Синтез речи на сегодняшний день применяется в самых разных областях. Это и голосовые ассистенты, и IVR-системы, и умные дома, и еще много чего. Сама по себе задача, на мой вкус, очень наглядная и понятная: написанный текст должен произноситься так, как это бы сделал человек.

Некоторое время назад в область синтеза речи, как и во многие другие области, пришло машинное обучение. Выяснилось, что целый ряд компонентов всей системы можно заменить на нейронные сети, что позволит не просто приблизиться по качеству к существующим алгоритмам, а даже значительно их превзойти.



Я решил попробовать сделать полностью нейросетевой синтез своими руками, а заодно и поделиться с сообществом своим опытом. Что из этого получилось, можно узнать, заглянув под кат.

Рис. 1. Незначительное изменение глифа (формы конкретной литеры) кодирует цифровую информацию за счёт двухмерной матрицы вариантов начертания. Каждая точка в двухмерной координатной сетке генерирует соответствующий уникальный глиф

Специалисты по стеганографии придумали новый способ прятать шифровки в открытом канале. В данном случае — в открытом тексте. По мнению изобретателей, кроме естественного применения в разведке эту технологию можно использовать для скрытого внедрения метаданных, таких как водяные знаки.

Недавно на Хабре рассказывалось про фингерпринтинг текста непечатаемыми символами. Новая техника FontCode более изощрённая, но по сути похожа. И здесь обнаружить скрытое сообщение не так просто, даже сложнее, чем непечатаемые пробелы. В этом тексте никаких невидимых символов нет, а слегка изменённую форму букв сложно заметить на глаз и уж точно невозможно расшифровать, если вы не знаете принцип кодирования/декодирования.

Недавно меня спросили, в чем разница между NodePorts, LoadBalancers и Ingress. Все это разные способы получить внешний трафик в кластер. Давайте посмотрим, чем они отличаются, и когда использовать каждый из них.

Примечание: рекомендации рассчитаны на Google Kubernetes Engine. Если вы работаете в другом облаке, на собственном сервере, на миникубе или чем-то еще, будут отличия. Я не углубляюсь в технические детали. Если хотите подробностей, обратитесь к официальной документации.

Когда-то я учился в 5-ом классе и сейчас мне почему-то кажется, что между мной тогдашним и ребятами, которые сейчас ходят в 5-ый класс, огромная пропасть с точки зрения доступа к технологиям. А так как технологии развиваются все быстрее и быстрее, интересно, что будет происходить, когда ребята, которые сейчас ходят в 5-ый класс, станут моими ровесниками.

В этой короткой статье я на примере простого мобильного приложения для iPhone хочу показать, насколько доступны технологии.

Прим перев.: Автор оригинальной статьи — испанский Open Source-энтузиаст nachoparker, развивающий проект NextCloudPlus (ранее известен как NextCloudPi), — делится своими знаниями об устройстве дисковой подсистемы в Linux, делая важные уточнения в ответах на простые, казалось бы, вопросы…

Сколько пространства занимает этот файл на жёстком диске? Сколько свободного места у меня есть? Сколько ещё файлов я смогу вместить в оставшееся пространство?



Ответы на эти вопросы кажутся очевидными. У всех нас есть инстинктивное понимание работы файловых систем и зачастую мы представляем хранение файлов на диске аналогично заполнению корзины яблоками.

Однако в современных Linux-системах такая интуиция может вводить в заблуждение. Давайте разберёмся, почему.

– Нет, коллеги, так дело не пойдет! С этого дня мы вводим новый порядок совещаний, отчетности и управления. Иначе наша компания на полной скорости угодит в пропасть. Такие ситуации, как на прошлой неделе, недопустимы! Это и моя, и ваша вина. С себя я ответственности не снимаю, и вам настоятельно рекомендую – нет, не рекомендую, а приказываю немедленно изменить отношение к своим служебным обязанностям! Вы – руководители, а не линейные исполнители!

В комнате совещаний повисла неловкая пауза. На директора никто не смотрел – это чревато внезапным вниманием и выбором в качестве мальчика для битья. Главный инженер внезапно заинтересовался своим блокнотом, спешно перелистывал страницы, будто искал что-то. Финансовый директор очень внимательно рассматривала свой маникюр – так внимательно, как никогда. Только ИТ-директор, работавший в своей должности менее полугода, никак не мог найти себе занятия, откровенно нервничал, ерзал на стуле, опустил голову и поглядывал исподлобья на своих коллег.

Так получилось, что за свою карьеру front-end разработчика, я побывала на многих собеседованиях. Тема прохождения интервью не теряет своей актуальности, а в комментариях, когда речь заходит о собеседованиях, начинают ломаться копья. Хочу тоже внести свой вклад и поделиться накопившейся коллекцией вопросов. Прошу.

1. Инженерная разработка — это цифры. Анализ без цифр — это просто мнение.

2. Создание правильной ракеты занимает бесконечное количество времени. Поэтому следует создавать ракеты, в которых что-то неправильно.

Недавно прочел достаточно неплохую статью о инсталяции программ на Go. Где был показан простой пример того как можно реализовать установку бинарника под «любую» (unix friendly) операционную систему. Решил написать более подробный цикл статей на эту тему.

Тезис: вам не следует проводить собеседования, если вы не ходили хотя бы на три интервью как соискатель за последние полгода.

Более того, вы сами это прекрасно знаете, сознательно или подсознательно, однако корпоративная этика мешает заявить прямо о своих сомнениях.

Для привлечения внимания покажем картинку и продолжим.

Думаю многие из нас, хотя бы однажды интересовались искусственным интеллектом и нейронными сетями. В теории нейронных сетей далеко не последнее место занимает факторный анализ. Он призван выделить так называемые скрытые факторы. У этого анализа есть много методов. Особняком стоит метод главных компонент, отличительной особенностью которого является полное математическое обоснование. Признаться честно, когда я начал читать статьи по приведенным выше ссылкам — стало не по себе от того, что я ничего не понимал. Мой интерес поутих, но, как это обычно бывает, понимание пришло само по себе, нежданно-негаданно.

Тестировать регресс верстки скриншотами модно, этим никого не удивишь. Мы давно хотели внедрить этот вид тестирования у себя. Всё время смущали вопросы простоты поддержки и применения, но в большей степени — пропускная способность решений. Хотелось, чтобы это было что-то простое в использовании и быстрое в работе. Готовые решения не подошли, и мы взялись делать свое.

Под катом расскажем, что из этого вышло, какие задачи решали, и как мы добились того, чтобы тестирование скриншотами практически не влияло на общее время прохождения тестов. Этот пост — расшифровка доклада, который прозвучал на HolyJS 2017 Moscow. Видео можно посмотреть по ссылке, а почитать и посмотреть слайды — далее.

Data Science – область очень перспективная. За прошлый год мы в ЕРАМ получили 210 резюме от людей, которые хотят заниматься Data Science. Из них на техническое интервью мы пригласили 43 человека, а предложили работу семи. Если спрос большой, почему так?

Мы поговорили с техническими интервьюерами и выяснили: проблема многих кандидатов в том, что они плохо представляют, чем занимаются аналитики данных. Поэтому их знания и навыки не всегда релевантны для работы. Кто-то считает, что опыта работы с Big Data достаточно, чтобы работать в Data Science, кто-то уверен, что хватит просмотра нескольких курсов по машинному обучению, некоторые думают, что хорошо разбираться в алгоритмах необязательно.

Дмитрий Никитко и Михаил Камалов – аналитики данных и технические интервьюеры из ЕРАМ – рассказали, чего ждут на собеседованиях от кандидатов, какие вопросы задают, что ценится в резюме и как подготовиться к собеседованию.

Необходимое предисловие: я решил попробовать современный формат несения света в массы и пробую стримить на YouTube про deep learning.

В частности, в какой-то момент меня попросили рассказать про attention, а для этого нужно рассказать и про машинный перевод, и про sequence to sequence, и про применение к картинкам, итд итп. В итоге получился вот такой стрим на час:

Я так понял по другим постам, что c видео принято постить его транскрипт. Давайте я лучше вместо этого расскажу про то, чего в видео нет — про новую архитектуру нейросетей для работы с последовательностями, основанную на attention. А если нужен будет дополнительный бэкграунд про машинный перевод, текущие подходы, откуда вообще взялся attention, итд итп, вы посмотрите видео, хорошо?

Новая архитектура называется Transformer, была разработана в Гугле, описана в статье Attention Is All You Need (arxiv) и про нее есть пост на Google Research Blog (не очень детальный, зато с картинками).

Поехали.

Это рассказ о различных подходах к компьютерному обучению в США, в эпоху до появления персональных компьютеров. Особое внимание будет уделено просветительской деятельности «Народной компьютерной компании» (People's Computer Company, PCC). Упоминание об этой организации, а также одноименных клубе и газете вы могли встретить в известной книге С. Леви «Хакеры: Герои компьютерной революции». Наконец, речь пойдет о ранних текстовых играх, в частности, о «Звездном торговце» (Star Trader). О современной реализации на Питоне этой классической игры будет рассказано в заключительной части.

Как видите, это будет история о делах давно минувших дней. Почему это должно кого-то интересовать? На мой взгляд, многие старые идеи и подходы, касающиеся компьютерного обучения, актуальности не потеряли и по сей день. Некоторые мои знакомые планируют создать компьютерную систему для обучения детей программированию. Надеюсь, данный рассказ подействует на подобных разработчиков вдохновляюще.

Эта статья также есть на английском.

Однажды вечером, перечитывая Джеффри Фридла, я осознал, что даже несмотря на всем доступную документацию, существует множество приемов заточенных под себя. Все люди слишком разные. И приемы, которые очевидны для одних, могут быть неочевидны для других и выглядеть какой-то магией для третьих. Кстати, несколько подобных моментов я уже описывал здесь.

Командная строка для администратора или пользователя — это не только инструмент, которым можно сделать все, но и инструмент, который кастомизируется под себя любимого бесконечно долго. Недавно пробегал перевод на тему удобных приемов в CLI. Но у меня сложилось впечатление, что сам переводчик мало пользовался советами, из-за чего важные нюансы могли быть упущены.

Под катом — дюжина приемов в командной строке — из личного опыта.

В последнее время я читал статьи о лучших практиках code review и заметил, что эти статьи фокусируются на поиске багов, практически игнорируя другие компоненты ревью. Конструктивное и профессиональное обсуждение обнаруженных проблем? Неважно! Просто найди все баги, а дальше само сложится.

Так что у меня случилось откровение: если это работает для кода, то почему не будет работать в романтичных отношениях? Итак, встречайте новую электронную книгу, которая поможет программистам в отношениях со своими возлюбленными (обложка на иллюстрации слева).

Моя революционная книга обучит вас проверенным техникам по выявлению максимального количества недостатков в своём партнёре. Книга не затрагивает следующие области:

• Обсуждение проблем с сочувствием и пониманием.
• Помощь партнёру в устранении недостатков.

Насколько я могу понять из чтения литературы по code review, эти части отношений настолько очевидны, что вообще не стоят обсуждения.

Как вам нравится такая книжка? Предполагаю, что она вам не очень по душе.

Разбросаны ли простые числа по числовой оси подобно рассеянным ветром семенам? Разумеется нет: простота — это не вопрос случайности, а результат элементарной арифметики. Число является простым тогда и только тогда, когда ни одно меньшее положительное целое число кроме единицы не делит его нацело.

Но на этом история не заканчивается. Распределение простых чисел выглядит случайным, с неравномерными разрывами и скоплениями, которые выглядят довольно хаотично. Если и существует какая-то схема, то она непостижима. На самом деле, простые числа выглядят достаточно случайными, чтобы можно было сыграть с ними в кости. Создайте список последовательных простых чисел (допустим, начав с 11, 13, 17, 19,... ) и разделите их по модулю 7. Другими словами, разделите каждое простое число на 7 и сохраните только остаток. Результатом будет последовательность целых чисел из множества {1, 2, 3, 4, 5, 6}, которая выглядит почти как результат нескольких бросков правильной кости.

$$

Когда люди говорят о постановке задач — они очень любят вспоминать про SMART.
Ну, дескать, цель должна быть Specific, Measurable, Attainable, Relevant, Time-bound.
И есть даже удивительные люди, которые пытаются это пихать программистам.

Но есть задачи, а есть задачи. И между ними большая разница!

Привет, Хабр. В своей статье я расскажу вам, что интересного произошло в мире машинного обучения за последний год (в основном в Deep Learning). А произошло очень многое, поэтому я остановился на самых, на мой взгляд, зрелищных и/или значимых достижениях. Технические аспекты улучшения архитектур сетей в статье не приводятся. Расширяем кругозор!