Мой вчерашний обзор светодиодных ламп Лисма неожиданно для меня вызывал огромный интерес. Здесь уже более 16000 просмотров, в ЖЖ более 34000 просмотров. Обзор утащили на yaplakal.com (более 74500 просмотров) и fishki.net (более 39000 просмотров).

Как обычно, некоторые предполагали, что это реклама (хотя на самом деле Лисма мне даже не прислала образцы, хоть и обещала перед Новым годом прислать лампы с возвратом). Другие предполагали, что лампочки делают в Китае, а у нас их только упаковывают. Я нашёл видео, в котором можно посмотреть, как делают лампы Лисма.



Я покажу вам это видео и отвечу на вопросы, которые вчера задавали чаще всего.

Как-то прошла мимо новость о появлении нового микроконтроллера К1921ВК01Т ОАО «НИИЭТ». Чем он примечателен? Своей периферией, предназначенной для управления электродвигателями (motorcontrol). Это не просто пара-тройка ШИМ каналов. Это девять навороченных двухканальных модулей ШИМ (PWM), из них три модуля (HRPWM) с режимом «высокого» разрешения. Это шесть отдельных 32х разрядных модулей захвата CAP. Двадцать четыре(!) канала 12ти разрядных АЦП с гибким менеджером их запуска, встроенным усреднителем и цифровыми компараторами. Два квадратурных декодера (QEP), куча интерфейсов связи, внутренняя пользовательская память, часы – и всё это на ядре ARM Cortex-M4F с мегабайтом флеш-памяти «на борту» и производительностью 100 MIPS! Интересно?

Саранский электроламповый завод начал производство светодиодных ламп по одной из самых современных технологий — filament (светодиодные нити).



Ко мне попали пять ламп из разных партий с мощностью 6 и 8 Вт. Они должны заменять лампы накаливания 60 и 75 Вт.

Примерно 8-10% мужчин и 0.5% женщин имеют ту или иную форму дальтонизма. То есть, на каждые 100 посетителей вашего сайта будет 10 таких, которые видят цвета иначе. И как убедиться, что ваш интерфейс одинаково доступен для любых пользователей? Есть много противоречивой информации на тему того, каким должен быть дизайн для дальтоников. Мы сделали выжимку с основными принципами, которые стоит учитывать в дизайне, чтобы добиться цветовой различимости интерфейса.

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.

Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на полезные ресурсы, интересные материалы и IT-новости

Машинное обучение занимается поиском скрытых закономерностей в данных. Растущий рост интереса к этой теме в ИТ-сообществе связан с исключительными результатами, получаемыми благодаря ему. Распознавание речи и отсканированных документов, поисковые машины — всё это создано с использованием машинного обучения. В этой статье я расскажу о текущем проекте нашей компании: как применить методы машинного обучения для увеличения производительности СУБД.
В первой части этой статьи разбирается существующий механизм планировщика PostgreSQL, во второй части рассказывается о возможностях его улучшения с применением машинного обучения.

В последние годы маркетологи многих компаний пристрастились к использованию HTML при создании своих почтовых рассылок. При этом многие специалисты забывают, что простые текстовые письма иногда могут работать даже лучше красиво сверстанных шаблонов. Сегодня мы поговорим о плюсах использования plain-text писем, а также рассмотрим несколько советов экспертов, которые помогут избежать ошибок при работе с этим инструментом.

В наши дни, МКЭ — это наверное самый распространенный метод для решения широкого спектра прикладных инженерных задач. Исторически, он появился из механики, однако впоследствии был применен к всевозможным не механическим задачам.

Сегодня имеется большое разнообразие программных пакетов, таких как ANSYS, Abaqus, Patran, Cosmos, и т.д. Эти программные пакеты позволяют решать задачи строительной механики, механики жидкости, термодинамики, электродинамики и многие другие. Сама реализация метода, как правило считается достаточно сложной и объемной.

Здесь я хочу показать, что в настоящее время, используя современные инструменты, написание простейшего МКЭ расчетчика с нуля, для двумерной задачи плоско-напряженного состояния не является чем-то очень сложным и громоздким. Я выбрал этот вид задачи потому, что это был первый успешный пример применения метода конечных элементов. Ну и конечно он являются самым простым для реализации. Я собираюсь использовать линейный, трех-узловой элемент, так как это единственный плоский элемент, в случае которого не требуется численное интегрирования, как это будет показано ниже. Для элементов более высокого порядка, за исключением операции интегрирования (которая не совсем тривиальная, но при этом ее реализация достаточно интересная) идея абсолютно такая же.

Картинка для привлечения внимания:

Месяц назад я писал про наше участие в хакатоне по открытым данным.

После хакатона мы не остановились на достигнутом, как это обычно бывает, а продолжили работу. У нас на руках оказались данные, к которым раньше имели доступ, наверное, только сотрудники Министерства образования: результаты ГИА и победы на олимпиадах за 2014-2015 год для 90% московских школ. Для 55% школ удалось собрать данные по ЕГЭ за 2015 год. Прокачали все аккаунты московских школьников в Контакте, посмотрели, какие ВУЗы они указывают у себя в профайлах после окончания.

Естественно, было интересно поизучать такой датасет. Сначала тривиальные вещи, о которых люди из образования, наверное, хорошо знают:

• Баллы по ЕГЭ по гуманитарным предметам выше, чем по техническим. История — исключение;
• Естественно-научные дисциплины посередине.

После моего грандиозного тестирования батареек многие просили провести такие же основательные тесты NiMh-аккумуляторов. За четыре месяца я протестировал 198 аккумуляторов (44 модели AA и 35 моделей AAA).

Разработка Parallels Access потребовала создания геораспределенного сервиса, позволяющего безопасно устанавливать связь между компьютерами и мобильными клиентами пользователей в различных точках земного шара. Команда, которая над ним трудится, хочет поделиться полученным опытом в форме цитат, чтобы облегчить участь тем, кто только планирует создание своего клиент/серверного продукта, и погрузить в ностальгию профессионалов, имеющих за спиной дюжину успешных проектов:

Цель осталась прежней: получить минимально работающий почтовый сервер, используя только Postfix и Dovecot, с минимальным изменением настроек по умолчанию.
Вводная часть и настройка Dovecot.

Цель: получить минимально работающий почтовый сервер, используя только Postfix и Dovecot, с минимальным изменением настроек по умолчанию. Получить каркас системы, на основе которого можно, в дальнейшем, настраивать спам фильтры, работу с базами данных, LDAP…
Почтовая система должна:

1. Поддерживать любое количество доменов и пользователей.
2. Обслуживать пользователей, не привязанных к локальным учетным записям.
3. Обеспечивать доступ к почтовым ящикам по протоколам POP3, IMAP с поддержкой TLS.
4. Обеспечивать отправку и прием писем по протоколу SMTP с поддержкой TLS.

Настройка проводилась в CentOS 6. Postfix 2.6.6, Dovecot 2.0.9. Никакие особенности ОС не применялись.

Маленький рассказ о том, как наша команда решила организовать иконки в грядущем проекте. Чуть-чуть исторического экскурса, взгляды по сторонам (на PNG и векторные шрифты) и рассказ о том, как мы всё-таки обустроились в итоге.

Рассуждения

При упоминании словосочетания «контейнерная виртуализация», многим на ум сразу же приходят Virtuozzo и OpenVZ, а также Docker. Ассоциируется же это все, в первую очередь, с хостингом, VPS и другими подобными вещами.

Дома, на личных компьютерах многие используют виртуальные машины: в основном, пожалуй, Virtualbox. Как правило, для того, чтобы работая под Linux, иметь под рукой Windows или наоборот. Однако, при наличии множества родственных Linux-операционок, я стал замечать, что использование виртуальных машин — это, мягко говоря, нерационально.

Когда-то мы публиковали на Хабре курс по машинному обучению от Константина Воронцова из Школы анализа данных. Нам тогда предлагали сделать из этого полноценный курс с домашними заданиями и разместить его на Курсере.

И сегодня мы хотим сказать, что наконец можем выполнить все эти пожелания. В январе на Курсере пройдёт курс, организованный совместно Яндексом (Школой анализа данных) и ВШЭ. Записаться на него можно уже сейчас: www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning.


Сооснователь Coursera Дафна Коллер в офисе Яндекса

Курс продлится семь недель. Это означает, что по сравнению с ШАДовским двухсеместровым курсом он будет заметно упрощен. Однако в эти семь недель мы попытались вместить только то, что точно пригодится на практике, и какие-то базовые вещи, которые нельзя не знать. В итоге получился идеальный русскоязычный курс для первого знакомства с машинным обучением.

Кроме того, мы верим, что после прохождения курса у человека должна остаться не только теория в голове, но и скилл «в пальцах». Поэтому все практические задания построены вокруг использования библиотеки scikit-learn (Python). Получается, что после прохождения нашего курса человек сможет сам решать задачи анализа данных, и ему будет проще развиваться дальше.

Под катом можно прочитать подробнее обо всех авторах курса и узнать его примерное содержание.

В чудную звёздную ночь каждый ощущает нечто особенное, когда обращает свой взор в небо и видит подобную картину:

Как правило, многие люди поражены эпической красотой или даже обескуражены грандиозными масштабами Вселенной. Лично мною овладевает «экзистенциальная опустошённость» — удручающее состояние, не покидающее меня, по крайней мере, последующие полчаса. Каждый чувствует нечто.

Вот это самое нечто ощутил и физик Энрико Ферми, задавшийся резонным вопросом: "А где все?".

«Какой препроцессорный язык стоит использовать для CSS?» является очень актуальным вопросом в последнее время. Несколько раз меня спрашивали об этом лично, и казалось бы, каждые пару дней этот вопрос поднимался в сети. Очень приятно что беседа перешла из темы о плюсах и минусах препроцессинга к обсуждению какой же язык является лучшим. За дело!

Если быть кратким: SASS.

Немного развернутый ответ: SASS лучше по всем пунктам, но если вы уже счастливы с LESS — это круто, по крайней мере вы уже упростили себе жизнь используя препроцессинг.

Развернутый ответ: ниже

Вчера пол дня потратил на подробное изучение LESS и его отличие от используемых нами SASS/SCSS.

Синтаксис SASS мне импонирует больше чем SCSS за его краткость. Но большая вложенность стилей в SASS может быстро ликвидировать все преимущества его краткости. В любом случае разницу между SASS и SCSS не принципиальна. LESS оказался ближе к SCSS чем к SASS. И, в общем, это тоже самое. Отличий не много, но парочка из них принципиально меняют расстановку сил.