User
Привет, Хаброжители! Книга закладывает фундамент для дальнейшего овладения технологией глубокого обучения. Она начинается с описания основ нейронных сетей и затем подробно рассматривает дополнительные уровнии архитектуры.
Привет, Хаброжители! Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Эта книга предназначена для разработчиков МО и энтузиастов глубокого обучения, интересующихся искусственным интеллектом и желающих освоить метод обучения с подкреплением. Прочитайте эту книгу и станьте экспертом в области обучения с подкреплением, реализуя практические примеры в работе или вне ее. Знания в области линейной алгебры, математического анализа и языка программирования Python помогут вам понять логику изложения материала. 
В прошлой статье я описал алгоритм, позволяющий строить более интересные (в противовес более коротким, как делают всякие яндексы-гуглы) пешеходные маршруты между двумя точками. Алгоритм загружал достопримечательности, парки и прочие приятные и интересные для пешеходов объекты из Open Street Map и прокладывал маршрут через них. В итоге путь мог оказаться на 10-20% длиннее, но гораздо живописнее и интереснее.
Фото города — Alex 'Florstein' Fedorov
В комментариях многие написали, что кроме маршрутов между двумя точками им интересно было бы строить круговые маршруты, которые бы начинались и заканчивались в одной и той же точке и укладывались в заданный лимит времени. Например, если у вас есть два часа до поезда или до встречи с друзьями, съездить куда-то далеко вы за это время не успеете, а вот погулять и посмотреть красоты поблизости вполне можно.
После некоторого количества экспериментов я сочинил генетический алгоритм, который строит достаточно неплохие (для меня) маршруты в такой ситуации. Под катом описание принципа работы и несколько примеров.
Полтора года назад, читая работы про уязвимости Meltdown и Spectre, я поймал себя на том, что не очень понимаю разницу между сокращениями i.e. и e.g. Т.е. по контексту вроде бы понятно, но потом вроде бы как-то и не совсем то. В результате я тогда сделал себе небольшую шпаргалку именно по этим сокращениям, чтобы не путаться. И тогда же появилась идея этой статьи.
Прошло время, я набрал коллекцию встреченных в английских источниках латинских слов и сокращений и сегодня готов поделиться ею с читателями Хабры. Стоит заметить, что многие из этих фраз активно употребляются и в академической литературе на русском языке, но в английском они – частые гости даже в массовых источниках. Надеюсь, что эта подборка пригодится людям, не занимающимся научной работой в русскоязычной среде, но часто сталкивающимся с более-менее серьезными текстами на английском, где латинские вкрапления могут сбить с толку.
