Информационные интеллектуальные сети, Семантический Веб, Веб 3.0, ИИ… Эти слова все чаще стали появляться в нашем обиходе.

Целая эпоха универсального Интернета заканчивается. Она начинает сменяться до того, как мы начинаем это ощущать. На смену едва оформившемуся термину Web 2.0 уже приходит другой, непонятный и загадочный на первый взгляд — Web 3.0, или же просто «Семантический Веб».

О том, что это такое и куда движется наш интернет, я хотел поговорить в этой статье.

«Как автоматизировать сочинение музыки?» — этот вопрос тревожит умы музыкантов еще со времен средневековья. Кеплер превращал траектории движения планет в музыку; Моцарт и его современники изобрели игру в «музыкальные кости» — они броском кубиков выбирали из большой таблицы такты и составляли из них менуэты. Но только с появлением компьютеров алгоритмическая генерация музыки получила настоящее развитие. Теория вероятности, марковские цепи, искусственные нейронные сети — все это стало инструментами создания музыки.

Перевод статьи Андрея Бауера — The HoTT book

Книга по HoTT закончена!

Начиная с весны, и даже раньше, я участвовал в командном проекте по написанию книги по гомотопической теории типов (Homotopy Type Theory). Она наконец написана и готова к употреблению. Вы можете скачать книгу бесплатно: homotopytypetheory.org/book. Майк Шульман рассказал о содержании книги, так что я не буду повторять то же самое. Вместо этого я бы хотел прокомментировать некоторые социо-технологические аспекты создания книги и, в частности, рассказать о том, чему нас научило сообщество Open source.

Доброго времени суток, Хабрахабр. Сегодня на крыле принес еще один перевод я (pdf-ки гугловского стайл гайда выложены). Хотя, кто знает, если кто-то оценит сию работу — быть может появится и продолжение. Как-то днём одним, предложил мне мой широко известный в узких кругах коллега scraplesh почитать ресурс — The Hitchhiker’s Guide to Python! называемый. Ресурс этот понравился мне. Понравились советы выдаваемые там. Понравилась канва повествования и вообще понравилось направление мысли автора. А если что-то хорошо на Ваш вкус, то нужно передавать это из уст в уста:) Итак, решил я сделать перевод данного ресурса. Но не всё так сразу — сначала будет пробная статья «на отклик» хабрасообщества. Если уважаемым гикам понравится сия тематика и изложение — будем стараться выпускать новые части. На первый «отклик» я выбрал раздел — "Writing Great Code" и в нем два подпункта «Structure is Key» и «Modules». Откликнемся под катом.

Интро

Это краткий перевод основных тезисов из брошюры «Web API Design. Crafting Interfaces that Developers Love» Брайана Маллоя из компании Apigee Labs. Apigee занимается разработкой различных API-сервисов и консталтингом. Кстати, среди клиентов этой компании засветились такие гиганты, как Best Buy, Cisco, Dell и Ebay.

В тексте попадаются комментарии переводчика, они выделены курсивом.

Собираем API-интерфейсы, которые понравятся другим разработчикам

Понятные URL для вызовов API

Первый принцип хорошего REST-дизайна — делать вещи понятно и просто. Начинать стоит с основных URL адресов для ваших вызовов API.

Ваши адреса вызовов должны быть понятными даже без документации. Для этого возьмите себе за правило описывать любую сущность с помощью коротких и ясных базовых URL адресов, содержащих максимум 2 параметра. Вот отличный пример:

/dogs для работы со списком собак
/dogs/12345 для работы с отдельной собакой

Конкурс ImageNet состоялся в октябре 2012 года и был посвящен классификации объектов на фотографиях. В конкурсе требовалось распознавание образов в 1000 категорий.

Команда Хинтона использовала методы deep learning и сверточных нейронных сетей, а также инфраструктуру, созданную в Google под руководством Jeff Dean и Andrew Ng. В марте 2013 года Google инвестировал в стартап Хинтона, основанный при университете Торонто, тем самым получив все права на технологию. В течение шести месяцев был разработан сервис поиска по фотографиям photos.google.com.

Иногда возникают такие ситуации, когда нужно прочитать QR код, а смартфона под рукой нет. Что же делать? В голову приходит лишь попробовать прочитать вручную. Если кто-нибудь сталкивался с такими ситуациями или кому просто интересно как же читается QR код машинами, то данная статья поможет вам разобраться в этой проблеме.

В статье рассмотрены базовые особенности QR кодов и методика дешифрирования информации без использования вычислительных машин.

Иллюстраций: 14, символов: 8 510.

Хай, Хабр!
Сегодня я хочу представить, дорогому хабрасообществу свой первый хабраперевод. Программировать на языке Python — подобно песне. Но еще лучше, когда Ваш код читаем и понятен, а значит чуть более поэтичен, чем обычно бывает производстве. У каждого свои правила и свои стереотипы относительно написания и оформления исходного кода, на каком бы языке он ни был написан. Множество копий сломано о щиты на форумах, но, как ни крути, нельзя не считаться с мнением авторитетных товарищей. Так что сейчас будет представлен перевод первой части стайл-гайда для языка Python от Google. Коснется он именно постулатов написания кода (вторая часть тоже скоро появится, а посвящена она будет форматированию исходного кода). Сразу предупреждаю: тут много (если не большая часть) прописных истин, которые все знают уже давно. Но я искренне надеюсь, что Вы сможете найти тут что-то новое или хотя бы вспомнить старое. Приступим под катом. И pdf тут как тут.

В предыдущих материалах этого цикла мы рассматривали методы предварительной обработки данных при помощи СУБД. Это может быть полезно при очень больших объемах обрабатываемой информации. В этой статье я продолжу описывать инструменты для интеллектуальной обработки больших объёмов данных, остановившись на использовании Python и Theano.

Месяц назад вышла четвертая версия фреймворка Foundation от компании Zurb, достойной альтернативы Twitter Bootsrap.
В данной версии делался упор на мобильные устройства. В компании считают, что дизайнеры должны ориентироваться в своей работе в первую очередь на мобильные устройства, а после уже на декстопы.

(Дата публикации оригинала — 12.04.2013)
Выбор JavaScript MVC фреймворка — тяжёлая работа. Нужно учесть много факторов, и число вариантов выбора может быть огромно. Достаточно взглянуть на проект ToDoMVC (о нем по-русски).

Я работал с 4 фреймворками: Angular, Backbone, CanJS и Ember. Поэтому решил сделать сравнение, чтобы помочь вам решить, какой из них использовать. Я выделю несколько факторов, которые вы можете использовать при выборе. Каждый фактор будет иметь оценку от 1 до 5 (больше — лучше). Я старался быть беспристрастным, но, конечно, оценки основаны на личном опыте.

По мере работы с базами данных, ознакомления с их плюсами и минусами, возникает момент, когда принимается решение миграции с одной СУБД в другую. В данном случае возникла задача переноса сервисов с MySQL на PostgreSQL. Вот небольшой перечень вкусностей, которые ждут от перехода на PostgreSQL, версии 9.2 (с более подробным списком возможностей можно ознакомится тут):

• наследование таблиц (есть ограничения, которые обещают в будущем исправить)
• диапазоны: int4range, numrange, daterange
• поддержка из коробки несколько языков для хранимых функций (PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python и голый C)
• оператор WITH, позволяющий делать рекурсивные запросы
• (планируется) материализованные представления (частично они доступны и сейчас — как IUD правила к представлению)
• (планируется) триггера на DDL операции

Как правило, существующие решения опираются на работу с уже готовым SQL дампом, который конвертируется в соответствии с синтаксисом целевой БД. Но в некоторых случаях (активно использующееся веб-приложение с большим объемом информации) такой вариант несет определенные временные затраты на создание SQL дампа из СУБД, его конвертации и загрузку получившегося дампа снова в СУБД. Поэтому оптимальней будет online-вариант (прямиком из СУБД в СУБД) конвертера, что может существенно уменьшить простой сервисов.

Я системный администратор по роду деятельности. Поддерживаю удаленно сервера разных клиентов. Нередко приходится слышать от клиента просьбу дать шелл-доступ на сервер. С одной стороны просьба вполне обоснованная: сервер не мой, да и доступ клиенту нужен, чтоб меня же не дергать по пустякам (скажем, посмотреть, не закончилось ли место на диске или все ли процессы запущены). С другой стороны клиент зачастую практически не имеет опыта работы в unix, и нет никакой гарантии, что я смогу все исправить после того, как клиент по незнанию сотрет что-нибудь с диска или заблочит мне доступ, удалив правила фаервола. Зачастую клиенты и сами это понимают, но настаивают на предоставлении им доступа, не видя другого выхода.

Казалось бы, можно дать клиенту урезанный шелл и контролировать исполнение «опасных» команд при помощи sudo. Однако даже если с точки зрения безопасности удается все удачно «разрулить», это не решает всех проблем. Клиента приходится учить основам работы в командной строке, отвечать на шквал вопросов и разбираться, что и почему у него не получается. Время, затрачиваемое на поддержку, увеличивается значительно.

Пытаясь найти решение я наткнулся на описание модуля Cmd для Python. Данный модуль позволяет с минимальными затратами написать подобие интерфейса командной строки c необходимым набором команд.

Когда при разработке веб-проекта встаёт задача учёта часовых поясов пользователей, то каждый раз решение как будто приходится изобретать заново. Из множества известных мне проектов решивших эту задачу я не припомню ни одного решения, которое можно было бы назвать простым, прозрачным для всей архитектуры и универсальным.

А что если хочется просто несколько строчек кода, и чтобы весь остальной код никогда не узнал, что данные клиенту нужно отдавать в другом часовом поясе, и что в данных пришедших от клиента время может быть указано с часовым поясом отличным от серверного? Для решения этой и многих других задач, сегодня я расскажу вам про одну лаконичную и функциональную библиотеку для PHP.

И так, встречайте — Dater, и его основные возможности:

• Биндинг форматов
• Локализация текстов и форматов
• Расширение списка опций форматирования
• Автоопределение часового пояса
• Конвертация времени с учётом часового пояса
• Автоматическая конвертация времени в $_GET, $_POST, $_REQUEST с учётом часового пояса
• Автоматическая конвертация часового пояса в шаблоне отправляемых данных

Долго думал над заголовком, в итоге в него попали пара интересных вопросов из докладов прошедшей недавно, уже восьмой по счету, конференции «Свободное программное обеспечение в высшей школе».

Мероприятие это традиционно проводится зимой в уютном здании Университета города Переславля-Залесского Ярославской области, в несколько как бы семейной обстановке, а потому совсем широкой общественности не известное. А меж тем, каждый год бывают весьма любопытные доклады, и еще более интересные докладчики. Четыре из них хотелось бы выделить в этом топике, хотя внимания заслуживают все. По традиции тематика докладов (особенно в первый день) выходит за рамки тематики конференции, и тем интереснее их слушать.

1) «СПО. Кризис среднего возраста?» (Хотел вынести в заголовок топика один из слайдов доклада — «Куда уехал цирк?», но воздержался)
В преддверии 30-летнего юбилея движения GNU, известный аналитик Антолий Якушин, человек широчайших познаний в области программного обеспечения, подводит некоторые итоги и, в частности, рассказывает: куда направлен отток разработчиков свободных проектов, так ли это страшно, почему в MIT сейчас так мало свободных проектов, почему Столлман не является социалистом и прочие животрепещущие вопросы

Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу.

Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом использование энтропии помогает при создании классификаторов. После чего, в общих чертах сформулируем алгоритм построения дерева принятия решений и его особенности.

Изучая Python3, я портировал (как смог) библиотечку PyBrain. Об этом я уже писал здесь.

Теперь же я хочу немного «поиграть» с данной библиотечкой. Как я уже говорил в предыдущем посте, питон я только начал изучать, так что все написанное в этой статье не стоит воспринимать как Истину. Изучение — это путь, и он извилист.

Задачу поставим перед искусственной нейронной сетью (ИНС) весьма простую — классификацию, а именно: распознавание букв латинского алфавита.

Вроде бы классический пример, про него уже писали на хабре неоднократно: «Что такое искусственные нейронные сети?», «Нейронные сети и распознавание символов» и т.д.
Но моей целью стоит изучение питона на не самых простых примерах. Т.е. учимся сразу на сложном и незнакомом. Так мы найдем в два раза больше граблей, что позволит нам копнуть в глубины языка, разбираясь с «почему не работает?».

Под хабракатом вас ждёт: описание способа подготовки данных на PyQt4, использование модуля argparse, ну и конечно же PyBrain!

Введение

Webrtc на хабре уже неоднократно упоминался, хотелось бы рассказать немного про техническую часть реализации и осветить создание небольшого видео чата. Хочу сразу оговорится, что реализация webrtc постоянно меняется, в том числе названия функций api, их параметры.
Всем, кому просто хотелось бы посмотреть сразу как это все работает, сюда: apprtc.appspot.com демка от гугла все что нужно — это перейти по ссылке и послать её еще кому-нибудь уже с номером комнаты. В конце нужно поменять цифры если окажется что комната переполнена. Кому интересно как это все работает добро пожаловать под кат

От переводчика:
Многие знают, что ffmpeg — это сила, но не все знают, какая именно. Он многогранен и безграничен, а его man объёмен и местами малопонятен, лишь немногие постигли дао профессиональной работы с ним. И тем не менее, этот инструмент может быть полезен почти всем, кто хоть иногда работает с видео и звуком, даже на бытовом уровне. О некоторых полезных консольных командах ffmpeg и пойдёт речь в статье. В некоторых местах я взял на себя смелость вставить ссылки на поясняющие статьи.

ffmpeg — это кроссплатформенная open-source библиотека для обработки видео- и аудиофайлов. Я собрал 19 полезных и удивительных команд, покрывающих почти все нужды: конвертация видео, извлечение звуковой дорожки, конвертирование для iPod или PSP, и многое другое.

1. Получение информации о видеофайле

ffmpeg -i video.avi

2. Превратить набор картинок в видео

ffmpeg -f image2 -i image%d.jpg video.mpg

Эта команда преобразует все картинки из текущей директории (названные image1.jpg, image2.jpg и т.д.) в видеофайл video.mpg

(примечание переводчика: мне больше нравится такой формат:

ffmpeg -r 12 -y -i "image_%010d.png" output.mpg

здесь задаётся frame rate (12) для видео, формат «image_%010d.png» означает, что картинки будут искаться в виде image_0000000001.png, image_0000000002.png и тд, то есть, в формате printf)

Предлагаем вашему вниманию очередную подборку с ссылками на новости и материалы.

Приятного чтения!