Magic Leap — стартап, занимающийся устройствами дополненной реальности. Компания привлекла уже 1,4 миллиарда долларов инвестиций от внушительных инвесторов, среди которых Qualcomm, Google и Alibaba Group. В 2016 году Forbes оценил Magic Leap в 4,5 миллиарда долларов. При этом публике до этого момента Magic Leap показывали только рендеры.

Нужно ли iOS-разработчику, не занимающемуся играми, уметь работать с GPU? Нужно ли ему вообще знать о том, что в айфоне есть GPU? Многие успешно работают в iOS-разработке, никогда не задумываясь об этой теме. Но GPU может быть полезен как для 3D-графики, так и для других задач, в ряде случаев оставляя CPU позади.

Когда на конференции Mobius 2017 Moscow Андрей Володин (Prisma AI) рассказал об использовании GPU в iOS, его доклад стал одним из фаворитов конференции, получив высокие оценки зрителей. А теперь на основе этого доклада мы подготовили хабрапост, позволяющий получить всю ту же информацию текстом. Интересно будет даже тем, кто не работает с iOS: доклад начинается с вещей, не привязанных конкретно к этой платформе.

Осторожно, трафик: под катом очень много изображений со слайдов.

В октябре 2009-го мы всё перепроверили. Надо было строить дата-центр на 800 стоек. На основании нашей интуиции, прогнозов по рынку и американской ситуации. Вроде как звучало логично, но было страшновато.

Тогда «облачных» вычислений в России не было, как и облачных хостингов. Собственно, и само слово-то почти не использовалось на рынке. Но мы уже видели по Америке, что там подобные инсталляции пользуются спросом. У нас были за плечами большие проекты создания HPC-кластеров для авиаконструкторов на 500 узлов, и мы верили, что облако — это такой же большой вычислительный кластер.

Наша ошибка была в том, что в 2009 году никто не думал, что облака будут использоваться для чего-то, кроме распределенных вычислений. Всем нужно процессорное время, думали мы. И начали строить архитектуру так, как строили HPC-кластеры для НИИ.

Знаете, чем принципиально такой кластер отличается от современных облачных инфраструктур? Тем, что у него очень мало обращений к дискам и всё чтение более-менее последовательное. Задача ставится одна, разбивается на куски, и каждая машина делает свой кусок. На тот момент никто не брал серьезно в расчет, что профиль нагрузки на дисковую подсистему для HPC-кластеров и облака принципиально разный: в первом случае это последовательные операции чтения\записи, во втором — полный рандом. И это была не единственная проблема, с которой нам пришлось столкнуться.

Привет, Хабр!

Меня зовут Виктор Пряжников, я работаю в SRV-команде Badoo. Наша команда занимается разработкой и поддержкой внутреннего API для наших клиентов со стороны сервера, и кэширование данных — это то, с чем мы сталкиваемся каждый день.

Существует мнение, что в программировании есть только две по-настоящему сложные задачи: придумывание названий и инвалидация кэша. Я не буду спорить с тем, что инвалидация — это сложно, но мне кажется, что кэширование — довольно хитрая вещь даже без учёта инвалидации. Есть много вещей, о которых следует подумать, прежде чем начинать использовать кэш. В этой статье я попробую сформулировать некоторые проблемы, с которыми можно столкнуться при работе с кэшем в большой системе.



Я расскажу о проблемах разделения кэшируемых данных между серверами, параллельных обновлениях данных, «холодном старте» и работе системы со сбоями. Также я опишу возможные способы решения этих проблем и приведу ссылки на материалы, где эти темы освещены более подробно. Я не буду рассказывать, что такое кэш в принципе и касаться деталей реализации конкретных систем.

При работе я исхожу из того, что рассматриваемая система состоит из приложения, базы данных и кэша для данных. Вместо базы данных может использоваться любой другой источник (например, какой-то микросервис или внешний API).

 
Патч, закрывающий уязвимость Meltdown привел к более критичной уязвимости систем Windows 7X64 и Windows 2008R2. Уязвимости подвержены системы, обновленные патчами 2018-01 или 2018-02. Уязвимости не подвержены системы, не пропатченные с декабря 2017 года, либо если на них установлен кумулятивный патч 2018-03.

Если идея того, как рои дронов-доставщиков, разносящих посылки по нашим городам, началась, как шуточная, то пока что-то не видно конца этого анекдота. В 2015 году Amazon подала заявку на патент командного центра для дронов, чего-то вроде улья, воткнутого в центре города – метафора, ни разу не вызывающая опасений. У Google в разработке находится своя собственная программа, которая на сегодняшний день включает доставку буррито. Опять-таки, если это шутка – её очень долго рассказывают.

Забудьте на секунду о безумной логистике такой системы, или даже о том, понравится ли вам, если ваш город заполонят дроны. Главный вопрос: а будет ли этот способ реально лучше и эффективнее стандартных грузовиков? И без наличия в реальности такой системы ответить на него сложно.

Герман Суворов на InSpace Forum 2018

Изделия для космической сферы должны быть прочными, легкими, выдерживать сверхнизкие температуры (равно как и сверхвысокие), а иногда даже — пропускать электромагнитное излучение. Об этом рассказал Герман Суворов, глава компании «Инжинити», которая специализируется на выпуске изделий из композитных материалов в области приборостроения и космоса.

Он выступил участником дискуссионной панели в рамках InSpace Forum 2018, который прошел в Москве 21 марта. Там мы встретились и пообщались о том, как проходит разработка изделий для космической сферы и в чем их отличие от «земных» конструкций.

В продолжении темы этой статьи

27 марта 2018 года Tesla в своём блоге разместила эту запись

Краткий перевод

Эластичный бандаж-киригами может служить платформой для носимой электроники, позволяет вводить в организм лекарственные препараты

На локтевые и коленные суставы очень сложно накладывать бандаж. Даже, если сделать все верно, через несколько циклов сгибания-разгибания бандаж сползает. Кроме того, обычная ткань любого типа по прошествии нескольких часов причиняет коже известные неудобства. Сейчас инженеры MIT попробовали найти новое решение, и у них, кажется, получилось.

Основа этого решения киригами, японское искусство изготовления фигурок при помощи ножниц. В оригами бумагу лишь складывают без использования ножа или ножниц. Так вот, в MIT разработали новый тип бандажа, который, благодаря разрезам на поверхности, может выдержать больше 100 циклов сгибания-разгибания. Секрет — расположение продольных разрезов относительно друг друга.

Как пишут в The Huffington Post, 80% данных электронных медицинских карт хранится в неструктурированном виде — так называемом «текстовом пузыре». В текстовом виде хранятся не только данные ЭМК, но и большое количество другой медицинской информации — это научные статьи, клинические рекомендации, описание болезней и жалоб. И даже если данные в них частично структурированы, общепринятых форматов их хранения нет.

Извлечь полезные знания из «текстового пузыря» проблематично — простейшие алгоритмы способны проверить документ на вхождение тех или иных слов или словосочетаний, однако этого оказывается недостаточно: врачу всегда важны подробности. Ему нужно не только знать о том, что у больного температура, но и понимать динамику: к примеру, «температура поднимается по вечерам до 39 и держится уже четвертый день».

Помочь извлечь ценную информацию из медицинских текстов и электронных медкарт способны технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Далее мы расскажем, как NLP-технологии упрощают работу врачей: поговорим про распознавание речи и текстов, наполненных медицинскими терминами, и помощь в принятии клинических решений.

Введение

На хабре уже не раз упоминалась Mathematica и если вам хочется начать работать с ней, то эта статья для вас. Я расскажу об основных аспектах работы с нею и покажу несколько интересных нововведений из последних версий Wolfram Mathematica.

Wolfram Mathematica — это программное обеспечение, не только для математических вычислений, это гораздо больше: от моделирования и симуляции, визуализации, документации, до создания веб-сайтов. Mathematica обладает возможностью осуществлять вызовы функций и принимать вызовы с C, .NET, Java и других языков, генерировать C код, компилировать автономные библиотеки и исполняемые файлы.
Обо всех достоинствах Mathematica можно почитать на официальном сайте

Для начала работы с Mathematica вам необходимо её получить и установить на свой компьютер. Mathematica прекрасно работает на Windows, Mac, Linux.
Скачать и бесплатно попробовать Mathematica так же можно на оф. сайте.
Если же вы надумаете её купить, то цены на неё вполне приемлемые. Например для студента за семестровый вариант она обойдётся в $44.95. Для домашнего использования в $295. Если вы планируете использовать её для коммерческих целей, то наилучший вариант лицензии это Standard Edition (Вы получаете подписку на Premier Service и бесплатные обновления).

Появление на рынке FPGA-ускорителей, которые можно перепрограммировать сколь угодное число раз, причем на языке высокого уровня типа "С", стало настоящим прорывом в нише высокопроизводительных вычислений. Но не меньшим прорывом стала возможность использовать технологию FPGA, не покупая эти весьма дорогостоящие адаптеры (цена в России от 250 тыс.руб.), — а просто арендуя выделенный сервер с ускорителем в облаке провайдера.

Источник: Роскомсвобода

Несколько дней назад стало известно, что Роскомнадзор собирается провести попытку блокировки интернет-рации Zello на территории Российской Федерации. Для начала ведомство направило операторам связи рекомендации по блокировке мессенджера. Соответствующая информация появилась сразу в нескольких Telegram-каналах. В письме Роскомнадзора, скриншоты которого и были опубликованы в Telegram, содержали список из 36 подсетей, которые надлежит блокировать в первую очередь.

В письме также указано то, что блокировка Zello в России — эксперимент, ради проведения которого Роскомнадзор планирует заблокировать 26 подсетей Amazon. По мнению представителей ведомства, для оказания влияния на работу рации следует заблокировать примерно 15 миллионов IP-адресов, из которых 13,5 млн принадлежат Amazon.

Очень люблю работать со списками. Ни один охотник, вставший на след; ни один рыбак, выводящий своего жереха; ни один сыщик, расследующий кражу лифчика с бельевой веревки… Все они не знают и сотой доли того азарта, который возникает у историка при работе со списками давно ушедших людей.

Они где-то там, в темноте. Невидимые, неслышимые и безмолвные. Забытые практически всеми жителями Земли– им уже давно не перепадают ни мнемоны, ни даже лямишки. У счастливчиков есть родственник, в наш дурацкий суетливый век зачем-то озаботившийся «генекологическим древом». У большинства нет даже этого.

Ты входишь туда, в эту непрогрядную черноту, один. Ты понятия не имеешь, куда идти. Всё, что у тебя есть – фамилия и инициалы. Жалкое имущество, если честно. Особенно если фамилия – Кузнецов или Смирнов. «Иметь в Германии фамилию Мюллер…», ога, ога. Но ты идешь, просто потому, что бываешь здесь частенько, и на ощупь знаешь расхожие тропки, где можно зацепить какой-то хвостик, унюхать какой-то след. Ты не знаешь, сколько ты будешь бродить, и понятия не имеешь, как ты выйдешь – с пустыми руками, или выведешь на свет человека.

Да, по-прежнему мало кому интересного, но уже не безразличного тебе. А это почему-то важно – вывести его на свет. Я не знаю почему. Горчев, уже довольно давно ушедший туда, как-то написал эссе, которого мне и под угрозой расстрела не написать. Вы наверняка его читали, про Предназначение, а если не читали, то вы какие-то странные люди, обкрадывающие сами себя. Ну да, то самое: «На самом же деле, узнать своё Предназначение не очень сложно: если человек делает что-то просто так, не за деньги, и вообще никому это на*** не нужно, то это означает, что вот это самое и есть его настоящее Предназначение». Я бы так громко не сказал, конечно, но что-то в этом есть.

Просто… Они там совсем одни, понимаете? Совсем-совсем. А так про них узнаю хотя бы я.

Ладно, если без романтики и соплей, то все очень просто.

В момент Большого взрыва Вселенная была заполнена материей и излучением, но в ней не было звёзд. По мере расширения и охлаждения в первую долю секунды сформировались протоны и нейтроны, в первые 3-4 минуты – атомные ядра, в первые 380 000 лет – нейтральные атомы. Спустя ещё 50-100 млн лет сформировались первые звёзды. Но Вселенная оставалась тёмной, и наблюдатели, если бы такие были, не смогли бы ничего увидеть вплоть до момента, наступившего примерно через 550 млн лет после Большого взрыва. Почему так получилось? Наш читатель интересуется:

Вот что мне интересно, так это почему Тёмные века продолжались сотни миллионов лет? Мне казалось, что они должны были длиться хотя бы на порядок меньше.

Формирование звёзд и галактик – огромный шаг для создания света, но этого недостаточно для того, чтобы закончились Тёмные века. И вот, почему.


Ранняя Вселенная была заполнена материей и излучением, и была так горяча и плотна, что мешала появляться стабильным протонам и нейтронам в первую долю секунды. После их появления и аннигиляции антиматерии, мы оказались с морем материи и излучения на руках, шнырявшим туда и сюда со скоростями, близкими к световой.

Технологии постоянно развиваются, и медицинские системы — не исключение. Они становятся все более совершенными, во многих случаях — миниатюрными, для удобства тех, кто ими будет пользоваться. На днях стало известно о крошечном сенсоре, который крепится к зубу человека. Этот сенсор позволяет контролировать режим питания.

Он создан специалистом по биомедицине Фиоренцо Оменетто из Университета Тафтса. По словам разработчика, в скором времени подобные устройства станут распространенными, и помогут следить за соблюдением правильного режима питания, а также за состоянием организма человека.

Сравнение Falcon Heavy, Saturn V, SLS и Falcon 9

После того, как компания Илона Маска разработала и провела успешные испытания тяжелой ракеты-носителя Falcon Heavy, агентству НАСА постоянно задают неудобные вопросы. Они касаются собственной тяжелой ракеты организации, которая называется Space Launch System (SLS). Дело в том, что не только разработка ракеты, но и ее запуски стоят кучу денег. По некоторым подсчетам, на проект SLS НАСА в год тратит столько, сколько хватило бы на пару десятков запусков Falcon Heavy. Интересовался «ценой вопроса» даже президент США Дональд Трамп, который, в принципе, лояльно относится к агентству.

НАСА обычно не отвечало и не рассказывало о причинах продолжения финансирования столь дорогостоящего проекта, как SLS. А ведь, например, один пуск SLS оценивается сейчас примерно в 500 млн долларов США, в то время, как стоимость запуска Falcon Heavy составляет всего $90 млн. Но более хранить молчание уже было нельзя, так что руководителю агентства пришлось давать аргументированный и развернутый ответ на накопившиеся вопросы.

Кристаллики соли для масштаба

В рамках конференции IBM Think 2018, проходящей на этой неделе в США, компания IBM предложила к обсуждению свою идею «5 in 5» – пять технологий, которые сильнее всего повлияют на общество и бизнес в ближайшие пять лет. IBM считает, что такими технологиями будут блокчейн, непредвзятый AI, квантовые вычисления, криптография и роботы-микроскопы с искусственным интеллектом. А помогать человечеству во всех этих отраслях будет новый самый маленький компьютер в мире, который разработали в IBM Research. Сама компания его еще не представила, но журналисты раскопали детали об этом интересном девайсе.

Недавно было объявлено, что Levi's собирается прекратить ручную обработку джинсов, и вместо этого начнет использовать роботов с лазерами. Они будут создавать эффекты потертости и поношенности, а единственными людьми, задействованным в процессе, будет дизайнер, создающий внешний вид джинсов в программе, похожей на «Фотошоп», и несколько сотрудников, подносящих заготовки под лазер.

Цель таких радикальных изменений – уменьшение количества химических выбросов в воду и атмосферу, удешевление производства и ускорение процесса создания джинсов. По словам главного исполнительного директора Levi Strauss Чипа Берга, возглавившего компанию в 2011 году, использование лазеров – будущее производства джинсов, и скоро на эту технологию начнут переходить другие производители. Но как это будет работать, и что делать с людьми, места которым на фабриках остается все меньше?

Apple уже много лет использует для своих гаджетов готовые дисплеи от других производителей. Экран часов Apple Watch делает LG Display. Экран OLED для iPhone X, первый такой экран в смартфоне Apple, поставляла Samsung. «Яблочная» компания только слегка подстраивает дисплеи под свои девайсы, – например, калибрует экраны iPhone для улучшения цветопередачи. Но на этом её вовлеченность в работу с дисплеями заканчивается.

Теперь, по словам источников Bloomberg, Apple решила, что зависимость от поставок других компаний делает её уязвимой. А поскольку она является самой богатой компанией на планете (с $252 млрд в готовом кеше), настало время потратить часть резервов, и все-таки разработать собственный экран. Да так, чтобы у конкурентов на рынке не осталось шансов. А это значит – создать свою технологию для дисплеев, самую продвинутую и крутую, а потом её как следует запатентовать. Samsung, LG и другие сейчас слегка в шоке. На одних только слухах о таком решении Apple их акции начали падать.