Приветствую, коллеги. За последние несколько лет Stack Overflow стал полезнейшим инструментом для разработчиков. Множество вопросов, заданных Гуглу и Яндексу, в первых же ссылках ведут на понятные и исчерпывающие ответы на этом ресурсе. Большинство разработчиков используют сайт Stack Overflow именно как базу знаний программистов, возможность быстро получить нужный ответ. Под катом я расскажу про несколько интересных кейсов подводной части айсберга: спрятанные ответы, награды, прокачивание кармы и многое другое, скрытое от поверхностного взгляда.

Однажды, скучая дома на выходных, пришла в голову идея написать приложение для игрового сообщества, в котором я состою. Когда код был написан, протестирован, все устраивало в работе — пришло время публиковать в Play Store. Для меня всегда было проблемой нарисовать графику. Поэтому я все взял с нашего форума. Нажал кнопочку «паблиш», и через 10 минут моё приложение было в бане!

История под катом.

Израильские ученые Шимон Ивэн (Shimon Even) и Ишай Мансур (Yishay Mansour) еще в 1997 году задались вопросом: насколько минимальной конструкцией может обладать стойкий блочный шифр? Под минимальностью они подразумевали число конструктивных элементов в схеме шифра, а под стойкостью — любую (формально верную) оценку снизу сложностей атак на этот шифр. Как говорится, под катом — описание минимального (и по сей день) блочного шифра с доказуемой стойкостью.

Списки книг

• 25 бесплатных книг по информатике
• Шпаргалки
• CodePlex: Список бесплатных книг
• Бесплатные технические книги
• Galileo Computing (Немецкий)
• How to Design Programs: An Introduction to Computing and Programming
• Microsoft Press: Бесплатные книги
• MindView Inc
• Проект O'Reilly's Open Books
• TechBooksForFree.com
• Theassayer.org
• Wikibooks: Программирование
• Неплохая подборка, редактируемая сообществом (JIghtuse)
• Книги на Русском (telteron)

Программирование графики

Многие слышали про R — язык программирования и систему статистических вычислений. Язык весьма популярен за рубежом, а вот в России, к сожалению, на нём пишут относительно мало. Да и ресурсы на русском языке можно по пальцам пересчитать. Я считаю, что ситуацию нужно как-то исправлять.
На официальном сайте есть такая замечательная штука, как R reference card. В базовых пакетах R содержится множество очень полезных функций, которые делают программирование действительно быстрым и лаконичным. Но новички, как правило, большую часть самых прекрасных функций не знают. Да и не откуда узнать — мануалы очень большие, мало кто их полностью читает. А вот R reference card позволяет совершить быстрое путешествие по основной функциональности и вынести для себя много полезного.
Я решил перевести этот замечательный документ на русский язык. Но не просто перевести, а сделать его немного получше. Я чуток поменял структуризацию, для каждой функции поставил ссылку на документацию, убрал избыточные описания.
Предлагаю вам ознакомиться с результатом. Готов к любым замечаниям и предложениям, чтобы сделать этот список ещё лучше. Надеюсь, что данный обзор R окажется полезным для многих людей, которые решили начать писать на этом прекрасном языке.

Однажды я уже рассказывал на Хабре, как можно добавить собственную команду в контекстное меню браузера Internet Explorer (Удобное дополнение к IE при написании обзоров / Internet Explorer / Хабрахабр). Сейчас я расскажу, как добавить свою команду в контекстное меню Проводника. Поехали.

Перевод книги Marijn Haverbeke "Eloquent JavaScript". Лицензия Creative
Commons attribution-noncommercial license. Код предоставляется под лицензией MIT.

Содержание

• Введение
• Величины, типы и операторы
• Структура программ
• Функции
• Структуры данных: объекты и массивы
• Функции высшего порядка
• Тайная жизнь объектов
• Проект: электронная жизнь
• Поиск и обработка ошибок
• Регулярные выражения
• Модули
• Проект: язык программирования
• JavaScript и браузер
• Document Object Model
• Обработка событий
• Проект: игра-платформер
• Рисование на холсте
• HTTP
• Формы и поля форм
• Проект: Paint
• Node.js
• Проект: веб-сайт по обмену опытом
• Песочница для кода

Что это такое, и с чем его едят.

Теория игр — это раздел математической экономики, изучающий решение конфликтов между игроками и оптимальность их стратегий. Конфликт может относиться к разным областям человеческого интереса: чаще всего это экономика, социология, политология, реже биология, кибернетика и даже военное дело. Конфликтом является любая ситуация, в которой затронуты интересу двух и более участников, традиционно называемых игроками. Для каждого игрока существует определенный набор стратегий, которые он может применить. Пересекаясь, стратегии нескольких игроков создают определенную ситуацию, в которой каждый игрок получает определенный результат, называемый выигрышем, положительным или отрицательным. При выборе стратегии важно учитывать не только получение максимального профита для себя, но так же возможные шаги противника, и их влияние на ситуацию в целом.

Как построить график по n точкам? Самое простое — отметить их маркерами на координатной сетке. Однако для наглядности их хочется соединить, чтобы получить легко читаемую линию. Соединять точки проще всего отрезками прямых. Но график-ломаная читается довольно тяжело: взгляд цепляется за углы, а не скользит вдоль линии. Да и выглядят изломы не очень красиво. Получается, что кроме ломаных нужно уметь строить и кривые. Однако тут нужно быть осторожным, чтобы не получилось вот такого:

Данная статья представляет собой перевод введения в машинное обучение, представленное на официальном сайте scikit-learn.

В этой части мы поговорим о терминах машинного обучения, которые мы используем для работы с scikit-learn, и приведем простой пример обучения.

Машинное обучение: постановка вопроса

В общем, задача машинного обучения сводится к получению набора выборок данных и, в последствии, к попыткам предсказать свойства неизвестных данных. Если каждый набор данных — это не одиночное число, а например, многомерная сущность (multi-dimensional entry или multivariate data), то он должен иметь несколько признаков или фич.

Машинное обчение можно разделить на несколько больших категорий:

• обучение с учителем (или управляемое обучение). Здесь данные представлены вместе с дополнительными признаками, которые мы хотим предсказать. (Нажмите сюда, чтобы перейти к странице Scikit-Learn обучение с учителем). Это может быть любая из следующих задач:

1. классификация: выборки данных принадлежат к двум или более классам и мы хотим научиться на уже размеченных данных предсказывать класс неразмеченной выборки. Примером задачи классификации может стать распознавание рукописных чисел, цель которого — присвоить каждому входному набору данных одну из конечного числа дискретных категорий. Другой способ понимания классификации — это понимание ее в качестве дискретной (как противоположность непрерывной) формы управляемого обучения, где у нас есть ограниченное количество категорий, предоставленных для N выборок; и мы пытаемся их пометить правильной категорией или классом.
2. регрессионный анализ: если желаемый выходной результат состоит из одного или более непрерывных переменных, тогда мы сталкиваемся с регрессионным анализом. Примером решения такой задачи может служить предсказание длинны лосося как результата функции от его возраста и веса.

• обучение без учителя (или самообучение). В данном случае обучающая выборка состоит из набора входных данных Х без каких-либо соответствующих им значений. Целью подобных задач может быть определение групп схожих элементов внутри данных. Это называется кластеризацией или кластерным анализом. Также задачей может быть установление распределения данных внутри пространства входов, называемое густотой ожидания (density estimation). Или это может быть выделение данных из высоко размерного пространства в двумерное или трехмерное с целью визуализации данных. (Нажмите сюда, чтобы перейти к странице Scikit-Learn обучение без учителя).

Конечно, можно быть успешным программистом и без сакрального знания структур данных, однако они совершенно незаменимы в некоторых приложениях. Например, когда нужно вычислить кратчайший путь между двумя точками на карте, или найти имя в телефонной книжке, содержащей, скажем, миллион записей. Не говоря уже о том, что структуры данных постоянно используются в спортивном программировании. Рассмотрим некоторые из них более подробно.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Всем доброй пятницы, дорогие читатели!

В истории компьютерной редакции издательства «Питер» найдется немного столь успешных книг, как "Программируем на Python" Майкла Доусона и не больше таких противоречивых тем, как изумительный язык R, прочно закрепившийся в числе бестселлерных тем «Амазона». В настоящее время мы договариваемся с правообладателями о новой замечательной книге по Python, но в то же время хотели проверить общественное мнение о R — целесообразно ли издавать новые книги об этом элитарном языке для гуру большой статистики, либо Python легко его одолеет, не то что Аполлона?

Добро пожаловать под кат!

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. Сегодня мы публикуем вторую часть перевода. Посмотреть все наши работы с курсов можно в ВКонтакте по тэгу #design101@iloveip.

Мы говорили о правилах создания чистых и красивых интерфейсов.

Вот эти правила:

1. Свет падает сверху (Часть 1)
2. Сначала черное и белое (Часть 1)
3. Увеличьте белое пространство (Часть 1)
4. Научитесь накладывать текст на изображения
5. Научитесь выделять и утапливать текст
6. Используйте только хорошие шрифты
7. Крадите как художник

Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.

Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод текста «Why we encrypt» авторства гуру информационной безопасности Брюса Шнайера.

Шифрование защищает наши данные. Оно защищает наши данные на компьютерах и в дата-центрах, защищает их во время передачи через интернет. Защищает наши видео-, аудио- и текстовые разговоры. Защищает нашу частную информацию. Защищает нашу анонимность. Иногда защищает наши жизни.

Эта защита важна для каждого. Легко увидеть, как шифрование защищает журналистов, правозащитников и политических деятелей в авторитарных странах. Но шифрование также защищает и всех остальных. Защищает наши данные от преступников. Защищает от конкурентов, соседей и членов семьи. Защищает от злонамеренных атак и случайных инцидентов.

Как выглядит процесс обучения? Детсад, школа, университет и эпизодические курсы повышения квалификации, да и то не у всех. До конца жизни человек идет на том багаже знаний, который набрал в начале. Сейчас есть запрос на то, чтобы процесс обучения стал постоянным. Нужно поменять специализацию – пожалуйста. Нужно усилиться – пожалуйста. Делать это виртуально может быть проще и удобнее, ведь нет никаких барьеров. При этом качественные знания можно получить бесплатно. Представляю 8 платформ, на которых можно учиться на русском языке без бюджета.

В одном из предыдущих постов мы уже писали о центральном понятии в статистике — p-уровне значимости. И пока в научной среде не утихают споры об интерпретации p-value, значительная часть исследований проводится именно с использованием p-value для определения значимости полученных в исследовании различий. Сегодня же мы поговорим о самом творческом этапе обработки данных — как же значимые различия визуализировать.

В одном из комментариев здесь была просьба рассказать подробнее об индексах, и так как, в рунете практически нет сводных данных о поддерживаемых индексах различных СУБД, в данном обзоре я рассмотрю, какие типы индексов поддерживаются в наиболее популярных СУБД

Существует множество ресурсов, с помощью которых вы можете начать изучать язык или продолжить улучшать его. Но мы хотели бы рассказать вам о некоторых очень полезных и, возможно, не слишком известных сервисах для совершенствования ваших знаний.