WebInspector

Мощный инструмент для дебаггинга JavaScript, полноценный инспектор кода для Sublime. Фичи: установка брейкпоинтов прямо в редакторе, показ интерактивной консоли с кликабельными объектами, остановка с показом стек трейса и управление шагами дебаггера. Все это работает на ура! А еще есть Fireplay от Mozilla, который позволяет подключаться к Firefox Developer tools и максимально простой дебаггер JSHint.

И вновь привет, хабр.

Вчера мной был опубликован материал касательно прокладки компанией Google собственного оптоволоконного кабеля связи по дну Тихого океана, который свяжет дата-центры компании в штате Орегон, США, с Японией. Казалось бы, это огромный проект стоимостью $ 300 млн и длинной в 10 000 км. Однако, если копнуть немного глубже станет ясно, что данный проект является выдающимся только потому, что это будет делать один медийный гигант для личного использования. Вся планета уже плотно опутана кабелями связи и под водой их намного больше, чем кажется на первый взгляд. Заинтересовавшись этой темой я подготовил общеобразовательный материал для любопытствующих.

Приветствую!



Хочу поделиться своим знакомством с геймдевом. Рассказать о том, как я начал свой путь с XNA. Так же хотелось бы рассказать, как я стал программистом, жаждущим большего контроля над компьютером и том, как влип в написание своего движка на C++. Расскажу о познании готовых решений, таких, как Unity3D и покажуь на своих примерах, что из этого можно сделать.

Наткнулся однажды на этот пост и мне подумалось — раз у нас есть такая прекрасная, полностью открытая галерея частных данных (Radikal.ru), не попытаться ли извлечь из нее эти данные в удобном для обработки виде? То есть:

• Скачать картинки;
• Распознать текст на них;
• Выделить из этого текста полезную информацию и классифицировать ее для дальнейшего анализа.

И в результате, после нескольких вечеров, работающий прототип был сделан. Много технических деталей:

Действительно, с выходом Java ME Embedded 8.1, полноценный Java-рантайм теперь доступен на плате Freescale K64F, которая несет на борту 256KB RAM и оснащена процессором на базе архитектуры ARM Cortex M4. Еще одной важной особенностью нового выпуска Java ME SDK стала поддержка Eclipse IDE. Страница нового релиза Java ME Embedded 8.1 здесь: http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/overview/index.html

Платформа Java ME Embedded 8.1 специально создана для того, чтобы перенести все полезные функциональные возможности Java на устройства с ограниченными аппаратными возможностями и даже, микроконтроллеры. Появление платформы Java ME Embedded, во многом, обусловлено развитием нового направления в информационных технологиях, Интернета Вещей (Internet of Things, IOT). Развитие IoT связано как с новыми возможностями, так и с новыми проблемами. Часть задач, таких как безопасность, работа с сетевыми подключениями, общение с внешними интерфейсами UART, I2C, SPI, GPIO успешно решает Java ME Embedded 8.1. Использование Java вместо нативных инструментов сокращает время выпуска продукта и открывает доступ к значительным трудовым ресурсам. Кстати, а вы знаете, что команда разработки Java ME Embedded почти полностью находится в Санкт-Петербурге? Что еще интересного приготовили наши разработчики вы узнаете дальше…

Почему изображение, масштабированное с бикубической интерполяцией, выглядит не как в Фотошопе. Почему одна программа ресайзит быстро, а другая — нет, хотя результат одинаковый. Какой метод ресайза лучше для увеличения, а какой для уменьшения. Что делают фильтры и чем они отличаются.

Вообще, это было вступлением к другой статье, но оно затянулось и вылилось в отдельный материал.


Этот человек сидит среди ромашек, чтобы привлечь ваше внимание к статье.

Миниатюрная плата Espruino Pico для разработчика JavaScript — это интересное устройство, внутри которого есть все, что нужно для работы с электронными устройствами. Плата позволяет быстро настроить взаимодействие с самыми разными модулями и системами, без необходимости написания большого количества кода и его постоянной отладки.

Вместо этого используется JavaScript, в качестве управляющей «прослойки». Разработчики утверждают, что такое решение позволяет работать с железом напрямую, выставляя необходимые величины напряжения, и настраивая взаимодействие с внешними компонентами. От обычной АА батарейки чип может работать более 10 лет, такое низкое энергопотребления у платы.

Перед разработчикам, которые используют API Яндекс.Карт, довольно часто встаёт задача отобразить много объектов на карте. Действительно много — порядка 10 000. Причем эта задача актуальна и для нас самих — попробуйте поискать аптеки на Яндексе. На первый взгляд кажется: «А в чем собственно проблема? Бери да показывай». Но пока не начнешь этим заниматься, не поймешь, что проблем на самом деле целый вагон.



Вопросы по большому количеству меток с завидной регулярностью поступают в наш клуб и техподдержку. Кто все эти люди? Кому может быть интересно показать на карте больше 10 меток? В этом посте я подробно рассмотрю весь вагон проблем и расскажу, как в API появились инструменты, помогающие разработчикам оптимально показать большое количество объектов на карте.

Насколько я могу судить, на Хабре да и не только, наблюдается всплеск интереса к микроконтроллерам — устройствам на базе ARM процессоров и другим не совсем обычным железкам. Рынок отвечает симметрично. Для удовлетворения возникшего спроса появились Arduino, Biggle Board, Raspberry Pi и множество других полезных штуковин.

С начала этого года прошло всего ничего, а на Хабре появились сразу две статьи о применении Java платформы на Rasprerry Pi «Raspberry Pi и чашечку Java, пожалуйста!» и «Raspberry PI и JAVA: пристальный взгляд». Вполне естественно, что в экспериментах использовалась привычная всем Java SE, порт которой под ARM появился около двух лет назад. Мало кто знает, что Java ME не почила с миром вместе с эрой кнопочных телефонов от Nokia. Она живет полноценной жизнью в новом мире — мире встроенных систем. О применении Java ME на Raspberry Pi я и хочу сегодня рассказать.

В этой статье я подробно расскажу и покажу, как правильно и быстро прикрутить распознавание русской речи на движке Pocketsphinx (для iOS порт OpenEars) на реальном Hello World примере управления домашней техникой.
Почему именно домашней техникой? Да потому что благодаря такому примеру можно оценить ту скорость и точность, которой можно добиться при использовании полностью локального распознавания речи без серверов типа Google ASR или Яндекс SpeechKit.
К статье я также прилагаю все исходники программы и саму сборку под Android.

Продолжаю свои повествования об Android. И в этот раз хочу поделиться ценной информацией о процессах и потоках, которая должна быть хорошо усвоена и всегда оставаться под рукой во избежании ошибок и недопонимания при написании приложений. В конце статьи приведу пример реализации AsyncTask, который загружает в ImageView картинку по нажатию на кнопку.