В своей статье на ресурсе QuantStart, эксперт по разработке финансовых приложений Фрэнк Смитана (Frank Smietana) рассказал о существующих фреймворках для создания софта для бэктестинга торговых стратегий и дал несколько советов по выбору подобных инструментов. Мы адаптировали этот полезный материал.

В самом начале января coin и я бродили по холодным и дождливым улицам Лондона и говорили о технологиях, жизни и чём-то ещё. Я время от времени делал фотографии на свой старый Canon EOS 400D, и в какой-то момент мой друг сказал: “Вот ты фотографируешь, фотографируешь, а твои фотографии никто не лайкает”. Я не нашёл что ответить, но вернувшись домой, создал аккаунт в одной из соцсетей, где можно постить и лайкать фотографии, и составил план: за 100 дней набрать 10000 фолловеров и к концу этого срока получать 500 лайков за пост. После этого отобрал пару сотен интересных фотографий и запостил первую. И её лайкнуло только несколько человек. Этого было мало, нужно было придумать какой-то метод.

В свете бурного развития криптоиндустрии и криптоторговли в частности, наша команда, в рамках эксперимента, решила создать торгового робота, основной целью которого является торговля на криптоплощадке poloniex. В этой статье я постараюсь рассказать о всех трудностях, возникших во время написания робота, а так же о результатах, которых нам удалось достичь.

Как известно, вчера Роскомнадзор попросил суд заблокировать Telegram. Надо понимать, что игры закончились и мессенджер будет заблокирован с очень большой степенью вероятности. Само дело было заведено по иску Роскомнадзора, и судья Смолина Ю.М. уже успела провести подготовительное заседание в Таганском суде г. Москвы. Юристов от Telegram на заседании не было. Кто-то говорит, что сам Дуров дал распоряжение не являться на суд, но вполне может быть, что специалисты просто не успели подготовиться. На все про все у них было всего несколько часов и понятно, что все сразу оформить никто бы не успел.

Сегодня, 13 апреля, в 10 часов будет проходить рассмотрение иска по существу. Кабинет 301, Таганский районный суд — приходить могут все. Зная Роскомнадзор, можно быть уверенным, что ведомство будет настаивать на блокировке мессенджера и это рано или поздно случиться (или нет?). Но подготовиться стоит заранее.

В прошлой статье мы рассмотрели простейшую линейную генеративную модель PPCA. Вторая генеративная модель, которую мы рассмотрим — Generative Adversarial Networks, сокращенно GAN. В этой статье мы рассмотрим самую базовую версию этой модели, оставив продвинутые версии и сравнение с другими подходами в генеративном моделировании на следующие главы.

Привет! Это шестой пост про книги: мы их читаем и запоминаем, которые были полезны для развития компании и вообще. Поскольку это уже не первая подборка, в неё попало достаточно много странных вещей — классика управления проектами и бизнеса не сильно меняется.

Первая в списке — «Агрессия» Конрада Лоренца. Она вообще-то про зверей и людей, но эта штука настолько системная и захватывающая, что прямо накладывается на бизнес. Ну и просто на жизнь. Особенно интересны выкладки про уровень агрессии в разных сообществах. Ну и у него описаны баги разных зверей, что меня лично всегда дико радует.

Коллаборация — Мортен Хансен
Это инструкция по совместной работе и взаимодействию между людьми в команде и командами. Она меня здорово успокоила рядом исследований, например, тем, что вообще-то не надо заниматься нетворкингом, если ты занимаешься делом. Не надо знать 200-400 человек, чтобы найти нужного — надо знать 10 человек, каждый из которых знает по 50-100. А это в разы проще и эффективнее. Нетворкинг для интроверта — это прекрасно.

Бурный рост рынка криптовалют в 2017 году достиг пика под конец: если в декабре 2016 года за 1 биткоин давали порядка $800 долларов США, то спустя год курс BTC кратковременно взлетел выше отметки в $20 000. Это более миллиона рублей по курсу ЦБ. То есть рост курса биткоина превзошел самые смелые ожидания экспертов и аналитиков. Если вернуться к старым прогнозам, то можно найти аналитику, где на 2018 год предсказывался рост до $12 000. Но поведение участников рынка внесло свои коррективы. Когда на третьей волне к криптовалютному тренду подключилась огромная масса трейдеров-любителей без какого-либо опыта, курс биткоина не просто подрос, а устремился вертикально вверх. В эти «золотые деньки» пиковых цен сметливые инвесторы продали свои запасы криптовалюты, в один миг став долларовыми миллионерами и миллиардерами.


График биткоина за 2017 год. Красным выделена зона резкого взлёта // ИСТОЧНИК: РБК

Но всё хорошее рано или поздно кончается. При достижении заоблачных цен покупатели практически исчезли. Параллельно с этим появилось море негативной информации о перспективах регулирования этого рынка и даже информация о полном запрете криптовалют. Держатели биткоинов занервничали и захотели зафиксировать прибыль. В результате курс резко обвалился, а среди инвесторов началась паника. Сначала биткоин снизился до $13 000, затем до $11 000, $8 000. «Дном» курса с середины ноября является отметка в $6 900. В СМИ появились многочисленные публикации о смерти криптовалют. Но биткоин выдержал это испытание.

Помните, как Криптокотики опрокинули сеть Эфира?

Число неподтвержденных ожидающих транзакций побило все рекорды, комиссии за транзакции также достигли абсурдных высот, а один пользователь (по ошибке) заплатил комиссий на 11 тысяч долларов. В этой статья я хотел бы рассказать о том, какие сегодня есть решения (или гипотезы) насчет повышения масштабируемости блокчейн проектов.

Число неподтвержденных Ethereum-транзакций с 5 декабря (Рекордная отметка превышает 30 тысяч)

Сейчас глобальное сообщество Crossover насчитывает уже более 4000 разработчиков и профессионалов других специальностей в 138 странах мира. Из них более 400 человек живут и работают в России. А это значит, что российская экономика благодаря Crossover получила четыре сотни индивидуальных предпринимателей (ИП). И тут вы скажете: «Стоп, а откуда взялись ИП?» Дело в том, что у Crossover в России нет ни офиса, ни даже юрлица — как и нигде в мире, за исключением штаб-квартиры в техасском Остине. Все сотрудники компании работают полностью удалённо. Дело в том, что Crossover в России не нанимает сотрудников, а сотрудничает с местными индивидуальными предпринимателями. Звучит непривычно? Вероятно — да. Может быть, мы ещё просто не оценили всех возможностей такого формата работы, а ведь у него есть целый вагон преимуществ перед традиционным наймом. Впрочем, как и маленькая тележка недостатков, о которой мы тоже расскажем.

Как организовано сотрудничество с Crossover

Представим, что один из турниров Crossover, о которых уже был подробный рассказ в прошлый раз, остался для соискателя позади: с великолепным проходным баллом он оказался на витрине Crossover — маркетплейсе, где вскоре получил конкретное предложение о работе в одной из компаний холдинга ESW Capital — Aurea, Versata, DevFactory, 3seventy, Ignite Technologies и др.

Первая часть этой главы будет посвящена попыткам понимания ключевых законов восприятия и обработки информации, ее оценки и приведения к мотивации сущности. Во второй части представлены измышления влияния этих законов на нашу жизнь, мотивацию и поведение.

В процессе разработки механизмов обработки информации поступающей с систем информации, механизмов обучения, хранения, принятия решений были определены некоторые особенности, которые повторяются во всех системах. Это своего рода оказалось связующим звеном, позволяющим строить многоуровневые системы выполняющие разные функции, но работающие по одним принципам. Эти принципы я попробую объяснить, и возможно, их понимание позволит по другому взглянуть на вашу жизнь, ваши решения и мотивацию.

Нора Джойс мужу Джеймсу: «Почему бы тебе не написать понятную людям книгу?»

Я надеюсь эта книга будет полезна интересующимся работой человеческого мышления, тем, кто хочет совета по его развитию или пробует конструировать умные машины. Она будет полезна и тем, кто хочет узнать больше об искусственном интеллекте. А также психологам, неврологам, специалистам по информатике, философам, так как развивает новые идеи, над которыми они работают.

Все мы восхищаемся достижениями в науке, искусстве и литературе, но редко признаем наши достижения в повседневной жизни. Мы распознаем то, что видим, понимаем смысл услышанного и можем применить накопленные знания и опыт для решения новых задач.

Мы также способны на то, что не может ни одно другое живое существо: как только наш образ мышления терпит крах, мы начинаем думать над своими мыслями — такое рефлексивное мышление помогает найти ошибку в рассуждениях и помогает изобрести новые, более эффективные образы мышления. Однако мы все еще очень мало знаем о том, как наш мозг с этим справляется. Как работает воображение? Что такое сознание? Что такое эмоции, чувства, мысли? И в конце концов как мы думаем?

Сравните это с прогрессом в естественных науках. Что такое твердые тела, жидкости и газы? Что такое цвет, звук и температура? Что такое сила, давление и деформация? Какова природа энергии? Сегодня почти все подобные загадки объяснены несколькими простыми законами — уравнениями Ньютона, Максвелла, Эйнштейна и Шредингера.

Большинство людей выстраивают для себя некое видение будущего, основываясь на интуитивном ощущении путей развития общества и технологий. Наверняка многие из вас тоже как-то представляют себе жизнь 10-20-30 лет спустя. Какой будет наша страна, ситуация в мире, где вы будете жить и работать, какие будут смартфоны, наконец. Не думают об этом разве что отпетые пофигисты и люди без воображения. Но история не раз доказывала, что предполагать мы можем сколько угодно, но всегда есть место сюрпризу. Какие же сценарии будущего могут нас ожидать?

Если вы решили научиться торговать на бирже, то вам нужно научиться находить на ней закономерности. Закономерность — это определённое условие (например характерное движение цены или какое-то событие), после выполнения которого вы будете знать, куда дальше пойдёт цена.

На обучающих курсах брокеры учат начинающих трейдеров находить и использовать закономерности. Но практически все новички в конце-концов проигрывают свои деньги. Ниже я покажу, почему это происходит.

Введение

Введение посвящено тому, как ход событий и умозаключений привели к появлению идеи и началу ее реализации.

С давнего времени меня занимает проблема ИИ. В начале это были попытки сделать продвинутого чат-бота. Затем пришло осознание, что это будет всего лишь программа, которая на запрос будет давать ответ в соответствии со своей базой данных (БД). Благодаря тому, что все знания системы будут заполнятся относительно случайно (в процессе разговора, обучения), мы получаем псевдонепредсказуемые ответы, но ведь сама система не осознает, что она отвечает. Следом была попытка разработать систему с более подвинутыми источниками познания, в надежде, что это даст какой-то толчок к появлению ИИ. Обработка изображения с камеры, звуков с микрофона, попытка создать бинокулярное зрение, чтобы опознавать образы объемных предметов… Все это было всего лишь очередным вводом данных в БД. Бесспорно, все это полезно и необходимо в робототехнике, но к самому интеллекту не приведет.

Всем привет!

Аутентификация пользователей уже давно является типовой задачей. В Django, как и в любом современном вэб-фреймворке, есть отличный механизм аутентификации пользователей.
Однако, этот механизм по умолчанию использует логин в качестве идентификатора, в то время как все мы уже привыкли использовать для входа email.

Когда мне понадобилось реализовать этот функционал, оказалось что существует не так много туториалов, особенно на русском, в которых бы описывалось как сделать регистрацию по email, отправку верифицирующего письма, сброс пароля и другие, в общем то вполне обычные вещи.
Я решил исправить эту несправедливость.

В этой статье я хочу поделиться несколькими удобными способами организации вашего проекта на рабочем (даже продакшен) сервере.

Я работаю, в основном, с Python/Django стеком, поэтому все примеры будут, в первую очередь, применительно к этому набору. Также ключевые технологии: Ubuntu (17.10), Python3 (3.6).

Содержание:

• Логи (logrotate)
• Демоны (systemd)
• локальные настройки

Предисловие

За последние несколько лет прогресс в области искусственного интеллекта привёл к созданию методов машинного обучения на основе обучения представлениям (representation-learning) с несколькими слоями абстракции — так называемому «глубокому обучению». Общественное и медийное внимание было привлечено к этой области исследований благодаря древнекитайской настольной игре го. Несмотря на то, что сложность го часто сравнивают со сложностью самой жизни, программе AlphaGo, использующей глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning), удалось превзойти мирового чемпиона по го Ли Седоля. Удивительно, что исследования ИИ были использованы в играх и получили такое широкое общественное внимание. Стоит также заметить, что один из разработчиков AlphaGo, Демис Хассабис, был ведущим программистом Theme Park (1994 год) и ведущим программистом ИИ Black & White (2001 год). Игры и современный прогресс ИИ, возможно, имеют некую корреляцию.

Эта статья является постмортемом, отчётом о попытке нашей команды реализации генерирования уровней для Fantasy Raiders с помощью различных методов искусственных нейронных сетей. Раньше генерирование уровней было процессом кодирования знаний разработчика игры с помощью неких вероятностных техник. Однако для Fantasy Raiders мы написали программу, которая могла учиться и генерировать уровни на основании наших данных. Как нам кажется, в результате мы получили всего лишь ключ к решению задачи генерирования уровней, а не общее решение. Чтобы поделиться нашими открытиями с другими разработчиками игр мы хотим подробно рассказать о процессе наших исследований, от начала до конца.

Не так давно в Яндекс приезжал Геннадий Пехименко — профессор Университета Торонто и PhD Университета Карнеги-Меллон. Он прочитал лекцию об алгоритмах кодирования, которые позволяют обходить проблему ограничения памяти GPU при обучении глубоких нейронных сетей.


— Я вхожу в несколько групп Университета Торонто. Одна из них — Computer Systems and Networking Group. Есть еще моя собственная группа — EcoSystem Group. Как видно из названий групп, я не специалист непосредственно в машинном обучении. Но нейронные сети сейчас достаточно популярны, и людям, которые занимаются компьютерной архитектурой и сетями, компьютерными системами, приходится сталкиваться с этими приложениями на постоянной основе. Поэтому последние полтора-два года этой темой я тоже плотно занимаюсь.

У меня тут внезапно завалялся гайд по настройке syncthing. Я уверен, что многим это может пригодиться.

Про революцию в дистрибуции файлов, которую совершил torrent-протокол рассказывать излишне. Одна проблема была у классических версии технологии — статичность. Если данные в каталоге изменялись, приходилось заново создавать и передавать всем новый torrent-файл. И вдруг, внезапно появляется BitTorrentSync. Наступает всеобщее счастье, теперь можно синхронизировать целые массивы изменяющихся данных. Однако, спустя время проприетарность софта выливается в сильное урезание функциональности, привязку к своим серверам и довольно агрессивную монетизацию. Вот тут и выходит на сцену идеологически кошерный свободный преемник — Syncthing.

Одиноким вечером, глядя на свою пустую зачётку и осознавая, что конец близок, я снова задумался о том, как бы мне сейчас собрать сумку, или даже просто рюкзак, положить туда рубашку, шорты и свалить в тёплую страну. Было бы хорошо, да вот с дипломом живётся намного лучше. Во всяком случае, мне всегда так говорят.

Также часто слышал много историй про людей, которые приходили на собеседования с красными дипломами МГУ, но при этом абсолютно не разбирались в своей специальности, а потом на корпоративах признавались, что диплом у них купленный.

Но времена сейчас другие, сейчас 21 век, век больших возможностей, любой работодатель, который умеет пользоваться мышкой и знает, как выглядит браузер на рабочем столе, может проверить данные диплома. Каждый диплом, который выдаётся учебным заведением, теперь регистрируется в едином реестре, доступ к которому есть у каждого через сайт Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки.

Внимание: не пытайтесь повторять действия, описанные в публикации и им подобные. Помните о ст. 272 УК РФ «Неправомерный доступ к компьютерной информации».