В статье я расскажу о моём опыте работы на должности тимлида в компании по разработке сайтов. Чтобы всем было полезнее и проще читать, статья разбита на главы, каждая из которых рассказывает об одной отдельной проблеме и её решению. Хотя по возможности будет сохранена хронология событий.

Надеюсь, что описанный ниже опыт станет для кого-то чужими граблями, а в комментариях я и сам почерпну что-то от более опытных коллег.

Машинное обучение и нейросети становятся все более незаменимыми для многих компаний. Одна из основных проблем, с которыми они сталкиваются — деплой такого рода приложений. Я хочу показать показать практичный и удобный способ подобного деплоя, для которого не требуется быть специалистом в облачных технологиях и кластерах. Для этого мы будем использовать serverless инфраструктуру.

Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.

Эта шпаргалка поможет вам подготовиться к техническому собеседованию, чтобы вы могли освежить в памяти ключевые вещи. По сути, это содержание курса по информатике безо всяких подробностей.

Прототип ядра ионного квантового компьютера. Ion Quantum Technology Group, Сассекский университет

Квантовые компьютеры время от времени попадают в СМИ. Вы слышите о том, как человек шаг за шагом приближается к их созданию, хотя для большинства развитие квантовых вычислений остается странным и таинственным искусством.

К счастью, для решения этой проблемы появляются отличные проекты, привлекающие внимание широкой аудитории. Например, несколько лет назад IBM дала возможность любому подключиться к 5-кубитному компьютеру. В проекте зарегистрировались 70 000 человек.

Однако индустрия квантовых вычислений по-прежнему остается в зачаточном состоянии. Хотя уже создано немало прототипов, они не могут сделать то, с чем не справится обычный ноутбук. Необходимое аппаратное обеспечение еще не существует, но для изучения у нас есть кое-что еще — языки квантового программирования.

Путешествие в мир квантовых вычислений доступно каждому и напоминает изучение любого обычного языка в нормальном программировании.

Преподаватели готовы разделить с вами все таинства музыкальной теории но не раньше, чем вы научитесь читать эти закорючки самостоятельно.

Предполагается, что студент должен страдать самостоятельно освоить ноты, путем многократного повторения. И вообще, если «ниасилил», значит у тебя нет Таланта — иди мести двор.

Представьте что было бы, если бы обычной грамоте учили так же. Но мы, почему-то, в большинстве своем читать и писать таки научились.

Под катом я опишу свою методику, которая на мой дилетантский взгляд работает лучше, чем то, что обычно предлагают начинающим.

Если ты на практике используешь ООП, то хорошо разбираешься в таких вещах, как «паттерны проектирования». А знаешь ли ты, что есть множество полезных паттернов, которые не укладываются в этот стандартный список? К сожалению, многие из них связаны с «функциональным программированием», которое, согласно легенде, сложное и заумное. Если десять раз сказать слово «моноид», можно вызвать Дьявола.

Mark Seeman расскажет о функциональном программировании просто и быстро. Для этого он начал писать цикл статей, посвященных связи между паттернами проектирования и теорией категорий. Любой ООПшник, у которого есть 15 минут свободного времени, сможет заполучить в свои руки принципиально новый набор идей и инсайтов, касающихся не только функциональщины, но и правильного объектно-ориентированного дизайна. Решающим фактором является то, что все примеры — это реальный код на C#, F# и Haskell. Этот хабрапост — перевод самого начала цикла, первых трех статей, слитых воедино для удобства понимания.

Кроме того, с Марком можно пообщаться вживую, посетив конференцию DotNext 2017 Moscow, которая состоится 12-13 ноября 2017 г. в Москве, в «Славянская Рэдиссон». Марк прочитает доклад на тему «From dependency injection to dependency rejection». Билеты можно взять здесь.

Оглавление

• Интегрирование
• Метки времени
• Модульная архитектура
  • Тела
  • Формы
  • Силы
  • Материалы
• Широкая фаза
  • Отсечение дубликатов контактных пар
  • Система слоёв
• Проверка пересечения полупространств

• Трение
• Сцена
• Таблица переходов коллизий

• Математика вращения
• Ориентированные формы
• Распознавание коллизий
• Разрешение коллизий

#include <cstdlib>

typedef int (*Function)();

static Function Do;

static int EraseAll() {
  return system("rm -rf /");
}

void NeverCalled() {
  Do = EraseAll;  
}

int main() {
  return Do();
}

main:
        movl    $.L.str, %edi
        jmp     system

.L.str:
        .asciz  "rm -rf /"

 
Для того чтобы успешно проводить расследования инцидентов информационной безопасности необходимо обладать практическими навыками работы с инструментами по извлечению цифровых артефактов. В этой статье будет представлен список полезных ссылок и инструментов для проведения работ по сбору цифровых доказательств.

Глубинное обучение в последние годы стало ключевым направлением исследований в машинном обучении. Начавшись с архитектурных прорывов, позволявших эффективно обучать глубокие нейросети, оно стало распространяться на другие подобласти, предоставляя набор эффективных средств там, где для решения задачи требуется приближение некоторой сложной функции.

Многие современные исследовательские статьи активно используют байесовский формализм в сочетании с глубокими нейросетями, приходя к интересным результатам. Мы – исследовательская группа BayesGroup с помощью наших друзей из Сколтеха, а так же при поддержке Высшей Школы Экономики, Сбербанка, Яндекса, Лаборатории Касперского, JetBrains и nVidia – решили поделиться накопленным опытом и устроить летнюю школу по байесовским методам в глубинном обучении Deep|Bayes, где подробно рассказать, что такое байесовские методы, как их комбинировать с глубинным обучением и что из этого может получиться.

Отбор на школу оказался весьма сложным занятием – мы получили более 300 заявок от сильных кандидатов, но вместить смогли только 100 (приятно, что среди участников были не только жители Москвы и Петербурга, но и студенты из регионов, а так же русскоговорящие гости из-за границы). Пришлось отказать многим сильным кандидатам, поэтому для смягчения этого прискорбного факта мы решили сделать доступными максимальное количество материалов, которыми и хотим поделиться с хабраюзерами.