От переводчика.
Это перевод статьи Филипа Бернарда с сайта css-tricks.com. Часть статьи, содержащую описание работы с созданным им сервисом, я позволил себе опустить. Если вы найдете ошибки, просьба сообщить о них в личном сообщении.

Статья содержит результаты проведенного им исследования, каким должен быть фавикон (и то что его заменяет), чтобы хорошо отображаться в различных случаях.

Фавикон был представлен в 1999 году, в Internet Explorer 5 (источник) и стандартизирован W3C несколько месяцев спустя. Это была маленькая иконка, представляющая сайт.



С тех пор большинство настольных браузеров следуют тенденции и используют фавикон тем или иным способом. Это очень просто, не так ли? Создать маленькую картинку и добавить в любой интернет-проект, чтобы сделать его «завершённым». Ничего сложного.

Вы обладаете сильным или слабым логотипом?

В то время как танцор может спросить себя «Интересно, что Майкл Джексон подумал бы о моих танцевальных движениях?» или боксер может спросить себя: «Интересно, что Мухаммед Али подумал бы о моем правом хуке?», дизайнер задастся вопросом: «Что Пол Рэнд подумал бы о моем логотипе?»

К концу чтения вы будете точно знать, одобрил или не одобрил бы Пол Рэнд ваш логотип.

Во многих веб-приложениях существует необходимость автоматического кропа — будь то вырезание аватарки из загруженного фото, превью крупных изображений или создание миниатюр в больших галереях.



Но машины все еще не люди, и далеко не всегда будет вырезана нужная область. Старые способы типа вырезать миниатюру 100х100 из левого верхнего угла или из центра отходят на второй план, и на арену выходит смарт-кроп.

Многие из тех, кто печатает на 3D-принтере сталкиваются или с необходимостью получить партию моделей в короткие сроки, или скопировать удачно получившуюся деталь, или получить изделия с прочностными характеристиками, превосходящими таковые у пластиков для домашней 3d-печати.

3D-принтер далеко не всегда способен выполнить такие задачи, но отлично подойдет для создания единственного образца, или мастер-модели. А дальше на помощь нам приходят материалы производства компании Smooth-On, наверное, самого популярного производителя материалов холодного отверждения.



В этом обзоре мы сравним самые основные и популярные силиконы, полиуретаны и добавки к ним, кратко посмотрим на основные способы создания форм и изделий, подумаем, где это может найти применение и, наконец, создадим свою силиконовую форму и модель.
Перед написанием этого поста мы прошли трехдневный тренинг у официального дилера Smooth-On в России, чтобы разобраться во всех тонкостях литья в силикон.

Исторически, искусственные нейронные сети за свою уже более чем полувековую историю испытывали как периоды стремительных взлетов и повышенного внимания общества, так и сменявшие их периоды скепсиса и равнодушия. В хорошие времена ученым и инженерам кажется, что наконец-то найдена универсальная технология, способная заменить человека в любых когнитивных задачах. Как грибы после дождя, появляются различные новые модели нейронных сетей, между их авторами, профессиональными учеными-математиками, идут напряженные споры о большей или меньшей степени биологичности предложенных ими моделей. Профессиональные ученые-биологи наблюдают эти дискуссии со стороны, периодически срываясь и восклицая «Да такого же в реальной природе не бывает!» – и без особого эффекта, поскольку нейросетевики-математики слушают биологов, как правило, только тогда, когда факты биологов согласуются с их собственными теориями. Однако, с течением времени, постепенно накапливается пул задач, на которых нейронные сети работают откровенно плохо и энтузиазм людей остывает.

«Да в вашем интернете одна порнуха», — брюзжит бабушка на внука, хотя тот, может, никогда и не видел фильмов эротического содержания. Но в реальности бабулька права: «взрослый» контент составляет очень большую часть трафика в интернете.

Из истории развития технологий известно, что порноиндустрия традиционно находится на переднем краю научно-технического прогресса и неизменно в числе первых пробует все технические новинки, от онлайн-платежей до медиастриминга. Так вышло и с инновационной P2P-системой распространения видеофильмов Popcorn Time, которая предусматривает передачу фильмов по протоколу BitTorrent с возможностью почти сразу начать просмотр любого фильма в каталоге. Ею заинтересовалась порноиндустрия.

Предисловие от переводчика

Здесь представлен один из новейших методов расчёта ориентации в пространстве по показаниям датчиков акселерометра, гироскопа и компаса — фильтр Маджвика, который, по словам автора, даёт результат лучший, чем применение фильтра на основе метода Калмана в результатах и производительности. Автор — Себастьян Маджвик (его интернет-магазин). Метод описан в статье на английском. Данная работа защищена в Университете г. Бристоля Перевода я не нашёл. Переводчик из меня так себе, особенно таких сложных текстов. Но нам же интересно, что за метод?

Кое-где буду от себя добавлять — там текст выделен курсивом. Мною найдено более 10 опечаток в оригинальном тексте. Вообще было довольно трудно, поэтому помощь приветствуется — пишите в комментариях, где перефразировать нужно, в общем, где что не так.

^{«Лучший путь предсказать будущее – это создать его!»
Питер Ф. Друкер}

Если вы не слышали о таком человеке, как Питер Друкер, вы ничего не знаете о менеджменте и маркетинге. Один из известнейших людей в сфере теории управления. Написал несколько десятков книг и невообразимое количество статей, публиковавшихся в самых именитых бизнес журналах. Сегодня предлагаю ознакомится с переводом статьи одного из его учеников.

В оригинале название звучит как «How Not To Sort By Average Rating». Я подумал, что дословный перевод «Как не сортировать по усреднённому рейтингу» будет малопонятен и хуже отражает содержание статьи.

Постановка проблемы

Вы занимаетесь веб программированием. У вас есть пользователи, которые оценивают контент на вашем сайте. Вы хотите разместить высоко оцененный контент наверху, а низко оцененный — внизу. Для этого на основе пользовательских оценок вам нужно вычислить некий «рейтинг».

Неправильное решение №1

Рейтинг= (Число положительных оценок) - (Число отрицательных оценок)

Многие часто сталкиваются с необходимостью проверки орфографии на нескольких языках одновременно, однако далеко не все существующие программы позволяют производить такую проверку, предлагая пользователю переключаться с одного языка на другой, что довольно неудобно и отнимает массу времени.

Не желая мириться с подобным неудобством для программ, использующих Hunspell словари (FireFox, Seamonkey, Miranda и др.) было принято решение создать автоматическую графическую утилиту для склейки нескольких языков, с возможностью дальнейшего использования полученных словарей.

Профиляторы памяти с трудом можно назвать «утилитами для ежедневного использования». Чаще всего разработчики задумываются о профилировании своего продукта перед самым релизом. Подобный подход вполне может работать, но лишь до тех пор, пока какая-нибудь проблема с памятью, обнаруженная в последний момент (например, утечка памяти или большой трафик памяти) не разрушит все ваши планы. Одним из решений могло бы быть профилирование на регулярной основе, но вряд ли кто-то захочет тратить на это столь драгоценное время. Тем не менее, решение кажется есть.

Если юнит-тестирование — неотъемлемая часть вашего процесса разработки, значит вы регулярно запускаете многочисленные тесты проверяющие функциональность приложения. А теперь представьте, что вы можете написать некие специальные «тесты на использование памяти». Например, тест, обнаруживающий утечку при помощи проверки памяти на наличие объектов определенного типа, или тест, который отслеживает трафик памяти и «падает», если трафик (аллоцированный объем) превысит заданный порог. Это в точности то, что позволяет делать dotMemory Unit фреймворк. dotMemory Unit распространяется в виде NuGet пакета и позволяет выполнять следующие сценарии:

• Проверка памяти на наличие объектов определенного типа.
• Проверка трафика памяти.
• Сравнение снимков (далее 'снэпшотов') памяти.
• Сохранение снэпшотов на диск с целью последующего анализа в dotMemory (профиляторе памяти от JetBrains).

Иными словами, dotMemory Unit расширяет возможности вашего юнит-тестинг фреймворка функциональностью профилятора памяти.

Привет Хаброжители!
У нас вышла новинка — «Паттерны проектирования на платформе .NET»



Цель данной книги — показать, как изменились паттерны проектирования за это время, как на них повлияло современное увлечение функциональным программированием, и объяснить, каким образом они используются в современных .NET-приложениях. В издании вы найдете подробное описание классических паттернов проектирования с особенностями их реализации на платформе .NET, а также примеры их использования в .NET Framework. Вы также изучите принципы проектирования, известные под аббревиатурой SOLID, и научитесь применять их при разработке собственных приложений.
Книга предназначена для профессиональных программистов, которые хотят изучить особенности классических принципов и паттернов программирования с примерами на языке C# и понять их роль в разработке современных приложений на платформе .NET.

Недавно набрел на такую статью. Как оказалось некая компания с говорящим названием «наносемантика» объявила конкурс русских чатботов помпезно назвав это «Тестом Тьюринга»». Лично я отношусь к подобным начинаниям отрицательно — чатбот — программа для имитации разговора — создание, как правило, не умное, основанное на заготовленных шаблонах, и соревнования их науку не двигают, зато шоу и внимание публики обеспечено. Создается почва для разных спекуляций про разумные компьютеры и великие прорывы в искусственном интеллекте, что крайне далеко от истины. Особенно в данном случае, когда принимаются только боты написанные на движке сопоставления шаблонов, причем самой компании «Наносемантика».

Впрочем, ругать других всегда легко, а вот сделать что-то работающее бывает не так просто. Мне стало любопытно, можно ли сделать чатбот не ручным заполнением шаблонов ответа, а с помощью обучения нейронной сети на образцах диалогов. Быстрый поиск в Интернете полезной информации не дал, поэтому я решил быстро сделать пару экспериментов и посмотреть что получится.

Скачать пост в виде документа Mathematica, который содержит весь код использованный в статье, вместе с дополнительными файлами, можно здесь.

Анализ социальных сетей и всевозможных медиа-ресурсов является сейчас довольно популярным направлением и тем удивительнее для меня было обнаружить, что на Хабрахабре, по сути, нет статей, которые содержали бы анализ большого количества информации (постов, ключевых слов, комментариев и пр.), накопленного на нем за довольно большой период работы.

Надеюсь, что этот пост сможет заинтересовать многих участников Хабрахабра. Я буду рад предложениям и идеям возможных дальнейших направлений развития этого поста, а также любым замечаниям и рекомендациям.

В посте будут рассматриваться статьи, относящиеся к хабам, всего в анализе участвовало 62000 статей из 264 хабов. Статьи, написанные только для корпоративных блогов компаний в посте не рассматривались, а также не рассматривались посты, не попавшие в группу «интересные».

Ввиду того, что база данных, построенная в посте, формировалась за некоторое время до публикации, а именно 26 апреля 2015 г., посты, опубликованные на Хабрахабре после этой даты (а также, возможно, новые хабы) в данном посте не рассматривались.

Изучая язык программирования C#, я сталкивался с особенностями как самого языка, так и его средой исполнения, *некоторые из которых, с позволения сказать, «широко известны в узких кругах». Собирая таковые день за днем в своей копилке, что бы когда-нибудь повторить, чего честно сказать еще ни разу не делал до этого момента, пришла идея поделиться ими.

Эти заметки не сделают ваш код красивее, быстрее и надежнее, для этого есть Стив Макконнелл. Но они определенно внесут свой вклад в ваш образ мышления и понимание происходящего.

Добрый день, хабровчане. Большое спасибо за инвайт! И хотя начинать с перевода чужих постов — не самая хорошая идея, возможно, этот проект самоделки еще кому-то покажется мега-крутым.



Это перевод поста с форума Оverclock.net. Пользователь Show4Pro решил вытащить все внутренности своего супер компа и повесить все на стену. Прекрасная идея прекрасно реализована. Кому интересно, как это собиралось и как это работает — велкам под кат.

Что такое фильтры исключений?

Фильтры исключений (Exception Filters) — новая фича C# 6, которая позволяет устанавливать специфические условия для блока catch. Этот блок будет исполнятся только в случае, если указанные условия выполнены. Проиллюстрируем синтаксис небольшим фрагментом кода:

public void Main()
{
  try
  { 
    throw new Exception("E2");
  }
  catch(Exception ex) when(ex.Message == "E1")
  {
    Console.WriteLine("caught E1");
  }
  catch(Exception ex) when(ex.Message == "E2")
  {
    Console.WriteLine("caught E2");
  }
}

Чем больше я пишу на C# 6, тем больше убеждаюсь в том, насколько оператор ?. (null coalescing operator) помогает писать чистый простой и понятный код. Сегодня я покажу 4 ситуации, в которых он может быть очень полезен.

Большая вложенность

Рассмотрим следующую задачку. Имеется поставщик, у поставщика есть контактное лицо, у контактного лица есть домашний адрес, у домашнего адреса есть первая строка, а эту самую первую строку мы и хотим найти. Раньше мне пришлось бы писать код с большим уровнем вложенности, проверяя на null каждое значение в цепочке:

var location = default(string);
if (vendor != null)
{
    if (vendor.ContactPerson != null)
    {
        if (vendor.ContactPerson.HomeAddress != null)
        {
            location = vendor.ContactPerson.HomeAddress.LineOne;
        }
    }
}

Но теперь у нас есть C# 6, с ним код можно привести на намного более читаемому виду:

var location = vendor?.ContactPerson?.HomeAddress?.LineOne;

Оператор ?. сделает так, что как только в одном из свойств цепочки окажется null, дальнейшее вычисление выражения производится не будет. Посмотрим ещё несколько примеров.

Каждый программист — проектировщик API. Хорошие программы состоят из модулей, а протокол взаимодействия модулей — это тоже API. Хорошие модули используются повторно.

API — это большая сила и большая ответственность. У хорошего API будут благодарные пользователи; поддержка плохого превратится в кошмар.

Публичный API — не воробей, опубликуешь — не уберешь. Есть только одна попытка сделать все правильно, поэтому постарайся.

API должно быть легко использовать, но сложно использовать неправильно. Сделать что-то простое с помощью такого API должно быть просто; сложное — возможно; сделать что-то неправильно должно быть невозможно, или, по крайней мере, трудно.

API должен описывать сам себя. Изучение кода на таком API не вызывает желания читать комментарии. Вообще, комментарии редко нужны.

Перед разработкой API собери требования с долей здорового скептицизма. Осознай общие задачи и реши их.

Оформляй требования как шаблоны использования API. Сверяйся с ними в процессе проектирования.

Подозреваю, многие из вас задумывались — как можно в .NET приложение добавить поддержку макросов — чтобы можно было расширять возможности программы без ее перекомпиляции и предоставить сторонним разработчикам возможность легко и просто получить доступ к API вашего приложения? В статье рассмотрено, как в качестве основы для выполнения макросов использовать IronPython — реализацию языка Python на платформе .NET.