Если вы интересуетесь искусственным интеллектом и прочим распознаванием, то наверняка уже видели эту картинку:


А если не видели, то это результаты Хинтона и Крижевского по классификации ImageNet-2010 глубокой сверточной сетью

Давайте взглянем на ее правый угол, где алгоритм опознал леопарда с достаточной уверенностью, разместив с большим отрывом на втором и третьем месте ягуара и гепарда.

Это вообще довольно любопытный результат, если задуматься. Потому что… скажем, вы знаете, как отличить одного большого пятнистого котика от другого большого пятнистого котика? Я, например, нет. Наверняка есть какие-то зоологические, достаточно тонкие различия, типа общей стройности/массивности и пропорций тела, но мы же все-таки говорим о компьютерном алгоритме, которые до сих пор допускают какие-то вот такие достаточно глупые с человеческой точки зрения ошибки. Как он это делает, черт возьми? Может, тут что-то связанное с контекстом и фоном (леопарда вероятнее обнаружить на дереве или в кустах, а гепарда в саванне)? В общем, когда я впервые задумался над конкретно этим результатом, мне показалось, что это очень круто и мощно, разумные машины где-то за углом и поджидают нас, да здравствует deep learning и все такое.

Так вот, на самом деле все совершенно не так.

В отличие от Европы и Америки в России к сайтам знакомств преобладает осторожное отношение. Однако, надежда нажать на волшебную кнопочку и найти себе любовь не гаснет в сердцах многих. И мы должны эту надежду оправдывать. Конечно, сразу найти идеально подходящую “половинку” мы не обещаем, но предложить десятки, сотни или в отдельных случаях тысячи вариантов, отвечающих именно вашим запросам, просто обязаны. Что и делаем, причем очень быстро.

Средний поиск по базе из 11 миллионов анкет, имеющих от 4 до 30 параметров каждая, занимает у нас в среднем 3.5 милисекунды. И при этом кроме поиска демон-серчер «Мамбы» выполняет следующие, в том числе не вполне традиционные задачи:

• для каждой конкретной анкеты выдает ее место в поиске (каждый пользователь, заходя в свою анкету, видит сообщение «Вы находитесь на N месте в поиске»)
• выдает конкретную анкету из списка по первичному ключу
• производит непосредственный поиск анкеты по заданным параметрам

Несмотря на то, что наш поиск с самого начала разрабатывался собственными силами, время от времени возникали мысли использовать что-то уже известное, обкатанное и гарантированно эффективное. Ну, а если мы задумываемся о поиске, первым в голову приходит Sphinx.

«Кто нам мешает, тот нам поможет»
к/ф «Кавказская пленница»

Телевизор в качестве монитора?

В последние годы все более популярным становится использование телевизора в качестве домашнего компьютерного монитора.
И действительно — если еще несколько лет назад типичным для компьютерных мониторов Full HD разрешением (1920x1080) могли похвастаться лишь телевизоры с диагональю 40" и более, слишком большие для настольного монитора, то сейчас нетрудно найти телевизор с Full HD разрешением и с вполне «мониторной» диагональю 32" и меньше. Соответственно и размер пикселя при этом получается близким к «типовому» для настольных мониторов 0,28 мм ± 10% (ну, может быть чуть больше). А если кому-то такой пиксель покажется великоват, то с появлением доступных по цене бытовых телевизоров с разрешением 4k Ultra HD (3840x2160) размер пикселя вполне может конкурировать и с Retina.
К тому же широко распространенные в бытовых телевизорах IPS матрицы по компьютерным меркам считаются весьма «продвинутыми», и ими обычно оснащаются весьма дорогие «профессиональные» мониторы.
Казалось бы вот оно, идеальное решение для экономного домашнего пользователя — купить на грош пятаков небольшой (по телевизионным меркам) относительно недорогой 26"-37" бытовой телевизор с Full HD или Ultra HD разрешением, и в результате получить «компьютерный монитор» с большим (по компьютерным меркам) «профессиональным» IPS дисплеем, который к тому же без дополнительных вложений может быть использован и по прямому «телевизионному» назначению (что для дома тоже немаловажно!).
Однако иной раз результатом такого приобретения становится полное разочарование: компьютерная картинка на экране телевизора оказывается намного хуже, чем на простеньком старом мониторе, вместо которого этот телевизор собственно и приобретался.
Причин этого может быть множество, начиная от несоответствия разрешения соединяющего компьютер с телевизором видеоинтерфейса разрешению телевизионной матрицы, способности телевизора выводить картинку «пиксель-в-пиксель», настроек видеокарты (в частности, Overscan), настроек самого телевизора (например, резкости), проблем с кабелем, и так далее.
В данной статье мы рассмотрим только одну из возможных причин, а именно способность видеоинтерфейса, которым подключен телевизор или монитор к компьютеру, передать полное цветовое разрешение 4:4:4.

Для начала собственно тест:

Если на экране Вам отчетливо видна появляющаяся надпись 4:4:4, и лишь слегка угадывается 4:2:2, то значит видеоинтерфейс компьютер-монитор передает полное цветовое разрешение, и на этом собственно можно закончить тест и чтение статьи.
Тем же, кому интересно, как действует этот тест, а также тем, кто видит 4:2:2 и не видит 4:4:4 (или видит примерно одинаково и 4:4:4, и 4:2:2), и при этом хочет попробовать исправить ситуацию добро пожаловать под кат

В статье Копирование разделов жёсткого диска средствами GNU/Linux: как обойтись загрузочной флешкой там, где раньше нужен был Акронис, я посоветовал для копирования потенциально испорченных дисков использовать GNU ddrescue, а не оригинал, который назвал устаревшим. Но в комментариях nerfur указал мне, что dd_rescue регулярно обновляется и умеет на лету сжимать данные для последующей передачи по ssh. Так как эта задача GNU ddrescue не под силу, слухи об устаревании dd_rescue как видно сильно преувеличены.

Понятное дело — надо немедленно выяснить, чем современный вариант dd_rescue отличается от GNU ddrescue, что умеет и, возможно, убрать рекомендацию избегать использования оригинала из статьи. А также написать новую статью — про отличия этих двух программ, чем я и занялся.

Для тех, кто хочет побыстрее узнать чем кончилось дело и не интересуется душераздирающими подробностями сразу скажу, что после изучения вопроса моё мнение не изменилось — я всё ещё рекомендую пользоваться GNU ddrescue, но теперь уже по другой, гораздо более вменяемой причине — GNU ddrescue сначала сохраняет хорошо читаемые области диска и уже потом приступает к остальным. dd_rescue этого не умеет by design.

Update: Версия 2.0 здесь.

Немного лирики:

Лет пять назад у меня появилась мечта самому сделать домашний мини сервер. Изучив существующие на то время железки, я остановил свой выбор на материнской плате Intel D945GSEJT с процессором Atom N270. Корпуса, которые были в продаже для этой материнской платы мне совершенно не понравились, по этому я привинтил все это дело к картонке вместе с жестким диском, поставил Хакинтош и повесил за шкаф. Все это дело провисело пару лет, интенсивно качая и раздавая файлы и интернет по всей квартире.
Все бы хорошо, но быстродействия этого агрегата хватало только на дать и взять, никакой речи о проигрывании, или конвертировании HD видео, или помощи при тонировании 3D графики речи быть не могло. А хотелось бы.
Мысль сделать домашний мощный-мини-сервер заела меня окончательно в начале этого года. Просто спать по ночам не мог. И что бы избавиться от этой навязчивой идеи было решено:
1. Сделать не так как у всех
2. Сделать самый маленький Desktop из ныне существующих
3. Сделать проект не индивидуальным, а с учетом промышленных стандартов, а так же с обоснованием адекватной стоимости дальнейшего серийного производства.

В рамках проекта Computer Science Student сегодня я постараюсь дать короткое наглядное объяснение: что такое генетический алгоритм? В самой простой и общей формулировке для решения самой простой задачи. Исходные коды решения (код не самый качественный, потому что писался на скорую руку; но код и не важен в этом курсе) и текст самих заданий доступен на CS-Student Wiki.

Первая часть


Вторая часть — под катом.

Вы слышали, что в некоторых компаниях сотрудникам разрешается 20% времени работать над собственными проектами? Оказывается, существует компания, где этот принцип возвели в абсолют. Представьте, что 100% рабочего времени вы можете работать над любыми проектами, какими пожелаете. Менеджеров не существует вообще, никаких отделов и начальников. Структура компании — плоская, все сотрудники равны между собой и добровольно группируются по интересам. Выживают те проекты, которые привлекают больше сотрудников.

Звучит как утопия? Знакомьтесь с принципами менеджмента в компании Valve, которая занимается разработкой компьютерных игр (Half-Life, Portal, Steam).