Введение

Краткий обзор

В общем на днях попал мне в руки Raspberry Pi Zero W. Но сложность заключалась в том, что он имеет только микро порты для подключения, а переходников для них у меня не было.

И это затрудняло его настройку в отличии от того же Raspbery Pi 3+

В последние несколько лет тема искусственного интеллекта и машинного обучения перестала быть для людей чем-то из области фантастики и прочно вошла в повседневную жизнь. Социальные сети предлагают посетить интересные нам мероприятия, автомобили на дорогах научились передвигаться без участия водителя, а голосовой помощник в телефоне подсказывает, когда лучше выходить из дома, чтобы избежать пробок, и нужно ли брать с собой зонт.

В данной статье мы рассмотрим инструменты для машинного обучения, которые предлагает разработчикам Apple, разберем, что нового в этой области компания показала на WWDC18, и попробуем понять, как можно применить это все на практике.

Cоавтор статьи: Mike Cheng

Google Cloud Platform теперь в своем портфолио имеет образы виртуальных машин, разработанные специально для тех, кто занимается Deep Learning. Сегодня мы поговорим о том что эти образы из себя представляют, какие преимущества они дают разработчикам и исследователям, ну и само собой о том, как создать виртуальную машину на их базе.

Хабр, привет! Это транскрипция доклада Артема ximaera Гавриченкова, прочитанного им на BackendConf 2018 в рамках прошедшего фестиваля РИТ++.

Перечитал я трезвым взглядом свой предыдущий пост и понял, что новичкам через все эти нагромождения апдейтов и обсуждений в комментариях (которые местами были даже полезнее, чем сам пост) продираться будет затруднительно.

Поэтому здесь я приведу сжатую пошаговую инструкцию, как обходить блокировки, если у вас есть:

• линукс-машина (ubuntu) вне поля блокировок;
• роутер Mikrotik, на который вы уже подняли VPN-туннель до этой линукс-машины;
• настроенный NAT на этом туннеле, позволяющий вам работать через него;
• желание.

Если у вас нет чего-то из этого или у вас есть что-то другое или вы хотите узнать, почему так, а не иначе — добро пожаловать в предыдущий пост, где это всё описано более-менее подробно. Имейте в виду, что схемы включения и настройки в этом посте немного отличаются для упрощения решения.

Те, кто уже всё сделал по мотивам предыдущего поста, в этом полезной информации не почерпнут.

Шерстя просторы AliExpress
в поисках Raspberry Pi, я наткнулся на такую такое вот устройство.

Этот одноплатник за 10$ имеет скромные габариты (67x42мм), содержит в себе: Cortex-A5 1,0 ГГц, 256Мб оперативной памяти, 512Мб NAND, а главное — встроенные WI-FI и 2G адаптеры!

Сразу вспомнилась статья «Ананасовый рай», вышедшая в журнале Хакер в далеком 2013 и я загорелся желанием превратить «апельсинку» в устройство для фишинга.

В данной статье будет подробно описан процесс создание rpm пакетов и организация репозитория. Прошу всех, кому интересна данная тема, пройти под кат.

Существует куча софта, который позволяет пользователям применять различные цветовые фильтры к своим фотография. Пионером в этом деле был Инстаграм и иногда хочется сделать в своем приложении уже знакомые пользователям фильтры. И я хочу представить набор утилит, который позволит в полу-автоматическом режиме очень точно воспроизводить цветовые фильтры из других приложений в своём приложении.

https://github.com/homm/color-filters-reconstruction

Людям нравятся фильтры из Инстаграма. Они пытаются воспроизвести их снова и снова. И снова и снова. И снова и снова. Проблема с этими попытками в том, что люди пытаются вручную подобрать цветовую коррекцию, которая будет хоть как-то похожа на то, что делают оригинальные фильтры. Для меня же было намного более интересно попробовать воспроизвести фильтры основываясь на более надежных методах и математике. И похоже, что это единственная попытка действительно точного воссоздания цветовых фильтров.

Для примера, одно из следующих изображений было получено с применением фильтра Clarendon на оригинальном изображении в самом Инстаграме, а другое с помощью наложения восстановленного фильтра. Попробуйте угадать, какое восстановлено.

Для сравнения, это результат применения того же фильтра из коммерческого набора «Инстаграм-подобных фильтров», который вы без труда сможете нагуглить: