Как многим известно из прессы, международный консорциум журналистов-расследователей (ICIJ) выложил в свободный доступ, так называемый «Панамский архив»: сведения о лицах, связанных с офшорными компаниями по всему миру, полученные неизвестными лицами из панамской юридической фирмы Mossack Fonseca.

Можно по разному относиться и к самим этим данным, к способу их получения и публикации в открытом доступе. Но, если абстрагироваться от этих вопросов, то это просто информация, которую можно обработать и на которую можно посмотреть с разных углов (в прямом смысле).

Неважно, отдаем ли мы себе в этом отчет, но когда нужно подождать, мы волнуемся и сгораем от нетерпения. Особенно это касается ожидания «вслепую», т.е. когда неизвестно, сколько же еще придется мучиться. Как выяснил Брэд Аллан Майерс, считающийся изобретателем индикатора состояния в 1980-х, возможность отслеживать ход выполнения во время ожидания может значительно улучшить механизм взаимодействия пользователя с приложением (Майерс, 1985).


Типичный индикатор состояния от Simeon87 [GPL], Wikimedia Commons

Поскольку я программирую на R для исследований в биоинформатике, мой код обычно не для широкой публики, но все же важно, чтобы мои пользователи, то бишь коллеги и исследователи, были счастливы, насколько это возможно. Но отслеживание хода выполнения в R — не самая простая задача. В этой статье представлены несколько возможных решений, в том числе и мое собственное (pbmcapply).

В последние годы мы часто слышали, что вот-вот — и человечество получит аккумуляторы, которые будут способны питать наши гаджеты неделями, а то и месяцами, при этом очень компактные и быстрозаряжаемые. Но воз и ныне там. Почему до сих пор не появились более эффективные аккумуляторы и какие существуют разработки в мире, читайте под катом.

Начиная с нефтяного кризиса 1970-х годов, общество начало задумаваться о поиске альтернативы традиционной углеводородной энергетике. Потенциал солнечной энергии, как самый большой и доступный для человечества, всегда приковывал внимание научного сообщества. Использование возобновляемой энергии легло в основу концепции целых социальных и политических движений. В последние десять-пятнадцать лет солнечная энергетика быстро развивалась и получила некоторое распространение в секторе электрогенерации. В целом, можно говорить об экспонециальном тренде роста электрогенерации фотовольтаики в последние двадцать лет [1]:

В статье «Базовые станции Multi-Tech позволяют развернуть сеть LoRaWAN за пару кликов» говорилось о том, как просто создать сеть IoT, используя оборудование Multi-Tech. Теперь настало время запустить наше первое приложение.

Часть 1. Мониторинг инженерной инфраструктуры в дата-центре. Основные моменты.
Часть 2. Как устроен мониторинг энергоснабжения в дата-центре.
Часть 3. Мониторинг холодоснабжения на примере дата-центра NORD-4.
Часть 4. Сетевая инфраструктура: физическое оборудование.

Статью про устройство мониторинга в дата-центре мы обещали еще в сентябре. Тема обширная, одной статьей тут не отделаться, поэтому решили сделать серию постов. Начнем с базовых моментов, о которых важно помнить при проектировании и настройке мониторинга. Затем подробно остановимся на основных инженерных системах (энергоснабжение и холодоснабжение) и расскажем про инструменты для их мониторинга.

В статьях будем делиться своим опытом, тем, что пробовали и используем сами в собственных дата-центрах. На полноту не претендуем, зато все будет из жизни, а не из учебника.

В комментариях можно попробовать повлиять на редакторскую политику и предложить для рассмотрения интересные именно для вас аспекты мониторинга.



С организационными моментами вроде разобрались, приступим к азбуке мониторинга в редакции DataLine :). Итак, сегодня речь пойдет о концептуальных вещах, которые нужно учитывать на этапе проектирования, внедрения и настройки системы мониторинга. Сабж рассмотрим на примере нашего мониторинга, построенного на базе Nagios и Cacti.

Визуализация данных стала неотъемлемой частью жизни практически каждого веб-разработчика. Если построение графиков, диаграмм, карт и дашбордов до сих пор никогда не были вашей головной болью, просто немного подождите: наверняка и вы скоро вступите в наш «клуб».

Данная статья дает общее, но вовлеченное представление о восьми самых интересных, на мой взгляд, JavaScript-библиотеках для построения интерактивных геовизуализаций. В целом, таких решений сейчас много, и выбрать оптимальное под тот или иной конкретный проект – задача порой непростая как минимум по времени. Этой публикацией я попытаюсь хотя бы немного упростить жизнь тем, кто только начинает разбираться в данной теме. Кстати, это слегка модифицированный перевод моей недавней статьи на Onextrapixel (оригинал на английском).

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

Сфера применения технологии блокчейн сегодня расширяется, выходя за пределы экономики. Самый известный пример ее использования — сеть bitcoin. Однако в ней доступна ограниченная информация — отправитель «монет», их количество и адрес получателя.

Один из проектов, которым занимаются сотрудники и студенты Университета ИТМО, использует блокчейн и применяет технологию в другой сфере — управлении беспилотниками. Подробнее об этом расскажем в нашем материале.

Всем привет, с вами команда Wiren Board!

Нас часто спрашивают: «Что можно подключать к вашему контроллеру? Как на нём собрать “умный дом”?»
Чтобы немного прояснить этот вопрос, мы покажем стенд, где к Wiren Board 4 подключены периферийные устройства. На его примере расскажем про типовые варианты подключения устройств и датчиков.

На стенд можно посмотреть на него через онлайн-трансляцию и зайти в демонстрационный веб-интерфейс.

Доброго всем времени суток, уважаемые посетители сайта Хабрахабр. В данной статье я бы хотел рассказать вам о том, что такое диаграмма Вороного (изображена на картинке ниже), о различных алгоритмах её построения (за , — пересечение полуплоскостей, — алгоритм Форчуна) и некоторых тонкостях реализации (на языке C++).



Также будет рассмотрено много интересных применений диаграммы и несколько любопытных фактов о ней. Будет интересно!

Как мы уже писали ранее, 9 июня в конференц-зале центра Digital October прошла международная конференция «Платежные инновации и альтернативные системы платежей», организованная компанией Advapay Events.

В современной розничной торговле для мотивации продавцов используется показатель конверсии. Скольких из пришедших людей удалось превратить в покупателей. Сколько людей совершило покупку посчитать не сложно. А вот сколько людей заходило в магазин? Ниже общий обзор существующих решений для подсчета покупателей с моими размышлениями о плюсах и минусах той или иной системы.

Сегодня – вторая серия цикла, начатого в прошлый раз; тогда мы поговорили о направленных графических вероятностных моделях, нарисовали главные картинки этой науки и обсудили, каким зависимостям и независимостям они соответствуют. Сегодня – ряд иллюстраций к материалу прошлого раза; мы обсудим несколько важных и интересных моделей, нарисуем соответствующие им картинки и увидим, каким факторизациям совместного распределения всех переменных они соответствуют.

Для лучшего понимания этого поста, прочитайте сначала предыдущий пост про прокрастинацию.

Если бы, когда я учился в школе, вы спросили меня прокрастинатор ли я, я бы конечно ответил “да”. Учеников школы учат “держать темп” с крупными проектами. И я гордо держал темп больше чем кто-либо кого я знаю. Я никогда не пропускал дедлайн, но делал все ночью перед сроком сдачи работы. Я был прокрастинатором.

На самом деле я не был. Учебная программа в школе полна дедлайнов и коротких заданий. И даже долгие проекты состоят из промежуточных дедлайнов, которые не позволяют сильно расслабиться. Было всего несколько ужасных моментов, но в большинстве случаев, я все равно делал все в последнюю минуту, потому что знал, что все со мной будет хорошо, так почему бы нет.

Без всякого сомнения в моей голове была Обезьянка Немедленного Удовольствия, но она была милее всех на свете. С постоянно маячащими дедлайнами, Панический Монстр никогда не спал и Обезьянка знала об этом. Она конечно постоянно отвлекала, но не была за главного.

Мой мозг в школе:

Многие люди сталкиваются с вопросом покупки или продажи недвижимости, и важный критерий здесь, как бы не купить дороже или не продать дешевле относительно других, сопоставимых вариантов. Простейший способ — сравнительный, ориентироваться на среднюю цену метра в конкретном месте и экспертно добавляя или снижая проценты от стоимости за достоинства и недостатки конкретной квартиры. Но данный подход трудоемок, неточен и не позволит учесть все многообразие отличий квартир друг от друга. Поэтому я решил автоматизировать процесс выбора недвижимости, используя анализ данных путем предсказания «справедливой» цены. В данной публикации описаны основные этапы такого анализа, выбрана лучшая предиктивная модель из восемнадцати протестированных моделей на основании трех критериев качества, в итоге лучшие (недооцененные) квартиры сразу помечаются на карте, и все это используя одно web-приложение, созданное с помощью R.

На днях завершился очередной чемпионат мира по хоккею.

За просмотром матчей родилась идея. Когда в перерывах телевизионная камера показывает уходящих в раздевалку игроков, трудно не заметить, насколько они огромные. На фоне тренеров, функционеров команд, сотрудников ледовой арены, журналистов или просто фанатов они, как правило, выглядят очень внушительно.

И я задался вопросами. Действительно ли хоккеисты выше обычных людей? Как изменяется рост хоккеистов со временем в сравнении с обычными людьми? Есть ли устойчивые межстрановые различия?

С приходом весны и дождей на улице в глаза все чаще бросается одна проблема. Вот эта:



Думаю знакомая всем жителям наших городов. Вечно вытоптанные газоны, превращающиеся в грязевое болото после каждого дождика, через которое самоотверженно продолжают пробираться пешеходы. Пачкая при этом одежду и вынося грязевую кашу на асфальт.

Очевидно что люди тут в целом не виноваты, такова уж наша природа — всегда искать кратчайший путь. И неплохо было бы чтобы планировка общественных территорий отвечала этому стремлению. Но это, увы, не так, и архитекторы и планировщики с упорством продолжают чертить дорожки и тротуары по линейке и с пересечениями под прямыми углами, а пешеходы — эти углы срезать где только можно, топча траву и разнося грязь.

Шел я как-то по дорожке и вяло размышлял на тему того, что опять придется или тащиться в обход, или пачкать обувь. С возмущения типа «вот же дураки это проектируют» мысль плавно перетекла на слышанную когда-то байку про некий наукоград, где дорожки во дворах сперва не сделали вовсе, а потом просто заасфальтировали протоптанные людьми тропинки, получив сеть удобных жителям маршрутов. А оттуда мысль перекочевала к идее «а почему бы не сделать то же самое, но на компьютере?». Разработать программу, которая по заданной карте предскажет, где люди будут топтать газоны и где неплохо бы сделать асфальтовое покрытие?

Под катом — описание алгоритма и пара примеров его работы для реальных питерских дворов.

Некоторое время назад я опубликовал тут свою статью, посвященную проблеме благоустройства дворов: habrahabr.ru/post/257563
В статье рассматривался алгоритм, позволяющий по плану местности предсказать, где пешеходы будут сходить с дорожек и топать по газонам, разнося грязь и портя всю красоту. Алгоритм представлял собой симуляцию движения пешеходов на заданной местности с помощью доработанного A* и модифицируемого во время движения навигационного графа.

Тема неожиданно заинтересовала посетителей хабра, в комментариях многие высказали пожелание попробовать запустить алгоритм на своих данных. В итоге я сделал реализацию алгоритма в виде вебсервиса. Под катом будет описание его возможностей, пошаговая инструкция а также некоторые детали реализации. Приглашаю всех протестировать работу сервиса и алгоритма, ну и использовать ее в своих проектах по возможности.

Продемонстрирую процесс применения сервиса на примере вот этого участка проспекта Стачек в Санкт-Петербурге:



Сам этот участок — замечательный пример того как не надо проектировать жилые районы. Вполне возможно что неудачная планировка обусловлена фактом что когда-то кроме шоссе рядом ничего и не было, а теперь там крупный жилой массив. Не знаю. Но факт таков, что вдоль него все очень плохо с наличием тротуаров, переходов и пешеходных дорожек. И даже на спутниковом снимке видны широкие народные тропы через газоны. Посмотрим, выдаст ли алгоритм что-то похожее на ситуацию в действительности.

Недавно, на Geektimes я опубликовал статью, где привёл немного поверхностной статистики из серии книг «Песнь льда и пламени». Но я не стал углубляться в самую интересную часть, в граф социальных связей, ибо тема заслуживает отдельного внимания. В этой статье я продемонстрирую как теория графов может помочь при анализе подобных данных и приведу реализации алгоритмов, которыми я пользовался.

Всем кому интересно, добро пожаловать под кат.