Search
Write a publication
Pull to refresh
8
0
Send message

Генеалогическое древо внутри Git

Reading time6 min
Views16K

Поздравляю всех с днем программиста! Желаю больше ярких "коммитов", принятых "пулл-реквестов", меньше незапланированных "мержей" и чтобы ваши ветви жизни оставались актуальными как можно дольше. В качестве идейного подарка предлагаю реализацию генеалогического древа средствами системы контроля версий Git. Ну что же… звучит как план!


Kochurkins


Для тех, кто сразу все понял, выкладываю исходники генератора: GenealogyTreeInGit и сами генеалогические древа — мое и президентов США.


Кроме того, я реализовал простой социальный граф. Он отображает не только степень родства, но и статус отношений между потомками, отображает такие события как свадьба, развод, рождение ребенка, а также вклады в отношения тех или иных сторон.

Читать дальше о реализации, подробностях, а также смотреть картинки

Вычисление N-го знака числа Пи без вычисления предыдущих

Reading time4 min
Views135K
С недавних пор существует элегантная формула для вычисления числа Пи, которую в 1995 году впервые опубликовали Дэвид Бэйли, Питер Борвайн и Саймон Плафф:
image

Казалось бы: что в ней особенного — формул для вычисления Пи великое множество: от школьного метода Монте-Карло до труднопостижимого интеграла Пуассона и формулы Франсуа Виета из позднего Средневековья. Но именно на эту формулу стоит обратить особое внимание — она позволяет вычислить n-й знак числа пи без нахождения предыдущих. За информацией о том, как это работает, а также за готовым кодом на языке C, вычисляющим 1 000 000-й знак, прошу под хабракат.
Читать дальше →

Английский язык: взгляд инженера

Reading time13 min
Views91K

ДИСКЛЕЙМЕР


Я по образованию инженер, и вряд ли могу сказать, что очень хорошо владею языком. Могу читать техническую литературу и статьи по специальности.

Здесь приводится опыт, который выдернул меня из состояния «читаю со словарем».




Походу большинство учебников иностранного языка, по которым учат школьников, студентов основаны на чьих-то докторских. Даже в технических (точных) науках докторские бывают так себе, что уж творится в гуманитарных науках.

Возьмем такой предмет, как английский язык. Там куча понятий: 12 времен глагола, страдательный залог, причастия и т.п. Кто их ввел? Видимо, некие ученые мужи, для которых английский язык был РОДНЫМ. Они жили себе в каком-нибудь Oxford’e или в Cambridg’e и вряд ли знали русский язык.

Соответственно, курс английского у них получался неадаптированным под русскоговорящего. Учебник английской грамматики пытается научить человека говорить с нуля заново, игнорируя тот факт, что речью он уже владеет.

Вспомните, как вы в школе изучали русский язык. Подлежащее, сказуемое, дополнение, определение… и штук 200 правил, из которых куча исключений, которые все благополучно забывают, кроме собственно учителей русского. И которые потом нужны – максимум – при разборках с бюрократическими документами («казнить нельзя помиловать»).

Английская грамматика – туда же – что-то академическое и малополезное при изучении языка с нуля. Для человека, который более-менее свободно умеет стыковать из английских слов фразу, нужно просто учить новые слова.

Но есть много людей, которые даже стыковать толком не умеют, у них уровень — «читаю и перевожу словарем», в смысле — «заглядываю в словарь за каждым словом из текста».
При отсутствии языковой практики навык сложения английской фразы из слов у них практически отсутствует, что является серьезным барьером на пути к дальнейшему изучению.

Статья ориентирована именно на таких.
Читать дальше →

Алиса. Как Яндекс учит искусственный интеллект разговаривать с людьми

Reading time8 min
Views164K
В будущем, как нам кажется, люди будут взаимодействовать с устройствами с помощью голоса. Уже сейчас приложения распознают точные голосовые команды, заложенные в них разработчиками, но с развитием технологий искусственного интеллекта они научатся понимать смысл произвольных фраз и даже поддерживать разговор на любые темы. Сегодня мы расскажем читателям Хабра о том, как мы приближаем это будущее на примере Алисы – первого голосового помощника, который не ограничивается набором заранее заданных ответов и использует для общения нейронные сети.



Несмотря на кажущуюся простоту, голосовой помощник – один из самых масштабных технологических проектов Яндекса. Из этого поста вы узнаете, с какими сложностями сталкиваются разработчики голосовых интерфейсов, кто на самом деле пишет ответы для виртуальных помощников, и что общего у Алисы с искусственным интеллектом из фильма «Она».

Читать дальше →

Азоры: последний резерв флоры в середине Атлантического океана

Reading time13 min
Views74K

Долина внутри кратера вулкана, маленький «Затерянный мир», тёплый и надёжно защищённый от непогоды снаружи. Озеро так вообще +75 градусов Цельсия в некоторых местах.

Азорские острова — это архипелаг посреди Атлантического океана, примерно на полдороге между Европой и Америкой. Поскольку это единственные острова на многие километры вокруг, есть три классных спецэффекта:

  • Тут очень изолированный биом. Например, есть эндемичный азорский снегирь Pyrrhula murin (хотя тут вечное лето, даже на Новый год). Среди животных нет ничего ядовитого или иначе опасного для человека.
  • Очень высокая влажность из-за температурных инверсий и «шершавых» гор, останавливающих облака (как следствие — рай для флоры)
  • И тут очень важный перевалочный пункт как по дороге из Африки и Индии (вспоминаем времена Ост-Индской торговой кампании), так и начиная со Второй Мировой — база для дозаправки и встреч конвоев.

А ещё благодаря изолированности, отличному климату, вулканической почве с кучей удобрений, закрытым долинам кальдер (на месте старых кратеров) тут можно и нужно собирать растения, которые будут защищены от масштабных биологических катастроф континентов.

И ещё на островах очень, очень интересно. Сейчас расскажу.
Читать дальше →

Lua. Краткое введение в метатаблицы для чайников

Reading time14 min
Views71K

На написание данной статьи меня сподвигло большое количество вопросов по метатаблицам и ООП в Lua, благо это самый сложный и проблематичный раздел у изучающих данный язык, но, так как Lua проектировалась как язык для начинающих и не-программистов и, в целом, имеет небольшой объём материала для освоения, негоже оставлять её «на потом», учитывая что с помощью метатаблиц можно творить чудеса и крайне элегантные решения заковыристых задач.
Читать дальше →

How to learn English

Reading time4 min
Views14K

One one hand I don't want to be the final authority, but on the other hand, I'd like to share my point of view on how to learn English. The English language is not secret knowledge; it is just a lot of hard training. One of the most important bullets is constantly improving English. You should do it from day to day if you want to approach result. It must not loathe torture for you, It means that you should find out something interesting in that process.

Read more →

Apache Kafka и RabbitMQ: семантика и гарантия доставки сообщений

Reading time17 min
Views86K


Подготовили перевод следующей части многосерийной статьи, где сравнивается функциональность Apache Kafka и RabbitMQ. В этой публикации речь идёт о семантике и гарантии доставки сообщений. Обращаем ваше внимание, что автор учитывал Кафку до версии 0.10 включительно, а в версии 0.11 появился exactly-once. Тем не менее, статья остаётся актуальной и полна полезных с практической точки зрения моментов.
Предыдущие части: первая, вторая.
Читать дальше →

AlphaGo на пальцах

Reading time5 min
Views61K
Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.
Читать дальше →

AlphaGo Zero совсем на пальцах

Reading time12 min
Views65K
Завтра искусственный интеллект поработит Землю и станет использовать человеков в качестве смешных батареек, поддерживающих функционирование его систем, а сегодня мы запасаемся попкорном и смотрим, с чего он начинает.

19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха.

По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:


А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами.

Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования.

Ну, поехали.
Читать дальше →

256 строчек голого C++: пишем трассировщик лучей с нуля за несколько часов

Reading time8 min
Views150K
Публикую очередную главу из моего курса лекций по компьютерной графике (вот тут можно читать оригинал на русском, хотя английская версия новее). На сей раз тема разговора — отрисовка сцен при помощи трассировки лучей. Как обычно, я стараюсь избегать сторонних библиотек, так как это заставляет студентов заглянуть под капот.

Подобных проектов в интернете уже море, но практически все они показывают законченные программы, в которых разобраться крайне непросто. Вот, например, очень известная программа рендеринга, влезающая на визитку. Очень впечатляющий результат, однако разобраться в этом коде очень непросто. Моей целью является не показать как я могу, а детально рассказать, как подобное воспроизвести. Более того, мне кажется, что конкретно эта лекция полезна даже не столь как учебный материал по комьпютерной графике, но скорее как пособие по программированию. Я последовательно покажу, как прийти к конечному результату, начиная с самого нуля: как разложить сложную задачу на элементарно решаемые этапы.

Внимание: просто рассматривать мой код, равно как и просто читать эту статью с чашкой чая в руке, смысла не имеет. Эта статья рассчитана на то, что вы возьмётесь за клавиатуру и напишете ваш собственный движок. Он наверняка будет лучше моего. Ну или просто смените язык программирования!

Итак, сегодня я покажу, как отрисовывать подобные картинки:


Читать дальше →

233 орешка для Золушки: отбираем цвета для «идеальной» палитры

Reading time13 min
Views21K


В процессе разработки игры в текстовом режиме, мне пришлось нарисовать больше сотни анимационных ASCII спрайтов. После релиза игра получила неожиданно хорошие отзывы и было принято решение делать продолжение. Рисуя спрайты для первой части и перепробовав с десяток вариантов выбора цвета и несколько десятков различных палитр, я понял, что нужен свой, «идеальный» набор цветов на все времена. За сотни и сотни часов рисования, сложились следующие критерии идеальности палитры:

  • Краткость: небольшое количество цветов в палитре. Весь набор цветов можно охватить одним взглядом.
  • Полнота: цвета палитры должны равномерно и достаточно плотно заполнять цветовое пространство.
  • Дискретность: цвета палитры должны отличаться друг от друга на глаз.
  • Группировка: цвета должны быть удобно сгруппированы для быстрого нахождения нужного.

Оказалось, что можно подобрать набор из ровно 233 цветов, который удовлетворит всем этим критериям.
Посмотреть идеальную палитру

RabbitMQ против Kafka: два разных подхода к обмену сообщениями

Reading time18 min
Views354K

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.



Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

Читать дальше →

«День знаний» для ИИ: опубликован ТОП30 самых впечатляющих проектов по машинному обучению за прошедший год (v.2018)

Reading time7 min
Views35K


Чтобы выбрать ТОП 30 (только 0,3%), за прошедший год команда Mybridge сравнила почти 8800 проектов по машинному обучению с открытым исходным кодом.

Это чрезвычайно конкурентный список, и он содержит лучшие библиотеки с открытым исходным кодом для машинного обучения, наборы данных и приложения, опубликованные в период с января по декабрь 2017 года. Чтобы дать вам представление о качестве проектов, отметим, что среднее число звезд Github — 3558.

Проекты с открытым исходным кодом могут быть полезны не только ученым. Вы можете добавить что-то удивительное поверх ваших существующих проектов. Ознакомьтесь с проектами, которые вы, возможно, пропустили в прошлом году.


Осторожно, под катом много картинок и gif.

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity