Корпорация IBM объявила о запуске новой образовательной инициативы Academic Initiative for Cloud, которая призвана помочь будущему поколению разработчиков получить новые навыки, а также вдохновить их на создание инновационных решений с использованием технологий IBM Cloud. Новая программа позволит создавать новые академические дисциплины для изучения облачных технологий на базе сервисов IBM Bluemix в более чем 200 университетах в 36 странах мира, в которых учатся более 20 тысяч студентов. Участником новой образовательной инициативы IBM стала и Высшая Школа Экономики, один из ведущих вузов России

Более того, IBM объявила о проведении серии отраслевых хакатонов с привлечением десятков тысяч новых разработчиков и запуске нескольких программ для повышения статуса и роли женщин-программистов – все с использованием возможностей сервисов Bluemix. Эти мероприятия направлены на получение передового практического опыта, который послужит стимулом к обмену новыми оригинальными идеями и созданию инновационных решений с целью развития облачных сервисов.

При разработке веб-приложений почти всегда мы хотим начинать с какой-то готовой базы и прикручивать необходимый функционал с удобством для разработчика. Особенно для начинающего разработчика полезно смотреть готовые проекты. Фреймворки, в частности Symfony2, предоставляют очень много инструментов, чтобы сделать разработку приложений приятной. Но среди множества бандлов (модулей Symfony2 приложений) бывает тяжело понять, какой набор стоит выбрать.

У каждой компании, имеющей некоторый опыт разработки на Symfony2, скорее всего имеется свой минимальный каркас для старта, но в статье мы посмотрим на варианты, находящиеся в открытом доступе.

Статья подойдет читателям, только начинающим знакомство с Symfony2. А людей, активно использующих этот фреймворк, попрошу поделиться замечаниями.

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

Понятие энтропии в середине XX века ввёл Клод Шеннон. Её можно интуитивно описать как «среднее количестве битов информации в одном значении случайной величины». Но её нельзя применить к индивидуальным объектам (скажем, к тексту романа или ДНК) — где нет ансамбля многих однородных объектов, нет и случайных величин.



В середине 1960-х годов разным людям (Колмогоров, Соломонов, Левин, Чейтин) стало понятно, что можно определять количество информации (сложность) индивидуального объекта как минимальную длину программы, которая этот объект порождает (при естественных ограничениях на язык программирования). Возникла алгоритмическая теория информации, которая оказалась связанной с разными областями: от философских вопросов оснований теории вероятностей (когда мы отвергаем статистические гипотезы?) до комбинаторики (неравенства, связывающие размеры множеств и их проекций) и теории вычислимости.

Лекцию, которую мы выбрали для вас сегодня, читал на факультете компьютерных наук Вышки известный математик Александр Шень. Когда-то он под руководством Владимира Успенского, ученика Колмогорова, защитил диссертацию «Алгоритмические варианты понятия энтропии».

Как недавно признался Цукерберг, «я никогда не стал бы программистом, если бы не играл ребёнком в компьютерные игры». Не станем утверждать, что путь к успеху в IT лежит через геймерство. Но всё же без тесного знакомства с самыми разными программами и гаджетами программисту не обойтись. И в наши дни знакомство это начинается с достаточно раннего детства. Информационные технологии уже давно проникли в нашу жизнь. Современные программисты, в детстве игравшие на приставках и компьютерах, зачастую сталкивались с непониманием родителей, в чьей молодости не было подобных вещей. Зато теперь эти самые программеры сами обзавелись детьми и гораздо лучше понимают их увлечения. Зачастую даже становятся этакими наставниками по хайтек-развлечениями, обучая детей премудростям комбо-ударов, постройки юнитов и частой отправки врагов на респаун. Как волки обучают волчат азам охоты. И нам стало любопытно, во что же программисты сегодня могут поиграть со своими детьми? И не просто поиграть, а с пользой для молодого ума.

Перевод поста Виталия Каурова "Automating xkcd Diagrams: Transforming Serious to Funny".
Скачать файл, содержащий текст статьи, интерактивные модели и весь код, приведенный в статье, можно здесь.
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко за помощь в переводе.

---

Утром в понедельник я наткнулся на интересный вопрос, опубликованный в Mathematica Stack Exchange, с нехитрым заголовком — "создание графиков в xkcd-стиле". Из-за популярности веб-комиксов xkcd Рэндалла Манро (Randall Munroe), я ожидал, что люди добавят себе несколько закладок этой страницы и с десяток up-vote. Тогда я ещё не знал, как всё обернётся. Сложно предсказать вирусность какого-то мема, однако если удалось создать такой, то весьма здорово наблюдать, как растёт его популярность и как он распространяется в интернете. Через два дня этот пост имел уже более 100 тысяч просмотров, двести up-vote и 150 закладок; стали возникать ответы и схожие посты в других разделах Stack Exchange, в Twitter разразился небольшой ураган по этому поводу, появлялись обсуждения в Hacker News и reddit. Тут я приведу оригинал поста Amatya с примером изображения в xkcd-стиле:

«Я получил электронное письмо, на которое я захотел ответить с графиком в xkcd-стиле, но я не мог справиться с этим. Всё, что я рисовал, выглядело как надо, однако я не мог придумать такой команды для Plot Legends, чтобы сделать фрагменты текста плавающими. Может, есть какие-то идеи, как можно было бы создать графики в xkcd-стиле? Когда всё выглядит рисованным от руки и неточным. Думаю, рисование таких странных кривых в Mathematica должно быть трудным в реализации.»

Вышла третья версия OpenCV (Open Computer Vision Library) — популярной библиотеки алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым исходным кодом.

Релиз включает примерно 1500 патчей, отправленных через github. Упомянуто, что в OpenCV использовано большое количество интеллектуальной собственности Intel (IPPCV), которую компания передала пользователям библиотеки бесплатно, без лицензионных выплат, для коммерческого и некоммерческого использования. Аппаратное ускорение с использованием OpenCL теперь доступно разработчикам через T-API (transparent API). Помимо этого, в третью версию OpenCV добавлено огромное количество новых возможностей, улучшений производительности и стабильности, подробнее обо всём можно почитать по ссылке.

Это первая стабильная версия библиотеки, которая полностью поддерживает Python 3. Для Windows и Python 3.4 бинарники уже можно скачать на сайте lfd.uci.edu. Модуль всё ещё имеет название cv2.

Сегодня мы обсудим тему облачной инфраструктуры и интеграции возможностей Big Data в традиционные ИТ-системы. Отправной точкой этого обзора послужили заметки ряда экспертов данной отрасли.

Благодаря популярности CSS фреймворка Bootstrap, для него разработали массу различных дополнений. Даже сейчас вы можете использовать Bootstrap практически для любой задачи при разработке и оформлении вебсайта.

Для статьи я подобрал наиболее полезные дополнения «на все случаи жизни».

Одна вещь, которая заставляет меня смотреть со стороны на ORM, как они так стараются скрыть и абстрагировать все силу и выразительность SQL. Прежде чем я напишу дальше, позвольте мне сказать что, Frans Bouma напомнил мне вчера, что есть разница между ORM и людьми, которые их используют. Это всего лишь инструменты (в ORM) и я с этим согласен, так же я согласен, что не плохой фастфуд делает людей полными, а это люди, которые едят его слишком много.

Вместо того чтобы, ругать ORM я хотел бы рассказать вам, почему я не использую ОО абстракцию в основании моей базы данных. Если коротко: потому что SQL может вам сильно помочь выразить значение вашего приложения с точки зрения данных. Единственный способ знать как работает ваше приложение это знать по каким данным оно генерируется.

Рассуждая о функциональном программировании, люди часто начинают выдавать кучу «функциональных» характеристик. Неизменяемые данные, функции первого класса и оптимизация хвостовой рекурсии. Это свойства языка, помогающие писать функциональные программы. Они упоминают мапирование, каррирование и использование функций высшего порядка. Это приёмы программирования, использующиеся для написания функционального кода. Они упоминают распараллеливание, ленивые вычисления и детерменизм. Это преимущества функциональных программ.

Забейте. Функциональный код отличается одним свойством: отсутствием побочных эффектов. Он не полагается на данные вне текущей функции, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Все остальные «свойства» можно вывести из этого.

Нефункциональная функция:

a = 0
def increment1():
    global a
    a += 1

Функциональная функция:

def increment2(a):
    return a + 1

Вместо проходов по списку используйте map и reduce

Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (@anokhinn), Владимир Гулин (@vgulin) и Павел Нестеров (@mephistopheies).



Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.

Ionic framework — один из самых широко обсуждаемых фреймворков. Как гласит официальный сайт, Ionic — это SDK для создания гибридных мобильных приложений, набор CSS и JS компонент, созданный на основе AngularJS, SASS, Apache Cordova.

На момент написания статьи репозиторий Ionic насчитывает 15300 звездочек, а сумма инвестиций в компанию Drifty, чьим продуктом является Ionic, уже достигла $3.7 миллиона.

Посмотрим, что интересного предлагает Ionic для разработчика.

Часто нам приходится совершать со своим iPhone монотонные и довольно скучные манипуляции, которые заставляют нас с завистью смотреть на десктопы с их безграничными возможностями настройки, скриптинга и автоматизации действий. Да что там десктопы — даже на пользователей Android с их вездесущим Tasker’ом, с помощью которого можно запрограммировать смартфон на что угодно. В iOS существование подобных приложений невозможно, но у нас есть небольшая лазейка.

В этой статье я хочу рассказать о Pythonista — среде разработки на языке Python (версии 2.7.5) для iOS, которая позволяет в том числе писать полноценные приложения с графическим интерфейсом. Однако мы будем использовать ее для несколько иных целей — для создания простых подсобных скриптов, которые будут автоматизировать рутинные операции.

После полугодового обследования местности Puhrump Hills у подножия горы Шарпа, марсоход двинулся к горе, но прошел всего 30 метров. Небольшая смена локации привела к новым находкам, которые требуют нового этапа исследований.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод публикации «30 Amazing PHP Libraries for Programmers and Developers». Авторы собрали несколько удивительных PHP-библиотек, которые помогут реализовать некоторые классные вещи, не прилагая много усилий. Цель обзора состоит в том, чтобы преподнести что-то новое, поэтому список не включает популярные библиотеки.

Введение

Python, точнее его самый известный представитель CPython, не очень предназначен для каких-либо быстрых расчетов. Иначе говоря, производительность у него не такая уж хорошая. А вот скорость разработки и читаемости отличная.

О читаемости и пойдет речь, а точнее как ее увеличить.

Привет, Хабр!

Взявшись за работу над образовательным проектом Хекслет, мы понимали, что на нас ложится большая ответственность. К нам приходит огромное количество новичков с вопросами и комментариями, такими как:

• С чего начать обучение программированию?
• У вас есть курс по Java для новичков, но я слышал, что нужно изучать Python, правда ли это?
• На других сайтах все просто и понятно, а у вас какие-то компиляции и тесты!
• Непонятно зачем нужен этот ваш курс по алгоритмам, в реальной жизни все алгоритмы уже реализованы в стандартных библиотеках

Но сложнее всего объяснить новичку, грубо говоря, во что он ввязывается. Благодаря очень простым, игровым образовательным проектам многие считают, что программирование это очень легко, а наши виртуальные машины, где нужно запускать тесты и компилировать код – это надуманная сложность. Давно хотелось найти такой материал, который бы подготовил новичка к длинному и сложному пути к карьере программиста. И недавно наши коллеги из Viking Code School такой материал написали! А мы его перевели для вас.



Квинси Ларсон был просто “офисным парнем в костюме”. Он решил научиться программировать. Начал спрашивать людей вокруг. Изучил немного Руби, потом быстренько посмотрел на другие языки вроде Scala, Clojure и Go. Он изучил Emacs, а потом Vim, а потом раскладку Dvorak. Он втыкал в Линукс, копался с Лиспом и кодил на Питоне, и жил при этом в командной строке больше полутора лет.

Его швыряло туда-сюда как листочек в торнадо. Каждый совет, который он слышал, тащил его то в одну, то в другую сторону, до тех пор пока он не прошел “каждый онлайн-курс по программированию во вселенной”. В конце концов, не смотря на то, что он получил работу разработчика ПО, Квинси:

… был уверен, что на первый взгляд нормальные программисты, с которыми я общался, были на самом деле социопатами, которые получили, а потом подавили в себе, травму при изучении программирования.

Ох. Звучит знакомо?

Мотивированный статьей пользователя BubaVV про предсказание веса модели Playboy по ее формам и росту, автор решил углубиться if you know what I mean в эту будоражащую кровь тему исследования и в тех же данных найти выбросы, то есть особо сисястые модели, выделяющиеся на фоне других своими формами, ростом или весом. А на фоне этой разминки чувства юмора заодно немного рассказать начинающим исследователям данных про обнаружение выбросов (outlier detection) и аномалий (anomaly detection) в данных с помощью реализации одноклассовой машины опорных векторов (One-class Support Vector Machine) в библиотеке Scikit-learn, написанной на языке Python.

Данная статья посвящена описанию работы с пакетом PGFPlots, разработанного для популярной настольной издательской системы LaTeX. Однако, если вы даже не знакомы с последней, это не повод расстраиваться и бросать чтение этой статьи, ведь, возможно, те замечательные примеры, которые будут далее приведены, и необычайная мощность и удобство PGFPlots вдохновят вас на изучение LaTeX.