Только что, вспомнив про это, я зашел на хабр, в надежде увидеть еще немного информации по этому поводу, но, к моему удивлению, есть всего одна статья, датированная ноябрем!

А о чем собственно сабж?

Завтра (06.08), в 9:20 по МСК (неточное время), автономно-управляемый аппарат Nasa, названный Curiosity, будет совершать посадку на поверхности Марса.
Сажать аппарат так далеко от Земли сложно тем, что человек не может вмешаться в процесс, точнее может, но уже, скорее всего, будет поздно. От нас до Марса, радио-сигнал идет 14 минут.
Таким образом — правильно сесть на планету, с очень разряженной атмосферой и огромным слоем космической пыли на поверхности, очень не легко. Перед учеными стояла задача — спланировать эту посадку от начала и до конца, и вот как они ее решили:


(Здесь в хорошем качестве, но без субтитров.

    Роботы-пылесосы с момента своего появления в 1997 году присутствуют на рынке уже относительно давно, но многие люди, не то что никогда не видели таких продуктов, а чаще всего и не слыхивали о существовании самого класса устройств.

Не так давно друг попросил меня поспособствовать в выборе и покупке робота-пылесоса, после изучения доступных моделей и покупке выбранного устройства — заветный девайс на время оказался у меня на руках, я не мог упустить уникальный шанс и взялся за тестирование, дабы удовлетворить собственное любопытство и поделится с хабра-сообществом.

После недолгого моего знакомства с пылесосом и краткого его изучения, я готов поделится своими отзывами о продукте и выводами о классе устройств в целом.
Внимание — под катом много фотографий (трафик).

Это не безумие — это игра. Бесплатная, под Windows, 3 мб, называется "Lost in the Static"!

Вполне играбельна, кстати. Рекомендую!

Ктулху-старший все еще спит, но на свет вот-вот появится гаджет по имени Chumby, который безусловно съест ваш мозг как во время сна, так и во время бодрствования.

Mio, с днём рождения! Всех благ!

Хочу поделиться ссылками на несколько полезных сервисов. Некоторые из них помогут сэкономить время, другие — сделают за Вас незнакомую/нелюбимую работу. Список разбит по категориям, чтобы было легче ориентироваться.

Сервисы опросов
userreport.com (добавил Romanych)
simpoll.ru
webanketa.com (добавил mihass)

Кнопки постинга в социальные сети
Кнопка от Яндекса
addthis.com (добавил UksusoFF)
share42.com

Продолжая тему предыдущего поста Несколько полезных сервисов, хочу поделиться новыми ссылками.

Экспорт контента

• rss-script.ru – сервис для вставки содержимого RSS-ленты на сайт. Для его работы необходимо лишь сгенерировать скрипт на сайте и вставить его себе. Есть несколько настроек, позволяющих изменить вид содержимого
• twitterfeed.com позволяет постить содержимое RSS-ленты в Twitter, Facebook и LinkedIn. Достаточно простой сервис, нет дополнительных настроек, но есть счётчик кликов
• ifttt.com – многофункциональный сервис, позволяющий связывать различные аккаунты (описание)

Песочницы
К уже названным ранее cssdesk.com и jsfiddle.net можно добавить dabblet.com, jsbin.com (добавил Jekyll). Также есть песочница для SQL – www.sqlfiddle.com (добавил volinrok).

Шаринг фрагментами текста/кода
Для того, чтобы поделиться фрагментом текста или кода, можно использовать всем известный pastebin.com, а можно воспользоваться его альтернативами:

• gist.github.com
• pastecode.com
• tinypaste.com
• paste.ubuntu.com

Мне больше всех нравится Gist на GitHub. Во-первых, все текстовые фрагменты привязываются к вашему аккаунту; во-вторых, можно создавать несколько связанных Gist'ов; и в третьих, есть возможность комментирования.

Университет Сан-Франциско создал с использованием HTML5 коллекцию визуализаций различных алгоритмов и структур данных. Посмотреть и потыкать кнопки можно вот тут.
Список визуализированных алгоритмов и структур данных со ссылками под катом.

В первой публикации Хабросообществу мы хотим рассказать об интереснейшем направлении работы компании «Синезис» — многокамерном видеоанализе, точнее, многокамерном алгоритме сопровождения объектов.

Наш коллектив занимается прикладными исследованиями в области видеоаналитики и разрабатывает быстродействующие алгоритмы машинного зрения для автоматической классификации ситуаций по данным поточного видео. Самые интересные результаты мы планируем освещать в корпоративном блоге. Будем благодарны за идеи и критику.

Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта

Исходные коды на github: 1, 2, 3, 4, 5

Именно так называлась работа, представленная мной на Балтийском научно-инженерном конкурсе, и принёсшая мне очаровательную бумажку с римской единичкой, а также новенький ноутбук.

Работа заключалась в распознавании CAPTCHA, используемых крупными операторами сотовой связи в формах отправки SMS, и демонстрации недостаточной эффективности применяемого ими подхода. Чтобы не задевать ничью гордость, будем называть этих операторов иносказательно: красный, жёлтый, зелёный и синий.

В мире все примерно распределяется в соответствии с принципом Паретто. Меньшая часть — богатые, большая часть — бедные (читающий, ты входишь в золотой миллиард). Тоже касается и материалов о программировании. Порой очень сложно найти хоть что-нибудь не начального уровня.

После прочтения Dive into Python или подобной ей и ознакомления с документацией возникает вопрос, а что читать дальше? Можно обратиться к списку книг на python.org. Там есть раздел Advanced Books, но в нем всего лишь 6 книг (седьмая не выходила), и только одну я бы назвал по-настоящему стоящей.

К счастью, у Питона есть очень подробная и качественная документация. Но даже в ней многие темы либо только поверхностно затронуты, либо их очень сложно найти (потому что документация большая, и если не знаешь, куда смотреть, не найдешь).

Ниже собраны сложные материлы про Питон, его устройство и возможности. Все на английском (грех, не знать технический английский). Про Dive into Python я слукавил. Большинство приведенных материалов требуют хорошее знание Питона и наличие опыта программирования на нем.

Здесь мы будем разбирать по буквам некую программу (компилятор VM) на Хаскеле. На вход этому компилятору дается бинарный файл с инструкциями некоего процессора, где в этих инструкциях описываются некие вычисления. На выходе нашего компилятора получается текст программы, тоже на Хаскеле, которая производит те же самые вычисления, с большой скоростью. Возможно, это не компилятор, а декомпилятор, не знаю. Сравнение работы результирующих программ на Haskell/Java приводится в предыдущем посте.