Краткое содержание: «Стартап без бюджета» = «книга-пинок под зад» + практическое руководство. Энергичным людям — must read.

Я расскажу о книге, написанной авантюристом для авантюристов. Майк Михалóвиц, 30-летний предприниматель, основатель 3 успешных компаний. Он не гений, не вор, не наследник миллионера и совсем не «завоеватель друзей»с приклеенной улыбкой.

Он — ТББ, «туалетно-бумажный бизнесмен». Термин неожиданный и резкий, в этой книге таких много. Он описывает модель поведения. Вы встаете с унитаза и видите — на рулоне с туалетной бумагой остались три сиротливых обрывка. Что будете делать? Высунете голову из двери и позовете на помощь? Сердито натянете штаны «как есть»? ТББ найдет способ обойтись подручными средствами.

Майк и другие предприниматели, удостоившиеся места в книге, не создали прогремевших на весь мир фейсбуков, твиттеров и гуглов. Они с трудом — и со смачными падениями мордой в грязь — продирались сквозь конкуренцию, насыщенный рынок и бюрократию. Они начинали с минимумом средств за душой. Как правило, это были светлая голова, желание работать и любовь к своему делу.

Предприятия этих людей и сейчас не слишком известны и доходны. Но своих создателей и их семьи они обеспечивают. С запасом.



«Стартап без бюджета» — учебник по предпринимательству такого рода. Как всякий учебник, начинается с теории. Как всякая современная стартаперская книжка, рекомендует найти свое призвание. А вслед за рекомендацией дает четкие пошаговые инструкции — как это сделать.

1 Введение

Каждый пользователь хотя бы раз использовал компьютер для просмотра фильмов или прослушивания музыки. Большинство из Вас знает о существова­нии различных форматов как аудио-, так и видеоинформации. Каждый формат предназначен для своей цели.
Так MP4 удобен для воспроизведения на мобильных устройствах за счет высокой степени сжатия. Файлы формата MKV имеют огромные размеры, но вместе с тем высококачественное видео и звук. Формат AVI даже не самостоя­тельный формат, а оболочка для упаковки медиаданных других форматов. Строго говоря, MKV — это тоже контейнер, основанный на двоичном аналоге языка XML [1]. Это позволяет расширять формат без утери совместимости со старыми программами.
Список можно продолжать долго. Часто возникает необходимость пере­вести, например, фильм из одного формата в другой. Например это может пона­добится для просмотра видео на мобильном телефоне или DVD-плеере, кото­рые не поддерживают воспроизведение исходного формата.
В этом случае Вам пригодится простой, но вместе с тем необычайно мощный инструмент — конвертер FFmpeg.

C Новым Годом всех, кто не может в праздники без мозговой деятельности и без хабра.
Продолжаю полюбившуюся серию постов (раз, два) про теорию и практику ведения семейного бюджета в Google Docs.

Я честно вел свой бюджет, написанный в Google docs год назад, и родил новую версию и новую философию (для себя) ведения бюджета. Чем и спешу поделиться.

Вступление

Я знаю, что есть много специализированных систем для семейного бюджета вроде 4 Конверта или ИзиФинанс, но я люблю все делать сам, ибо это позволяет сделать то, что сам хочешь и своим детищем пользоваться приятнее.

Основные преимущества ведения бюджета на Google Docs:

1. Можно заполнять откуда угодно (ноутбуки, телефоны, айпады) — с помощью Google forms
2. Можно самому разрабатывать логику и визуализацию
3. Надежность и почти 100% отказоустойчивость обеспечена корпорацией зла :)

Немного философии.

Зачем мы начинаем вести бюджет? У каждого есть свои причины: понять, почему за 10 дней до ЗП кончаются деньги; понять, почему долги по кредиткам только растут; понять какие расходы лучше сократить или как накопить денег на новую машину.
Многие финансовые системы предлагают нам завести целую уйму статей бюджета и записываться свои расходы в них, не задумываясь, а зачем нам все это. Я в самом начале пошел тем же путем и столкнулся с тем, что расходы почти невозможно анализировать, т.к. часть из них были явно не постоянными (покупка ноутбука или костюма — явно расходы «по необходимости/желанию») и планировать и анализировать их невозможно.
Сферический бюджет в вакууме — это две статьи: «приход» и «расход». Каждый день вписываете расходы и доходы и смотрите, что получается. Потом у вас появляются мысли, а что мы хотим анализировать? Кто-то хочет посмотреть, а сколько в итоге уходит денег на авто (бензин, страховка, налоги, ремонт, мойка), кому-то интересно понять, сколько он тратит на развлечения (походы в рестораны, кино, бары).
Я советую делить статьи расходов не более чем на 10-15 позиций исходя из того, что вы хотите анализировать в этом году/квартале.

Мои статьи расходов выглядят примерно так:


А самое интересное — как это сделать в Гуглодоксах с подробными инструкциями и формулами и примеров — под катом.

1. Узнаем MAC–адрес WiFi роутера, через который вы выходите в интернет. (Через веб–интерфейс, дать arp–запрос «arp -a», посмотреть на обратной стороне девайса.)

2. Заходим по адресу samy.pl/mapxss

3. Вбиваем в текстовое поле MAC–адрес и жмем «Search MAC».

Как это работает?

Где-то в архивах этого блога можно найти статью про тетрадь в клеточку и ее душевные переживания. Содержание у этой статьи скорее философское, чем прикладное. Но вот сама идея изобразить работу мозга с помощью карандаша и тетради в клеточку показалась мне довольно интересной. Как заметил автор той статьи, работу любой программы можно изобразить на бумаге. Будь то стек вызовов или регистры процессора – их легко можно изобразить с помощью клеточек.

Но это все низкоуровневые процессы. Возможность изобразить их на бумаге скорее теоретическая. На практике от нее мало пользы. Вот если бы можно было с такой же легкостью описывать более высокоуровневые процессы…

Здравствуй хаброчеловек!

Так уж случилось, что с этого семестра в своем вузе я записался на спецкурс по паттернам проектирования. Курс проходит в виде семинаров, на которых ты (студент) должен рассказать чему научился за неделю (имеется ввиду, какие паттерны изучил и применил на практике).

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.

Количество американских патентных заявок связанных с социальными сетями последние 5 лет росло на 250% каждый год (ссылка). Так, например, одна корпорация подала патентную заявку на метод ценообразования который учитывает положение покупателя в социальном графе (обсуждение на Slashdot). Другая корпорация недавно воплотила максимально упрощенный вариант этой схемы, продавая свои новые телефоны влиятельным узлам социального графа за $0, а остальным за $530.

Анализ социальных сетей (Social Network Analysis) существовал задолго до Интернета, но в последнее время набирает обороты.

Мне было интересно посмотреть, как эффективно алгоритм, выделяющий кластеры в графах, сработает для некоторых групп в Twitter, которые представляют для меня интерес.

23 января в Запорожье пройдет #UKRTWEET — первый всеукраинский баркэмп посвященный Twitter. Граф выше показывает, кто из его участников, с кем разговаривает и кого упоминает.

Заметка ниже посвящена анализу этого графа. Весь код используемых здесь скриптов лежит на github. Изложение, в какой-то мере, вдохновлено недавно упомянутой на Хабре книгой Тоби Сегаран «Программируем коллективный разум», код примеров которой доступен на сайте автора.

Также о data mining в Twitter я говорил 16 января на первой в этом году донецкой встрече "Кофе и код". Поэтому здесь параллельно проведу анализ группы людей из Донецка, которые пишут в Twitter. Кстати, в этом году донецкие встречи будут регулярными — каждую третью субботу месяца (следующая 20 февраля). Следите за группой.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Мне очень нравится играть в Lego. Нравится собирать роботов и машинки.
А ещё мне очень нравится програмировать. Нравится писать программы и фреймворки.
А не так давно я нашел способ совместить эти два увлечения. Lego Mindstorms — это набор, включающий в себя несколько моторчиков, сенсоров и программируемый модуль, который может считывать информацию с сенсоров и управлять моторчиками.

В этом посте я расскажу больше о Mindstorms и о способах программирования.

В этой статье я покажу, как настроить систему таким образом, чтобы новые серии ваших новых ТВ-шоу автоматически закачивались в виде торрентов, а конки отображал количество этих самых закачанных торрентов.

Описывать буду не столько сам способ, потому что в нём нет ничего нового, сколько реализацию, причём завязанную на UNIX-подобные ОС.


А на этом скриншоте информации меньше, но в более крупном разрешении.

Многим понравился недавний эксперимент, в котором надо было определить количество орешков в тарелке. Несмотря на то, что эксперимент был простой, грубый и “ненаучный”, коллективный ответ хабрапользователей оказался очень точным. Тем не менее, было много разоблачителей, которые назвали эксперимент бредом, а метод — бесполезным в реальной жизни. Мало кто хочет верить в то, что толпа может генерировать мудрые ответы на серьезные вопросы ;) Признаю за собой вину в том, что не смог грамотно выразить суть идеи и многим, наверное, показалось, что я говорю о какой-то магии. Поэтому прежде чем проводить следующие эксперименты, я бы хотел немного рассказать о серьезных проектах, где идеи о “мудрости толпы” успешно применяются.

Для тех кто пропустил вчерашнее обсуждение книги «Мудрость толпы», можно ознакомиться здесь.

Попробуем здесь опровергнуть или подтвердить описанные там идеи. Предлагаю первый (может быть корявый) эксперимент.
В книге, например, определяли на глаз вес быка, а мы попробуем определить количество орешков в тарелке. В идеале, конечно, каждый должен был бы
анонимно вводить ответ и не видеть, что отвечают другие, но, поскольку, такой возможности здесь нет, можно попробовать пока так.

Прошу навскидку оценить сколько орешков лежит в тарелке (это не ваза) и указать это в комменте. По возможности, перед ответом, не смотрите что отвечали другие.

Когда наберется (если вообще наберется) хотябы 100 ответов, я посчитаю среднее арифметическое всех ответов и сравню с правильным ответом. Теоретически, если верить книге, и если эксперимент
не слишком грубый, средний ответ должен быть очень близким к верному. Пожалуйста, отвечайте серьезно и не пишите заведомо неправильных ответов (0, 100000, итп)



UPD: Не минусуйте, дайте состояться эксперименту ;) Для тех кто задает себе вопрос, какое отношение все это имеет к IT: почитайте, пожалуйста, ссылку на обсуждение книги

UPD: Эксперимент завершен! В тарелке было ровно 135 орешков. Хотя каждый по-отдельности давал, как правило, сильно отличающийся результат, среднее арифметическое получилось: 139.28!! Всего было 257 ответов. Дубликаты (несколько ответов от одного пользователя) и «9999999» я не считал. Результат очень интересный, будем продолжать экспериментировать. Правда, этот топик почему-то стоил мне кармы — тоже, наверное, проявление коллективной мудрости :)

Взгляните на свою клавиатуру. Внимательно изучите взглядом каждую клавишу. Изучили? А теперь ответьте на простой вопрос: есть ли на вашей клавиатуре клавиши, которыми вы вообще не пользуетесь? Готов поспорить, что ответ положительный. А почему бы не сделать эти бессмысленные клавиши удобными шорткатами? Именно об этом я расскажу под катом.

Управление сессиями при помощи посылки cookies на сайтах стало настолько распространено, что без этого не обходится, наверное, ни один проект, требующий авторизации пользователей. Казалось бы, механизм настолько изучен, что проблемы с ним просто немыслимы.

Так считали и мы при разработке iframe-приложения для ВКонтакте.
Но после того, как приложение было разработано (разработка велась в основном в Mozilla Firefox и Google Chrome), выяснилось, что оно неработоспособно в Internet Explorer, к которому позднее присоединились последние версии Opera и Safari.

Под катом подробное описание проблемы и вариантов её решения.

Заменяем диспетчер задач
Управляем автозагрузкой и следим за состоянием системы
Устанавливаем переключение раскладки
Создаем виртуальные рабочие столы
Сохраняем все заметки в одно место, не задумываясь ни о чем, кроме текста
Ускоряем навигацию по винчестеру
Ставим плагины к проводнику Windows и радуемся
Легко и быстро удаляем папки-файлы «занятые другими процессами»
Копируем и перемещаем быстрее и качественнее
Перестаем парится с кодировками, заменив блокнот

Как находить тексты похожие по смыслу? Какие есть алгоритмы для поиска текстов одной тематики? – Вопросы регулярно возникающие на различных программистских форумах. Сегодня я расскажу об одном из подходов, которым активно пользуются поисковые гиганты и который звучит чем-то вроде мантры для SEO aka поисковых оптимизаторов. Этот подход называет латентно-семантический анализ (LSA), он же латентно-семантическое индексирование (LSI)

Недавно Google объявил, что он переходит от поиска по ключевым словам к полностью семантическому поиску. Не знаю, насколько круты алгоритмы поиска у мировых гигантов, но поиск в маленькой песочнице получается довольно семантическим. Конечно, с поиском по более менее крупным объёмам данных уже не всё так радужно, готовить слова надо очень тщательно, но тем не менее.

Сразу оговорюсь: кому интересна только теория, то отсылаю к очень хорошей статье на хабре, кому не особо интересно знать как все работает, а интересует только продакшн, то он может попробовать неплохую библиотеку для семантического поиска на питоне.

Rebase — один из двух способов объединить изменения, сделанные в одной ветке, с другой веткой. Начинающие и даже опытные пользователи git иногда испытывают нежелание пользоваться ей, так как не видят смысла осваивать еще один способ объединять изменения, когда уже и так прекрасно владеют операцией merge. В этой статье я бы хотел подробно разобрать теорию и практику использования rebase.

Теория

Итак, освежим теоретические знания о том, что же такое rebase. Для начала вкратце — у вас есть две ветки — master и feature, обе локальные, feature была создана от master в состоянии A и содержит в себе коммиты C, D и E. В ветку master после отделения от нее ветки feature был сделан 1 коммит B.