На момент написания этой статьи в JavaScript еще не существовало официальной модульной системы и все эмулировали модули как могли.

Модули или подобные структуры это неотъемлемая часть любого взрослого языка программирования. Просто иначе никак. Модули позволяют ограничить область видимости, позволяют реиспользовать части приложения, делают приложение более структурированным, отделяют ресурсы от шума и вообще делают код нагляднее.

Вот в JavaScript своя атмосфера — в языке нет официальных модулей, более того все файлы лежат удаленно, один поток приложения. Приходится постоянно решать какие-то странные проблемы с загрузкой, хитро паковать модули в один файлы, чтобы ускорить время загрузки. Бывает, что нужно воевать с двойными стандартами, адаптировать модули другого формата.

Дело в том, что раньше не думали, что на JavaScript можно делать огромные проекты, а не просто «пропатчить DOM», поэтому о модулях не думали. Да и вообще не думали о будущем. И тут Внезапно будущее нагрянуло! Все вроде-бы уже есть, а модули в JavaScript, мягко говоря, запаздывают. Поэтому разработчикам приходится крутиться и выдумывать какие-то эмуляторы модульности.

Думаю многие из вас читали прекрасную статью Addy Osmani Writing Modular JavaScript With AMD, CommonJS & ES Harmony, которая стала одной из глав его книги Learning JavaScript Design Patterns в этой статье рассказывается про «современные» JavaScript модули или же читали достаточно старую статью JavaScript Module Pattern: In-Depth 2010 года про «старые» модули.

Я не буду переводить эти статьи и не буду делать из них солянку. В своей статья я хочу рассказать о моем модульном пути. О том как я проделал путь от «старых» модулей к «новым» и что использую сейчас и почему.

Доброго времени суток, уважаемые! Так случилось, что вопросом программирования более-менее адекватного ИИ для игры «морской бой» я озадачился где-то в конце 2004 года. Быть может я, не имея должных руководств под рукой, изобретал тогда велосипед, но и в последствии, мне попадались потрясающие своей честностью алгоритмы: стрелять наобум, время от времени подглядывая у игрока расположение кораблей, для выравнивания баланса. В последствии я несколько раз улучшал алгоритм. По последним статьям на Хабре можно судить, что тема актуальна, к тому же — мне есть что добавить к написанному другими пользователями.
Итак, цель моей заметки: реализация оптимальной одной из стратегий атаки на корабли соперника, причём не только первое попадание, но и последующее «сопровождение ко дну». Отмечу, что корабли в моей реализации — почти (об этом ниже) произвольной формы.

Начнём с объяснения, что же такое четырёхмерное пространство.


Это — одномерное пространство, то есть просто ось OX. Любая точка на ней характеризуется одной координатой.


Теперь проведём ось OY перпендикулярно оси OX. Вот и получилось двумерное пространство, то есть плоскость XOY. Любая точка на ней характеризуется двумя координатами — абсциссой и ординатой.


Проведём ось OZ перпендикулярно осям OX и OY. Получится трёхмерное пространство, в котором у любой точки есть абсцисса, ордината и аппликата.


Логично, что четвёртая ось, OQ, должна быть перпендикулярной осям OX, OY и OZ одновременно. Но мы не можем точно построить такую ось, и потому остаётся только попытаться представить её себе. У каждой точки в четырёхмерном пространстве есть четыре координаты: x, y, z и q.

Осенью 2011 года Яндекс запустил технологию «Крипта» (на основе самообучающегося алгоритма Матрикснет), которая отслеживает поведение пользователя и по собранным данным относит его к той или иной целевой группе. Это позволяет более точно таргетировать поисковую выдачу, сервисы и рекламу.

К конференции YaC/m 2013 был выпущен сервис, который в виде инфографики показывает, как вас «видит Яндекс». А точнее, как воспринимает Яндекс устройство, с которого работает пользователь.

Вот такой портрет я получил на своем домашнем ПК:

Всем привет!

На хабре уже был подобный обзор супер защищенной флешки datAshur, однако сегодня я бы хотел рассказать о всех моделях защищенных устройств этого производителя.

Заказываю такие устройства довольно часто, так что производитель предоставил промо-код специально для этого обзора (скидка 5% — LS18413).



Итак, в основе любого такого носителя информации — клавиатура для набора пинкода. Устройства представлены в различных форм-факторах: флешка (datAshur, 4-32 Gb) и жесткие диски (250-3000 Gb).

Этот алгоритм является улучшенным алгоритмом поиска пути A*. JPS ускоряет поиск пути, “перепрыгивая” многие места, которые должны быть просмотрены.  В отличие от подобных алгоритмов JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. Данный алгоритм представлен в 2011 году, а в 2012 получил высокие отклики. Что из себя представляет данный алгоритм и его реализацию можно прочитать дальше в статье.

В последних двух выпусках Радио-T ведущие пытались обсудить GIT. Евгений (@Umputun) задавался вопросом зачем нужен rebase и очень удивился, когда я спросил, редактирует ли он коммиты. На мой взгляд, чтоб понять GIT, достаточно вникнуть в процесс разработки Linux Kernel, т к создавался он именно для этого.

Некриптографические хеш-функции применяются там, где важна скорость и не так важна возможность атаки на характеристики функции. Последнее время активно обсуждается атака на алгоритмическую сложность хеш-таблиц путём создания множественных коллизий хеш-функции, которая может привести к DoS. Мы рассмотрим современные некриптографические хеш-функции, условия для их применения, возможные методы защиты от атаки на хеш-таблицы и почему оказалось, что это не так просто исправить.

Некриптографические хеш-функции

Если криптографические хеш-функции у всех на слуху, то про некриптографические (хеш-функции общего назначения) известно мало. Некриптографические функции применяются там, где на данные не воздействуют третьи лица (злоумышленник). Например, такие функции могут использоваться для построения хеш-таблиц.

Критерии, которые важны для некриптографических хеш-функций:

Алиса, Боб, Кэрол и Дейв решили выбрать кому бежать за Клинским. Они бы могли спросить у Трэнта, который заслуживает доверия, но он уже в стельку пьяный лежит в соседней комнате. Тогда оставшиеся в сознании друзья решили придумать распределённый протокол для жребия.

Мотивация

Время от времени на Хабре публикуются посты и переводные статьи, посвященные тем или иным аспектам теории формальных языков. Среди таких публикаций (не хочется указывать конкретные работы, чтобы не обижать их авторов), особенно среди тех, которые посвящены описанию различных программных инструментов обработки языков, часто встречаются неточности и путаница. Автор склонен считать, что одной из основных причин, приведших к такому прискорбному положению вещей, является недостаточный уровень понимания идей, лежащих в основании теории формальных языков.

Этот текст задуман как популярное введение в теорию формальных языков и грамматик. Эта теория считается (и, надо сказать, справедливо) довольно сложной и запутанной. На лекциях студенты обычно скучают и экзамены тем более не вызывают энтузиазма. Поэтому и в науке не так много исследователей в этой тематике. Достаточно сказать, что за все время, с зарождения теории формальных грамматик в середине 50-х годов прошлого века и до наших дней, по этому научному направлению было выпущено всего две докторских диссертации. Одна из них была написана в конце 60-х годов Алексеем Владимировичем Гладким, вторая уже на пороге нового тысячелетия — Мати Пентусом.

Далее в наиболее доступной форме описаны два основных понятия теории формальных языков: формальный язык и формальная грамматика. Если тест будет интересен аудитории, то автор дает торжественное обещание разродиться еще парой подобных опусов.

Добрый день, Хабрахабр.

Предисловие

Была довольно простая задача: получить набор документов из базы, каждый документ преобразовать и отправить пользователю все преобразованные документы, порядок их менять нельзя, для обработки документа используется асинхронная функция. Если на каком-то документе вылезла ошибка — документы мы не отправляем, только ошибку и заканчиваем обработку документов.
Для решения задачи была выбрана библиотека Q, так как сам поход Promise мне симпатичен. Но возникла одна загвоздка, вроде бы элементарная задача, а выполняется больше секунды, а точнее 1300 мс, вместо ожидаемых 50-80 мс. Дабы разобраться, как все устроено и проникнуться асинхронностью было решено написать специализированный «велосипед» под данную задачу.

Статье 14 лет. Но, что удивительно, перевода этой классики на Хабре нет. Значит, будет.

Итак, вы называете себя «проектировщиком интерфейсов»? Если не сможете на все вопросы ответить быстро и обоснованно — вон из профессии!

Если вы знакомы с проектировщиком, или думаете нанять такового, покажите ему эти вопросы и посмотрите, как он выкрутится. Вариации этого теста я давал на своих собеседованиях, и они показывали себя с самой лучшей стороны.

А если вы не знаете, что такое «закон Фиттса», просто пройдите тест, не подсматривая в ответы. Это прояснит, какими стереотипами вы руководствовались. В ответах — подробный разбор задействованных принципов, и вы можете сравнить свои стереотипы с моими ответами. И не пугайтесь плохих результатов: большинство людей, даже давно знакомых с компьютерами, в первый раз проходит тест очень плохо. Зато во второй раз ответы получаются правильные, и большинство считает эту статью самой ценной на моём сайте: одно её прочтение улучшит все интерфейсы, спроектированные в дальнейшем.

Эти вопросы предполагают, что всё экранное пространство под вашим полным контролем. Просто представьте себе, что вы главный дизайнер в Microsoft или Apple.

Теперь, когда вы прочитали(или не прочитали) всю эту скучную теорию из первой части – займёмся практическими экспериментами. Если у вас в хозяйстве завалялся аналоговый осциллограф, то вы сможете не прилагая почти никаких усилий вывести на него видео.

В новой версии Intercepter-NG появилась возможность провести полноценную атаку на SSH-2 протокол.

Атакующий получает данные авторизации пользователя и логирует весь сеанс связи, запуск команд и результат их выполнения.
Для этого Intercepter перенаправляет трафик жертвы на свой собственный ssh сервер и в случае успешной авторизации
проксирует соединение до оригинального сервера.

Это топик-перевод статьи Eller's Algorithm. В ней рассказывается о способе программной генерации лабиринтов. Дальнейшее повествование идет от лица автора.

 __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __  
|__   |__       __ __|__   |   __|  |  |  |  |
|__   |__   |__|   __ __|   __ __      |     |
|        |  |  |     |  |__      |__|  |  |  |
|__|__|  |  |   __|   __|__   |   __|__|  |__|
|   __|  |     |__ __ __|  |  |__|  |     |  |
|  |  |  |  |__|  |__   |  |   __|__ __|  |  |
|  |__    __    __ __    __|  |   __   |  |  |
|  |  |  |  |      __|  |   __|  |  |__|  |  |
|  |     |     |__   |  |  |  |  |  |__    __|
|  |  |__|__|__ __|  |     |  |  |      __|  |
|__ __|  |  |  |__   |__|   __|     |   __ __|
|   __|  |   __|__      |__   |__|  |__    __|
|  |  |     |  |     |__|  |   __    __|   __|
|   __|  |__ __|__|      __|  |  |     |  |  |
|   __ __   |      __|__|  |__   |  |  |__|  |
|__ __ __|__ __|__ __ __ __ __|__|__|__ __ __|

Алгоритм Эллера позволяет создавать лабиринты, имеющие только один путь между двумя точками. Сам по себе алгоритм очень быстр и использует память эффективнее, чем другие популярные алгоритмы (такие как Prim и Kruskal), требуя памяти пропорционально числу строк. Это позволяет создавать лабиринты большого размера при ограниченных размерах памяти.

Этот топик будет отличаться от предыдущего топика Классический сапёр на html5 и LibCanvas. Его даже, скорее, можно назвать продолжением. И первая часть содержала пошаговую и детальную инструкцию, как заставить работать игрушку, то в этой части будет пару интересных приёмов, как её «оказуалить».

Играть в изометрический «Сапёр»

---

Если вы новичок в этом деле, то стоит начинать с первой части. Для тех, кто хочет углубляться я рассмотрю следующие темы на примере изометрического сапёра, построеного на базе LibCanvas:

• Изометрическая проекция
• Оптимизация скорости отрисовки через грязный хак
• Спрайтовые анимации
• Draggable слои
• Оптимизация обработчика мыши согласно особенностей приложения

Последние годы я со сдержанной осторожностью относился к российским фрилансерским биржам. Они мне больше напоминали какую-то ярмарку тщеславия. Но анонс Фрилансим пропустить, хотя бы из любопытства, не смог и разместил там несколько проектов. Первый же десяток-другой отзывов навеял на меня жуткую тоску и желание сбежать. Но буквально на пороге я остановился. Ведь у большинства из откликнувшихся людей (и это подтвержденный впоследствии факт) очень мало опыта в этой сфере. В школе никто им навыки фриланса не преподавал. Этому не учили в институте и на работе этого опыта не наберешь.

Поскольку моё чувство гражданина в последнее время серьезно обострено, я решил открыть школу фриланса. Этим громким заявлением я не хочу сказать, что являюсь эксклюзивным носителем знаний в этой области. Просто надеюсь, что мое начинание поддержат все, кто может так или иначе что-то дать подрастающему фриланс-поколению.

Что до моего опыта, то свой первый заказ я выполнил на бирже поздней весной 2005, а уже зимой 2006 ушел с работы и никогда туда больше не возвращался. Мне посчастливилось всегда держать на очень высоком уровне конвертацию заявки в заказ. Как исполнитель я последний раз выходил на биржу во время кризиса 2008-2009, быстро восстановился и с того же 2009 использую их только как заказчик. Вам решать, насколько мои советы будут полезны. А желающих приглашаю под кат и за парты.

На написание этой статьи меня подтолкнули многочисленные просьбы моих друзей о том, что я «должен поведать об этом миру». Разговор пойдет о компактном и достаточно мощном компьютере, собранном своими руками аж в октябре 2011 года. Изначально немного о причинах этого и истории создания.

Осторожно, в статье много картинок.

И снова здравствуйте! Сегодня я поведаю о фильтре Блума — структуре данных гениальной в своей простоте. По сути, этот фильтр реализует вероятностное множество всего с двумя операциями: добавление элемента к множеству и проверка принадлежности элемента множеству. Множество вероятностное потому, что последняя операция на вопрос «принадлежит ли этот элемент множеству?» даёт ответ не в форме «да/нет», а в форме «возможно/нет».

Мы продолжаем серию публикаций о нашем фреймворке FML, который автоматизировал работу с машинным обучением и позволил разработчикам Яндекса использовать его в своих задачах проще и чаще. Предыдущий пост рассказывал о том, что такое функция ранжирования и как мы научились строить её, имея на входе лишь достаточно большое число оценок от асессоров и достаточно разнообразный набор признаков (факторов) документов по большому количеству запросов.

Из этого поста вы узнаете:

1. Почему нам нужно подбирать новую формулу ранжирования очень часто, и как именно нам в этом помогает FML;
2. Как мы разрабатываем новые факторы и оцениваем их эффективность.