Итак, как и обещал в первой части, продолжаем упрощать бытовую жизнь хабражителя. Сегодня 8 марта (кстати, девушки, поздравляю!) и части мужчин хочется порадовать своих женщин и освободить их от «рабского труда» на кухне, а другой части – приготовить для себя не традиционные пельмени\вареники\сосиски, а что-то посущественней.
Вот несколько проверенных рецептов, которые пригодятся и первым, и вторым.
Еврокомиссия одобрила финансирование самого крупного и амбициозного проекта по симуляции человеческого мозга. Проект Human Brain Project объединит усилия европейских учёных на 2013-2023 гг и предварительно оценивается в 1,19 млрд евро.
На написание этой статьи меня сподвигла некоторая разрозненность источников информации по такой
важной, на мой взгляд, теме, как публикация своих артефактов в Maven Central. Конечно, следует
отдать должное сотрудникам Sonatype: их официальный гайд (ссылка в конце статьи) достаточно полно
описывает весь процесс. Но в нём нет некоторых неочевидных тонкостей (вроде проблемы хранения
паролей), и он сам выглядит немного неряшливо. На русском же языке на эту тему ресурсов я не нашёл в
принципе. Лично для меня это не страшно, но многих это может остановить.
Если вы часто используете maven, то наверняка сталкивались с ситуацией когда какого-нибудь нужного артефакта не оказывается в maven central. Конечно всегда можно установить недостающий джарник в ваш локальный репозиторий ~/.m2, но это отрицательно сказывается на переносимости билда, ведь на машине коллеги, у которого данный jar не установлен, билд уже не соберется.
Так же есть возможность использовать в качестве зависимости локальный файл не из репозитория, но для этого в проекте его опять же необходимо где-то хранить, а пушить либы в source control не очень хорошо.
Но существет еще один вариант. Вы можите использовать один из своих репозиториев на Google Code или GitHub в качестве хранилища maven артефактов. Рассмотрим как это можно сделать
Добрый день хабраюзеры! Не так давно я начал искать работу на позицию junior разработчика. Даже благодаря моему скромному резюме мне удалось побывать на не малом количестве собеседований за сравнительно малый промежуток времени. Из каждого собеседовании я выносил для себя что-то новое, где-то были мои проколы, но гораздо интереснее было замечать фэйлы меня собеседующих. Собственно о таких проколах я и хотел бы рассказать.
В системах компьютерного зрения и обработки изображений часто возникает задача определения перемещений объектов в трехмерном пространстве с помощью оптического сенсора, то есть видеокамеры. Имея на входе последовательность кадров, необходимо воссоздать запечатленное на них трехмерное пространство и те изменения, которые происходят с ним с течением времени. Звучит сложно, но на практике зачастую достаточно найти смещения двухмерных проекций объектов в плоскости кадра.
Если мы хотим узнать на сколько тот или иной объект объект сместился по отношению к его же положению на предыдущем кадре за то время, которое прошло между фиксацией кадров, то скорее всего в первую очередь мы вспомним про оптический поток (optical flow). Для нахождения оптического потока можно смело воспользоваться готовой протестированной и оптимизированной реализацией одного из алгоритмов, например, из библиотеки OpenCV. При этом, однако, очень невредно разбираться в теории, поэтому я предлагаю всем заинтересованным заглянуть внутрь одного из популярных и хорошо изученных методов. В этой статье нет кода и практических советов, зато есть формулы и некоторое количество математических выводов.
Можно ли при сегодняшнем уровне развития вычислительной техники решить задачу генерации литературно осмысленного текста? Мне кажется возможно, по крайней мере на уровне алгоритмо-теоретического описания. А при чем тут Курочка ряба и Звездные войны?
Давайте рассмотрим среду: в ней могут существовать частицы «еды» и агенты. С помощью сенсоров агенты могут получать информацию о среде. Если агент находится достаточно близко к частице пищи, то она считается «съеденной» и исчезает, а в тот же самый момент в случайном месте среды появляется новая частица еды. Задача группы агентов — собирать пищу. Эффективность рассматривается исходя из суммарного количества собранной пищи.
Давайте смоделируем конкурентную среду для автоматического поиска оптимального поведения группы агентов. Алгоритм поведения агентов будем конструировать в виде нейронной сети.
Итак, как и обещал в первой части, продолжаем упрощать бытовую жизнь хабражителя. Сегодня 8 марта (кстати, девушки, поздравляю!) и части мужчин хочется порадовать своих женщин и освободить их от «рабского труда» на кухне, а другой части – приготовить для себя не традиционные пельмени\вареники\сосиски, а что-то посущественней.
