В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

Трафик проходящий по витой паре может быть прослушан абсолютно незаметно для участников соединения.
В этом посте будет показано как изготовить автономный сниффер с возможностью сохранения дампа на диск и управляемый по Wi-Fi.

Вот казалось бы сейчас, как никогда должна быть масса крутых IDE для разработки на Django. И они есть — взять хотя бы PyCharm или PyDev. Но мне они никогда не нравились. Я всю свою карьеру Python-разработчика пользовался SciTE + Scintilllua (вот мой конфиг, если кому нужен) и был вполне доволен. Но черт меня дернул попробовать VIM с Emacs и я уже не смог вернуться на SciTE. Нет, это отличный редактор, но большую часть работы я пишу код и уже не могу представить, как можно было работать в текстовом редакторе с мышкой или каждый раз тянуть руку к стрелкам, чтобы перейти на новую строку, а потом к End, чтобы перейти в конец строки. Оставалось мне только по-минимуму настроить свой VIM для удобной разработки на Django.

Не один раз в комментариях замечал что народ негодует по поводу того, что веб-разработчики стали злоупотреблять использованием Bootstrap от Twitter. Признаюсь, я и сам успел закончить несколько небольших веб-приложений с использованием этого набора скриптов и стилей. Я не против использования Bootstrap от Twitter, я против злоупотребления этим когда есть столько хороших альтернатив. Я почти каждый день натыкаюсь на интерфейсы, построенные на Twitter Bootstrap, и это начинает напрягать. Последней каплей для поиска альтернативы стало изменение интерфейса биллинг панели моего хостера на шаблон Bootstrap. В этой записи я хотел бы немного рассказать про одну из альтернатив — HTML KickStart.

Я хочу описать простой минималистский подход к разработке сложных JavaScript приложений. Из внешних библиотек будут использоваться только jQuery и мой js-шаблонизатор, причём из jQuery используются только $.ready(), $.ajax() и $.proxy() — т.е. суть не в библиотеках (их тривиально заменить на предпочитаемые вами), а в самом подходе.

В основе подхода лежат две идеи:

1. JavaScript виджеты — небольшие модули, каждый из которых «владеет» определённой частью веб-странички (т.е. всё управление этой частью странички происходит исключительно через методы этого модуля, а не через прямую модификацию DOM — инкапсуляция). Виджет отвечает исключительно за функциональность, но не за внешний вид; поэтому прямая модификация части DOM, которым «владеет» виджет, снаружи виджета допускается — но только для чисто дизайнерских задач (для архитектуры и общей сложности приложения нет принципиальной разницы между коррекцией внешнего вида через CSS или jQuery).
2. Глобальный диспетчер событий. Взаимодействие между виджетами осуществляется путём посылки сообщений глобальному диспетчеру (слабая связанность, паттерн Mediator/Посредник), а уже он принимает решение что с этим сообщением делать — создать/удалить виджеты, дёрнуть методы других виджетов, выполнить дизайнерский код, etc. В отличие от динамического подхода к обработке событий (когда обработчики конкретного события добавляются/удаляются в процессе работы) статический диспетчер сильно упрощает понимание и отладку кода. Безусловно, есть задачи, для которых нужны именно динамические обработчики событий, но в большинстве случаев это избыточное усложнение, поэтому всё, что можно, делается статическими обработчиками.

Введение

Думаю, многим известен Notepad++ — удобная бесплатная утилита, выступающая в качестве «продвинутой» замены стандартному Блокноту Windows. Как и при работе в любом текстовом редакторе, в Notepad++ время от времени возникает необходимость автоматизировать какие-либо повторяющиеся действия, которые в силу сложности логики невозможно записать как макрос. К счастью, для решения этой задачи нет необходимости переключаться из Notepad++ в, например, Word, дабы воспользоваться встроенным в него VB.

Среди плагинов для Notepad++ существуют расширения, реализующие возможность написания скриптов для Notepad++ на разных языках, таких как JavaScript, Lua, PHP или Python. Именно на последнем я и решил остановиться для решения своей задачи.

В продолжение первой части хочется рассказать, как это все действительно работает. Много времени было положено на тесты и отладку, и сейчас хочется выложить подробные рекомендации по результатам исследований, которые были проведены.

Внимание! Исследования проводились не для понимания, зачем мне это нужно, а для понимания как оно работает!

Доброе время суток!

Так уж сложилось, что я занимаюсь всякими разнообразными push технологиями с использованием Tornado. Чуть ранее описывал Tornadio2, серверную реализацию протокола socket.io поверх Tornado.

Теперь хочу представить похожий проект — sockjs-tornado.

Для тех кому не очень интересно, есть другая полезная информация: сравнительное нагрузочное тестирование PyPy 1.7 против CPython 2.6.6, sockjs-node и socket.io (оба на node.js 0.6.5). Все под катом :-)

Сегодня я хочу рассказать вам, как я настраивал любимый всеми редактор Vim (который в одном режиме пищит, а в другом — все портит) для написания кода на Python. Статья расчитана на начинающих виммеров.
У меня получилась такая картинка:

В начале текущего учебного года Stanford организовал 3 бесплатных онлайн курса (основаные на трёх стационарных курсах Стэнфорда): Machine learning, Artificial intelligence и Introduction to Database. Все курсы идут с видео лекциями и домашними заданиями. Для курсов Artificial intelligence и Introduction to Database предусмотрены ещё и экзамены. После успешного окончания любого из курсов будет выслан сертификат (digital-signed pdf) от преподавателя.

И вот, были анонсированы ещё несколько онлайн курсов, которые будут стартовать в январе/феврале 2012 года.

• Computer Science by Nick Parlante
• Natural Language Processing by Dan Jurafsky and Chris Manning
• Software Engineering for SAAS by Armando Fox and David Patterson
• Human-Computer Interfaces by Scott Klemmer
• Game Theory by Matthew Jackson and Yoav Shoham
• Probabilistic Graphical Models byDaphne Koller
• Machine Learning by Andrew Ng (тот же класс, что идёт сейчас)

У нас есть замечательный шанс послушать некоторые знаменитые Стэнфордские курсы, записывайтесь!

Update Спасибо recky, который заметил, что добавились ещё несколько курсов. Один из CS секции — по криптографии, и два из Entrepreneurship секции:

• Cryptography by Dan Boneh
• The Lean Launchpad by Steve Blank
• Technology Entrepreneurship by Chuck Eesley

UUpdate продолжают радовать, новый доступный курс:

• Design and Analysis of Algorithms I by Tim Roughgarden

Итак, пришло время раскрыть некоторые карты и рассказать о том, как устроен Tactoom изнутри.

В этой статье я расскажу о разработке и выведении в production веб-сервиса с использованием:
NodeJS (fibers), MongoDB, Redis, ElasticSearch, Capistrano, Rackspace.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

При использовании свойств box-shadow или border-radius непосредственно на изображении, браузеры могут некорректно отображать заданные нами CSS стили, из-за чего внешний вид блока будет существенно отличаться от задуманного. Однако если использовать изображение в качестве фона, то этой проблемы можно запросто избежать. Из статьи вы узнаете, как с помощью jQuery сделать идеально закругленные углы у изображений, а так же какие еще способы оформления возможны с помощью таких свойств как box-shadow, border-radius и transition.

Недавно, после длительного взаимодействия моего мозга с Javascript я вернулся к привычному для меня Python, и понял, что чего-то мне не хватает, а именно объектов как в Javascript, тех что хеш-таблицы, ага. Фууууу, может быть скажете вы и, возможно зря.

Коротко и на русском

О новой технологии, над которой в MR работаю уже довольно долго, было объявлено на Interspeech 2011, проходящей сейчас во Флоренции.
С помощью гибридной контекстно-зависимой глубокой нейронной сети (Hybrid Context-Dependent Deep Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition — CD-DNN-HMM) и Джорджа Дала (George Dahl) из Университета Торонто команде MR удалось улучшить качество и скорость распознавания речи до «почти человеческих» показателей. За счет сходства структур этой нейронной сети с 3D команда добилась значительного прироста скорости при использовании вычислений на GPU.

[ Оригинальная новость ]

Периодически( а иногда и достаточно часто) возникает необходимость в тестовых, или иных других целях, поднять пару mysql серверов, а можно и с реплицированием, для откатки или отладки того или иного процесса.
Автоматизировать самому данное телодвижение зачастую нет смысла, поскольку это не так часто необходимо, как хочется.

Для тех, кто активно пользуется MySQL, не секрет, что начиная с версии 5.1, MySQL поддерживает события (events). Если вам нужно выполнять запросы или отдельные процедуры по расписанию, а перейти с запуска консоли на встроенный функционал MySQL было лень не было времени,

Много камней было брошено в адрес MySQL, ввиду отсутствия возможности трассировки сессий и снятия stats pack отчетов, показывающих какие именно события нагружают базу данных. Начиная с версии 5.5 MySQL наконец-то озадачился необходимостью решения данной проблемы и выставил прототип, который в будущем, возможно, приведет к созданию аналогичных инструментов в MySQL. Сегодняшний мой рассказ будет о таком мощном (к сожалению пока только для разработчиков MySQL) инструменте как PERFORMANCE_SCHEMA. Итак выставляем performance_schema=ON в конфигурационном файле my.cnf, и приступаем к изучению её ограниченных, но уже крайне интересных возможностей.

1. Суть оптимизации
2. Page load vs forced refresh
3. Потребуется автоматизация
4. Реализация серверной части
5. Оптимизация серверной части
6. Особенности google app engine
7. Исходный код
8. Резюме

Рассматривается пример реализации для Google App Engine / Python.

Система Rspamd разрабатывается как основная система фильтрации спама в Рамблер-Почте. Однако же, изначально я планировал сделать систему, которая бы не уступала по возможностям, гибкости и качеству работы Spamassassin'а, однако была бы лишена основных его недостатков: чрезмерного использования регулярных выражений, слабой оптимизацией и общей задумчивостью работы, а также сравнительно неточной статистикой. Так созрела идея rspamd — системы, ядро которой было бы оптимизированно для фильтрации большого потока писем, которая была бы легко расширяема и использовала бы более совершенные алгоритмы статистики. Ядро rspamd написано на Си и использует событийную модель обработки сообщений (основанную на libevent). Расширяется rspamd путем написания плагинов и правил на языке lua. Сам проект с самого основания был Open Source (под BSD лицензией) и сейчас расположен на bitbucket.