Update 07.04.19: У статьи появилось продолжение с критическим разбором используемых методик, рекомендую ознакомиться с ним.

Привет, Geektimes! Этот пост я пишу в соавторстве с Лобановым Виталием (hdablin) по следам его публикации «Когнитивные стимуляторы и другая психофарма: можно ли стать умнее», посвящённой фармакологическим аспектам проблемы «разгона» мышления. В нём я хочу рассказать о патопсихологии, о том, как проверяют людей на адекватность в психиатрической больнице, о том, какими бывают нарушения мышления, как их выявляют, о том, где проходит разница между гиком и психически больным человеком, о том, можно ли диагностировать у себя психическое заболевание самостоятельно, и о многом другом, имеющем отношение к теме.

Немного о себе: меня зовут Кристина, я медицинский психолог (именно медицинский, окончивший медицинский же университет по специальности «Клиническая психология», это важно), три года проработала в психиатрической больнице, сейчас ушла в частную практику, но осталась в психиатрии как в индустрии. Имею специализацию в нейропсихологии. За время работы мне приходилось сталкиваться с самыми разными категориями пациентов — шизофрениками, БАРщиками, депрессивными, органиками; часть из них обращалась добровольно, часть была госпитализирована в остром состоянии, часть вообще была «принудчиками» (это люди, совершившие преступление, но направленные судом не в тюрьму, а к нам в психушку на принудительное лечение).

tl;dr: В статье рассказано о том, как, зачем и почему проводится диагностика нарушений работы психики.

В настоящее время, благодаря таким инструментам как NodeJS, создание веб-приложения — сущий пустяк. Скачал бинарник, сваял js в 5 строчек кода и можно хвастаться. А если подключить express и добавить ещё 5 строчек, то получим полноценное веб-приложение с роутингом, шаблонами, сессиями и другими прелестями. Так просто, что даже скучно. И стало мне интересно: как обстоят дела у моего старого знакомого С++, с которым уже 5 лет не виделся. В своё время прельстил меня ActionScript и прочий JavaScript, а о добром друге, который не раз выручал, совсем позабыл. В свете недавних статей о Configurable Omnipotent Custom Applications Integrated Network Engine (сокращено Cocaine), попался мне на глаза проект под названием Fastcgi Daemon, на основе которого функционирует HTTP-интерфейс Cocaine. И так, знакомьтесь

В последнее время на хабре появилось много постов с математическими формулами. Например, нельзя не вспомнить серию статей maisvendoo о теоретической механике.

В связи с этим стал актуальным вопрос о выборе удобного инструмента для создания и подготовки таких постов. SeptiM предложил скрипт, преобразующий маркдаун-разметку + латех в html-код. Я решил развить идею и упростить инструмент, и сделал для этих же целей онлайн-редактор с поддержкой латеха и маркдауна:

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Полагаю, вам будет интересно взглянуть на настоящий мутирующий алгоритм, который только то и умеет делать, что мутировать. Всего пара функций написанных на проклятом языке «Автор».
В этой статье я:

• — приведу алгоритм,
• — расскажу, как его интерпретирует «Автор»,
• — покажу, во что он превращается,
• — немного расскажу про автоматическое самообучение и ИИ,
• — посмеюсь над собой.

Эта публикация написана по материалам выступления AlexSerbul на осенней конференции BigData Conference.

Большие данные — тема модная и востребованная. Но многих по-прежнему отпугивает избыток теоретических рассуждений и некоторый недостаток практических рекомендаций. В этом посте я хочу отчасти заполнить этот пробел и рассказать об использовании параллельных алгоритмов для обработки больших данных на примере кластеризации товарного каталога из 10 млн позиций.

Саранский электроламповый завод начал производство светодиодных ламп по одной из самых современных технологий — filament (светодиодные нити).



Ко мне попали пять ламп из разных партий с мощностью 6 и 8 Вт. Они должны заменять лампы накаливания 60 и 75 Вт.

Мы уже ни раз приводили полезные руководства и подборки источников для разработчиков. На этот раз мы решили продолжить тему контейнеров, которую мы затрагивали ранее, и рассказать о подборке тематических ресурсов на GitHub.

В далеком 2009 году на хабре уже была статья "Кузявые ли бутявки.." про pymorphy — морфологический анализатор для русского языка на Python (штуковину, которая умеет склонять слова, сообщать информацию о части речи, падеже и т.д.)

В 2012м я начал потихоньку делать pymorphy2 (github, bitbucket) — думаю, самое время представить эту библиотеку тут: pymorphy2 может работать в сотни раз быстрее, чем pymorphy (втч без использования C/C++ расширений) и при этом требовать меньше памяти; там лучше словари, лучше качество разбора, лучше поддержка буквы ё, проще установка и более «честный» API. Из негатива — не все возможности pymorphy сейчас реализованы в pymorphy2.

Эта статья о том, как pymorphy2 создавался (иногда с довольно скучными техническими подробностями), и сколько глупостей я при этом наделал; если хочется просто все попробовать, то можно почитать документацию.

Сегодня мы анонсируем новую технологию Метеум — теперь с её помощью Яндекс.Погода будет строить собственный прогноз погоды, а не полагаться только на данные партнёров, как это было раньше.

Причём прогноз будет рассчитываться отдельно для каждой точки, из которой вы его запрашиваете, и пересчитываться каждый раз, когда вы на него смотрите, чтобы быть максимально актуальным.



В этом посте я хочу рассказать немного о том, как в наше время устроен мир погодных моделей, чем наш подход отличается от обычных, почему мы решились строить собственный прогноз и почему верим, что у нас получится лучше, чем у всех остальных.

Мы построили собственный прогноз с использованием традиционной модели атмосферы и максимально подробной сеткой, но и постарались собрать все возможные источники данных об атмосферных условиях, статистику о том, как ведёт себя погода на деле, и применили к этим данным машинное обучение, чтобы уменьшить вероятность ошибок.

Сейчас в мире есть несколько основных моделей, по которым предсказывают погоду. Например, модель с открытым исходным кодом WRF, модель GFS, которые изначально являлись американской разработкой. Сейчас ее развитием занимается агентство NOAA.

Все уже много раз слышали про конкурс по машинному обучению от Билайн и даже читали статьи (раз, два). Теперь конкурс закончился, и так вышло, что первое место досталось мне. И хотя от предыдущих участников меня и отделяли всего сотые доли процента, я все же хотел бы рассказать, что же такого особенного сделал. На самом деле — ничего невероятного.

Хочу показать и рассказать о небольшой программке, которая принесла пользу.

Однажды на работе мне написал друг. Диалог у нас состоялся примерно следующий:
— Привет, я тут обучаюсь технике слепой печати. Дело в том, что на линуксе нет программки, которая могла бы мне помочь. В общем, может ты сможешь быстренько написать такую?

Так как помочь другу — святое дело, да и задача выглядела интересной, помочь я согласился.

В итоге получилось вот что:



Кому интересно, подробности ниже

— ООП не сможет больше спасать нас от «Облачных монстров».

Примечание переводчика: Есть два понятия — параллельность (выполнение одновременно, независимо) и конкурентность (выполнение по шагам, поочерёдно, но одновременно несколько задач) и как всегда, мне пришлось поломать голову подобрая правильные термины.

Некоторые слова или термины я буду дублировать в скобках в оригинале, для того, чтобы искать по англоязычным терминам дополнительную информацию, которой будет в разы больше.

Возможно вы уже слышали такое выражение, вроде: “Clojure”, “Scala”, “Erlang” или даже “Java теперь имеет лямбды”. И вы имеете хоть и отдалённое представление о «Функциональном программировании». Если вы участник какого-либа программисткого сообщества, тогда эта тема могла уже вами обсуждаться.

Если вы поищите в Google по словосочетанию «Функциональное программирование», вы не увидите что-то нового. Второй язык из созданных ранее уже охватывает эту тему, он был создан в 50-ых и называется Lisp. Тогда, какого чёрта, эта тема стала популярна только сейчас? Всего то 60 лет спустя?

В начале, компьютеры были очень медленными

Верите вы этому или нет, но компьютеры были нааамного медленнее чем DOM. Нет, действительно. И в то-же время были 2 основные идеи в соглашении по дизайну и реализации языков программирования:

• Начинайте исходя из архитектуры фон Неймана и добавьте абстракцию.
• Начните с математики и удалите абстракцию.

В статье в ознакомительных целях рассматривается процесс создания простого хранилища простых текстовых документов на базе Riak версии 2.1.1 и организация поиска по ним с помощью Riak Search (Yokozuna). В качестве клиентской библиотеки используется официальный клиент для Erlang.

Для начала представим, что у нас есть огромное количество таких документов:

• title — заголовок;
• body — содержимое;
• tags — тэги;
• created_at — время создания;
• smiles — количество смайликов (плюсиков, лайков, как хотите)

и огромное количество пользователей, желающих их изменять. Кому интересно, начнём.

Вот уже как неделю английская версия the art of command line висит в секции trending на Github. Для себя я нашел этот материал невероятно полезным и решил помочь сообществу его переводом на русский язык. В переводе наверняка есть несколько недоработок, поэтому милости прошу слать пулл-реквесты мне сюда или автору оригинальной работы Joshua Levy вот сюда. (Если PR отправите мне, то я после того, как пересмотрю изменения отправлю их в мастер-бранч Джоша). Отдельное спасибо jtraub за помощь и исправление опечаток.

Доброго времени суток, хабр!


Моим основным ЯП является D. Всегда понимал, что он будет проигрывать C++ из-за сборщика, каких-то высокоуровневых плюшек и т.д. Но никогда не доходили руки проверить насколько. Решил написать простенький классификатор (даже не помню метод как называется) и проверить. Результат меня приятно удивил: версия C++ отработала за 5.47 сек, версия D — за 5.55 сек. «0.08 сек при обработке файла в 74Мб это не так уж и много» — подумал я. Но, на всякий случай, решил попробовать собрать код на D с помощью gdc (dmd как frontend, gnu backend) и тут уже в душу закрались сомнения, что я всё сделал правильно: код отработал за 4.01 сек, что более чем на 20% быстрее версии на С++. Решил собрать с помощью ldc2 (dmd frontend, llvm backend): 2.92(!!) сек. Тут я решил разобраться.

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

В конце 2012 года на рынок смартфонов вышел хороший аппарат Google Nexus 4, и наши клиенты тут же начали покупать его в американских магазинах и заказывать доставку домой через Бандерольку. Но такой телефон хотелось иметь не только им — сотрудники «Почты России» попробовали их воровать. Мы приостановили отправку, выплатили страховку и начали думать, как сделать упаковку, которую нечестные почтальоны не смогут вскрыть.

Здравствуйте. В этой статье я расскажу про свой хобби-проект не-фон неймановского компьютера. Архитектура соответствует функциональной парадигме: программа есть дерево применений элементарных функций друг к другу. Железо — однородная статическая сеть примитивных узлов, на которую динамическое дерево программы спроецировано, и по которой программа «ползает» вычисляясь.


Примерно так работает дерево, только здесь для наглядности вычисляются арифметическое выражение, а не комбинаторное; шаг на рисунке — один такт машины.

Сейчас готов ранний прототип, существующий как в виде потактового программного симулятора, так и в виде реализации на ПЛИС.

Я еще чуток добавил прыти —  
Все не так уж сумрачно вблизи:
В мире шахмат пешка может выйти —  
Если тренируется — в ферзи!

          Владимир Высоцкий "Честь шахматной короны" 

Правила, особенно такие сложные, как рокировка или "взятие на проходе", не появляются на пустом месте. Никто не придумывает их просто так, чтобы позлить разработчика (во всяком случае, я надеюсь на это). В таких «устоявшихся» играх как Шахматы или Шашки, каждое из правил выстрадано десятилетиями. Тысячами игр, в десятках стран, по всему миру. Это бесценный материал для анализа. Неудачные решения отмирают, успешные — расцветают в сотнях различных вариантов (среди которых также есть как удачные, так и не очень). Сегодня, мы поговорим о двух особенно удачных находках...