сразу же в голове возник интересный вопрос. Есть там инструкция NOP, которая не делает ничего. Так вот, а как это «ничего» сказывается на производительности? Собственно, процесс изучения этого и описан в посте.

Дисклеймер

Сам рассказ, в первую очередь, не о том, как оно реально работает, а о том, каких ошибок стоит опасаться при измерениях производительности.

В предыдущих постах мы спроектировали, сделали и всесторонне протестировали блок двухканального радиоуправляемого выключателя.



Но до сих пор это была «бездушная железка», которая несмотря на всю свою потенциальную мощь, заложенную в МК, — ничего не умеет.

Думаю, мало кто из готовящихся к своему первому интервью, при приеме на первую работу в должности (pre)junior программиста, ответит на этот вопрос отрицательно. Или хотя бы усомнится в положительном ответе. Конечно, такая простая структура данных с прямым доступом по индексу — никаких подвохов! Нет, в некоторых языках типа JavaScript или PHP массивы, конечно, реализованы очень интересно и по сути являются много большим чем просто массив. Но речь не об этом, а о «традиционной» реализации массивов в виде «сплошного участка памяти». В этом случае на основании индексов и размера одного элемента просто вычисляется адрес и осуществляется доступ к соответствующему значению. Что тут сложного?

Всем привет.
Периодически от Java-разработчиков, которые узнали о существовании Scala, звучат вопросы «Как начать использовать Scala в существующем Java-проекте? Сложно ли перейти от одного к другому? Много ли времени это займет? Как убедить начальство?» В нашем проекте именно такой переход и происходил, на сегодняшний день практически весь проект уже на Scala, поэтому решил поделиться рецептами и впечатлениями.

С чего все началось, оно же «А зачем оно мне вообще надо?»:

1. хотелось изучить что-то новое и полезное в производстве;
2. надоело писать много букв на Java, но и радикально переписывать все, скажем на Python, совсем не хотелось;

С учетом таких желаний выбор пал на обзор альтернативных JVM-based языков.
После обзора остановились на Scala. Понравились компактный синтаксис, strong typing, возможность писать в ОО-стиле и заявленное хорошее взаимодейтствие с Java-кодом в обе стороны. Тот факт, что Scala уже активно используют такие крупные компании, как Twitter, LinkedIn, Foursquare и так далее, внушил определенную уверенность в будущем языка.
У нас уже имелся проект на Maven с юнит-тестами на JUnit, поэтому важно было легко включить Scala без существенных затрат на адаптацию инфраструктуры.
Итак, по порядку.

Представляем Om

Нам, в нашем ClojureScript-углу, это было известно уже давно — все наши структуры данных неизменяемы и основаны на оригинальных коллекциях из Clojure, написанных на Java. Современные JavaScript движки в настоящее время достаточно оптимизированы и мы часто наблюдаем производительность этих коллекций в пределах 0.4X от JVM.

Стоп, стоп, стоп. А какое же отношение может иметь производительность неизменяемых структур данных к JavaScript MVC? — Достаточно существенное.

Возможно, объяснить это будет не очень просто, но все же я постараюсь. Дело в том, что неизменяемые структуры данных, представленные в новой библиотеке Om позволяют создавать приложения на порядок производительнее, чем на популярных JS MVC фреймворков, таких как MVC Backbone.js (без ручной оптимизации). Om построен на прекрасном фреймворке от Facebook — React. Если вы не слышали о нём раньше, рекомендую посмотреть видео с JSConf EU 2013. Интересен тот факт, что из-за неизменяемых коллекций Om может продемонстрировать результаты лучше, чем при использовании React без каких-либо модификаций.

Если вам понадобится алгоритм сортировки массива, который:

• Работал бы гарантированно за O(N*log(N)) операций (обменов и сравнений);
• Требовал бы O(1) дополнительной памяти;
• Был бы устойчивым (то есть, не менял порядок элементов с одинаковыми ключами)

то вам, скорее всего, предложат ограничиться любыми двумя из этих трёх пунктов. И, в зависимости от вашего выбора, вы получите, например, либо сортировку слиянием (требует O(N) дополнительной памяти), либо пирамидальную сортировку (неустойчив), либо сортировку пузырьком (работает за O(N²)). Если вы ослабите требование на память до O(log(N)) («на рекурсию»), то для вас найдётся алгоритм со сложностью O(N*(log(N)²) — довольно малоизвестный, хотя именно его версия используется в реализации метода std::stable_sort().

На вопрос, можно ли добиться выполнения одновременно всех трёх условий, большинство скажет «вряд ли». Википедия о таких алгоритмах не знает. Среди программистов ходят слухи, что вроде бы, что-то такое существует. Некоторые говорят, что есть «устойчивая быстрая сортировка» — но у той реализации, которую я видел, сложность была всё те же O(N*(log(N)²) (по таймеру). И только в одном обсуждении на StackOverflow дали ссылку на статью B-C. Huang и M. A. Langston, Fast Stable Merging and Sorting in Constant Extra Space (1989-1992), в которой описан алгоритм со всеми тремя свойствами.

Многие знают, что одно из первых, что говорят в техническом ВУЗе — забыть все, что проходили в школе. Данная рекомендация актуальна и здесь. Полезно иногда с чистого листа начать.

На данный момент все рынки автоматизированы. По этой причине какие-то экономические объяснения ценообразования являются некими рудиментами. Рулят алгоритмы + некое ручное вмешательство.

Задача каждого торгового алгоритма всегда одна и та же — принести денег владельцу. Алгоритм тем лучше, чем больше денег он в состоянии принести.