Это статья — список полезных мелочей. Весь текст поделен на две части. Первая рассказывает про простые элементы (текст, кнопки, изображения, формы и другие), вторая часть про производительность, масштабируемость, безопасность и доступность.
Computer Vision & Graphics RnD
Консоль в массы. Переход на светлую сторону. Bash

Вступление
Удобство использования того или иного инструмента заключается в том, насколько он помогает в решении конкретной задачи. Также важно, чтобы мы могли настроить этот инструмент под свои нужды. Приятным бонусом будет и тот факт, что мы можем расширить и дополнить новыми возможностями наш инструмент.
Мы добрались до самой интересной и увлекательной темы — это скрипты на
bash
. Когда вы запускаете терминал, внутри него работает специальная программа-оболочка — shell
(англ) — интерпретатор команд. Shell понимает все команды, которые вы вводите с клавиатуры, и обрабатывает их. Также выводит сообщения об ошибках, следит за корректностью команд и их синтаксисом. Примером таких команд могут быть: сменить директорию, создать новую директорию, добавить текстовый файл, отредактировать текстовый файл, сохранить изменения и другие.Как красиво оформить публикацию на Хабре
И первый лайфхак – кликабельная картинка до ката, которая ведёт сразу внутрь публикации:

Чистый javascript.Переменные
Оглавление:
- Введение
- Переменные
- Функции
- Классы
- Объекты и структуры данных. Асинхронность. Обработка ошибок.
- Тестирование. Форматирование. Комментарии.

Рисуем коммитами на Гитхабе
[Пятничное]
Всегда хотел сделать свой график активности пользовательского профиля на Гитхабе. Например, выкладывать коммиты каждый день так, чтобы через год этот график превратился в какую-нибудь картинку, пусть и с ограничением по размерам в 52×7 квадратиков-пикселей (52 недели в году × 7 дней в неделе).
Проблема была в том, что даже при полной автоматизации процесса всё равно ждать целый год. А тут я почитал документацию Гитхаба и понял, что задача решается проще и более того — за один раз. А значит, надо делать не откладывая. Обычно названия проектам придумывать сложно, но тут оно пришло само. Кай рисовал льдинками, а Герда рисует коммитами!
Мастер-классы на C++ Russia 2017
Где: Москва, отель «Бородино» (Москва, ул. Русаковская, дом 13, строение 5). Расположен в 700 м от станций метро «Красносельская» и «Сокольники».
О строковом форматировании в современном C++
Доброго времени суток! В этой статье я хотел бы рассказать о существующих возможностях строкового форматирования в современном C++, показать свои наработки, которые я уже несколько лет использую в реальных проектах, а также сравнить производительность различных подходов к строковому форматированию.
NoSQL – коротко о главном

Сергей Туленцев (TextMaster)
Меня зовут Сергей Туленцев, я уже несколько лет интересуюсь NoSQL базами данных и сегодня попытаюсь поделиться с вами знаниями и опытом.
Кому будет полезен этот доклад? Это обзорный доклад с претензией на структурированность. Если вы что-то где-то когда-то слышали про NoSQL, то через 40 минут вы будете знать гораздо больше, вы будете легче ориентироваться в терминах и более уверенно выбирать базы данных для своего проекта.
Поговорим также про типичные примеры применения и как не надо применять NoSQL базы данных.
FuseTools — уникальный инструмент прототипирования и разработки
Речь пойдет о FuseTools — фреймворк для написания нативных мобильных приложений с потрясающими возможностями.

Методы оптимизации нейронных сетей
В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и
в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.
Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.
Тематическое моделирование репозиториев на GitHub

Тематическое моделирование — подраздел машинного обучения, посвященный извлечению абстрактных «тем» из набора «документов». Каждый «документ» представлен мешком слов, т.е. множеством слов вместе с их частотами. Введение в тематическое моделирование прекрасно описано проф. К. В. Воронцовым в лекциях ШАД [PDF]. Самая известная модель ТМ — это, конечно, Латентное размещение Дирихле (LDA). Константину Вячеславовичу удалось обобщить все возможные тематические модели на основе мешка слов в виде аддитивной регуляризации (ARTM). В частности, LDA тоже входит в множество моделей ARTM. Идеи ARTM воплощены в проекте BigARTM.
Обычно тематическое моделирование применяют к текстовым документам. Мы в source{d} (стартап в Испании) перевариваем биг дату, полученную из GitHub репозиториев (и скоро примемся за каждый публично доступный репозиторий в мире). Естественным образом возникла идея интерпретировать каждый репозиторий как мешок слов и натравить BigARTM. В этой статье пойдет речь о том как мы выполнили по сути первое в мире тематическое исследование крупнейшего хранилища open source проектов, что из этого получилось и как это повторить. docker inside!
Фотостудия для съёмок пластилиновой игры

«Во все тяжкие» или суровые реальности инди разработки Dark Forester

Я хочу сразу сказать, что в первой части будет мало о самой разработке, а больше именно истории, трудности, социальные аспекты, проблемы с которыми может столкнутся инди разработчик, а также я не могу не упомянуть Москву, покер и спорт — без которых эта история не была бы полной. Итак, прежде, чем я начну с легенды, для того чтобы немного заинтересовать читателя, за время разработки с 2013 года по 2015 год я потолстел на 22кг и превратился из спортивного парня в человека, который с трудом узнавал себя в зеркале, я выпивал в год около тысячи банок ред булла, все началось с одной-двух, сейчас уже бывает редко, чтобы я пил меньше трех. Я спал по пять, а то и четыре часа. В течении двух лет я вставал в будние дни в пять утра и ехал на работу в другой город на электричке, чтобы вечером оставалось время поработать над игрой. Я по глупости отказался от предложения в 250.000 евро на разработку игры. Вероятно итогом такой жизни стало тяжелое воспаление легких, суд с бывшим работодателем, а также серьезные проблемы со спиной из-за постоянно сидячего образа жизни. Ах ну и если этого мало, то я бросил университет и сам уволился с работы!
Что ж поехали…
Трудности на пути создания «универсальной» метамодели для моделирования предметных областей

В итоге те принципы, на основе которых создаются нотации и языки моделирования предметных областей, выбираются разработчиками относительно произвольно. Понятно, что созданные таким образом языки моделирования имеют достаточно ограниченную область применения. Эту область должны были бы описать создатели языка, но разработчики, как правило, это требование игнорируют.
Создание музыкальных интерфейсов

Я занимаюсь дизайном уже 16 лет, а в свободное время пишу музыку. Владение этими навыками утвердило меня в мысли, что интерфейсы должны объединять в себе как минимум звук и изображение. Команда из компании Udemy, где я сейчас работаю, в данный момент разрабатывает новый подход к обучению. В ходе мозгового штурма возникла идея подключить звуковые сигналы к промежуточным экранам. Я увлекся и стал экспериментировать с синтезатором and MIDI-сэмплами, чтобы обеспечить пользователю аудиофидбэк в процессе прохождения и завершения курса. Мы пробовали разные инструменты, аккорды и темп. Сложность заключалась в том, чтобы аудиоконтент осмысленно демонстрировал прогресс и вместе с тем, выражал ценности нашей компании. Какие звуки могут рассказать о нас? В итоге мы остановились на коротких, ненавязчивых мотивах в ля мажор, наигранных на маримбе и арфе.
Еще 12 big data кейсов
Распределение Пуассона и футбольные ставки

Если объединить статистические данные спортивных соревнований с распределением Пуассона, то можно рассчитать вероятное количество мячей, которые будут забиты во время футбольной игры. На этом основании можно понять откуда берутся букмекерские ставки, а также научиться самостоятельно их рассчитывать с помощью R.
10 причин, по которым ваш дата-проект провалится
Введение
Наука, связанная с обработкой данных, продолжает волновать людей, однако реальные результаты нередко вызывают разочарование у заинтересованных бизнесменов. Как мы можем снизить риски и обеспечить соответствие результатов ожиданиям? Работа в качестве технического специалиста на стыке НИОКР и коммерческих операций дала мне представление о проблемах, которые стоят на этом пути. Я представляю свою личную точку зрения на наиболее распространённые виды провалов и неудач проектов, связанных с информатикой.
DevOps — cкорость? Да, скорость

Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Москва и Московская обл., Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity