Лето — пора путешествий и заслуженного отдыха.  Каким бы ни было путешествие и куда бы вы ни направлялись, наверняка, это будет длинная дорога (авиаперелет или поезд), или же среднего качества связь, если мы говорим об удаленных от благ цивилизации местах.

Обычно запасливые люди берут с собой в путешествие кучу фильмов и сериалов, чтобы было чем заткнуть уши в транспорте и слушать голоса любимых персонажей.

Мы приготовили для вас небольшую подборку сериалов, так или иначе связанных с ИT. А натолкнула нас на идею этого поста многолетняя дружба ЛАНИТ с Международным фестивалем документального кино "ДОКЕР", где, кстати, в том числе с нашей помощью традиционной стала номинация для фильмов о возможностях информационных технологий «Let IT Doк!».

Кадр из сериала «Mr. Robot» (eps3.1_undo.gz)

Привет, Geektimes.

В процессе праздного ничегонеделания возникла идея поизучать разные азартные игры, заодно получше разобраться с тем как это работает. Результаты оказались хотя и в целом очевидными, но достаточно интересными, чтобы поделиться ими с общественностью.



Кому интересны подробности, прошу под кат.

В этой статье я хотел бы остановиться на алгоритмах распознавания лиц, а заодно познакомить вас с очень интересной и полезной библиотекой OpenCV. Уверен, что этот материал окажется полезным для новичков в этой области.

Что нам понадобится:
• Установленный Python 2.7 с библиотеками NumPy и PIL
• OpenCV 2-й версии

Здесь ссылка на материал по установке всех необходимых компонентов. Установка всего необходимого не составит труда.

В статье я хочу познакомить читателя с задачей идентификации: пройтись от основных определений до реализации одной из недавних статей в данной области. Итогом должно стать приложение, способное искать одинаковых людей на фотографиях и, что самое главное, понимание того, как оно работает.

Игры и программирование — этот симбиоз помогает новичкам освоить азы кодинга, а опытным разрабам — освежиться и отвлечься от трудных повседневных задач. Вроде бы и развлекаешься, но в то же время с пользой для мозгов. Предлагаем вам вторую часть подборки игр, в которых нужно писать код. Если пропустили первую часть, тоже рекомендуем посмотреть, там много интересного.

Прошло уже больше двух месяцев с момента моей демобилизации. Я уже освоился на свободе, пришло время рассказать интересную историю со службы. Служил я в разведке!.. По распределению попал в центр радиоперехвата. Работенка не пыльная, сидишь ночами в наушниках и слушаешь врага. Но речь пойдет не об этом.

У каждого оператора поста радиоперехвата (таковыми мы числились) был в распоряжении компьютер с подключенными к нему радио-приемными устройствами. На компьютере стоял спецсофт + Excel. Все остальное было заблочено. После N-ного дежурства я стал скучать… Зачесались руки.

Скриншот экрана игры

Эта статья посвящена тому, как я смог написать 3D-движок только на формулах Excel. Я реализовал следующий функционал:

• бесконечная процедурно генерируемая карта лабиринта
• рендеринг трассировкой лучей в реальном времени
• вычисление окклюзии
• рендеринг простейшего освещения
• шейдер освещения и вычислений
• движок естественного движения
• в 3D-движке не используются макросы

* чтобы управлять игрой нажатием клавиш, нужны макросы, управляющие движением с помощью одной простой инструкции копирования.

Можете скачать файл и протестировать его самостоятельно!

Искрение проводки — наиболее частая причина возникновения пожаров. Искрение может возникать в местах соединения проводов (скрутки, ослабленные контакты, механическое повреждение провода) и не заметно до тех пор, пока нагрев проводов не приведёт к пожару.

Устройство УЗИс-С1-40 способно детектировать искрение и отключать электричество. Кроме того это же устройство защищает электроприборы от повышенного напряжения в сети, которое может возникнуть например из-за обрыва или «отгорания» нулевого провода.

… и учимся работать с инструментами разработчиков Ethereum на реальном примере.

Часть нулевая: объект попал в поле зрения

Я только что закончил свои лекции по курсу фулл-стек разработки децентрализованных Ethereum-приложений на Solidity на китайском языке. Я давал его в свободное от работы время с целью повысить уровень знаний о блокчейне и смарт контрактах среди китайского комьюнити разработчиков. За время работы я подружился с парой студентов.

И вот как раз по завершении курса, мы внезапно обнаружили себя в окружении вот таких созданий:



Изображение с сайта cryptokitties.co

Как и большинство столкнувшихся с этим феноменом людей, мы тоже не смогли сопротивляться этим милым криптосозданиям и быстро пристрастились к игре. Нам понравилось выводить новых котеек и мы даже заменили метод утенка на метод криптокошки. Я считаю, что зависимость от игр — это плохо, но не в этом случае, поскольку увлечение разведением котят быстро привело нас к вопросу:

Как те или иные криптокошки получают свой набор генов?

Мы решили посвятить субботний вечер поискам ответа на него, и думаем, нам удалось добиться некоторого прогресса в разработке софта, позволяющего определить генетическую мутацию новорожденных криптокотят до их рождения. Иными словами, эта программа может помочь вам проверить и определить подходящее время оплодотворения кошки-матери, и получить тем самым наиболее интересные из возможных мутаций.

Мы публикуем этот материал в надежде, что он послужит всем желающим в качестве вводной статьи для ознакомления с очень полезными инструментами разработки на Ethereum, так же, как сами криптокотята позволили многим незнакомым с блокчейн людям влиться в ряды пользователей криптовалют.

Введение

Наверняка некоторые из вас знают, что такое блокчейн Эфириум (с англ. Ethereum), другие, напротив, не имеют даже малейшего представления о нем. Так или иначе, и первые и вторые что-нибудь да слышали о данной платформе. В последнее время этой теме было посвящено множество статей в различных крупных журналах, однако для тех людей, кто мало что слышал об Эфириуме, все статьи на эту тему представляются чем-то мистическим и совершенно непонятным. Тогда, что же собой представляет данная платформа? Если вкратце: Эфириум – это общедоступная база данных с возможностью хранения цифровых транзакций в течение неограниченного времени. Важно также отметить, что для обслуживания и защиты такой базы данных не требуется каких-либо систем управления ключами. Вместо этого данная платформа работает как «беззащитная» транзакционная система – фреймворк, в котором физические лица могут совершать одноранговые транзакции, при этом ни одна из сторон не несет перед другой или третьей сторонами каких-либо обязательств.

Как создать приватный блокчейн Ethereum с нуля?

Ethereum — децентрализованная платформа, на которой работают смарт-контракты: приложения, исполняемые строго запрограммированным образом, без возможности даунтайма, цензуры, фрода или вмешательства третьих лиц. В этой статье я проведу вас через все шаги, необходимые для создания полностью функционального приватного блокчейна Ethereum внутри вашей локальной сети.

Инструкция включает в себя следующее:

• Создание приватного блокчейна Ethereum с помощью geth.
• Создание кошелька MetaMask для работы с приватным блокчейном.
• Перевод средств между несколькими аккаунтами.
• Создание, развёртывание и вызов смарт-контракта в приватном блокчейне с помощью remix.
• Создание обозревателя блоков Ethereum поверх приватного блокчейна.

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

В предыдущих материалах мы обсуждали различные аспекты разработки bash-скриптов, говорили о полезных инструментах, но до сих пор рассматривали лишь небольшие фрагменты кода. Пришло время более масштабных проектов. А именно, здесь вы найдёте два примера. Первый — скрипт для отправки сообщений, второй пример — скрипт, выводящий сведения об использовании дискового пространства.



Главная ценность этих примеров для тех, кто изучает bash, заключается в методике разработки. Когда перед программистом встаёт задача по автоматизации чего бы то ни было, его путь редко бывает прямым и быстрым. Задачу надо разбить на части, найти средства решения каждой из подзадач, а потом собрать из частей готовое решение.

Средние значения нагрузки (Load averages) — это критически важная для индустрии метрика. Многие компании тратят миллионы долларов, автоматически масштабируя облачные инстансы на основании этой и ряда других метрик. Но на Linux она окутана некой тайной. Отслеживание средней нагрузки на Linux — это задача, работающая в непрерываемом состоянии сна (uninterruptible sleep state). Почему? Я никогда не встречал объяснений. В этой статье я хочу разгадать эту тайну, и создать референс по средним значениям нагрузки для всех, кто пытается их интерпретировать.

Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



CatBoost – это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN) и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы.

Внезапно ваш диск под завязку забит фотографиями и видео, а впереди новые поездки. Что делать, покупать новый, арендовать дисковое пространство на облаке, или может лучше сжать видео файлы через ffmpeg?

Впрочем зачем себя ограничивать экономией дискового пространства? Предлагаю узнать удивительные возможности обработки фотографий, аудио и видео данных, утилитами командной строки.

На момент выпуска в 1998 году Half-life получил тёплый приём за свой гейм-дизайн, который стал возможным благодаря искусственному интеллекту. Это влияние AI привело к тому. что HL назвали одной из самых важных игр в истории.

И даже двадцать лет спустя, изучив её код, можно многое узнать о создании простых, но эффективных систем AI. Вся логика AI жёстко закодирована на C++ и не слишком объектоориентирована, поэтому в ней гораздо легче разобраться, чем в более свежих движках (хотя и расширять её не так просто).

В этой статье мы рассмотрим открытый SDK для Half-Life 1, проанализируем различные аспекты AI, такие как система планировщика задач, её реализация, похожая на конечные автоматы, и сенсорная система. Прочитав статью, вы глубже поймёте принцип использования этих концепций и их реализации в играх.

Скриншот из игры «Cities: Skylines». Кликабельно

Данная статья является небольшим исследованием, затеянным после прочтения статьи о частном городе в России, а конкретно будет рассмотрена целесообразность постройки города из шестиугольников.

Так как я не то что не владею, но даже не знаю ни одной программы или другого профессионального инструмента для симуляции городов и передвижения транспорта в городах, я решил провести исследование в игре «Cities: Skylines», благо она вполне для этого подходит.

Если заинтересовались, добро пожаловать под кат.

Пролог

Сейчас в интернете можно найти несколько полезных туториалов (все ссылки в конце статьи) на тему того, как самому собрать дрон на 250 раме. Но, собирая свой первый квадрик по этим статьям, я столкнулся с проблемами, которые не были никак освещены. А именно: я не нашел полный лист деталей и дополнительного оборудования, который мне нужен, цену полной сборки, а также некоторые практические и теоретические вопросы. Именно поэтому было решено сделать данную статью в виде обобщения моего личного опыта и опыта других людей, дабы помочь новичкам (таким как я) как можно продуктивнее построить свой первый дрон.

1 часть будет посвящена подбору деталей, оборудования, сборке и подключению всех узлов коптера. Программная сторона будет рассмотрена во 2 части.

Сразу отчет о том, что у меня получилось:


На видео заметно, что во время полета у дрона пропали ножки, но об этом позже

Список часто задаваемых вопросов:

В: Не проще ли купить готовый квадрик и летать?
О: Проще, только если вы не собираетесь продолжать улучшать свой дрон и строить другие. То есть хотите просто полетать, а не ломать себе голову и тратить дорогое время. Магазинный дрон в любом случае легче в освоении и проще в эксплуатации. В качестве альтернативы могу предложить MJX Bugs 3. Обзор на него здесь. Цена от ~120$.

В: Нужно ли паять?
О: Да, нужно!

В: Собрать квадрик самому дешевле, чем купить в магазине?
О: Нет! Считаю это заблуждением. Если вы новичок, а раз вы читаете эту статью, скорее всего так оно и есть, то кроме деталей для квадрокоптера вам понадобится еще уйма всего. Прилагаю список ниже.

Всем привет!



Пасха заканчивается и тема печати различных узоров на яйцах становится чуть менее актуальной, но от этого не становится менее актуальным яйцебот, нужный всем и всегда круглый год :)

Для тех кто не в курсе яйцебот — это машина, которая обычным фломастером умеет рисовать на любых сферических объектах: яйцах, теннисных шариках, ёлочных игрушках. Концепт механизма придумал дизайнер Bruce Shapiro в далеком 1990-м году, а не так давно знаменитая компания Evil Mad Scientist Laboratories выпустила в свободную продажу свою версию под названием The EggBot. Надо отдать должное Evil Mad Scientist Laboratories свой проект сделала открытым и разрешает пользоваться программным обеспечением для других яйцеботов даже в коммерческих проектах.

На Хабре есть большое количество статей о нейронных сетях, в которых присутствует картинка нейрона в виде кружочка с входящими стрелочками, картинка с линиями нейронов и обязательная формула суммы произведения весов на признаки. Эти статьи часто вызывают негодование уважаемой публики своей очевидностью и схожестью с обучением рисования совы. В этой статье я пойду ещё дальше – здесь не будет даже этого. Ни математики, ни сравнений с мозгом. Вы вряд ли научитесь по этой статье чему-то практическому и есть большая вероятность, что всё изложенное покажется Вам слишком очевидным. Цель этой статьи — вопрос: что можете с помощью нейронных сетей сделать Вы. Не Яндекс, не Google, не Facebook, а именно Вы – с Вашим пятилетним стажем работы веб-разработчиком и трехлетним ноутбуком.