Pull to refresh
2
Karma
0
Rating
  • Followers
  • Following
  • Posts
  • Comments

О спасении от удушья в своей квартире или лонгрид о современной вентиляции

Popular scienceSmart HouseIOTDIYHealth
Sandbox

О спасении от удушья в своей квартире или лонгрид о современной вентиляции 

За окном зима, еще не закончилась пандемия коронавируса. Некоторые компании даже не думали переводить сотрудников обратно в офис, а кто-то и так всегда работал из дома. Изолировавшись в своих квартирах, многие стали замечать, что работать там, порой, сложнее чем в офисе. Одолевает усталость, апатия, сонливость. Думается не так хорошо, как в родном опенспейсе.

Некоторые склонны искать причину этого состояния в психологии, но часто всё тривиальнее. Всё дело в воздухе, а если точнее, в вентиляции. Под катом немного о последствиях и симптомах плохо вентилируемых помещений, о причинах, по которым большинство существующих систем вентиляции малоэффективны, обзор некоторых решений и мой личный план по разработке эффективной вентиляции для городской квартиры.

Читать далее
Total votes 80: ↑76 and ↓4+72
Views42K
Comments 166

Как я чуть не выкинул 150к на ветер или история установки приточной вентиляции в квартире

Health

Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.


Читать дальше →
Total votes 375: ↑370 and ↓5+365
Views314K
Comments 588

Включение гибридной графики в Ubuntu на ноутбуках Nvidia + Intel (OpenGL, Vulkan)

Configuring Linux*nixVideo cardsGames and game consoles
Tutorial

Это простая инструкция как включить гибридную графику intel-nvidia на ноутбуке. Чтобы определенные приложения запускались на дискретном чипе, а другие на встроенном. На свое удивление в интернете не нашел простую инструкцию того, как запускать определенные приложения, используя дискретную графику. Так что напишу так просто, на сколько считаю нужным

Читать далее
Total votes 15: ↑13 and ↓2+11
Views12K
Comments 16

Что ученые должны знать о железе для написания быстрого кода

High performanceProgrammingPerfect codeJulia
Translation
Tutorial


источник изображения


Программирование сегодня используется во многих областях науки, где отдельным ученым часто приходится собственноручно писать код для своих проектов. Для большинства ученых, однако, компьютерные науки не являются их областью знаний; они изучили программирование по необходимости. Я считаю себя одним из них. Хотя мы можем быть достаточно хорошо знакомы с программированием со стороны софта, мы редко имеем даже базовое представление о том, как железо влияет на производительность кода.


Цель этого урока — дать непрофессиональным программистам краткий обзор особенностей современного оборудования, которые нужно понимать, чтобы писать быстрый код. Это будет дистилляция того, что мы узнали за последние несколько лет. Этот учебник будет использовать Julia, потому что она позволяет легко продемонстрировать эти относительно низкоуровневые соображения на высокоуровневом интерактивном языке.

Читать дальше →
Total votes 28: ↑27 and ↓1+26
Views8.6K
Comments 7

Y Combinator: Как построить стартап на основе университетских исследований (Джаред Фридман)

Studying in ITStart-up developmentIT careerBiotechnologies
Translation
9 ноября 2020 стартовала Школа стартапов для будущих основателей (Startup School for Future Founders от Y Combinator) и мы будем публиковать полезные переводы для тех, кто планирует стать основателем стартапа международного уровня. Следите за новостями в телеграм-канале YC library на русском.

image

Джаред Фридман — сооснователь (в 23 года) и технический директор Scribd («Netflix для книг», с капитализацией около $1 млрд).

В этом тексте приводятся советы для людей, которые занимались научными исследованиями в университете и теперь рассматривают возможность создания компании и коммерциализации своих трудов.

Мы в YC профинансировали более 75 таких компаний. Также мы недавно провели “био-тур”, в рамках которого мы посещали исследовательские институты и общались с студентами и преподавателями в области наук о жизни насчет коммерциализации их исследований. Об этом нас спрашивают чаще всего.

Решаем кто уйдет в спин-офф


Как правило, над исследованием работают несколько человек, включая студентов, докторов наук и профессоров. Прежде всего вам нужно будет решить кто уйдет работать в компанию, а кто останется в университете.

Многие основатели компаний, вышедшие из научной среды, неправильно понимают как формировать команду сооснователей. Давайте рассмотрим самые распространенные заблуждения.

Заблуждение 1: Вы сможете основать компанию, занимаясь научной карьерой

Горькая правда, которая порой смущает сооснователей: если тот, кто занимался исследованием не захочет покидать университет и заниматься компанией, то у вашего проекта мало шансов на успех.
Читать дальше →
Total votes 8: ↑4 and ↓40
Views1.5K
Comments 0

Что читать специалисту по Data Science в 2020 году

SkillFactory corporate blogMachine learningReading roomData Engineering
Translation

В этом посте делимся с вами подборкой источников полезной информации о Data Science от сооснователя и CTO DAGsHub — сообщества и веб-платформы для контроля версий данных и совместной работы дата-сайентистов и инженеров по машинному обучению. В подборку попали самые разные источники, от аккаунтов в твиттере, до полноценных инженерных блогов, которые ориентированы для тех, кто точно знает, что ищет. Подробности под катом.
Приятного чтения!
Total votes 19: ↑17 and ↓2+15
Views4.7K
Comments 0

Фильтр Калмана — это легко

Singularis Lab corporate blogAlgorithms


Много людей, в первый раз сталкивающихся в работе с датчиками, склонны считать, что получаемые показания — это точные значения. Некоторые вспоминают, что в показаниях всегда есть погрешности и ошибки. Чтобы ошибки в измерениях не приводили к ошибкам в функционировании системы в целом, данные датчиков необходимо обрабатывать. На ум сразу приходит словосочетание “фильтр Калмана”. Но слава этого “страшного” алгоритма, малопонятные формулы и разнообразие используемых обозначений отпугивают разработчиков. Постараемся разобраться с ним на практическом примере.
Читать дальше →
Total votes 73: ↑71 and ↓2+69
Views29K
Comments 33

Простая космическая симуляция с помощью Python и Box2D

PythonProgrammingPopular scienceAstronauticsAstronomy
Tutorial
Привет, Хабр.

На данную статью меня вдохновила недавняя публикация Моделируем Вселенную, где автор показал весьма интересное моделирование разных космических явлений. Однако представленный там код непрост для начинающих. Я покажу как сделать физическое моделирование с помощью движка Box2D, написав всего лишь несколько строк кода.

Рискну ошибиться, но это первое описание Box2D для Python на Хабре, восполним этот пробел.



Для тех кому интересно как это работает, подробности под катом.
Читать дальше →
Total votes 12: ↑10 and ↓2+8
Views7.3K
Comments 4

Руководство по возможностям Java версий 8-14

Java
Translation

Здесь есть все, что вам нужно знать о различных версиях и функциях Java.



Java 8, Java 11, Java 13, Java 14 — какая разница?


Вы можете использовать это руководство, чтобы получить практическую информацию о том, как найти и установить последнюю версию Java, понять различия между дистрибутивами Java (AdoptOpenJdk, OpenJDK, OracleJDK и т.д.), А также получить обзор возможностей языка Java, включая версии Java 8-14.


Примечание переводчика
17 февраля был опубликован перевод Руководство по версиям и возможностям Java
В комментарии к нему Julegg написал
Там у Марко уже описание java-14 добавилось. Будет ли тут перевод добавлен?

Вашему вниманию предлагается обновленная версия руководства от 09 апреля 2020 г.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑13 and ↓0+13
Views18K
Comments 13

Почему нам нужен DevOps в сфере ML-данных

ITSumma corporate blogBig DataMachine learningDevOps
Translation


Развертывание машинного обучения (machine learning, ML) в продакшн – задача нелегкая, а по факту, на порядок тяжелее развертывания обычного программного обеспечения. Как итог, большинство ML проектов так никогда и не увидят света — и продакшена — так как большинство организаций сдаются и бросают попытки использовать ML для продвижения своих продуктов и обслуживания клиентов.

Насколько мы можем видеть, фундаментальное препятствие на пути большинства команд к созданию и развертыванию ML в продакшн в ожидаемых масштабах заключается в том, что нам все еще не удалось привнести практики DevOps в машинное обучение. Процесс создания и развертывания моделей ML частично раскрыт уже вышедшими MLOps решениями, однако им недостает поддержки со стороны одной из самых трудных сторон ML: со стороны данных.
Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0+23
Views4.7K
Comments 1

Практическое руководство по разработке бэкенд-сервиса на Python

Яндекс corporate blogPythonProgrammingSystem Analysis and DesignWeb services testing
Tutorial
Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.



TL;DR: Вот репка на GitHub с приложением, а кто любит (настоящие) лонгриды — прошу под кат.
Читать дальше →
Total votes 70: ↑68 and ↓2+66
Views83K
Comments 50

Нейроэволюция киберкальмаров

Game developmentMachine learningArtificial Intelligence
Translation

Эволюционирующая нейросеть


Искусственные нейронные сети имитируют реальные биологические нервные системы. Они содержат нейроны и связи между ними, обеспечивающие преобразование входящих сигналов в значимый выходной результат. В области машинного обучения эти сети часто инициализируются со случайными связями между нейронами, после чего сеть обучается, пока не начнёт вести себя нужным образом. Такой подход вполне применим, однако у животных существует множество простых нервных систем, работающих «из коробки»: никто не учит рыбу плавать или бабочек летать, несмотря на то, что их поведение создаётся сетями нейронов. Их нервные системы являются результатом не случайной инициализации и последующего обучения, а эволюции. Спустя множество поколений природа создала такую схему из клеток и связей, которая обеспечивает сложное и успешное поведение.

Для создания нейронных сетей, обеспечивающих поведение без обучения, можно использовать нейроэволюцию. Эволюционные алгоритмы (например, такой, который я использовал для выполнения эволюции растений) подвергают генетический код эволюции в течение долгого периода времени. Генетический код (модель для ДНК) и представляемый им организм изначально очень просты, но в течение многих поколений небольшие мутации увеличивают благоприятную сложность и добавляют функции, стимулирующие дальнейшее распространение этих свойств.

Цифровые кальмары


Чтобы продемонстрировать действие нейроэволюции, я хочу подвергнуть эволюции цифровых кальмаров. Кальмары обладают следующими свойствами:


Рисунок 1: плавающий кальмар.
Читать дальше →
Total votes 34: ↑33 and ↓1+32
Views9.5K
Comments 13

Альтернативное понимание контекста с помощью статистической языковой модели

AlgorithmsMachine learningArtificial IntelligenceLearning languagesNatural Language Processing
Tutorial
ALM

В интернете полно статей на тему основанных на N-граммах языковых моделей. При этом, готовых для работы библиотек довольно мало.

Есть KenLM, SriLM и IRSTLM. Они популярны и используются во многих крупных проектах. Но есть проблемы:

  1. Библиотеки старые, не развиваются.
  2. Плохо поддерживают русский язык.
  3. Работают только с чистым, специально подготовленным, текстом
  4. Плохо поддерживают UTF-8. Например, SriLM с флагом tolower ломает кодировку.

Из списка немного выделяется KenLM. Регулярно поддерживается и не имеет проблем с UTF-8, но она также требовательна к качеству текста.

Когда-то мне потребовалась библиотека для сборки языковой модели. После многих проб и ошибок пришёл к выводу, что подготовка датасета для обучения языковой модели — слишком сложный и долгий процесс. Особенно, если это русский язык! А ведь хотелось как-то всё автоматизировать.

В своих исследованиях отталкивался от библиотеки SriLM. Сразу отмечу, что это не заимствование кода и не fork SriLM. Весь код написан полностью с нуля.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑15 and ↓0+15
Views4.2K
Comments 24

Как научиться разработке на Python: новый видеокурс Яндекса

Яндекс corporate blogPythonProgrammingSystem Analysis and DesignIndustrial Programming
Tutorial
Осенью прошлого года в московском офисе Яндекса прошла первая Школа бэкенд-разработки. Мы сняли занятия на видео и сегодня рады поделиться на Хабре полным видеокурсом Школы. Он позволит вам научиться промышленной разработке на Python. Авторы лекций — опытные разработчики в Яндексе. К каждому видео приложены ссылки на примеры и полезные материалы.

Для изучения курса нужно знать основы Python и понимать, как приложения развёртываются на серверах. Мы ждём, что вы умеете делать запросы к базам данных и знаете, как создаются веб‑приложения, — хотя бы на начальном уровне.
Читать дальше →
Total votes 70: ↑70 and ↓0+70
Views154K
Comments 36

Новые архитектуры нейросетей

Image processingMachine learningPopular scienceArtificial Intelligence

Новые архитектуры нейросетей


Network


Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется»


В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области.


Статья не претендует на полноту охвата и хорошее понимание прочитанных «по диагонали» статей. Автор уверен, что пока писал эту статью, появилось еще много новых архитектур. Например, смотрите здесь: https://paperswithcode.com/area/computer-vision.

Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1+25
Views22K
Comments 4

DevOps инструменты не только для DevOps. Процесс построения инфраструктуры автоматизации тестирования с нуля

IT systems testingWeb services testingMobile applications testingDevOps
Sandbox

Часть 1: Web / Android


Примечание: данная статья является переводом на русский язык оригинальной статьи «DevOps tools are not only for DevOps. Building test automation infrastructure from scratch». Однако все иллюстрации, ссылки, цитаты и термины сохранены на языке оригинала, чтобы избежать искажения смысла при переводе на русский язык. Желаю вам приятного изучения!


Читать дальше →
Total votes 22: ↑21 and ↓1+20
Views17K
Comments 3

Юнит-тестирование для чайников

Website developmentIT systems testing
Tutorial
Даже если вы никогда в жизни не думали, что занимаетесь тестированием, вы это делаете. Вы собираете свое приложение, нажимаете кнопку и проверяете, соответствует ли полученный результат вашим ожиданиям. Достаточно часто в приложении можно встретить формочки с кнопкой “Test it” или классы с названием TestController или MyServiceTestClient.



То что вы делаете, называется интеграционным тестированием. Современные приложения достаточно сложны и содержат множество зависимостей. Интеграционное тестирование проверяет, что несколько компонентов системы работают вместе правильно.

Оно выполняет свою задачу, но сложно для автоматизации. Как правило, тесты требуют, чтобы вся или почти вся система была развернута и сконфигурирована на машине, на которой они выполняются. Предположим, что вы разрабатываете web-приложение с UI и веб-сервисами. Минимальная комплектация, которая вам потребуется: браузер, веб-сервер, правильно настроенные веб-сервисы и база данных. На практике все еще сложнее. Разворачивать всё это на билд-сервере и всех машинах разработчиков?

We need to go deeper
Total votes 70: ↑63 and ↓7+56
Views767K
Comments 65

Сотни тысяч маршрутов в секунду на ядро. Опыт Яндекс.Маршрутизации

Яндекс corporate blogAlgorithmsServer optimizationGeoinformation servicesTransport


Пару недель назад Даня Тарарухин рассказал на Хабре, как появился наш сервис, Яндекс.Маршрутизация, и как он помогает компаниям с логистикой. Создавая платформу, мы решили несколько интересных проблем, одной из которых и посвящён сегодняшний пост. Я хочу поговорить о самом планировании маршрутов и необходимых для этого ресурсах.
Читать дальше →
Total votes 37: ↑33 and ↓4+29
Views10K
Comments 49

От микросервисного монолита к оркестратору бизнес-сервисов

System Analysis and DesignMicroservices
Когда компании решают разделить монолит на микросервисы, в большинстве случаев они последовательно проходят четыре этапа: монолит, микросервисный монолит, микросервисы, оркестратор бизнес-сервисов.


Если вы определите, на каком из этапов находитесь сейчас, это поможет вам понять плюсы и минусы текущего этапа, оценить стоит ли идти на следующий этап и, если стоит, увидеть шаги необходимые для перехода.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑25 and ↓1+24
Views19K
Comments 58

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity