Мы начинаем публиковать перевод книги (как называет ее сам автор) «Руководство хакера по нейронным сетям». Книга состоит из четырех частей, две из которых уже закончены. Мы постараемся разбить текст на логически завершенные части, размер которых позволит не перегружать читателя. Также мы будем следить за обновлением книги и опубликуем перевод новых частей после их появления в блоге автора.

Содержание:

Предсказание погоды — дело сложное. Ранее над синоптиками часто подшучивали, поскольку точность прогнозов оставляла желать лучшего. Однако сегодня точность прогнозов погоды значительно возросла из-за совершенствования компьютерных технологий. Анализ динамики воздушных течений, моделирование распространения облаков в определенном регионе, оценка влияния внешних факторов на погодные условия — все это помогает делать прогнозы более точными. Но все же синоптики ошибаются и сейчас, плюс погоду предсказывают для отдельных довольно крупных регионов.

Сервис IBM Deep Thunder может вывести прогнозы погоды на новый уровень. Для этого наша компания использует мощную платформу для составления прогнозов погоды от Weather Channel и свои вычислительные мощности. Результат такого объединения — сервис Deep Thunder. Этот сервис может давать точный прогноз погоды не только для отдельного города, но и для отдельных городских кварталов.

_{Фото: A.V. Photography}

Последняя, заключительная часть. Проект «Око» окончен. «От автора» можно будет почитать в конце публикации.

Под катом я оставлю небольшую памятку по персонажам для тех, кто читает в онгоинге.

Для новых же читателей внутри есть ссылка на книгу целиком в форматах для читалок.

Ссылки на предыдущие части и обращение к тем, кто видит публикации Ока впервые:

Око — мой личный литературный проект, работу над которым я начал в мае этого 2015 года. Из небольшой зарисовки он перерос в научно-фантастическое произведение, главы которого я выкладываю, по мере написания, на GT.

Предыдущие части:

Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4
Часть 5
Часть 6
Часть 7
Часть 8
Часть 9
Часть 10
Часть 11
Часть 12
Часть 13
Часть 14
Часть 15
Часть 16
Часть 17
Часть 18
Часть 19
Часть 20
Часть 21
Часть 22
Часть 23
Часть 24
Часть 25

На самом деле, еще меньше. Основной инструмент для написания такого приложения — Node-RED в Bluemix



Несколько лет назад наша компания разработала инструмент Node-RED. Это open-source сервис, который помогает создавать приложения на модульной основе — нужно просто соединять готовые блоки. В качестве блоков выступают не только программные модули, но и различные устройства, веб-API и онлайн-службы. Для работы с Node-RED нужны базовые знания HTML, CSS и JavaScript. Конечно, чем глубже ваши знания, тем более совершенное приложение можно будет создать.

Сегодня в качестве примера мы покажем, как на основе Node-RED можно создать приложения для анализа твитов заданной тематики в режиме реального времени (первоисточник — англоязычная статья). Тематика (ключевое слово) — не единственный критерий, искать можно и по автору или хэштегу. Но в примере используется именно поиск по ключевым словам. Кроме темы, приложение, которое мы напишем, будет способно оценивать эмоциональную окраску сообщения. Искать будем только негативные твиты определенной тематики. Нужные сообщения будут показываться в течение пары секунд после того, как их кто-то напишет.

Собрал несколько классов и сниппетов из серии «tips & tricks», которые могут оказаться кому-нибудь полезными.
Содержание:
— Несколько атрибутов в одной колонке грида
— Исправление навигации для активных пунктов меню
— Маппинг таблиц на другие названия
— Почему TimestampBehavior обновляет свойство updated_at, если ничего не изменено
— Bootstrap DateTimePicker — 2 разных формата для показа в интерфейсе и для отправки значения на сервер
— Учет временной зоны пользователя для полей с DateTimePicker

Как чуден и глубок русский курлык
— Генератор постов

Обработка естественного языка (natural language processing, NLP) — тема, на мой взгляд, очень интересная. Во-первых, задачи тут чисто алгоритмические: на вход принимаем совершенно примитивный объект, строчку, а извлечь пытаемся вложенный в него смысл (ну или хотя бы частичку смысла). Во-вторых, необязательно быть профессиональным лингвистом, чтобы решать эти задачи: достаточно знать родной язык на более-менее приличном уровне и любить его.

А ещё с небольшими затратами можно сделать какого-нибудь бестолкового чат-бота — или, как вот я, генератор постов на основе того, что вы писали на своей страничке в соцсети. Возможно, кто-то из вас уже видел это приложение — оно довольно глупое, чаще всего выдает бессмысленный и бессвязный текст, но изредка всё же дает повод улыбнуться.

Бессвязность текстов в нынешней версии «Генератора» вызвана тем, что на самом деле никакого анализа он производить не умеет. Просто в одних случаях «предсказывает» продолжение предложения по собранным биграммам, а в других — заменяет в готовом предложении некоторые слова на другие, которые заканчиваются похоже. Вот и вся начинка.

Конечно, хочется сделать что-нибудь поинтереснее. Беда в том, что модные сейчас нейросети не очень-то применимы здесь: им нужно много ресурсов, большую обучающую выборку, а в браузере у пользователя соцсети всего этого нет. Поэтому я решил изучить вопрос работы с текстами с помощью алгоритмов. К сожалению, готовых инструментов для работы с русским языком на JavaScript найти не удалось, и я решил сделать свой маленький велосипед.

При разработке системы документооборота возникла необходимость отображать данные в виде диаграммы Гантта. После непродолжительных поисков был найден подходящий бесплатный компонент, который нужно было прикрутить к «движку» easla.com.

Мой опыт прикручивания JS-компоненты к движку на Yii с описание, кодом и примерами под катом.

Перевод поста Bernat Espigulé-Pons "A Year of Runkeeper: Analysis and Visualization".
Код, приведенный в статье, можно скачать здесь, а дополнительные файлы здесь.
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации

---

Почти год назад я решил записывать все свои передвижения с помощью Runkeeper, и теперь хочу представить несколько вариантов визуализации моей годовой активности. Проект получается несложным: данные по своим передвижениям я буду подгружать из Runkeeper, а анализировать/визуализировать — в Wolfram Language. В этой анимации (см.ниже) показаны мои передвижения по Барселоне, и я покажу вам, как сделать такую же.

Делал я тут небольшой проект на чистом JS и в ходе оного потребовалось работать с Rest API. Ну не ручками ведь XMLHttpRequest дёргать, решил я, наверняка есть бесчисленное количество готовых решений для такой простой задачи?..

Как можно догадаться по КДПВ, я несколько ошибался; впрочем, обо всём по порядку. Но если вкратце — получился вот такой симпатичный велосипедик, с которым запросы к Rest API получаются, как и обещано в заголовке, компактными и красивыми.

1 июня 2016 года Instagram отключит от своего API все приложения, которые не прошли модерацию. Что делать если вы в их числе?

Предыстория

Мы делаем сервис для постинга в Instagram по расписанию и используем API для получения информации об аккаунтах. Самим постингом занимаются телефоны в автоматическом режиме. Нам отказали в доступе к API после 1 июня (пробовали пройти модерацию два раза) поэтому было решено найти замену.

Сначала расскажу как мы использовали официальный API:

1. При добавлении аккаунта забираем из Instagram информацию об аккаунте: имя, фото профайла, количество постов, подписчиков, подписок.
2. Перед тем как опубликовать фото/видео мы запрашиваем количество постов, и тоже самое после публикации, если число постов увеличилось считаем публикацию успешной.
3. Если публикация прошла успешно забираем ссылку на последнее фото в профайле.
4. Если пользователь удаляет фото из нашего сервиса, то перед тем как выполнить задачу нужно проверить существует ли такой пост в Instagram (или его удалили).

Реализация

У Instagram есть веб-версия. С помощью нее в приватных аккаунтах можно получить информацию о количестве постов, подписок и подписчиков, а в публичных еще и сами посты, комментарии и лайки. Поэтому, в силу простоты получения, я подумал, что уже написаны подобные библиотеки. Пошел гуглить и нашел только для NodeJS. И для PHP нашелся какой-то код, но всем четырем пунктам не соответствовал. В итоге было решено писать свою библиотеку.

Мельбурн — один из крупнейших городов мира, участвующих в программе Smarter Cities Challenge



В 2010 году корпорация IBM запустила в работу проект Smarter Cities Challenge. Цель проекта —помочь городским администрациям решить стоящие перед ними актуальные проблемы. Для каждого города список проблем сугубо индивидуален. В рамках инициативы Smarter Cities Challenge IBM уже направила 700 своих специалистов в городские муниципалитеты разных стран по всему миру, где они оказывали безвозмездную консультационную помощь местным органам власти в деле предоставления жизненно важных услуг населению.

За первые четыре года действия программы большинству из 116 муниципалитетов, выигравших гранты IBM Smarter Cities Challenge, удалось улучшить общественную безопасность, экономическое развитие, городские доходы, качество предоставления социальных услуг, общественный транспорт, коммунальные услуги, а также повысить уровень вовлеченности граждан в решение городских проблем. Теперь команда специалистов из IBM прибудет в Мельбурн (Австралия), где в течение трех недель эксперты будут заниматься проблемами города.

Озаботила меня одна проблема – темный коридор по пути из спальни на кухню. Ну, знаете, люблю ночью на кухню ходить, но в потемках некомфортно, а т.к. коридор относительно ширины достаточно длинный, то велика вероятность отклонения от маршрута при ориентировании по встроенным в голову гироскопам. Ошибка накапливается, да еще ноги разной длины, ходил с вытянутыми руками и попадал в дверной проем не с первого раза.
Да, конечно есть всякие ночники, датчики движения, умные дома, но у меня есть лучше, у меня есть пластиковый плинтус с кабельным каналом.
Поэтому возникла идея запихать туда светодиодную ленту и посмотреть, как она там себя будет чувствовать и получилось, знаете ли, довольно круто, такая подсветочка, как в космических кораблях.

Перевод гостевого поста Дэвида Кларка на CSS-Tricks.

Дэвид — один из создателей Stylelint — инструмента, позволяющего навести порядок в CSS. Он написал превосходное вступление о том, зачем нужно линтить CSS.

Не так давно я рассказывал о геме Oxymoron, позволяющем очень просто и быстро строить современные Single Page Application на AngularJS и Ruby on Rails. Статья была встречена весьма позитивно, поэтому пришло время написать более-менее сложное приложение, чтобы показать все возможности гема.