Pull to refresh
0
0

Пользователь

Send message

Введение в программирование шейдеров для верстальщиков

Reading time18 min
Views32K


WebGL существует уже давно, про шейдеры написано немало статей, есть серии уроков. Но в основной массе они слишком сложные для верстальщика. Даже лучше сказать, что они охватывают большие объемы информации, которые скорее нужны разработчику игрового движка, чем верстальщику. Там сразу начинают с построения сложной сцены, камера, свет… На обычном сайте для создания пары эффектов с фотографиями все эти знания избыточны. В результате люди делают очень сложные архитектурные конструкции и пишут длинные-длинные шейдеры ради очень простых по сути действий.


Все это побудило создать введение в те аспекты работы с шейдерами, которые наиболее вероятно пригодятся в работе именно верстальщику для создания различных 2d-эффектов с картинками на сайте. Конечно с поправкой на то, что сами по себе в дизайне интерфейсов они у нас применяются относительно редко. Мы сделаем стартовый шаблон на чистом JS без сторонних библиотек и рассмотрим идеи создания некоторых популярных эффектов, основанных на сдвиге пикселей, которые сложно сделать на SVG, но при этом они легко реализуются с помощью шейдеров.

Total votes 42: ↑41 and ↓1+40
Comments8

Простой фильтр для автоматического удаления фона с изображений

Reading time8 min
Views34K
Существует множество способов удалить фон с изображения какого-либо объекта, сделав его прозрачным (в графических редакторах, специальных сервисах). Но иногда может возникнуть необходимость удаления фона у множества фотографий с минимальным участием человека.

Хочу поделиться способом, основанном на создании маски прозрачности с помощью оператора Собеля и некоторых других преобразований. Основная идея совершенно не нова, но применение некоторых дополнительных техник в правильном порядке позволило улучшить результаты, о чем и будет эта заметка.



Реализация стала возможной благодаря OpenCV и C# обертке OpenCVSharp.
Читать дальше →
Total votes 24: ↑23 and ↓1+22
Comments22

Ансамблевые методы. Отрывок из книги

Reading time10 min
Views4.1K
image

Привет, Хаброжители, мы сдали в типографию новую книгу «Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса». Здесь приводим отрывок про ансамблевые методы, его цель — объяснить, что делает их эффективными, а также как избежать распространенных ошибок, приводящих к неправильному использованию их в финансах.
Читать дальше →
Total votes 5: ↑4 and ↓1+3
Comments0

Другой Github 2: машинное обучение, датасеты и Jupyter Notebooks

Reading time6 min
Views19K


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.
Читать дальше →
Total votes 47: ↑45 and ↓2+43
Comments1

Архитектура слоя исполнения асинхронных задач

Reading time17 min
Views7K
В мобильных приложениях соцсетей пользователь ставит лайк, пишет комментарий, потом листает ленту, запускает видео и опять ставит лайк. Всё это быстро и почти одновременно. Если реализация бизнес-логики приложения полностью блокирующая, то пользователь не сможет перейти к ленте, пока не подгрузится лайк к записи с котиками. Но пользователь ждать не будет, поэтому в большинстве мобильных приложениях работают асинхронные задачи, которые запускаются и завершаются независимо друг от друга. Пользователь выполняет несколько задач одновременно и они не блокируют друг друга. Одна асинхронная задача стартует и выполняется, пока пользователь запускает следующую.



В расшифровке доклада Степана Гончарова на AppsConf мы коснемся асинхронности: углубимся в архитектуру мобильных приложений, обсудим, зачем выделять отдельный слой для исполнения асинхронных задач, разберем требования и существующие решения, пройдемся по плюсам и минусам, и рассмотрим одну из реализаций данного подхода. А также узнаем, как управлять асинхронными задачами, зачем каждой задаче свой ID, что такое стратегии исполнения и как они помогают упростить и ускорить разработку всего приложения.
Total votes 24: ↑23 and ↓1+22
Comments1

«Latency numbers» на iPhone

Reading time10 min
Views11K
Latency Numbers Every Programmer Should Know — таблица «задержек, которые должен знать каждый программист». Там собраны средние значения времени для выполнения базовых операций компьютера в 2012-м году. Для этой таблицы есть несколько альтернативных представлений и вот одно из них.


Ссылка на источник схемы

Но какая польза мобильным разработчикам от этой информации в 2019? Кажется, что никакой, но Дмитрий Куркин (SClown) из команды Яндекс.Навигатора задумался: «А как бы таблица выглядела для современного iPhone?». Что из этого получилось, в переработанной текстовой версии доклада Дмитрия на AppsConf.


Для чего это нужно?


Почему же программисты должны знать эти числа? И актуальны ли они для мобильных разработчиков? Можно выделить две основные задачи, которые можно решать при помощи этих чисел.
Total votes 45: ↑43 and ↓2+41
Comments8

Математика для Data Scientist: необходимые разделы

Reading time3 min
Views94K
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.

Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:

  • статистика;
  • теория вероятностей;
  • математический анализ;
  • линейная алгебра.

В предыдущей статье «Data Science: книги для начального уровня» специалисты Plarium Krasnodar рекомендовали литературу по программированию на Python, а также по визуализации результатов и machine learning. В этой статье они предлагают подборку материалов и книг по математике, полезных в Data Science.


Читать дальше →
Total votes 16: ↑14 and ↓2+12
Comments4

Впервые пробуем App Center и рассказываем о своем опыте

Reading time8 min
Views30K

Сегодня, когда в кармане у каждого жителя мегаполиса есть компьютер, который может  куда больше, чем долететь до луны, мы пользуемся мобильными приложениями каждый день. Новости, погода, акции, шопинг — все эти функции реализованы в сотнях тысяч приложений. Но если любимое приложение подвисает или крашится — оно быстро перестает быть любимым.


Читать дальше →
Total votes 12: ↑12 and ↓0+12
Comments0

Устройство компилятора Swift. Часть 4

Reading time9 min
Views6.1K

Это последняя часть моего обзора компилятора Swift. Я покажу, как можно осуществить генерацию LLVM IR из AST и что выдаёт настоящий фронтенд. Если вы не читали предыдущие части, то переходите по ссылкам:


Читать дальше →
Total votes 29: ↑29 and ↓0+29
Comments2

Знакомство с простейшей нейронной сетью и ее пошаговая реализация

Reading time5 min
Views41K
Однажды я наткнулся на книгу под названием «Создай свою нейросеть», под авторством Тарика Рашида. В отличие от многих других книг по нейронным сетям, в этой все подавалось простым языком, c достаточным количеством примеров и советов

Вдохновившись этой книгой, я хочу пройтись по ней пошагово- а именно по практической ее части — написанию кода простейшей нейронной сети.
Эта статья для тех, кто хочет заниматься нейронными сетями и машинным обучением, но пока с трудом понимает эту удивительную область науки. Ниже будет описан самый простой скелет кода нейронной сети, чтобы многие поняли простейший принцип построения и взаимодействия всего того, из чего состоит эта нейронная сеть.

image
Читать дальше →
Total votes 37: ↑24 and ↓13+11
Comments21

Julia, Градиентный спуск и симплекс метод

Reading time10 min
Views14K


Продолжаем знакомство с методами многомерной оптимизации.


Далее предложена реализация метода наискорейшего спуска с анализом скорости выполнения, а также имплементация метода Нелдера-Мида средствами языка Julia и C++.

Читать дальше →
Total votes 24: ↑24 and ↓0+24
Comments8

Устройство компилятора Swift. Часть 3

Reading time6 min
Views6.9K

Продолжаем изучать компилятор Swift. Эта часть посвящена Swift Intermediate Language.


Если вы не видели предыдущие, рекомендую перейти по ссылке и прочитать:


Читать дальше →
Total votes 16: ↑16 and ↓0+16
Comments1

Комбинирование Signed Distance Fields в 2D

Reading time15 min
Views3.5K
В предыдущем туториале мы научились создавать и перемещать простые фигуры с помощью функций расстояний со знаком. В этой статье мы научимся комбинировать несколько фигур для создания более сложных полей расстояний. Большинству описанных здесь техник я научился из библиотеки функций расстояний со знаком на glsl, которую можно найти здесь. Также существует несколько способов комбинирования фигур, которые я здесь не рассматриваю.


Подготовка


Для визуализации полей расстояний со знаком (signed distance fields, SDF) мы будем использовать одну простую конфигурацию, а затем применим к ней операторы. Для отображения полей расстояний в ней будет использоваться визуализация линий расстояний из первого туториала. Ради упрощения мы будем задавать все параметры за исключением параметров визуализации в коде, но вы можете заменить любое значение свойством, чтобы сделать его настраиваемым.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑16 and ↓0+16
Comments0

Устройство компилятора Swift. Часть 2

Reading time11 min
Views7.9K

Вторая часть моего рассказа о компиляторе Swift. Мы начнём изучать фронтенд, а точнее те его части, которые отвечают за первоначальный разбор и анализ исходного кода.

Читать дальше →
Total votes 21: ↑21 and ↓0+21
Comments2

Что такое логическое программирование и зачем оно нам нужно

Reading time17 min
Views44K

У того, кто в детстве не писал на Прологе — нет сердца, а у того, кто пишет на нём сегодня — нет мозгов. (оригинал)

Если вас всегда терзали мучительные сомнения — что за фигня это Логическое Программирование (ЛП) и вообще зачем оно нужно? То это статья для вас.


Можно по-разному разделить языки программирования на группы (часто их называют парадигмами программирования), например, вот так:


  • структурное: программа разбивается на блоки — подпрограммы (изолированные друг от друга), а основными элементами управления являются последовательность команд, ветвление и цикл.
  • объектно-ориентированное: задача моделируется в виде объектов, которые отправляют друг другу сообщения. Объекты обладают свойствами и методами. Абстракция. Инкапсуляция. Полиморфизм. Ну в общем, все в курсе.
  • функциональное: базовым элементом является функция и сама задача моделируется в виде функции, а, точнее, чаще всего в виде их композиции, если f(.) и g(.) — это функции, то f(g(.)) — это их композиция.
  • логическое: вот тут, как правило, начинается феерия — если про первые три написаны сотни статей, книг, обзоров, презентаций и учебников, то здесь мы в лучшем случае видим что-то про Prolog и разработки времён Pink Floyd и Procol Harum (ну хоть с музыкой им тогда повезло) и на этом история заканчивается.

Вот эту оплошность я и собираюсь сегодня исправить.


Важнейший тезис этой статьи:


Логическое программирование != Prolog.

И вообще последний вам скорее всего не нужен. А вот первое вполне может быть.


Структура статьи:


  • Что такое Пролог и почему он вам скорее всего не нужен
  • Зачем оно надо, или краткое введение в Answer Set Programming
  • Решаем задачи на ASP
  • Комбинаторная оптимизация
  • Вероятностное ЛП: ProbLog
  • ЛП на классической логике FO(.) и IDP
  • Sketched Answer Set Programming
  • Экспериментальный анализ
  • Тестирование и корректность программ
  • Заключение
Читать дальше →
Total votes 30: ↑29 and ↓1+28
Comments22

Устройство компилятора Swift. Часть 1

Reading time4 min
Views19K

Swift — это не только язык программирования. Это проект, в который помимо компилятора входит много других компонентов. Да и сам компилятор — это не большая и страшная коробка, которая с помощью магии превращает ваш код в набор понятных для машины инструкций. Его тоже можно разбить на компоненты. Если вам интересно, на какие именно — добро пожаловать под кат.

Читать дальше
Total votes 28: ↑25 and ↓3+22
Comments3

Другой GitHub: репозитории по Data Science, визуализации данных и глубокому обучению

Reading time6 min
Views34K

(с)

Гитхаб — это не просто площадка для хостинга и совместной разработки IT-проектов, но и огромная база знаний, составленная сотнями экспертов. К счастью, сервис предоставляет не просто инструменты для работы с открытым исходным кодом, но и качественные материалы для обучения. Мы выбрали некоторые популярные репозитории и отсортировали их по количеству звезд в порядке убывания.

Эта подборка поможет разобраться, на какие именно репозитории стоит обратить внимание, если вас интересует работа с данными и сфера глубокого обучения.
Читать дальше →
Total votes 58: ↑55 and ↓3+52
Comments10

42 оператора расширенного поиска Google (полный список)

Reading time15 min
Views282K
Те, кто давно занимается поисковой оптимизацией, хорошо знают об операторах расширенного поиска Google. Например, почти все знают об операторе site:, который ограничивает поисковую выдачу одним сайтом.

Большинство операторов легко запомнить, это короткие команды. Но уметь эффективно их использовать — совсем другая история. Многие специалисты знают основы, но немногие по-настоящему овладели этими командами.

В этой статье я поделюсь советами, которые помогут освоить поисковые операторы для 15 конкретных задач.
Читать дальше →
Total votes 127: ↑124 and ↓3+121
Comments40

Введение в архитектуры нейронных сетей

Reading time31 min
Views190K


Григорий Сапунов (Intento)


Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.
Читать дальше →
Total votes 54: ↑51 and ↓3+48
Comments2

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity