Источник

Каждую пятницу второй полной недели марта, в рамках проекта Всемирной организации здравоохранения по проблемам сна и здоровья, отмечается Всемирный день сна. Сегодня сам Морфей велел заняться настройкой периода, когда организм обрабатывает воспоминания, крутит сновидения, «промывает» мозг и делает другие полезные вещи.

В мире есть люди, которым достаточно всего 4–5 часов сна, но их очень мало. Большинству сокращение ночного режима грозит деструкцией и смертью. Продолжительность сна имеет большое значение, ведь он не просто занимает часть суток, а «съедает» треть жизни! Если длительность нельзя уменьшить, можно ли повысить эффективность? Оказывается, да. Существуют способы регулировать работу мозга во сне так, чтобы увеличить свою продуктивность без побочных эффектов.

Полтора месяца назад я рассказывал о том, как Бен Краснов (Ben Krasnow) собрал самодельный рентгеновский сканер. Бен не прекратил свои эксперименты с рентгеном и теперь представляет полноценный компьютерный томограф (авторское описание).

Пример работы томографа показан ниже. Сможете угадать, что (или кто) это?

Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.

Алексей Акулович объясняет жизненный путь высоконагруженного проекта на PHP. Это — расшифровка Highload ++ 2016.

Меня зовут Лёша, я пишу на PHP.

К счастью, доклад не об этом. Доклад будет про ретроспективу развития сети — того, как проект развивался. Какие решения капитанские или весьма специфические для нашей нагрузки мы применяли, что можно использовать в других проектах, которые испытывают нагрузки.

Начнём.

История обучения с подкреплением в зависимости от того, как считать насчитывает от полутора веков до 60 лет. Последняя волна (которая захлестывает сейчас нас всех) началась вместе с подъемом всего машинного обучения в середине 90-ых годов 20-ого века. Но люди, которые сейчас на гребне этой волны начинали само собой не сейчас, а во время предыдущего всплеска интереса — в 80-ых. В процессе знакомства с историей нам встретятся многие персонажи, который сыграли роль в становлении учения об искусственном интеллекте (которое мы обсуждали в прошлой статье). Само собой, это неудивительно, ведь обучение с подкреплением — его неотъемлемая часть. Хотя обо всем по порядку.

Само название “обучение с подкреплением” взято из работ известного русского физиолога, нобелевского лауреата Ивана Петровича Павлова. В 1923 вышел его труд “Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных” [1], известный на западе как Conditional Reflexes [2]. Но психологические подходы были известны и ранее.

Многие материалы по нейронным сетям сразу начинаются с демонстрации довольно сложных архитектур. При этом самые базовые вещи, касающиеся функций активаций, инициализации весов, выбора количества слоёв в сети и т.д. если и рассматриваются, то вскользь. Получается начинающему практику нейронных сетей приходится брать типовые конфигурации и работать с ними фактически вслепую.

В статье мы пойдём по другому пути. Начнём с самой простой конфигурации — одного нейрона с одним входом и одним выходом, без активации. Далее будем маленькими итерациями усложнять конфигурацию сети и попробуем выжать из каждой из них разумный максимум. Это позволит подёргать сети за ниточки и наработать практическую интуицию в построении архитектур нейросетей, которая на практике оказывается очень ценным активом.

WANTED: талантливые математики на интересный и денежный контракт
Целевая специализация — матстатистика, матмоделирование, нейросети.
Описание задачи — ниже.

Вторая попытка по человечески сформулировать задачу из предыдущего постинга.

Пост может быть интересен владельцам сайтов с высоким и средним трафиком, для которых основная монетизация идет за счет рекламы. Или будет идти после прочтения этого текста. Речь исключительно об автоматических партнерских системах (Google Adsence, РСЯ, Adfox т.д.). Работа напрямую с рекламодателем и через рекламные агентства не рассматривается.

Это не советы/рекомендации, а факты и цифры, которые я получил на основе работы с десятками разноплановых сайтов, доведя их до хорошего дохода.

1) Локальные стандарты работают лучше тех, что рекомендует системы

Стоит размещать рекламные блоки тех форматов, что распространены в регионе, откуда ваш трафик. Например, блок 240х400 работает в России лучше всех других, даже большего размера. В идеале, каждому региону со значимой долей трафика, показывать свой формат рекламы.

Также надо учитывать, что цена клика в каждом регионе своя и может различаться в разы.

Безопасность виртуальных системы – сейчас модный тренд, поэтому обойти стороной этот вопрос нельзя. Сегодня мы будем ломать самое сердце инфраструктуры VMware – сервер vCenter. При этом использовать будем 0-day уязвимости, чтобы жизнь медом не казалась. Ломать будем олдскульными методами, никак не связанными с виртуальными технологиями: тренд, конечно, модный, а вот баги все такие же банальные.

PS: Как водится у ответственных уайт-хатов, все описанные тут баги должны быть уже закрыты, были они 0-деями на момент взлома, то есть в 2011 году. Данный текст был опубликован в журнале Хакер № 7/12 (162), а также являлся основой для докладов на CONFidence 2012, PHD 2012 и Defcon 20.

Тема анонимности в Интернете является сейчас достаточно модной и интересной, и особенно теперь, когда новостные порталы пугают наc всякими там PRISM, правительственными инициативами и прочим. Большинство людей озабочены тем, как сохранить тайну своей личности в сети и поэтому все темы так или иначе посвящены ЗАЩИТЕ. Но иногда, раскрытие анонимности это не такое уж и плохое дело. Да-да, эта заметка — мой опыт борьбы с анонимностью своими силами, без помощи спец-служб…

На дворе 2014 год, а для связи микроконтроллеров с ПК самым популярным средством является обычный последовательный порт. С ним легко начать работать, он до примитивности прост в понимании — просто поток байт.
Однако все современные стандарты исключили COM порт из состава ПК и приходится использовать USB-UART переходники, чтобы получить доступ к своему проекту на МК. Не всегда он есть под рукой. Не всегда такой переходник работает стабильно из-за проблем с драйверами. Есть и другие недостатки.
Но каждый раз, когда заходит разговор о том, применять USB или последовательный порт, находится множество поклонников логической простоты UART. И у них есть на то основания. Однако, хорошо ведь иметь альтернативу?

Меня давно просили рассказать как организовать пакетный обмен данными между ПК и МК на примере STM32F103. Я дам готовый рабочий проект и расскажу как его адаптировать для своих нужд. А уж вы сами решите — нужно оно вам или нет.

У нас есть плата с современным недорогим микроконтроллером STM32F103C8 со встроенной аппаратной поддержкой USB, я рассказывал о ней ранее

Хочу поделиться историей, ну и заодно услышать мнения других участников хабрасообщества. Это небольшая история о том, как агрессивное внедрение методологии разработки Agile (Scrum) в отдельно взятой российской IT компании послужило началом исхода из компании лучших разработчиков. Обычно в статьях про Agile рассказывают, какая это классная и полезная методология, и вообще — это лучшее, что было придумано в этом направлении. Возможно, эта статья поможет взглянуть на Agile с другой стороны, ведь у любой монеты, как оказалось, есть две стороны.

В общем, в 2010-м году была основана одна российская компания (что-за компания конкретизировать смысла нет), работала она в сфере IT-разработки (ПО для банковских продуктов).

Генетический алгоритм — способ оптимизации, какой-либо функции. Но, в нашем случае, мне просто был интересен принцип его работы, своеобразное моделирование эволюции. Ну и чтобы проэволюционировать самому.
Мы имеем абстрактное поле, в котором есть организмы (синие и бирюзовые клетки), еда (зеленые) и яд (красные).

У созданий всего 64 гена, но можно ввести всего лишь 10 первых.

Нейронные сети сейчас в тренде. Каждый день мы читаем про то, как они учатся писать комментарии в интернете, торговаться на рынках, обрабатывать фотографии. Список бесконечен. Когда я впервые посмотрел на масштаб кода, который приводит это в движение, я был напуган и хотел больше не видеть эти исходники.

Но врожденные любознательность и энтузиазм довели меня до того, что я стал одним из разработчиков Synaptic — проекта фреймворка для построения нейронных сетей на JS с 3к+ звезд на GitHub. Сейчас мы с автором фреймворка занимаемся созданием Synaptic 2.0 с ускорением на GPU и WebWorker-ах и с поддержкой почти всех основных фич любого приличного NN-фреймворка.

В итоге оказалось, что нейронные сети — это несложно, они работают на достаточно простых принципах, которые несложно понять и воспроизвести. Самая трудная задача — это обучение, но для этого почти всегда пользуются готовыми алгоритмами, а скопировать их не очень сложно.
Доказать это просто. Ниже в статье реализация нейронной сети с нуля без каких-либо библиотек.

Сегодня мы расскажем об одной из ключевых фишек нашей DLP-системы — уровне доверия. Это показатель, который присваивается каждому человеку в компании и отражает вероятность того, что данный сотрудник окажется нарушителем.

Сейчас в DLP-решениях на первый план выходит аналитика. Пару лет назад все российские вендоры стали понемногу пытаться «разворачивать» DLP-системы от борьбы с утечками в сторону выявления и предотвращения других нелегитимных действий сотрудников — мошенничества, откатов, сговоров и т.п. Однако каждый человек генерирует такое количество информации в день, что отслеживать действия каждого невозможно даже в средних компаниях, не говоря о крупном бизнесе. Поэтому способность системы сделать качественную аналитику в автоматическом режиме и очертить круг лиц «под подозрением» была бы очевидным преимуществом. Так возникла идея создания уровня доверия, основной целью которого была прозрачность ситуации с внутренними угрозами в компании.

Доброго времени суток. В этой статье расскажу о создании системы в которой генетические алгоритмы пишут роботов. В теории эти роботы могли бы торговать на бирже.

Я фанат трех вещей — искусственного интеллекта, высокопроизводительных машин и практического применения любых знаний. Имея некоторое свободное время, я спроектировал небольшую задачку, приобрел железо и сел творить.

Проект возник из желания попробовать на практике генетическое программирование. Первым вариантом было создавать бота к какой-нибудь игре, но я остановился на торговых роботах, где биржа тоже своего рода игра.

Приветствую всех!
В этой небольшой статье речь пойдет об одном способе создания разделяемой памяти, к которой можно будет обращаться как из режима ядра, так и из пользовательского режима. Приведу примеры функций выделения и освобождения памяти, а также будут ссылки на исходники, чтобы можно было попробовать любому желающему.

Глава из книги "Современное программирование на C++" называется "В сто первый раз об интеллектуальных указателях". Все бы ничего, но книга была издана в 2001 году, так стоит ли в очередной раз возвращаться к этой теме? Мне кажется что как раз сейчас и стоит. За эти пятнадцать лет поменялась сама точка зрения, тот угол под которым мы смотрим на проблему. В те далекие времена только-только вышла первая де-факто стандартная реализация — boost::shared_ptr<>, до этого каждый писал себе реализацию по потребности и как минимум представлял себе детали, сильные и слабые стороны своего кода. Все книги по C++ в то время обязательно описывали одну из вариаций умных указателей в мельчайших деталях.

Сейчас нам дан стандарт, и это хорошо. Но с другой стороны, уже не требуется понимать что там внутри, вместо этого достаточно три раза повторить мантру "используйте умные указатели везде где вы бы использовали обычные указатели", и это уже не так хорошо. Я подозреваю что далеко не все отдают себе отчет что данный стандарт — лишь один из возможных вариантов интерфейса, не говоря уже о разнице между реализациями различных вендоров. При выборе стандарта был сделан выбор между различными возможностями учитывающий разные факторы, но, оптимальный или нет, этот выбор очевидно не единственен.

А еще на stackoverflow например снова и снова задается вопрос — "потокобезопасны ли умные указатели из стандартной библиотеки?". Ответы даются обычно категоричные, но какие-то мало информативные. Если бы я например не знал о чем идет речь, то наверное бы не понял. И кстати, все сравнительно новые книги описывающие новый стандарт C++ этому вопросу тоже уделяют мало внимания.

Так давайте же попробуем сорвать покровы и разберемся с деталями.

О том, когда задач больше чем ресурсов на их выполнение, очередь задач со временем увеличивается и часть из них можно смело назвать «дурацкими».

Дурацкая задача – когда ожидаемая от реализации польза не оправдывает количества необходимых ресурсов, но Заказчик настаивает на необходимости её выполнения.

О

• управлении потоком задач на разработку,
  Как избавится от «дурацких» задач?
• управлении расходами на разработку,
  Как определить и выбрать самые выгодные задачи?
• распределении ограниченных ресурсов.
  Как сделать так, чтобы все Заказчики были довольны, а количество ресурсов при этом осталось тем же?

Многие когда-либо интересовались случайными числами. Хочу поделиться моими экспериментами по получению истинно случайных чисел с помощью «аппаратного генератора» встроенного в практически любой компьютер — звуковой карты.

При подготовке материала, я переписал свой старый Си код на Питоне, поэтому данный опус также является примером по использованию Windows DLL из Питона с использованием стандартной библиотеки ctypes.

В конце статьи сравниваются данные полученные от двух звуковых карт Realtek и Audigy 2, приведены результаты статистических тестов на случайность.

UPD Исправил пропавшие в коде нули, которые съело НЛО.