Данная подборка позволит вам разобраться с плюсами и минусами дистанционной работы, оценить затраты и возможную экономию, познакомиться с опытом коллег и взглянуть на целый спектр компаний, команды которых работают дистанционно.

Эту статью нельзя пропустить, так как любой компании в интернете нужно уметь вести блог. Это небольшое 15-минутное руководство поможет вам понять, как можно собирать миллионную аудиторию за копейки.
Итак, начинаем:
15-минутное руководство по ведению Блогов, Онлайн-Маркетингу и Развитию
Перейду сразу к делу, поскольку мне нужно многим поделиться.

Привет, хабр. Я работаю ведущим дизайнером в студии. Делюсь рассказом о своем первом приложении, которое я не только проектировал и оформлял, а прошел все шаги до релиза своими силами.



Осторожно: статья проиллюстрирована крупными анимированными изображениями.

Доброго всем времени суток. Недавно столкнулся с проблемой, с которой в свое время сталкиваются все обладатели того или иного компьютера (в данной случае ноутбука), а именно — медленной работой и нехваткой ресурсов для нормальной работы вашего девайса.

MacBook MB467

До:
Процессор: Intel Core Duo 2.4 GHz
Шина: 1066 MHz
Кеш 3 MB
Память (RAM) 4096 MB
HDD 250 GB

После:
Процессор: Intel Core Duo 2.4 GHz
Шина: 1066 MHz
Кеш 3 MB
Память (RAM) 8 GB
SSD 60GB + HDD 250 GB

Многие сразу начинают задумываться про замену своего компьютера на более новый, но т.к. финансовых средств на данный момент у меня не было я решил сделать некий upgrade своей старой лошадки. Провел парочку тестов до и после (тесты касались температурного режима работы процессора и дисков, скорости загрузки ОС и некоторых программ), и, когда я увидел, что результаты превзошли ожидания родилась эта статья.

Хочу поделиться опытом по продвижению своей новой игры для iPhone/iPad — Wordrive.

Статья может быть полезна не только для продвижения iPhone-приложений, но любого мобильного или прикладного софта, потому что часть советов довольно универсальны. Многое из описываемого тут я в сети нигде не нашел. Надеюсь, это поможет пройти этот этап без типичных ошибок.

Итак, вот у вас готово приложение и оно появилось в AppStore. Первый поток людей на него направляется из iTunes/App Store, сам собой — за счет появления в «новинках». Рассчитывать на него нечего — он как пришел, так и уйдет через пару-тройку дней. За это время нужно делать все, чтобы о программе или игре стали писать в сети. Если программа за это время сможет собрать еще и интернет-аудиторию, то выйти в топы будет сильно проще. А чтобы ее собрать, к моменту запуска в App Store нужно уже много что сделать.

Поляки собрали два десятка старых электронных портативных игр со всего мира на одной уютной страничке — http://www.pica-pic.com.

   Этим летом я был на некоторое время предоставлен сам себе – всех своих я отправил подальше от дыма, а сам, недолго думая, решил немного подтянуть здоровье. Не просто записаться в тренажерный зал и накачать «квадратиков» для пляжа, а именно обследоваться у некоторых врачей, чтобы выработать для себя вектор дальнейших действий, дабы совсем не превратиться в «овоща».



   Расскажу лишь про свой опыт восстановления зрения – именно оно больше всего подвержено риску у любого «компьютерного» человека.

Сезон отпусков начнётся в ближайшие недели. Продажи всевозможных гаджетов, полезных в путешествиях, неуклонно растут. Фотоаппараты, планшеты, смартфоны, ридеры, плееры закупаются в предвкушении моря, пляжей, исторических достопримечательностей, джунглей, гор и множества других прекрасных мест на нашей планете. Но при этом многие счастливые обладатели планшетов и смартфонов упускают такой немаловажный момент, как полезные и удобные приложения, способные существенно облегчить, или украсить, или дополнить новыми впечатлениями ваш отпуск. Поэтому мы решили предложить вашему вниманию подборку ряда приложения для путешественников.

Недавно kuznetsovin опубликовал пост об использовании Питона для анализа временных рядов в экономике. В качестве модели была выбрана «рабочая лошадка» эконометрики — ARIMA, пожалуй, одна из наиболее распространенных моделей для временных данных. В то же время, главный недостаток АRIMA-подобных моделей в том, что они не приспособлены для работы с нестационарными рядами. Например, если в данных присутствует тренд или сезонность, то математическое ожидание будет иметь разное значение в разных участках серии — , что не есть хорошо. Для избежания этого, АRIMA предполагает работать не с исходными данными, а с их разностью (так называемое дифференцирование — от «taking a difference»). Все бы хорошо, но тут возникают две проблемы — (а) мы возможно теряем значимую информацию беря разницу ряда, и (б) упускается возможность разложить ряд данных на составляющие компоненты — тренд, цикл, и т.п. Поэтому, в данной статье я хотел бы привести альтернативный метод анализа — State Space Modeling (SSM), в русском переводе — Модель Пространства Состояний.

Я надеюсь, что эта статья станет началом цикла заметок о lock-free структурах данных. Я хочу поделиться с хабрасообществом своим опытом, наблюдениям и размышлениями о том, что такое lock-free структуры данных, как их реализовывать, подходят ли концепции контейнеров стандартной библиотеки STL к lock-free контейнерам, и когда стоит (и стоит ли вообще) применять lock-free структуры данных.

Многие наслышаны о проблеме с неоткалиброванными датчиками в новом iPhone 5S – инструмент «уровень», встроенный в родной компас iOS 7 показывает отклонение в несколько градусов, если устройство положить на плоскую поверхность, например, стол.

Если кратко, то в той или иной степени проблема ориентации датчиков присутствовала всегда и на всех устройствах с iOS. Ранее проблему не наблюдали так часто в виду отсутствия встроенного в мобильную OS приложения позволяющего измерять уровень. Аналогичная проблема имеет место быть и на других мобильных устройствах оснащенных акселерометром, поскольку принципы везде заложены одинаковые – с этим не понаслышке должен быть знаком каждый разработчик, которому приходилось иметь дело с различными датчиками движения и ориентации.

Я разрабатываю приложения с использованием датчиков акселерометра, гироскопа и цифрового компаса, ровно с тех самых пор, как разработчикам стал доступен API, практически с самого начала – будучи автором одного из самых популярных компасов для iOS с проблемами калибровки акселерометра и точности других датчиков я столкнулся еще несколько лет назад.

Способ решения проблемы достаточно тривиален и уже заложен в большую часть, как прикладных, так и игровых приложений, которые тем или иным образом используют датчики гравитации, движения и магнитного поля – калибровка, о которой должен позаботиться любой уважающий себя и своих пользователей разработчик. В зависимости от того, насколько сложно приложение и какие задачи оно решает, с технической точки зрения разработчика, реализация решения может быть и простой и сложной. Но принцип одинаков для всех.

Приглашаю разработчиков и пользователей приложений разобраться, как это работает, откуда берутся эти ошибки, почему не стоит излишне беспокоиться о проблемах акселерометра и почему не нужно бежать бегом в магазин для замены «бракованного» устройства – новое устройство вряд ли будет намного лучше, а проблемы с ошибками датчиков решаются другими способами.

В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

В рамках своей научной активности реализовал так называемый Федеративный Фильтр Калмана (Federated Kalman Filter). В этой статье рассказывается о том, что такое «Федеративный ФК», чем он отличается от обобщенного, а также описывается консольное приложение, реализующее данный фильтр и генетические алгоритмы для подбора параметров его математической модели. Приложение было реализовано с использованием TPL (Task Parallel Library), поэтому пост будет интересен не только специалистам по цифровой обработке сигналов.

UPD1: после прочтения двух недавних статей решил тоже присоединиться к эксперименту/исследованию/авантюре (называйте как хотите). В конце статьи добавил еще один опрос — "Стали бы Вы поощрать рублем такие узко специализированные статьи на Хабрахабре?".

А как всё мило начиналось

Параллакс для скроллинговых игр дело обычное, однако степень проработки параллакса разительно отличается от игры к игре. Получить действительно красивый и интересный фон довольно сложно. Многие сейчас переходят на 3D и параллакс как эффект вообще отпадает, так как получается естественным путём.
В былые времена на фоне пускали точки с эффектом параллакса (звезды), чуть позже стали делать фоны в пару-тройку разных слоёв. А сейчас уже не обойтись парой слоёв или скроллирующимся фоном, нужно немножко больше.


Lightforce, Commodore 64, 1986г.

Внимание, под катом большие картинки.

Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
Внимание, под катом много картинок!

Кто-то вчера шутил, а кто-то занимался реально полезными вещами. Как например болгарский разработчик Мартин Ангелов, опубликовавший впечатляющий обзор JS библиотек:
http://tutorialzine.com/2013/04/50-amazing-jquery-plugins/
Настоятельно рекомендуется к обозрению.
PS Куда-то пропал тип топика «Ссылка» :(

В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Осенью 2008 года мы с приятелем потратили две-три недели свободного от основной работы времени, чтобы написать маленькую утилитку для бэкапа баз данных (MS SQL Server и потом MySQL). Сегодня она приносит нам около $230 000 в год и можно с уверенностью говорить, что суммарно мы заработаем на ней больше $1 000 000.

Под катом я расскажу, как это получилось и какие уроки мы из этого извлекли. Вполне возможно, что нам просто глупо повезло и опыт этот целиком неверен и теории не соответствует и только навредит вашему начинанию — читайте на свой страх и риск.

Некоторое время назад я прочитал интересный пост, посвященный полезным фрэймворкам и библиотекам для разработки под iOS. С вашего позволения и согласия Coder89 представляю «Полезные штуки для iOS-разработчика часть вторая».

UPD:

Ребята, взамен помершего Tunlr мы подняли свой DNS Proxy для Pandora и Spotify. Работает, понянтно, на всех платформарх и практически не требует настройки — habrahabr.ru/post/215889/. Велкам!

Если вам, как мне, надоело подключать VPN-туннель на штаты каждый раз, когда вы хотели бы послушать знающее ваши музыкальные вкусы радио Pandora или увидеть видео по ссылке на hulu.com, вам помогут два волшебных адреса (проверьте на сайте, они периодически меняются):

142.54.177.158

209.141.56.79

Это адреса DNS-сервера сайта tunlr.net который проделывает хитрую магию с заголовками помогает вам избежать проверки на страну пребывания для вашего IP.

Сервис поддерживает только определенный список сайтов, для которых это будет работать. В случае всех остальных запросов он будет работать как обычный честный DNS-сервер.