Приветствую всех! Статью про взгляд на проблему жиров с моей, химической точки зрения я обещал написать уже давно, да больно уж вопрос непонятен. Однако, попробуем разобраться. Хотя на эту тему существует громадное количество публикаций — ясности они не приносят — так как часто противоречат и друг другу и здравому смыслу. Так что, собравшись с духом, решил рыться в материалах до момента понимания. Вас же приглашаю ознакомиться с моими изысканиями. Нам придётся копать несколько глубже обычного, постараемся разобраться с этим вопросом «с точки зрения банальной эрудиции»… в смысле — логики. На вход — факты, только факты. Причём, моя цель просто выяснить для себя этот вопрос, каких-либо других целей не имею. Меня интересует — какие жиры более полезны, какие вредны, сколько их употреблять и каких, на чём жарить, как сохраняются, разъяснить странности с маргариновыми транс-жирами(для меня объяснения изготовителей выглядят туманными и неполными). Всё это в рамках официальных рекомендаций ВОЗ и российских уполномоченных органов — то есть никакой конспирологии. Если Вам это интересно — прошу под кат.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

No Man’s Sky — это игра про исследование космоса, в которой используется технология процедурной генерации игрового окружения и ресурсов (текстур, моделей, рельефа и т.д.). Я был в восторге, когда объявили о её разработке в 2013 году, не только из-за самой игры, но в основном из-за возможности изучить игровые файлы и узнать, как она работает. После выпуска игра получила самые противоречивые отзывы, но мне всё равно интересно, что же происходит у неё внутри.

Если вы установите игру, то увидите, что по объёму она очень невелика, и это действительно так. Основная причина этого в том, что игра работает с очень ограниченным набором ресурсов и с помощью процедурной генерации создаёт на их основе буквально сотни вариантов. Я сосредоточусь на контенте, связанном с 3D-моделями игры, потому что для меня они всегда наиболее интересны. Статья будет разделена на три основные категории: геометрия, текстуры и анимации.

В прошлый раз в статье «Поиск линии корешка на фотографиях книжных разворотов» мы обещали рассказать о том, что случается с фотографией книжного разворота после этого, а именно — про устранение перспективных искажений и разгибание кривых строк текста. Без этого получить качественные результаты OCR практически невозможно.

Итак, считаем, что мы уже нашли на фотографии линию корешка, воспользуемся этим знанием, чтобы определить ваниш-точки для страниц разворота (vanishing point). Ваниш-точки – это точки схождения параллельных прямых в перспективной проекции книги на плоскость изображения. Они обе должны располагаться на продолжении этой линии, но для каждой из страниц положение точки может быть свое. Схематически это показано на следующей иллюстрации (на самом деле, это лог для отладки). Линия корешка выделена красным, линии, пересекающиеся в ваниш-точках, – зеленым.