Моя трёхлетняя дочка София в последнее время частенько упоминает «ноль», например, в таком контексте:

— Соня, вот ты вроде сначала не послушалась, а затем послушалась, что же получается?..
— Ну… ноль!

Т.е. ощущение отрицательных чисел и нейтральности нуля уже имеет, о как. Скоро поинтересуется: почему же это на ноль делить нельзя?
И вот решил я простыми словами записать всё, что я ещё помню про деление на ноль и всё такое.

Мы неоднократно рассказывали о регистраторах отечественного бренда AdvoCam. Не все знают, что этот бренд принадлежит российской компании «Видеомакс», обладающей 17-летним опытом работы на рынке профессиональных систем видеонаблюдения и входящей в группу компаний Меттэм, производителя бытовых фильтров очистки воды БАРЬЕР. «Видеомакс» владеет собственным производством в городе Александров (Владимирская обл.). Там ведется как разработка регистраторов AdvoCam, так и итоговый контроль качества – полноценная OEM-схема в действии. То есть, когда большинство марок видеорегистраторов ограничиваются закупкой в Китае готовых устройств с минимальной локализацией и установкой «шильдика», AdvoCam доверяет азиатским партнерам только контрактную сборку.

Разработка, как уже было сказано, ведется исключительно в России. По такой же схеме работают многие крупнейшие мировые производители электроники – Apple, Sony и прочие. «Мозги – наши, руки на сборке – китайские». Но для России применение такой схемы большая редкость, а на рынке видеорегистраторов кроме AdvoCam подобного, кажется, вообще никто не делает.



Звучит «красиво», но как обстоят дела на самом деле? Мы приняли приглашение лично посетить производство и убедиться в том, что «российские регистраторы AdvoCam» – это не вымысел.

Disclaimer: пост написан по мотивам данного. Я подозреваю, что большинство читателей прекрасно знает, как работает Наивный Байесовский классификатор, поэтому предлагаю лишь мельком хотя бы глянуть на то, о чём там говорится, перед тем как переходить под кат.

Решение задач с помощью алгоритмов машинного обучения давно и прочно вошло в нашу жизнь. Это произошло по всем понятным и объективным причинам: дешевле, проще, быстрее, чем явно кодить алгоритм решения каждой отдельной задачи. До нас, обычно, доходят «черные ящики» классификаторов (вряд ли тот же ВК предложит вам свой корпус размеченных имен), что не позволяет ими управлять в полной мере.
Здесь я бы хотел рассказать о том, как попробовать добиться «лучших» результатов работы бинарного классификатора, о том какие характеристики бинарный классификатор имеет, как их измерять, и как определить, что результат работы стал «лучше».

В работе почти каждого человека непременно есть цифры, от которых зависит всё. Посещаемость сайта, время отклика или количество коммитов — что угодно! И если поместить эти цифры на самое видное место, они сразу становятся либо отличным способом оперативно принимать решения, либо просто наглядным инструментом мотивации. А самый лучший способ сделать это — это собственный дешборд, информационное табло, которое можно повесить на самом видном месте в офисе.

Hi, %habrauser%.
Столкнулся я на днях с интересной задачей — пользователь вводит строку, которая может быть улицей с домом, просто улицей или вообще не улицей, а нам надо узнать имел ли он ввиду улицу с домом и соответствующее ему подсказать.

— Казалось бы чего проще — разбей строку по пробелу и наслаждайся — подумал Штирлиц
— А как насчет улицы Павла Корчагина — шепнула птица Обломинго
— Эм, ну номер дома же наверняка число — сказал Штирлиц
— Ага, корп1 — хорошее число
— Мдя, придется изобретать велосипед

Думаю многие из нас, хотя бы однажды интересовались искусственным интеллектом и нейронными сетями. В теории нейронных сетей далеко не последнее место занимает факторный анализ. Он призван выделить так называемые скрытые факторы. У этого анализа есть много методов. Особняком стоит метод главных компонент, отличительной особенностью которого является полное математическое обоснование. Признаться честно, когда я начал читать статьи по приведенным выше ссылкам — стало не по себе от того, что я ничего не понимал. Мой интерес поутих, но, как это обычно бывает, понимание пришло само по себе, нежданно-негаданно.

Сегодня уголь производит более 40% мировой электроэнергии, фактически являясь основой современной жизндеятельности.

В данной статье речь пойдет о современной ситуации с использованием угля в энергетике, о том, почему в настоящее время не представляется возможным от него отказаться и о новой технологии очищения продуктов горения угля и их перегонки для последующего использования.

Я хотел написать статью про линейную регрессию, но потом подумал, да ну её, лучше куплю квартиру. И пошёл искать, что предлагают. А предлагают, как оказалось, много чего. В подходящий мне ценовой диапозон попало больше 500 квартир. И что, мне теперь все это просматривать? Ну нееет, программист я в конце концов или не программист. Надо это дело как-то автоматизировать.

Здравствуй Хабр! Хочу рассказать как мы делали свою собственную Big Data.

Каждый стартап хочет собрать что-то дешевое, качественное и гибкое. Обычно так не бывает, но у нас, похоже, получилось! Ниже идёт описание нашего решения и много моего сугубо субъективного мнения по этому поводу.

И да, секрет в том, что используется 6 сервисов гугла и собственного кода почти не писалось.

в связи со спорным переносом 1 части поста на geektimes (при том что 2-я часть осталась на хабре) возвращаю 1-ю часть на место.
Первая часть здесь:
habrahabr.ru/post/245631