Пользователь
Disclaimer: всё ниженаписанное написано исключительно с просветительскими и исследовательскими целями, а также понимания механизмов защиты от взлома. Автор ни в коем случае не рекомендует использовать данную информацию для взлома программ.
В качестве подопытного кролика я выбрал Expresso — анализатор регулярных выражений. Данная программа бесплатная, в лицензии вроде бы ничего не указано про взлом, но при этом без регистрации она будет работать всего 60 дней. Другими словами, вред от взлома данной программы минимальный, к тому же внутреннее её устройство очень уж хорошо подходит для тренировки. Буду надеяться, что автор данной программы не обидится на меня.
В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.
Добрый день, судя по фотографии, на Бали выпал снег! Как же так получилось?
В последнее время мне приходится заниматься проектированием и изготовлением спутниковых навигационных антенн, антенных решеток и радиоприемных устройств (РПУ). Здесь нужно заметить, что эти РПУ — это пребразователи навигационного сигнала к виду удобному для дальнейшей обработки, а не те навигационные приемники, которые выдают решение навигационной задачи и которые встроены в ваши гаджеты.
При тестировании антенн, особенно новых их конструкций, в обычной городской комнате возникают проблемы с хорошей радио-видимостью спутников. Грубо говоря, сложно понять новая антенна лучше или хуже старой, измененная схема согласования РПУ с антенной дала или нет улучшение чувствительности системы. Про антенные решетки вообще говорить не приходится. К тому же, лично в моем случае, присутствует какая-то помеха, которая мешает приему. Стоит отойти от окна и приемник теряет спутники, хотя прямая видимость четверти неба сохраняется.
Летом дача становится спасением. Там почти свободное небо и нет никаких помех. Но туда нужно либо ехать со всем имуществом, либо держать там его дополнительный комплект. Есть еще товарищи с прошлой работы, которые дают поработать в безэховой камере. Не знаю за что, но бывает такое счастье.
В общем, нелегка доля разработчика.
Недавно мне посчастливилось подобраться к решению этой проблемы. Я всегда знал о симуляторах навигационных сигналов, но они были дороги для меня. Тут сложилось несколько счастливых событий.
Подмигнув дедушке Энштейну, поправив ранец с напалмом и пригладив стильную черную маечку с изображением формулы закона нормального распределения, ведущий аналитик распахнул двери PR-отдела, блистательно улыбнулся и спросил: «Ребят, продолжаете собирать e-mail клиентов в эксельках и креативите методом блуждания левой руки с закрытыми глазами?». Получив радостное «ага :-)», боец мысленно поблагодарил Джона Непера за проделанную работу на благо просвещения человечества и сокращение рутинного труда и… бодро нажал на гашетку.
__ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ |__ |__ __ __|__ | __| | | | | |__ |__ |__| __ __| __ __ | | | | | | | |__ |__| | | | |__|__| | | __| __|__ | __|__| |__| | __| | |__ __ __| | |__| | | | | | | | |__| |__ | | __|__ __| | | | |__ __ __ __ __| | __ | | | | | | | | __| | __| | |__| | | | | | |__ | | | | | |__ __| | | |__|__|__ __| | | | | __| | |__ __| | | |__ |__| __| | __ __| | __| | __|__ |__ |__| |__ __| | | | | | |__| | __ __| __| | __| |__ __|__| __| | | | | | | __ __ | __|__| |__ | | |__| | |__ __ __|__ __|__ __ __ __ __|__|__|__ __ __|
Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.
Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.
Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.