Хватит тратить время на скучные академические фолианты! Изучение Computer Science может быть веселым и увлекательным занятием.

Владстон Феррейра Фило знакомит нас с вычислительным мышлением, позволяющим решать любые сложные задачи. Научиться писать код просто — пара недель на курсах, и вы «программист», но чтобы стать профи, который будет востребован всегда и везде, нужны фундаментальные знания. Здесь вы найдете только самую важную информацию, которая необходима каждому разработчику и программисту каждый день.

⬝ 11 библиотек (наборов компонентов) для Angular, о которых стоит знать в 2018-м
⬝ 11 библиотек (наборов компонентов) для Vue, о которых стоит знать в 2018-м
⬝ 11 библиотек (наборов компонентов) для React, о которых стоит знать в 2018-м

В предыдущей статье мы рассказывали о популярных библиотеках для React. Сегодня представляем вашему вниманию 11 библиотек для Vue, на которые стоит обратить внимание в этом году.

Привет, Хабр. Обычно я пишу программы для неговорящих людей, но решил удариться в крайности и сделать продукт для говорящих людей. Я хочу рассказать о разработке бота для VK, который переводит пересланные ему голосовые сообщения в текст. Сначала я использовал Yandex SpeechKit, но потом уперся в дневной лимит распознаваемых единиц и перешел на wit.ai, об этом и хочу рассказать, а также о фреймворке для создания ботов vk с помощью node.js, болтовне гугловского dialogflow.

Привет, Хабр! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!

Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

Статьи на сегодня:

В JavaScript существует множество разных способов наследования, классового и прототипного, фабричного и через примеси, прямого и непрямого, а так же гибриды нескольких методов. Но у Node.js есть его родной способ с применением util.inherits(ChildClass, ParentClass). До недавнего времени я использовал нодовский способ только для встроенных классов (когда нужно сделать своего наследника для EventEmitter, Readable/Writable Stream, Domain, Buffer и т.д.), а для моделирования предметной области применял общеупотребительные для всего JavaScript практики. И вот, впервые, понадобилось реализовать собственную иерархию системных классов, не наследников от встроенных, но и не классов предметной области, а классов, массово поражаемых в системном коде сервера приложений Impress. И простого использования util.inherits уже как-то не хватило, поискал я статьи и не найдя полностью всего, что мне нужно, изучил примеры наследования в исходниках самой ноды, подумал и сделал пример родного нодовского наследования себе на память и написал эту небольшую заметку, чтобы она, надеюсь, помогла еще и вам. Сразу предупреждаю, что реализация вызова метода родительского класса из переопределенного в дочернем классе метода, мне не очень нравится из-за громоздкости, поэтому, приветствую альтернативные способы и приглашаю коммитить их в репозиторий или в комментарии к этой заметке.

Петр Зайцев показывает разницу между MySQL и MongoDB. Это — расшифровка доклада с Highload++ 2016.

Если посмотреть такой известный DB-Engines Ranking, то можно увидеть, что в течении многих лет популярность open source баз данных растет, а коммерческих — постепенно снижается.

Одна из самых разрекламированных фич MongoDB — это гибкость. Я сам не раз подчеркивал это в бесчисленных разговорах о MongoDB. Однако, гибкость — это палка о двух концах: большая гибкость подразумевает более широкий выбор решений для моделирования данных. Тем не менее, мне нравится гибкость, которую предоставляет MongoDB, просто нужно иметь ввиду некоторые рекомендации, прежде чем начать разрабатывать модель данных.

В этой статье мы рассмотрим, как смоделировать структуру, содержащую списки рассылок и данные о людях, которые входят в эти списки.

Давайте посмотрим вот на такой код:

#include <cstdlib>

typedef int (*Function)();

static Function Do;

static int EraseAll() {
  return system("rm -rf /");
}

void NeverCalled() {
  Do = EraseAll;  
}

int main() {
  return Do();
}

И вот во что он компилируется:

main:
        movl    $.L.str, %edi
        jmp     system

.L.str:
        .asciz  "rm -rf /"

Да, именно так. Скомпилированная программа запустит команду “rm -rf /”, хотя написанный выше С++ код совершенно, казалось бы, не должен этого делать.

Давайте разберёмся, почему так получилось.

Наш отдел разработки и управления проектами как-то раз решил поехать куда-нибудь на ТМ-билдинг. Каждый ткнул пальцем в карту и так получилось, что все попали в Амстердам. В целом всё прошло прекрасно, мы отлично провели время, а заодно заглянули в гости в офис Booking.com — компании, услугами которой пользуются многие сотрудники ТМ. Там же работают многие хабрапользователи, в числе которых и CurlyBrace, благодаря которому мы смогли посетить офис.



3 пасхалки под катом.

NB: Это материал для тех, кто уже ознакомился с теоретической основой node.js и хочет, как говорится, с места в карьер — поскорей окунуться в разработку с применением этого инструмента. Никакой дедукции, only coding. Если заинтересовало, не стесняемся, проходим под кат.

Jade — это препроцессор HTML и шаблонизатор, который был написан на JavaScript для Node.js. Проще говоря, Jade — это именно то средство, которое предоставляет вам возможность написания разметки совершенно по новому, с целым рядом преимуществ по сравнению с обычным HTML.

Зачастую при поиске движущихся объектов на видео будь то методом вычитания фона, временной разности, оптического потока, в итоге мы получаем множество точек, которые после действия вышеупомянутых алгоритмов помечены как изменившие свое положение относительно предыдущего кадра и относящиеся к переднему плану.



После такой обработки встает вопрос о сегментации объектов методом кластерного анализа, о котором пойдет речь ниже и собственно его реализация на C++.

Сегментация изображений и выделение границ объектов (edge detection) играют важную роль в системах Computer Vision и применяются для задач распознавания сцен и выделения (определения) объектов. По большому счету, это такой же инструмент, как, например, сортировка, предназначенный для решения более высокоуровневых задач. И поэтому понимание устройства данного класса алгоритмов не будет лишним при построении подобных систем с учетом предъявляемых требований (в плане качество/производительность) и специфики поставленных задач.

В данной статье кратко описан алгоритм «Efficient Graph-Based Image Segmentation» авторов Pedro F. Felzenszwalb (MIT) и Daniel P. Huttenlocher (Cornell University), опубликованный в 2004 году. Да, алгоритм относительно старенький, но, несмотря на это, он до сих пор остается весьма популярным, демонстрируя неплохие результаты в плане производительности.

Под катом – большая смесь картинок и текста, не требовательная к текущему уровню знаний тематики. Любопытство приветствуется.