Если вы не готовы тратить на английский хотя бы 2 часа в день, то дальше можно не читать.
Учим английский дешево и эффективно
Если вы не готовы тратить на английский хотя бы 2 часа в день, то дальше можно не читать.
User
На той неделе darkk описал свой подход к проблеме распознавания состояния моста(сведён/разведён).
Алгоритм, описанный в статье, использовал методы компьютерного зрения для извлечения признаков из картинок и скармливал их логистической регрессии для получения оценки вероятности того, что мост сведён.
В комментариях я попросил выложить картинки, чтобы можно было и самому поиграться. darkk на просьбу откликнулся, за что ему большое спасибо.
В последние несколько лет сильную популярность обрели нейронные сети, как алгоритм, который умудряется в автоматическом режиме извлекать признаки из данных и обрабатывать их, причём делается это настолько просто с точки зрения того, кто пишет код и достигается такая высокая точность, что во многих задачах (~5% от всех задач в машинном обучении) они рвут конкурентов на британский флаг с таким отрывом, что другие алгоритмы уже даже и не рассматриваются. Одно из этих успешных для нейронных сетей направлений — работа с изображениями. После убедительной победы свёрточных нейронных сетей на соревновании ImageNet в 2012 году публика в академических и не очень кругах возбудилась настолько, что научные результаты, а также програмные продукты в этом направлении появляются чуть ли не каждый день. И, как результат, использовать нейронные сети во многих случаях стало очень просто и они превратились из "модно и молодёжно" в обыкновенный инструмент, которым пользуются специалисты по машинному обучению, да и просто все желающие.
Представляю вашему вниманию перевод своей статьи Amazon software engineer interview, изначально опубликованной на английском на sobit.me.
Не так давно со мной связался технический рекрутер из Amazon. Компания организовывала трехдневное онсайт собеседование по найму программистов в их берлинский офис.
Весь процесс, начиная с того, как со мной связались, и заканчивая подписью контракта, занял около двух месяцев. Я хотел бы поделиться опытом, как все прошло, и что, на мой взгляд, помогло мне получить работу.
Если я не упомянул чего-то важного в статье, спрашивайте в комментариях. Постараюсь ответить максимально подробно.
Здравствуйте. Сегодня я расскажу как можно создать единый установочный носитель с множеством разных версий Windows не прибегая к использованию стороннего ПО. Таким образом вы будете полностью понимать какие манипуляции мы выполняем.
Также я сделаю упор на то, чтобы как можно меньше энтропии привносить в этот мир изменять структуру оригинальных установочных дистрибутивов.
Кому интересно — прошу под кат.
Однажды, мне стало интересно: насколько статьи на Хабре связаны между собой? Поэтому сегодня мы займемся исследованием связности статей, и конечно не только посчитаем численные метрики, но и увидим картину целиком.
(это не просто картинка для привлечения внимания, а граф цитирования статей внутри Хабрахабра, где размер вершин определяется числом входящих рёбер, i.e., "количеством цитат внутри Хабра")
Началось всё с того, что в комментариях к статье про Хабра-граф и карму Tiberius и Loriowar озвучили идею, фактически витающую в воздухе: а почему бы не взглянуть на граф цитирования статьёй внутри самого Хабра?
Вы спрашивали? Мы отвечаем. Для того чтобы рассказ не был размахиванием рук, конкретизируем разбираемые вопросы:
Q1: Как выглядит граф цитирования Хабрахабра и какие в нём хабы (hubs and authorities)?
Q2: Насколько связным является сообщество (граф цитирования) и какие в нём кластеры?
Под катом трафик. Все картинки кликабельны.
Как многие помнят, некоторое время я развивал статический анализатор Java-байткода FindBugs. Однако проблем в FindBugs накопилось столько, что я решил, что будет проще написать новый анализатор байткода. Я не очень творчески назвал его HuntBugs. Разработка ведётся на GitHub. Он пока в ранней стадии разработки, иногда глючит и покрывает примерно 35% диагностик из FindBugs, но при этом добавляет свои интересные штуки. Попробовать можно на вашем Maven-проекте с помощью команды mvn one.util:huntbugs-maven-plugin:huntbugs
(отчёт пишется в target/huntbugs/report.html
). Альтернативно можно собрать вручную из гита и запустить приложение командной строки one.util.huntbugs.HuntBugs
, которому можно подавать на вход JAR-файлы или каталоги с .class-файлами.
Как-нибудь потом, когда проект несколько повзрослеет, я расскажу о нём более подробно. А в этой статье я покажу, чего интересного нашёл HuntBugs в IntelliJ IDEA Community Edition. Я скачал с официального сайта и поставил последнюю версию этой IDE, а затем натравил HuntBugs на файл lib/idea.jar
, в котором почти всё и лежит. Я люблю тестировать статический анализ на IDEA, потому что это IDE, в которой самой есть очень неплохой статический анализатор и разработчики им явно пользуются. Интересно посмотреть, что остаётся после него.