Доброго времени суток! Меня зовут Иван Смолин, я разработчик мобильных приложений на платформе iOS. Сегодня предлагаю вам окунуться в мир функционального программирования. Статья носит по большей части теоретический характер, нежели практический. В ней я постараюсь дать определения основным понятиям функционального программирования и покажу примеры реализации на C, Objective-C, Swift, Haskell.

Функциональное программирование — это парадигма программирования, которая акцентируется на вычислении через функции в математическом стиле, неизменяемость, выразительность и уменьшение использования переменных и состояний (ссылка).

Существует 6 основных концепций:

• концепция первого класса и функций высшего порядка
• концепция чистых функций
• концепция неизменяемого состояния
• концепция опциональности и сопоставления с образом
• концепция ленивости и бесконечных структур данных
• концепция лямбда-исчислений

Содержание

1. Введение в Computer Science
2. Структуры данных и Алгоритмы
3. Системное программирование
4. Распределенные системы
5. Базы данных
6. Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
7. Искусственный интеллект
8. Машинное обучение
9. Веб-разработка и интернет-технологии
10. Concurrency
11. Компьютерные сети
12. Разработка мобильных приложений
13. Математика для программистов
14. Теория информатики и языки программирования
15. Архитектура компьютера
16. Безопасность
17. Компьютерная графика
18. Работа с изображениями и компьютерное зрение
19. Интерфейс Человек-Компьютер
20. Вычислительная биология
21. Прочее

Оптимизм по поводу нейронных сетей разделяют не все — или, по крайней мере, уровень такого оптимизма бывает разным. Старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Сергей Бартунов согласен, что нейросетевая область сейчас на подъеме. С другой стороны, он хочет внести в происходящее некоторую ясность, определить реальный потенциал нейросетей. Вне зависимости от точки зрения докладчика, глубокое обучение и правда не проникает в нашу сферу совсем уж стремительными темпами. Традиционные методы обучения всё ещё работают и не обязательно будут вытеснены машинным интеллектом в ближайшей будущем.


Под катом — расшифровка лекции и часть слайдов Сергея.

Генеративная состязательная нейросеть, оптимизированная для видеообработки, способна показать, что случится в следующую секунду

Умение предсказать ближайшее будущее — важный навык для любого человека. Скорости человеческой реакции недостаточно, чтобы в реальном времени реагировать на окружающие события, поэтому мы предсказываем их в постоянном режиме с вероятностью, близкой к 100%. Спортсмены знают, куда полетит мяч. Бизнесмены знают, когда собеседник протянет руку для рукопожатия. Мы предсказываем траекторию автомобилей на дороге и ближайшие действия людей по выражению лица и предмету в руках.

Искусственному интеллекту тоже необходимо знать будущее. Он должен понимать, какие события приведут к какому результату, чтобы избежать очевидных оплошностей и планировать свои действия. Группа исследователей из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института обучает нейросеть предсказывать будущее, тренируя её на миллионах видеороликов.

Применение машинного обучения может включать работу с данными, тонкую настройку уже обученного алгоритма и т. д. Но масштабная математическая подготовка нужна и на более раннем этапе: когда вы только выбираете модель для дальнейшего использования. Можно выбирать «вручную», применяя разные модели, а можно и этот процесс попробовать автоматизировать.


Под катом — лекция ведущего научного сотрудника РАН, доктора наук и главного редактора журнала «Машинное обучение и анализ данных» Вадима Стрижова, а также большинство слайдов.

Сразу скажу главное — заявление про «цену дисковой» касается только специальных акционных цен на Unity, которые EMC дало нам как официальному партнеру в России под промо новой модели СХД. Акция касается не всех, детали в почту. Обычные же цены — просто крепкий хороший midrange под свою специфику.

Итак, поехали. EMC уже много лет неравнодушна к флешам, но в прошлом году конкретно заморочилась, решив, что будущее за ним. И выпустило рабочую и не очень дорогую штуку. Это почти что обычный мидрейндж с SSD-дисками (нюансы чуть позже). Никаких «втыкаем лом, а она продолжает работать», но зато внушительная производительность под базы данных и виртуалки плюс разные мелкие фишки.


Вот яркий пример оптимизации — раньше тут был отдельный ИБП-модуль в своём кожухе, и он менялся «на горячую». А теперь — Li-ion батарея с полиэтиленовой защитой от протечки внутри контроллера.

А ещё они наступили многим вендорам на любимую мозоль и сделали цену поддержки одинаковой на всё время. А то, знаете ли, многие большие вендоры любят ставить такую цену на 4-й и 5-й год, что проще заменить железо на новое. Ну и да, у этих ребят выход из строя диска по износу считается гарантийным случаем, не в пример некоторым любителем звездочек и мелкого шрифта в гарантийной политике.

Всё, теперь пошли втыкать в неё лом и тестировать. Забегая вперёд скажу, что с 9 дисков сняли 80 тысяч иопсов.

Мы выдохнули после HighLoad++ и продолжаем публикации лучших докладов прошлых лет. HighLoad++ получился прекрасным, количество организационных улучшений скачкообразно переросло в новое качество продукта. Хабр, кстати, вёл текстовую трансляцию с конференции (первый, второй дни).

Александр Календарев ( akalend )

Здравствуйте, уважаемые коллеги! Мой доклад будет про вещь, без которой не обходится ни один HighLoad-проект — про сервера очередей, и если успею, то расскажу про блокировки (примечание расшифровщика — успел :).

Структура четырёхугольного, пятиугольного и семиугольного нанольда внутри однослойной нанотрубки. Синие и красные шары соответствуют атомам кислорода и водорода. Источник: результаты моделирования 2008 года

Необычные свойства воды давно являются объектом пристального изучения учёных. Десять лет назад выяснилось, что внутри нанотрубок диаметром менее 2,5 нм вода не замерзает, а продолжает течь даже при температурах, близких к абсолютном нулю (−273,15°C). Странности на этом не заканчиваются.

Кто о чем а shifttstas о распределенных сетях Прошёл почти год, с последнего обзора сети ZeroNet, за это время в сети произошло много интересного.

В этом выпуске:

• Какие изменения были в ядре
• ZeroWiki — распределенная википедия
• Распределенная соц-сеть (больше похожа на твиттер, но без ограничения символов)
• Локализация+русификация и пусть никто не уйдёт обиженным
• Сборки сети для удобной установки в один клик
• Что не хватает сети?
• Что будет дальше

Цель этого курса — познакомить слушателей с основными алгоритмами, применяемыми для разработки программного обеспечения. Вы научитесь выбирать подходящие структуры данных и алгоритмы для реализации возникающих задач, и узнаете, как использовать языки С/С++ для реализации алгоритмов.

Курс ведет Сергей Бабичев, доцент кафедр информатики и вычислительной математики, а также теоретической и прикладной информатики в МФТИ. Под катом вас ждет восемь лекций:

• Лекция 1. «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»
• Лекция 2. «Жадные алгоритмы»
• Лекция 3. «Сортировки»
• Лекция 4. «Поиск. Списки»
• Лекция 5. «Деревья»
• Лекция 6. «Хеш-таблицы»
• Лекция 7. «Динамическое программирование»
• Лекция 8. «Алгоритмы на графах»

Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Работая над статьей «Глубокое обучение на R...», я несколько раз встречал упоминание t-SNE — загадочной техники нелинейного снижения размерности и визуализации многомерных переменных (например, здесь), был заинтригован и решил разобраться во всем в деталях. t-SNE это t-distributed stochastic neighbor embedding. Русский вариант с «внедрением соседей» в некоторой мере звучит нелепо, поэтому дальше буду использовать английский акроним.

Введение

Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

На днях мне понадобилась информация о том, какая архитектура IoT является типовой (референсной). Такую информацию оперативно найти не удалось ни на «хабре», ни на других ресурсах. Оказалось, что первые попытки разработать стандарты в этом направлении были предприняты всего два года назад, и работы все еще находятся в стадии «проект». В этой статье вы найдете «срез» состояния разработки стандартов IEEE & ISO/IEC по описанию референсной архитектуры IoT (IoT Reference Architecture).


Источник

Продолжаем публикацию наших образовательных материалов. Этот курс посвящен разработке web-приложений среднего масштаба (иначе говоря, сайтов уровня личного блога). Курс является обзорным и знакомит будущих web-разработчиков с широким спектром технологий и общими принципами работы web-приложений. По сути, курс нужен для того, чтобы «погрузить» студентов в тему и позволить в дальнейшем сконцентрироваться на конкретных технологиях, не теряя из вида общую архитектуру.

Цель курса — всестороннее изучение устройства и принципов работы современных web-приложений и сети интернет в целом, а также получение практических навыков web-разработки. Акцент в курсе сделан на backend-разработку. На каждом из лекционных занятий студентам выдается задание, в ходе выполнения которых шаг за шагом формируется конечный проект, готовый к тому, чтобы стать первым в портфолио будущего web-разработчика.

В качестве инструментария студенты в ходе курса обзорно знакомятся с администрированием nginx, MySQL и Redis, разработкой на Django и использованием таких библиотек и продуктов, как Centrifugo, Gunicorn, Celery, Elasticsearch. Кроме того, разбираются основы верстки и работы CSS-фреймворками и JS-компонентами. Курс ведут Илья Стыценко (разработчик в подразделении внутренней информационной разработки) и Денис Исаев (руководитель группы программистов C/C++ в Почте Mail.Ru). Более подробно — под катом.

Квантовые компьютеры и связанные с ними технологии в последнее время становятся все актуальнее. Исследования в этой области не прекращаются вот уже десятилетия, и ряд революционных достижений налицо. Квантовая криптография — одно из них.
Владимир Красавин «Квантовая криптография»

Данная статья является прологом к циклу статей и переводов по теме Квантовая криптография.

Действительно в последнее время все чаще мы слышим такие понятия как «Квантовый компьютер», «Квантовые вычисления» и конечно же «Квантовая криптография».

И если с первыми двумя понятиями в принципе всё понятно, то «Квантовая криптография» — понятие, которое хоть и имеет точную формулировку, до сих пор остается для большинства людей темным и не совсем понятным этакий Ёжик в тумане.

Всем привет! На днях прилетела интересная задача: «Найти бесплатные прокси-сервера». Взявшись за нее, решил обойти все сайты свободных проксей и понял — дохлые… ну или с высоким пингом.

После нескольких часов безуспешных поисков, было принято решение использовать свои ресурсы!

Итак, что в итоге должно получиться:

1. VM Ubuntu/Debian 2 CPU, 2GB RAM, 8GB HDD (ну тоесть совсем не требовательная)
2. PRIVOXY для проксирования запросов (Можно взять nginx, varnish — я взял Privoxy)
3. TOR сервер

Пусть в блоге Яндекса на Хабрахабре эта неделя пройдет под знаком нейронных сетей. Как мы видим, нейросети сейчас начинают использоваться в очень многих областях, включая поиск. Кажется, что «модно» искать для них новые сферы применения, а в тех сферах, где они работают уже какое-то время, процессы не такие интересные.

Однако события в мире синтеза визуальных образов доказывают обратное. Да, компании еще несколько лет назад начали использовать нейросети для операций с изображениями — но это был не конец пути, а его начало. Недавно руководитель группы компьютерного зрения «Сколтеха» и большой друг Яндекса и ШАДа Виктор Лемпицкий рассказал о нескольких новых способах применения сетей к изображениям. Поскольку сегодняшняя лекция — про картинки, то она очень наглядная.


Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Продолжаем цикл статей, посвященных технологии блокчейн. Прошлая статья из серии «Секреты EmerCoin» завершилась кратким описанием NVS (Name-Value Storage) – распределённым хранилищем записей на базе блокчейна Emer. Подробности об этом вы узнаете в материале ниже.

Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.