Пожалуй, мне везет на идиотские задачи в самый неподходящий момент. Это что, карма такая?! Ну да ладно…
В данном «отпускном» посте речь пойдет о том, как при наличии 3g модема и ноутбука реализовать трансляцию с IP-камеры на сайт.
Сам пост я бы не написал, если бы не задал вопрос на «Тостере», где мне подсказали, что гуглить.

Что мы имеем?

1. Недешевая IP камера AXIS Q1755, которую я даже в руках не держал. Сама камера находится в городе «А» и подключена через тормозной 3g модем.
2. Сервер на Debian 7, который крутится на почти дохлом Core2Duo. Хотя не такой уж он и дохлый, но для данных задач подходит не очень. Ах, да, сам сервер живет в городе Б.
3. Сайт, на который необходимо повесить плеер. Находится на другом, более производительном сервере, в том же городе Б.
4. Я, который находится в городе В, с ноутбуком, 3g-модемом и ограниченным трафиком в 4gb.

Каждый год в мире появляются всё новые и новые способы оплаты. Но универсального, удобного для всех пользователей способа до сих пор нет. В 2008 году, когда мы только создавали систему биллинга для Badoo, нам казалось, что будущее за оплатой через SMS. Но, столкнувшись с реалиями разных стран, мы поняли, что это не так.

Предпочтения пользователей меняются в зависимости от страны и устройства, с которого они заходят на сайт. Очень близки к идеалу оказались банковские карты, популярность которых растет из года в год, в том числе и в России. Это не только один из самых распространенных способов оплаты, но и самый прибыльный из всех доступных на сайте Badoo, а их более 20.

Сегодня мы подробней расскажем о том, что осталось за рамками предыдущей статьи о биллинге: об обработке платежей посредством банковских карт; что надо знать и к чему готовиться, если вы только собираетесь их подключать; как увеличить их эффективность, если они у вас уже есть. В целом статья рассчитана на неподготовленных читателей, но и специалисты, возможно, найдут для себя кое-что интересное.

Это первая статья из серии «Сети для самых маленьких». Мы с товарищем thegluck долго думали с чего начать: маршрутизация, VLAN'ы, настройка оборудования.
В итоге решили начать с вещи фундаментальной и, можно сказать, самой важной: планирование. Поскольку цикл рассчитан на совсем новичков, то и пройдём весь путь от начала до конца.

Предполагается, что вы, как минимум читали о эталонной модели OSI (то же на англ.), о стеке протоколов TCP/IP (англ.), знаете о типах существующих VLAN’ов (эту статью я настоятельно рекомендую к прочтению), о наиболее популярном сейчас port-based VLAN и о IP адресах (более подробно). Мы понимаем, что для новичков «OSI» и «TCP/IP» — это страшные слова. Но не переживайте, не для того, чтобы запугать вас, мы их используем. Это то, с чем вам придётся встречаться каждый день, поэтому в течение этого цикла мы постараемся раскрыть их смысл и отношение к реальности.



Начнём с постановки задачи. Есть некая фирма, занимающаяся, допустим, производством лифтов, идущих только вверх, и потому называется ООО «Лифт ми ап». Расположены они в старом здании на Арбате, и сгнившие провода, воткнутые в пожжёные и прожжёные коммутаторы времён 10Base-T не ожидают подключения новых серверов по гигабитным карточкам. Итак у них катастрофическая потребность в сетевой инфраструктуре и денег куры не клюют, что даёт вам возможность безграничного выбора. Это чудесный сон любого инженера. А вы вчера выдержали собеседование и в сложной борьбе по праву получили должность сетевого администратора. И теперь вы в ней первый и единственный в своём роде. Поздравляем! Что дальше?

Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

(с) xkcd

Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

Наверняка вы знаете, что такое прерывания. Возможно, даже интересовались устройством процессора. Почти наверняка вы нигде не видели внятный рассказ про то, как именно процессор обнаруживает прерывание, переходит к обработчику и, самое главное, возвращается из него именно туда, куда положено.

Я писал эту статью год. Изначально она была рассчитана на хардварщиков. Понимание того, что я ее никогда не закончу, а также жажда славы и желание, чтобы ее прочло больше десяти человек, заставило меня адаптировать ее для относительно широкой аудитории, повыкидывав схемы, куски кода на Верилоге и километры временных диаграмм.

Если когда-нибудь вы задумывались над тем, что значат слова «the processor supports precise aborts» в даташите, прошу под кат.

Пусть у вас есть метод, вызываемый во многих местах, и вызов которого хочется сделать параллельным. Это можно сделать, не меняя код вызова метода и код самого метода. Нужно только создать расширение объемлющего класса, и изменить код создания объекта.

Было:

class Service {
  public void longJob(Object arg) {...}
}
...
Service s=new Service();
...

s.longJob(arg);

Стало:

class Service {
  public void longJob(Object arg) {...}
}
class ServiceWrapper extends Service {
...
}
...
Service s=new ServiceWrapper() ;
...

s.longJob(arg);

Привет.
Читаю книгу Mahout in Action. Столкнулся с эффектом “смотрю в книгу – вижу фигу”. Для его устранения решил конспектировать.

Apache Mahout – это библиотека для работы с алгоритмами машинного обучения, которая может быть использована как надстройка к Hadoop или самостоятельно. В библиотеке реализованы методы коллаборативной фильтрации, кластеризации и классификации.

Рассматриваем рекомендательную систему на основе коллаборатвной фильтрации. Она может быть пользователе-ориентированной (user-based) или свойство-ориентированной (item-based).

Коллаборативная фильтрация — это один из методов построения прогнозов, использующий известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя. Его основное допущение состоит в следующем: те, кто одинаково оценивали какие-либо предметы в прошлом, склонны давать похожие оценки другим предметам и в будущем. (из википедии)

Одно из основных понятий пользователе-ориентированных рекомендательных систем это метрика для определения схожести пользователей. Предположим что мы имеем данные по просмотрам и оценкам фильмов разными пользователями. Будем сравнивать двух пользователей: X и Y. Они выставили оценки фильмам X(x₁, x₂, ..., x_n) и Y(y₁, y₂, ..., y_m), где n, m – количество оценок поставленных первым и вторым пользователем соответственно. N – количество оценок, которые были поставленны обоими пользователями одним и тем же фильмам (пересечение множеств фильмов посмотренных первым и вторым). Будем считать что (x_i, y_i) – это пара оценок выставленная пользователями одному фильму.
В Mahout реализованы метрики на основании нескольких алгоритмов. Описываю сами алгоритмы, а не их реализации в Mahout.

Большинство людей, занимающихся или интересующихся разработкой электронных устройств под управлением ARM-процессоров, прекрасно осведомлены о проекте Raspberry Pi. По сути, это первая дешевая development board с открытой архитектурой, хорошей технической поддержкой, а также с большим и дружелюбным сообществом энтузиастов.
Наша небольшая компания (start-up) почти что случайно решила посоревноваться с этой замечательной ягодой. Ну а написать про это я решил после того, как обнаружил интерес к данной теме вот здесь.

Проглядывая книжку «Эффективное использование C++», Скотта Мейерса, которая ( и я никого не удивлю ) достойна всяческих похвал, меня очень тронуло, то с какой возбуждённостью, вдохновлённостью, трепетом ( может мне показалось? ) автор говорит о шаблонах и их возможностях. Приведу маленький кусочек:

Метапрограммирование шаблонов ( template metaprogramming — TMP ) — это процесс написания основанных на шаблонах программ на C++, исполняемых во время компиляции. На минуту задумайтесь об этом: шаблонная метапрограмма — это программа, написанная на C++, которая исполняется внутри компилятора C++…
Было доказано, что технология TMP предоставляет собой полную машину Тьюринга, то есть обладает достаточной мощь для любых вычислений...

Да уж… сердце забилось, в очередной раз удивился — только подумать — полная машина Тьюринга со всеми вытекающими последствиями… Как по мне, это просто невероятно и удивительно… хотя, кто его знает…

Предлагаю посмотреть на совсем уж маленький кусочек мира больших возможностей и невероятных приключений — попробуем вычислить на этапе компиляции значение, небезызвестного, числа e.

Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

_{Не в совокупности ищи единства, но более – в единообразии разделения.
Козьма Прутков}

Немного воды вначале

Нельзя не заметить, что аспектно-ориентированное программирование с каждым годом берет новые рубежи популярности. На хабре было уже несколько статей посвященных этому вопросу, от Java до PHP. Пришло время обратить свой взор на С/C++. Теперь я в первом же абзаце признаюсь, что речь пойдет не об «настоящих аспектах», но о чем-то, близко с ними связанном. Также рассуждение будет вестись в контексте embedded-проектов, хотя описываемые методы могут применяться где угодно, но именно embedded, это та область, где эффект будет максимально ощутимым. Еще я буду использовать слова «хидер» и «дефайн» для обозначения, соответственно, «заголовочного файла» и «макроопределения». Сухой и академичный язык это хорошо, но в данном случае, мне кажется, все будет проще понять, если пользоваться устоявшимися англицизмами.