В человеческой культуре есть один удивительный парадокс. Еще 300 лет назад был изобретен потрясающий по эффективности способ познания реальности под названием «Научный метод». Его достижения сегодня мы видим повсюду – в виде огромного развития науки и техники. И в чем тут парадокс, спросите вы? А парадокс заключается в том, что этот метод, дающий столь масштабные результаты, большей частью людей практически не используется!

Это действительно странно, но это факт. Уже черт знает сколько лет изобретенный способ максимально эффективного взаимодействия с реальностью (и проверенный миллионами экспериментов) – даже учеными, как правило, используется не всегда. Выходя из научной лаборатории, ученые забывают о научном методе. Про всех остальных и говорить нечего.

По сути говоря, большая часть населения планеты до сих пор живет в средневековье. Чтобы пояснить, что это означает, я для начала расскажу, в чем же собственно заключается научный метод и как он возник.

Приветствую всех. В сегодняшней статье речь пойдёт о том, как можно реализовать собственный высокоуровневый API в управляемом коде для работы с устройствами печати, от установки нового монитора печати в системе и до получения обработанного драйвером устройства печати документа с порта принтера.

Как и в прошлый раз, статья будет полезна для ознакомления разработчикам младшего и среднего звена. В процессе изучения материала, Вы узнаете как можно обращаться к низкоуровневым DLL WinAPI в C# с помощью P/Invoke, как установить, настроить и удалить из системы мониторы печати, драйвера принтера, само устройство печати, открыть и связать порт для перенаправления входных данных с устройства печати на монитор, познакомитесь с ключевыми моментами применения маршалирования. Так же мы на практическом примере разберёмся, как с помощью нашего API можно удобно манипулировать устройствами печати в системе, узнаем как можно перехватить обработанные данные после печати с принтера и, например, отправить их на сервер.

---

Самое простое определение успеха: постановка, стремление и достижение цели.

---

Доля людей, успешно добивающихся задуманного — менее 10%. Только 8% новогодних обещаний выполняются.

Продажа продуктов по самореализации и мотивации — многомиллиардный рынок. Эти семинары и тренинги помогают достигать миллионную прибыль своим авторам, но не помогают добиваться целей. К успеху приходят все те же 10%.

Существует множество методик по достижению целей. Некоторые из них подтверждены научными исследованиями, но сами по себе они не приводят к успеху.

Главный ключ к успеху — человек, который его достигает

Важно не количество полученных нами знаний, а то как мы их применяем. И успех зависит не от дорогого тренинга или крутого коуча, а только от нас.

Основное отличие тех 10% победителей не в генах или воспитании: они не сходят с пути, работают над достижением цели и не опускают руки, если что-то не получается. Они действуют.

Действие — неотъемлемая часть успеха

Любая задача требует действий, а их начало и конец — в мозге. Наш мозг работает над достижением целей и задач, но в нем существует множество барьеров. О них, а точнее о том как ими управлять, и рассказывает книга.

Прокрастинация — явление, жертвой которого становятся все, даже животные не могут ему противостоять. Несколько лет назад проблему ярко описал Тим Урбан на страницах своего блога Wait But Why. И раз уж прокрастинация неизбежна, стоит постараться извлечь пользу и из неё — я составил подборку из шести онлайн-сервисов (и их альтернатив), которые помогут научиться чему-то новому, даже когда работать нет никаких сил.

Привет всем, меня зовут Чудинов Денис и сегодня мы будем искать математику в веб-аналитике.
Трафик, из всех физических явлений, является достаточно сложным с точки зрения природы процесса, так как, насколько мне известно, еще никто не сформулировал математические законы, описывающие трафик. Тем не менее, попробуем применить элементарные методы теории вероятности и математической статистики для формализации и оценки правдоподобия наших суждений.

В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом создания SaaS-сервиса на базе LAMP стека, Postio и доведения сервиса до состояния, когда он стал приносить 3 700 долларов ежемесячно (до обрушения рубля было почти 7 000). Сразу надо сказать, что эта история не имеет ничего общего с инвесторами, с золотой лихорадкой Кремниевой долины и с какой-то сверхсовременной технологией. Просто незамысловатая история от независимого разработчика о создании прибыльного SaaS-сервиса, который может сделать любой. Этот веб-сервис был сделан для внутреннего рынка России, поэтому я перевёл всё на английский и в доллары для удобства (пожалуйста, обратите внимание, что это перевод моей статьи, которая изначально была написана для англоязычной аудитории). Но, с другой стороны, этот опыт является довольно универсальным и может быть применён везде. По сути, это инструкция по созданию проектов такого рода.

Три года назад я решил заняться SMM, и самым простым способом сделать это показалось запустить свою собственную группу в какой-нибудь нише и попытаться развить её. Facebook был уже, мягко говоря, довольно конкурентным на тот момент, поэтому я запустил свою тестовую группу на базе «ВКонтакте». Я выбрал очень популярную нишу, потому что всё, что я хотел, — это научиться, а не доминировать на рынке.

Наверное, я должен немного отвлечься и сказать, что VK.com имел и до сих пор имеет процветающую «экосистему» таких групп, которая приносит прибыль их владельцам. Это — своеобразный рынок, который Facebook прикрыл уже давно. И этот базар является прекрасной средой для обучения и экспериментов.

Создание программного обеспечения для стартапов — серьёзная задача. Не потому, что само написание программного обеспечения является довольно трудным, а потому, что у большинства стартапов места для выполнения такой работы далеки от оптимальных. За свои более чем 10 лет опыта разработчика ПО для стартапов я научился не доверять способности работодателей обеспечить мне адекватную рабочую среду, и это мешает мне выполнять работу для них наилучшим образом. Я, по своей природе, амбициозный, энергичный, и я не хочу ничего более, чем выдать на том месте, где я работаю, лучшее из того, что я могу. Я отдаю себя на 100% компании, в которой я работаю. Но в большинстве мест, где я работал, было сделано немало, чтобы воспрепятствовать мне в этом. Вот почему в какой-то момент времени я занял чёткую позицию: отныне я буду работать только «удалённо».

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

В конце прошлого года “искусственный интеллект” многократно упоминали в итогах и прогнозах IT-индустрии. И в нашу компанию, которая занимается информационной безопасностью, всё чаще стали присылать из различных изданий вопросы про перспективы AI. Но эксперты по безопасности не любят комментировать эту тему: возможно, их отталкивает именно эффект “жёлтой прессы”. Легко заметить, как возникают такие вопросы: после очередной новости типа “Искусственный интеллект научился рисовать как Ван Гог” журналисты хватаются за горячую технологию и идут опрашивать по ней всех подряд – а чего может достичь AI в животноводстве? А в сфере образования? Где-то в этом списке автоматически оказывается и безопасность, без особого понимания её специфики.

Кроме того, журналистика, щедро подкормленная IT-индустрией, обожает рассказывать о достижениях этой индустрии в рекламно-восхищенных тонах. Именно поэтому СМИ прожужжали вам все уши о победе машинного интеллекта в игре Го (хотя от этого нет никакой пользы в реальной жизни), но не особенно жужжали о том, что в прошлом году погибло уже как минимум два человека, которые доверили свою жизнь автопилоту автомобиля Tesla.

В этой статье я собрал некоторые наблюдения об искусственном интеллекте с эволюционной точки зрения. Это необычный подход, но как мне кажется, именно он лучше всего позволяет оценить роль AI-агентов в безопасности, а также безопасность AI в других сферах.

В предыдущей части были сформулированы требования к процедуре универсального обобщения. Одно из требований гласило, что результат обобщения должен не просто содержать набор понятий, кроме этого полученные понятия обязаны формировать некое пространство, в котором сохраняются представление о том, как полученные понятия соотносятся между собой.

Если рассматривать понятия как «точечные» объекты, то такую структуру можно отчасти описать матрицей взаимных расстояний и представить в виде взвешенного графа, где вершины — это понятия, а каждому ребру сопоставлено число, соответствующее расстоянию между понятиями, которые это ребро соединяет.

Ситуация несколько усложняется, когда понятия имеют природу множеств (рисунок ниже). Тогда возможны формулировки типа: «понятие C содержит понятия A и B», «понятия A и B различны», «понятия A и B имеют нечто общее». Если положить, что близость определяется в интервале от 0 до 1, то про рисунок слева можно сказать: «близость A и C равна 1, близость B и C равна 1, близость A и B равна 0).

Раз уж идеология нейросетей в IT строилась с оглядкой на реальный прототип, о нем тоже иногда полезно вспомнить. Предлагаем посмотреть или почитать лекцию Ильи Захарова, выпускника кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ. Илья объясняет, как можно анализировать сети в мозге, какие данные для этого нужны, какие подводные камни могут возникать при анализе, а главное — что нового позволили узнать подобные исследования.


Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Про стратегии ценообразования сказано уже достаточно много. Даже те, кто не занимается маркетингом профессионально, знают, что потребителем активно манипулируют, разными приемами уменьшая стоимость товара в его глазах. Сегодня мы предлагаем вам прочитать перевод свежего поста Jory MacKay на эту наболевшую тему, в которой он рассматривает некоторые особенности нашей психологии и перечисляет фишки, которые помогают сделать цену на любой продукт более привлекательной для покупателя.

«Несмотря на то, что в некоторых кругах говорить о деньгах по-прежнему не принято, факт остается фактом – мы живем тем, что взимаем плату за работу, которую делаем, и за продукты, которые производим.

Но «ценность» относится к тем понятиям, которые, пусть ими и бросаются с легкостью, оказываются очень сложными, если как следует вдуматься.

Многие попадаются в ловушку трудовой теории стоимости, согласно которой цена услуги определяется тем, сколько рабочего времени было затрачено на ее производство. Именно поэтому мы готовы потратить 12 $ на баночку джема, если на этикетке написано, что он «ручной работы» или «домашний». Нам представляется, что «художник» вложил в процесс больше труда, чем «ремесленник».

Представляем вам пятничную подборку полезных гайдов и шпаргалок от Джеймса Монтемагно для разработчиков разного уровня.

Добрый день! Я — инди-разработчик (с недавнего времени), 2 года назад, будучи пожарным, пришла в голову мысль создать свою игру на Android. Из опыта было только создание карт под игровые движки Gold Source и Source (на них построены старые добрые: Counter-Strike, Half-Life и многое другое), взяв волю в кулак, решил что я обязательно справлюсь и занялся штудированием интернет-поисковика Google.

Надеюсь, данная статься поможет тем, кто очень хочет, но так и не решился испробовать свои силы в разработке мобильных игр. В статье приведу множество ссылок, которые тем или иным образом помогли мне разработать игру, не имея при этом никакого опыта и знаний в данной сфере.

Осторожно, под катом gif-изображения.

Для того чтобы с помощью целей бороться с депрессиями, надо для начала определиться с вопросом: что такое депрессия?
^{«Calavera of Don Quixote» 1985 г., автор Хосе Посада}
Депрессия — это психофизическое состояние человека, о котором пока точно не известно, что это такое. Но при этом уже ясно, как с ней бороться и облегчать жизнь людям.

Вход в депрессию, как и выход из нее, может быть спровоцирован незначительной мелочью. Но на самом деле все сложнее: нарушение выработки гормонов и нейромедиаторов угнетает работу некоторых участков мозга и их взаимодействие.

Генеральный спонсор статьи — нейромедиатор дофамин.
Дофамин усилит чувство радости и повысит удовольствие от жизни, а также поможет преодолеть вредные привычки.
_{Перед прочтением статьи посоветуйтесь со здравым смыслом.}

Буквально на днях Эрик Стромберг, бывший совладелец книжного сервиса Oyster, чуть более года назад проданного Google, рассказал о матрице, которая поможет вам найти идею для нового стартапа. Сама задумка создания подобной матрицы многим показалась чрезвычайно интересной. Пост Эрика, размещенный в его блоге на Medium, спровоцировал обширную дискуссию и вызвал интерес у мировых СМИ. Тем, кто еще не слышал об этой концепции, мы предлагаем ознакомиться с переводом резонансной публикации.

Привет! Мы — небольшая команда из двух человек, которая пытается делать игры в свободное время. Совсем недавно мы наконец-то зарелизили свое первое скромное творение и решили поделиться опытом его создания с хабрасообществом.


“У всех есть свои раннеры, а чем мы хуже? Мы тоже сможем запилить за месяц крайне простую игру для телефонов”, — подумали мы немногим больше года назад, и все завертелось.

Мы нарисовали пару скетчей, написали диздок на 2 листа и взяли Unity, с которым у нас уже был небольшой опыт работы. Решив, что справимся с простым раннером примерно за месяц-два, приступили к работе.

Осторожно, под катом довольно много картинок!

В статье описано исследование методов сегментации изображений на различных примерах. Целью исследования является обнаружение достоинств и недостатков некоторых известных методов.

Методы, которые будут рассмотрены в данной статье:

1. Метод выращивания регионов Тут можно почитать про метод выращивания регионов;
2. Метод водораздела А тут подробно про метод водораздела, еще и с кодом;
3. Метод нормальных разрезов Подробнее почитать можно тут.

Исследование методов сегментации на модельных изображениях

Исследование методов сегментации первоначально проводилось моделях изображений. В качестве моделей использовались девять видов изображений.

Представляем вторую часть из серии статей, посвящённых разработке на ASP.NET Core. В этом обучающем материале вы узнаете, как создавать серверные службы с помощью ASP.NET Core MVC для поддержки мобильных приложений.

В этой статье мы сравним 6 решений для кросс-платформенной разработки, которые были популярны в 2016 году и попытаемся найти лучшее решение.

Кросс-платформенные фреймворки PhoneGap, Xamarin, Unity, Qt и Appcelerator Titanium, Telerik Platform на сегодняшний день занимают 80% рынка кросс-платформенной разработки для мобильных устройств.