Продолжаем постигать современную магию (компьютерное зрение). Часть 2 не значит, что нужно сначала читать часть 1. Часть 2 значит, что теперь всё серьёзно — мы хотим понять всю мощь нейросетей в зрении. Детектирование, трекинг, сегментация, оценка позы, распознавание действий… Самые модные и крутые архитектуры, сотни слоёв и десятки гениальных идей уже ждут вас под катом!

Компьютерное зрение. Сейчас о нём много говорят, оно много где применяется и внедряется. И как-то давненько на Хабре не выходило обзорных статей по CV, с примерами архитектур и современными задачами. А ведь их очень много, и они правда крутые! Если вам интересно, что сейчас происходит в области Computer Vision не только с точки зрения исследований и статей, но и с точки зрения прикладных задач, то милости прошу под кат. Также статья может стать неплохим введением для тех, кто давно хотел начать разбираться во всём этом, но что-то мешало ;)

Я уверен, где-то существует книга «Как подсидеть тимлида». Она передается из рук в руки, из команды в команду и содержит советы типа: «Тимлид никогда не уволится по своей воле, потому что это не работа, а сказка! Его нужно сломать», или «Если ваш тимлид уехал в отпуск, напишите ему, что вам нужно поговорить, когда он вернется. Пусть вместо серфинга думает, что в его отсутствие команда разбежалась», а еще «Саботируйте попытки тимлида внедрить новые полезные рабочие процессы фразой из Agile-манифеста о том, что люди и взаимодействие важнее процессов и инструментов». Иначе просто невозможно объяснить, почему все тимлиды сталкиваются с одними и теми же проблемами и страхами.

Я, Егор Толстой, опросил более 400 тимлидов, чтобы провести деконструкцию некоторых из страхов тимлидов. Результаты опроса и исследование рынка тимлидов помогло понять, как с ними справиться, и я хочу поделиться результатами. Простые лайфхаки помогут меньше страдать от синдрома самозванца не только тимлидам, но и вообще любым специалистам, которые еще недавно выполняли конкретные задачи, а теперь руководят командой исполнителей.

Эта статья написана как ответ на статью «Собеседование в Додо Пиццу» со стороны разработчика с опытом синьора. Я не претендую на истинность суждений, мне хотелось бы выразить довольно популярное среди моих знакомых мнение о процессе найма в частности и жизни разработчика в целом.

Кроме огромных репозиториев с источниками для подготовки к интервью, здесь много чего интересного

Я собрал список из десяти отличных репозиториев на Github, которые помогут вам существенно расширить свои знания.

А я его перевел, т.к. показалось, что пост многим будет интересен. Перевод очень вольный: я опустил нерелевантные промо-ссылки и гипер эмоциональные похвалы автора оригинала, чтобы оставить только суть. Еще, обновил цифры, чтобы информация была более актуальной к моменту публикации этого перевода. Итак, перейдем к списку.

Недавно я нашел странную особенность в Google Drive. Определенная последовательность действий в Google Drive веб интерфейсе приводит к тому, что каждый может загрузить файлы любого объема в свою учетную запись и при этом не потратить ни одного байта на их хранение.

Конечно, я сразу решил сообщить об этом в Google через программу BugHunter. Но, к моему сожалению, потратив неделю на общение со специалистами Google мне так и не удалось убедить их, что это баг. Сотрудник не смог воспроизвести этот баг и я получил ответ, что «это не баг, а фича» и меня отправили в RTFM. В конце концов Google просто закрыл тикет и перестал отвечать на мои письма.

Так как переписка с Google зашла в тупик, я решил публично рассказать о этой «фиче» и, возможно, наконец привлечь внимание сотрудников Google к этой проблеме или хотя-бы понять, что я делаю не так. Ниже под катом история переписки с Google и proof of concept.

Недавно мы столкнулись с ситуацией, когда ряд антивирусов (Касперский, Quttera, McAfee, Norton Safe Web, Bitdefender и несколько менее известных) начали блокировать наш сайт. Изучение ситуации привело меня к пониманию, что попасть в список блокировки крайне просто, достаточно нескольких жалоб (даже без обоснования). Детальнее проблему я опишу дальше.

Проблема довольно серьезная, так как сейчас почти у каждого пользователя установлен антивирус или файрвол. И блокировка сайта крупным антивирусом, таким как Касперский, может сделать сайт недоступным для большого количества пользователей. Хотелось бы привлечь внимание сообщества к проблеме, так как она открывает огромный простор для грязных методов борьбы с конкурентами.

На днях в Праге прошла встреча международного комитета по стандартизации C++. И-и-и-и…



C++20 готов! Осталось поставить штампик от ISO, но это чисто формальный шаг, с которым не должно быть проблем.

Поздравляю всех с этим замечательным событием! Concepts, Coroutines, Modules, Ranges, std::format, constexpr new и constexpr алгоритмы+vector+string, datetime, jthread, span, bit_cast и многие другие мелкие и большие нововведения.

Что успели добавить и поправить в последний момент, что предложили разломать и что все хотят видеть в C++23 — обо всём этом под катом.

Telegram начинался в 2013 как платформа для тестирования шифрования MTProto под большой нагрузкой. А спустя семь лет Павел Дуров, который основал мессенджер, выступает ответчиком в суде США и пытается доказать, что криптовалюта Gram — это не ценная бумага. Между этими событиями — увлекательная история роста с тысяч до сотен миллионов пользователей с параллельной игрой в кошки-мышки с Роскомнадзором, блокировкой в Иране и привлечением инвестиций на $1,7 млрд. Мы решили отмотать время назад и посмотреть, как развивался Телеграм.

В январе 2020 года в продаже появились первые светодиодные лампы, в которых используются светодиоды Sunlike, обеспечивающие равномерный спектр без пиков и идеальную цветопередачу.

Привет, Хабр! Наконец-то представлюсь — меня зовут Алексей Шевелёв, и в Хабре я руковожу отделом по борьбе работе с пользователями (куда входит фидбек через форму обратной связи по всем проектам), попутно являясь комьюнити-менеджером. Иногда мне приходится взаимодействовать с разными государственными службами. Сегодня я расскажу, как это происходит.

Пока пара новых статей на технические темы еще в процессе написания, я решил опубликовать небольшой лингвистический материал. Достаточно часто замечаю, что коллеги, у которых английский язык — не родной, неправильно произносят некоторые характерные для IT сферы слова. И дело здесь не в том, насколько аутентично произносятся отдельные звуки, а именно в транскрипции. Регулярно встречал ситуации при общении с носителями, когда неправильно произносимое слово приводило к недопониманиям.

Дальше я приведу несколько наборов слов, сгруппированных по типовым ошибкам. К каждому слову будет приложена транскрипция, приблизительная транскрипция на русском и ссылка на более детальную информацию в словаре. Так как большинство IT компаний все-таки работает с Северной Америкой, то транскрипции будут из US English.

У тебя есть всё — высокая должность, зарплата в несколько сотен тысяч рублей, надёжность и стабильность государственной корпорации, ранговые корпоративные игры. У тебя малиновые штаны — и подчинённые разве что не приседают и не делают «Ку».

Но ты не чувствуешь себя счастливым. У тебя проблемы в семье. Проблемы с алкоголем. Натянутые отношения с персоналом. Акульи улыбки на совещаниях с такими же топ-менеджерами. Бессонница. Резкие перепады настроения и короткие депрессивные эпизоды. Работа надоела давным давно — с утра ты мрачно осознаёшь, что впереди ещё один бессмысленный день. С друзьями общаться не хочется да и незачем. Ты понимаешь, что в плену социальных условностей — ты IT-директор с высокой зарплатой и завидным положением в обществе — но это как камень на шее. И конфликты, конфликты, конфликты. Уже не только на работе, но и в семье.

Ты не заметил, как попал в воронку профессионального выгорания, хотя внешне вроде бы жизнь удалась. И ты однажды понимаешь, что пошёл не по тому пути, и занимаешься совсем не тем, что для тебя важно и ценно.

С этого осознания начинается долгий путь к самому себе.

Мне повезло взять интервью у человека, который проделал «путь в тысячу ли» из топ-менеджера государственной корпорации, полностью изучил изнутри систему и смог вырваться, отказаться от социальных условностей и выйти из-под давления общества. Ему понадобилось три года, чтобы найти себя и справиться с последствиями профессионального выгорания.

Мой сегодняшний собеседник останется анонимным. Когда ты работаешь в топ-менеджменте, ты уже не можешь говорить от своего лица, в тебе всегда будут видеть представителя компании. Приходится или анонимно говорить неприкрытую правду, или визировать интервью в пиар-отделе.

В беседе он откровенно сравнил два мира — мир государственных корпораций и мир свободного IT-сообщества, где он теперь по-настоящему профессионально свободен и счастлив.

Современная история противостояния Intel и AMD на процессорном рынке ведёт свой отсчет еще со второй половины 90-х. Эпоха грандиозных преобразований и выхода в мэйнстрим, когда Intel Pentium позиционировался как универсальное решение, а Intel Inside стал чуть ли не самым узнаваемым слоганом в мире, ознаменовалась яркими страницами в истории не только синих, но и красных – начиная с поколения K6, AMD неустанно соперничали с Intel во многих сегментах рынка. Однако именно события чуть более позднего этапа – первой половины нулевых – и сыграли важнейшую роль в появлении легендарной архитектуры Core, до сих пор лежащей в основе процессорной линейки Intel.

Немного истории, истоков и революции

Начало 2000-х годов во многом связывают с несколькими этапами в развитии процессоров – это и гонка за заветной частотой 1 ГГц, и появление первого двухъядерного процессора, и ожесточение борьбы за первенство в массовом десктопном сегменте. После безнадежного устаревания Pentium, и выхода на рынок Athlon 64 X2 Intel представила процессоры поколения Core, ставшие в итоге поворотной точкой в развитии индустрии.



Первые процессоры Core 2 Duo были анонсированы в конце июля 2006 года – более чем через год после выхода Athlon 64 X2. В работе над новым поколением Intel руководствовалась в первую очередь вопросами архитектурной оптимизации, добившись высочайших показателей энергоэффективности уже в первых поколениях моделей на базе архитектуры Core под кодовым названием Conroe – они превосходили Pentium 4 в полтора раза, и при заявленном теплопакете в 65 Вт стали, пожалуй, самыми энергоэффективными процессорами на рынке на тот момент. Выступая в роли догоняющей (что бывало нечасто), Intel реализовала в новом поколении поддержку 64-битных операций с архитектурой EM64T, новый набор инструкций SSSE3, а также обширный пакет технологий виртуализации на базе х86.


Кристалл микропроцессора Core 2 Duo

Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 



Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm). 

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!

Я всегда думал, что я – тупой. Точнее, что я — тугодум.

Проявлялось это просто: на совещаниях и обсуждениях я не мог быстро придумывать решение задачи. Все чего-то говорят, иногда умное, а я – сижу и молчу. Даже как-то неудобно было.

Все остальные тоже думали, что я тупой. Поэтому меня перестали звать на совещания. Звали тех, кто что-то говорит без промедления.

А я, выйдя с совещания, продолжал думать над задачей. И, как говорит устойчивое идиоматическое выражение, хорошая мысля приходит опосля. Находил нормальное, иногда интересное, а бывало – что и офигенное решение. Но оно уже никому не было нужно. Типа после драки кулаками не машут.

Просто культура в тех компаниях, где я начинал работать, была модерновая. Ну, как там это бывает – «совещание должно закончиться принятием решения». Вот чего придумали на совещании, то и принимается. Даже если решение — полная фигня.

Я мирно сидел на семинаре, слушал доклад студента о статье с прошлого CVPR и параллельно гуглил тему.

— К достоинствам статьи можно отнести наличие исходного кода….
Пришлось вмешаться:
— Наличие чего, простите?
— Э-э-э… Исходного кода…
— Вы его смотрели? 
— Нет, но в статье указано… 
(мать-мать-мать… привычно отозвалось эхо)
ㅡ Вы ходили по ссылке?

В статье, действительно, предельно обнадеживающе написано: “The code and model are publicly available on the project page …/github.io/...”, — однако в коммите двухлетней давности по ссылке значится вдохновляющее «Код и модель скоро выложим»‎:


Ищите и обрящете, стучите и откроется… Может быть… А может быть и нет. Я бы, исходя из печального опыта, ставил на второе, поскольку ситуация в последнее время повторяется ну уж о-о-очень часто. Даже на CVPR. И это только часть проблемы! Исходники могут быть доступны, но, к примеру, только модель, без скриптов обучения. А могут быть и скрипты обучения, но за несколько месяцев с письмами к авторам не получается получить такой же результат. Или за год на другом датасете с регулярными скайп-звонками автору в США не удается воспроизвести его результат, полученный в наиболее известной лаборатории в отрасли по этой теме… Трындец какой-то.

И, судя по всему, мы пока видим лишь цветочки. В ближайшее время ситуация кардинально ухудшится. 

Кому интересно, что стало со студентом куда катится научный мир, в том числе по «вине»‎ глубокого обучения, добро пожаловать под кат!

Часть 1	Часть 2	Часть 3	Часть 4

Данная статья является продолжением моей статьи "Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация".

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Индексирование
2. Срезы
3. Сортировка

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.

В VK есть группа со следующим описанием:

Одна и та же фотография каждый день вручную сохраняется на компьютер и снова заливается, постепенно теряя в качестве.

Слева исходная картинка, загруженная 7 июня 2012, справа — какая она сейчас.

Такая разница очень подозрительна. Попробуем разобраться, что происходило в течение этих 7 лет. Для ознакомления есть статья на Медузе про эту группу, но нас будет интересовать только техническая сторона.