В этой статье я попробую ответить на такие вопросы:

• может ли один доклад умного человека сделать другого человека одержимым?
• как окунуться в машинное обучение (почти) с нуля?
• почему не стоит недооценивать многоруких бандитов?
• существует ли серебряная пуля для a/b тестов?

Ответ на первый вопрос будет самым лаконичным — «да». Услышав это выступление bobuk на YaC/M, я восхитился элегантностью подхода и задумался о том, как бы внедрить похожее решение. Я тогда работал продуктовым менеджером в компании Wargaming и как раз занимался т.н. user acquisition services – технологическими решениями для привлечения пользователей, в число которых входила и система для A/B тестирования лендингов. Так что зерна легли на благодатную почву.

К сожалению, по всяким причинам я не мог плотно заняться этим проектом в обычном рабочем режиме. Зато когда я слегка перегорел на работе и решил устроить себе длинный творческий отпуск, одержимость превратилась в желание сделать такой сервис умной ротации лендингов самостоятельно.

Около года назад на Хабре появилась первая статья в нашем корпоративном блоге, которая, несмотря на наши опасения была принята достаточно хорошо и послужила для нас отличным стимулом для развития. С тех пор мы анализировали каждый комментарий, запрос с службу поддержки и работали не покладая рук над улучшениями нашего инструмента для визуального комментирования сайтов и изображений. Сегодня бы я хотел представить вам небольшой отчет о нашем развитии за прошлый год:

Интеграции

Наша команда изначально сделала ставку на интеграции, так как в большинстве компаний уже существует определенный процесс и мы понимали что вряд — ли кто-то станет использовать нашу систему в качестве основного баг-трекера. Поэтому основной упор был сделан на разработку инструмента, который можно было бы легко внедрить в любой существующий процесс.

Когда вы последний раз программировали на C++?

Может быть это ваша каждодневная работа, а мой последний (до вчерашнего дня) проект на С++ был в далеком 2000 году — дипломный проект на базе Visual Studio 4.2 (хорошая, кстати, система была), и с тех пор перешёл в веб-разработку — скриптовые языки.

То есть сейчас я — начинающий на C++, но это не помешало мне за пару часов развернуть инфраструктуру, сделать и собрать мультимедийное приложение на C++, которое визуализирует музыку с разными эффектами. И в этом мне помогли:

• открытый фреймворк для создания интерактивных приложений — openFrameworks
• бесплатное IDE Code::Blocks

А начиналось всё так — после очередного прослушивания музыки от одного композитора из Самары, я подумал — было бы интересно попробовать сделать визуализацию музыки, и обратился к Денису Перевалову (кто не первый год занимается созданием разнообразных интерактивных арт/перформанс систем) — он мне ответил, что это делается без проблем на базе openFrameworks и что в примерах к его книге (а он автор книги по openFrameworks), есть реализация такой задачи.

То есть мне нужно было всего лишь — установить фреймворк, доработать и собрать пример на С++… Об этом процессе — установке, настройки, и кратком описании openFrameworks и будет эта статья.

openFrameworks — это система с помощью которой можно запрограммировать интерактивное мультимедийное приложение, то есть арт, перформансы и т.п., она бесплатная, открытая и кроссплатформенная система (linux, mac, win), и так же есть версии для ARM (к примеру для RPi), и сборки для iPhone и Android.

Кстати на КДПВ — одна из инсталляций на базе openFrameworks (Семь Видеогидов. выставлено на ВДНХ в экспозиции Политехнического музея. Москва, 2014).

Пару дней назад, как обычно, никого не поставив в известность, Контакт добавил возможность разработки приложений на JavaScript, подключаемых через iframe. Доступ к API в этих приложениях, в общем-то, такой же, как и доступ к API из Flash — так или иначе, это обычный REST-протокол. Параметры передаются через строку запроса GET, а результат возвращается в виде JSON или XML.

Одной из проблем использования API Вконтакте является передача кроссдоменного запроса на http://api.vkontakte.ru/api.php. Другая проблема — громоздкое вычисление подписи, которой необходимо подписывать все запросы.

Одним из нововведений iOS 8 являются интерактивные нотификации. Таким нотификациям можно назначить до четырех действий, каждое из которых будет представлено отдельной кнопкой внизу баннера с текстом нотификации. Таким образом, у пользователя появляются дополнительные возможности отреагировать на сообщения без активации (обычно) приложения. Рассмотрим, как добавить поддержку подобного функционала.

Сегодня на Хабре мы представляем технологию реплицированной модели, которая позволяет создавать коллаборативные и реалтаймовые веб приложения так же легко, как локальные десктопные. Мы считаем, что при разработке приложений, синхронизация данных в реальном времени должна быть доступна так же, как TCP поток, HTTP запрос или ток из розетки — сразу и без вопросов. HTML5 приложения, написанные на Swarm, в части автономности, локальности и скорости загрузки не уступают нативным.
Используя библиотеку Swarm, за выходные мы делаем больше, чем за месяц делали без Swarm. Что важней — можем делать то, что без неё делать вообще не могли. Эту библиотеку синхронизации мы предлагаем совершенно бесплатно.



Сегодня мы выкладываем TodoMVC++, реактивное HolyGrail-на-стероидах приложение, написанное на Swarm+React. Приведу список демонстрируемых в приложении возможностей:

Первый раз мы написали о себе на Хабре пол года назад и мы очень рады тому, как приняли наш продукт. На тот момент мы выпустили обновленную версию нашего сервиса и были очень рады отзывам и конструктивной критике, которую получили после первой публикации статьи о TrackDuck. Мы специально не делали маркетинговые анонсы слишком часто, но теперь хотелось бы написать обо всех основных улучшениях сразу. Хочу заранее предупредить тех, кому продукт не интересен — не читайте дальше :)

Интеграции

Изначально, в основу каждой интеграции мы решили заложить принцип, что по-настоящему полная интеграция должна максимально легко вписываться в существующий процесс разработки, происходить с минимальными задержками по времени и работать в две стороны — экспорт и импорт данных.

Некоторое время назад, в комментариях к посту о 7 проблемах в дизайне SaaS продуктов мы получили несколько вопросов о том как мы в TrackDuck собираем статистику использования нашего продукта и организуем коммуникацию с пользователями. Это натолкнуло нас на мысль сделать развернутый обзор одного из инструментов, который мы используем.

От переводчика:

Привет, Хабр! Мы мы продолжаем делится с сообществом полезными материалами о разработке и дизайне. В этот раз команда TrackDuck подготовили перевод статьи Jeff Dickey о Angular, которая нам очень понравилась и в свое время заставила пристальней присмотреться к Gulp. Эта статья будет полезна разработчиками, которые хотят сэкономить время на рутинных операциях и построить качественные процессы при разработке веб-приложений. Мы активно используем Angular для разработки собственного продукта для визуального комментирования веб-сайтов, поэтому готовы ответить в комментариях на интересующие вас вопросы!

Я использовал Angular в довольно большом количестве приложений и видел много способов структурирования приложений с использованием этого фрэймворка. Сейчас я пишу книгу о проектировании Angular приложений c использованием MEAN стека, и больше всего исследований я провел в этом направлении. В итоге я остановился на довольно оригинальной структуре приложения. Я считаю, что мой подход более простой чем тот, что предложил Burke Holland.
Прежде чем начать, я хотел бы рассказать о существующем подходе к реализации модульности в Angular.

Миссия команды TrackDuck — упростить процесс разработки любых веб-проектов. Мы понимаем, насколько важна надежная связь и понимание между заказчиком и исполнителем в процессе разработки. Нашему проекту уже почти 1,5 года, но мы чувствуем, что по-настоящему только начинаем работать над ним. И он, как любой хороший сервис, постоянно нуждается в улучшениях. Если вам интересен наш опыт — добро пожаловать под кат!

Привет, Хабр мы — команда TrackDuck, сервиса, который позволяет визуально комментировать «живые» веб-сайты и изображения. Идея продукта появилась на свет 9 месяцев назад. Мы встретились втроем на хакатоне Garage48 в Минске и объединила нас общая проблема — отсутствие качественной коммуникация с клиентами и заказчиками в веб-разработке. Казалось бы, все просто, сделал проект, выложил его на dev сервер или отправил дизайн заказчику, заказчик посмотрел, прислал в ответ комментарии разработчику, который исправил их и получил деньги за свою работу. Но все знают — в жизни все сложнее и в разы печальнее.

Не давно писал как можно рекомендовать товар в Интернет-магазинах или других местах, используя информацию о пользователе. Сейчас хочу показать алгоритм, который позволяет рекомендовать друзей, например в социальных сетях.

Первый шаг, представим информацию о пользователя в интервальной шкале и рекомендуем пользователю друзей используя коэффициент корреляции Пирсона, который будет измеряет степень линейной зависимости между двумя интервальными переменными. Например, у нас есть 4 пользователя: Дима, Анна, Петя и Саша. Мы знаем о них информацию, которую представляем в виде чисел в массиве (интересы, блоги, возраст и т.д.)

Коллаборативная фильтрация (англ. collaborative filtering) — это метод, который даёт автоматические прогнозы исходя из наколенной информации о интересах и вкусах пользователей.

Чаще всего можно рекомендовать музыку или книги уже имея какие-то данные о пользователе. Например, Amazon или Ozon запоминают, что я ищу или куда ходил и из этих данных строит мне рекомендацию. Но лучше, чтобы пользователь сам вводил их в свой профиль, можно даже ему рассказать, что у вас эта система стоит и чтобы он сам мог выбирать что ему дать в следующий раз.