Несмотря на то, что в интернете существует множество источников свободного программного обеспечения для машинного обучения, Github остается важным центром обмена информацией для всех типов инструментов с открытым исходным кодом, используемых в сообществе специалистов по машинному обучению и анализу данных.

В этой подборке собраны репозитории по машинному обучению, датасетам и Jupyter Notebooks, ранжированные по количеству звезд. В предыдущей части мы рассказывали о популярных репозиториях для изучения работ по визуализации данных и глубокому обучению.

Как обычно происходит код-ревью? Вы отправляете пул-реквест, получаете обратную связь, вносите исправления, отправляете фиксы на повторный ревью, затем получаете одобрение, и происходит мерж. Звучит просто, но на деле процесс ревью бывает очень трудоемким.

Представьте, что у вас есть пул-реквест с сотнями строк изменений. Ревьюер должен потратить немало времени, чтобы полностью прочитать код и понять предлагаемые изменения. В результате весь процесс от создания пул-реквеста до его утверждения может занять несколько дней — в этом мало приятного и для ревьюера, и для автора изменений. И велики шансы, что в итоге ревьюер все равно что-то упустит. Или проверка может быть слишком поверхностной, а в худшем случае пул-реквест вообще может быть сразу отклонен.

Получается, что чем объемнее пул-реквест, тем меньше пользы будет от его проверки.

Про Flutter написано уже много статей. С каждым месяцем он становится всё популярнее. Поэтому я решил интерпретировать официальную документацию Flutter в лаконичный формат «вопрос — ответ». Думаю, многие, как и я, не имеют достаточно свободного времени для подробного изучения документации фреймворка, с которым они ещё не работают.

Если вы хотите понять, чем хорош этот фреймворк, и оценить, сколько усилий придётся приложить, чтобы его использовать — добро пожаловать под кат.

Можете предсказать, как поведёт себя такой Kotlin-код? Скомпилируется ли он, что выведет и почему?

Как бы хорош ни был язык программирования, он может подкинуть такое, что останется только в затылке чесать. Kotlin не исключение — в нём тоже встречаются «паззлеры», когда даже у совсем короткого фрагмента кода оказывается неожиданное поведение.

Ещё в 2017-м мы публиковали на Хабре подборку таких паззлеров от Антона Кекса antonkeks. А позже он выступил у нас на Mobius со второй подборкой, и её мы теперь тоже перевели для Хабра в текстовый вид, спрятав правильные ответы под спойлеры.

Видеозапись выступления также прилагаем, если по тексту что-то окажется непонятным, можете обращаться и к ней.

В первой части мы рассмотрели ItemTouchHelper и реализацию ItemTouchHelper.Callback, которая добавляет базовые функции drag & drop и swipe-to-dismiss в RecyclerView. В этой статье мы продолжим то, что было сделано в предыдущей, добавив поддержку расположения элементов в виде сетки, контроллеры перетаскивания, выделение элемента списка и пользовательские анимации смахивания (англ. swipe).

Вступление

После небольшого перерыва я продолжаю объяснять базовые принципы как обеспечивается безопасность в операционной системе Android. Сегодня я начну описывать безопасность на уровне Application Framework. Но чтобы понять данную тему, вначале необходимо рассмотреть как в Android реализован механизм межпроцессного взаимодействия (Inter-Process Communication (IPC)). Этот механизм называется Binder IPC, и сегодня мы будем рассматривать его особенности. Все, кому интересно, добро пожаловать!

Введение

В сегодняшние дни есть много разных способов взаимодействия со смартфонами: тач-скрин, аппаратные кнопки, сканер отпечатков пальцев, видео камера (например система распознавания лиц), D-PAD, кнопки на гарнитуре, и так далее. Но что насчет использования жестов движений?

Например быстрое перемещение телефона вправо или влево держа его в руке может очень точно отражать намерение перейти на следующую или предыдущую песню в плей-листе. Или же вы можете быстро перевернуть телефон верх ногами и потом назад для обновления контента приложения. Внедрение такого взаимодействия выглядит многообещающим и буквально добавляет новое измерение в UX. Эта статья описывает как реализовать подобное используя машинное обучение и библиотеку Tensorflow для Android.

С появлением Java 8 Stream API позволило программистам писать существенно короче то, что раньше занимало много строк кода. Однако оказалось, что многие даже с использованием Stream API пишут длиннее, чем надо. Причём это не только делает код длиннее и усложняет его понимание, но иногда приводит к существенному провалу производительности. Не всегда понятно, почему люди так пишут. Возможно, они прочитали только небольшой кусок документации, а про другие возможности не слышали. Или вообще документацию не читали, просто видели где-то пример и решили сделать похоже. Иногда это напоминает анекдот про «задача сведена к предыдущей».

В этой статье я собрал те примеры, с которыми столкнулся в практике. Надеюсь, после такого ликбеза код программистов станет чуточку красивее и быстрее. Большинство этих штук хорошая IDE поможет вам исправить, но IDE всё-таки не всесильна и голову не заменяет.

Документальные фильмы снимать не легче, чем художественные, а порой даже сложнее, когда речь заходит о научных фильмах. Научный фильм должен быть не только достоверен. Картине нужно захватывать, увлекать и доступно объяснять сложные понятия, чтобы в результате среди зрителей оказались обычные люди, а не сами ученые.

Тем ценнее встретить качественный научный фильм, популяризирующий научное знание.

Ниже приведены некоторые интригующие, объемные и нетривиальные документальные фильмы и сериалы, созданные за последние годы, по темам, волнующим большую часть аудитории Гиктаймса — от внутренней работы нашего мозга до рождения Вселенной и всего остального между ними.

Оптимизация производительности издавна не даёт покоя разработчикам, представляясь своеобразным «золотым ключиком» к интересным решениям и хорошему послужном списку. Большую обзорную экскурсию по ключевым вехам оптимизации больших проектов  – от общих принципов до ловушек и противоречий —  на прошедшем JPoint 2017 провёл Алексей Шипилёв, эксперт по производительности.



Под катом — расшифровка его доклада.

На недавнем DroidCon Moscow 2016 был доклад о MVVM c Databinding Library и доклад о библиотеке Moxy, помогающей работать с MVP. Дело в том, что за последние полгода мы успели опробовать оба подхода на живых проектах. И я хочу рассказать о своём пути от освоения Databinding Library и выпуска в продакшн проекта на MVVM до осознания, почему я больше не хочу использовать этот паттерн.