Довольно долгое время я никак не мог понять, в чём же разница между «библиотекой» и «фреймворком». Нет-нет, я умел и читать, и гуглить, но до меня всё никак не доходил смысл этих понятий. Начав же программировать под андроид, я наконец понял, что значат слова «библиотеку использует программист, но программиста использует фреймворк».
В этой серии статьей я хочу рассказать о проблемах, с которыми мне пришлось столнулся при разработке под андроид. Моей целью является не предоставление каких-либо убер-решений приведенных проблем, а лишь информирование о том, с какими проблемами может столкнуться тот, кто посягнет на святой грааль Android SDK. Не думаю, что суровые синьоры откроют для себя Америку, но как говорится: «повторение — мать учения».

Одной из самых интересных частей нового стандарта ECMAScript 6 являются стрелочные функции. Стрелочные функции, как и понятно из названия определяются новым синтаксисом, который использует стрелку =>. Однако, помимо отличного синтаксиса, стрелочные функции отличаются от традиционных функций и в других моментах:

• Лексическое связывание. Значения специальных переменных this, super и arguments определяются не тем, как стрелочные функции были вызваны, а тем, как они были созданы.
• Неизменяемые this, super и arguments. Значения этих переменных внутри стрелочных функций остаются неизменными на протяжении всего жизненного цикла функции.
• Стрелочные функции не могут быть использованы как конструктор и кидают ошибку при использовании с оператором new.
• Недоступность «собственного» значения переменной arguments.

Было несколько причин для введения этих отличий. Первоочередная — это то, что связывание (binding) используется довольно часто в JavaScript. Очень легко потерять нужное значение this при использовании традиционных функций, что может привести к непредсказуемым последствиям. Другая причина, это то, что JS-движки смогут легко оптимизировать выполнение стрелочных функций за счет этих ограничений (в противоположность традиционным функциям, которые могут быть использованы в качестве конструктора и которые свободны для модификации специальных переменных).

Во время общения с медиа мы в Relap.io часто сталкиваемся с массой заблуждений, в которые все верят, потому что так сложилось исторически. На сайте есть блоки типа «Читать также» или «Самое горячее» и т.п. Словом, всё то, что составляет обвязку статьи и стремится дополнить UX дорогого читателя. Мы расскажем, какие заблуждения есть у СМИ, которые делают контентные рекомендации, и развеем их цифрами.
 

 
 

От переводчика:
Многие знают, что ffmpeg — это сила, но не все знают, какая именно. Он многогранен и безграничен, а его man объёмен и местами малопонятен, лишь немногие постигли дао профессиональной работы с ним. И тем не менее, этот инструмент может быть полезен почти всем, кто хоть иногда работает с видео и звуком, даже на бытовом уровне. О некоторых полезных консольных командах ffmpeg и пойдёт речь в статье. В некоторых местах я взял на себя смелость вставить ссылки на поясняющие статьи.

ffmpeg — это кроссплатформенная open-source библиотека для обработки видео- и аудиофайлов. Я собрал 19 полезных и удивительных команд, покрывающих почти все нужды: конвертация видео, извлечение звуковой дорожки, конвертирование для iPod или PSP, и многое другое.

1. Получение информации о видеофайле

ffmpeg -i video.avi

2. Превратить набор картинок в видео

ffmpeg -f image2 -i image%d.jpg video.mpg

Эта команда преобразует все картинки из текущей директории (названные image1.jpg, image2.jpg и т.д.) в видеофайл video.mpg

(примечание переводчика: мне больше нравится такой формат:

ffmpeg -r 12 -y -i "image_%010d.png" output.mpg

здесь задаётся frame rate (12) для видео, формат «image_%010d.png» означает, что картинки будут искаться в виде image_0000000001.png, image_0000000002.png и тд, то есть, в формате printf)

Нас постоянно спрашивают, почему мы используем библиотеку AQuery в своих проектах. В конце концов нам надоело отвечать и мы решили показать, на что способна AQuery в бою.

Но писать какой-то странный псевдокод в духе hello world скучно и неинтересно и поэтому мы решили сделать какое-нибудь небольшое, но полезное приложение. Недавно от Хабра отделился проект Мегамозг и в комментариях к новости высказывали предложение объединить RSS поток со всех ресурсов. Этим мы и займемся.

В конце получится такой прототип приложения IT News (rss с хабра, гиктаймс, мегамозга и с силиконруса/роем упорядоченные по дате):



Ссылки для торопыжек:
github: github.com/recoilme/itnews
google play: play.google.com/store/apps/details?id=org.freemp.itnews

По просьбе tulskiy делаю вольный перевод частей официальной документации GitHub'а Fork A Repo и Send pull requests.

Итак, что же такое «запрос на включение (сделанных вами изменений)» (именно так я перевёл pull request)? В официальной документации гитхаба говорится следующее:

Pull request'ы позволяют вам рассказать другим о тех изменениях, которые вы разместили в своём GitHub-репозитории. Как только pull request отправлен, заинтересованные стороны рассматривают ваши изменения, обсуждают возможные правки или даже добавляют дополняющие коммиты, если нужно.

Говоря своим языком: Посылая pull request, вы говорите автору изначального репозитория (и всем заинтересованным лицам): «Смотрите, что я сделал, не хотите ли принять мои изменения и влить их в проект?»

Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.

От переводчика: вдохновившись циклом статей, я решил попробовать свои силы в SDL. Да вот незадача, каких-либо толковых уроков по SDL версии 2.0 на русском языке найти мне не удалось. Это и подтолкнуло меня к переводу замечательной серии туториалов Twinklebear, в оригинале доступных тут.

Добро пожаловать!

Цель данных уроков — познакомить вас с основами SDL 2.0 и гейм-дева на С++. Подразумевается, что у читателя есть некоторый опыт программирования на С++ и минимальные знания массивов, векторов, управляющих структур, функций и указателей.

Если вы испытываете трудности при разборе кода в примерах, воспользуйтесь одной из книг, представленных в этом чудесном списке на StackOverflow.

Если вы хотите увидеть полный исходник или же скачать ресурсы для уроков, то все это можно получить на GitHub’е. Но не копируйте!

Также документация по SDL 2.0 доступна для чтения в этой вики.

В конце февраля многие СМИ опубликовали новость о том, что НАСА придумало способ летать к Марсу и другим планетам с околосветовыми скоростями. Речь шла о работе профессора физического факультета Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Филипа Любина (Philip Lubin). Смысл сообщений сводился к тому, что НАСА, в лице вышеупомянутого профессора, собирается запускать зонды к планетам Солнечной системы и за пределами её при помощи подсветки лазерным лучом с Земли. Обещалась доставка 100-килограмового аппарата к Марсу за три дня и другие фантастические возможности. Видимо, по причине явной желтушности заголовков, никто не рискнул перепубликовать подобную новость здесь и на подобных ресурсах. Мне стало интересно, что же все-таки стоит за громкими заголовками и вот, что я выяснил.

Я часто собеседую разработчиков и часто задаю им простой, как кувалда, вопрос — как внутри работает JOIN в SQL? В ответ я обычно слышу бессвязное мычание про волшебные деревья и индексы, которые быстрее. Когда-то мне казалось, что каждый программист специалист должен знать то, с чем работает. Впоследствии жизнь объяснила мне, что это не так. Но мне все еще не понятно, как можно годами теребить базёнку, даже не догадываясь, а что там у нее «под капотом»?

Давайте проведем ликбез и вместе посмотрим, как же работают эти джойны, и даже сами реализуем парочку алгоритмов.

Как-то утром, пробегая мимо славного урока, я подумал: «Это круто, только всё же кой-чего тут не хватает». Если надо много кода написать легко и быстро, то нужна нам, без сомнений, для сего библиотека. Только как её нам выбрать, если каждый, кто умеет на гитхабе заводить репозиторий, запилил велосипед свой? И об этом для тебя, друг, напишу сегодня пост вдруг.

С июня по август прошлого, 2015 года, на Хабре мною были опубликованы 18 статей, озаглавленные "Магия тензорной алгебры". Проект начинался как амбициозная попытка в относительно простой и доступной форме изложить теорию тензорного исчисления с её приложениями к практике.

В силу объективных причин, основной из которых является банальная нехватка времени на поддержку проекта он был приостановлен на неопределенный срок. Радовало лишь то, что какая-то часть работы была проделана, статьи остались в сообществе и могли приносить пользу своим существованием.

Но беда пришла оттуда, откуда её не ждали.

IPFS не совсем ещё сделалась хорошо известной технологией, даже в Кремниевой долине многим она ещё не известна, однако вести о ней быстро расходятся из уст в уста в сообществе открытого исходного кода. И многие рады потенциальным возможностям IPFS в области улучшения передачи файлов и ускорения потокового вещания их по Интернету.

С моей личной точки зрения, однако же, IPFS в действительности гораздо важнее этих возможностей. IPFS избавляет сайты от необходимости использовать центральный сервер-первоисточник и поэтому, вероятно, это наш лучший шанс полностью переменить архитектуру Интернета прежде, чем она развалится от внутренних противоречий.

Как и почему это? Для ответа на этот вопрос придётся вдаваться в подробности.

Generative adversarial networks (GAN) пользуются все большей популярностью. Многие говорят о них, кто-то даже уже использует… но, как выясняется, пока мало кто (даже из тех кто пользуется) понимает и может объяснить. ;-)
Давайте разберем на самом простом примере, как же они работают, чему учатся и что на самом деле порождают.

WebGL — одна из самых интересных новых технологий, которая способна удивительным образом преобразовать интернет. На базе этой технологии уже создано несколько движков, которые позволяют без лишних усилий создавать удивительные вещи, и наиболее известный из них Three.js. Познакомится с ним было моим давним желанием, и лучший способ сделать это — создать что-нибудь интересное. Первой идей было набросать “воодушевляющую” сцену на Three.js содержащую как большое количество полигонов, источников освещения и частиц, так и имеющую, при этом, какой-то осмысленный контекст. Вскоре, эта идея превратилась в желание создать бесконечный город в который можно было бы погрузиться сквозь браузер.

Стоит сказать, что статья посвящена не всему построению целиком, а лишь решению наиболее интересных проблем, с которыми пришлось столкнуться по мере создания сцены.

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Компания ABBYY создала хорошую программную оболочку для работы со словарями, однако не меньшим её вкладом в цифровую лексикографию стал побочный продукт разработки ABBYY Lingvo — язык словарной разметки DSL. Он давно уже вышел за границы Lingvo, стал самостоятельным стандартом и форматом для других словарных оболочек, в том числе одной из самых известных в своём роде — GoldenDict.

Но сама по себе компания ABBYY не достигла бы таких успехов без помощи многочисленной армии энтузиастов-лексикографов, маниакально год за годом оцифровывавших бумажные словари и конвертировавших словари цифровые — от миниатюрных специальных до огромных общего назначения.

Одна из самых известных и плодотворных групп давно уже работает на сайте forum.ru-board.com. Со временем там накопилась как обширнейшая коллекция словарей, так и основательнейшая база знаний и инструментов в помощь их создателям и редакторам. Было написано множество скриптов и программ, набор которых отражает историю и изменения популярности языков программирования, более или менее приспособленных для обработки текста. Тут и Perl с Python, и языки пакетных файлов для оболочек, и макросы MS Word и Excel, и компилируемые программы на языках общего назначения.

Однако до последнего времени один из языков почти не был представлен в данной сфере. Хотелось бы восполнить этот пробел и отдать должное стремительному росту мощности, функциональности и популярности языка JavaScript. Думается, он может оказать большую помощь современным программистам-лексикографам, особенно на границе сетевой и локальной лексикографии.

Доброго времени суток %username%. Не давно наткнулся на хороший туториал по созданию клона игры Flappy Bird используя LibGDX и этот туториал мне понравился своей простотой и детализацией.

Я отдаю себе отчет, что тема создания клонов данной игрушки изъела себя, но возможно кому-то пригодится еще один хороший туториал.

Туториал разбит на 12 дней, содержит множество картинок, полотен кода и исходный код разбит по дням. Кому интересно, добро пожаловать под кат.

Очень уважаю людей, которые имеют смелость заявить, что они что-то не понимают. Сам такой. То, что не понимаю, — обязательно должен изучить, осмыслить, понять. Статья "Математика на пальцах", и особенно матричная запись формул, заставили меня поделиться своим небольшим, но, кажется, немаловажным опытом работы с матрицами.

Лет эдак 20 назад довелось мне изучать высшую математику в вузе, и начинали мы с матриц (пожалуй, как и все студенты того времени). Почему-то считается, что матрицы — самая лёгкая тема в курсе высшей математики. Возможно — потому, что все действия с матрицами сводятся к знанию способов расчёта определителя и нескольких формул, построенных — опять же, на определителе. Казалось бы, всё просто. Но… Попробуйте ответить на элементарный вопрос — что такое определитель, что означает число, которое вы получаете при его расчёте? (подсказка: вариант типа «определитель — это число, которое находится по определённым правилам» не является правильным ответом, поскольку говорит о методе получения, а не о самой сути определителя). Сдаётесь? — тогда читаем дальше…

Введение

Я математик-программист. Самый большой скачок в своей карьере я совершил, когда научился говорить:«Я ничего не понимаю!» Сейчас мне не стыдно сказать светилу науки, что мне читает лекцию, что я не понимаю, о чём оно, светило, мне говорит. И это очень сложно. Да, признаться в своём неведении сложно и стыдно. Кому понравится признаваться в том, что он не знает азов чего-то-там. В силу своей профессии я должен присутствовать на большом количестве презентаций и лекций, где, признаюсь, в подавляющем большинстве случаев мне хочется спать, потому что я ничего не понимаю. А не понимаю я потому, что огромная проблема текущей ситуации в науке кроется в математике. Она предполагает, что все слушатели знакомы с абсолютно всеми областями математики (что абсурдно). Признаться в том, что вы не знаете, что такое производная (о том, что это — чуть позже) — стыдно.

Но я научился говорить, что я не знаю, что такое умножение. Да, я не знаю, что такое подалгебра над алгеброй Ли. Да, я не знаю, зачем нужны в жизни квадратные уравнения. К слову, если вы уверены, что вы знаете, то нам есть над чем поговорить! Математика — это серия фокусов. Математики стараются запутать и запугать публику; там, где нет замешательства, нет репутации, нет авторитета. Да, это престижно говорить как можно более абстрактным языком, что есть по себе полная чушь.