В данной статье я расскажу как в приложениях Augmented reality по найденому расположению объекта в сцене построить 3D-пространство. Для этого необходимо получить две матрицы – проекционную (GL_PROJECTION) и модельную (GL_MODELVIEW) для работы, например, в OpenGL. Делать это мы будем средствами библиотеки OpenCV.

Недавно приходилось решать эту задачу, но ресурса, где просто поэтапно объяснялось как это сделать я не нашел (может плохо искал), а подводных камней в данной проблеме хватает. В любом случае, статья на хабре описывающая эту задачу не повредит.

Марку Цекербергу (Mark Zuckerberg) однажды задали вопрос о важности ленты новостей в Facebook, почему она является ключевой и всегда отображается на главной странице? На что основатель Facebook ответил так: "Белка, умирающая на вашем дереве, может быть куда более релевантна для вас в данный момент, чем люди, умирающие в Африке".

Ниже описана ситуация, в которой находимся все мы в сети Интернет, основанной на идее релевантности, а также дан ответ на вопрос, почему мы все находимся в плену своих интересов, в т.н. «Пузыре фильтров» (filter bubble). Также приведу 10 советов, которыми я пользуюсь для того, чтобы выйти за пределы пузыря фильтров — т.е. вырваться из плена своих интересов.

Помню, когда я писал статьи по электронике и фрикингу в журнал «Хакер», мне очень не хватало интерактивности. Проще говоря, в динамике показать, как меняется тот или иной процесс. Немного выручало видео, которое я клал на диск, поставляемый с журналом. Однако не каждый читатель полезет на диск искать видео к статье, да и достаточно сложно это. На помощь нам приходят новые технологии и дают возможность показать более наглядно, как работает тот или иной интерфейс.
Мой коллега предложил мне писать статьи в журнал i-zine Это оказалась прекрасная технология, для описания различных интерфейсов.

Например, вот последняя моя статья про устройство домофонных ключей.



Прикладываем ключ и на осциллографе видим все диаграммы общения с ключом домофона. И опосля всего общения раздаётся писк домофона и «заходим внутрь дома» :). О таком в бумажном издании мечтать даже нельзя.

В последнее время я наблюдал несколько десятков презентаций, которые начинались вот так:

— Мы делаем систему управления электронным обучением…

— Мы провели исследование поведения посетителей на нашем сайте…

— Наша компания была основана более ста лет назад…

Это просто удивительно как люди любят так поступать. Они с первых секунд садятся на уши аудитории рассказом про себя:

— Мы предлагаем SAAS-решение…

— Наши технологии…

И мое любимое:

— Начну рассказ с того, кто мы такие…

Почему все так уверены, что именно это в первую очередь интересует слушателей? Единственное что выступающий гарантированно получит в таком выступлении — это претензии к себе лично и своей компании.

Я видел как один из директоров Microsoft схлопотал громкое улюлюканье, а представитель Ростелекома — едкий троллинг из зала только потому, что выступили по этому шаблону.

Почему каждый раз это происходит?

В последнее время на Хабре появилось, а также существует много содержательных статей, описывающих работу и принцип понятия “нейронная сеть”, но, к сожалению, как всегда очень мало описания и разбора полученных практических результатов или их не получения. Я думаю, что многим, как и мне удобней, проще и понятней разбираться на реальном примере. Поэтому в данной статье постараюсь описать почти пошаговое решение задачи распознавания букв латинского алфавита + пример для самостоятельного исследования. Распознавание цифр с помощью однослойного персептрона уже сделано, теперь давайте еще разберёмся и научим компьютер распознавать буквы.

Перевод четвертой лекции из курса «Характер физических законов», самого яркого ученого двадцатого века Ричарда Фейнмана.
Лекция называется «Симметрия физических законов».
Курс не требует специальных знаний по физике и начинать смотреть можно с любой лекции. А эта лекция наверное самая интересная во всем курсе.
Вообще сегодня будет две лекции: одна видео лекция Фейнмана, другая небольшая заметка профессора университета Радбоуда (Голландия) Михаила Кацнельсона, поясняющая кое-какой принцип, о котором Фейнман умолчал.

Читая статьи о Photoshop, я часто удивляюсь тому, насколько многие авторы усложняют решение по сути простых задач по обработке. Этим страдают и многие «монументальные» писатели, например Дэн Маргулис. Но ему это простительно – его задача написать о всех тонкостях и нюансах процесса обработки, рассмотреть его со всех ракурсов и сторон. Хотя именно эта особенность подачи материала в его книгах отталкивает многих читателей.

На самом деле, корни подобных способов «увеличить резкость в 40 действий» растут из очень простой вещи – люди, которые пишут эти уроки, никогда не работали с большим объемом фотографий. То есть, как правило, у них есть пара фотографий и они готовы в процессе их обработки убить вечер-другой. Но когда у тебя идут постоянные заказы, и с каждой фотосессии тебе надо серьезно обработать несколько десятков кадров – начинаешь задумываться о более простых и удобных способах обработки.

О них мы сегодня и поговорим. Я расскажу вам о пяти простых, но очень эффективных инструментах Photoshop, которые я постоянно использую в своей работе.

Наверное, у каждого из нас есть флешка, а у кого-то и не одна. Но кто из нас перед покупкой не задавался вопросом: "А какая флешка лучше?". При этом основными характеристиками, мы считаем, являются скорость чтения и записи. Согласитесь, купить флешку большого объема, пусть и с крутым дизайном, но со скоростью флоппи-диска не хочется никому.



Наш проект призван сравнить реальное быстродействие флешек, а так же поделиться с друзьями характеристиками свежеприобретенного девайса.

Лет десять назад, когда интернет был диковинкой, я мошенничал тем, что участвовал в различных теле- и радиовикторинах, используя свой доступ в сеть. То есть не знал ответы на вопросы, а просто очень быстро умел находить их в интернете. Что позволило мне несколько раз выиграть билеты в кино, пару книжек и компакт-дисков, и разок появиться на местном телевидении. Все эти навыки пригодились в жизни — я и сейчас по просьбам друзей нахожу в Сети требуемое. «Если оно есть в интернете, говорю я им, то я это вам найду». Впрочем, не сочтите это за хвастовство. Уверен, что многие умеют быстро находить любую требуемую информацию.
И вот в связи с этим мне подумалось как-то: а почему бы не сделать хитроумных задачек в стиле, скажем, «Своей игры» или «Что? Где? Когда?», но специально для тех, кто любит и умеет искать в интернете.
И я начал сочинять такие задачки. Кому-то из моих знакомых они не понравились вовсе, кто-то почесал репу и остановился на середине пути. А кому-то понравилось, и они потратили несколько минут (или часов) своего драгоценного времени на разгадывание этих головоломок.
Если у вас есть свободное время, есть навыки поиска информации и вы хотите попробовать свои силы — попробуйте разгадать несколько таких задачек.
Всё, что для этого нужно — базовые знания, Google, Wikipedia и другие ваши любимые источники информации.
Задачки можно разгадывать сразу с хвоста, опустив начало. Я бы рекомендовал всё же разгадывать последовательно, от начала до конца. Тогда разгадывание может оказаться более интересным. Потому как здесь цель — не скорость и не точность лишь финального слова, а раскрытие всей цепочки целиком.

Не могу сказать, что с первого своего рабочего дня я был отличным исполнителем. Я был зеленый и не понимал многого, что от меня ожидалось, делал не то что нужно. Встречая хороших менеджеров, работая с отличными руководителями а, впоследствии, руководя другими, я научился многим ценным привычкам. Я начинал работать помощником ректора в коммерческом вузе и, по странному стечению обстоятельств, в последующих двух компаниях, мне также приходилось тесно работать с топ-менеджментом. А еще с точно такими же, каким я был вначале. Рефлексируя, я начинал понимать что ценится в работниках, с точки зрения руководителя.

Решил выписать самое основное — советы, зная которые с самого начала, я думаю, достиг бы сейчас много большего. Применяя их вам будет легче понимать начальство, а с вами будет проще работать, вам будут доверять, делегировать, поручать руководство другими (в которых вы, к слову, станете ценить то же самое).

Привет сообщество, хочу поделиться с вами мотивирующей заметкой.
Безусловно, прочитав её вы во мгновение ока не станете учеными, не уедете в ЦЕРН и не поплещетесь в морях частиц в коллайдере. Тем не менее если вы дошли до того, чтобы написать статью в коллективный блог хабра, то скорей всего вам безусловно по силам будет опубликовать печатный труд в одном из научных журналов.
Если вы уже грезите о будущем, где есть место взъерошенным волосам, белому халату и сумбурной непонятной окружающим речи, то прошу под кат.

Чем доступнее информация, тем больше её вокруг. Чем быстрее она распространяется, тем меньше остаётся времени на то, чтобы её проверить. Постепенно информационная среда превращается в некое подобие «белого шума». Всё труднее строить внутри себя новые информационные фильтры, чтобы отсеять лишнее: убрать в сторону лозунги, агитацию, пропаганду, а оставить только то, что на самом деле кроется за ними. А манипулировать нашими мыслями пытаются постоянно, и я говорю не о 25-ом кадре (он не работает), а о более земных вещах — приёмах пропаганды, которые так умело (а зачастую — очень топорно) используют политики, рекламщики и вообще, все, кому не лень. Об этих приёмах и пойдёт речь в статье.

Хвост виляет собакой. ("Wag the dog") — чтобы избежать большого скандала или «замять», оставить незамеченным какое-нибудь важное, но неприятное событие, часто используется простой, но хитрый и ловкий приём, который англоязычные политтехнологи называют «Wag the dog», а русскоязычные — «Хвост виляет собакой». Он заключается в том, чтобы вовремя поднять волну обсуждения вокруг вопроса второстепенной важности, на фоне которой другое, более важное событие или действие пройдёт незаметно.
Примеры таких вопросов: Отмена перехода на зимнее время, российское гражданство Депардье, поездка Путина или Саши Грей на Ладе Калине по России, полёты со стерхами и т.д.
Своё название этот приём получил в честь английского выражения tail wagging the dog, который, в свою очередь, появился из следующего народного пассажа:

— Почему собака виляет хвостом?
— Потому, что собака умнее, чем хвост. Если бы хвост был умнее, он вилял бы собакой.

В ноябре 2012 в МГТУ им. Баумана мы, Школа системного анализа,
провели открытое событие «Введение в профессию системного аналитика».

Наконец стала доступна первая часть видео, выступление
Сергея Нужненко на тему «В чём заключается работа системного аналитика»:

1. Мифы о задачах и ответственности. Смежные роли (5 минут): vimeo.com/61652862​

2. Риски и неопределённость. Место и задачи в проектном цикле (18 минут): vimeo.com/61968936

3. Окружение, предмет и модель работы. Типовые процессы (10 минут): vimeo.com/62449309

4. Аналитический цикл работы с информацией. Модальная логика (12 минут): vimeo.com/64330992

Это третья статья в серии о применении R для статистического анализа данных, в которой будут разбираться представление и тестирование количественных данных. Вы узнаете как быстро и наглядно представить данные, а также как использовать t-тест в R.

Часть 1: Бинарная классифиация
Часть 2: Анализ качественных данных

Поехали!

Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
Внимание, под катом много картинок!

Мигель Николелис и Михаил Лебедев с коллегами из отдела нейробиологи университета Дьюка (США) опубликовали научную работу с описанием первого в мире интерфейса для передачи сигналов из мозга в мозг через интернет.

В своей статье я хотел бы рассказать о теории относительности. Эта теория не требуется в представлении. С самого своего создания она была окутана ореолом тайны, поскольку полностью подрывает наши привычные представления о пространстве и времени. Все мы в школе учили формулы теории относительности, но мало кто действительно понимал их. И это не удивительно, ведь человеку, чтобы по-настоящему понять какую-то теорию во всей её красоте, полноте и непротиворечивости, не достаточно знать формулы. Нужно иметь какой-то визуальный ориентир, нужна динамика, чтобы было что-то, что можно повертеть в руках. Я решил восполнить этот пробел и написал небольшую программку, в которой можно «повертеть в руках» пространство-время. Мы, как настоящие исследователи, с помощью небольших экспериментов попытаемся выяснить основные свойства этой загадочной материи.
Под катом много картинок (и ни одной формулы).

Я — ученый [здесь про это подробнее]. «Пролетарий умственного труда». По образованию физик. Тружусь на ниве обработки медицинской и биологической информации 30+ лет.
В R работаю ровно 10 лет, мигрировав на него после 15 лет плотного сотрудничества с Matlab. Первопричиной миграции на другую рабочую платформу послужила моя собственная физическая миграция на противоположный край Земли в Окланд, Новая Зеландия. Здесь жизнь с первых дней толкнула меня в объятия R, о чем мне еще не приходилось жалеть.

Все чаще наблюдаю вспышки интереса к R в профессиональном ру.нете. Ну вот и на этом уважаемом ресурсе появляются статьи про него. Далее под катом моя первая попытка русскоязычного введения в R — первая (словесная) часть презентации, которую я делал для коллег факультета Animal Science, Iova State University три года назад.
(в сторону: а как, оказывется, трудно себя переводить...)

Должен признаться, что я плохой программист. Я не люблю настраивать Maven и писать конфигурации для Spring Framework. Я не знаю в деталях, как работает JVM (да и в общих чертах представляю это себе довольно смутно). Я плохо понимаю паттерны проектирования, а любая новая технология вводит меня в уныние. И тем не менее, я люблю программировать.

Специально для таких как я (а может, и для каких-то других) существует небольшой класс игр, представляющих собой квинтэссенцию программирования. В них не нужно скрещивать ежа с ужом и беспокоиться о версиях библиотек. Лишь кристально чистое алгоритмическое программирование, обёрнутое в симпатичный интерфейс — вот моё маленькое счастье.

Минуточку внимания.

Я не стану говорить о Robot Battle и тому подобных вещах. Вот не стану и всё. Возможно, я странный человек, но мне не нравится иметь дело с чем-то, хоть отдалённо напоминающим реальную физику. Интересующиеся могут почитать об этой игре здесь, а статья немного о другом.

Новые площадки для массового онлайн образования (MOOC) наделали немало шума в прошлом году, дав бесплатный доступ всем желающим к курсам, предоставленным топовыми вузами (преимущественно, американскими). Некоторые уже начали поговаривать о скорой потери значимости традиционными вузами и вытеснении их такими площадками. Конечно, немало вопросов вызывает ценность выдаваемых сертификатов в глазах потенциальных работодателей. Похоже, что одна из топовых MOOC-площадок, Coursera, делает шаги к созданию этой ценности.