Генеративный художник
Подведем основные итоги уходящего года в мире машинного обучения. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!
И вот мы в третий раз завершили конкурс IT-статей «ТехноТекст». 2020 год получился безумным необычным: довольно трудным, изоляционным, дистанционным, но притом вполне айтишным. В этом смысле конкурс статей о технологиях, придуманный контент-студией Хабра, не только уникален, но и показателен. Подробности о его итогах под катом.
Лет 20 назад люди тоже ленились. Но термин «прокрастинация» хоть уже существовал (с 1970-х), но не был знаком абсолютно всем, как сейчас. Мне кажется, у нас эпидемия. И, кажется, я знаю почему и что с ней можно сделать. Во всяком случае, у меня работает. И откладывать чтение на потом не придётся – всего 3 правила, уложусь в 5-7 минут Вашего времени
С интересом слежу за темой симуляции живого посредством компьютерных программ. Нейросети демонстрируют огромный прогресс переваривая гигабайты информации.
Обучение нейронных сетей, в части требуемых ресурсов, далеко ушло от среднего по мощности настольного компьютера. Поэтому всегда интересны "игрушечные" проекты с быстрой обратной связью в части обучения нейросетей. А лучше всего, чтобы нейросеть сама и обучалась без заметных усилий со стороны разработчика. Этой весной был приятно удивлен обнаружив статью Job Talle о нейроэволюции кальмаров.
bind SHIFT "+snipe"
alias +snipe "sensitivity 2.5; fov 30"
alias -snipe "fov 90; sensitivity 4"bind t "superrjr"
bind a "superrjn"
alias superrjr "echo SuperRocketJump enabled; bind a +srj; bind t superrjc"
alias superrjn "echo SuperRocketJump disabled"
alias superrjc "echo SuperRocketJump disabled; bind a superrjn; bind t superrjr"
alias +srj "lookdown1;hand 2;rjump"
alias -srj "lookdown2"
alias lookdown1 "cl_pitchspeed 999999;+lookdown"
alias lookdown2 "-lookdown;cl_pitchspeed 200;-attack;-moveup;wait;wait;wait;centerview;hand 2;cl_maxfps 80"
alias rjump "+moveup;+attack;wait;wait;wait;wait;cl_maxfps 0"
alias +QLD "+lookdown;cl_pitchspeed 999"
alias -QLD "-lookdown;cl_pitchspeed 200"
alias +RocketJump "hand 2;+QLD;wait;wait;+attack;+moveup"
alias -RocketJump "hand 2;-QLD;-attack;-moveup"
alias SuperRocketJump "hand 2;+QLD;wait;wait;wait;wait;+attack;+moveup;wait;cl_maxfps 0;LWX3;cl_maxfps 90;-QLD;-attack;-moveup;hand 2" 
В детстве мы постигаем премудрости жизни через игру. Это важнейший элемент развития личности, социальных навыков, получения знаний об окружающем мире. Игры — хороший «контейнер» для донесения и закрепления каких-либо знаний. Яркий пример — игры, в которых нужно писать код. Наверняка все вы о них слышали, а в некоторые даже играли. Их первичная задача — развлечь людей, уже владеющих навыками программирования, но они могут использоваться и для обучения. Эти игры помогут освежить свои знания по тому или иному языку, отвлечься и заняться более простой алгоритмической задачей.
В этой статье я расскажу про одну малоизвестную технологию, которая нашла ключевое применение в нашей онлайн-игре для программистов. Чтобы долго не тянуть резину, сразу спойлер: кажется, что такого шаманства в нативном коде Node.js, к которому мы пришли после нескольких лет разработки, до нас еще никто не делал. Движок изолированных виртуальных машин (опенсорсный), который работает под капотом проекта, был написан специально для его нужд, и на данный момент используется в продакшене нами и еще одним стартапом. А возможности изоляции, которые он дает, не имеют аналогов и заслуживают, чтобы о них рассказали.
Но давайте обо всем по порядку.
Вы любите программирование? Не тот рутинный энтерпрайз-кодинг, которым многие из нас вынуждены заниматься 40 часов в неделю, борясь с прокрастинацией, вливая в себя литры кофе и профессионально выгорая; а программирование — ни с чем не сравнимый волшебный процесс трансформирования мыслей в работающую программу, получение наслаждения от того, что только что написанный тобой код воплощается на экране и начинает жить той жизнью, которой велит ему создатель. В такие моменты слово "Создатель" хочется написать с большой буквы — настолько чувство, возникающее в процессе, иногда бывает близко к благоговению.
Жаль лишь, что совсем немного реальных проектов, связанных с каждодневным заработком, могут предложить своим разработчикам такие чувства. Чаще всего для того, чтобы не терять страсть к программированию, энтузиастам приходится затевать интрижку на стороне: программистское хобби, пет-проект, модный open-source, просто скрипт на питоне по автоматизации своего умного дома… или поведения персонажа в какой-нибудь популярной онлайн-игре.
Меня зовут Александр Садовников, я выпускник корпоративной магистерской программы ИТМО и JetBrains «Разработка программного обеспечения» и по совместительству старший разработчик биоинформатического ПО в департаменте вычислительной биологии компании BIOCAD.
В этом посте я в доступной форме и без чрезмерного жонглирования нудными биоинформатическими терминами опишу один из ключевых этапов создания лекарственного средства — этап предсказания места взаимодействия лекарства с целевой молекулой в организме человека. Данная тема выбрана мной не случайно: в рамках своей дипломной работы я занимался именно этой проблемой.
Понять, как взаимодействуют две молекулы, можно, если предсказать структуру комплекса, который они формируют в природе. Предсказание структуры молекулярного комплекса по-научному называется задачей докинга. Частого использования этого термина я, к сожалению, избежать не смогу. Главная новость заключается в том, что задачу докинга человечество уже умеет с переменным успехом решать с помощью компьютерного моделирования. Это стало возможным, в частности, за счёт использования довольно известных за пределами биоинформатики алгоритмов и математических подходов. На их примере я покажу, как очень частные знания, которые мы получаем на протяжении многих лет учёбы в школе и вузе, оказываются полезными на практике, причём зачастую не самым очевидным образом.