У меня тут синхронизируется VM надолго, поэтому есть время рассказать про то, что я недавно читал.
Например, про GoogLeNet.
GoogLeNet — это первая инкарнация так называемой Inception architecture, которая референс всем понятно на что:

(кстати, ссылка на него идет первой в списке референсов статьи, чуваки жгут)

Она выиграла ImageNet recognition challenge в 2014-м году с результатом 6.67% top 5 error. Напомню, top 5 error — метрика, в которой алгоритм может выдать 5 вариантов класса картинки и ошибка засчитывается, если среди всех этих вариантов нет правильного. Всего в тестовом датасете 150K картинок и 1000 категорий, то есть задача крайне нетривиальна.

Чтобы понять зачем, как и почему устроен GoogLeNet, как обычно, немного контекста.

Предлагаю к вашему внимание фантастику на тему искусственного интеллекта. Из-за того, что эта тема с каждым годом становится все более актуальной, я думаю, что будет интересно почитать, что про это думали известные фантасты. В большинстве книгах искусственный интеллект представлен в виде гуманоидоподобых роботов. Хотя эра роботов давно уже настала (правда без ИИ), мы не видим на улицах этих человекоподобных роботов, из-за того, что в их нет надобности. Сейчас все роботы узко специализированны, и имеют определенную конструкцию и предназначение. А человекоподобные роботы служат в основном для развлечение. Но это все равно не затмевает величие фантастических миров будущего наших любимых фантастов. Надеюсь вы найдете из этого списка что-то интересное для себя.

Когда-то мы публиковали на Хабре курс по машинному обучению от Константина Воронцова из Школы анализа данных. Нам тогда предлагали сделать из этого полноценный курс с домашними заданиями и разместить его на Курсере.

И сегодня мы хотим сказать, что наконец можем выполнить все эти пожелания. В январе на Курсере пройдёт курс, организованный совместно Яндексом (Школой анализа данных) и ВШЭ. Записаться на него можно уже сейчас: www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning.


Сооснователь Coursera Дафна Коллер в офисе Яндекса

Курс продлится семь недель. Это означает, что по сравнению с ШАДовским двухсеместровым курсом он будет заметно упрощен. Однако в эти семь недель мы попытались вместить только то, что точно пригодится на практике, и какие-то базовые вещи, которые нельзя не знать. В итоге получился идеальный русскоязычный курс для первого знакомства с машинным обучением.

Кроме того, мы верим, что после прохождения курса у человека должна остаться не только теория в голове, но и скилл «в пальцах». Поэтому все практические задания построены вокруг использования библиотеки scikit-learn (Python). Получается, что после прохождения нашего курса человек сможет сам решать задачи анализа данных, и ему будет проще развиваться дальше.

Под катом можно прочитать подробнее обо всех авторах курса и узнать его примерное содержание.

Если вы программист (или чего хуже архитектор), то можете ли вы ответить на такой простой вопрос: как писать НЕ тестируемый код? Призадумались? Если с трудом можете назвать хотя бы 3 способа добиться не тестируемого кода, то статья для вас.

Многие скажут: а зачем мне знать, как писать не тестируемый код, плохому хочешь меня научить? Отвечаю: если знать типичные паттерны не тестируемого кода, то, если они есть, можно легко увидеть их в своем проекте. А, как известно, признание проблемы — уже половина пути к лечению. Также в статье дается ответ, как собственно осуществляется такое лечение. Прошу под кат.

Публикация – основная единица связи автора с читателем. Практика показывает, что на Хабре можно разместить почти любой формат: небольшой анонс и лонгрид-обзор, интервью, фотоотчёт, трансляцию события, урок и многое-многое другое. Нередко успех публикации зависит и от её оформления – приятно оформленный материал читать одно удовольствие. В этой статье мы постараемся предоставить вам много полезных советов по хорошему оформлению материала.

И первый лайфхак – кликабельная картинка до ката, которая ведёт сразу внутрь публикации:

В последние годы требования к приложениям значительно изменились. Десятки серверов, время отклика в несколько секунд, оффлайновое обслуживание, которое могло длиться часами, гигабайты данных — такими были большие приложения буквально несколько лет назад. Сегодня же приложения работают абсолютно на всём, начиная с простых мобильников и заканчивая кластерами из тысячи процессоров. Пользователи ожидают миллисекундного времени отклика и стопроцентного аптайма, в то время как данные выросли до петабайтов.

Первоначально эту нишу занимали крупные инновационные интернет-компании типа Google или Twitter, однако такие требования к приложениям начали всплывать во многих областях индустрии. Финансовые и телекоммуникационные компании первыми начали внедрять новые практики, чтобы удовлетворить новым требованиям, а теперь подтягиваются и остальные.

Новые требования требуют новых технологий. Предыдущие решения делали упор на управляемые сервера и контейнеры. Масштабирование достигалось засчёт покупки более крутых серверов и использования многопоточности. Для добавления новых серверов приходилось применять комплексные, неэффективные и дорогие проприетарные решения.

Однако прогресс не стоит на месте. Архитектура приложений эволюционировала в соответствии с изменившимися требованиями. Приложения, разработанные на основе этой архитектуры, мы называем Реактивными Приложениями. Такая архитектура позволяет программистам создавать событийно-ориентированные, масштабируемые, отказоустойчивые и отзывчивые приложения — приложения, работающие в реальном времени и обеспечивающие хорошее время реакции, основанные на масштабируемом и отказоустойчивом стеке и которые легко развернуть на многоядерных и облачных архитектурах. Эти особенности критически важны для реактивности.

В этом посте я поговорю о шаблонах с переменным числом параметров. В качестве примера будет приведена простейшая реализация класса tuple. Также я расскажу о распаковке tuple'а и подстановки, хранимых там значений в качестве аргументов функции. И напоследок приведу пример использования вышеописанных техник для реализации отложенного выполнения функции, которое может быть использовано, например, в качестве аналога finally блоков в других языках.

Представляю вашему вниманию обзор и мои субъективные оценки некоторых специализированных способов обхода блокировок со стороны провайдеров или сетевых администраторов.

1. Аддоны для браузеров

ZenMate (Chromium-based, Firefox, Android, iOS)

• Удобство использования: 5/5
• Скорость: 5/5
• Шифрование трафика: Да (TLS)
• Анонимность: Да
• Проксирование всего трафика: Да
• Выборочное проксирование: Да

    Описание:
        Хороший, быстрый аддон.
        На момент тестирования было доступно 5 прокси в разных странах.

    Плюсы:
        Высокая скорость работы аддона
        Быстрые прокси

    Минусы:
        Требуется регистрация в сервисе

Продолжение предыдущего поста.



В этой части мы будем рассматривать не столько технические изменения в С++, сколько новые подходы к разработке и возможности которые дают новые средства языка. Предыдущий пост был с моей точки зрения просто затянувшимся вступлением, тогда как здесь можно вволю подискутировать.

Пару месяцев назд Скотт Майерс (Scott Meyers) выпустил новую книгу Effective Modern C++. Последние годы он безусловно является писателем №1 «про это», кроме того он блестящий лектор и каждая его новая книга просто обречена быть прочитана пишущими на С++. Более того, именно такую книгу я ждал давно, вышел стандарт С++11, за ним С++14, уже виднеется впереди С++17, язык стремительно меняется, однако нигде так и не были описаны все изменения в целом, взаимосвязи между ними, опасные места и рекомендуемые паттерны.

Тем не менее, регулярно просматривая Хабр, я так и не нашел публикации о новой книге, похоже придется писать самому. На полноценный перевод меня конечно не хватит, поэтому я решил сделать краткую выжимку, скромно назвав ее аннотацией. Еще я взял на себя смелость перегруппировать материал, мне кажется для короткого пересказа такой порядок подходит лучше. Все примеры кода взяты прямо из книги, изредка с моими дополнениями.

Добрый день, уважаемые коллеги. В этой статье я бы хотел рассказать о своем аналитическом понимании различий паттернов MVC, MVP и MVVM. Написать эту статью меня побудило желание разобраться в современных подходах при разработке крупного программного обеспечения и соответствующих архитектурных особенностях. На текущем этапе своей карьерной лестницы я не являюсь непосредственным разработчиком, поэтому статья может содержать ошибки, неточности и недопонимание. Заинтригованы, как аналитики видят, что делают программисты и архитекторы? Тогда добро пожаловать под кат.

Сегодня мы рассмотрим алгоритм TILT (Transform Invariant Low-rank Texture) и множество его методов применения в области Computer Vision. Статья будет нести несколько обзорный характер, без плотного углубления в математические дебри.

Исключения и связанная с ними раскрутка стека – одна из самых приятных методик в C++. Обработка исключений интуитивно понятно согласуется с блочной структурой программы. Внешне, обработка исключений представляется очень логичной и естественной.

Аккуратное использование стековых объектов позволяет создавать очень эффективный и безопасный код, где, в отличие от систем со сборкой мусора, сохраняется локальность ссылок, что дает возможность уменьшить число обращений к системе за памятью, снизить её фрагментацию, более эффективно использовать кэш памяти.

Тем не менее, в C++, исключения традиционно рассматриваются буквально как исключительные ситуации, связанные с восстановлением после ошибок. Трудно сказать, является ли это причиной или следствием того, что реализация обработки исключений компиляторами чрезвычайно дорога. Попробуем разобраться почему.

С завидной регулярностью на Хабре появляются статьи, рассказывающие о тех или иных методах распознавания лиц. Мы решили не просто поддержать эту замечательную тему, но выложить наш внутренний документ, который освещает пусть и не все, но многие подходы к распознаванию лиц, их сильные и слабые места. Он был составлен Андреем Гусаком, нашим инженером, для молодых сотрудников отдела машинного зрения, в образовательных, так сказать, целях. Сегодня предлагаем его все желающим. В конце статьи – впечатляющих размеров список литературы для самых любознательных.

TLDR: как определять, есть ли в типе метод с данным именем и сигнатурой, а также узнавать другие свойства типов, не сойдя при этом с ума.

Здравствуйте, коллеги.
Хочу рассказать о SFINAE, интересном и очень полезном (к сожалению*) механизме языка C++, который, однако, может представляться неподготовленному человеку весьма мозгоразрывающим. В действительности принцип его использования достаточно прост и ясен, будучи сформулирован в виде нескольких чётких положений. Эта заметка рассчитана на читателей, обладающих базовыми знаниями о шаблонах в C++ и знакомых, хотя бы шапочно, с C++11.
* Почему к сожалению? Хотя использование SFINAE — интересный и красивый приём, переросший в широко используемую идиому языка, гораздо лучше было бы иметь средства, явно описывающие работу с типами.

Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.

Настало время подробно рассказать, как работает наша реализация алгоритма распознавания номеров: что оказалось удачным решением, что работало весьма скверно. И просто отчитаться перед Хабра-пользователями — ведь вы с помощью Android приложения Recognitor помогли нам набрать приличного размера базу снимков номеров, снятых совершенно непредвзято, без объяснения как снимать, а как нет. А база снимков при разработке алгоритмов распознавания самое важное!

Хотите получить представление о том, как устроен boost::function, boost::any “под капотом”? Узнать или освежить в памяти, что скрывается за непонятной фразой “стирание типа”? В этой статье я постараюсь кратко изложить мотивацию, стоящую за этой идиомой и ключевые элементы реализации.

В этом посте я поразмышляю на тему статического полиморфизма в С++, архитектурных решениях, строящихся на его основе. Рассмотрю интересную идиому — CRTP. Приведу несколько примеров ее использования. В частности, рассмотрю концепцию MixIn классов. Пишу, чтобы систематизировать собственные знания, но может быть и вы сможете найти что-то интересное для себя.