Pull to refresh
7
0
Маслов Александр @drakmail

SRE

Send message

Как понять, что Agile работает

Reading time13 min
Views30K
Асхат Уразбаев

Асхат Уразбаев (ScrumTrek)


Прежде, чем начнем говорить, как это все выглядит изнутри, с какими проблемами мы сталкиваемся, когда тренируем команду, вопрос: те, кто работает по Agile, что для вас значит, что Agile команда является Agile командой? Как вы это определяете?

Что такое свёрточная нейронная сеть

Reading time13 min
Views271K


Введение


Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.


Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.


Задача


Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.


Читать дальше →

ExcelArt – изометрия «на халяву». Рисуем псевдообъемный телефон без 3D и Фотошопа

Reading time12 min
Views80K


Возможно ли получить псевдообъемное изображение без 3D-программ? «Конечно, — скажете вы, — берешь, напрягаешься и рисуешь с нуля». А если без «берешь, напрягаешься и рисуешь»? А если вообще без каких-то специальных знаний? Можно ли получить изометрические объекты, не тратя время на рендер? Существует ли вообще цифровая иллюстрация вне привычных графических программ? На эти и другие вопросы я дам ответ в своей статье, посвященной новому методу создания цифровых иллюстраций — ExcelArt.

Webpack + React. Как уменьшить бандл в 15 раз

Reading time3 min
Views56K
image

Ясной инструкции по сборке webpack для продакшена я не нашел. Поэтому решил написать эту статью. Надеюсь, пригодится.
Существует множество сборщиков скриптов. Я выбрал для себя Webpack по таким критериям:

  • Гибкость настройки
  • Большое количество плагинов и лоадеров
  • Lazy loading
  • Использование es6 и es7 синтаксиса с помощью babel-loader

Читать дальше →

Ошибки анкетных опросов. 1 ошибка: смещение выборки. 8 способов привлечь нужных респондентов

Reading time19 min
Views27K
В этих статьях я попыталась собрать опыт своих ошибок и находок, связанных с малозаметными ловушками в исследованиях. Обычно при обучении исследованиям много внимания уделяется выбору методологии, технике сбора данных и статистической обработке, но почти никто не говорит об организационных нюансах, которые могут извратить результаты, или полностью провалить исследование. Многие из них при прочтении покажутся вам очевидными, но для того, чтобы их подметить и начать учитывать в собственном исследовании, иногда требуются годы. Я провожу лично, преподаю и руковожу исследованиями уже больше 15 лет. Часто встречаясь с бизнес-исследованиями в ИТ-компаниях и видя их изнутри, я уверилась, что эти ловушки редко принимаются в расчет даже опытными исследователями.



А значит, материал будет полезен тем, кто проводит исследование пользователей (клиентов, сотрудников, учеников) с помощью анкетных опросов, кто делает это сам, или заказывает такие исследования. Для профессиональных исследователей эта статья будет представлять меньший интерес, чем для любителей.

Читать дальше →

Логика сознания. Часть 2. Дендритные волны

Reading time16 min
Views47K
В предыдущей части мы показали, что в клеточном автомате могут возникать волны, имеющие специфический внутренний узор. Такие волны могут запускаться из любого места клеточного автомата и распространяться по всему пространству клеток автомата, перенося информацию. Соблазнительно предположить, что реальный мозг может использовать схожие принципы. Чтобы понять возможность аналогии, немного разберемся с тем, как работают нейроны реального мозга.
Читать дальше →

Забытое секретное оружие Unity — UnityEvents

Reading time10 min
Views46K

Ужасающий венерианский комар (фото Ричарда Джонса) Наш отважный герой, случайно забредший в запретную область ядовитых венерианских джунглей, окружён роем из десяти тысяч голодных полуразумных комаров. Вопрос съедобности человека для инопланетных организмов, с научной точки зрения, вообще-то, достаточно спорен — но венерианские комары, как известно, искренне разделяют позицию Маркса, что критерием истинности суждения является эксперимент. Казалось бы, положение безнадёжно — но герой, не растерявшись, извлекает из широких штанин инвентаря походный термоядерный фумигатор, красивым движением включает его, и…


И на этом моменте разработка игры всерьёз забуксовала, стремительно обрастая костылями и подпорками, поскольку разработчик игры не был знаком с одним маленьким, но крайне важным механизмом движка.


Механизм, которого не знал разработчик, спящий на клавиатуре после продолжительного спринта по программированию совершенно не нужного по сути своей менеджера управления комарами — это встроенная система событий.

Читать дальше →

Подборка подкастов по программированию на русском и английском языках

Reading time7 min
Views182K
Всем привет! В этой статье собраны одни из лучших подкастов по программированию как на русском так и на английском языках, которые позволят вам быть всегда в курсе последних новостей.

Подкасты представляют собой звуковые файлы, которые можно слушать в любое время на вашем компьютере или другом устройстве (IPod, IPad, смартфон и т.д.). Это самый портативный способ потреблять контент и узнавать что-то новое. Популярность подкастов росла на протяжении многих лет и теперь они охватывают очень широкий круг вопросов.

И да, есть много интересных и популярных подкастов для разработчиков и программистов. Подкасты невероятно полезны, они будут держать вас в курсе всего что происходит в интересующей вас сфере, а также помогут вам развить более широкий взгляд на постоянно развивающуюся область информационных технологий.
Читать дальше →

Логика сознания. Часть 1. Волны в клеточном автомате

Reading time7 min
Views68K
Начнем разговор о мозге с несколько отвлеченной темы. Поговорим о клеточных автоматах. Клеточный автомат – это дискретная модель, которая описывает регулярную решетку ячеек, возможные состояния ячеек и правила изменений этих состояний. Каждая из ячеек может принимать конечное множество состояний, например, 0 и 1. Для каждой из ячеек определяется окрестность, задающая ее соседей. Состояние соседей и собственное состояние ячейки определяют ее следующее состояние.
Наиболее известный клеточный автомат – это игра «Жизнь». Поле в игре «Жизнь» состоит из ячеек. Каждая ячейка имеет восемь соседей. Задается начальная комбинация. Затем начинается смена поколений. Если у занятой ячейки два или три занятых (живых) соседа, то ячейка продолжает жить. Если соседей меньше 2 или больше 3, то ячейка умирает. Когда у пустой ячейки оказывается ровно 3 соседа в ней зарождается жизнь. Задав произвольную начальную комбинацию можно пронаблюдать ее эволюцию.
Читать дальше →

12 полезных государственных сервисов для предпринимателей

Reading time4 min
Views36K


В работе над сайтом «Я люблю ИП» мы используем разные сервисы, которые облегчают жизнь предпринимателям. В этой статье мы собрали самые полезные государственные сервисы для ИП. Они помогут вам зарегистрировать бизнес, рассчитаться с налогами и страховыми взносами, сдать отчётность или узнать о возможных штрафах.

Читать дальше →

Лучшие эмуляторы игровых консолей для Linux

Reading time8 min
Views65K


Представляю третью часть подборки по эмуляторам игровых приставок. В первой части собраны наиболее популярные эмуляторы под Android. Во второй части — эмуляторы под Windows. А сейчас — эмуляторы приставок под Linux. Как и в предыдущих двух частях, здесь собраны проверенные временем и пользователями программы.

Если в подборку случайно что-то не попало, пишите об этом в комментариях. Пропущенный эмулятор будет добавлен в основной материал.
Читать дальше →

Диаграмма цикличной причинности как инструмент моделирования сложных систем

Reading time6 min
Views8.3K


Антон Антипин
Генеральный директор компании «Business Set»
«Если вы хотите понять систему и быть в состоянии предсказать ее поведение, необходимо изучить ее в целом. При разделении её на части могут разрушиться связи и, следовательно, сама система».
Денис Шервуд

Читать дальше →

Что нужно знать ИТ-менеджеру или ученье свет, а за свет надо платить

Reading time6 min
Views64K
Учиться, учиться и еще раз учиться!
В.И.Ленин

image

Основная сложность в работе специалиста IT в том, что IT очень изменчивая область. Если вы не будете постоянно изучать что-то новое, вы рискуете остаться без работы. Закончим с прописными истинами, вы их и без меня знаете. Перейдём к практическим советам. Так как я уже много лет специализируюсь на «тёмной стороне силы» (IT менеджмент), и давно уже не программирую в коммерческих целях (только для души и редко — времени не хватает), то советы будут в основном для ИТ менеджеров (проект менеджеров, тимлидов, тим менеджеров и прочая и прочая братия, жирующая на шее трудяг программеров и сисадминов), но часть навыков пригодится любому IT специалисту.

Итак, что же надо изучать настоящему или будущему IT менеджеру, где изучать и сколько это стоит. Всё сугубое IMHO.
Читать дальше →

Исследуем вопрос наказаний 2.0

Reading time11 min
Views60K
Этот материал будет полезен в первую очередь тем, кто много занимался программированием и вдруг внезапно стал вынужден заниматься управлением проектами и людьми. С год назад я рассказал про наказания на конференции, а солнышки из Битрикса сделали текстовую версию для #habr. К сожалению, потеряв в точности, четкости и правильности акцентов. За год материала добавилось. В конце — чеклист для ленивых :)

Итак. Если вы не садист или моральный урод, а ваши сотрудники — не мазохисты, то сомневаюсь, что кому-то из вас наказания доставляют удовольствие. Мне — нет.
image
Читать дальше →

Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе

Reading time30 min
Views190K
Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Читать дальше →

8 лекций, которые помогут разобраться в машинном обучении и нейросетях

Reading time2 min
Views85K



Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.
Читать дальше →

Почему, ну почему, эти #?@! придурки используют vi?

Reading time12 min
Views121K

Предлагаю читателям "Хабрахабра" перевод статьи "Why, oh WHY, do those #?@! nutheads use vi?" за авторством John Beltran de Heredia.


Да, даже если вы не можете в это поверить, у редактора vi, увидевшего свет более тридцати лет назад (и его более молодого, всего-то пятнадцатилетнего лучшего клона & большого улучшения — vim) очень много фанатов.


Нет, они не динозавры, которые не хотят идти в ногу со временем — сообщество пользователей vi продолжает увеличиваться: я, который начал только два года назад (после десяти лет работы программистом). Мои друзья переходят на vi сейчас. Черт, большинство пользователей vi даже еще не были рождены, когда он был написан!


Да, есть конкретные причины, почему модель редактирования vi/vim превосходит любую другую. Вам не надо быть экспертом в Unix, чтобы использовать vi — он доступен бесплатно практически для любой существующей платформы; для большинства IDE существуют плагины, позволяющие использовать его возможности. Давайте же развеем некоторые заблуждения и рассмотрим пару примеров, демонстрирующих его превосходство.

Читать дальше →

Deep Learning — что же делать, кого бить

Reading time3 min
Views22K
Нигде, наверно, нет такой насущной необходимости в синергии знаний разных областей науки — как в области машинного обучения и Deep Learning. Достаточно открыть капот TensorFlow и ужаснуться — огромное количество кода на python, работающее с тензорами внутри… C++, вперемешку с numpy, для выкладки в продакшн требующее чуток покодить «на плюсах», вприкуску с bazel (это так волнует, всю жизнь мечтал об этом!). И другая крайность — ребята из Deeplearning4j прокляли python к чертовой матери и вращают тензоры на старой и доброй java. Но дальше всех ушли, похоже, студенты из университета Нью-Йорка — люди, причем не только студенты, причем давно и серьезно жгут на Luajit + nginx (аминь по католически). Ситуация осложняется недавним демаршем Google DeepMind в отношении «дедушки torch»: все проекты переводят на свой внутренний движок, родившийся из DistBelief.
Полнейший хаос и бардак.
Читать дальше →

Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 1 — линейная регрессия

Reading time8 min
Views157K
Оглавление

Часть 1 — линейная регрессия
Часть 2 — градиентный спуск
Часть 3 — градиентный спуск продолжение

Введение


Этим постом я начну цикл «Нейронные сети для новичков». Он посвящен искусственным нейронным сетям (внезапно). Целью цикла является объяснение данной математической модели. Часто после прочтения подобных статей у меня оставалось чувство недосказанности, недопонимания — НС по-прежнему оставались «черным ящиком» — в общих чертах известно, как они устроены, известно, что делают, известны входные и выходные данные. Но тем не менее полное, всестороннее понимание отсутствует. А современные библиотеки с очень приятными и удобными абстракциями только усиливают ощущение «черного ящика». Не могу сказать, что это однозначно плохо, но и разобраться в используемых инструментах тоже никогда не поздно. Поэтому моей первичной целью является подробное объяснение устройства нейронных сетей так, чтобы абсолютно ни у кого не осталось вопросов об их устройстве; так, чтобы НС не казались волшебством. Так как это не математический трактат, я ограничусь описанием нескольких методов простым языком (но не исключая формул, конечно же), предоставляя поясняющие иллюстрации и примеры.

Цикл рассчитан на базовый ВУЗовский математический уровень читающего. Код будет написан на Python3.5 с numpy 1.11. Список остальных вспомогательных библиотек будет в конце каждого поста. Абсолютно все будет написано с нуля. В качестве подопытного выбрана база MNIST — это черно-белые, центрированные изображения рукописных цифр размером 28*28 пикселей. По-умолчанию, 60000 изображений отмечены для обучения, а 10000 для тестирования. В примерах я не буду изменять распределения по-умолчанию.
Читать дальше →

Rust: for и итераторы

Reading time6 min
Views16K
(предыдущая статья)

В данной статье мы обсудим for циклы, а так же родственные понятия итераторов и «итерируемых объектов».

В зависимости от вашего предыдущего опыта с другими языками программирования данные концепции могут показаться очень знакомыми в плане синтаксиса и семантики, или же совершенно новыми и непонятными. Наиболее близкие их аналоги можно найти в Питоне, но, думаю, программисты на Java, C# или же (современном) C++ так же увидят много пересечений с тем что есть в их языках.
Подробности

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity