Предлагаю к вашему внимание фантастику на тему искусственного интеллекта. Из-за того, что эта тема с каждым годом становится все более актуальной, я думаю, что будет интересно почитать, что про это думали известные фантасты. В большинстве книгах искусственный интеллект представлен в виде гуманоидоподобых роботов. Хотя эра роботов давно уже настала (правда без ИИ), мы не видим на улицах этих человекоподобных роботов, из-за того, что в их нет надобности. Сейчас все роботы узко специализированны, и имеют определенную конструкцию и предназначение. А человекоподобные роботы служат в основном для развлечение. Но это все равно не затмевает величие фантастических миров будущего наших любимых фантастов. Надеюсь вы найдете из этого списка что-то интересное для себя.

Здесь многие слышали о программе распределённых вычислений BOINC, возможно, многие даже принимают в нём участие. Эта статья рассчитана в первую очередь на тех, кто не слышал об этом проекте, но, может быть, заинтересуется им. Здесь я приведу краткие описания самых популярных проектов.

На Хабре, по меркам старожилов, я совсем недавно, всего два года, но пишу активно, по возможности каждый день. Так вот, читая статьи, да и просто прокручивая ленту свежих публикаций как на Хабре, так и на GT, я понял, что многие просто не могут совладать с версткой текста и, как следствие, достаточно часто годные публикации хоронятся их же авторами из-за нечитабельности текста. Или отпугивает кривая КДПВ, или еще что произойдет.

Возможно, для опытных авторов пост покажется капитанским, мелочным, или еще каким, ведь главное содержание, но тем, кто хочет пройти песочницу и влиться в Хабра-сообщество, я уверен, он поможет не только написать что-то полезное, но и красиво свой труд преподнести.

Картинка Для Привлечения Внимания и выравнивание по левому краю

Так уж сложилось, что вся лента Хабрахабра выровнена по левому краю. По этой причине опытные авторы небольшие изображения оставляют слева или используют картинки шириной в 800-1000 px. Отдельно хочется заметить, что чуть ли не лучшим является соотношение КДПВ 2 к 1, т.е. изображения 800х400 px. Подобная пропорция позволяет SMM-щику соц. сетей не изгаляться с вашей картинкой (а то и вовсе искать что-то другое, более подходящее по размерам), а использовать оригинал, не нарушая задумки автора.

В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.



На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.

Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.

В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.

Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.

Недавно я ехал на автобусе из Торонто в Нью-Йорк, снаружи автобуса было темно, внутри меня было немного портвейна, спать совершенно не хотелось, и я решил поразбираться с Deep Learning. Скачал Caffe, скормил ему пару картинкок, на которых правильно распознались мяч и банан. Захотелось распознать что-то более интересное, и я вспомнил, что где-то на жёстком диске у меня есть дамп хабрахабра, который я делал, когда проходил курс информационного поиска в ШАДе Яндекса.

На написание скрипта, который распознаёт, что изображено на аватарке хабропользователя и грепает всех кошачьих, ушло несколько минут, на обновление дампа до актуального и распознавание картинок ушло несколько дней, и теперь я могу утверждать, что на хабрахабре по меньшей мере 748 котов.

Под хаброкатом можно прочитать чуть больше подробностей и посмотреть на всех котов.

Нет ничего прекраснее, чем сидеть в лаборатории и гладить толстую плешивую крысу в поисках вдохновения.



Итак, сегодня у нас будет немного необычный DIY-пост. Делать руками мы ничего не будем. Arduino и прошивок в 30 строк на Brainfuck тоже не будет. Мы попробуем взглянуть на привычные вещи под необычным углом.
Все мы привыкли к классическим для этой области материалам вроде текстолита, оловянного припоя и прочих радостей любителей повыпиливать лобзиком потравить платы. В этой статье мы попробуем найти интересные альтернативы привычным техпроцессам в несколько непривычной области — стоматологии. Зубные техники и стоматологи работают с целой кучей полимеров, композитов и много с чем еще. Я не буду давать конкретных рецептов применения, а просто дам общее направление для самостоятельных экспериментов.

В сегодняшней программе:
Материалы

• Силиконы. Как кремний, только интереснее.
• Супергипс. Гипсее всех гипсов.
• Пластмассы. Отличный розовый цвет.

В следующей части:
Материалы

• Фотокомпозиты. Сам себе 3D принтер.
• Ортофосфорная кислота для травления

Оборудование и инструменты

• Алмазные и твердосплавные боры
• Портативные микромоторы. Замена дремеля
• Обратные пинцеты, зонды и другая мелочь

Итак, тема рейтинговых систем продолжает будоражить умы хабрапользователей. Появляются всё новые и новые схемы, формулы, тесты. И каждый раз всё сводится к одному и тому же вопросу: как совместить среднюю оценку пользователей с нашей уверенностью в этой оценке. Например, если один фильм получил 80 положительных и 20 отрицательных голосов, а другой — 9 положительных и 1 отрицательный, то какой из фильмов лучше? Не претендуя на создание новой универсальной рейтинговой системы, я всё же предложу один из возможных подходов к решению именно этого вопроса.

В оригинале название звучит как «How Not To Sort By Average Rating». Я подумал, что дословный перевод «Как не сортировать по усреднённому рейтингу» будет малопонятен и хуже отражает содержание статьи.

Постановка проблемы

Вы занимаетесь веб программированием. У вас есть пользователи, которые оценивают контент на вашем сайте. Вы хотите разместить высоко оцененный контент наверху, а низко оцененный — внизу. Для этого на основе пользовательских оценок вам нужно вычислить некий «рейтинг».

Неправильное решение №1

Рейтинг= (Число положительных оценок) - (Число отрицательных оценок)

Я хотел написать статью про линейную регрессию, но потом подумал, да ну её, лучше куплю квартиру. И пошёл искать, что предлагают. А предлагают, как оказалось, много чего. В подходящий мне ценовой диапозон попало больше 500 квартир. И что, мне теперь все это просматривать? Ну нееет, программист я в конце концов или не программист. Надо это дело как-то автоматизировать.

Вступление

Cегодня мы вместе с анализом графов, data mining, subgroup discovery и всеми веселыми штуками взглянем на Хабр. Весь код и данные прилагаются — каждый может взглянуть на них самостоятельно, легко повторить рассчеты из статьи и найти что-то интересное самостоятельно.




(это не просто картинка для привлечения внимания, а — граф связей ~45000 пользователей Хабра по тому, кто на кого подписан; размер вершины пропорционален числу подписчиков; все картинки кликабельны; подробности далее)



Обсуждаемые проблемы возникли, конечно же, далеко не вчера, но некоторые их аспекты кажутся мне достаточно новыми и поэтому достойными дискуссии, основанной на непредвзятых и репрезентативных данных. Например в комментариях этой статьи, увидел интересное утверждение:

Тут проблема в том, что на всем хабре за сегодня не насчитать больше 50-80 человек, которые вообще могут голосовать. У 90% пользователей карма просто ниже 5. Как итог оценивают комментарии и статьи только избранные. Это как жюри выходит такое.

И решил, что стоить его сформулировать в виде гипотезы и проверить:

Q1: Правда ли, что Хабр превратился в жюри-based сообщество, где два с половиной человека голосуют за статьи?

Вот в этой статье к нам вернулись "железные" Хабы и стало интересно, а как вообще представлены разные сообщества внутри Хабра? Формулируем в виде гипотезы:

Q2: Как сегментировано сообщество, или проще говоря сколько у нас здесь групп по интересам и соотвествуют ли они имеющимся хабам?

Последнее, но не менее интересное наблюдение, что активность на Хабре упала (по данным Хабра-пульса и моим субъективным наблюдениям), что даже решили ввести аккаунты "read & comment". Поэтому решил оценить активность сообщества и продумать, как информация о структуре сообщества может нам помочь:

Q3: Насколько активно сообщество и как нам может помочь структура внутренних групп?

За подробностями добро пожаловать под кат.

Структура статьи

• Методология сбора данных
• Распределения кармы, постов, комментариев...
• Сообщества Хабра
• Связность Хабов
• Активность и выводы
  

Хорошо бы иногда придвинуть стол к дивану и сделать его ниже, оставив на нем компьютер. Тогда можно немного поработать лежа, или отправить статью на Хабр, или посмотреть видео… А еще, под стать времени, стол должен быть визуально легким. Он не предполагает большого количества книг или бумаг, да и стандартный компьютер ATX тоже будет заменен чем-то более легким. Так что никаких полок и тумбочек — все в облако! Такие мысли привели к настоящей работе по железу, с 60 болтами, сверлением более чем 120 отверстий в профиле и решениями из чистой и простой механики позапрошлого века.

Изначальная задача была в том, чтобы сделать стол, который мог бы регулироваться по высоте в довольно больших пределах и перемещался на колесах. Поскольку многое — как сделать собственно подъем, выдержит ли конструкция нагрузки, было не ясно на старте, связываться с заказом специфических комплектующих не хотелось. Материалы и технологии должны быть самыми простыми — только то, что можно купить в ближайшем строительном магазине, и только то, что можно сделать ручной дрелью, ножовкой по металлу и напильником. И прежде всего, конструкция должна компенсировать неточность ручной работы. Индустриальный стиль появился сам собой — понравилось сочетание цвета уголков, купленных достаточно случайно, болтов, профиля. И вот что получилось…

Прошли те времена, когда фраза «Made in China» сразу говорила о низком качестве товара. Сегодня именно там можно по приемлемым ценам приобрести нужные, а порой и чрезвычайно необычные и креативные вещи. Границы стираются, и заказы добираются через весь земной шар к своему законному обладателю, так что можно считать, что частичка Поднебесной уже рядом с вами.

Ну, а, чтобы вам было проще ориентироваться в этом бушующем океане предложений, предлагаем вам познакомиться с ТОП-15 мелочей из Китая, о которых вы хотели бы не только узнать, но и приобрести для себя. Поехали?

1. Флешка с кодовым замком за $20.84*

Netac U618 USB 2.0 – симпатичный девайс, повышающий безопасность данных. 16-64 гигабайта данных, к которым никто не имеет доступа, кроме вас. На компьютере не остается следов от введения пароля, плюс, последний легко сменяется и устанавливается без подключения к ПК. В качестве дополнительного бонуса – антихак-функция.

Так уж сложилось, что Firefox использует однопроцессную модель, и реальность такова, что такой подход с учётом динамики развития сети и частичной связки с XUL вызывает, мягко говоря, много неудобств. Один процесс должен обрабатывать несколько потоков, что очень сильно сказывается на производительности браузера в целом. Отзывчивость Firefox оставляла желать лучшего, когда тот же Google Chrome прекрасно рендерил тяжёлые страницы, что никак не сказывалось на производительности других вкладок.

Такое положение вещей заставляло многих переходить на хром, а кто не хотел — искал пути решения в виде разного рода оптимизаций, которые по большому счёту из-за нелогичного подхода распределения потоков или банального желания настрочить что-то в блог просто усугубляли ситуацию. Теперь один процесс должен был не просто работать, а очень быстро работать! В конечном итоге и разработчики сами прекрасно понимали, что одно дело — мало памяти, другое — низкая скорость работы, которая в основном оправдана старыми связками с XUL. На деле: открываем в Firefox несколько вкладок сразу, скролим их и в момент загрузки видим, что все тормозит — ни о каком плавном серфинге речи быть не могло.

Данная статья является лиш исследованием на тему и не должна использоваться как инструкция к действию.

В связи с разгулом банхамера по интернет просторам участились советы по использованию различных прокси, vpn, tor и анонимайзеров. Эти все способы отправляют трафик третей стороне которая его может перехватывать и модифицировать. Это не наш метод. Мы сейчас просто и легко научим браузер дурить DPI.

Я вдохновился этой статьёй и сообразил относительно лёгкий способ ходить на сайты прямо не используя чужие прокси, дополнения и программы.

я осуществил необратимые манипуляции с доменным именем таким образом, чтобы не существовало ни одного достоверного и однозначного алгоритма обращения получившейся хеш-функции.

Исходные данные:
Сайт(Адрес изменён): http://rutracker.og


Страница заглушка(Адрес изменён): http://198.51.100.0/...

Адрес страницы заглушки которая появляется при попытке открытия сайта. У каждого провайдера адрес страницы заглушки наверно разный.

Вы бы никогда не подумали, но это прогулка по пространству нейросети-фальшивомонетчика. Сделано крутейшими людьми Anders Boesen Lindbo Larsen и Søren Kaae Sønderby

Допустим, у нас есть задача — понять окружающий мир.
Давайте для простоты представим, что мир — это деньги.

Метафора, может быть, с некоторой моральной двусмысленностью, но в целом пример не хуже прочих — деньгам (банкнотам) определенно свойственна какая-то сложная структура, тут у них цифра, тут буква, а там хитрые водяные знаки. Предположим, нам нужно понять, как они сделаны, и узнать правило, по которым их печатают. Какой план?

Напрашивающийся шаг — это пойти в офис центрального банка и попросить их выдать спецификацию, но во-первых, вам ее не дадут, а во-вторых, если выдерживать метафору, то у вселенной нет центрального банка (хотя на этот счет есть религиозные разногласия).

Ну, раз так, давайте попробуем их подделать.

Раньше мы уже искали необычные модели Playboy с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Теперь мы продемонстрируем некоторые возможности библиотек SymPy, SciPy, Matplotlib и Pandas на живом примере из разряда занимательных школьных задач по математике. Цель — облегчить порог вхождения при изучении Python библиотек для анализа данных.

Если бы язык С был оружием

От автора: Наброски для этой статьи появились еще в начале 2015 года, правда, до публикации материалов дело так и не дошло. Наконец, решив, что в ящике моего письменного стола от вышеупомянутого «черновика» не будет никакой пользы, представляю его вашему вниманию в исходном виде. Единственное, что изменилось в тексте – год, с 2015 на 2016.

И я всегда рад услышать комментарии по поводу необходимых исправлений, уточнений или даже ваши жалобы.

Итак, статья ...

Первое правило программирования на С – не используйте его, если можно обойтись другими инструментами.

Когда найти альтернативный метод не удается, самое время вспомнить о современных заповедях программиста.

Приветствую всех!

Сегодня я расскажу о возможностях платформы FlyElephant для ученых и инженеров, которые в своей работе проводят различные вычисления на C++, R, Python или Octave. Это могут быть научные расчеты, анализ данных, моделирование или другие задачи. 22 января я буду проводить вебинар “Введение в FlyElephant”, на котором детально расскажу о платформе FlyElephant, а сегодня в общих чертах познакомлю вас с ней и покажу процесс проведения расчетов.

FlyElephant — это платформа, которая предоставляет ученым готовую вычислительную инфраструктуру для проведения расчетов, автоматизирует рутинные задачи и позволяет сосредоточиться на основных вопросах исследований.

Статья является вольным переводом The Flaw Lurking In Every Deep Neural Net.

Недавно опубликованная статья с безобидным заголовком является, вероятно, самый большой новостью в мире нейронных сетей с момента изобретения алгоритма обратного распространения. Но что же в ней написано?

В статье "Интригующие свойства нейронных сетей" за авторством Christian Szegedy, Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, Ian Goodfellow and Rob Fergus, команды, включающей авторов из проекта Google по глубокому обучению, кратко описываются два открытия в поведении нейронных сетей, противоречащие тому, что мы думали прежде. И одно из них, честно говоря, поражает.

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?