Как видно по дискуссиям на хабре, несколько десятков хабровчан прослушали курс ml-class.org Стэнфордского университета, который провел обаятельнейший профессор Andrew Ng. Я тоже с удовольствием прослушал этот курс. К сожалению, из лекций выпала очень интересная тема, заявленная в плане: комбинирование обучения с учителем и обучения без учителя. Как оказалось, профессор Ng опубликовал отличный курс по этой теме — Unsupervised Feature Learning and Deep Learning (спонтанное выделение признаков и глубокое обучение). Предлагаю краткий конспект этого курса, без строгого изложения и обилия формул. В оригинале все это есть.

Во всех онлайн сервисах и играх самая большая доля аудитории уходит прямо на старте – в первые же минуты и часы знакомства с продуктом. Этой теме уже посвящены сотни книг и статей с самыми различными гипотезами успеха и причин лояльности аудитории – уникальность, простота, юзабилити, бесплатность, обучение или инструкция, эмоциональность, и еще множество факторов считаются крайне важными.

Мы захотели узнать, почему уходят игроки и можно ли предсказать их уход. Предмет исследования – ММОРПГ Аион, однако наши результаты оказались применимы к широкому кругу игр и онлайн сервисов.

Если рост мощности сети биткоин продолжится и дальше в текущем темпе, то вычислительная мощь этой сети может составить непосредственную угрозу криптостойкости RSA-1024 уже через год-полтора.

Криптовалюта Биткоин использует подбор хешей для закрепления проведённых транзакций. Эта операция требует существенных вычислительных ресурсов, но с ростом курса криптовалюты и появления видеокарт, позволяющих эффективно считать нужную криптографию, на подбор хешей были подключены существенные вычислительные ресурсы, уже превзошедшие мощность профессиональных суперкомпьютеров и сетей распределённых вычислений (научных и не очень).
Непосредственно работа сети биткоин-майнеров (тех, кто занимается подбором хешей) не представляет угрозу для криптографических ключей, однако её пример — хорошая оценка того, какие вычислительные мощности можно собрать, если платить всем участникам деньги. Причём платить не просто один большой приз за нахождение закрытого ключа, как это делалось до сих пор, а не очень большие деньги, пропорциональные вкладу в работу по взлому. Кроме того, часть ресурсов биткоин-майнеров может быть довольно быстро перехвачена, если будет объявлен конкурс на взлом криптографического ключа, дающий больший доход, чем майнинг биткоинов.

Под катом — небольшой прогноз роста мощности сети, оценки времени и стоимости взлома.

Привет, Хабр!

4 мая 2011 года крупнейшая здравоохранительная организация штата Калифорния «Heritage Provider Network» сообщила о проведении конкурса на лучший алгоритм прогнозирования, благодаря которому станет возможным сократить расходы на здравоохранение.

Конкурс стартовал ещё 4 апреля 2011 года в 19:00 по Гринвичу и будет длиться почти 2 года — до 3 апреля 2013 года.

Главный приз конкурса, а именно 3 000 000 $, получит тот, кто разработает алгоритм, позволяющий предсказать с наибольшей достоверностью на основе данных за предыдущие годы, сколько дней в этом году пациенты проведут в больнице.

В качестве исходных данных предоставляются анонимные выборки аналогичных данных за минувшие 3 года.

В дороге

Я привык выключать все электроприборы, когда уезжаю на несколько дней. Однако, очень часто хочется узнать, всё ли в порядке дома: не сгорел ли, не рухнул ли, не ограбили ли. Увы, но мне не удалось найти на рынке полностью автономное устройство, способное наблюдать за помещением и отсылать фотографии хозяину. Пришлось сделать такой геджет своими руками.

Опыта работы с микроэлектроникой у меня не было, так что сперва пришлось изучить азы этой науки. Меня грела мысль о том, что я соберу уникальное устройство, которого ещё никто не делал. То, что получилось после пяти месяцев работы, я бы хотел предложить сегодня на ваш суд.

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.

Как-то заинтересовавшись SQLite я решил проверить, а не будет ли оно быстрее MySQL, или хотя бы равным по скорости.
Я исходил из того, что SQLite скорее всего будет удобна для мелких таблиц, типа простых счетчиков посещений.
Поэтому провел тесты следующим способом: я пять раз мерял время по 100 циклов обновления записи в базе и пять раз по 100 чтения.
Код тут.

Введение

Так уж повелось, что любую статью о нечеткой логике принято начинать с упоминания имени Лотфи Заде. И я не стану исключением. Дело в том, что этот человек стал не только отцом-основателем целой научной теории, написав в 1965 году фундаментальный труд «Fuzzy Sets», но и проработал различные возможности ее практического применения. Он описал свой подход в 1973 году в тексте «Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes» (опубликованном в журнале IEEE Transactions on Systems). Примечательно, что сразу после его выхода одна предприимчивая датская фирма весьма успешно применила изложенные в нем принципы для усовершенствования своей системы управления сложным производственным процессом.

Но при всех заслугах Л. Заде, не менее важный вклад внесли последователи этой теории. Например, английский математик Э. Мамдани (Ebrahim Mamdani). В 1975 году он разработал алгоритм, который был предложен в качестве метода для управления паровым двигателем. Предложенный им алгоритм, основанный на нечетком логическом выводе, позволил избежать чрезмерно большого объема вычислений и был по достоинству оценен специалистами. Этот алгоритм в настоящее время получил наибольшее практическое применение в задачах нечеткого моделирования.

Казалось бы — что может быть проще, чем работа с файлами в C++. Но отдельные личности поражают своей находчивостью в поиске наихудшего подхода.
Не стоит делать так:

std::string filepath("C:\\тест");
std::ofstream file(filepath.c_str());

Дорогие друзья, доброго времени суток!

Уже не один раз здесь обсуждалась такая разновидность оптимизационных алгоритмов, как генетические алгоритмы. Однако, существуют и другие способы поиска оптимального решения в задачах с многими степенями свободы. Один из них (и, надо сказать, один из наиболее эффективных) — метод имитации отжига, о котором здесь ещё не рассказывали. Я решил устранить эту несправедливость и как можно более простыми словами познакомить вас с этим замечательным алгоритмом, а заодно привести пример его использования для решения несложной задачки.

Я понимаю, почему генетические алгоритмы пользуются такой большой популярностью: они очень образны и, следовательно, доступны для понимания. В самом деле, несложно и крайне интересно представить решение некой задачи, как реальный биологический процесс развития популяции живых существ с определёнными свойствами. Между тем, алгоритм отжига также имеет свой прототип в реальном мире (это понятно и из самого названия). Правда, пришёл он не из биологии, а из физики. Процесс, имитируемый данным алгоритмом, похож на образование веществом кристаллической структуры с минимальной энергией во время охлаждения и затвердевания, когда при высоких температурах частицы хаотично движутся, постепенно замедляясь и застывая в местах с наименьшей энергией. Только в случае математической задачи роль частиц вещества выполняют параметры, а роль энергии — функция, характеризующая оптимальность набора этих параметров.

Несмотря на то, что в настоящее время большинство документов составляется на компьютерах, задача создания полностью электронного документооборота ещё далека до полной реализации. Как правило, существующие системы охватывают деятельность отдельных организаций, а обмен данными между организациями осуществляется с помощью традиционных бумажных документов.