Способность качественно оценивать временные затраты на разработку — один из ключевых навыков хорошего управляющего процессом разработки. Ошибочные прогнозы сроков завершения задач, как свидетельствует мой личный опыт, является одним из если не основных источников боли для руководителей, то весьма масштабным.

Практики, позволяющие не полагаться в этом вопросе на удачу и попытки угадать время, требуемое для реализации той или иной идеи в коде просты и доступны всем. Планирование — это вполне себе обычная работа, и для ее выполнения требуются вполне определенные действия.

Рассмотрим прогнозирование временных рядов. Попытаемся спрогнозировать графики котировок, или что-нибудь другое, что под руку подвернется.

Одна из кистей удаляет/добавляет деревья, другая — людей и т. д.

Генеративно-состязательные сети (GAN) создают потрясающе реалистичные изображения, часто неотличимые от реальных. С момента изобретения таких сетей в 2014 году в этой области проведено много исследований и создан ряд приложений, в том числе для манипуляции изображениями и прогнозирования видео. Разработано несколько вариантов GAN, и эксперименты продолжаются.

Несмотря на этот огромный успех, по-прежнему остаются многие вопросы. Непонятно, в чём конкретно причины ужасно нереалистичных артефактов, какие минимальные знания нужны для генерации конкретных объектов, почему один вариант GAN работает лучше другого, какие фундаментальные различия закодированы в их весах? Чтобы лучше понять внутреннюю работу GAN, исследователи из Массачусетского технологического института, MIT-IBM Watson AI и подразделения IBM Research разработали фреймворк GANDissection и программу GANpaint — графический редактор на генеративно-состязательной сети.

В прошлых статьях я попытался рассказать про основы ценообразования и построения дерева принятия решений покупателя для классического ритейла. В данной статье расскажу про очень нестандартный кейс и постараюсь убедить вас, что использовать машинное обучение не так сложно, как кажется. Статья менее техничная и скорее призвана показать, что можно начать с малого и это уже принесет ощутимую пользу для бизнеса.

tl;dr: Adblock Radio распознаёт аудиорекламу с помощью машинного обучения и Shazam-подобных техник. Основной движок с открытым исходным кодом: используйте его в своих продуктах! Можно объединить усилия для поддержки большего количества радиостанций и подкастов.

Мало кому нравится слушать рекламу на радио. Я запустил проект AdblockRadio.com, чтобы слушатели могли пропускать рекламу на своём любимом интернет-радио. Алгоритм опубликован с открытым исходным кодом, а в этой статье описывается, как он работает.

Adblock Radio уже протестировали на реальных данных более 60 радиостанций в семи странах. Он также совместим с подкастами и работает довольно хорошо!

Применение искусственного интеллекта в постановке диагнозов уже не за горами. И даже ближе, чем кажется. Ведь сразу двум исследовательским командам по обе стороны Атлантики удалось-таки решить проблему «черного ящика» ИИ в медицине.

Проблема «черного ящика» заключается в том, что система ИИ при выдаче результатов, а в медицине это постановка диагноза и рекомендации по дальнейшей терапии, не предоставляет обоснований, которые, в частности, требует Управление по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) в США.

В декабре минувшего года Массачусетская многопрофильная больница (Massachusetts General Hospital) сообщила о том, что смогла научить ИИ «объяснять» поставку диагноза при внутричерепном кровотечении. Пятью месяцами ранее британская компания DeepMind, приобретенная Google в 2014 году, заявила об аналогичном прорыве в диагностике глазных заболеваний.

В середине 2018 года была опубликована работа по электрофизиологии головного мозга крыс, совместно с которой был выложен в открытый доступ один уникальный набор данных. Уникальность датасета состоит в том, что в нем присутствуют одновременные записи локального полевого потенциала с помощью нового высокоплотного электрода Neuropixels (проба, или probe) и патч-электрода от клетки, находящейся вблизи пробы. Интерес к подобным записям не только фундаментальный, но и прикладной, потому что позволяет валидировать модели для анализа нейрональной активности, зарегистрированной современными пробами. А это, в свою очередь, непосредственно касается разработки новых нейропротезов. В чем принципиальная новизна, и почему этот датасет такой важный, — я расскажу под катом.


КДПВ: результат моделирования внеклеточного потенциала вблизи одного нейрона при генерации потенциала действия (источник). Цветом обозначена амплитуда потенциала. Данная иллюстрация будет важна для дальнейшего понимания.

Облачное хранилище позволяет не только хранить данные, но и обеспечивать совместную работу с ними в NAS.

Самая большая боль современного человека – время. Время является одним из самых важных и нужных ресурсов. Но проблема в том, что время никогда не повернуть вспять, нельзя сохранить в какой-нибудь баночке «до лучших времен», нельзя вложить в банк, что-то на него купить или продать (фильм «Время» не в счет). Мы тратим время, пытаясь обменять его на что-то другое. Именно поэтому важно понимать то, как ты тратишь свое время, нужно уметь его ценить и правильно организовывать рабочий процесс.

И правда. Успех любого человека зависит не только от того, какой доход он имеет или какими другими материальными ресурсами обладает. Особенно важно то, как шевелятся шестеренки в его голове, как он воспринимает мир, ищет ли он возможности, развивается ли он в том или ином направлении и насколько эффективно распоряжается своими ресурсами, особенно временем. Ведь от того, куда, как и сколько ты вложишь времени, зависит достижение определенных результатов и целей. И это относится абсолютно к любому проекту, заданию. Никто еще не смог заменить человека как ресурс. Поэтому чем более эффективными мы будем, тем больше и качественнее мы сможем решать задачи любой этимологии, тратя на это минимум ресурсов. Вот почему знания данной темы применимы абсолютно в любых областях. Но всегда остается самая большая головная боль человечества – как быть максимально эффективным при минимальных затратах?

Flowcon, или Флакон – методика управления, в том числе – задачами. Потоком, проектом, разработкой, рутинными функциями, регуляркой и т.д.

Многие, узнав о методике и решениях на ее основе, задают вопросы – что да как, в чем суть, на основе каких «мировых практик» сделано, какие метрики используются, кому подходит, откуда вообще взялось. Я отвечал каждому индивидуально, но решил – все, стопэ, надоело писать одно и то же по сто раз. Программист я, или кто? Повторное использование может быть не только для кода, но и для информации. Напишу один раз, постараюсь ответить в статье на все вопросы, и будь что будет.

Лучше всего, мне кажется, в виде истории изложить, потому что рождение флакона тесно связано с моей, с позволения сказать, карьерой. Так и поступлю. Погнали.

На мой взгляд, стохастические исчисления — это один из тех великолепных разделов высшей математики (наряду с топологией и комплексным анализом), где формулы встречаются с поэзией; это место, где они обретают красоту, место где начинается простор для художественного творчества. Многие из тех, что прочли статью Винеровский хаос или Еще один способ подбросить монетку, даже если и мало, что поняли, всё же смогли оценить великолепие этой теории. Сегодня мы с вами продолжим наше математическое путешествие, мы погрузимся в мир случайных процессов, нетривиального интегрирования, финансовой математики и даже немного коснемся функционального программирования. Предупреждаю, держите наготове свои извилины, так как разговор у нас предстоит серьезный.

Полетать на квадрокоптере сейчас, при желании, может, пожалуй, каждый. Но чтобы решить задачу автономного управления, чтобы не нужно было двигать стиками пульта и постоянно следить за дроном – в такой постановке решение может требовать немало ресурсов: купить, собрать, спаять, настроить, взлететь, уронить, и после падения — возврат в начало цикла.

Обучая судей/преподавателей Aeronet на нашем проекте, мы столкнулись с потребностью упрощённого «входа в тему» программирования беспилотных аппаратов для преподавателей робототехники/информатики, которые уже обладают набором базовых знаний.

Существует простой способ изучить азы программирования полётов дрона – виртуальная среда симуляции, пошаговый пример использования которой мы и рассмотрим в нашей статье.

Последний месяц все кому не лень пишут что 2FA (двухфакторная аутентификация) в опасности из-за качественно выполненных фейковых страниц. Собственно, заголовок статьи пародирует один из таких постов на Хабре. Конечно, 2FA бывают разные. В некоторых «особо продвинутых» европейских банках до сих пор пор можно разжиться листиком с одноразовыми TAN-кодами.

Но уже несколько лет как индустрия не стоит на месте, и вместо одноразовых TAN/PIN-кодов прилетающих по SMS или через приложения типа RSA Token, Steam Guard, Google Authenticator есть и другие варианты.

Вот видео, нас интересует самый первый сценарий. Что происходит?

Все, кто следит за новостями рынка САПР, знают, что компания Dassault Systèmes провела
2 октября интерактивное мероприятие SOLIDWORKS FORUM, на котором представила обновленную систему проектирования SOLIDWORKS 2019.

Новая версия SOLIDWORKS — огромный шаг вперед. Изменен интерфейс продукта, значительно улучшена производительность. Обо всем этом мы расскажем ниже.

Введение

Если вы Web-разработчик и ведете разработку для браузера, то вы точно знакомы с JS, который может исполняться внутри браузера. Существует мнение, что JS не сильно подходит для сложных вычислений и алгоритмов. И хотя в последние годы JS cделал большой рывок в производительности и широте использования, многие программисты продолжают мечтать запустить системный язык внутри браузера. В ближайшее время игра может поменяться благодаря WebAssembly.

Microsoft не стоит на месте и активно пытается портировать .NET в WebAssembly. Как один из результатов мы получили новый фреймворк для клиенской разработки — Blazor. Пока не совсем очевидно, сможет ли Blazor за счет WebAssembly быть быстрее современных JS — фреймворков типа React, Angular, Vue. Но он точно имеет большое преимущество — разработка на C#, а так же весь мир .NET Core может быть использован внутри приложения.

Если вкратце, то я бы посоветовал читать много книг, не имеющих отношения к информатике.



Важно понимать, какое место занимает понятие «science» в «Computer Science», и что означает «engineering» в «Software Engineering».

Современное понятие «науки» можно сформулировать так: это попытка перевести явления в модели, которые можно более-менее легко объяснить и предсказать. На эту тему можно прочесть «Sciences of the Artificial» (одна из важных книг Герберта Саймона). На это можно смотреть с такой точки зрения: если люди (особенно разработчики) строят мосты, то учёные могут объяснять эти явления, создавая модели. Самое интересное в этом то, что наука почти постоянно будет находить новые, лучшие способы наведения мостов, так что дружеские отношения между учеными и разработчиками вполне могут улучшаться с каждым годом.

Примером подобного из сферы Computer Science является Джон Маккарти, размышляющий о компьютерах в конце 50-х годов, то есть о невероятно большом спектре того, что они могут сделать (может быть, ИИ?), и создание модели вычислений, которая является языком, и может служить в качестве собственного метаязыка (Lisp). Моя любимая книга на эту тему — «The Lisp 1.5 Manual» от MIT Press (автор Маккарти с соавторами). Первая часть этой книги по-прежнему остается классикой того, как нужно думать в целом и об информационных технологиях в частности.

Специалисты по информатике обращаются к эволюционной биологии за вдохновением для поисков оптимальных решений в наборах возможностей астрономических размеров

Изучая огромные пространства возможных решений задачи, мы сталкиваемся с тем, что большая часть путей будут тупиковыми. Но эволюция, возможно, нашла пути увеличения шансов на успех.

Креационисты обожают настаивать на том, что эволюции пришлось бы собирать до 300 аминокислот в правильном порядке, только чтобы создать единственный человеческий белок среднего размера. И поскольку на каждой позиции могла располагаться одна из 20 возможных аминокислот, казалось бы, существует более 20³⁰⁰ вариантов перебора, что на много порядков превышает количество атомов в обозримой Вселенной. Даже если мы обнаружим избыточность, из-за которой некоторые из этих вариантов будут эквивалентными, вероятность того, что эволюция наткнулась на правильную комбинацию случайно, проводя случайные мутации, кажется чудовищно маленькой, даже с учётом миллиардов прошедших лет.

Мир веб-разработки развивается невероятно быстро. То, что вчера было новостью, сегодня уже может устареть, а то, о чём сегодня почти никто не знает, завтра способно стать двигателем прогресса. В материале, перевод которого мы сегодня публикуем, будет рассмотрено всё самое интересное, произошедшее в сфере фронтенда в 2018 году. Речь пойдёт о развитии фреймворков и вспомогательных инструментов, о JavaScript-трендах, а также о том, в каком направлении фронтенд может пойти в 2019-м.

Привет, Хабр и его уважаемые читатели!

Мне повезло. Я работаю в большой металлургической компании, где ценят инновации, есть современное оборудование, хорошая лабораторная база, партнеры по всему миру. Но это совсем не означает, что внедрить и сделать востребованным новый инструмент исследований было просто. Хочу рассказать, почему мы занялись этой темой, с какими препятствиями сталкивались, каких результатов удалось достичь и куда хотим развиваться. Особое внимание я уделю вопросу, зачем с численным моделированием мы пришли к нашим клиентам. Добро пожаловать под кат!

Вся правда об ОСРВ. Статья #1.

Операционные системы реального времени: введение

Эта серия статей посвящена тщательному изучению всех аспектов операционных систем реального времени (ОСРВ). Статьи ориентированы на разработчиков, которым любопытно узнать, как работают ОСРВ и как ими пользоваться. Отправной точкой станет рассуждение о системах реального времени в общем, далее речь пойдет о том, как ОСРВ могут упростить их реализацию и сделать полученный код более надежным.

Заглянув во внутрь ОСРВ, мы посмотрим, как работает планировщик задач. Благодаря многопоточности создается впечатление, что ЦП выполняет несколько операций одновременно. Это не магия, понимание принципов работы планировщика задач доступно даже неопытному инженеру-программисту. Мы поговорим и о других объектах ОСРВ: о взаимодействии между задачами и синхронизации, о режиме реального времени, об управлении памятью и т. д., все будет точно описано и подкреплено примерами кода.