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.

Почему-то в наше время браузерные игры (Browser Based MMO) не считают стартапами, а людей которые ими занимаются и близко не ставят в один ряд с предпринимателями. Такое впечатление у меня сложилось из личного опыта после участия в финале Seedcamp London Week 2008 и еще раз подтвердилось на финале i/o ventures 2010. Может поэтому так сложно найти и почитать интересные статьи по теме браузерных игр на территории СНГ.

Поэтому попробую поделится интересными идеями для начинающих создателей онлайн игр.
И так, представим себе, что Вы закончили бета версию своей игры и наступил момент когда нужно привлечь массу пользователей. Конечно же в идеале, если у Вас получилась супер интересная, понятная и юзабельная игра, то один пользователь приведет друга, тот еще друзей, сработает сарафанное радио и на утро у Вас уже будет 1000 игроков в онлайне. Таких успехов добиться очень сложно, поэтому перестаем мечтать, спускаемся на землю и начинаем =).

В предыдущем посте я писал о том, что такое морфологическая омонимия (пример со словом «стали») и упоминал о том, что для её разрешения используют скрытые Марковские модели (Hidden Markov Model, HMM).
Вначале немного о разметке теста (в английской литературе этот процесс называется «part-of-speech tagging» (POST)) – это ручной или автоматический процесс, в результате которого каждому слову текста приписывает атрибутивная информация (тэг), которая определяет какой частью речи является это слово: существительное, глагол, прилагательное, наречие, местоимение, частица, союз, междометие и т.д. Именно тут мы и наткнёмся на проблему «стали».

Однажды тёплым весенним вечером после прочтения очередной статьи на тему компьютерной опасности\безопасности меня посетила ничуть не странное, а вполне обоснованное желание найти способ более-менее безопасного серфинга. Мой взор был направлен в сторону SHH туннелей и VPN. Одними из главных параметров было простота использования и небольшая стоимость, а в идеале бесплатность сервиса.

С туннелями сразу как-то все сразу не заладилось. Нашел множество ссылок на сервера предоставляющие шэл эккаунт, но, к сожалению, мне они ничем не помогли: то не понятно, где форма регистрации, то еще какая проблема.
В итоге решил «завязывать».

Как ни странно с ВПНом было намного проще, что не могло меня не порадовать.
Конечно, нашел множество дублирующихся статей про ВПН. Неприятным моментом было то, что большинство найденных мной сервисов уже не осуществляли нужные мне услуги (по крайней мере на приемлемых для меня условиях).

Ниже я приведу список найденных мной сервисов.

В прошлой статье Я писал как мы на YPAG.RU сортируем компании по разделам с помощью нейронной сети.
Многие просили описать алгоритм. Я опишу универсальный подход для сортировки данных.

1. Нужно проанализировать добавленный текст и определить в нем ключевые слова. Есть много алгоритмов для определения ключевых слов, Я использовал законы Зипфа, кстати по этой теме мне пришлось писать дипломный проект.

2. После определению ключевых слов нужно сделать релевантный поиск по этим ключевым словам по базе уже структурированных документов.

3. Отбираются 20 самых релевантных документов и строится по ним рейтинг разделов. После этого отбираются самые популярные разделы из этой выборки. Этот порог настраивается сугубо индивидуально, у нас стоит порог – больше 5.

4 У нас на YPAG.RU еще назначается позиция документа в разделе. Позиция вычисляется следующим образом: определяются позиции найденных документов раздела и вычисляется средняя позиция. Если компания интересует посетителей – позиция постепенно растет.

Таким образом можно эффективно структурировать данные. Погрешность составляет 3-5%.
Основные проблемы возникают, если текст ни точно сформулирован. Например: оптовые закупки. Ни понятно что, как.

Предупреждение

Предупреждаю, рассуждения на данный момент чисто теоретические. Но уж очень красивая теория получается. Или я схожу с ума. Интересно ваше мнение о моих рассуждениях — стоит ли затевать практическую реализацию?
Скажу честно, причина по которой родились все дальнейшие рассуждения в том, что мне не удалась одна моя дурная затея — научить нейронную сеть самостоятельно играть в тетрис. Обучать сеть с учителем нереально долго, т.к. учитель — это я, да и однозначно правильных вариантов движения фигурок в тетрисе нет. Был применён генетический алгоритм обучения сети. Максимум чему обучилась моя популяция за сутки виртуального процесса эволюции и естественного отбора — раскладывать падающие фигурки в три столбика (на самом деле она ещё научилась поворачивать фигурки так, чтоб они были скорее «горизонтальны», чем «вертикальны», но вот научиться делать поворот фигурок так чтоб линии убирались — оказалось не по силам).

Вопрос этот, прямо скажем, волнует не каждого. Но если вы планируете серьёзно выходить на рынок США, то этот вопрос обязательно возникнет. Минусов или проблем от регистрации торговой марки нет, но это стоит некоторых денег. Зато после регистрации, можно будет писать на сайте и в рекламной продукции — МояМарка ®. Это добавит вашему продукту/услуге некоторой солидности.
Ранее на хабре был топик по патентам. Я же раскажу о регистрации торговой марки, как всегда на своём опыте.

На данную статью меня натолкнула статья Alex’а Поветкина — «Распознавание образов методом потенциальных функций»

Итак, мы собираемся написать программу на Delphi (я использую версию 6), способную перевести символы с картинки в текст. Задача довольно популярная в интернете, и на каждый пост «Хочу реализовать распознавание символов!!! Помогите» самые частые ответы «почитай в интернете» либо «не берись, используй файнридер» и тому подобное.

Я, как и многие другие, начал с изучения основных алгоритмов. Конечно, такие монстры как FineReader тратят на алгоритмическую составляющую огромные деньги, и их секретов нам не узнать, но прочей информации было найдено приличное количество, чтобы понять основные методы. Но начнем издалека.

Вместо предисловия

Уже пол года являюсь постоянным читателем здесь, иногда встречаются посты или коментарии — душа просто ноет, ответить хочется, а вот доступа нет. А тут такой случай, новый клиент появился, с интересной большой проблемой: вышел новый каталог и кто-то начал бомбить опубликованые номера звонками.

Думаю надо написать, может кому интересно, а может даже инвайт получу… =)

UPD: инвайт получил, радуюсь как маленький ребенок...=)

Это статья уровня 2 (см. ниже).
Статья является логическим продолжением моего рассказа про сверточные нейронные сети и их применения для распознавания изображений.
Прежде чем продолжить хочу дать понимание чем же все таки занимаются люди из области Машинного обучения и какова их глобальная цель. Глобальная цель — это порабощение всех людей машинами создание методов и алгоритмов, способных путем обучения выстраивать сложные и нелинейные модели внешнего мира. В качестве пояснения предлагаю взглянуть на картинку, благодарно позаимствованную из [1]. Сейчас человечество уже умеет создавать алгоритмы, способные учится простым операциям, но что насчет такого вот преобразования — у нас есть изображение сидящего человека которое по сути является сырым вектором значений яркости картинки в каждой точке. И нам необходимо постепенно повышая абстрактность этих сырых данных сделать вывод «человек сидит». Отсюда собственно главный вопрос: Как создать систему способную не только понять простые (пусть и нелинейные) зависимости, но также обучиться сложным, многомерным и многоуровневым иерархиям представлений реального мира?

Ранее на Хабре уже упоминались предшественники этого компактного компьютера (ссылка #1 и ссылка #2)
Более ранняя модель в линейке называется SheevaPlug и продаётся по цене 99$.
Разработчики из Marvell пошли дальше и на выставке CES2010 были анонсированы новые модели —
GuruPlug Server и GuruPlug Server — PLUS (с расширенным функционалом).
Модель GuruPlug Server дополнительно имеет:

2 x Gb Ethernet
2 x USB 2.0
1x eSATA @ 3Gb/s SATAII
1x MicroSD Slot)

В двух словах, GuruPlug Server – PLUS это ультракомпактный компьютер, размером с зарядное устройство для AAA аккумуляторов, однако внутри установлен 1,2 GHz процессор, 512 RAM, адаптер Wi-Fi 802.11b/g,
Bluetooth: 2.1 / EDR, также имеются два порта USB 2.0 и два Ethernet-разъема, кроме этого имеется возможность подключения устройств по интерфейсам eSATA и SATAII, а также встроенный слот для карт памяти microSD.

К написанию этой статьи меня побудила большая распространенность некоторых заблуждений на тему искусственных нейронных сетей (ИНС), особенно в области представлений о том, что они могут и чего не могут, ну и хотелось бы знать, насколько вопросы ИНС вообще актуальны здесь, стоит ли что-либо обсудить подробнее.

Я хочу рассмотреть несколько известных архитектур ИНС, привести наиболее общие (в следствие чего не всегда абсолютно точные) сведения об их устройстве, описать их сильные и слабые стороны, а также обрисовать перспективы.

Начну с классики.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Обзор и сравнение предложенных хабралюдьми систем

Краткое содержание первой части: автор рыщет в поисках системы, которая поможет вдохнуть новую жизнь в отношения между работниками и задачами. Формулирует требования, жалуется на недостатки опробованных систем. Те, кто в теме, советуют автору, чего бы помучить еще.

Вторая часть длинная (да еще и со скриншотами), если тема не интересна — лучше и не начинить читать :)

Мы опробовали в нашей команде некоторые предложенные системы управления задачами, и я отчитываюсь о результатах. Может кому-то будет интересно и полезно, а может кто-то посоветует систему лучше всех остальных (только прошу написать хотя бы несколько слов, о том почему и чем предлагаемая система интересна).

Этот материал продолжает серию ежемесячных обзоров свежих статей по теме интерфейсов, новых инструментов и коллекций паттернов, интересных кейсов и исторических рассказов. В прошлом месяце вышла заминка с публикацией, так что эта подборка двойная.

Хочу поднять вопрос, который, как мне кажется, никто не рассматривал ранее системно. Вопрос звучит так:

как называть узлы и интерфейсы узлов в сети?

Для начала обрисую суть проблемы: когда у вас 2-3-5-10 серверов, то их названия, адреса и т.д. вы быстро запоминаете, и особой путаницы они не вызывают. Но если у вас несколько тысяч серверов (добавим к реальным ещё виртуальные), если у вашего маршрутизатора несколько сотен реальных или виртуальных (в виланах) интерфейсов, каждому из которых нужно дать имя (хотя бы для PTR/A записей в DNS), когда у вас есть интерфейсы для конфигурирования коммутаторов, принт-серверов, сетевых принтеров… В этих условиях нужно реально садиться и думать, как их называть. Лучше садиться думать до того, как начали называть, чем после.

Уровни информации

Я не думаю, что открою Америку, если скажу, что не вся информация одинаково полезна. Иногда для объяснения какого-то понятия необходимо написать много текста, а иногда для объяснения сложнейших вопросов достаточно посмотреть на простую диаграмму. Для сокращения избыточности информации были придуманы математические формулы, чертежи, условные обозначения, программный код и т.д. Кроме того, важным является не только сама информация, но и ее представление. Понятно, что котировки акций более наглядно можно продемонстрировать с помощью графика, а математические формулы опишут законы Ньютона в более компактном виде.

Казалось бы, установка и настройка счетчика Google Analytics — задачи простые. На деле, эта «простота» скрывает за собой множество подводных камней. Мы постоянно сталкиваемся с тонкостями, неочевидными особенностями подсчета и глубоко спрятавшимися ошибками (конечно, обычно виноваты мы сами:).

На базе нашего опыта я сформулировал 10 советов, которые пригодятся большинству пользователей Analytics – когда-то это были и наши грабли! Некоторые темы заслуживают отдельных статей, но пока расскажу о более-менее очевидных и простых технических хитростях.

Проверка регулярных выражений при установке целей

Достаточно часто при указании адреса цели приходится использовать регулярные выражения: например, если искомый фрагмент адреса окружен другими частями. Регулярные выражения – тонкая материя, а ждать обновления данных для проверки правильности написания не хочется. Проверить правильность выражения можно мгновенно, перейдя в раздел «Содержание – Самое популярное содержание» и введя в поле фильтра выражение. Содержимое сразу же отфильтруется, а вы сможете убедиться в корректности кода.

На текущий момент с помощью инструментов веб-аналитики можно отследить множество различных параметров, в том числе и ключевые слова, по которым пользователи перешли на сайт из поисковых систем. Но нам предоставляется информация только о том поисковом запросе, с которого пользователь перешел на сайт, но не его место в выдаче поисковой системы, на которое кликнул посетитель.

К сожалению, большинство поисковых систем не предоставляют возможности отследить, с какой позиции поисковой выдачи был осуществлен переход на сайт. Однако такую возможность предоставляет поисковая система Google. Единственное условие — возможность определить позиции можно только у тех пользователей, которые были авторизованны в Google.

Интранет — система управления компанией и её проектами для внутреннего пользования под ключ.

Можно сколько угодно говорить о разработке технического задания, грамотно оформленном договоре, но без серьёзного подхода к проектированию, результат может оказаться плачевным.

Заказ может затянуться, сумма за разработку меняться каждый день, проект получается на много сложнее, чем ожидалось. Как правило, такие новости клиенту не нравятся, разногласий между клиентом и исполнителем всё больше, и в итоге заказчик отказывается от сотрудничества. Такая ситуация может повториться в одном и том же проекте несколько раз.
Однако избежать подобного хода событий можно с помощью правильного подхода к проектированию.