Все время юзала Smarty, но уж очень она громоздка. Стала искать, что еще есть. Вот что удалось отрыть. Уверена, что это не все, но пользу принесет несомненно. Предлагаю пополнять. Список в комментах.

Зачем нужны камеры наблюдения? Правильно — чтобы наблюдать за происходящим и контролировать ситуацию! В наше неспокойное время эти самые камеры развешаны повсюду — от денежных хранилищ до придорожных кафе. Однако защищая свои владения, хозяева порой забывают о защите самой камеры путем банальной установки пароля на доступ из Интернета. И очень зря. Если пароль не установить — ваша камера «безопасности» превращается в публичную вэб-камеру с реалити шоу для всех желающих.

Экспертные системы, нейронные сети, исчисление предикатов, хорновские дизъюнкты, теоремы сходимости…
Не знаю как у вас, у меня вся эта кухня вызывает восторг. Как замечательно, что компьютеры (конечно, наученные программистами, вооруженными серьезной математикой) могут хотя бы иногда приближаться к человеку по навыкам принятия решений. Особенно это хорошо у них получается, когда человек готов учить.

Иначе говоря, методы ИИ работают тем лучше, чем более формализованы как раз те знания, которые компьютер должен освоить. См, например, предыдущий пост про шахматы.

Неуправляемое обучение, обучение без учителя
Однако есть ситуации, и их довольно много, когда правильного ответа никто не знает. И даже непонятно что является ответом. И даже задача не вполне ясна. Есть только данные. Надо что-то полезное из них извлечь.
Согласитесь, задача гораздо более интересная и дающая простор для фантазии?

Рекомендации по html-коду, вёрстке и немного — по копирайтингу. Актуально для февраля-2009

Это не очередной список «101 совет, как достичь идеала в том-то», которых полно в интернете. Это «инсайдерская информация» SEO-компании, ведущей более 600 проектов. Перечислено то, на что мы обращаем внимание, начиная поисковую оптимизацию. Разумеется, не всё получается реализовать (например, движок сайта что-то не позволяет, а где-то пункты противоречат(!) друг другу). Ничего страшного. Если больше половины рекомендаций получается реализовать, то это уже очень хорошо!

Привет Хабр.

Почитав то, что на хабре пишут по нейронным сетям захотелось более простым и интересным языком рассказать о искусственном интеллекте. Идея такова, во-первых написать цикл статей об основах нейронных сетей, ну а во-вторых есть несколько идей для интересных проектов, совмещающих интерактивность присущую всему вебдванольному и обучаемость нейросетей, но это позже.

Сбор информации о беспроводных сетях или wardriving (в зависимости от способа передвижения, это может быть и warwalking, и warflying, и, как было продемонстрировано на BlackHat 2008 — warbalooning) занятие очень увлекательное и при этом предоставляющее богатые статистические данные об уровне защищености беспроводных сетей по городу.

Это третья статья из цикла о мыслящей программе [1], [2]. Не смотря на то, что ряды читателей редеют, я стараюсь не отступать от своей идеи, которой к слову уже исполнился год. За этот год мы (я и идея) прошли долгий путь, который в большей степени пришлось преодолевать практически вслепую, положившись на собственную интуицию. За это время идея трансформировалась из программы в Искусственный Интеллект, из Искусственного Интеллекта в искусственный интеллект, далее снова в программу, затем в мыслящую программу и, наконец, в свой окончательный вариант – искусственный организм. Именно к нему ведет мое повествование.

Предисловие

Представляю вашему вниманию очередную часть опуса о мыслящей программе. Это не самостоятельная статья, а логическое продолжение первой части, так что всех «новеньких» настоятельно прошу пройти по ссылке. А пока мы их ждем, можете заварить себе кофе (чай, сделать морс, возможно, что-то покрепче) и приготовиться к активной мыслительной деятельности – информации много. Сегодня в центре внимания будут органы чувств.

1. Первый момент по поводу распознания рукописного текста с помощью нейронных сетей.

«Летом 1987 я получил опыт, который еще больше охладил мой и так невысокий энтузиазм относительно нейронных сетей. Я пришел на конференцию по нейронным сетям, где я увидел презентацию, устроенную компанией, называемой Nestor. Nestor пыталась продать приложение на нейронной сети для распознавания рукописных символов на подложке. Она предлагала лицензию на программу за один миллион долларов. Это привлекло мое внимание. Хотя Nestor провела улучшение алгоритма ее нейронной сети и рекламировала ее как еще один большой прорыв, я чувствовал, что проблема распознавания рукописных символов могла бы быть решена более простым, более традиционным путем. Я пришел домой той ночью, размышляя о проблеме, и за два дня разработал распознаватель рукописных символов который был быстрым, маленьким и гибким. Мое решение не использовало нейронную сеть и оно работало совершенно не так, как мозг. Хотя эта конференция разожгла мой интерес в разработке компьютеров со стилусом (в конечном счете приведший к проекту PalmPilot десять лет спустя), это также убедило меня, что нейронные сети были не таким уж большим улучшением по сравнению с традиционными методами. Распознаватель рукописных символов, который я создал, пригодился в конечном счете для системы текстового ввода, названной Graffiti, использованной в первых сериях продукции Palm. Я думаю, компания Nestor ушла из бизнеса». Джеф Хокинс, «Об интеллекте»

В своей книге Джеф предлагает теорию искусственного интеллекта, предполагающую его в виде нейронной сети, повторяющую структурой неокортекс, кору головного мозга. В своей теории он объясняет интеллектуальность моделью «память-предсказание» и инвариантным представлением данных:

Очень приятно, что тема искусственного интеллекта не заглохла, а продолжает развиваться. Здесь уже набралось множество статей с прекрасными идеями и интересными комментариями. Глядя на все это многообразие, захотелось вернуться к начатой полгода назад серии публикаций и поделиться некоторыми возникшими с тех пор мыслями и рассуждениями. Все это я попытался скомпоновать в одну большую статью, которая описывает все аспекты того, как будет работать конечный продукт, и содержит соображения по его реализации.

Совокупность нейронов соединённых тем или иным способом называется искусственной нейронной сетью или просто нейронной сетью.
Закон по которому нейроны соединены в сеть носит название структуры или топологией сети.

Множество нейронов не соединённых между собой, но соедененные с другими нейронами носит название слоя нейрона.
Сети бывают 2х видов: однослойные, многослойные.

Простой перцептрон

Простой перцептрон состоит из 1го нейрона (один слой) с n входами и пороговой функции активации

Поскольку выходами сети является +1 или -1. То перцептрон эффективен для решение задачи классификации 2х классов.

Доброго времени вам суток, уважаемое Хабрасообщество.

Хочу вначале сделать маленький дисклеймер. Предыдущим постом в этом сообществе были рассмотрены основы искусственной нейронной сети. Я данной темой занималась для написания своей магистерской работы и соответственно прочитала в свое время достаточно литературы, поэтому мне бы хотелось немного дополнить и в дальнейшем продолжить вам рассказывать о том, что такое нейронная сеть, какое представление она имеет изнутри, как с ее помощью решают задачи и так далее…
Сразу оговорюсь, что я не гуру в данном вопросе, я его знаю (ну или знала, так как времени прошло уже достаточно) настолько глубоко, насколько мне было это необходимо для написания работающей нейронной сети для распознавания цифр, ее обучения и дальнейшего использования. Предметом исследования была структура нейронной сети для распознавания символов, а конкретно, зависимость между количеством нейронов в скрытом слое и сложностью выборки для входных данных (количеством символов для распознавания).

UPD: данный текст в основном является обобщением из прочитанной литературы. Он не написан мною лично. По крайней мере эта часть.
UPD2: Скорей всего продолжения данной темы не будет, так как хабрапользователь stepan_ovchinnikov, который является смотрителем данного блога, считает, что нет смысла писать здесь то, что можно прочитать из многочисленной литературы, которая есть по нейронным сетям. Так что извините.

Возможно первая часть будет в чем-то похожа на предыдущий пост хабрапользователя Kallisto, но я считаю, что стоит более детально рассмотреть строение искусственного нейрона, у меня есть, что добавить, ну и, плюс ко всему, я хочу написать полноценную и законченную серию постов про нейросети, не опираясь на уже написанное. Надеюсь вам будет полезен данный материал.

Здравствуйте, хабраобщество.

У меня в универе начался курс по нейронным сетям и хочу поделиться информацией с вами, заодно и сам буду лучше воспринимать информацию, а значит выигравшими будут все. Поехали.

Литература

1. Ben Krose, Valter van de Smagt: Introduction to neural networks.
2. Р. Каллан, Введение в нейронные сети.
3. Саймон Хайкин, Нейронные сети полный курс.
4. Gupta Jin Homma, Statical and Dynamical neural networks.

Первые 2 книги хороши для вступления, первая лучше всего, но она на английском, вторая также, чуть хуже изложена, но на русском.

Биологические основания нейронных сетей

.
// тема отдана на самостоятельную обработку.
Теория искусств нейронных сетей появилась, как попытка смоделировать ЦНС (ЦНС — центральная нервная система) высших млекопитающих в 50х годах прошлого столетия.

Выяснилось, что модели искусственных нейронных сетей (Далее ИНС, НС) слишком просты и современные модели нейрофизиологии по сложности на порядок превышает модели НС. Вместе с тем выяснилось, что теория ИНС является прекрасным инструментом для решения сугубо математических задач особенно к класам трудноформализируемых задач.

Под не формализуемыми задачами мы будем понимать задачи, для которых задачу сформулировать невозможно.
К числу таких задач относятся (пример):

• классификация
• кластеризации
• прогнозирования

Под трудно формализуемыми задачами мы будем подразумевать такие задачи для которых формулировка существует, но детерминированный алгоритм нахождения точного решения либо неизвестен, либо слишком затратный по ресурсам.

Чем выше размерность задачи, тем лучше работает нейронные сети и тем хуже классическая математика.

Концепции

Пролог

Прошло уже около четырех месяцев с тех пор, как я серьезно увлекся проблемой Искусственного Интеллекта. Сначала желание не было таким явным — я просто хотел написать небольшую программку с естественно-языковым взаимодействием в качестве тренировки. Но чем больше я думал об этой цели, тем больше она усложнялась и, в конце концов, изменилась до неузнаваемости, стала похожей уже скорее на Искусственный Интеллект, чем на то, что было вначале. Покопавшись в сети, я не нашел ничего путного на эту тему и решил продолжить развивать свою первоначальную идею.

На данный момент результатом многочисленных применений анализа и синтеза является некоторое количество информации в виде концепций, частичных моделей архитектуры, идей реализации и прогнозов. Вот и захотелось поделиться с общественностью.

Интерес к этой области появился у меня спонтанно. После этого стали появляться все больше и больше идей на эту тему, так что пришлось все это упорядочить. Начать я решил с истории развития Искусственного Интеллекта. Статья получилась довольно-таки большой, так что я разделил ее на две части. Вот первая ее часть, посвященная кибернетике.

Сегодня, бегло пролистывая башорг во время рабочего чаепития, наткнулся на ссылку семинаров TechDays. Бегло просмотрев предлагаемые материалы, заострил внимание на верхней части страницы, а именно на изображении бубна в меню. Сразу возникла мысль — есть ли сайты Microsoft, на которых используется полупрозраные PNG–изображения? Ведь это должен быть антимаркетинговый ход, который забросит камень в огород IE6.

Что думают хабраюзеры на этот счет?

P. S.: было бы здорово, если в комментариях будут ссылки на сайты.

Месяц назад я опубликовал обзор нескольких SMS-биллингов и в комментариях возникла оживленная дискуссия. Как оказалось, тема довольно актуальная и у многих хабралюдей возникли вопросы, оставшиеся без ответа. Я собрал некоторые из них и задал своему хорошему знакомому — Алексею Лосеву, который является исполнительным директором MP bill. Ответы Алексея вы можете прочитать ниже. Понятно, что прямой контакт с хабралюдьми очень интересует его, поскольку здесь он может донести информацию до множества потенциальных партнеров. В комментариях к этому топику Алексей ответит на все вопросы, связанные с SMS-платежами, которые вы зададите. Ник Алексея – raw_powerraw_power.

Открыть новую закладку, скопировать в адресную строку

data:text/html, <html contenteditable>

и нажать Enter.

Вуаля.


При клике на белом поле появляется курсор, и можно писать мысли, заметки, наблюдения. Романы, стихи…

Можно печатать написанное, можно сохранять в текстовый файл (для корректного сохранения русского языка необходимо сначала выставить правильную кодировку у страницы).

1 Вступление

В топике освещаются не столько подробности работы с git, сколько его отличия от схемы разработки других систем контроля версий, и общий подход (выработанный по большей части личным опытом и Git Community Book) к работе.

Я встречал в сети много tutorial'ов по установке своего сервера git как на gitweb, так и на webdav, но, увы, они либо были только по одному из вышеназванных пунктов, не освещая другой, либо банально не работали. Вчера возникла необходимость поднять свой сервер репозиториев. Потратил пару часов — поднял, теперь хочу поделиться опытом, потому что считаю проблему актуальной :)