Стандарт EcmaScript 2015 (ES6) существует уже несколько лет. Он принёс с собой множество новых возможностей, разные способы использования которых далеко не всегда очевидны. Вот обзор некоторых из этих возможностей с примерами и комментариями.

Недавно Facebook выпустила свой open-source-проект по распознаванию образов. Конечно же, его сразу захотелось пощупать, посмотреть, как он работает и что с его помощью можно получить. Мы решили разобраться с его установкой и опытным путём проверить, так ли легко его использовать, как об этом пишут в инструкции разработчики.

Этот проект не самый простой, поэтому возникает вопрос, зачем он нужен, если есть готовые фреймворки типа Keras, TensorFlow и Caffe, где, как говорится, «сел и поехал»? А ответ прост: нужен гибкий инструмент с возможностью расширения, с которым подружится Python. Научились мы отличать кита от чайки, но что нам это даст? IFunny серьёзно делает весёлое приложение и хочет удивлять пользователей новыми фичами, так почему бы не изучить такое богатое направление и применить?

Прочитав этот разбор, вы станете на шаг ближе к просветлению. Готовы? Тогда хватайте ручку, бумагу и приступаем!

И да, можно смело считать эту статью мануалом по установке, причём пошаговым, но можно и обращаться к ней в случае, если вылезла ошибка, а Google отводит глаза в сторону или выдаёт в поисковике несусветную чушь.

Новый релиз Krita принес кучу изменений. Традиционно, при изменении мажорной версии много где сломали обратную совместимость и разработчики предупреждают о необходимости бэкапов при пересохранении в новом формате. Особенно сильно была переработана работа с векторными сущностями и текстом. Разработчики признались, что у них не хватило сил тянуть отдельную реализацию встроенного текста в виде ODT, поэтому все перевели на распространенный SVG. Для оптимальной совместимости они напоминают о возможности установки двух веток одновременно. В Windows все реализовано достаточно привычно, а для Linux есть snap пакеты и другие варианты stand-alone установки.

Ниже под катом много трафика и картинок.

functools (это такая свалка для всяких ненужных мне вещей :-).
— Гвидо ван Россум

Может показаться, что статья о ФП, но я не собираюсь обсуждать парадигму. Речь пойдет о переиспользовании и упрощении кода — я попытаюсь доказать, что вы пишете слишком много кода, поэтому он сложный и тяжело тестируется, но самое главное: его долго читать и менять.

В статье заимствуются примеры и/или концепции из библиотеки funcy. Во-первых, она клевая, во-вторых, вы сразу же сможете начать ее использовать. И да, нам понадобится ФП.

В мае 2017 года исследователи из Google Brain представили проект AutoML, который автоматизирует проектирование моделей машинного обучения. Эксперименты с AutoML показали, что эта система может генерировать маленькие нейросети с очень хорошими показателями — вполне сравнимые с нейросетями, которые спроектированы и обучены экспертами-людьми. Однако поначалу возможности AutoML были ограничены маленькими научными наборами данных вроде CIFAR-10 и Penn Treebank.

Инженеры Google задумались — а что если поставить перед генератором ИИ более серьёзные задачи? Способна ли эта система ИИ сгенерировать другую ИИ, которая будет лучше созданного человеком ИИ в какой-нибудь важной задаче вроде классификации объектов из базы ImageNet — самого известного из крупномасштабных наборов данных в машинном зрении. Так появилась нейросеть NASNet, созданная практически без участия человека.

Одним из самых рискованных для преступников элементом любых криминальных киберсхем является вывод украденных денег. Как правило, государства устанавливают жесткий контроль за всеми денежными потоками. Поэтому в целях сохранения собственной безопасности злоумышленники предлагают другим людям взять на себя весь риск в обмен на часть прибыли. Такие добровольцы называются «дропами» или «мулами». Одна из самых распространенных на территории России преступных схем выглядит следующим образом: украденные дампы кредитных карт заливаются на «белый пластик» — так называемые «болванки» кредиток без каких-либо опознавательных знаков. Затем данная карточка отправляется «дропу» для снятия денег, разумеется с предварительной договоренностью, сколько человек оставляет себе, а сколько передает заказчику. Поскольку большинство людей заинтересованы в долгосрочности схемы «деньги – на халяву» то, как правило, условия договора не нарушаются, и в итоге злоумышленники получают наличность.

В первой части я утверждал, что пришло время подумать, как заменить современную веб-платформу для приложений. Причины — её низкая производительность и в принципе нерешаемые проблемы безопасности.

Кое-кто решил, что я пишу слишком в негативном ключе и не обращаю внимания на положительные стороны веба. Так и есть: первая часть была в стиле «Обсудим факт, что мы попали в глубокую яму», а вторая часть — «Как разработать кое-что получше?» Это огромная тема, так что она на самом деле двумя частями не ограничится.

Назовём нашего конкурента вебу NewWeb (э, брендингом можно заняться потом). Для начала нужно понять, почему веб изначально стал успешным. Веб обошёл другие технологии создания приложений с лучшими инструментами для разработки GUI, так что у него явно есть какие-то качества, которые перевешивают недостатки. Если мы не будем соответствовать этим качествам, мы обречены.

Что-то происходит. Люди недовольны. Призрак гражданских беспорядков преследует наши программистские сообщества.

Впервые значимое число веб-разработчиков открыто ставят под сомнение веб-платформу. Вот характерная статья и обсуждение. Вот другая статья. И ещё одна. Я бы мог перечислить и больше, но если вы достаточно интересуетесь программированием, чтобы читать эту статью, то наверняка уже читали в этом году хотя бы одну напыщенную декламацию о современном состоянии веб-разработки. Эта статья не из таких. Я не могу соревноваться в издевательствах над существующим статусом-кво с людьми, которым приходится заниматься веб-разработкой каждый день. Это другая статья.


Это ты, хакер фронтенда

История о чувстве зрения, восприятии кадров и частоты обновления, размытости движущегося объекта и телевизионных экранах.
(также см. перевод статьи того же автора «Иллюзия скорости» — прим. пер.)

Введение

Вы могли слышать термин кадры в секунду (FPS), и что 60 FPS — действительно хороший ориентир для любой анимации. Но большинство консольных игр идут на 30 FPS, а кинофильмы обычно записывают на 24 FPS, так зачем же нам стремиться к 60 FPS?

Кадры… в секунду?

Ранние времена кинопроизводства

Съёмки голливудского фильма 1950 года «Юлий Цезарь» с Чарлтоном Хестоном

Когда первые кинематографисты начали снимать кино, многие открытия делались не научным методом, а путём проб и ошибок. Первые камеры и проекторы управлялись вручную, а плёнка была очень дорогой — настолько дорогой, что при съёмке старались использовать наименьшую возможную частоту кадров, лишь бы сэкономить плёнку. Этот порог обычно находился между 16 и 24 FPS.

В инженерной части, конечно, всем. Список отличий примерно такой же, как у паровоза и апельсина. А вот в части интерьера — минимально. Разве что нет фасадов, нет заполнения наружных проёмов, много уникальных дверей из нержавейки. До КРОК я работал в проектной команде Инжпроекта из 25 человек по 4 станциям, уже новым, то есть достаточно ужатым в плане бюджета. Расскажу на примере «Румянцево», где я отвечал за интерьер.

У нас в ИТ-компании образовалась команда архитекторов, и поэтому нам часто задают такие вопросы. Постараюсь ответить на этот и ещё пару частых.

Про метро начнём с того, что сейчас все станции делают уникальными. Раньше, ещё в СССР, были так называемые «сороконожки» (их ещё из-за кафеля на жаргоне называли «туалетными станциями») — их запускали по одной, искали оптимальный вид станции. Даже нашли, но позже пришли к тому, что нужно всё же делать станции различающимися.

Несколько недель назад состоялась встреча международного комитета по стандартизации C++. На ней люди (в основном) не разменивались на мелочи и совершили несколько больших шагов на пути к С++20.



Главные новости:

• Расширению Concepts быть в C++20!
• Ranges, Networking и Coroutines/сопрограммы: выпущены в эксперимент в виде TS.
• Модули: черновик TS готов.

Что всё это значит, как это упростит написание кода и что было ещё — читайте под катом.

Дано: программист Василий Иванов (ещё до того, как зарегистрировал ООО) в свободное от основной работы время фрилансил, выполняя заказы и получая оплату от клиентов на свою карту физического лица. В какой-то момент клиентов стало так много, что Василий решил легализоваться и открыть ИП.
Изучив законодательство, он узнал, что индивидуальный предприниматель не обязан открывать расчётный счёт. «Прекрасно, — решил Василий, — продолжу принимать оплату на свою карту, ведь это удобно, а главное, бесплатно. Не придётся ежемесячно платить банку за ведение расчётного счёта».

1. Шар на пружине, ньютоновская версия
2. Квантовый шар на пружине
3. Волны, классический вид
4. Волны, классическое уравнение движения
5. Квантовые волны
6. Поля
7. Частицы – это кванты
8. Как частицы взаимодействуют с полями

Разобравшись с уравнениями для колебаний – описывающими практически всё, что скачет, вибрирует, катается вперёд-назад, как шар на пружине – можно переходить к настолько же распространённому явлению природы, волнам. Волны есть везде: звук и свет, землетрясения, рябь на поверхности пруда, и т.п.


Рис. 1

Но перед этим предупреждаю, что термин «волна» может вводить в заблуждение, поскольку в физике он означает не то же самое, что в английском языке. В физике он не означает того, что мы обычно могли бы назвать волной на краю океана – один гребень и одна впадина. В физике волны – это последовательность волн, несколько гребней и впадин, совместно движущихся в одном направлении. У волны простейшего вида все гребни одинаковой высоты и отстоят друг от друга на одно расстояние. Мы будем рассматривать именно такой случай.

Волны – выдающееся явление, если задуматься. Представьте, что вы с другом взяли длинную верёвку и туго натянули её в комнате (рис. 2). Затем представьте, что ваш друг поболтал несколько раз вверх и вниз одним концом верёвки (зелёным). На его конце верёвки появится волна, и она пройдёт по комнате к вашему концу верёвки (красному).

Тема различных криптовалют и блокчейнов на сегодняшний день стала уже достаточно популярной и перестала быть уделом гиков, бубнящих про революцию в сфере финансов. Но как только вы попытаетесь вникнуть в эту тему, сразу же столкнетесь с информационным дефицитом: очень мало материала, где описывается доступным, в меру техническим языком о концепции и механизмах работы этих технологий. Условно, все материалы можно поделить на две категории: либо хардкорно технические, где с первого предложения начинается жуть про криптографию, p2p, “цифровое золото” и т.д., либо маркетинговая чушь про новый интернет, капитализацию Биткойна или как некая компания/страна внедрила блокчейн и решила все свои проблемы. Если вы хотите понять, как это все работает и что можно сделать с этими технологиями, то эти статьи для вас.

Я попытаюсь донести основную идею децентрализованной криптовалюты, механизмы ее работы, а также разобрать различные форки Биткойна. Я специально опускаю многие технические детали чтобы не нагружать текст. Главное понять суть, а дальше вы сможете легко разобраться в дебрях самостоятельно.

Перевод статьи Стивена Хубера.

Многие читают и ссылаются на статью 2013 года “How Do Users Really Hold Mobile Devices?”. Но с тех пор было проведено немало исследований и экспериментов по использованию разных методик в реальных продуктах, написано много других статей. За прошедшие годы стало больше известно о том, как люди удерживают свои смартфоны и планшеты, как они взаимодействуют с ними тактильно. И всех этих, зачастую неожиданных данных, нет в старой статье 2013 года. И это её главная проблема. В ней были сделаны предположения, основанные на наблюдениях за использованием десктопов, на стандартах для более старых способов взаимодействия, а также на казусных ситуациях и неверно интерпретированных данных. Но благодаря дальнейшим исследованиям и более качественному анализу удалось отвергнуть ошибочные предположения и докопаться до истины.

Сегодня многие ещё ссылаются на устаревшие, менее точные статьи по этой теме. Иногда читатели комбинируют одни неактуальные данные с другими, и на основании этого приходят к ошибочным выводам. Данная статья призвана положить этому конец и предложить обновлённое представление о том, как люди взаимодействуют с сенсорными экранами, и как вы можете использовать эту информацию для разработки более качественного продукта.

ГНИВЦ ФНС сообщает, что с начала 2018 года КЛАДР перестанет существовать и скачать его будет нельзя.

Дисклеймер:
Если вы совсем не поняли, что означают эти наборы букв, ничего страшного. Ниже мы расскажем о реалиях работы с адресами в России. Если вам это неинтересно, почитайте про топографические каламбуры.

Правильные адреса нужны компаниям, которые любят своих клиентов. Знакомые банки, страховые и интернет-магазины, которые сейчас используют справочник КЛАДР, спрашивают нас, что же делать дальше. Поэтому мы запарились и написали пошаговое руководство по переходу с одних букв на другие от КЛАДР к ФИАС.

Сразу оговорюсь, что данный пост не несет большой технической нагрузки и должен восприниматься исключительно в режиме «пятничной истории». Кроме того, текст насыщен английскими словами, какие-то из них я не знаю как перевести, а какие-то переводить просто не хочется.

Краткое содержание первой части:

1. DSTL (научно-техническая лаборатория при министерстве обороны Великобритании) провела открытое соревнование на Kaggle.
2. Соревнование закончилось 7 марта, результаты объявлены 14 марта.
3. Пять из десяти лучших команд — русскоговорящие, причем все они являются членами сообщества Open Data Science.
4. Призовой фонд в $100,000 разделили брутальный малазиец Kyle, команда Романа Соловьева и Артура Кузина, а также я и Сергей Мушинский.
5. По итогам были написаны блог-посты (мой пост на хабре, пост Артура на хабре, наш с Серегой пост на Kaggle), проведены выступления на митапах (мое выступление в Adroll, мое выстпление в H20.ai, выступление Артура в Yandex, выступление Евгения Некрасова в Mail.Ru Group), написан tech report на arxiv.

Организаторам понравилось качество предложенных решений, но не понравилось, сколько они отстегнули за это соревнование. В Каggle ушло $500k, в то время как призовые всего $100k.

Я хочу рассказать про созданный мною web редактор для «визуального программирования» и его историю создания.

В современном мире всё с большей остротой проявляется интерес к качественному прогнозированию финансовых рынков. Это связано с быстрым развитием высоких технологий и, соответственно, с появлением новых инструментов анализа данных. Однако тот технический анализ, которым привыкли пользоваться большинство участников рынка, не эффективен. Прогнозы на основе экспоненциальных скользящих средних, осцилляторах и прочих индикаторах не дают ощутимый результат, т.к. экономика часто бывает иррациональна, потому что движима иррациональными мотивациями людей.

В последние годы, у финансовых аналитиков стали вызывать большой интерес так называемые искусственные нейронные сети – это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило, в задачах прогнозирования.

Введение

Всем привет, раз на хабре пошел цикл статей про нейронные сети, то и я напишу про возможность использования нейронных сетей в задаче прогнозирования финансовых временных рядов.
Существует несколько различных теорий о возможности прогнозирования фондовых рынков. Одна из них — гипотеза эффективного рынка, согласно ей, в цене акции уже учтена вся имеющиеся информация и делать прогнозы бессмысленно. Продолжением этой гипотезы можно назвать теорию случайных блужданий.
В теории случайных блужданий информация подразделяется на две категории — предсказуемую, известную и новую, неожиданную. Если предсказуемая, а тем более уже известная информация уже заложена в рыночные цены, то новая неожиданная информация в цене пока еще не присутствует. Одним из свойств непредсказуемой информации является ее случайность и, соответственно, случайность последующего изменения цены. Гипотеза эффективного рынка объясняет изменение цен поступлениями новой неожиданной информации, а теория случайных блужданий дополняет это мнением о случайности изменения цен.