Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта

Исходные коды на github: 1, 2, 3, 4, 5

Введение

В данной статье сделан обзор деревьев принятия решений (Decision trees) и трех основных алгоритмов, использующих эти деревья для построение классификационных и регрессионных моделей. В свою очередь будет показано, как деревья принятия решения, изначально ориентированные на классификацию, используются для регрессии.

Деревья принятия решений

Дерево принятия решений — это дерево, в листьях которого стоят значения целевой функции, а в остальных узлах — условия перехода (к примеру “ПОЛ есть МУЖСКОЙ”), определяющие по какому из ребер идти. Если для данного наблюдения условие истина то осуществляется переход по левому ребру, если же ложь — по правому.

Японское усердие, усидчивость и инженерная направленность мозгов способны на многое.
В профиле youtube-юзера denha есть ещё много завораживающих видео, welcome!

Введение

Алгоритмы нечеткого поиска (также известного как поиск по сходству или fuzzy string search) являются основой систем проверки орфографии и полноценных поисковых систем вроде Google или Yandex. Например, такие алгоритмы используются для функций наподобие «Возможно вы имели в виду …» в тех же поисковых системах.

В этой обзорной статье я рассмотрю следующие понятия, методы и алгоритмы:

• Расстояние Левенштейна
• Расстояние Дамерау-Левенштейна
• Алгоритм Bitap с модификациями от Wu и Manber
• Алгоритм расширения выборки
• Метод N-грамм
• Хеширование по сигнатуре
• BK-деревья

А также проведу сравнительное тестирование качества и производительности алгоритмов.

В прошлой заметке я рассказал про флейту, волынку и бубен. Сегодня хочу ответить на вопрос «А как же варган?».

Рассказывать про те варганы, к которым мы привыкли — скучно. Скажу только, что из обычных варганов мне ближе алтайский комус:


Он наиболее приятен как на ощупь, так и при игре. Для чувствительных зубов это наилучший вариант.

Android — перспективная и динамично развивающаяся операционная система. И многие программисты хотят научиться программировать приложения для OS Android, но беглый поиск структурированных материалов в сети Интернет и, в частности, Рунете, приводит их в ступор. Действительно, до сих пор существует проблема поиска обучающих статей (особенно на русском языке) по разработке приложений для этой весьма популярной операционной системы.
Ну, что ж, будем потихоньку улучшать данную ситуацию при помощи Хабра.
Сразу предупрежу, что материалы предназначены для тех, кто не имеет опыта разработки приложений для Android, но очень-очень хочет этот опыт приобрести.

Года три назад у меня роились идеи относительно того, как создать такое ядро системы, которое позволяло бы быстро и эффективно расширять его функционал с помощью подключаемых модулей, расширений. При этом нужно было минимизировать проблемы, которые возникают у плагинописателей при развитии продукта, проблемы совместимости множества плагинов.

С одной стороны задача не представляет проблем, достаточно дать разработчикам богатое API по работе с системой. Но с другой стороны, если изучение системы будет требовать слишком много трудозатрат, то она никогда не обретет популярности. Тщательное документирование в быстроразвивающихся проектах зачастую не работает, значит нужно использовать самые простые механизмы, которые позволят в кратчайший срок понять начинающему плагинописателю, как все работает.

Данная статья рассчитана на начинающих программистов, которые ищут идеи подобной архитектуры для реализации своих проектов.

Практика создания приложений, отзывчивых к действиям пользователя, предполагает, что все тяжелые операции должны исполняться в отдельном потоке, сообщая тем или иным образом пользователю о своем прогрессе.

Android содержит массу способов для организации данного подхода, но одним из самых удобных можно признать использование AsyncTask и ProgressDialog.

Эта парочка превосходно решает задачу, но начинает приносить невыносимую боль, когда количество Activity с такой логикой переваливает за одну, что приводит к повторению управляющего кода, и еще большую боль, когда приложение должно поддерживать смену ориентации экрана.

Есть хорошая статья Питера Норвига, в которой он рассказывает как написать спеллчекер в 20 строк кода. В этой статье он показывает как поисковые системы могут исправлять ошибки в запросах. И делает это довольно элегантно. Однако, у его подхода есть два серьезных недостатка. Во-первых, исправление более трех ошибок требует больших ресурсов. А гугл, кстати, неплохо справляется и с четырьмя ошибками. Во-вторых, нет возможности проверки связного текста.



Итак, хочется исправить эти проблемы. А именно, написать корректор коротких фраз или запросов, который:

• умел бы выявлять три (и более) ошибки в запросе;
• умел бы проверять «разорванные» или «слипшиеся» фразы, например expertsexchange — experts_exchange, ma na ger — manager
• не требовал много кода для реализации
• мог бы достраиваться до исправления ошибок на других языках и других типов" ошибок

Остальное — под катом.

Почитать описание других паттернов.

Проблема

Необходимо иметь эффективное представление запросов к некоторой системе, не обладая при этом знаниями ни об их природе ни о способах их обработки.

Описание

Существует по крайней мере три мотивации к использованию шаблона “Команда”:

• инкапсулирование запроса в виде объекта для последующего протоколирования/логирования и т.п.
• наделение сущности “вызов метода объекта” свойствами самостоятельного объекта;
• объектно-ориентированный обратный вызов (callback);
  
  

Сегодня, в блоге компании Pravo.ru появился любопытный топик о том, как надо вести себя компаниям, собравшимся открывать Интернет-ресурсы, которым придётся работать с персональными данными клиентов. Поэтому, по просьбам трудящихся, выложу свою историю со стороны рядового пользователя, который решил проверить свои права в деле.

Вообще не секрет, что многие технологические новинки до России доходят с изрядной задержкой. Это касается почти всего — от мобильных гаджетов и компьютерных игр до автомобилей. Причины таких задержек самые разные, но выражаются они не только в нехватке этих самых новинок, но и медленной реакции законодательства на изменения технического прогресса. Касательно темы поста, это выражается в законах, регламентирующих порядок обработки персональных данных пользователя. Заграницей, в государствах Западной Европы, Северной Америки и ряда других развитых стран мира законы в разной степени регулируют обработку данных с середины 80-х, начала 90-х годов, но в России подвижки по этому вопросу начались только на рубеже XX-XXI века, что вылилось в принятие федерального закона «О персональных данных». В чём его значение для рядового гражданина? Значение в том, что он способен защитить права и свободы человека при обработке его личных данных.

27 июля 2006 года был принят закон «О персональных данных». Его принятие было связано с ратификацией Россией «Конвенции совета Европы о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных». Закон этот был призван установить те требования защиты персональных данных, которые были описаны в этой конвенции. По замыслу законодателей, те компьютерные системы, которые были созданы до даты вступления закона в силу, нужно было привести в соответствие с его требованиями к 1 января 2010 года. Однако, по мере приближения этого срока все очевиднее становилось то, что множество компьютеровладельцев с этим не справятся. Поэтому в самом конце 2009 года, когда до «дня икс» оставалось совсем немного, его сдвинули еще, до 1 января 2011 года. А когда и до этого срока тоже оставалось совсем немного, «полноценное» вступление в силу закона отодвинули еще раз, теперь всего на полгода.

Думаю, многие сайтовладельцы, уже и так запуганные этим законом, стали искать возможность как-то скрыться от его всевидящего ока. Не исключено, что в июне наши законотворцы проделают еще один подобный маневр, однако, надеяться на это не стоит. Давайте лучше посмотрим, чем нам всем грозит этот закон.

Что такое ПД?

Прототипы, как инструменты дизайна, находятся на подъёме, и вот почему. Я твёрдо верю, что прототипирование помогает нам в процессе создания качественных пользовательских интерфейсов. Мы работаем в мире богатых, обладающих динамикой интерфейсов пользователя как в сети, так и на наших устройствах. Интерфейсы, которые мы создаём, интерактивны, откликаются на воздействие пользователя и обладают эмоциями. Прототипы позволяют сформулировать чувства и функции дизайна так, как этого не могут сделать простые экранные формы. Но как выбрать лучший инструмент прототипирования для работы?