Здравствуйте, уважаемые Хабраюзеры!

Так сложилось, что это третий пост в блоге нашей компании, и, как и первые два, он посвящен вопросам многопоточного программирования и проблемам, которые при этом возникают. Получилось так неслучайно, ведь мы на собственной «шкуре» испытали, что ситуации, возникающие при написании многопоточных программ, невероятно сложны для отладки, так как во многом определяются динамикой работы программы на конкретной аппаратной платформе. Уверен, что большинство программистов сталкивались с ситуацией, когда программа, которая прекрасно работает на одном компьютере, на другом совершенно неожиданно начинает дедлочиться практически «на ровном месте».

В этом блоге мы уже много о чём поговорили: были краткие описания основных рекомендательных алгоритмов (постановка задачи, user-based и item-based, SVD: 1, 2, 3, 4), о нескольких моделях для работы с контентом (наивный Байес, LDA, обзор методов анализа текстов), был цикл статей о холодном старте (постановка задачи, текстмайнинг, теги), была мини-серия о многоруких бандитах (часть 1, часть 2).

Чтобы двигаться дальше и поместить эти и многие другие методы в общий контекст, нам нужно выработать некую общую базу, научиться языку, на котором разговаривают современные методы обработки данных, – языку графических вероятностных моделей. Сегодня – первая часть этого рассказа, самая простая, с картинками и пояснениями.

Fantom — это объектно-ориентированный, статически-типизированный язык общего назначения, разработанный братьями Фрэнками (Brian Frank, Andy Frank). Одна из ключевых особенностей Fantom — это мощная стандартная библиотека, абстрагированная от конкретной среды, в которой она будет исполняться. В данный момент код, написанный на Fantom, можно запустить в Java Runtime Environment (JRE), .NET Common Language Runtime (CLR) или же скомпилировать в код на JavaScript.

class HelloWorld
{
  static Void main() { echo("Hello, World!") }
}

Привет. В этом посте мы продолжим экспериментировать с ограниченной машиной Больцмана. В предыдущем посте о регуляризации в РБМ мы увидели как можно получить более локальные фичи, которые обладают большей обобщающей способностью. Но мы не оценили их робастность по сравнению с более простыми и быстрыми алгоритмами. Для этого эксперимента мы обратимся к линейному методу главных компонент (вы можете ознакомиться с этим методом и глянуть реализацию на c# в моем первом посте). Желающим ознакомиться с первоисточником по теории сжатия размерности с использованием РБМ рекомендую глянуть статьи Джеффри Хинтона тут и тут. Мы же продолжим тестирование на множестве печатных больших букв: обучим РБМ, построим главные компоненты, сгенерируем сжатые представления данных, а из них восстановим первоначальные изображения, и затем оценим разницу между оригинальными изображениями и восстановленными.

Лишь вследствие нашей слабости, вследствие нашего невежества случайность для нас существует

А. Пуанкаре

Чем больше люди постигали тайны Вселенной, тем ближе они приближались к той точке незнания, в которой их предки все приписывали богам. Теперь это называется – случайность. И хотя Эйнштейн не верил в случайность – он говорил «Бог не играет в кости», – он в числе первых из списка: Эйнштейн, Шредингер, Лаплас…

В наш век цифровых технологий и огромной роли информации в развитии человечества защита информации – актуальнейшая задача. Технологическое решение этой задачи предполагает привлечение «случайности», а именно – генерацию случайных чисел. При этом от качества используемых генераторов напрямую зависит качество получаемых результатов. Это обстоятельство подчёркивает известный афоризм Роберта Р. Кавью из ORNL: «генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая».

Привет. В этом посте мы проведем эксперимент, в котором протестируем два типа регуляризации в ограниченной машине Больцмана. Как оказалось, RBM очень чувствительна к параметрам модели, таким как момент и локальное поле нейрона (более подробно обо всех параметрах можно прочитать в практическом руководстве в RBM Джеффри Хинтона). Но мне для полной картины и для получения шаблонов наподобие таких вот, не хватало еще одного параметра — регуляризации. К ограниченным машинам Больцмана можно относиться и как к разновидности сети Маркова, и как к очередной нейроной сети, но если копнуть глубже, то будет видна аналогия и со зрением. Подобно первичной зрительной коре, получающей информацию от сетчатки через зрительный нерв (да простят меня биологи за такое упрощение), RBM ищет простые шаблоны во входном изображении. На этом аналогия не заканчивается, если очень малые и нулевые веса интерпретировать как отсутствие веса, то мы получим, что каждый скрытый нейрон RBM формирует некоторое рецептивное поле, а сформированная из обученных RBM глубокая сеть формирует из простых образов более комплексные признаки; чем-то подобным, в принципе, и занимается зрительная кора головного мозга, правда, вероятно, как то посложнее =)

Сегодня я хочу поделиться с вами моим вольным переводом статьи, написанной Сергеем Повзнером (Sergey Povzner). Сергей ведёт блог bongizmo.com и занимается разработкой туристических гидов под общим названием Citybot.

В то время как Android продолжает свой невероятный рост, всё больше и больше программистов начинают разрабатывать приложения на этой платформе. Если ты начинаешь свой путь сегодня, то ты определенно — счастливчик. За последние годы Android значительно повзрослел и избавился от множества детских болезней. Информации по платформе более чем достаточно. Я же расскажу о самых важных ресурсах.

Статья будет полезна как новичкам, так и опытным разработчикам. Это гид по миру Android-разработки.

Еще в 2009 году, Сергей Чикуёнок опубликовал статью, в которой представил новый способ написания HTML и CSS кода. Этот революционный плагин, назывался Zen Coding, он помогал многим разработчикам на протяжении многих лет и в настоящее время вышлел на новый уровень.

Emmet, ранее известный как Zen Coding, является самым производительным и экономным во времени плагином для текстового редактора. Простые сокращения мгновенно расширяются в сложные фрагменты кода, Emmet превратит вас в более продуктивного разработчика.

Для тех, кто предпочитает смотреть, а не читать, вот видео любимых трюков автора.

Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
Внимание, под катом много картинок!

О мощи и гибкости регулярных выражений написано много, и их использование давно уже является стандартом для различного рода операций над текстом. Пожалуй, чаще всего регэкспы работают при валидации вводимых данных — здесь им практически нет альтернативы, если не считать громоздкий циклический разбор с кучей неочевидных проверок. Начнём с самого простого:

1. Часть ЧПУ (человекопонятный URL)

По сути, слово с дефисами.

Паттерн: /^[a-z0-9-]+$/

Кто-то вчера шутил, а кто-то занимался реально полезными вещами. Как например болгарский разработчик Мартин Ангелов, опубликовавший впечатляющий обзор JS библиотек:
http://tutorialzine.com/2013/04/50-amazing-jquery-plugins/
Настоятельно рекомендуется к обозрению.
PS Куда-то пропал тип топика «Ссылка» :(

Постановка задачи

Имеется система, размещаемая над дорожным полотном, включающая в себя видеокамеру. Известны разрешение видеокамеры и углы обзора. Относительно дорожного полотна видеокамера устанавливается следующим образом: сверху над любой из полос движения, сбоку от дорожного полотна не далее, чем 3 метра от края ближайшей контролируемой полосы движения. Количество одновременно контролируемых полос движения — не более 4. Видеокамера производит фотографирование зоны контроля с определенной частотой кадров. Все сделанные кадры поступают на вход системы распознавания номерных знаков. Результатом проезда транспортного средства (далее по тексту -ТС) является трек с координатами центра рамки номерного знака ТС в виде:

Бытует мнение, что в Средние века выпускник университета должен был придумать своё доказательство теоремы Пифагора. Вряд ли ради серьёзной цели (хотя, кто знает), а скорее ради развлечения можно предложить другое занятие — доказать математическую теорему, вместив текст доказательства в обычный твит. Этим заняты создатели твиттера @TinyProof.

Вот так выглядит доказательство от противного того, что полином всегда имеет комплексные решения:



«Математический» твиттер создан, судя по всему, менее суток назад, однако уже содержит более десятка ультракоротких доказательств. Определить специализацию математика или команды, ведущей микроблог, сложно — теоремы из разных областей математики.

Взглянуть на ленту можно здесь.

^{Затемнение фоновых дисплеев и подсветка изменений по методу PixMap}

Если вы работаете с несколькими мониторами, то наверняка понимаете проблему. Переведя взгляд с одного экрана на другой, трудно быстро понять, что там изменилось. Технология Diff Displays должна помочь в таких ситуациях. Если вкратце, то система отслеживает направление взгляда пользователя. Если взгляд уходит с дисплея, то там активируется промежуточный слой, который затемняет или обесцвечивает картинку, выделяя при этом изменения. Как только взгляд возвращается, дисплей тоже возвращается в нормальное состояние. Вместо затемнения и обесцвечивания могут использовать и другие методы, см. видео под катом.

Сейчас уже никто не создает программы в консоли. Используя любимую IDE, разработчик чувствует себя неуютно за чужим компьютером, где её нет.
Решив разобраться в работе Ant и Maven, я поймал себя на том, что не смогу собрать приложение без них в консоли.
В данной статье я постарался уместить все этапы проектирования демонстрационного приложения, чтобы не искать справку по каждой команде на просторах Интернета.

Уровень подготовки веб-мастера: любой

Люди все чаще предпочитают пользоваться смартфонами, и все больше сайтов оптимизируют свой контент для просмотра на этих устройствах. С тех пор как мы последний раз говорили о дизайне сайтов для мобильных платформ, нам удалось значительно улучшить поддержку их содержания. Так, ещё в декабре 2011 года был запущен робот Google для мобильных сайтов, который обрабатывает именно такой контент.
Сегодня мы хотим дать вам рекомендации по созданию и оптимизации сайтов, чтобы они одинаково хорошо отображались как на обычном компьютере, так и на смартфоне.

Сразу хочу извиниться, про робастные эстиматоры я узнал из англоязычной литературы, поэтому некоторые термины являются прямой калькой с английских, вполне может быть, что в русскоязычной литературе тема о робастных оценках имеет какие то свои устойчивые обороты.

Недавно, в очередной раз проверяя домашние работы своих студентов, я загорелся желанием автоматизировать этот процесс. Задание состояло в составлении рабочей таблицы девиации магнитного компаса и построения кривой девиации.

Входными данными служили показания магнитного компаса (МК), синхронно наблюдаемые показания гирокомпаса (ГК), поправка ГК и значение магнитного склонения для района, в котором проходили измерения.

Перед тем как отправить наш REST-сервис в свободное плавание и сделать его общедоступным, нужно позаботиться об усилении безопасности и обеспечить работу через HTTPS. В качестве контейнера сервлетов мы используем Tomcat 7.

Порядок действия будет следующим:

• сгенерировать ключ безопасности
• добавить поддержку HTTS в Tomcat
• добавить поддержку HTTS в SpringSecurity
• протестировать (а как же без этого)

FightCode — это онлайн-игра для программистов, построенная по образу и подобию классической Robocode. Для программирования танков используется JavaScript, все сражения происходят прямо в браузере, а редактор кода на сайте имеет встроенную «песочницу», которая позволяет в реальном времени видеть эффект от изменений кода. В отличие от многих других подобных игр, создатели неплохо поработали над дизайном — игровое поле и весь сайт в целом выглядят привлекательно и ярко.



Всё это делает FightCode одним из лучших вариантов для новичков в подобных играх или для обучения программированию. Проект довольно молодой, и несмотря на то, что на сайте зарегистрировано почти 9000 игроков, пробиться в первую сотню рейтинга можно без особых усилий. Очень удобно организована система боёв со случайными соперниками — из всех доступных роботов автоматически выбираются те, чей рейтинг близок к вашему. Очки считаются по системе Эло — победа над более сильным противником даёт гораздо больше очков, чем над слабым.

Каждый участник может иметь сколько угодно роботов. Создание нового робота начинается с примитивного шаблона, который не делает почти никаких осмысленных действий. Добавив обработчики основных событий, таких как столкновения или попадания вражеского снаряда можно дать роботу набор «безусловных рефлексов», которые сделают его поведение более целесообразным и послужат отправной точкой для дальнейшего развития.