Очередной пост в рамках нашего цикла лекций Технопарка. В этот раз мы предлагаем вашему вниманию курс, посвящённый алгоритмам и структурам данных. Автор курса — Степан Мацкевич, сотрудник компании ABBYY.

Лекция 1. Основы

Начало первой лекции посвящено обсуждению основных понятий, на которых строится вся дальнейшая программа курса: что такое алгоритм и структура данных. Описаны базовые виды алгоритмов, их характеристики и методы анализа. Далее рассматриваются примеры создания алгоритмов для вычисления чисел Фибоначчи, проверки числа на простоту, быстрого возведения числа в целую степень. В конце лекции рассказывается об особенностях использования алгоритмов для работы с массивами: создание однопроходных алгоритмов, поиск минимального элемента, бинарный поиск.

Кто умеет копировать, тот умеет ДЕЛАТЬ. Это сказал Леонардо да Винчи. Видите ли, вы исходите из своих представлений, о том, что такое ХР, винда, операционка. Люди как рассуждают:

— Мне было ещё мало лет у меня стояла ХР, вот были золотые деньки, но тепереча не то, что давеча. Новые времена, современное ПО. Не понимаю, зачем копаться в старье? Вы бы хоть делали клон десятой винды, но куда с вашей то скоростью, вы его сделаете лет через 100.

Но если люди копируют старое ПО, это ещё не значит, что они ретрограды или некрофилы. Во-первых они это делают сейчас, находясь в современных условиях, зная все тенденции и направления. Во-вторых, устаревание софта вообще вещь крайне контр-интуитивная. Например, в самых современных приложениях есть куски кода написанные более двадцати лет назад, и, заметьте, — никто не собирается их переписывать. Это информация, она не изнашивается, как изнашиваются метал или дерево. Но людям свойственно своё бытовое восприятие переводить на вещи нематериальные и требующие совершенно иного взгляда. Понимаете? Информация. Это не вещь. Сравнивайте со стихами Пушкина.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «16 Months of Functional Programming». Все мои замечания будут выделены курсивом.

В этой статье я хочу поделиться с вами моим опытом в функциональном программировании. Я чувствую, что в целом за прошедшие 16 месяцев стал лучше разбираться в информатике и компьютерах, чем за предыдущие 10 лет и всё это благодаря моему погружению в Scala и мир функционального программирования. Причина по которой функциональное программирование побуждает вас к постоянному развитию заключается в том, что каждую задачу необходимо переосмысливать заново. Порой невозможно поверить в то, что большинство стандартных задач могут быть решены иным путём и — бум! — функциональный подход предлагает лучшее решение и это шокирует.

Мы начинаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS клуба



Всего в программе — девять лекций. В первой из них рассказывается о том, как применяется анализ изображений в медицине, системах безопасности и промышленности, какие задачи оно еще не научилось решать, какие преимущества имеет зрительное восприятие человека. Расшифровка этой части лекций — под катом. Начиная с 40-й минуты, лектор рассказывает об эксперименте Вебера, представлении и восприятии цвета, цветовой системе Манселла, цветовых пространствах и цифровых представлениях изображения. Полностью слайды лекции доступны по ссылке.

В рамках проходившего вчера заседания ПТК №700 «МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» был представлен новый журнал «Математическое моделирование и численные методы».
Журнал выпускается под покровительством кафедры ФН-11 МГТУ им.Баумана.
Главный редактор д.ф.-м.н., Профессор Димитриенко Юрий Иванович.
Приглашаю всех интересующихся темой математического моделирования и информационного моделирования читать и писать статьи.

Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.

История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.

Моделирование нейронов

Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.



По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.

Для Vim существует несколько менеджеров плагинов. Я хочу рассказать еще об одном.

Введение

На Хабре уже были обзоры менеджеров плагинов: раз, два. Рассмотрим еще один: VIM-PLUG. Данный менеджер обладает рядом интересных возможностей:

• Простота установки (код плагина содержится в единственном файле)
• Быстрые установка и обновление плагинов (если Vim собран с опцией +ruby)
• Поддержка ветвей и тегов
• Постобработка

В статье автор рассказывает о причинах, побудивших его написать еще один плагин. А в это статье приводит сравнение производительности плагинов.

Нереальный, фееричный перфоманс с использованием LISP и OpenGL.
Поначалу ничего непонятно, но все завораживающее действо начинается с 5 минуты где-то. Может быть это и есть один из видов искусства будущего?


Уже представляю себе «выступает заслуженный LISP-ист России, лауреат международных премий Иван Лямбдин»

Пару недель назад в Переславле-Залесском прошла юбилейная, десятая конференция «Свободное программное обеспечение в высшей школе», кратко OSEDUCONF-2015.

Как следует из названия конференции, доклады все крутятся вокруг опенсорса-линукса и образования, иногда с уклоном в чисто научно-технические штуки, иногда в чистый cофт, иногда — в политику. Бывают и зажигательные доклады, и откровенно скучные, глубоко-философские и приземленно-реалистические, доклады конкретно-практические и академические с названием в три абзаца, из которых все равно ничего не понятно, жалобы на жизнь и истории успеха. Open-source разработчики и мейнтейнеры, ректоры и преподаватели ВУЗов, практики из индустрии, чиновники из министерств, ученые разной степени безумности, студенты, набирающие очки для диплома.

Теперь доклады ищут зрителей — я качественно их записал и смонтировал (монтаж с нескольких камер, экрана и диктофона, технологии оживления™ и т.п.), вот, в качестве иллюстрирующей картинки минутный ролик-почти коуб, хорошо подходит, чтобы мгновенно передать и общее впечатление и быстро пролистать все доклады — может у кого-то, даже без чтения обзоров-аннотаций, глаз сразу зацепится за интересное.


А под катом краткий обзор и классификация докладов как с последней конференции, так и ретроспектива-классификация за три последних года — не бойтесь кликать, там только компактный текст, а все видео — ссылками.

При разработке перл-модулей приходится делать много работы, которая практически не связана с задачами и кодом модуля — начиная от создания десятка типовых файлов/каталогов и заканчивая выполнением десятка одинаковых операций необходимых для выпуска новой версии.

Помимо того, что это скучно, лениво, и часто приводит к ошибкам (из-за необходимости обновлять мета-информацию — вроде номера версии — в нескольких файлах или нечаянного пропуска части команд при релизе) всё дополнительно осложняется перловским TIMTOWTDI — существует несколько разных систем сборки, у всех есть свои достоинства и недостатки (но нет простой таблички с их перечислением), и ни одна из них не является рекомендуемой ни официально ни сообществом.

Кроме того, многие из нас пишут на перле очень много лет, и последний раз читали perlnewmod когда изучали перл. В результате, когда создаются новые модули это нередко делается в стиле 15-ти летней давности, причём система сборки выбирается практически случайным образом — либо древний, но знакомый и точно умеющий что угодно EUMM, либо одна из других (не потому, что нужна именно она, а просто в надежде что она окажется проще и удобнее EUMM, не создав при этом новых проблем… которые она всё-таки со временем создаёт).

Далее кратко описаны имеющиеся на начало 2015 года средства, которые могут облегчить процесс разработки перл-модулей, сделать ваши модули более современными, и упростить другим разработчикам доработку ваших модулей. Я постарался перечислить их основные плюсы и минусы, но т.к. сам пользовался не всеми то буду дополнять/исправлять этот список в соответствии с вашими комментариями.

В мае прошлого года сотрудники лаборатории глубокого обучения Гугла и учёные из двух американских университетов опубликовали исследование «Intriguing properties of neural networks». Статья о нём вольно пересказывалась здесь на Хабре, и само исследование также критиковалось специалистом из ABBYY.

Гугловцы в результате своих исследований разочаровались в способностях нейронов сети распутывать признаки входных данных и стали склоняться к мысли, что нейронные сети не распутывают семантически значимые признаки по отдельным структурным элементам, а хранят их во всей сети в целом как в голограмме. В нижней части иллюстрации к этой статье чёрно-белыми я привёл карты активации 29, 31 и 33-его нейронов сети, которую обучил рисовать картинку. То, что тушка птицы без головы и крыльев, изображаемая для примера 29-ым нейроном, покажется людям семантически значимым признаком гугловцы считают всего лишь ошибкой интерпретации наблюдателя.

В статье я на реальном примере постараюсь показать, что и в искусственных нейронных сетях распутанные признаки можно обнаружить. Постараюсь объяснить, почему гугловцы увидели то, что они увидели, а распутанных признаков увидеть не смогли, и покажу, где в сети скрываются семантически значимые признаки. Статья является популярной версией доклада, прочитанного на конференции «Нейроинформатика — 2015» в январе этого года. Наукообразную версию статьи можно будет почитать в материалах конференции.

На хабре уже есть посты про удивительные возможности org-mode — раз, два и три. В этом экскурсе я хочу рассказать ещё об одной возможности, с помощью которой можно пользоваться таблицами в текстовом редакторе (да, я про Emacs) без боли и унижения. А в org-mode таблицы достаточно просты и удобны:

|           ip | description          | users |
|--------------+----------------------+-------|
| 192.168.0.11 | Бухгалтерия          |     2 |
| 192.168.0.12 | Касса1               |     1 |
| 192.168.0.13 | Касса2               |     1 |
| 192.168.0.14 | Приёмная             |     2 |
|--------------+----------------------+-------|
|              | Всего пользователе=> |     6 |

Доброго времени суток, Читатель!

В данной статье хочу подробно рассказать про настройку текстового редактора GNU Emacs.

Операционная система GNU Emacs — программируемый текстовый редактор для программистов, написанный на программируемом языке программирования.

Для расширения Emacs используется диалект языка Lisp — Emacs Lisp.

В какой-то степени эта статья ответ — или, скорее, дополнение — к публикации «Зачем vi-топор программисту 21-го века». Я увидел, что в комментариях люди по-прежнему удивлялись: какой смысл в этих редакторах, когда есть полноценные IDE; статья приводила немного реальных примеров и, понимая, что мне есть, что сказать, я решил поделиться собственным опытом. Написано в художественном стиле, так как думаю, если бы люди хотели сухую выжимку, они бы просто пошли читать мануалы. Так же предупрежу, что в мануалах по Емаксу клавиша «Alt» упоминается как «Meta». Я буду говорить «Alt», так как для многих это название привычней.

От переводчика:
Продолжаем восполнять недостаток информации на русском языке об интереснейшем диалекте Lisp. Предыдущая статья: Разработка веб-приложений в PicoLisp
Домашняя страничка проекта: http://picolisp.com

Несколько недель назад моя жена попросила небольшое приложение — онлайновую базу данных для адресов и контактных данных членов семьи, родственников, друзей и так далее.

Как правило, в PicoLisp база данных содержит объекты различных классов. Для их обработки в GUI должна быть возможность для поиска, создания и удаления объектов, редактирования их свойств.

Не помню, когда и при каких именно обстоятельствах, но как-то очень давно я открыл для себя Git. Поначалу я не совсем, конечно, понял его преимуществ перед другими системами контроля версий, но уже порядком к тому времени подустав от TFS, которую на тот момент мы использовали в компании, решил его попробовать.

Git очень быстро завоевал мою любовь и с тех пор я даже не представляю себе свою работу без него.

Однажды, играясь и пробуя разные команды, я случайно запустил режим редактора, а Git, как оказалось, по умолчанию использовал Vim, который я до того времени в глаза и не видел. Ну и как обычно происходит первое знакомство с этим редактором? Правильно — с недоумением и перезагрузкой терминала. Банально — выйти из редактора я так и не смог и честно, даже подумал, что редактор тупо глючит. Я даже помню, как-то удивился — как же блин так получилось, что такие умные чуваки, создавшие такую мощную штуку, как Git, могли выбрать такой архаичный, тупой, непонятный и некрасивый (как мне поначалу показалось) редактор?

I've been using Vim for about 2 years now, mostly because I can't figure out how to exit it.

— I Am Devloper (@iamdevloper) 17 февраля 2014

Привет всем. Публикую выдержки из вводного курса нашей компании по промышленному программированию. Если выдержки покажутся интересными хаброобществу, продолжу публиковать другие куски.

Курс этот предназначен прежде всего для junior developer'ов и позволяет повысить уровень аргументации в холиварах на тему «почему PHP (Java, Perl, Bash) отстой».

В данном курсе рассматривается поточная модель программирования, основанная на вычислительной машине Тьюринга, история возникновения современных ЯП, а так же область их применимости. А так же внятно и доступно объясняется что такое ООП и функциональное программирование.

Часть первая: Как появлялись языки и зачем
Часть вторая: Принцип сохранения функционала
Часть третья: Синтаксический сахар или история развития языков

Продолжаю выкладывать выдержки из вводного курса нашей компании по промышленному программированию.

Часть третья: Синтаксический сахар или история развития языков

В данной части расказывается история развития языков программирования, а так же доступно объясняется что такое ООП и функциональное программирование. Другие части можно найти тут.

Программирование рассматривается как процесс создания компьютерных программ. Слово процесс в этом определении не лишнее. Обычно рассуждают в духе «посмотрите, какую замечательную структуру данных можно описать на данном языке программирования». Философия программирования подразумевает оглянуться по сторонам, да и в глубь копнуть.

Собственно разделение на кодирование, и создание алгоритмов это уже специфика, сначала идёт жизнь, то есть человек опирается на некую мысль вроде «напишу-ка я фреймворк с такими-то свойствами». И вот это начальное направление это вопрос философии. Проблема в том, что часто жена программиста лучше его самого знает, на философском уровне, что он делает и почему. Элементарные философские категории: мышление, сознание, обусловленность программисту неведомы. И это странно, если сравнить способность программиста мыслить, например, читая статьи по функциональному программированию или алгоритмам поиска, вперемешку со статьями видных русских или европейских философов, окажется, что собственно навык мышления у программистов развит не меньше, а то и больше. Вот только язык программиста очень богат пока он рассуждает о паттерн-матчинге и жалок и органичен когда ему надо выйти из своей песочницы, оторваться от IDE и файлового менеджера.

Emacs. Большая и сложная программа. Ему как ничему другому подходит это определение. Эмакс был создан очень давно в лаборатории искуственного интллекта MIT, он несет в себе гены очень своеобразной культуры лисп-хакеров былых времен. С тех пор он не раз переписывался, улучшался, дополнялся и обрастал тысячами расширений в течение десятков лет. Эмакс, если и был когда-то мощным текстовым редактором, сейчас стал некоей универсальной программой, в нём можно делать абсолютно всё что угодно, если это хотя бы немного затрагивает собой задачу отображения или редактирования текста, и даже больше. Людям знающим универсальность играет на руку, ведь одной программой можно делать тысячу разных дел, при этом не прилагая усилий для переучивания к разным интерфейсам. Людей, впервые запустивших эмакс подобная универсальность и непривычный интерфейс поначалу пугает. Научиться пользоваться эмаксом, понять его идею и проникнуться ею задача непростая, трудоемкая и долгая (как говорится, пологая кривая обучаемости).