Как всегда после каждой презентации компании с 1 Infinite Loop интернет заполняется «белым шумом», состоящим как из восторженных воплей, так и из криков ненависти.

Как обычно, основная масса интернет-аудитории концентрируется на том, что им кажется самым главным — на мегапикелях, на процессоре, на многозадачности. И все упускают то, о чем Джобс говорит чуть ли не прямым текстом:

• Retina Display + iBooks vs. Amazon + Kindle/Barnes&Noble + Nook/...
• 1 млрд долларов vs. Android Marketplace.
• FaceTime vs. Skype
• Гироскоп vs. Nintendo DS/Sony PSP

Те, кто еще не понял, прошу под кат

В комментариях к постам про сеть WiMAX (1, 2) и про GPRS был выражен интерес к сетям сотовой связи, поэтому решил реализовать свою давнюю задумку и описать хабрасообществу как же устроены современные сети сотовой связи.



На приведённой картинке изображена общая структура сетей сотовой связи. Изначально сеть разделяется на 2 больших подсети — сеть радиодоступа (RAN — Radio Access Network) и сеть коммутации или опорную сеть (CN — Core Network).

Хочу подчеркнуть, что буду описывать именно существующие сети сотовой связи для СНГ, потому что в Европе, Америке и Азии сети более развиты и их структура несколько отличается от наших сетей, про это напишу как-нибудь позже, если будет интерес.

Сперва, хотелось бы рассказать в общих словах про сеть, а потом более подробно расскажу про функции каждого из элементов сети.

Навеяно этим постом от юзера case. Пост не новый, и на главную он не попал.
Но я вот наткнулся на него сегодня и решил написать кое-что о сне. Уверен, что это будет полезно многим хабравчанам, да и случайным читателям тоже.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Как известно, чтобы скачать файл с Народ.Диска, необходимо либо ввести капчу, либо установить яндекс.бар. А если не хочется, чтоб яндекс.бар мозолил глаза(либо любимый браузер — опера)? Да, его можно скрыть, но зачем он тогда вообще нужен, если используется только для скачки файлов с Народ.Диска?
А можно обойтись и без него, при этом скачивая файлы без ввода капчи в любом удобном браузере, позволяющем изменять юзер-агент.

Команда Freeciv.net измерила скорость работы кода их игры на холсте. Это единый итог, и проверяет он больше, чем сам холст, так как в игре действует масса кода. Поэтому в итоге измерялась и скорость исполнения конкретной ветви джаваскрипта, и скорость рендеринга на холсте.

Вот результаты:

Знаете, люблю я книжки про всякие интересные алгоритмы, и вот недавно попалась еще одна такая книжка.

Книга «Программируем коллективный разум» в основном посвящена алгоритмам классификации и кластеризации, хотя есть главы, посвященные другим темам вроде создания собственного поисковика, генетическим алгоритмам и генетическому программированию. Почти все описанные алгоритмы применяются в духе Web 2.0, используя анализ поведения пользователей на разных сайтах, которые предоставляют свой API. Но что особенно приятно удивило, так это то, что все примеры написаны на языке Python.

Вот какие алгоритмы описываются в книге:

• Коллаборативная фильтрация. Или, говоря человечески языком, алгоритмы, которые могут рекомендовать вам какие-то покупки, сайты или музыку в зависимости от оценок, которые вы поставили другим подобным вещам. По таким алгоритмам работает навязывание покупок в интернет-магазинах или подбор музыки на last.fm. В конце главы приводится пример, который будет рекомендовать вам ссылки из сервиса del.icio.us.
• Алгоритмы группировки (кластеризации). Создаваемый пример анализирует RSS-каналы блогов и пытается их автоматически разделить на группы в виде дерева в зависимости от частоты слов, которые попадаются в блоге. Заодно Сегаран рассказывает как можно сделать так, чтобы названия блогов расположились на плоскости кучками в зависимости от их близости в плане рассматриваемых тем.
• Отдельная глава посвящена построению поисковиков – созданию паука и, самое главное, рассматриваются алгоритмы ранжирования ссылок, в том числе и с учетом ссылок страниц друг на друга, создавая, таким образом, аналог Google PageRank. Еще интересно, что в этой же главе есть пример, где для выдачи наиболее релевантных ссылок используется нейронная сеть, которая обучается по мере того как пользователь щелкает на понравившиеся ему ссылки.

Мой список книг, которые мне хочется прочесть, изрядно вырос, спасибо топику “запасаемся на зиму”. Под катом вы обнаружите список книг, составленный по комментариям в том топике.

На стадии дизайна и разработки мы должны учитывать прописные истины и основные концепции для улучшения юзабилити сайта. В этой статье описываются классические, но непростительные ошибки в области веб-дизайна и способы их решения.

Преступление #1: В формах метки не связаны с полями ввода

Использование атрибута «for» позволит пользователям кликать по метке, для выбора соответствующего поля формы. Это особенно важно для чекбоксов и радиокнопок — увеличить область клика.

Книги — пища для мозгов программиста. А художественные — десерт. Хорошая книга — как вкусное блюдо, которое хочется дочитать растянув удовольствие, испробовать снова и снова. Но есть куча книг, которые мы еще не нюхали и, возможно, никогда не попробуем, потому что нам их не посоветовали несколько человек.

У каждого есть одна-две любимые книги, которые могут понравится другим, поделитесь пожалуйста, заразите. Думаю многим будет интересно поставить в очередь «к прочтению» несколько новых. Давайте устроим «дегустацию» книг в формате: одна книга — один комментарий. Чтобы другие могли добавить в избранное (и оценить, и обсудить) каждую книгу по отдельности.

Мне очень нравится играть в Lego. Нравится собирать роботов и машинки.
А ещё мне очень нравится програмировать. Нравится писать программы и фреймворки.
А не так давно я нашел способ совместить эти два увлечения. Lego Mindstorms — это набор, включающий в себя несколько моторчиков, сенсоров и программируемый модуль, который может считывать информацию с сенсоров и управлять моторчиками.

В этом посте я расскажу больше о Mindstorms и о способах программирования.

Хабрапривет! Сегодня расскажу о маленькой полезной настройке современных жестких дисков, которая позволяет значительно уменьшить шум от его работы.



Для тех, кто не слышал про AAM — добро пожаловать под кат.

P. S. Определение, что такое вирусное видео:
en.wikipedia.org/wiki/Viral_video

Если вам не нравится это определение, пожалуйста, не показывайте свое невежество, не начинайте искать виноватых в Википедии, на западе, не делайте виноватым меня и не ссылайтесь на установившуюся в рунетовской среде традицию использовать некоторые понятия не по назначению.

Эпиграф

В России, направление систем распознавания речи действительно развито довольно слабо. Google давно анонсировала систему записи и распознавания телефонных разговоров… Про системы похожего масштаба и качества распознавания на русском языке, к сожалению, я пока не слышал.

Но не нужно думать, что за рубежом все уже все давно открыли и нам их никогда не догнать. Когда я искал материал для этой серии, пришлось перерыть тучу зарубежной литературы и диссертаций. Причем статьи и диссертации эти были замечательных американских ученых Huang Xuedong; Hisayoshi Kojima; DongSuk Yuk и др. Понятно, на ком эта отрасль американской науки держится? ;0)

В России я знаю только одну толковую компанию, которой удалось вывести отечественные системы распознавания речи на коммерческий уровень: Центр речевых технологий. Но, возможно, после этой серии статей кому-нибудь придет в голову, что заняться разработкой таких систем можно и нужно. Тем более, что в плане алгоритмов и мат. аппарата мы практически не отстали.

Классификация систем распознавания речи

На сегодняшний день, под понятием “распознавание речи” скрывается целая сфера научной и инженерной деятельности. В общем, каждая задача распознавания речи сводится к тому, чтобы выделить, классифицировать и соответствующим образом отреагировать на человеческую речь из входного звукового потока. Это может быть и выполнение определенного действия на команду человека, и выделение определенного слова-маркера из большого массива телефонных переговоров, и системы для голосового ввода текста.

Это перевод и форма повествования от первого лица сохранена. Автор — Бен Бойтер, бакалавр информационных технологий в Университете Чарльза Стерта (CSU).


Большинство людей не в курсе, но моей диссертацией была программа для чтения текста с изображения. Я думал, что, если смогу получить высокий уровень распознавания, то это можно будет использовать для улучшения результатов поиска. Мой отличный советник доктор Гао Джунбин предложил мне написать диссертацию на эту тему. Наконец-то я нашел время написать эту статью и здесь я постараюсь рассказать о всем том, что узнал. Если бы только было что-то подобное, когда я только начинал…

Как я уже говорил, я пытался взять обычные изображения из интернета и извлекать из них текст для улучшения результатов поиска. Большинство моих идей было основано на методах взлома капчи. Как всем известно, капча — это те самые всех раздражающее штуки, вроде «Введите буквы, которые вы видите на изображении» на страницах регистрации или обратной связи.

Капча устроена так, что человек может прочитать текст без труда, в то время, как машина — нет (привет, reCaptcha!). На практике это никогда не работало, т. к. почти каждую капчу, которую размещали на сайте взламывали в течение нескольких месяцев.

У меня неплохо получалось — более 60% изображений было успешно разгадано из моей небольшой коллекции. Довольно неплохо, учитывая количество разнообразных изображений в интернете.

Данная статья предназначена для разъяснения сути фундаментальных методов построения и оптимизации «искусственного интеллекта» для компьютерных игр (в основном антагонистических). На примере игры в зайца и волков будет рассмотрен алгоритм «Минимакс» и алгоритм его оптимизации «Альфа-бета отсечение». Помимо текстового описания, статья содержит иллюстрации, таблицы, исходники, и готовую кроссплатформенную игру с открытым кодом, в которой вы сможете посоревноваться с интеллектуальным агентом.

Объекты, классы, конструкторы

ECMAScript, будучи высоко-абстрактным объектно-ориентированным языком программирования, оперирует объектами. Существуют также и примитивы, но и они, когда требуется, также преобразуются в объекты. Объект — это коллекция свойств, имеющая также связанный с ней объект-прототип. Прототипом является либо также объект, или же значение null.

В JavaScript нет привычных классов, но есть функции-конструкторы, порождающие объекты по определенным алгоритмам (см. Оператор new).

Прототипное делегирующее наследование

Классическое наследование очень похоже на то, как люди наследуют гены своих предков. Есть какие-то базовые особенности: люди могут ходить, говорить… И есть характерные черты для для каждого человека. Люди не в состоянии изменить себя — свой класс (но могут поменять собственные свойства) и бабушки, дедушки, мамы и папы не могут динамически повлиять на гены детей и внуков. Все очень по земному.

Теперь представим другую планету, на которой не такое как на Земле генное наследование. Там обитают мутанты с «телепатическим наследованием», которые способны изменять гены своих потомков.
Разберем пример. Отец наследует гены от Дедушки, а Сын наследует гены от Отца, который наследует от Дедушки. Каждый мутант может свободно мутировать, и может менять гены своих потомков. Например у Дедушки был зеленый цвет кожи, Отец цвет унаследовал, Сын тоже унаследовал цвет. И вдруг Дед решил: «надоело мне ходить зеленым — хочу стать сними», смутировал (изменил прототип своего класса) и «телепатически» распространил эту мутацию Отцу и Сыну, вобщем посинели все. Тут Отец подумал: «Дед на старости лет совсем двинулся» и поменял свой цвет в генах обратно на зеленый(изменил прототип своего класса), и распространил «телепатически» свой цвет сыну. Отец и Сын зеленые, Дед синий. Теперь как бы дед ни старался Отец и сын цвет не поменяют, т.к сейчас Отец в своем прототипе прописал цвет, а Сын в первую очередь унаследует от Прототипа Отца. Теперь Сын решает: «Поменяю ка я свой цвет на черный, а моё потомство пусть наследует цвет от Отца» и прописал собственное свойство, которое не влияет на потомство. И так далее.

Jswiki — это проект на github, который постарался собрать все достойные JavaScript библиотеки и ресурсы. На страницах описания библиотек, так же собраны ссылки на статьи для начинающих, чтобы читатель мог как можно быстрее начать использовать ту или иную библиотеку.

Впервые увидел настолько полную wiki по JavaScript либам, не смог с вами не поделиться.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

Ниже представлено описание техники, с помощью которой можно расшифровать протоколы, по которым iOS общается с сервисами Apple (AppStore, iCloud, etc). Данная техника может быть полезна для понимания работы сервисов, и для исчерпывающего ответ на вопрос о том, какие данные Apple снимает с Вашего устройства.