^{Фото: Jay Mark Johnson}

Перед вами оригинальный снимок, без обработки в фоторедакторе или применения каких-то художественных эффектов. Исключительно точное документальное фото. Только это не картина одного момента, как в обычной фотографии. В кадре вместились события, которые происходили в течение около 30 секунд на промежутке пространства шириной 1 пиксел. Снимок сделан методом щелевой фотографии.

Вступление

Все мы, время от времени, используем дебаггер для отладки программ. Отладчик может использоваться с C++, C#, Java и ещё сотней других языков. Он может быть как внешним (WinDbg), так и встроенным в среду разработки (Visual Studio). Но вы хоть раз задавались вопросом, как же работает отладчик?
И вам повезло. В этом цикле статей мы разберёмся от и до, как же работает отладка изнутри. В этой статье рассматривается только написание отладчика под Windows. Без компиляторов, линковщиков и других сложных систем. Таким образом, мы сможем отлаживать только исполняемые файлы, так как мы напишем внешний отладчик. Эта статья потребует от читателя понимание основ многопоточности.

Здравствуй, Хабр!

Несколько лет назад в прикладных целях я реализовал обычный Force-based визуализатор графов.

На меня произвело впечатление, как простые итеративные преобразования могут производить субъективно сложные и интересные вычисления, формируя нетривиальные визуально-кинетические модели.

Со временем возникло несколько идей, что интересного можно смоделировать.

Вот что получилось с одной из них (в кадре мелкие объекты, смотреть в HD):

Представляю вашему вниманию заключительную статью из трилогии «Восстановление расфокусированных и смазанных изображений». Первые две вызвали заметный интерес — область, действительно, интересная. В этой части я рассмотрю семейство методов, которые дают лучшее качество, по сравнении со стандартным Винеровским фильтром — это методы, основанные на Total Variaton prior.
Также по традиции я выложил новую версию SmartDeblur (вместе с исходниками в open-source) в которой реализовал этот метод. Итоговое качество получилось на уровне коммерческих аналогов типа Topaz InFocus. Вот пример обработки реального изображения с очень большим размытием:

О чем это

Я долгое время был адептом идей о равенстве, свободе и братстве том, что существует красная таблетка.

— Что можно с помощью ООП решить все проблемы масштабирования программ;
— Что с помощью одной методологии можно выстроить разработку проектов;
— Что с помощью нескольких гениальных книг можно научиться проектировать интерфейсы.

На самом деле, после пары десятков проектов я пришел к выводу, что все это — не более чем заблуждения, и чудеса происходят только в книгах авторов, которые делают на своих бестселлерах миллионы. Или в головах консультантов, которые делают деньги, продавая вам фуфло в виде Agile, KPI и прочих умных слов.

Я не сделаю, возможно, в этом посте никаких открытий. Но сэкономлю вам пару лет, если вы решитесь поверить моему опыту.

или взломана ещё одна bitcoin-биржа.

“День бабла” продолжается

Итак, на сей раз жертвой хакеров стала биржа BTC-E. Админ биржи оказался скуп на комментарии и в новостях сайта никакого события не значится, но я имел возможность наблюдать за разворачивающимися событиями.

Привет. Сейчас я расскажу вам о механизме IO Completion Ports в Windows. Разработчики описывают порт завершения как «средство, повышающее производительность приложений, часто использующих операции ввода/вывода». В общем-то, они и не врут, поэтому IOCP часто используют при написании масштабируемых серверных приложений. Однако же считается, что порт завершения — тема мудреная и тяжелая для понимания.

Введение.

Анализируя замечания предыдущего поста (Qt Designer & Runtime Qt библиотеки на службе OpenCV...), пришлось более детально проработать устройство видеозахвата библиотеки OpenCV и методы разделения библиотек runtime и виджетов.
Работа с Qt Designer удобна (я — лентяй), поэтому и возник компонент проектирования интерфейса для CvCapture. После начала работы подтянулось и «научное » тому объяснение — удобно применить нечто похожее, скажем, при проектировании интерфейса свойств или параметров приложения, использующего устройство видеозахвата.
Пока идёт скачивание архива проекта, читайте далее.

Благодарности.

Спасибо всем, кто оставил свои замечания по предыдущему посту.

Библиотека времени выполнения.

Итак, библиотека OpenCV установлена, примеры кода просмотрены. Самое время «прикрутить» устройство видеозахвата к Qt. Да не просто так, а чтобы и изображения получать, меняя устройства динамически. Да, чтобы помнило все пути к изображению, видео. Да, чтобы и номера камер переключало. Да, чтобы и… пост покороче получился.

Библиотека.

Чего проще! Наследуем новый класс библиотеки от QObject, прячем ненужные разработчику поля и методы в приватный класс как элемент коллекции QScopedPointer, монтируем сигналы оповещения и слоты-обработчики.

Сегодня копаясь в интернете нашел интересную штуку: Electric Imp.
Из себя представляет готовый модуль, на борту:
ARM Cortex M3 (какой именно пока выяснить не удалось) и WiFi

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



И вот результат обработки:



Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

В этой статье я хочу рассказать о тестировании iOS приложений и небольшой автоматизации этого процесса.
Под катом будут рассмотрены инструменты для модульного и функционального тестирования и приведены простые примеры.

Еще не так давно казалось, что беспроводная сеть, защищенная с помощью технологии WPA2, вполне безопасна. Подобрать простой ключ для подключения действительно возможно. Но если установить по-настоящему длинный ключ, то сбрутить его не помогут ни радужные таблицы, ни даже ускорения за счет GPU. Но, как оказалось, подключиться к беспроводной сети можно и без этого — воспользовавшись недавно найденной уязвимостью в протоколе WPS.

Обновившись до Xcode 4.3 можно обнаружить, что установка iOS Simulator 4.2 из самого Xcode недоступна. Тем не менее, если в вашем проекте есть необходимость в данном симуляторе, то простая инструкция по установке ниже.

Детерминированный конечный автомат можно использовать для реализации очень быстрого способа разбора входной последовательности. Требуется всего один проход по входной последовательности, и минимальные действия на каждом шаге. К сожалению эта модель имеет ограничения — не всегда возможно построить ДКА, для имеющегося Недетерминированного конечного автомата (регулярного выражения, грамматики). Или даже если возможно построить, автомат может иметь слишком большое число состояний.

Тем не менее я решил попробовать создать парсер для HTTP запроса на основе ДКА. Основная задача не просто проверить корректность HTTP запроса, а именно выделить во входной строке элементы соответствующие определенным значениям полей HTTP запроса. Автомат должен генерироваться из BNF правил (разбросанных по) RFC2616. Реализовано все на C#, автомат на выходе тоже на C#. Хотя понятно что когда автомат готов, сгенерировать его на любом языке, в любом виде не проблема.

Метод недопустимой операции:
Разделить кошку на ноль,
после чего она станет бесконечно большой,
так что её будет невозможно упустить.
[АбсурдопедиЯ]

Пытаясь найти проблему с производительностью относительно простого кода, я вспомнил несколько нелепых методов решения, описанных на Абсурдопедии, для задачи поиска черной кошки в темной комнате. Как ни странно, мне очень помогло последовательное использование трех методов, которые можно найти по ссылке: Прагматизм, Метод дихотомии и Метод тыка.

Итак, имеем задачу последовательной перестановки байтов в каждом слове массива (big-endian <-> little-endian) и суммирования всех слов в одно (reduction). Оставим пока в стороне задачу распараллеливания, ибо ее решение близко к тривиальному, и для нас пока не представляет интереса.

Гуляя по github'у я много раз видел в разных репозиториях одновременно и теги вида «v2.3.4» и коммиты с сообщениями типа «Bump version» и сменой номеров версии где-нибудь в lib/version.rb. И всегда мне казалось — что-то тут лишнее.

И когда пришло время задуматься и мне над расставлением номеров версий, я сказал: «Нет! Я не буду прописывать эти номера в файлы руками. Пусть это делает за меня моя система контроля версий!»

В современном мире трехмерные технологии стали очень популярны. 3D стремительно и разнообразно входит в жизнь даже обычного человека. Начиная от 3D телевизоров, 3D сканеров и даже принтеров. Хотя последние два устройства в большей степени пока доступны только специалистам. Но технологии не стоят на месте. Появляются трехмерные принтеры стоимостью около $2000, что уже приближает время, когда они появятся, если не у каждого школьника/студента на столе, то как минимум, у каждого инженера или дизайнера. Что касается методов получения трехмерной модели с реального физического объекта, то тут тоже не все однозначно. Требуются наличие либо дорогостоящего лазерного сканера, либо можно попытать счастье с помощью лазерного строительного уровня, веб-камеры и специального программного обеспечения. Наличием всех этих вещей тоже не может похвастаться абсолютно любой человек.
Однако есть очень простой способ “сканировать” объект в 3D модель, используя обычный цифровой фотоаппарат. Как это сделать? Об этом и пойдет речь далее.

Игрушка при всей своей простоте выглядит очень эффектно. И при должной сноровке позволяет удивить друзей, знакомых и коллег по работе.

Наконец-то. В следующую среду, 30 ноября, состоится Первая Питерская Хабравстреча. Подробности, организационные вопросы и другие анонсы под катом.


фото с сайта panoramio.com

Продолжаем разбираться в правилах проходящего сейчас турнира Google AI Challenge. Дальше вы можете прочитать перевод официальных правил расчета результатов муравьиных боев.