В статье описана настройка центрального логирования для разных типов приложений (Python, Java (java.util.logging), Go, bash) с помощью довольно нового проекта Heka.

Heka разрабатывается в Mozilla и написана на Go. Именно поэтому я использую его вместо logstash, который имеет сходные возможности.

Ни для кого не секрет, что сейчас можно легко скачать эмулятор почти любой игровой консоли 80х-90х и поиграть в классические игры на компьютере, телефоне и многих других платформах. В сети легко можно найти и ROM'ы этих самых игр. Зачастую люди качают их и даже не задумываются, каким же образом кто-то однажды прочитал их из картриджа. В этой статье я и постараюсь рассказать, как же это делалось в случае с NES/Famicom, которая у нас была больше известна как «Денди», и покажу, как можно сделать это самостоятельно.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Постановка задачи

Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.

В последнее время определенную известность получили transducers — новая фишка из еще не вышедшей Clojure 1.7. На момент написания статьи актуальна Сlojure 1.7-alpha5, но уже успело появиться изрядное количество портов трансдьюсеров на разнообразные языки: Python, Ruby, JavaScript, PHP, Java, C++, Lua, Erlang. И… это немного обескураживает. Ведь довольно давно (еще в Clojure 1.5) добавили библиотеку reducers.Так вот про редьюсеры никто особо не говорил,никуда ничего не портировал, хотя, вроде как, делают они схожие вещи… Или нет?

Давайте разберемся, для чего нам в Clojure понадобились все эти reducers & transducers (они нам правда нужны?), как они работают, как их использовать… И выясним наконец, не пора ли выкидывать reducers на свалку.

Всю рутину, которую можно отдать роботам, нужно отдать роботам. Большие системы без этого невозможны. В разработке и тестировании очень много похожих задач, которые не требуют высокой квалификации, но отнимают много времени. Человек, который умеет обеспечить разработку, тестирование и деплой – это редкий специалист и его на количество страничек никак не масштабируешь.

В Яндексе тестировщику невозможно без автоматизации. Мы даже развиваем экспериментального робота, который способен брать на себя функциональное тестирование. В какой-то момент мы поняли, что не так много людей осознают, сколько сейчас есть возможностей работать не 12 часов, а головой. Собрав весь свой опыт в тестировании и деплое, мы открыли в питерском офисе Яндекса Школу автоматизации процессов разработки. У нас получилась школа, где каждый, кто пишет код, может получить базовый набор знаний о том, как собрать, запустить и поддерживать сервис в продакшене так, чтобы это стоило недорого.



Курс открывает моя лекция о том, зачем вообще автоматизировать процесс разработки. Из нее вы получите представление о то, что будут рассказывать мои коллеги.

Сейчас занятия закончились, и мы, как и обещали, выкладываем записи лекций, которые перемежаются с мастер-классами, для всех желающих. Понятно, что наш опыт и знания – не 42, но мы надеемся, что они принесут вам пользу.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Привет, Хабр!

Мы (@ali_aliev и avenat) с удовольствием представляем вашему вниманию перевод интерактивного учебника «Problem Solving with Algorithms and Data Structures» от Брэда Миллера (Brad Miller) и Дэвида Ранума (David Ranum) из Luther College, что в Айове, США.

О чём?

В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом. В качестве языка программирования выбран Python, а для тех, кто с ним плохо знаком, в первой главе есть большой раздел с его концентрированным описанием.

Авторы рассказывают о таких структурах данных, как стеки, очереди (в том числе с приоритетом), деки, хэш-таблицы, списки, деревья и графы. Последним двум вообще посвящены весьма не маленькие главы. Изложение не просто описательное: для каждой структуры предлагается вариант (а иногда и не один) её реализации на Python. Упор, естественно, делается на объектно-ориентированное программирование: создаётся класс, к нему пишутся методы, некоторые из которых авторы оставляют читателям для самостоятельной доработки. Затем идут примеры использования рассмотренной структуры и описание алгоритмов с её участием.

Одна из глав учебника посвящена рекурсии, в том числе её графическому представлению (фракталы). Разбирается несколько известных рекурсивных задач, а в конце наглядно демонстрируется, что эта методика, несмотря на её элегантность, отнюдь не «серебряная пуля».

Не обделены вниманием и классические алгоритмы для сортировки и поиска. И, естественно, для каждого из них анализируются производительность и «подводные камни», а так же даются рекомендации по применению. В последних главах, посвящённых деревьям и графам, даётся много материала об их разновидностях и связанных с ними алгоритмах. Изложение тут становится более сжатым, многие моменты просто описываются с тем, чтобы после прочтения главы читатель реализовал их самостоятельно.

Действующие лица:
X – крупная известная компания, в которой открыта вакансия аналитика (условно)
A – сотрудник компании X, который проводил собеседования
B – представитель отдела HR компании X
С – кандидат на вакансию аналитика.

Agda is too mainstream!

Материалов о языке Idris на русском практически нет, попробую это исправить кратким обзором. Также постараюсь сделать текст понятным для начинающих, не-функциональных и незнакомых с зависимыми типами программистов, и потому тем, кто знаком с подобными языками, может быть проще отмотать в конец или сразу прочесть официальную документацию. Писать серьёзное введение в язык и теорию не берусь, но надеюсь показать, о чём это вообще.

Итак, Idris — чистый функциональный язык программирования общего назначения с зависимыми типами.

Одним вечером я наткнулся на статью о реализации одномерного клеточного автомата с помощью комонад, однако материал неполон и немного устарел, в связи с чем решил написать русскоязычную адаптацию (заодно рассмотрев двумерные клеточные автоматы на примере Game of Life):

Данная статья составлена преподавателем Академического университета Валерием Исаевым по материалам практики по курсу функционального программирования.

Полагаю, ни для кого не секрет, что написание многопоточных приложений связано с целым рядом проблем, отсутствующих при разработке однопоточных программ.
Одна из проблем заключается в тестировании приложения.
Мы не можем контролировать порядок, в котором выполняются операции, следовательно, не поддается контролю и результат выполнения программы. Даже если мы получим ошибку, наступить на те же грабли второй раз будет не так-то просто.
Хочу предложить небольшой рецепт того, как можно протестировать многопоточное приложение.
Из ингредиентов нам понадобятся: haskell, QuickCheck, немного монад, соль/перец по вкусу.

Hi, %habrauser%.
Столкнулся я на днях с интересной задачей — пользователь вводит строку, которая может быть улицей с домом, просто улицей или вообще не улицей, а нам надо узнать имел ли он ввиду улицу с домом и соответствующее ему подсказать.

— Казалось бы чего проще — разбей строку по пробелу и наслаждайся — подумал Штирлиц
— А как насчет улицы Павла Корчагина — шепнула птица Обломинго
— Эм, ну номер дома же наверняка число — сказал Штирлиц
— Ага, корп1 — хорошее число
— Мдя, придется изобретать велосипед

Доброго времени суток.

Пост и код приведённый ниже, предназначен не столько для использования алгоритма в рабочих целях, сколько для того, чтобы понять, как алгоритм fuzzy c-means работает и возможно, дать толчок к реализации этого алгоритма на других языках либо для усовершенствования приведённого кода и его дальнейшего использования в рабочих целях.

Приветствую!

В своей дипломной работе я проводил обзор и сравнительный анализ алгоритмов кластеризации данных. Подумал, что уже собранный и проработанный материал может оказаться кому-то интересен и полезен.
О том, что такое кластеризация, рассказал sashaeve в статье «Кластеризация: алгоритмы k-means и c-means». Я частично повторю слова Александра, частично дополню. Также в конце этой статьи интересующиеся могут почитать материалы по ссылкам в списке литературы.

Так же я постарался привести сухой «дипломный» стиль изложения к более публицистическому.

В этой статье, я хотел бы рассказать вам, как можно достаточно быстро и легко написать небольшое веб-приложение на языке Go, который, не смотря на юный возраст, успел завоевать расположение у многих разработчиков. Обычно, для подобных статей пишут искусственные приложения, вроде TODO листа. Мы же попробуем написать что-то полезное, что уже существует и используется.

Часто, при разработке сервисов, нужно понимать какие данные отправляются в другой сервис, а возможность перехватить траффик есть не всегда. И как раз для того, чтобы отлавливать подобные запросы, существует проект requestb.in, позволяющий собирать запросы по определённому урлу и отображать их в веб-интерфейсе. Написанием подобного же приложения мы и займёмся. Чтобы немного упростить себе задачу, возьмём за основу какой-нибудь фреймворк, например Martini.

В конечном итоге, у нас должен будет получится вот такой вот сервис:

Продолжение статьи о том, как написать небольшое полнофункциональное приложение на Go.

В первой части мы реализовали REST API и научились собирать приходящие HTTP запросы. В этой части, мы покроем наше приложение тестами, добавим красивый веб-интерфейс на основе AngularJS и Bootstrap, и внедрим ограничение доступа для разных пользователей.

Очень часто в статьях про Хаскель сплошь и рядом встречаются функторы и особенно монады.
Так часто, что порой не реже встречаются комментарии «сколько можно про какие-то новые монады» и «пишите о чём-либо полезном».
На мой взгляд это свидетельствует о том, что люди порой не понимают зачем же нужны все эти функторы и монады.

Это статья попытка показать, что сила функциональных языков и в первую очередь Хаскеля — это в том числе и силе функторов и монад.

Мы в компании Centos-admin следим за появлением новых технологий, тестируем их и, конечно же, внедряем. Почти на всех серверах мы используем контейнерную виртуализацию OpenVZ. В целях расширения набора инструментов, применяемых в работе, мы решили изучить и протестировать нативную виртуализацию Linux LXC.
Под катом вы найдете небольшой обзор технологии и краткий мануал по использованию LXC в Debian Wheezy и наши выводы.

Данная статья представляет собой перевод статьи What is a meta-class in Objective-C?

Перевод является авторским. Незначительные дополнения в основном касаются документации Apple и добавлены исключительно для удобства уважаемых читателей. При копировании перевода статьи ссылка на оригинал перевода обязательна. Давайте будем уважать совместный труд.

Представьте, что мы живем в мире криптографии, электронной коммерции и свободных экономических отношений. Пользуемся электронными средствами платежей, где в корзине и кошельке операции осуществляет калькулятор, где микроскопические суммы и огромные средства проводятся в многочисленных транзакциях без каких-либо проблем за ничтожное количество времени, с автоматическим учетом налогов, сборов и отчислений, где нам привычны покупки в электронных супермаркетах и доставка до порога по одному прикосновению к экрану телефона или клику мышкой. И вот, в наш прекрасный, удобный и отлаженный мир электронных платежей, построенный на принципах безопасности и криптографии, со всеми присущими ему технологиями и образу мышления, впитанными с молоком матери, приходит причудливый и странный механизм, которым, как говорят средства массовой информации, пользуются только анархисты, конспираторы и преступники.