Месяц: Июнь 2016

Web-разработка

progrsiteОставить комментарий

https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Интернет
https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Веб-аналитика
https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Интернет-образование
https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Языки_разметки

https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Свободное_серверное_программное_обеспечение
https://ru.wikipedia.org/wiki/Сравнение_веб-серверов

https://ru.wikipedia.org/wiki/Front_end_и_Back_end
https://ru.wikipedia.org/wiki/Система_управления_содержимым
https://ru.wikipedia.org/wiki/Система_управления_веб-содержимым

https://ru.wikipedia.org/wiki/Content_Management_Framework

https://ru.wikipedia.org/wiki/Веб-приложение
https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Веб-программирование
https://ru.wikipedia.org/wiki/Веб-программирование

https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Каркасы_веб-приложений
https://ru.wikipedia.org/wiki/Каркас_веб-приложений
https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Каркасы_веб-приложений_на_Python

https://ru.wikipedia.org/wiki/Сравнение_каркасов_веб-приложений
https://ru.wikipedia.org/wiki/Фреймворк

https://ru.wikipedia.org/wiki/Конструктор_сайтов
https://en.wikipedia.org/wiki/Website_builder

https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-Controller
https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Шаблоны_проектирования

https://ru.wikipedia.org/wiki/Java_Virtual_Machine
https://ru.wikipedia.org/wiki/Qt
https://ru.wikipedia.org/wiki/GTK

https://ru.wikipedia.org/wiki/Ruby_on_Rails
https://ru.wikipedia.org/wiki/Django

https://ru.wikipedia.org/wiki/Nginx

Habrahabr. Еще один рейтинг популярности языков программирования

progrsiteОставить комментарий

Я нашел еще один (очень простой) график, отражающий рейтинг языков программирования. Всё элементарно: по горизонтали — количество проектов на Github, по вертикали — количество вопросов на Stackoverflow.

Я позволил себе провести на этом графике две красные диагональные линии, чтобы показать как наглядно отделены друг от друга мейнстрим (C , C#, Java, PHP, Javascript и т.д.), группа «альтернативного мировозрения» (Scala, Haskell, Erlang, Prolog, Lisp) и откровенный трэш (всё, что ниже). По-моему, проще некуда. Никаких там годовых колебаний в полтора процента, высчитанных по непонятным формулам.
Взято тут.

UPD: сорри за мини-троллинг со словом «трэш» — зато он породил весьма интересную дискуссию в комментариях. Всем высказавшимся — спасибо.

https://habrahabr.ru/post/137926/

Habrahabr. Дайджест июня

progrsiteОставить комментарий

https://habrahabr.ru/all/page44/ «Привет, мир!» как инструмент для оценки навыков программирования

Тренды
Российские социальные медиа – важнейшие тенденции 2016 https://habrahabr.ru/company/yambox/blog/303656/
Будущее компьютерных технологий: обзор современных трендов https://habrahabr.ru/company/plarium/blog/303258/
Место России в глобальной цифровой трансформации https://habrahabr.ru/company/huawei/blog/303358/

Программирование
История языка Си: 100% «чистый» Си, без единого «плюса» https://habrahabr.ru/post/304034/
Недостатки чистого функционального программирования https://habrahabr.ru/post/303984
Функциональное программирование непопулярно, потому что оно странное https://habrahabr.ru/post/303312/
Как я ускорял strstr https://habrahabr.ru/post/303830/
Полный список инструментов для Microsoft SQL Server https://habrahabr.ru/post/303724
Что нужно сделать перед тем, как выложить код открытого программного обеспечения https://habrahabr.ru/company/Voximplant/blog/303200/
Эволюция нейросетей для распознавания изображений в Google: Inception-ResNet https://habrahabr.ru/post/303196/
10 правил, которые позволяют NASA писать миллионы строк кода с минимальными ошибками https://habrahabr.ru/company/hexlet/blog/303160/
https://habrahabr.ru/post/303024/ Медленно, но верно: о прошлом, настоящем и будущем Ruby
Станет ли OpenStack «новым LAMP»? https://habrahabr.ru/post/302774/
Отчет о результатах «Моего круга» за май 2016 https://habrahabr.ru/company/moikrug/blog/302710/
Linux для начинающего разработчика или как навсегда забыть о Windows https://habrahabr.ru/post/302350/

Программирование — Python
http://planetpython.org
PyCon 2016 в Портленде: видео всех значимых докладов и мастер-классов https://habrahabr.ru/post/303882/

Программирование — Алгоритмы и научные вычисления
Нейронная сеть как предиктор для кодирования изображений формата PNG https://habrahabr.ru/post/303842/
Метрики качества ранжирования https://habrahabr.ru/company/econtenta/blog/303458/
Подключение MATLAB к Wolfram Mathematica https://habrahabr.ru/company/wolfram/blog/303372/
Конспект книги Т. Дэвенпорта и К. Джин Хо «О чём говорят цифры. Как понимать и использовать данные» https://habrahabr.ru/post/303298/
Как работает метод главных компонент (PCA) на простом примере https://habrahabr.ru/post/304214/

Программирование — Java
Простые графики с помощью D3.js https://habrahabr.ru/post/303834/
Гарвардский курс по основам программирования CS50 теперь на русском https://habrahabr.ru/company/javarush/blog/303806/
Гарвардский курс CS50 на русском: появилась вторая лекция https://habrahabr.ru/company/javarush/blog/304218/
Az.js: JavaScript-библиотека для обработки текстов на русском языке https://habrahabr.ru/post/303308/
Асинхронность в JavaScript: Пособие для тех, кто хочет разобраться https://habrahabr.ru/company/wrike/blog/302896/

Программирование — PHP
Подготовка к собеседованиям по PHP с использованием тестов (phpt) из исходников PHP https://habrahabr.ru/post/303116/
Руководство по PHP7 https://habrahabr.ru/post/302942/
PHP 7.1: Грядущие изменения https://habrahabr.ru/post/302390/

Офис
http://скачатьофис.рф/all-office/2016
Проверка документов: чего не хватает офисным приложениям «для полного счастья» https://habrahabr.ru/post/303906/

Безопасность
Война за анонимность, вскрываем новые поля https://habrahabr.ru/company/freshdoc/blog/304102/
Конец анонимности: Идентификация случайных попутчиков https://birdinflight.com/ru/vdohnovenie/fotoproect/06042016-face-big-data.html
9 секретов онлайн-платежей. Часть 7: система Fraud-мониторинга https://habrahabr.ru/company/payonline/blog/303204/
Как «PunkeyPOS» крадет информацию с банковских карт https://habrahabr.ru/company/panda/blog/303948/
Обзор технических средств обеспечения физической безопасности Cisco Connected Safety and Security https://habrahabr.ru/company/muk/blog/303246/

Web
Как стать профессиональным веб-разработчиком: практическое руководство https://habrahabr.ru/post/303896/

Создание поиска по библиотеке юным программистом — каково это (RoR) https://habrahabr.ru/post/303912/
Важные аспекты работы браузера для разработчиков. Часть 1 https://habrahabr.ru/company/dataart/blog/304138/
Как мы разрабатываем новый фронтенд Tinkoff.ru https://habrahabr.ru/company/tcsbank/blog/303580/
Структура Android проекта – альтернативный путь https://habrahabr.ru/post/303926/
Запускаем простой блог на Wagtail CMS (Django) Запускаем простой блог на Wagtail CMS (Django)
83% новейших функций веб-браузеров совершенно не нужны https://habrahabr.ru/company/panda/blog/303910/
Книга «Android для разработчиков» https://habrahabr.ru/company/piter/blog/303208/
Что такое SEO и как оно работает https://habrahabr.ru/post/302408/

Web. Реклама и продвижениея
Как мы продвигали сайт ветеринарной клиники в ТОП https://habrahabr.ru/company/eurostudio/blog/303644/
Рынок интернет рекламы 10 лет назад и сейчас https://habrahabr.ru/post/303862/
Создаем приложение на JavaScript с помощью React Native https://habrahabr.ru/company/plarium/blog/303328/

Игры
Подборка уроков для начинающего разработчика игр на JavaScript https://habrahabr.ru/post/303988/

Геоданные
Закрытый гештальт и много мяса на украинской картографической конференции https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/303928/
О трехмерном Z-order замолвите слово https://habrahabr.ru/company/2gis/blog/302606/
Система распознавания отображаемых данных объекта https://habrahabr.ru/post/302722/
Год с Runkeeper: Анализ и визуализация геоданных о ваших путешествиях https://habrahabr.ru/company/wolfram/blog/302462/

1С
Управление производственным предприятием. Обзор ERP системы https://habrahabr.ru/post/304054/
BitrixFramework: берем все в свои руки https://habrahabr.ru/post/303774/
Битрикс24: как избежать ошибок в управлении проектами https://habrahabr.ru/company/bitrix/blog/302728/

Технологии
Роботы и робототехника: Дайджест Университета ИТМО https://habrahabr.ru/company/spbifmo/blog/302208/

Финансы в IT
Мировые тренды, которые управляют финтех-компаниями: инфографика https://habrahabr.ru/company/canopus_it/blog/303820/

Управление
Какой должна быть структура ИТ системы небольшой компании /взгляд со стороны директора компании https://habrahabr.ru/post/303860/
Работаем с бюджетным учреждением. Часть 2 https://habrahabr.ru/post/303614/
Работаем с бюджетным учреждением. Часть 1 https://habrahabr.ru/post/303360/
Как отличить товарный знак от торговой марки https://habrahabr.ru/company/zarlaw/blog/303546/
Переговоры о зарплате — как не прогореть https://habrahabr.ru/post/303422/
10 способов злоупотребления сотрудниками своим служебным положением и методы борьбы с ними с помощью учетной системы https://habrahabr.ru/post/303464/
Внедрение CRM: как не быть близким к провалу https://habrahabr.ru/company/regionsoft/blog/303334/
Что угрожает вашему сайту после установки онлайн-консультанта и как мы с этим боремся https://habrahabr.ru/company/redhelper/blog/303226/
Как общаться с заказчиками и договариваться о проектной работе https://habrahabr.ru/post/302340/
Матрица прокрастинации (откладывания дел «на потом») https://habrahabr.ru/post/303140/
Поиск работы за рубежом: дайджест полезных материалов для потенциальных ИТ-экспатов https://habrahabr.ru/post/303112/
Как управлять гигантами Vol.2: инструментарий для планирования разработки интернет-проектов https://habrahabr.ru/company/agima/blog/302820/
10 способов защиты от мошенничества заказчиков https://habrahabr.ru/company/polyglot/blog/302886/
Что делать фрилансеру, если заказчик отказывается платить https://habrahabr.ru/company/polyglot/blog/300628/
Особенности распределения фонда оплаты труда в больших предприятиях РФ https://habrahabr.ru/post/301106/
Как новые руководители разрушают доверенные им компании https://habrahabr.ru/post/297678/
Что делать в крупной компании при некомпетентном менеджменте https://habrahabr.ru/post/302862/
Особенности консольной инди-разработки в российской провинции https://habrahabr.ru/post/302848/
Как подобрать ITшника в России: миф №7, №6, №8 https://habrahabr.ru/post/302692/
Искусственный интеллект меняет SEO быстрее, чем вы думаете https://habrahabr.ru/post/302626/
Как победить на собеседовании. Несколько крайне полезных советов для разработчиков https://habrahabr.ru/company/rootwelt/blog/302364/

Обучение
Работа мечты и бесплатный кластер на 1 миллион мета-данных https://habrahabr.ru/company/palitrumlab/blog/303702/
Бесплатная школа для Android-разработчиков в Казани https://habrahabr.ru/company/e-Legion/blog/303272/
Как стать тестировщиком или каких знаний мы ждём от джуниора https://habrahabr.ru/company/rambler-co/blog/303254/
Анализируем как успешное трудоустройство и зарплата зависят от вуза, специальности и региона https://habrahabr.ru/company/ibs/blog/302930/

Истории
«Почему я бросил алготрейдинг ради веб-стартапов»: история разработчика из США https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/304004/
Что такое пространство-время на самом деле? https://habrahabr.ru/company/wolfram/blog/303836/
Алан Кэй, создатель ООП, про разработку, Лисп и ООП https://habrahabr.ru/company/hexlet/blog/303754/
Эдсгер Дейкстра: в поисках «кратчайшего пути» к осознанному программированию https://habrahabr.ru/post/303712/
«12 часов, 10 интервьюеров»: Как получить работу в сфере финансов на примере собеседования в Goldman Sachs https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/303680/
От инструмента общения ученых до мирового стандарта: Краткая история электронной почты https://habrahabr.ru/company/pechkin/blog/303672/
Поговорим о Gmail: Как развивался популярный почтовый сервис https://habrahabr.ru/company/pechkin/blog/275323/
Распутывая историю Ады Лавлейс (первого программиста в истории) https://habrahabr.ru/company/wolfram/blog/303552/
Не Паскалем единым: что сделал для современного мира лауреат компьютерной «нобелевки» Никлаус Вирт https://habrahabr.ru/post/303380/

Литература по R

progrsiteОставить комментарий

Русская
0. Rutracker Обсуждение

http://r-analytics.blogspot.ru/p/blog-page_20.html

1. http://www.twirpx.com/library/comp/r/

2. Книги и учебные ресурсы по языку R http://ru.stackoverflow.com/questions/506597/Книги-и-учебные-ресурсы-по-языку-r

3. https://new.vk.com/topic-8142131_20700489

4. http://www.inp.nsk.su/~baldin/DataAnalysis/

5. R: Анализ и визуализация данных http://r-analytics.blogspot.ru (Сергей Мастицкий)

6. http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

7. http://www.statmethods.net/

8. http://r.psylab.info/cheatsheets/ (Шпаргалки, R-Studio)

9. http://psylab.info/Категория:R
http://r.psylab.info/blog/tags/R

10. http://chetvericov.ru/tag/r/
11. http://donbas-socproject.blogspot.ru/search/label/учебник по R

12. http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/l-r1/index.html

13.
http://herba.msu.ru/shipunov/software/r/rplus1.htm

Нажмите для доступа к rrefc-ru.pdf

http://herba.msu.ru/shipunov/software/r/r-ru.htm

13. https://github.com/ranalytics

14. https://github.com/search?l=R&q=Language R&type=Repositories&utf8=✓

15. http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/ (книги)

— — — —
Персональные сайты о вычислениях
http://www.eltech.ru/ru/fakultety/fakultet-kompyuternyh-tehnologiy-i-informatiki/sostav-fakulteta/kafedra-sistem-avtomatizirovannogo-proektirovaniya/rukovodstvo-sostav-kafedry/professorsko-prepodavatelskiy-sostav1/matveeva-irina-vitalevna
— — — —

Занимательная статистика. Манга. Такахаси Син
Книга http://eknigi.org/nauchno_populjarnoe/123018-zanimatelnaya-statistika-manga.html
http://www.seedoff.tv/torrent/121354-seriya-knig-obrazovatelnaya-manga
Примеры https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/72039_efcc8ddfd22748b688806f4ead38ed92.html

Савельев. Теория пространственных точечных процессов в задачах экологии и природопользования (с применением пакета R) (2014) http://kpfu.ru/portal/docs/F377480352/Point_2014.pdf
Савельев. Геостатистический анализ данных в экологии и природопользовании (с применением пакета R) (2012) http://gis-lab.info/docs/saveliev2012-geostat.pdf
Савельев. Основные понятия языка R (2007)

Нажмите для доступа к metodichka_R_1.pdf

Савельев Биохорологическое разнообразие и моделирование пространственной структуры растительного покрова (геоинформационный подход) / : Основные положения диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук по / (2004) http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Article/A17/SA.htm

Мастицкий С.Э., Шитиков В.К.: Статистический анализ и визуализация данных с помощью R [2]

Шипунов Наглядная статистика. Используем R!

Нажмите для доступа к rbook.pdf

Шитиков В.К., Розенберг Г.С. РАНДОМИЗАЦИЯ И БУТСТРЕП: статистический анализ данных по биологии и экологии с использованием R. http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Article/A32/Stare.htm

Шишкин В.А. Программное обеспечение эконометрических расчетов http://ru.bookzz.org/book/2373012/2525e3

Английская
http://www.torrentino.com/torrents/1395544
https://www.mediafire.com/?8b31oji516eam

— — —
Облачные вычисления
http://aws.amazon.com/ru/

ailev о языке Julia

progrsiteОставить комментарий

Оригинал взят у в Началась конференция JuliaCon 2016
Основная дизайн-цель языка Julia (http://julialang.org/) — это решить «проблему двух языков» в численных методах (когда прототипировать алгоритмы и скриптовать удобно на языке высокого уровня, а потом требуется переходить на более низкоуровневый язык, чтобы всё работало быстро, в том числе параллельно). Сегодня у любителей Julia праздник, идёт ежегодный смотр достижений JuliaCon: http://juliacon.org/abstracts.html. В России на Julia пишут в бОльших объёмах, чем можно подумать (группа ВКонтакте тут: https://vk.com/julialanguage, но я встречал многих, кто на Julia пишет, не зная о существовании ни этой группы, ни каких-то других).

Расползается Julia по миру сегодня главным образом через университеты: http://julialang.org/teaching/ (MIT при этом один из ведущих по числу курсов – относительно свежая информация тут: https://github.com/stevengj/julia-mit). Это всё не курсы собственно Julia, они не по линии computer science, это курсы главным образом каких-то разделов численных методов, а Julia просто занимает место какого-нибудь Python, MATLAB/Octave или R. Обычно курсы выглядят как ноутбуки в Jupyter (бывший IPython), Ju в этом Jupyter как раз от Julia, это родной теперь для этого проекта язык: http://jupyter.org/. Административно Julia в NumFocus — http://ailev.livejournal.com/1203522.html.

В языке прямо сейчас идёт опережающее развитие суперкомпьютерного функционала (http://docs.julialang.org/en/latest/manual/parallel-computing/ — это просто документация языка, http://www.nextplatform.com/2016/01/26/dirt-simple-hpc-making-the-case-for-julia/ — этот крен в HPC уже заметили «железячники», http://julialang.org/blog/2016/03/parallelaccelerator — это специализированный для Julia ускоритель от Intel Labs, и много всяких «обёрток» типа https://github.com/JuliaComputing/ArrayFire.jl для работы с массивами в GPU).

Пакетов там уже больше тысячи, что, конечно, капля в море — http://pkg.julialang.org/. Базовой математики там тьмы и залежи, есть какие-то сообщества на каждую тему: см. разные ссылки в http://julialang.org/community/. Несмотря на то, что Julia отлично цепляет любые сишные библиотеки как родные (и сама, кстати, может в них компилироваться, прикидываясь сями — типа «пишу высокоуровнево, а код будет для чужих выглядеть сишной библиотекой»), сообщество честно переписывает на Julia основную математику, добиваясь заявленной цели: полный контроль в одном языке над всем стеком выполнения программы — от прикладного уровня до железа, включая библиотеки. Никаких непоняток на границе сишного кода, код до дна будет Julia.

Эти ребята сейчас переписывают в версии 0.5 реализацию массивов: делают дополнительное ускорение за счёт опционального отключения проверки индексов, «всё для скорости, всё для победы». Кто из численников начинает программировать, те полны восторгов. Кто из традиционных computer science программистов – те крутят носом, и по понятным причинам: это не функциональный, не объект-ориентированный, не акторный язык, совсем не похож на Rust, Golang, Scala и прочих фаворитов нынешней моды классического языкостроения. И в нём multiple dispatch как базовая парадигма, а объект-ориентированность и функциональность доступны как расширения языка. Вот что даёт multiple dispatch: http://nbviewer.jupyter.org/gist/StefanKarpinski/b8fe9dbb36c1427b9f22. Я подробней писал про решение expression problem с помощью multiple dispatch и приводил на эту тему ссылки тут: http://ailev.livejournal.com/1218155.html

Расширяемость языка идёт как важнейшее свойство, второе после multiple dispatch: интроспецкция (код программы это данные для неё) и метапрограммирования (язык принципиально расширяемый, в нём доступна кодогенерация времени исполнения — http://docs.julialang.org/en/latest/manual/metaprogramming/), идеи впрямую вытащены из Лиспа. Так что Julia — это совсем не фортран и не паскаль, и даже не матлаб, хотя жутко на них похож. По мощности он ближе к Питону, хотя отличается от Питона во всём (писать на Julia чуток более высокоуровнево и поэтому компактно, чем на Питоне, а скорость получающегося кода — сишная, а не питонная).

Дальше нужно смотреть: смогут ли инженеры воспользоваться Julia. Инженеры в массе своей объект-ориентированием и функциональщиной уже доказали, что без спецтренинга пользоваться не могут, их потолок — матлаб и Питон без объект-ориентированности, так что поглядим, как они смогут справиться с Julia.

В принципе, можно было бы на эту тему даже какие эксперименты сделать, найти «когнитивное сродство инженеров к разным парадигмам программирования». И может оказаться по результатам замеров (какой-нибудь cognitive load, например), что Julia тут будет получше прочих. Ну, или не оказаться. Моя гипотеза, что multiple dispatch в основе языка для инженеров проще, чем объект-ориентированность и функциональность. А обслуживающие инженеров программисты всегда смогут воспользоваться средствами метапрограммирования для расширения языка.

У меня самого пара идей с Julia (вряд ли они имеют шанс на реализацию, но лучше сразу написать):

1. Учебное применение по информатике. Я понял, что учебных курсов с достаточным числом задач по computer science нет: всё заканчивается сотнями «олимпиадных задач» с автоматической проверкой. Нужно:
а) добавить автоматическую проверку для Julia
б) настрогать необходимое число «неолимпиадных» учебных задач, чтобы добиться «беглости» без перегруза учителя с проверкой решений (про «беглость» — это Алан Кей тут: http://ailev.livejournal.com/461928.html).
После этого можно думать об использовании Julia в школе и ВУЗе для текущих нужд информатики — вместо текущих Си , Паскаля и очень редко Питона.

2. Учебное физмат применение. Конечно, как для Wolfram Language есть Mathematica, как для Python есть Sage, для Julia нужно сделать какой-то вариант символьной математики. В простейшем виде её уже прикручивают болтами из Питона (http://mth229.github.io/symbolic.html), но хочется «родной» привязки — и затем можно делать на Julia решение задач по курсам уже математики-физики (с той же автоматизированной проверкой). Пока же смотреть и пускать слюну на http://www.wolframalpha.com/pro/problem-generator/ и довольствоваться Jupyther notebook текущих вузовских курсов по численным методам. Хотя в принципе, это не только в ВУЗе можно использовать, но и в школах для поддержки физики-математики.

3. Инженерное применение: реализовать на Julia функционал акаузальной симуляции мультифизики, похожий на Modelica (http://modelica.org/), но не объект-ориентированный. При этом сразу получаем силу математических пакетов Julia: оптимизацию, параллельные вычисления на бэк-энде, веб-фреймворки и визуализацию данных, notebooks и т.д.. Плохая реализация численных методов — это то, чем страдают все реализации Modelica, кроме самой дорогой. Вот и решить эту проблему. А дальше идти по той же линии, что и Modelica: в языки архитектуры и описания требований. Julia ведь расширяемый язык! Глядишь, по этой линии можно и опять к SysMoLan вернуться как языку моделеориентированной системной инженерии (сейчас этот функционал делается на паре связанных объект-ориентированных языков: Modelica SysML).

Конечно, есть и какие-то идеи про deep learning. Текущие работы по реализации алгоритмов на Julia (mocha.jl) были свёрнуты после выхода десятка крупных хорошо поддержанных ресурсами фреймворков. Конечно, Julia отлично оборачивает в себя и сишные, и питонные интерфейсы — там и mxnet можно найти (разработчики mocha переметнулись на оборачивание его), и TensorFlow, и всё что угодно. Пока нет какой-то особой архитектурной идеи, я бы не ожидал развития родных нейроалгоритмов на Julia. Но я думаю, что по мере роста сложности нейроархитектур (в сторону всех этих памятей-внимания-деревьев и end-to-end differentiable структур) и по мере роста числа готовых численных пакетов тут тоже могут появиться инициативы. Так что на эту тему я думаю, но проекта не предлагаю.