Бойтесь Тьюринговской трясины, в которой всё возможно, но ничего конкретного нельзя сделать просто.
Алан Перлис

Что такое Тьюринговская трясина? Это состояние, в котором программа становится столь могущественной, столь обобщенной, что усилия по решению с её помощью какой-либо конкретной задачи равны или превосходят затраты на написание с нуля программы, которая решает только данную задачу.

В субботу 15 октября наши коллеги из минского офиса Ciklum успешно провели мини-конференцию по Java технологиям — Ciklum Java Субботник, который состоялся в необычном для наших Ciklum Cубботников месте — фотостудии Фот.Граф.

При поддержке компании Exigen Services, как и на предыдущих Ciklum Cубботниках, мы в очередной раз собрали докладчиков и разработчиков-энтузиастов, не равнодушных к Java и flash-разработке.

Этот текст является вольным переводом замечательного поста Kaushik Sathupadi на тему распределённых систем и существующих ограничений при их создании.

При разработке распределённых систем вы наверняка часто услышите упоминания об CAP-теореме. Давайте попробуем понять её через ситуацию, которая могла возникнуть в реальной жизни.

Часть №1: Идея нового сервиса — «Позвони, напомню!»

Вчера, когда ваша супруга в очередной раз оценила тот факт, что вы вспомнили о её дне рождения и подарили шикарный подарок, в голове всплыла забавная идея. «Хм, а ведь люди вечно всё забывают». А у вас просто блестящая память! Почему бы не сделать новый сервис, который позволит полностью раскрыться вашему таланту? С каждой мыслью об этой идее вам всё больше и больше она нравится. Вы уже даже придумали рекламу, которую можно было бы напечатать в газете:

«Позвони, напомню» — Никогда не забывайте, даже если вы не помните, что забыли!
Плохо себя чувствуете из-за того, что вы что-то забыли? Не переживайте. Помощь на расстоянии одного телефонного звонка!
Если вам нужно что-то запомнить, просто позвоните и сообщите нам об этом! Допустим, позвоните нам и сообщите телефон вашего босса. Забудьте про него. Когда вам нужно будет вспомнить его, перезвоните, и мы вам обязательно напомним.
Всего 3 рубля за звонок.

Типичное обращение в ваш сервис выглядело бы вот так:

Привет, %username%.

В данной статье я хочу рассказать, как можно самостоятельно создать стереоизображение при помощи графического редактора и небольшой программы.

Введение

Для начала рассмотрим, как устроено стереоизображение и как на него смотреть.

Вы знаете, какое значение выведет этот код на JavaScript?

var foo = 1; 
function bar() { 
    if (!foo) { 
        var foo = 10; 
    } 
    alert(foo); 
} 
bar();

На хабре полно адептов TDD, и уже не раз всплывали статьи про разработку методом тестирования. Хочу внести и свои пять копеек статьей про этот замечательный инструмент.

При взгляде новичка на тесты сразу возникает вопрос: а зачем вообще писать лишний код? Вроде как преимущества TDD никто не отрицает, но находятся какие нибудь причины: «да, я слышал что TDD полезен в больших проектах, но у нас проект маленький», «в нашем проекте слишком много изменений, поэтому тесты для нас слишком большая обуза» и так далее. Попробую рассказать как модульные тесты помогают мне в работе и поделиться опытом использования.

= (mooning)

= (finger)

О том, как непросто создать приложение с поддержкой In-App Purchase на хабре уже рассказывали (здесь и здесь), — слишком много кода для такой простой функциональности.

Даже поддержка оплаты через PayPal внедряется намного проще.

Но благодаря Robot Media SL и open-source библиотеки Android Billing Library, наша жизнь упрощается. Намного упрощается.

Составление алгоритмов в рамках той или иной классической алгоритмической модели (машины Тьюринга и Поста, нормальные алгоритмы Маркова, счетчиковые машины Минского и т.д.) смело можно относить к ненормальному программированию в силу исключительной минимальности выразительных средств этих моделей. Не исключением из данного правила является и такая относительно новая алгоритмическая модель, как мембранные системы или P-системы, придуманная румынским ученым Георгием Пауном чуть более десяти лет назад. Целью этого нововведения было исследование вычислительных возможностей клеткоподобных структур (имеются в виду биологические клетки), а вообще вся эта деятельность была инспирирована знаменитым опытом Адлемана по решению задачи о поиске Гамильтонова пути с помощью ДНК-вычислений. Как это ни странно, но данный топик посвящен как раз решению (к сожалению, виртуальному) той же самой задачи, но уже с помощью простейшей мембранной системы. Итак, под катом читатель найдет 1) краткое описание того, что такое мембранные системы; 2) как «программировать» такое «железо»; 3) мембранный алгоритм решения задачи о гамильтоновом пути, обладающий полиномиальным временем выполнения.

Это интервью Криса Уонстрота, CEO и сооснователя Github. Данное интервью — часть серии “Bootstrapped, Profitable, & Proud” о компаниях с выручкой более миллиона долларов, обошедшихся без венчурного финансирования на старте и приносящих доход.