В прошлых статьях я разобирал моделирование объектов, типов и атрибутов.

→ Понятия: множество, тип, атрибут
→ Как запутать аналитика. Часть первая
→ Как запутать аналитика. Часть вторая: что такое моделирование предметной области?
→ Как запутать аналитика. Часть третья. Глаголы и числительные

Вкратце мы затронули жизненный цикл объекта с точки зрения его трансформации и трансформации наших представлений о нем.

→ Как запутать аналитика — 4. Вероятность и точность

Далее я начал рассмотрение моделирования операций, функций и объектов с единой точки зрения.

→ Как запутать аналитика — 5. Понятийный аппарат

Все это выходит за рамки моделирования при создании информационных систем, но для решения задач интеграции различных информационных систем через создание адаптера между ними это крайне необходимо.

Для создания адаптера нам надо научиться моделировать одно и то же разными способами: как объект и как действие. Для философской мысли это не ново, потому что объекты не существуют вне времени, и действия не могут быть совершены без объектов. Фактически, нам предстоит посмотреть на мир так, как смотрят на него буддисты: объект и действие – одно и то же. Необходимость такого мировоззрения проистекает из необходимости объединения разных точек зрения на одно и то же происходящее. в данной статье я рассмотрю возможные представления реальности и мереологические отношения (отношения часть-целое) между ними.

Пока дизайнеры продолжают испытывать восторг от появления возможности прототипирования в двух известных инструментах, анонсированных в один день; мир независимых разработчиков продолжает выпускать всякие нужные инструменты. В 9-м выпуске 20 ссылок

Предлагаем вашему вниманию коллекцию полезных CSS-сниппетов, в которых вы можете разобраться за 30 секунд, а то и быстрее.

Прототип ядра ионного квантового компьютера. Ion Quantum Technology Group, Сассекский университет

Квантовые компьютеры время от времени попадают в СМИ. Вы слышите о том, как человек шаг за шагом приближается к их созданию, хотя для большинства развитие квантовых вычислений остается странным и таинственным искусством.

К счастью, для решения этой проблемы появляются отличные проекты, привлекающие внимание широкой аудитории. Например, несколько лет назад IBM дала возможность любому подключиться к 5-кубитному компьютеру. В проекте зарегистрировались 70 000 человек.

Однако индустрия квантовых вычислений по-прежнему остается в зачаточном состоянии. Хотя уже создано немало прототипов, они не могут сделать то, с чем не справится обычный ноутбук. Необходимое аппаратное обеспечение еще не существует, но для изучения у нас есть кое-что еще — языки квантового программирования.

Путешествие в мир квантовых вычислений доступно каждому и напоминает изучение любого обычного языка в нормальном программировании.

Эта шпаргалка поможет вам подготовиться к техническому собеседованию, чтобы вы могли освежить в памяти ключевые вещи. По сути, это содержание курса по информатике безо всяких подробностей.

Статья для тех, кто хочет переехать работать в США. На Хабре есть несколько хороших статей про поиск работы в Америке. Тут я постараюсь добавить к ним собственный опыт и поделиться несколькими приемами, которые помогли мне получить долгожданный джоб оффер.

Сперва расскажу про рабочие визы, а потом как и где искать работодателя.

Чрезвычайно важно понимать, как работают JavaScript таймеры. Зачастую их поведение не совпадает с нашим интуитивным восприятием многопоточности, и это связано с тем, что в действительности они выполняются в одном потоке. Давайте рассмотрим четыре функции, с помощью которых мы можем управлять таймерами:

• var id = setTimeout(fn, delay); — Создает простой таймер, который вызовет заданную функцию после заданной задержки. Функция возвращает уникальный ID, с помощью которого таймер может быть приостановлен.
• var id = setInterval(fn, delay); — Похоже на setTimeout, но непрерывно вызывает функцию с заданным интервалом (пока не будет остановлена).
• clearInterval(id);, clearTimeout(id); — Принимает таймер ID (возвращаемый одной из функций, описанных выше) и останавливает выполнение callback'a.

Главная идея, которую нужно рассмотреть, заключается в том, что точность периода задержки таймера не гарантируется. Начнем с того, что браузер исполняет все асинхронные JavaScript-события в одном потоке (такие как клик мышью или таймеры) и только в то время, когда пришла очередь этого события. Лучше всего это демонстрирует следующая диаграмма:

Вашему вниманию предлагается перевод туториала «5 min quickstart» от команды Angular. Туториал описывает процесс создания «Hello World»-приложения на новом фреймворке Angular 2, который недавно получил статус «бета».

Давайте начнём с нуля и построим суперпростое приложение Angular2 на TypeScript.

Демо

Запуск работающего примера — это самый лучший способ увидеть, как оживает приложение на Angular 2.
Нажатие этой ссылки открывает новую вкладку, загружает пример в plunker и отображает простое сообщение:

My First Angular 2 App

Глеб Летушов, редактор-фрилансер, адаптировал для блога Нетологии чеклист с Github от David Dias. Этот чеклист уже переводили, но так как на Хабре его нет, мы решили, что он пригодится. В чеклисте собран полный список элементов, которые необходимо проверить перед запуском и публикацией сайта.



Список основан на многолетнем опыте фронтенд-разработчиков, а дополнения собраны из общедоступных источников.

Да, да, это очередная статья про html5 и тэг < video >. Но главным ее отличием будет то, что здесь будут рассмотрены самые базовые понятия и теории. Так что приготовились внимательно читать и записывать, let html5 rocks!

Большие видео на заднем плане веб-сайтов — довольно популярный тренд в веб-дизайне. Умело примененные видео могут сделать веб-сайт более драматичным и привлекательным для пользователей.

Кроме того видео-фоны могут воспроизводиться плавно и без «тормозов» в отличие от фонов, созданны с помощью JavaScript, которые требуют загрузить определенный код и изображения прежде чем пользователь увидит результат анимации.

Существуют компании, как, например, Powerhouse или Adidas, которые используют видео в качестве заднего плана сайта, чтобы донести до пользователя определенное сообщение или историю о продукте или услуге.

Хотя и наиболее популярным способом создания видео-фона является использование HTML5 видео тега вместе с некоторыми параметрами CSS, стоит также обратить внимание на альтернативные источники видео, например, YouTube. В этом случае, вам не придется переживать о медленном ответе сервера, потому что запрос будет отправляться напрямик в YouTube.

В этой статье, я покажу вам, как можно построить клевый сайт, использующий видео с YouTube в качестве фона. Мы будем использовать jQuery.mb.YTPlayer.js для редактирования и управления внешним видом нашего видео. Итак, приступим!

Скачать исходники
Демо

В школе Skyeng мы редко обучаем английскому с нуля. Обычно к нам приходят люди, уже обладающие каким-то набором знаний, причем этот набор бывает самым разным. Для того, чтобы обучение было полезным, нам нужно как-то определить границу этих знаний. Если в случае грамматики это относительно просто (выясняется на первых занятиях с методистом), то уточнение границ словарного запаса – задача не самая тривиальная. Для ее решения мы разработали и запустили инструмент WordMash.

В будущем, как нам кажется, все популярные браузеры выйдут за рамки программ для открытия веб-страниц и научатся лучше понимать людей, которые ими пользуются. Сегодня я расскажу вам, каким мы видим это будущее на примере персональной ленты Дзен в Яндекс.Браузере, которая теперь доступна пользователям Windows, Android и iOS.



Несмотря на кажущуюся простоту, в основе Дзена лежат довольно сложные технологии. Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали традиционное машинное обучение, а где — нейронные сети и искусственный интеллект, и буду благодарен за ваше мнение об этом подходе.

Доводилось ли вам сталкиваться с системами искусственного интеллекта? Полагаем, ответ большинства хабравчан будет положительным. Ведь ИИ уже перестал быть «чем-то за гранью фантастики». Системы распознавания речи Siri, IBM Watson, ViaVoice, виртуальные игроки Deep Blue, AlphaGo и даже такие ранние системы, как MYCIN, разработанная в 1970-х годах в Стэнфордском университете и предназначенная для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков — все это вариации на тему ИИ. Но, несмотря на то, что технологии стремительно набирают ход, современные системы все еще весьма «угловаты», и главная проблема, с которой сталкиваются исследователи, — это языковое обучение. Заставить систему говорить не сложно, но объяснить ей «физику» окружающего мира — то, что человек понимает на интуитивном уровне — пока не удавалось никому.

Тема языковой проблемы искусственного интеллекта широко раскрывается в статье Уилла Найта, главного редактора AI MIT Technology Review, которую специалисты PayOnline, системы автоматизации приема онлайн-платежей, старательно перевели для пользователей Хабрахабра. Ниже представляем сам перевод.

Примерно в середине крайне напряженной игры в Го, проходившей в южнокорейском Сеуле, участниками которой были один из лучших игроков всех времен Ли Седоль и созданный Google искусственный интеллект под названием AlphaGo, программа сделала загадочный шаг, продемонстрировавший пугающее преимущество над своим человеческим оппонентом.

В продолжение статьи «Сравнение технологических подходов к решению задач по извлечению данных» рассмотрим технологии, наиболее часто упоминающиеся в связи с понятием «искусственный интеллект» в контексте поисковых задач. На habrahabr.ru опубликовано множество статей на эту тему, например, об использовании нейросетей в поиске Яндкса, в которой говорится что «Фактически, формулу ранжирования пишет машина (получалось около 300 мегабайт)», о глубоком обучении, о вероятностном программировании и т.д.

Хотелось бы рассмотреть данную тему с точки зрения философии логики, определить границы и проблемы применимости и немного порассуждать о возможности решения с помощью нейронных сетей задач машинного обучения?

В качестве основы для наших рассуждений мы можем выбрать любую из приведенных ниже технологий. Ввиду того, что наиболее часто упоминается нейронные сети, их и возьмем. Набрав что-то про нейросети в поисковой строке, мы получим огромную массу статей о «невообразимых» успехах, достигнутых нейронными сетями. Это и сообщения о новых аппаратных решениях, например, и спиновые электронные устройства, и заявления IBM, о том что нейронные сети по анализу слов смогут выявлять психические болезни, и «супергеройское» зрение, и множество других чудес науки. Поэтому, попробуем сделать краткий обзор текущего положения дел.

В предыдущей части были сформулированы требования к процедуре универсального обобщения. Одно из требований гласило, что результат обобщения должен не просто содержать набор понятий, кроме этого полученные понятия обязаны формировать некое пространство, в котором сохраняются представление о том, как полученные понятия соотносятся между собой.

Если рассматривать понятия как «точечные» объекты, то такую структуру можно отчасти описать матрицей взаимных расстояний и представить в виде взвешенного графа, где вершины — это понятия, а каждому ребру сопоставлено число, соответствующее расстоянию между понятиями, которые это ребро соединяет.

Ситуация несколько усложняется, когда понятия имеют природу множеств (рисунок ниже). Тогда возможны формулировки типа: «понятие C содержит понятия A и B», «понятия A и B различны», «понятия A и B имеют нечто общее». Если положить, что близость определяется в интервале от 0 до 1, то про рисунок слева можно сказать: «близость A и C равна 1, близость B и C равна 1, близость A и B равна 0).

Мы продолжаем перевод и озвучку Мессенджеровский лекций Нобелевского лауреата по физике Ричарда Фейнмана, которые он прочитал в Корнеллском университете в 1964 году.

Представляем вам четвёртую лекцию про симметрию физического закона. В ней профессор объясняет какие типы симметрии существуют, какие законы ей не подчиняются и как сахарная свёкла может нам помочь наладить общение с марсианами.

Всего в курсе 7 лекций, с предыдущими можно ознакомиться здесь.

Искусственный интеллект — сфера, в которой сейчас занято большое количество инженеров и ученых. Практически каждый день появляются новости о разработке той либо иной формы слабого ИИ, выполняющей определенные функции, которые могут оказаться полезными человеку. Сейчас разработчики из DeepMind, подразделения холдинга Alphabet Inc., занимаются решением интересной и актуальной для современного общества проблемы. А именно — выясняют, при каких условиях несколько ИИ-агентов будут сотрудничать или конкурировать друг с другом.

Проблема, которую пытаются решить специалисты из DeepMind, схожа по сути с так называемой «дилеммой заключенного». Ее можно сформулировать следующим образом. Практически во всех странах наказание участников преступной группировки гораздо жестче, чем наказание преступников-одиночек, совершающих одинаковые преступления. Что, если полиция схватила двух преступников, которые попались примерно в одно и то же время за совершение сходных преступлений, и есть основания полагать, что преступники действовали по сговору? Дилемма появляется в том случае, если предположить, что оба преступника хотят минимизировать собственный срок заключения.

Источник

У учёных есть одна маленькая слабость – ставить эксперименты и анализировать полученные результаты. Пару экспериментов, посвящённых мониторингу физической активности в течение 24 часов, я поставил над собой. Подробности, методика измерений, сравнение результатов числа сердечных сокращений представлены под катом для двух дней с низким и высоким уровнем физической активности.

Появление редактора Sketch сильно облегчило работу дизайнеров. Артборды, Символы, Стили, большое количеств плагинов и интуитивно понятный интерфейс — всё это сделало нас немного счастливее. В этой статье постараюсь привести правила и приёмы, которые выработал при работе над проектами, ведь важны не только инструменты, но и правильное их использование.