Возможно, многие из читателей задавались вопросом, как людям удаётся собирать кубик Рубика 3×3 за 7 секунд. Если даже предположить, что рекордсмену сильно повезло, то таблица мирового рейтинга по среднему из пяти результатов уже не оставляет сомнений: если больше 80 человек в среднем укладываются в 12 секунд, очевидно они что-то знают. В этом кратком обзоре я постараюсь приоткрыть секреты скоростной сборки. Сразу оговорюсь, что после прочтения этой статьи вы не станете чемпионами: здесь приведены только основные моменты и ссылки на более подробную информацию. Кроме того, даже после изучения метода полностью вам потребуются долгие тренировки для достижения хороших результатов. Зато вы получите неплохое представление о том, как это делается, и при желании будете знать, куда двигаться дальше. Я думаю, при достаточной усидчивости после нескольких месяцев тренировок многие смогут достичь среднего результата в районе 30 секунд.

Предисловие

Однажды понадобилось мне выводить в одном ListView карточки разных типов, да еще и полученные с сервера по разным API. Мол, пусть пользователь порадуется и в одной ленте новостей увидит:

• карточки видео, с тамнейлами и описаниями;
• карточки авторов или тегов, с большой кнопкой «подписаться».

Очевидно, что мастерить один большой layout, в котором учитывать все мыслимые варианты карточек — плохо, да и расширяться это будет так себе.



Второй сложностью было то, что источниками данных для карточек могли быть совершенно разные ресурсы сервера, список должен был собираться с помощью одновременных запросов к нескольким разным API, отдающим разные типы данных.



Ну и чтобы жизнь медом не казалась, серверное API менять нельзя.

Сегодня мы расскажем, как нам удалось построить свою платформу для сервиса видео на Одноклассниках на Java за 3 месяца.

Начнем с того, что представляет собой видеосервис на Одноклассниках. Он доступен как на вебе, так и в версиях для мобильных устройств. Одним из отличий Одноклассников от других соцсетей является наличие видеовитрины, где в разделах «ТОП недели», «Новинки» и каналах собраны видео. Для этих разделов видео отбирается автоматически по хитрому алгоритму на основании числа просмотров, классов и скорости роста популярности видео. И конечно, на витрине представлены каналы с контентом от партнеров:— сериалы, ТВ шоу, мультфильмы и кино.

В основном, это стандартный видеосервис. Пользователь загружает видео, дальше оно проходит модерацию, после чего другие пользователи могут его посмотреть.

Видеосервисом на Одноклассниках пользуется свыше 10 миллионов уникальных пользователей в день, которые смотрят свыше 70 миллионов видеороликов и загружает 50 тысяч видео в день.

Видеобаза Одноклассников насчитывает свыше 28 миллионов роликов. Исходящий трафик по вечерам достигает 80 гигабит в секунду. Ежедневно загружаемые 5 терабайт нового видео в день преобразуются в наш внутренний формат и на выходе получается 2 терабайта. Получившиеся файлы хранятся в трех копиях, что, в итоге, суммарно составляет 6 терабайт нового видео в день. Входящий трафик по загрузке достигает 2 гигабит в пиковые часы.

Про директивы много написано, но мало о том как писать их правильно. Поделюсь опытом.

Хорошо написанная директива должна

• решать одну задачу
• легко расширяться
• не конфликтовать с другими директивами

Разберем каждый пункт на примере поля для ввода пароля (думаю, всем знакомо поле с глазиком)

<input ng-model="user.password"
       ng-minlength="6"
       form-password
       form-error="Не менее 6 символов">

Сколько директив используется?

Идею, короткий план и ссылки на основные источники для этой статьи мне подал хабраюзер z6Dabrata, за что ему огромнейшее спасибо.

UPD: в текст внесены некоторые изменения с целью сделать его более понятным. Смысловая составляющая осталась прежней.

Вступление

Возможно, у этой системы найдутся приложения не только
в роли логического исчисления. (Алонзо Чёрч, 1932)

Вообще говоря, лямбда-исчисление не относится к предметам, которые «должен знать каждый уважающий себя программист». Это такая теоретическая штука, изучение которой необходимо, когда вы собираетесь заняться исследованием систем типов или хотите создать свой функциональный язык программирования. Тем не менее, если у вас есть желание разобраться в том, что лежит в основе Haskell, ML и им подобных, «сдвинуть точку сборки» на написание кода или просто расширить свой кругозор, то прошу под кат.

Привет Хабр!

Изначально хотел назвать статью «HTML по ГОСТ`у», но потом выяснилось что у большинства программистов не было предмета «Метрология и стандартизация» и о «стандартизации», «сертификации», «унификации» не все слышали.

В i-Free я много занимаюсь разработкой веб-приложений. А поскольку их много, они разные и работают в разных условиях, то само собой приходится задумываться о стандартизации. Есть такой проект «Пуленепробиваемый HTML5» (http://html5boilerplate.com/), в котором разработчики решили создать идеальный шаблон странички. Он мне очень нравился, и все свои проекты я начинал именно с него. Но, исправляя баг за багом, делая все новые и новые приложения, я пришел к выводу, что многого в нем не хватает. В этой статье я хотел бы рассказать о том, что обычно пропускают при написание страничек и веб-приложений и показать, чем и зачем я прокачал свой шаблон пустой странички.

Недавно я запустил сайт backgrounddating.com и написал об этом здесь, на Хабрахабре. Разумеется, я уже тогда рассказал о некоторых технических деталях реализации этого проекта, но об одной из возможностей сайта я бы хотел написать отдельно, тем более, что документации (как на русском, так и на английском) на эту тему в Интернете пока что довольно мало. Итак, речь пойдёт о чате в реальном времени между двумя пользователями. Задача состоит в том, чтобы любой пользователь мог отправлять другим пользователям сообщения, и, если у получателя сообщения открыт чат с этим пользователям, то он сразу же видел входящие сообщения (а в ином случае он мог прочитать сообщения позже: то есть при открытии чата загружается история последних сообщений).

Если вам нужно, чтобы пользователи могли общаться не только вдвоём, а группами из любого количества человек, то сделать это можно почти что элементарно: описанная реализация, по сути, рассчитана на такое расширение функциональности.

Сразу уточню, что это не единственный способ реализовать подобное. Вы можете использовать другой асинхронный веб-сервер (например node.js), можете использовать другую очередь сообщений (или вообще её не использовать, если вам подходят особенности такого варианта: с пользователями одного канала обязательно общается один и тот же worker веб-сервера). Я даже не утверждаю, что этот вариант самый лучший (но в данном случае он подошёл лучше всех). В конце концов, мы здесь вообще не будем рассматривать костыли (long polling, Flash) для старых браузеров (а это почти все версии IE, например), не поддерживающих веб-сокеты, и даже не будем рассматривать возможность подключаться из тех браузеров, которые уже поддерживают протокол WebSocket, но не стандартизированную версию (RFC 6455), а одну из устаревших. О том, как можно включить поддержку устаревшей версии «draft 76» (она же «hixie-76»), смотрите в документации Tornado.

Введение

Одной из задач обучения без учителя является задача нахождения топологической структуры, которая наиболее точно отражает топологию распределения входных данных. Существует несколько подходов решения этой задачи. Например, алгоритм Самоорганизующихся Карт Кохонена является методом проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью (как правило, двумерное) с предопределенной структурой. В связи с понижением размерности исходной задачи, и предопределенной структурой сети, возникают дефекты проецирование, анализ которых является сложной задачей. В качестве одной из альтернатив данному подходу, сочетание конкурентного обучения Хебба и нейронного газа является более эффективным в построении топологической структуры. Но практическому применению данного подхода препятствует ряд проблем: необходимы априорные знания о необходимом размере сети и сложность применения методов адаптации скорости обучения к данной сети, излишняя адаптация приводит к снижению эффективности при обучении новым данным, а слишком медленная скорость адаптации вызывает высокую чувствительность к зашумленным данным.

Для задач онлайн обучения или длительного обучения, перечисленные выше методы не подходят. Фундаментальная проблема для таких задач — это как система может приспособиться к новой информации без повреждения или уничтожения уже известной.

В данной статье рассматривается алгоритм SOINN, который частично решает озвученные выше проблемы.

Привет всем!

В данной статье я хотел бы поделиться с вами соображениями о том, как на практике можно использовать механизм работы с асинхронными процессами, предоставляемый библиотекой jQuery с версии 1.5 под названием deferred, «отложенный» (jQuery.Deferred), а также со связанными объектами и методами.

Разумеется, уже написан не один десяток статей на тему работы с парой deferred/promise. Своей же я задался целью предоставить такой набор знаний, который дал бы новичку, во-первых, возможность забыть о своих страхах перед непонятным и сложным и, во-вторых, сделать еще один шаг к написанию понятного и хорошо структурированного кода, работающего с асинхронными процессами. Я бы хотел сосредоточить свое и ваше внимание на проблемах, которые легко разрешаются ипользованием deferred, на предпосылках и типовых схемах использования этого объекта.

С октября 2009 года я занимаюсь разработкой приложения для поиска и прослушивания музыки. Я стремлюсь организовать возможность быстрого взаимодействия пользователя с интерфейсом, и в качестве одного из средств ускорения взаимодействия использую различные способы для быстрой отрисовки страниц.

Предлагаю ознакомиться со способами, реализованными мной в приложении на системном уровне:

• Использование CSS и переключение классов вместо перестроения DOM дерева
• Повсемнестное кеширование выборок элементов ($('div.active_part span.highlighter')), атомарные операции по изменению (вместо всеобщей перерисовки, вместо переделывания больших участков DOM дерева)
• Минимизации чтений DOM во время записи изменений состояний
• Кеширование размеров и расположения элементов (это спасает от излишнего вычисления при считывании этих значений при наличии других изменений: чтение во время изменения множества частей дерева крайне негативно сказывается на производительности)
• Аккуратное, не затягивающееся накопление изменений, необходимых произвести в DOM
• Прикрепление частей изменяющихся коллекций единовременно (когда, например, в середину списка вставляется 3 новых элемента; createDocumentFragment) в конкретное место (after, before) вместо открепления всей коллекции от DOM и повторного прикрепления (и вместо того, чтобы перерисовывать весь список)
• Прогрессивный асинхронный рендеринг: картина прорисовывается сразу с небольшим количеством деталей, затем деталей появляется всё больше
• Клонирование нодов (как часть шаблонизации)
• Кеширование и использование кеша результатов парсинга DOM шаблонов

изображения из части с заголовком «Прикрепление частей изменяющихся коллекций единовременно...»

Всем привет, и ещё раз всех с прошедшими праздниками. Трудовые будни набирают обороты и вместе с ними растёт информационный голод мучающий нас. Мир разработки переднего конца не дремлет и готовит нам много сюрпризов в наступившем году, и уж поверьте мне, скучно не будет ни кому. Одна из новых особенностей которые нам готовят разработчики браузеров совместно с группами разработчиков пишущих спецификации — JavaScript Promises(далее в переводе — Обещания, прошу сильно не бить) — полюбившийся многим шаблон написания асинхронного кода обзаводится нативной поддержкой. Что же такое обещания и с чем их едят можно прочесть в нижеследующем переводе(слегка вольном) замечательной статьи Джейка Арчибальда.

Пост является личной подборкой полезных и нужных онлайн сервисов, которые позволяют бесплатно (или условно бесплатно) создавать действительно крутые вещи и разворачивать их в Сети. Не претендую на новизну или на полноту, но буду счастлив, если кому пригодится.

Всем нам иногда хочется попробовать новую идею, запилить какой-нибудь сайтик про манулов, но чтоб обязательно на node.js, хайлоад реди, с мемкешем, монго, фейловером и с претензией на мировое господство. У меня для Вас хорошие новости: благодаря щедрости проклятых западных капиталистов всё это можно получить совершенно бесплатно.

Grunt — это инструмент для сборки javascript проектов из командной строки с использованием задач. Релиз вышел совсем недавно, автор Ben «Cowboy» Alman, проект есть на github. В этой статье я рассмотрю основы Grunt, его установку и использование.

Девять лет назад я посещал курс физики в колледже, и мой профессор рассказал одну вещь, которая поразила меня. Я думаю, не будет преувеличением сказать, что это одно из наиболее широко используемых математических открытий — от оптики до квантовой физики, радиоастрономии, сжатия MP3 и JPEG, рентгеновской кристаллографии, распознавания голоса и МРТ. Этот математический инструмент называется преобразование Фурье, в честь французского физика и математика 18-го века Жозефа Фурье. Им пользовались даже Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик, чтобы декодировать структуру двойной спирали ДНК из рентгенограмм, произведенных Розалиндой Франклин. (Крик был экспертом по преобразованиям Фурье, он в шутку назвал свою книгу «Преобразования Фурье для орнитологов», чтобы объяснить суть Уотсону, заядлому любителю птиц).

Разработка

Я расскажу о цикле разработки через Github, который я использую. Он был проверен в течении года на командах разного размера: 3 — 14 человек.

Существует 2 основных ветки: master и dev.

master — стабильная ветка, готовая к выкатыванию на production сервер в любой момент.

dev — ветка, над которой в данный момент работает команда.

Итак, в начале разработки master и dev ветки идентичны.

Эта статья родилась как логическое продолжение пятничного поста о методе Бутстрапа, а особенно, комментариев к нему. Не защищая метод Бутстрапа, стоит уделить внимание методам Монте-Карло. Здесь я хочу поделиться своим опытом применения Монте-Карло в одной из своих практических задач, а также обоснованием законности этого применения.

Итак, моя задача заключалась в необходимости вычисления площади фигуры, являющейся пересечением окружностей, с последующей реализацией на языке JavaScript. Площадь под графиком – это интеграл. Интегрирование методом Монте-Карло достаточно широко известно, но, как многие верно заметят, его применение требует некоторого обоснования. За подробностями прошу под кат.

После нескольких часов чтения обзоров, Боб с нетерпением нажал на кнопку перехода к оформлению заказа на галлон цельного молока, и…
Воу, что только что произошло?

Мы в Яндексе понимаем важность стандартизации и стараемся, чтобы даже то, что вебмастера делают для нас, было прозрачным и доступным всем. В мае мы анонсировали платформу «Острова», а недавно её часть уже вошла в стандарт Schema.org.

Schema.org — это совместная инициатива крупнейших поисковых систем. Главная задача представителей Яндекс, Google, Yahoo! и Microsoft — разработка единой схемы для семантической разметки в HTML5.

Проект Schema.org стоит в одном ряду с развитием Semantic Web и Linked Data. Единая схема позволяет вебмастерам создавать метаданные, которые известны сразу всем крупнейшим поисковым системам. Они дают их роботам возможность «понимать», что содержит сайт, и позволяют улучшать качество поиска.

Обо всём этом мы подробно поговорили с Сашей ajax_ya Шубиным — человеком, который отвечает в Яндексе за взаимодействие со Schema.org.



Привет, Саша. Расскажи, пожалуйста, что такое Actions и почему принятие этого стандарта важно для нас?

Приветствую уважаемых хабражителей и Java-программистов!
Cтатья посвящена подготовке к сдаче экзамена Oracle Java SE7 Professional с кодовым номером 1Z0-804. Про это на Хабре уже было написано множество постов (например здесь, здесь, тут, здесь, здесь, тут, тут, и вот тут), поэтому постараюсь не повторяться и дополнить заметками о том что наиболее часто встречалось, важными нюансами, которые на мой взгляд были пропущены или недостаточно хорошо освещены в указанных статьях, и вообще в общедоступной литературе (сразу отмечу, что материал не претендует на полноту, здесь я лишь старался обозначить каверзные вопросы с экзамена и лаконично изложить некоторые сложные вещи). Так же поделюсь своими соображениями насчет того, по каким материалам лучше готовиться. С первого раза экзамен сдать не получилось, поэтому начал сохранять для себя различные заметки, где записывал всё что мне казалось сложным или трудно-запоминаемым. Которыми теперь и решил с вами поделится. Заранее прошу проявить понимание, если вы вдруг заметите ошибку, недочёт или очепятку — пишите в комментарии.

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Продолжаем разбираться во внутренностях Питона. В прошлый раз мы узнали, как Питон переваривает простую программу. Сегодня начнём изучение устройства его объектной системы.

Как я и писал в предыдущем эпизоде (который, кстати, оказался успешным; спасибо всем, ваши просмотры и комментарии буквально заставляют меня двигаться дальше!) – сегодняшний пост посвящён реализации объектов в Python 3.x. Поначалу я думал, что это простая тема. Но даже когда я прочитал весь код, который нужно было прочитать перед тем, как написать пост, я с трудом могу сказать, что объектная система Питона… гхм, «простая» (и точно не могу сказать, что до конца разобрался в ней). Но я ещё больше убедился, что реализация объектов — хорошая тема для начала. В следующих постах мы увидим, насколько она важна. В то же время, я подозреваю, мало кто, даже среди ветеранов Питона, в полной мере в ней разбирается. Объекты слабо связаны со всем остальным Питоном (при написании поста я мало заглядывал в ./Python и больше изучал ./Objects и ./Include). Мне показалось проще рассматривать реализацию объектов так, будто она вообще не связана со всем остальным. Так, будто это универсальный API на языке C для создания объектных подсистем. Возможно, вам тоже будет проще мыслить таким образом: запомните, всё это всего лишь набор структур и функций для управления этими структурами.