13 июня 1944 года, через неделю после вторжения союзников в Нормандию, громкий жужжащий звук прогремел в небе избитого боями Лондона. Источником звука было недавно разработанное немецкое орудие войны: воздушная бомба V-1. Будучи предшественником крылатых ракет, V-1 была самоходной бомбой, управляемой с помощью гироскопов, питалась она от простого пульсирующего воздушно-реактивного двигателя, который поглощал воздух и воспламенял топливо 50 раз в секунду. Такая высокая частота пульсации давала бомбе характерный звук, зарабатывая ей прозвище «жужжащая бомба» (в оригинале – «buzz bomb» – прим. перев.).

^{Кадр из к/ф «Операция Ы и другие приключения Шурика»}

Как говорят, «кризис — пора возможностей». И поэтому сейчас самое время начать вкладывать в саморазвитие, осваивать новую профессию или повышать свою квалификацию. Займитесь изучением языков программирования, обретением навыков разработки, тестирования и вообще всячески прокачивайте свой IT-скилл. Ведь чем больше вы знаете, тем прочнее будете стоять на ногах. А чтобы вам было легче сориентироваться и выбрать направление, мы сделали подборку наших бесплатных образовательных материалов, курсов и инициатив за 2015–2016 годы.

Постановка задачи

На днях я увидел на просторах интернета крайне любопытную вещь: мендосинский двигатель. Ротор на подшипниках крайне низкого трения: оригинальный имел стеклянный цилиндр, подвешенный на двух иголках, современные имеют магнитный подвес оси. Двигатель бесколлекторный, на роторе подвешены солнечные батареи, которые выдают напряжение на катушки, намотанные на роторе. Ротор проворачивается в фиксированном магнитном поле статора, солнечная батарея уходит от направленного света, на её место приходит другая. Крайне элегантное решение, которое вполне под силу сделать дома каждому.

Вот на этом видео крайне подробно описан (на русском языке) принцип работы:



Но ещё больше самого двигателя мне показалась любопытной следующая вещь. В описании этого видео Дмитрий Коржевский написал следующую вещь: «Боковую опору заменить магнитом НЕВОЗМОЖНО!!! Не задавайте больше этот вопрос!»

«Анекдот — небольшой забавный, смешной рассказ» (Из толкового словаря).
Наверное, надо бы предупредить читателей, что мол «Детям до 40 лет читать не рекомендуется». Но я, пожалуй, этого делать не буду. Все чинно и благородно.

Всем известно, что если посадить обезьяну за печатную машинку и заставить ее вечно случайно стучать по клавишам, то, рано или поздно, она напечатает «Войну и мир», собрание трудов Пифагора и даже статью, которую вы сейчас читаете.

Потрясающий факт, но еще интереснее попытаться понять, сколько же времени ей понадобится для набора конкретного текста. Чтобы не водить лишний параметр — скорость набора обезьяной — будем искать ответ на вопрос: сколько нажатий на клавиши ей потребуется в среднем. А вам очевидно, что строку «abc» набирать гораздо легче чем «aaa»? Решению этой задачи и посвящен этот пост. Попутно объясняется префикс функция и ее свойства.

Сегодня мы решили собрать в одном дайджесте полезные ссылки по темам, связанным с научной и образовательной деятельностью Университета ИТМО. В подборку вошли научные журналы, интересные статьи о научных достижениях и открытые учебные курсы.

«10.01 х 10.01 = 1000.1001»
Джордж Оруэлл. «1010001001001000.1001001000100001»



Существует ли позиционная система счисления с иррациональным основанием, в которой все натуральные числа записываются конечным числом цифр? В которой число больше единицы, не имеющее цифр после запятой, наверняка не целое и даже не рациональное? В которой 1 + 10 = 100, а 1 + 1 = 10.01?

Начнем с важной информации: совсем не обязательно перспективные языки являются новыми. Им не так много лет, как вашим любимым Python или Ruby, их нет ни в одной топовой десятке популярных рейтингов (GitHut, RedMonk, TIOBE Index), а знание этих языков не дает пока существенной прибавки к зарплате (за исключением, возможно, Swift). Но и назвать их революцией, набирающей обороты в среде избранных, тоже нельзя. Безусловно, у них есть своя ниша, определенная доля рынка (до 2%) и сложившееся комьюнити. Просто в будущем именно они могут посягнуть на лавры топ-5, если не случится событие типа «черный лебедь».

За последние годы в рейтингах популярности языков мало что изменилось — одни опускаются, другие поднимаются, но никто не врывается в топ под лозунгом «лучший из лучших». Процесс захвата новых территорий для языка чаще всего занимает годы, и за это время успевает сформироваться необходимая база развития. Поэтому никаких эксклюзивов и написанных за вчерашний вечер уникальных языков в обзоре не будет — просто потому, что их время еще не настало. Но в ближайшие годы популярность незыблемых столпов, таких как Java (вся), JavaScript или PHP, будет снижаться, а их место постепенно займут «новички».

Машинное обучение шагает по планете. Искусственный интеллект, поскрипывая нейронными сетями, постепенно опережает людей в тех задачах, до которых успел дотянуться своими нейронами. Однако не стоит забывать и про простую модель линейной регрессии. Во-первых, потому что на ней построены многие сложные методы машинного обучения, включая нейронные сети. А, во-вторых, потому что зачастую прикладные бизнес-задачи легко, быстро и качественно решаются именно линейными моделями.
И для начала небольшой тест. Можно ли с помощью линейной модели описать:
— зависимость веса человека от его роста?
— длительность ожидания в очереди в магазине в разное время суток?
— посещаемость сайта в фазе экспоненциального роста?
— динамику во времени количества человек, ожидающих поезда на станции метро?
— вероятность, что клиент не оформит заказ на сайте в зависимости от его производительности?
Как вы догадываетесь, на все вопросы ответ будет «Да, можно». Так что линейные модели не так просты, как может показаться на первый взгляд. Поэтому давайте познакомимся с их богатым разнообразием.

Последние два года вся страна пристально следит за курсом доллара. Новостные выпуски пестрят громкими репортажами о долларе. Все говорят о долларе. А что, если мы на фоне горячего интереса, разберемся с тем, как формируется цена доллара, посмотрим кто и как торгует валютой?! Все результаты, представленные в данной статье, получены на основе официальных торговых данных full orders log (полный журнал заявок), купленные на Московской Бирже. Мы покажем реальные торги изнутри. Параллельно, познакомимся со стандартными методами анализа рынка. Такая аналитика стоит не малых денег и её могут позволить ограниченное число «компаний».

Инструментом для анализа данных будет Java. Анализируемый биржевой инструмент — USDRUB_TOM. Наша задача вытащить любопытные детали из имеющихся данных и попробовать сделать определенные выводы.

Перевод статьи Godfried Toussaint The Euclidean Algorithm Generates Traditional Musical Rhythms.

От переводчика

В Sonic Pi есть функция spread, которая принимает два числовых параметра и возвращает набор значений для генерации ритма. В описании этой функции есть ссылка на работу «The Euclidean Algorithm Generates Traditional Musical Rhythms». Эта блестящая статья, вышедшая аж в 2005 году, похоже, так и не была переведена на русский язык. Не будучи специалистом по переводам, я попытался, тем не менее, восполнить этот пробел.
Небольшое пояснения по поводу слова «ожерелье»: в тексте статьи «necklace» — в музыкальной теории такого термина нет, насколько мне известно. Я полагаю, что это просто некая визуальная интуиция автора, действительно ведь ритмическое кольцо, в том виде, в каком оно представлено на рисунках, напоминает ожерелье — поэтому так и перевожу.

Конспект

Евклидов алгоритм (дошедший до нас из «Начал» Евклида) подсчитывает наибольший общий делитель двух целых чисел. Настоящая работа демонстрирует, что структура евклидова алгоритма может быть использована для того, чтобы очень эффективно генерировать большое семейство ритмов, используемых в качестве пульсаций (остинато), в частности в музыке тропической Африки, и в традиционной музыке вообще. Эти ритмы, называемые здесь евклидовыми ритмами, имеют то свойство, что их ударные рисунки распределяются насколько возможно равномерно. Евклидовы ритмы также находят приложение в ускорителях в атомной физике и в компьютерных науках, и тесно связаны с несколькими семействами слов и последовательностями, изучаемыми комбинаторикой слов, такими как евклидовы строки, с которыми сравнивают евклидовы ритмы.

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Цикл for в R может быть очень медленным, если он применяется в чистом виде, без оптимизации, особенно когда приходится иметь дело с большими наборами данных. Есть ряд способов сделать ваш код быстрее, и вы, вероятно, будете удивлены, узнав насколько.

Эта статья описывает несколько подходов, в том числе простые изменения в логике, параллельную обработку и Rcpp, увеличивая скорость на несколько порядков, так что можно будет нормально обрабатывать 100 миллионов строк данных или даже больше.

Давайте попробуем ускорить код с циклом for и условным оператором (if-else) для создания колонки, которая добавляется к набору данных (data frame, df). Код ниже создает этот начальный набор данных.

# Создание набора данных
col1 <- runif (12^5, 0, 2)
col2 <- rnorm (12^5, 0, 2)
col3 <- rpois (12^5, 3)
col4 <- rchisq (12^5, 2)
df <- data.frame (col1, col2, col3, col4)

В этой части: векторизация, только истинные условия, ifelse.
В следующей части: which, apply, побайтовая компиляция, Rcpp, data.table.

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

Сейчас во многих языках программирования существует такая конструкция, как кортежи (tuples). Где-то кортежи в той или иной мере встроены в язык, иногда — опять же в той или иной мере — реализуются средствами библиотек. C++, C#, D, Python, Ruby, Go, Rust, Swift (а также Erlang, F#, Groovy, Haskell, Lisp, OCaml и многие другие)…
Что же такое кортеж? В Википедии дается достаточно точное определение: кортеж — упорядоченный набор фиксированной длины. Определение хоть и точное, но для нас пока бесполезное, и вот почему: задумывается ли большинство программистов, зачем понадобилась эта сущность? В программировании существует множество структур данных, как фиксированной, так и переменной длины; они позволяют хранить различные значения — как однитипные, так и разных типов. Всевозможные массивы, ассоциативные массивы, списки, структуры… зачем еще и кортежи? А в языках со слабой типизацией — и тем более, разница между кортежами и списками/векторами совсем размытая… ну нельзя добавлять в кортеж элементы, ну и что с того? Это может ввести в некоторое заблуждение. Поэтому стоит копнуть глубже и разобраться, зачем же на самом деле нужны кортежи, чем они отличаются от других языковых конструкций, и как сформировать идеальный синтаксис и семантику кортежей в идеальном (или близком к идеальному) языке программирования.

В первой части мы рассмотрим кортежи и кортежеподобные конструкции в распространенных и не очень языках программирования. Во второй части я попытаюсь обобщить и расширить и предложить наиболее универсальный синтаксис и семантику кортежей.

В интернете полным-полно создателей контента, и каждый хочет привлечь к себе внимание. Но, как ни странно, хороший учебный ресурс найти нелегко, а бесплатный – еще сложнее. Мы публикуем перевод материала, в котором автор собрал ссылки на самые авторитетные и полезные обучающие площадки.

При решении задач комбинаторики часто возникает необходимость в расчете биномиальные коэффициентов. Бином Ньютона, т.е. разложение также использует биномиальные коэффициенты. Для их расчета можно использовать формулу, выражающую биномиальный коэффициент через факториалы: или использовать рекуррентную формулу: Из бинома Ньютона и рекуррентной формулы ясно, что биномиальные коэффициенты — целые числа. На данном примере хотелось показать, что даже при решении несложной задачи можно наступить на грабли.

Добрый день, Хабр!

Мы только что выпустили книгу по Юнити, и нам стало интересно насколько вообще актуальна тема программирования игр. Казалось бы книг на эту тему должно быть выпущено огромное множество, но это не так.

Только что вышла книга «Multiplayer Game Programming: Architecting Networked Games (Game Design)».



Насколько актуален ее перевод на русский язык? Подробности под катом. Ждем ваши комментарии.

Это 5-я статья цикла по разработке, управляемой моделями. В предыдущих статьях мы уже разобрались с метамоделями, валидацией моделей, некоторыми нотациями для моделей (диаграммы и таблицы). Всё это было в рамках пространства моделирования MOF. Сегодня мы построим мост в пространство моделирования EBNF – познакомимся с текстовой нотацией для MOF-моделей.

Доброго времени суток. Так сложилась жизнь что я от недавнего времени стал гордым студентом одного из лучших вузов своей страны. Хорошо или плохо это вопрос спорный, но это не суть. Самое забавное это то, что на лабораторных работах преподаватель то ли для развлечения, то ли для того, что бы в очередной раз напомнить мне что я весьма паскудно разбираюсь в алгоритмике, время от времени выдает задания отличные от того, что получает оставшаяся группа. Одно из последних, которое, как по мне, достойно вашего внимания является сортировка массива без использования условных операторов (if, switch и тому подобных).