Данная статья является продолжением поста Генераторы непрерывно распределенных случайных величин. В этой главе учитывается, что все теоремы из предыдущей статьи уже доказаны и генераторы, указанные в ней, уже реализованы. Как и ранее, у нас имеется некий базовый генератор натуральных чисел от 0 до RAND_MAX:

unsigned long long BasicRandGenerator() {
    unsigned long long randomVariable;
    // some magic here
    ...
    return randomVariable;
}

С дискретными величинами все интуитивно понятнее. Функция распределения дискретной случайной величины:


Несмотря на простоту распределений дискретных случайных величин, генерировать их подчас сложнее, нежели чем непрерывные. Начнем, как и в прошлый раз, с тривиального примера.

Распределение Бернулли

Здравствуйте, уважаемые хаброжители!

Мы вынашиваем амбициозные планы по изданию вот такой книги:



Как вы понимаете, эта книга требует не только литературного перевода, но и классной полиграфии, хорошей бумаги, широкого формата и т.п. Поэтому предлагаем ознакомиться с замечательной публикацией об этой книге, появившейся в блоге автора Ангуса Кролла спустя несколько месяцев после публикации оригинала.

Приятного чтения, и поучаствуйте пожалуйста в опросе!

Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.



В этой статье я немного расскажу о такого рода сетях и познакомлю с парой классных инструментов для домашних экспериментов, которые позволят строить нейронные сети любой сложности в несколько строк кода даже школьникам. Добро пожаловать под кат.

Началось так: мне написали из Envato, что они запускают раздел с шаблонами Скетча в Themeforest, а раз уж я такой идейный пользователь, то было бы неплохо, если бы я на открытие нарисовал шаблон какой-нибудь. Я, естественно, отказываться не стал.

Шаблон получился вот такой.

Дальше я опишу, что и как делал в процессе. Статья традиционно будет в нескольких частях.

Ребята называющие себя Open Source Society, взяли и собрали учебный план из бесплатных MOOC курсов, для желающих изучить информатику (Computer Science). Всего в программе 50+ курсов в ходе которых можно получить знания о разных аспектах CS. Курсы собраны с таких проектов как: Coursera, edX, Udacity, и т.д. На мой взгляд получилась добротная цепочка, на освоение которой, в зависимости от интенсивности и уровня подготовки, уйдет 1-2 года.

Многие впервые увидев синтаксис шаблонов Angular2 начинают причитать, мол ужас какой сделали, неужто нельзя было как в Angular1 хотя-бы. Зачем нужно было вводить это разнообразие скобочек, звездочек и прочей ерунды! Однако при ближайшем рассмотрении все становится куда проще, главное не пугаться.

Так как шаблоны в AngularJS являются неотъемлемой его частью, важно разобраться с ними в самом начале знакомства с новой версии этого фреймворка. Заодно обсудим, какие преимущества дает нам данный синтаксис по сравнению с angular 1.x. Причем лучше всего будет рассматривать это на небольших примерах.

Данная статья во многом основана на материалах этих двух статей:

• Angular2: синтаксис шаблонов
• Angular2: Синтаксис биндинга данных

Для того, что бы упростить подачу материала, давайте разберемся. Под AngularJS я буду подразумевать всю ветку Angular 1.x, в то время как под Angular2 — ветку 2.x.

Так же спасибо господину Bronx за ценное дополнение, которое я включил в текст статьи.

Примечание: вечер выходного дня, потому о опечатках и т.д. сообщайте в личку. Премного благодарен и приятного чтения.

Хочу поделиться опытом работы с задачей известного конкурса по машинному обучению от Kaggle. Этот конкурс позиционируется как конкурс для начинающих, а у меня как раз не было почти никакого практического опыта в этой области. Я немного знал теорию, но с реальными данными дела почти не имел и с питоном плотно не работал. В итоге, потратив пару предновогодних вечеров, набрал 0.80383 (первая четверть рейтинга).

В нашем блоге на Хабре мы часто пишем о создании почтовых рассылок — верстке HTML и CSS, работе с plain-text сообщениями и описываем интересные эксперименты. Сегодня мы представляем вашему вниманию список из 60 полезных ресурсов, туториалов и исследований о работе с email.

Поводом для написания статьи стала публикация исходного кода языка Swift — мне стало интересно поближе познакомиться с ним. В глаза сразу же бросилась схожесть синтаксиса с другим молодым языком программирования под названием Rust, к тому же за схожими синтаксическими конструкциями просматривалась и схожая область применения этих языков. Оба языка имеют сильную статическую типизацию с локальным выводом типов, оба компилируются напрямую в машинный код. И тот и другой языки впитали в себя многие приемы из мира функционального программирования. И Swift и Rust имеют средства для запуска кода, написанного на C, что позволяет без труда писать обертки над огромным количеством библиотек. Оба языка рассматриваются как замена существующим системным языкам типа C, C++, ObjectiveC. Так что же в них общего, а что различается?

Интервью с Дмитрием Петровым

Интервью с известным психолингвистом, полиглотом, синхронным переводчиком, теле- и радио-ведущим, создателем уникальной системы изучения иностранных языков, Президентом Центра Инновационно-Коммуникативной Лингвистики, учителем с большой буквы и отличным собеседником. Дмитрий Юрьевич научил меня базовому уровню 4 иностранных языков, а я попытался приоткрыть перед ним дверь в увлекательный мир программирования. В конце статьи специальный презент для ГИКов и маглов →.

Сегодня мы представляем вашему вниманию адаптированную подборку инструментов (в том числе облачных) для разработчиков, которые позволяют создавать по-настоящему качественные проекты. Здесь представлены исключительно SaaS, PaaS и IaaS сервисы, предоставляющие бесплатные пакеты для разработчиков инфраструктурного ПО.

Третьего дня, во время сортировки старых закладок, попалась мне на глаза блок-схема с алгоритмом выбора STL-контейнера. «Почему же для контейнеров есть, а для стандартных алгоритмов нет? — подумал я. — Это необходимо исправить». Подумано — сделано. Сперва планировалось за пару часов нарисовать нечто простенькое, но в дальнейшем обнаружилось, что алгоритмы никак не хотят умещаться в простенькую схему. Я слегка увлекся, и спустя два вечера схема вобрала в себя 84 алгоритма, а также немного дополнительной информации. Под катом можно увидеть, что получилось в итоге.

От переводчика: Совсем недавно узнал про эту довольно интересную базу данных и как раз наткнулся на свежую статью. На Хабре нет почти ни слова о RethinkDB, в связи с чем было решено сделать этот перевод. Добро пожаловать под кат!



База данных RethinkDB упрощает разработку веб-приложений, рассчитанных на обновления в режиме реального времени.

В сентябре прошлого года была опубликована последняя статья о Центрифуге — сервере с открытым исходным кодом для обмена сообщениями в режиме реального времени. Теперь в списке хабов, в которые публикуется этот пост, присутствует Go. И неспроста, как можно понять уже из заголовка, Центрифуга была портирована с Python на Go — так появилась Centrifugo. О причинах миграции, о плюсах и минусах Go, а также о том, как эволюционировал проект с момента предыдущей публикации – читайте под катом.

Видео – один из самых популярных сервисов на Одноклассниках. Чего только не грузят наши пользователи: от милых сюжетов с детского утренника до снятых на видеорегистратор аварий. Поэтому быстро и стабильно работающая загрузка видео важна нам не только как одна из самых востребованных пользователями функций, но и как необходимое условие для генерации контента.

В чем проблема? — спросите вы. Ставишь серваки с большими дисками, настраиваешь балансировщик — и понеслась. Однако опытный видео-ниндзя знает, что проблем тут целый ворох:

• В процессе загрузки у пользователя может пропадать соединение с нашим порталом (закрыл ноут, вошел в планшетом в лифт, сел аккумулятор на телефоне и т.п.)
• Старые устройства не поддерживают современные технологии загрузки (а у нас миллионы пользователей имеют слабые смартфоны или древние браузеры)
• При том количестве пользователей, которые есть у нас, задача о стабильной заливке видео превращается в задачу о стабильной загрузке видео в огромных объемах.

Да, это



В этой статье мы расскажем о том, как мы победили все эти проблемы, опишем архитектуру нашего решения и причины, по которым она получилась именно такой.

Вероятностное моделирование является одним из мощнейших инструментов для специалиста по анализу данных. К сожалению, для его использования необходимо не только уверенно владеть аппаратом теории вероятностей и математической статистики, но и знать детали работы алгоритмов приближенного байесовского вывода, что делает порог вхождения очень высоким. Из этой лекции вы узнаете о сравнительно молодой парадигме в машинном обучении — вероятностном программировании. Его задача — сделать всю мощь вероятностного моделирования доступной любому человеку, имеющему опыт программирования и минимальный опыт анализа данных.



Лекция была прочитана Борисом hr0nix Янгелем на факультете компьютерных наук, открытом в Высшей школе экономики при поддержке Яндекса. Сам Борис окончил ВМиК МГУ и Школу анализа данных Яндекса. Работал в Microsoft Research Cambridge в группе Кристофера Бишопа над фреймворком Infer.NET. Сейчас Борис — ведущий разработчик поиска Яндекса.

Под катом — расшифровка рассказа.

Автор оригинальной статьи Ali Mese добавил ещё 100 новых бесплатных сервисов. Все 400 потрясающих сервисов доступны здесь. И еще подборку +500 инструментов от 10 марта 2017 г. смотрите здесь.

A. Бесплатные Веб-Сайты + Логотипы + Хостинг + Выставление Счета

• HTML5 UP: Адаптивные шаблоны HTML5 и CSS3.
• Bootswatch: Бесплатные темы для Bootstrap.
• Templated: Коллекция 845 бесплатных шаблонов CSS и HTML5.
• Wordpress.org | Wordpress.com: Бесплатное создание веб-сайта.
• Strikingly.com Domain: Конструктор веб-сайтов.
• Logaster: Онлайн генератор логотипов и элементов фирменного стиля (new).
• Withoomph: Мгновенное создание логотипов (англ.).
• Hipster Logo Generator: Генератор хипстерских логотипов.
• Squarespace Free Logo: Можно скачать бесплатную версию в маленьком разрешении.
• Invoice to me: Бесплатный генератор счета.
• Free Invoice Generator: Альтернативный бесплатный генератор счета.
• Slimvoice: Невероятно простой счет.

Всем привет!

Наша команда недавно выпустила небольшой продукт — открытую платформу для создания мессенджеров — Actor Messaging Platform.



Всего за несколько дней после запуска мы оказались на главной Hacker News (кто из разработчиков не читает — зря), на Reddit и собрали больше 600 звезд на GitHub от разработчиков со всего мира. У нас появилось небольшое сообщество, участники которого помогают друг друге в работе и улучшении продукта. Один из участников уже реализовал несколько важных вещей, необходимые Актору. Например, достаточно высококачественные звонки.

Проблемой распознавания котов на изображениях нельзя пренебрегать. Как вариант, для её решения можно создать и обучить свой собственный классификатор, для чего потребуются десятки тысяч пушистых фотографий и несколько месяцев работы по подготовке набора данных и, собственно, само обучение. Жаль только, что готового классификатора, обученного именно на котов, на просторах сети найти не удалось.

Да и вообще, можно ли создать сервис, уверенно распознающий котов с учётом присущего последним стремления принять самую неожиданную позу? Давайте попробуем.

От переводчика: Джефф Прешинг (Jeff Preshing) — канадский разработчик программного обеспечения, последние 12 лет работающий в Ubisoft Montreal. Он приложил руку к созданию таких известных франшиз как Rainbow Six, Child of Light и Assassin’s Creed. У себя в блоге он часто пишет об интересных аспектах параллельного программирования, особенно применительно к Game Dev. Сегодня я бы хотел представить на суд общественности перевод одной из статей Джеффа.

Поток должен ждать. Ждать до тех пор, пока не удастся получить эксклюзивный доступ к ресурсу или пока не появятся задачи для исполнения. Один из механизмов ожидания, при котором поток не ставится на исполнение планировщиком ядра ОС, реализуется при помощи семафора.

Раньше я думал, что семафоры давно устарели. В 1960‑х, когда еще мало кто писал многопоточные программы, или любые другие программы, Эдсгер Дейкстра предложил идею нового механизма синхронизации — семафор. Я знал, что при помощи семафоров можно вести учет числа доступных ресурсов или создать неуклюжий аналог мьютекса, но этим, как я считал, область их применения ограничивается.