Search
Write a publication
Pull to refresh
38
0
Danov @Danov

Dev UWP/Mobile, Data Scientist, EduTech

Send message

Когда размер имеет значение: создаем приложение-линейку с помощью ARKit

Reading time5 min
Views7.8K


Вот и прошел день долгожданного официального релиза iOS 11, а значит откладывать знакомство с ARKit – SDK производства Apple для создания приложений с дополненной реальностью — больше никак нельзя. О сути инструмента наслышаны многие: с помощью ARKit можно накладывать созданную виртуальную реальность на реальный мир вокруг нас. iPhone или iPad при этом выступают в роли смотрового окна, через которое мы можем наблюдать за происходящим и что-то в нем менять. В Интернете уже представлено немало различных демо-приложений – с их помощью можно расставлять мебель, парковать автомобиль на стоянке, рисовать в окружающем пространстве, создавать двери в другие миры и многое другое. Словом, круг возможностей широкий, нужно только разобраться с технической реализацией.
Читать дальше →

Метавычисления и глубокие свёрточные сети: интервью с профессором ИТМО

Reading time10 min
Views14K


После победы AlphaGo в марте 2016 года над одним из сильнейших игроков Go в мире Ли Седолем о методах глубокого обучения заговорили практически везде. И даже Google не упустил случая назвать себя компанией машинного обучения и искусственного интеллекта.

Что стоит за термином «глубокое обучение»? Какими бывают модели машинного обучения и на чём они пишутся? Ответить на эти и многие другие вопросы, связанные с МО и, в частности, с глубоким обучением (deep learning), мы попросили Алексея Потапова, профессора кафедры компьютерной фотоники и видеоинформатики ИТМО.
Читать дальше →

Сударь, ваша команда — не команда

Reading time5 min
Views57K
За свои 12 лет работы в сфере разработки ПО, мне посчастливилось поработать в команде только два раза. Хотя я сменил порядка десяти мест работы. Но попробовав раз, ем и сейчас… Т.к. я не жадный, и готов своими достижениями делиться с сообществом, то решил я предпринять попытку вывести из равновесия неумных руководителей, которые до сих пор не осознали важность команды, а также тех руководителей, которые профессионально занимаются самообманом — мол, они строят команду, а на деле — тьфу, а не команда.
Читать дальше →

Материалы летней школы Deep|Bayes по байесовским методам в глубинном обучении

Reading time3 min
Views25K

Глубинное обучение в последние годы стало ключевым направлением исследований в машинном обучении. Начавшись с архитектурных прорывов, позволявших эффективно обучать глубокие нейросети, оно стало распространяться на другие подобласти, предоставляя набор эффективных средств там, где для решения задачи требуется приближение некоторой сложной функции.


Многие современные исследовательские статьи активно используют байесовский формализм в сочетании с глубокими нейросетями, приходя к интересным результатам. Мы – исследовательская группа BayesGroup с помощью наших друзей из Сколтеха, а так же при поддержке Высшей Школы Экономики, Сбербанка, Яндекса, Лаборатории Касперского, JetBrains и nVidia – решили поделиться накопленным опытом и устроить летнюю школу по байесовским методам в глубинном обучении Deep|Bayes, где подробно рассказать, что такое байесовские методы, как их комбинировать с глубинным обучением и что из этого может получиться.


Отбор на школу оказался весьма сложным занятием – мы получили более 300 заявок от сильных кандидатов, но вместить смогли только 100 (приятно, что среди участников были не только жители Москвы и Петербурга, но и студенты из регионов, а так же русскоговорящие гости из-за границы). Пришлось отказать многим сильным кандидатам, поэтому для смягчения этого прискорбного факта мы решили сделать доступными максимальное количество материалов, которыми и хотим поделиться с хабраюзерами.

Читать дальше →

Нейросетевая игра в имитацию

Reading time25 min
Views43K

Здравствуйте, коллеги. В конце 1960-ых годов прошлого века Ричард Фейнман прочитал в Калтехе курс лекций по общей физике. Фейнман согласился прочитать свой курс ровно один раз. Университет понимал, что лекции станут историческим событием, взялся записывать все лекции и фотографировать все рисунки, которые Фейнман делал на доске. Может быть, именно после этого у университета осталась привычка фотографировать все доски, к которым прикасалась его рука. Фотография справа сделана в год смерти Фейнмана. В верхнем левом углу написано: "What I cannot create, I do not understand". Это говорили себе не только физики, но и биологи. В 2011 году, Крейгом Вентером был создан первый в мире синтетический живой организм, т.е. ДНК этого организма создана человеком. Организм не очень большой, всего из одной клетки. Помимо всего того, что необходимо для воспроизводства программы жизнедеятельности, в ДНК были закодированы имена создателей, их электропочты, и цитата Ричарда Фейнмана (пусть и с ошибкой, ее кстати позже исправили). Хотите узнать, к чему эта прохладная тут? Приглашаю под кат, коллеги.

Читать дальше →

Сертификация в Apple Developer Center простым и понятным языком

Reading time12 min
Views140K

Кратко о главном


В Apple Developer Center с незапамятных времен применяется довольно мудреная система сертификации ваших приложений на каждом из ключевых этапов — разработка, тестирование и публикация.

Зачастую при первом погружении в эту систему у начинающих (и не только) разработчиков возникают серьезные проблемы с пониманием того, как функционирует Apple Developer Center (будем называть его «девцентр» для простоты). В результате, мне в процессе профессиональной деятельности не раз приходилось наблюдать на новых местах работы огромные свалки из профилей и сертификатов в девцентре, в результате чего приходилось приступать к «разбору завалов».

При этом, в сети довольно не такой большой выбор материалов на эту тему. Конечно, в официальной документации Apple все хорошо структурировано и очень подробно описано, но зачастую просто не хватает времени на изучение такого количества материала. Как правило, хочется быстро понять, что именно и в каком порядке нужно сделать для корректной работы приложения на этапах разработки, тестирования и при публикации его в магазин App Store. В русском же сообществе подобных материалов, собранных в одном месте и в удобном доступе, я не видел вовсе, поэтому и решил написать эту статью. Для всех интересующихся — добро пожаловать под кат.
Читать дальше →

Что нового нас ждет в Swift 4?

Reading time9 min
Views20K
Читать дальше →

JetBrains MPS — IDE для разработки проблемно-ориентированных языков программирования

Reading time4 min
Views16K

Введение


MPS — это среда разработки языков программирования на платформе Intellij Idea. Она предоставляет возможность моделировать языки программирования, описывать структуры, сосредотачиваясь конкретно на дизайне и бизнес-логике, не отвлекаясь на парсеры, лексеры и различные сторонние фичи языка. Что нужно сразу обозначить: язык, который разрабатывается с помощью MPS, не компилируется в рабочую программу. Чаще всего он генерируется в модели других языков либо в текстовую форму.

Почему я решил написать этот пост? Я считаю, что это очень недооцененная возможность, а недооценена она потому что порог вхождения очень высок, плюс это один из самых непопулярных продуктов JetBrains.

Документация очень подробная, описывает все возможности, но если нет осознания «что я делаю и зачем мне это делать», то она вряд ли будет полезна. Также есть серия уроков от JetBrains на YouTube, но опять же, я более-менее начал понимать, что происходит, только после двух просмотров всей серии и досканального изучения предлагаемых sample проектов.

Я планирую написать серию постов об этой замечательной среде, чтобы по окончанию прочтения у энтузиастов оставалось как можно меньше вопросов «как сделать эту штуку», и как можно больше понимания структуры, чтобы можно было эффективно пользоваться документацией. Познавать MPS мы будем во время создания языка для описания закономерностей погоды. Почему, собственно говоря, и нет?
Читать дальше →

Куда пойти, что читать, с кем общаться на профессиональные темы: дорожная карта для iOS-разработчика

Reading time4 min
Views17K
В предыдущей статье я вскользь затрагивал тему развития мобильного разработчика. Когда вся твоя команда — это ты, это действительно острая тема. Некому помочь советом, поделиться интересной статьей или посоветовать годный видеокурс. Около года назад я решил бороться с этой проблемой и начал вести два Telegram-канала, в которых ежедневно публикую подборку самых актуальных материалов по iOS- и Android-разработке. За это время у меня накопилось множество отличных ресурсов, чатов, рассылок и событий, которыми стоит поделиться с сообществом. Начнем с iOS-разработки.


Читать дальше →

Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost

Reading time6 min
Views103K
Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



CatBoost – это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN) и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы.

Красный, белый, голубой: восемь правил подбора цветовой палитры, которые должны знать все

Reading time10 min
Views92K
Взаимодействие человека с компьютером во многом опирается на графические элементы интерфейса, и цвет играет в этом процессе не последнюю роль. Как однажды сказал Pierre Bonnard: «Цвет не просто делает дизайн приятным для глаз, но и подкрепляет его».

Проектируя новый продукт, дизайнеры часто затрудняются с составлением цветовой гаммы, так как существует неограниченное число возможных сочетаний. В этой статье мы рассмотрим восемь основных правил, которые могут помочь вам с выбором.


Читать дальше →

Компьютерная мышка как точный датчик

Reading time5 min
Views41K
Задача: быстро сделать датчик линейного перемещения из компьютерной мышки.

В обычных мышках прячется высокочувствительный оптический датчик. Там скрывается своя маленькая «камера» и процессор обработки, который отслеживает передвижения малейших точек на поверхности. В топовых мышках разрешающая способность составляет всего 3 мкм!



С какими подмышиными камнями мы столкнулись, плюс техническая часть, расскажем дальше!
Читать дальше →

Создание шейдеров

Reading time27 min
Views200K
Освоить создание графических шейдеров — это значит взять под свой контроль всю мощь видепроцессора с его тысячами параллельно работающих ядер. При таком способе программирования требуется другой образ мышления, но раскрытие его потенциала стоит потраченных усилий.

Практически в любой современной графической симуляции используется код, написанный для видеопроцессора: от реалистичных эффектов освещения в высокотехнологичных AAA-играх до двухмерных эффектов постпроцессинга и симуляции жидкостей.


Сцена из Minecraft, до и после добавления нескольких шейдеров.

Задача этого туториала


Иногда программирование шейдеров представляется загадочной чёрной магией и его часто понимают неправильно. Существует множество примеров кода, демонстрирующих создание невероятных эффектов, но в которых практически нет объяснений. В своём руководстве я хочу восполнить этот пробел. Я сосредоточусь в основном на базовых принципах создания и понимания кода шейдеров, чтобы вы смогли с лёгкостью настраивать, сочетать или писать свои собственные шейдеры с нуля!

Чудесный мир Word Embeddings: какие они бывают и зачем нужны?

Reading time19 min
Views146K

Начать стоит от печки, то есть с постановки задачи. Откуда берется сама задача word embedding?
Лирическое отступление: К сожалению, русскоязычное сообщество еще не выработало единого термина для этого понятия, поэтому мы будем использовать англоязычный.
Сам по себе embedding — это сопоставление произвольной сущности (например, узла в графе или кусочка картинки) некоторому вектору.


image

Читать дальше →

Введение в процедурную анимацию

Reading time11 min
Views54K
image

В этой серии статей мы познакомимся с инверсной кинематикой в видеоиграх. Перед началом нашего путешествия я расскажу о нескольких играх, в которых используются процедурные анимации, и о том, чем они отличаются от традиционных, основанных на ресурсах, анимаций.

GIF

Серия будет состоять из следующих частей:

Инверсная кинематика: простой и быстрый алгоритм

Reading time7 min
Views53K
Что такое «Инверсная кинематика»?

Задачей инверсной кинематики является поиск такого набора конфигураций сочленений, который обеспечил бы максимально мягкое, быстрое и точное движение к заданным точкам. Однако, множество существующих ныне методов страдают от таких недостатков как высокая вычислительная сложность и неестественность результирующих поз. В этой статье описан новый (вероятно, на момент написания статьи — 2010 г.) эвристический метод под названием «Метод прямого и обратного следования» ( Forward and Backward Reaching Inverse Kinematics, далее просто FABRIK),
FABRIK избегает использования вращений и матриц в пользу непосредственного получения точки на прямой. Благораря этому, дело обходится всего несколькими итерациями, имеет низкую стоимость вычислений и визуально естественную позу в результате. FABRIK так-же без проблем справляется с наложением ограничений а так-же использованием нескольких цепей и/или конечных точек. Именно об этом методе этот пост.
Читать дальше →

Введение в процедурную анимацию: инверсная кинематика

Reading time16 min
Views34K

Часть 4. Введение в градиентный спуск


Эта часть представляет собой теоретическое введение в инверсную кинематику и содержит программное решение, основанное на градиентном спуске (gradient descent). Эта статья не будет всеобъемлющим руководством по этой теме, это всего лишь общее введение. В следующей части мы покажем настоящую реализацию этого алгоритма на C# в Unity.

Серия состоит из следующих частей (части 1-3 представлены в предыдущем посте):

Читать дальше →

«Теперь он и тебя сосчитал» или Наука о данных с нуля (Data Science from Scratch)

Reading time8 min
Views34K
Не так давно я рассказывал о том, как случайно познакомился с понятием Data Science, благодаря курсам от Cognitive Class. Кратко резюмируя ту статью скажу, что по результатам курса я толком ничему не научился, но мне стало любопытно, поэтому спустя какое-то время я побежал в магазин и купил книгу, которой и посвящён данный материал.

Не знаю на сколько уместно на Хабре описывать возможность обучения по печатному самоучителю, но в конце концов этот хаб же про учебный процесс в IT и поэтому если вам интересно, чему может научить эта книга полного новичка в области Data Science и стоит ли тратить на этот этап время и деньги, то милости прошу под кат.


Читать дальше →

LSTM – сети долгой краткосрочной памяти

Reading time8 min
Views259K

Рекуррентные нейронные сети


Люди не начинают думать с чистого листа каждую секунду. Читая этот пост, вы понимаете каждое слово, основываясь на понимании предыдущего слова. Мы не выбрасываем из головы все и не начинаем думать с нуля. Наши мысли обладают постоянством.

Традиционные нейронные сети не обладают этим свойством, и в этом их главный недостаток. Представим, например, что мы хотим классифицировать события, происходящие в фильме. Непонятно, как традиционная нейронная сеть могла бы использовать рассуждения о предыдущих событиях фильма, чтобы получить информацию о последующих.

Решить эту проблемы помогают рекуррентые нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN). Это сети, содержащие обратные связи и позволяющие сохранять информацию.
Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Registered
Activity