При разработке перл-модулей приходится делать много работы, которая практически не связана с задачами и кодом модуля — начиная от создания десятка типовых файлов/каталогов и заканчивая выполнением десятка одинаковых операций необходимых для выпуска новой версии.

Помимо того, что это скучно, лениво, и часто приводит к ошибкам (из-за необходимости обновлять мета-информацию — вроде номера версии — в нескольких файлах или нечаянного пропуска части команд при релизе) всё дополнительно осложняется перловским TIMTOWTDI — существует несколько разных систем сборки, у всех есть свои достоинства и недостатки (но нет простой таблички с их перечислением), и ни одна из них не является рекомендуемой ни официально ни сообществом.

Кроме того, многие из нас пишут на перле очень много лет, и последний раз читали perlnewmod когда изучали перл. В результате, когда создаются новые модули это нередко делается в стиле 15-ти летней давности, причём система сборки выбирается практически случайным образом — либо древний, но знакомый и точно умеющий что угодно EUMM, либо одна из других (не потому, что нужна именно она, а просто в надежде что она окажется проще и удобнее EUMM, не создав при этом новых проблем… которые она всё-таки со временем создаёт).

Далее кратко описаны имеющиеся на начало 2015 года средства, которые могут облегчить процесс разработки перл-модулей, сделать ваши модули более современными, и упростить другим разработчикам доработку ваших модулей. Я постарался перечислить их основные плюсы и минусы, но т.к. сам пользовался не всеми то буду дополнять/исправлять этот список в соответствии с вашими комментариями.

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.

Выход нового поколения PlayStation определённо является одним из важнейших событий года. Консоли обновляются не так часто. Предыдущая PlayStation 3 вышла семь лет назад в 2006 году и продалась в количестве 90 млн. штук. В США продажи PS4 уже начались, и как обычно ребята из iFixit первым делом разобрали консоль, чтобы заглянуть вовнутрь и оценить ее ремонтопригодность.

Внимание, в статье очень много фотографий! Полноразмерные фотографии открываются по клику.

В последнее время на Хабре появилось, а также существует много содержательных статей, описывающих работу и принцип понятия “нейронная сеть”, но, к сожалению, как всегда очень мало описания и разбора полученных практических результатов или их не получения. Я думаю, что многим, как и мне удобней, проще и понятней разбираться на реальном примере. Поэтому в данной статье постараюсь описать почти пошаговое решение задачи распознавания букв латинского алфавита + пример для самостоятельного исследования. Распознавание цифр с помощью однослойного персептрона уже сделано, теперь давайте еще разберёмся и научим компьютер распознавать буквы.

К написанию этой статьи меня побудила большая распространенность некоторых заблуждений на тему искусственных нейронных сетей (ИНС), особенно в области представлений о том, что они могут и чего не могут, ну и хотелось бы знать, насколько вопросы ИНС вообще актуальны здесь, стоит ли что-либо обсудить подробнее.

Я хочу рассмотреть несколько известных архитектур ИНС, привести наиболее общие (в следствие чего не всегда абсолютно точные) сведения об их устройстве, описать их сильные и слабые стороны, а также обрисовать перспективы.

Начну с классики.

Навеяно этим постом от юзера case. Пост не новый, и на главную он не попал.
Но я вот наткнулся на него сегодня и решил написать кое-что о сне. Уверен, что это будет полезно многим хабравчанам, да и случайным читателям тоже.

Экспертные системы, нейронные сети, исчисление предикатов, хорновские дизъюнкты, теоремы сходимости…
Не знаю как у вас, у меня вся эта кухня вызывает восторг. Как замечательно, что компьютеры (конечно, наученные программистами, вооруженными серьезной математикой) могут хотя бы иногда приближаться к человеку по навыкам принятия решений. Особенно это хорошо у них получается, когда человек готов учить.

Иначе говоря, методы ИИ работают тем лучше, чем более формализованы как раз те знания, которые компьютер должен освоить. См, например, предыдущий пост про шахматы.

Неуправляемое обучение, обучение без учителя
Однако есть ситуации, и их довольно много, когда правильного ответа никто не знает. И даже непонятно что является ответом. И даже задача не вполне ясна. Есть только данные. Надо что-то полезное из них извлечь.
Согласитесь, задача гораздо более интересная и дающая простор для фантазии?

Я использую всего 12 приложений и два виджета на android, наверно есть какие то ещё интересные возможности которые я не использую.

1)LastPass — онлайн хранилище паролей, кладезь всея руки.
2)Сканер штрихкодов — сканирую в основном qr-коды, изредка железки на инвентаризации.
3)Skype — для звонков и чата.
4)Gmail — гуглопочка агрегирует все мои почты заведенные за всю жизнь.
5)Google Reader — Туда я несколько лет назад сагрегировал все входящие потоки информации из вне, кроме твиттера.
6)2ГИС — Карта города, маршруты автобусов, заведения и многое другое и все доступно в офлайне(это его основной плюс).
7)Гугл и яндекс карты — использую для просмотра спутниковых снимков местности.
8)Advanced Task Killer — убивая всевозможные приложения для экономии батарейки.
9)Твиттер — для постинга в твиттер и чтения ленты.
10)Google docs — для работы со своими документами.
11)Quick wifi — для быстрого расшаривания 3g интернета через wifi.
12)Фонарик — умеет светить вспышкой, экраном, мигать и прикидываться полицейской мигалкой.

Два виджета:
1)Погода онлайн.
2)Контроль через клик за bluetooth, wifi, яркостью, обновлением, gps и пр.

А что используешь ты %username%?

Здравствуйте.

В прошлой статье я рассказывал, с какой не всем известной особенностью можно столкнуться при работе с подставляемыми функциями. Статья породила как несколько существенных замечаний, так и многостраничные споры (и даже холивары), начавшиеся с того, что inline-функции вообще лучше не использовать, и перешедшие в стандартную тему C vs. C++ vs. Java vs. C# vs. PHP vs. Haskell vs. …

Сегодня пришла очередь виртуальных функций.

Некий dypsilon выложил на GitHub огромную коллекцию ссылок на ресурсы по веб-разработке, за что ему огромное спасибо.

Список состоит из ссылок на библиотеки, руководства и статьи.

Frontend: github.com/dypsilon/frontend-dev-bookmarks
Backend: gist.github.com/dypsilon/5819528 (много node.js)

Ссылок много, но все — строго по делу и упорядочены по группам (пример для фронтенда):

1. Архитектура
2. Фреймворки
3. Cross Browser
4. Cross Device
5. Паттерны и сниппеты
6. Манипуляция с DOM
7. … и многое другое

matmuchrapna советует еще frontdesk Вячеслава Олиянчука.
Настоятельно рекомендуется добавить в закладки, а лучше — почитать.

Ранним утром программист спросил великого мастера:
— Я готов писать модульные тесты. К какому покрытию кода я должен стремиться?
Великий мастер ответил:
— Не переживай о покрытии, просто пиши хорошие тесты.
Программист улыбнулся, поклонился и ушел.

Немного времени спустя другой программист задала этот же вопрос. Великий мастер указал на котел с кипящей водой и сказал:
— Сколько зерен риса я должен положить в этот котел?
Программист с озадаченным видом ответила:
— Как я могу ответить наверняка? Все зависит от того, сколько людей вам надо накормить, насколько они голодны, какие еще блюда вы подаете, сколько риса у вас есть и от многого другого.
— Совершенно верно. — сказал великий мастер.
Второй программист улыбнулась, поклонилась и ушла.

Как в фильме Начало (Inсeption), реальность в продуктовой разработке имеет определенную вложенность слоев. В зависимости от того, какая роль вам выпала, ваше “начало” в проекте может произойти раньше или позже, но всегда приятнее быть в числе создателей новой реальности, не так ли?

Эта статья — вступительная часть к трилогии о том, что собой представляет в гибкой продуктовой разработке:

• Готовность Начать
• Готовность Завершить
• Готовность Выпустить

Первая часть будет посвящена процессу открытия продукта (Product Discovery), вторая — процессу разработки продукта (Agile Delivery), третья — формированию цикла этих двух процессов, с обратной связью от рынка (Business Development). Здесь же, в начале, я задам общие рамки ролей и процессов, в которые буду углубляться в следующих частях.

Пишу эту статью для нынешних или начинающих Владельцев Продуктов — «ловцов снов» и «продавцов воздуха». Людей, идеи которых способны изменить реальность, а могут сами оказаться иллюзией.

К хорошим постам «Код в стиле «дамп потока сознания»» и «Микро-рефакторинг, о котором мы так часто забываем».

• Почему большинство программистов не любят «читать чужой код»?
• Почему рефакторинг и внесение изменений становятся серьезной проблемой?
• Почему так часто случается, что легче переписать с нуля?
• Почему одни программисты называют других хорошими или плохими словами?

Конечно, многие из вас обнаружат, что предлагаемые ниже ответы на эти вопросы весьма знакомы, но возьмите эту статью на заметку, так как кидать линк зачастую все же существенно комфортнее, чем распинаться в объяснениях и доказательствах очевидного.

Совсем недавно в ходе разработки одного проекта передо мной встала задача поиска удобного средства для написания юнит-тестов на C++. К каким результатам привело моё исследование подробнее в этой статье.

Оригинал: Starting out on Game Programming

Путь в индустрию игровых разработок не близок. Эта статья призвана помочь понять с чего лучше начать это путешествие.

Вы только что закончили ваш первый курс по С++ и хотите начать делать игры. Кто-то указал вам на этот сайт и вы, возможно, поэкспериментировали немного с руководством. Вы изучили несколько лаконичных примеров, но не нашли руководства о том, как сделать целую игру. И на то есть причина.

Руководства хороши для обучения чему-то шаг за шагом, например тому, как перемещать изображение точки по экрану. Для того чтобы собрать игру воедино, вам нужны навыки решения возникающих проблем, приобретаемые лишь с опытом. Это не то, чему можно научиться из руководств. Лучший способ научиться делать игры — это начать их делать.

Думаю у каждого грамотного системного администратора есть коллекция ссылок на полезные в работе ресурсы. Я имею в виду различные сайты и блоги, на которых выкладываются полезные с точки зрения системного администратора посты.
Предлагаю ими поделиться в формате ссылка — описание.
Пример: habrahabr.ru — разнообразные статьи и новости на IT и около-IT тематику.

Если Вы считаете ссылку полезной — ставьте плюсы нужному сообщению и я добавлю эту ссылку в свой пост (но и без плюсов тоже буду добавлять, просто медленнее т.к придется каждую ссылку изучать самостоятельно).
В результате (если поучаствует достаточно человек) мы получим неплохую подборку ссылок, которую я возможно разобью на категории.

P.S. Хабр, опеннет и лор можно не упоминать. Можно выкладывать ссылки на конкретные статьи, если считаете их очень полезными.

Начну с себя (т.к я администрирую linux, то и ссылки у меня в основном соответствующие):

С чего начать?

Пишем своё первое приложение на Android
Пишем первое приложение для Android
Создаем файловый менеджер
Основы программирования под Android на примере игры Судоку
Создание приложения в стиле Android
Спокойной ночи!

В старых версиях Android некоторые системные компоненты и JVM активно считывали большие объёмы случайных чисел из псевдоустройства /dev/random. Это устройство предоставляет интерфейс к системному генератору случайных чисел (ГСЧ), который выводит шумы из драйверов устройств и других источников в «хаотичный» пул. На старых версиях Android иногда возникали проблемы с наполнением пула случайных чисел. В случае опустошения пула возникали лаги UI, пока пул не наполнялся. В новых версиях Android проблему с лагами UI решили, но не до конца: всё-таки иногда возникают характерные задержки.

Многие пользователи считали, что лаги интерфейса объясняются недостаточной производительностью CPU, на самом деле это не так. Проблема именно в истощении пула случайных чисел.

Один из разработчиков с форума XDA-Developers перекомпилировал rngd, так что пул случайных чисел каждую 1 секунду пополняется из пула псевдослучайных чисел /dev/urandom. Результат — потрясающее ускорение интерфейса Android с почти полным исчезновением лагов! Chrome, карты и другие тяжеловесные приложения теперь мгновенно переключаются между задачами.

Организация Linux Foundation открыла курсы программирования под Android для начинающих. Авторы курса постарались, чтобы можно было за пару часов усвоить навыки разработки под эту платформу.

Tsung — это распределенная система нагрузочного тестирования, написанная на Erlang'е. Заявлена поддержка HTTP, WebDAV, SOAP, PostgreSQL, MySQL, LDAP and XMPP/Jabber. В этой статье я опишу как протестировать обычный web сайт на нагрузку.