О последней и других каплях в чаше решения о прекращении использования Яндекс.Карты API.

Что случилось?

С 1 ноября Яндекс.Карты уменьшили лимиты на бесплатное использование HTTP API Геокодера с 25 000 до 1 000 запросов в сутки. Но не всех об этом уведомили.

Всем привет. Меня зовут Дмитрий Андриянов. Два года я писал на React Native, сейчас работаю в Surf во Flutter отделе и уже более полутора лет пишу на Flutter.

В первой части статьи я рассказал про основные различия между React Native и Flutter.
В этой части расскажу про различия между React Native и Flutter при создании UI для Android и iOS.

То что сейчас происходит — это выбивание стула из под Intel, никак иначе. Еще и AMD может зацепить, хотя они показывают хороший прогресс. Если Intel продолжит свою текущую политику, продолжит считать себя монополией и диктовать цены на свои процессоры, то ее, вероятно, ждет закат. Почему? Я проанализировал первые тесты Apple M1 и они сделали первый серьезный удар.

Изначально я написала этот документ несколько лет назад, будучи инженером по проверке ядра исполнения команд (execution core verification engineer) в ARM. Конечно, на моё мнение повлияла углублённая работа с исполнительными ядрами разных процессоров. Так что делайте на это скидку, пожалуйста: может, я слишком категорична.

Однако я по-прежнему считаю, что создатели RISC-V могли справиться гораздо лучше. С другой стороны, если бы я сегодня проектировала 32-или 64-разрядный процессор, то, вероятно, реализовала бы именно такую архитектуру, чтобы воспользоваться существующим инструментарием.

Статья изначально описывала набор команд RISC-V 2.0. Для версии 2.2 в ней сделаны некоторые обновления.

Многие из вас знают легендарный КПК Psion 5mx. Он был необыкновенно популярен и был мечтой многих гиков того времени. Карманный клавиатурный КПК, легко помещается в карман. Работает от двух пальчиковых батареек, одной кнопкой полностью обесточивается. Имеет на борту CF (и на моей практике спокойно переваривал объёмы в 8 ГБ!). Машинка опередившая время.

В своё время, много лет назад у меня был ряд экспериментов: ставил на эту машинку linux, немного реверсил железо и пытался вывести её в люди в интернет. Что-то из этого удалось, что-то нет. В этой статье расскажу всё как есть. Пост будет гиковским, но немного сумбурным потому, что именно так я бодался с этой железкой.

Недавно на хабре была статья о проектировании собственного компьютера, где автор хотел сначала строить компьютер из транзисторов, но затем решил продолжить на микросхемах 7400-серии из-за того, что на транзисторах ему это показалось слишком сложным и дорогим занятием.

Похожая задача интересовала и меня последние 3 года — но от изначальной идеи строить на транзисторах я не отказался, и сейчас могу рассказать свои соображения и показать текущие наработки, а также — хочу спросить вашего мнения о том, каким на ваш взгляд должен быть _серийный_ транзисторный декоративный компьютер. Но сразу нужно заметить, что работы впереди еще на пару лет :-)

Главный вопрос — зачем все это нужно, если есть FPGA и всякие Raspberry Pi?

Ответ простой:
1) Мне интересно этим заниматься в свободное время и
2) Декоративный компьютер (декоративный — это вопрос отношения к компьютеру, а не его внешности) — он как декоративные домашние животные: мопс не отгрызет ногу грабителю, а персидский котик не победит в бою метрокрысу. Но с ними интересно играть и показывать гостям — даже если в области вычислений, охраны и охоты они сильно уступают «боевым» аналогам.

В преддверии старта нового потока курса «Machine Learning Pro + Deep Learning», делимся с вами переводом интервью MIT Technology Review с профессором Джеффри Хинтоном, который в 2012 году со своими студентами победил на ImageNet, применив глубокое обучение и добившись таким образом невероятного отрыва от соперников. В своё время его взгляды были противоположны взглядам большинства. Теперь всё иначе. Что профессор думает о развитии искусственного интеллекта, о различных подходах к нему? Об этом под катом.

Источник фото
Карликовая многозубка, самое маленькое млекопитающее по массе. Внутри маленький целостный сложный мозг, который уже принципиально можно картировать

Короткий ответ — можно, но не полную и не очень точную. То есть мы ещё не можем скопировать её сознание, но приблизились к этому как никогда. Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.

Чтобы приблизиться к оцифровке сознания и такому экзотическому виду бессмертия, стоит сначала разобраться с живыми нейронными сетями. Их реверс-инжиниринг показывает нам, как вообще может быть устроен процесс мышления (вычислений) в хорошо оптимизированных системах.

60 лет назад, 13 сентября 1960 года, учёные собрали первый симпозиум из биологов и инженеров, чтобы они могли разобраться, в чём же разница между сложной машиной и организмом. И есть ли она вообще. Науку назвали бионикой, а целью обозначили применение методов биологических систем к прикладной инженерии и новым технологиям. Биосистемы рассматривались как высокоэффективные прототипы новой техники.

Военный нейроанатом Джек Стил стал одним из людей, заметно повлиявших на дальнейший прогресс в области технологий, в том числе в области ИИ, где развитие получили такие направления, как нейроморфная инженерия и биоинспирированные вычисления. Стил был медиком, разбирался в психиатрии, увлекался архитектурой, умел управлять самолётом и сам чинил свою технику, то есть был вполне неплохим прикладным инженером. Научная работа Стила стала прообразом сценария фильма «Киборг». Так что с некоторой натяжкой можно назвать его прадедушкой Терминатора. А где Терминатор, там и Скайнет, как известно.

Этот пост написан на основе материалов будущей книги нашего коллеги Сергея Маркова «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта».

7 сентября мы поговорили в прямом эфире с Алексеем Левановым, исполнительным директором в Сбербанке. Леша пришел в Сбербанк в 2014 году на позицию Junior-разработчика. Сейчас он исполнительный директор: продакт и тимлид платформенной команды Сбербанк Инвестор и занимается МП Сбербанк Инвестор и Школами Разработки Сбербанка. Леша рассказывал на примере своего пути: как расти и развиваться в крупной компании, каких ошибок стоит избегать и как инициировать изменения. Поговорили про вызовы и возможности, про work-life balance, про то, как не выгореть и вернуться, если все же выгорел. Делимся с вами расшифровкой эфира.

Вы наверняка знаете, что мир процессоров разбит на два лагеря. Если вы смотрите это видео со смартфона, то для вас работает процессор на архитектуре ARM, а если с ноутбука, для вас трудится чип на архитектуре x86.

А теперь еще и Apple объявила, что переводит свои Mac на собственные процессоры Apple Silicon на архитектуре ARM. Мы уже рассказывали, почему так происходит. А сегодня давайте подробно разберемся, в чем принципиальные отличия x86 и ARM. И зачем Apple в это все вписалась?


Итак, большинство мобильных устройств, iPhone и Android'ы работают на ARM'е. Qualcomm, HUAWEI Kirin, Samsung Exynos и Apple A13/A14 Bionic — это все ARM-процессоры.

А вот на компьютере не так — там доминирует x86 под крылом Intel и AMD. Именно поэтому на телефоне мы не можем запустить Word с компьютера.

Новые макбуки, оснащенные чипами Т2, имеют дополнительный механизм защиты помимо "классической" привязки к Apple ID через NVRAM. Классческую защиту можно легко обойти, сбросив NVRAM сочетанием клавиш Command (⌘) + Option + P + R при загрузке ноутбука и переустановив ОС. Однако в ноутбуках с Т2 так сделать уже не получится — в чипе хранится отдельная привязка к Apple ID.

В июне 2020 пользователи форума MacRumors стали жаловаться, что их ноутбуки внезапно блокируются. Эти люди были владельцами восстановленных (refurbished) или бывших в употреблении, но легально (это важно) приобретенных макбуков. Это действительно странно, ведь пользователи, по их словам, следовали официальному руководству от Apple, в котором сказано, что для обеспечения "чистоты" макбука при перепродаже достаточно "отвязать" его от Apple ID предыдущего владельца и "привязать" к Apple ID нового владельца.

Дополнительные проблемы в этой ситуации создавали и некомпетентные сотрудники техподдержки Apple, незнакомые с функцией блокировки активации. Они советовали "отвязать" макбук от своего Apple ID. Сделав это, пользователи лишались последнего доказательства того, что устройство действительно принадлежит им.

При повторном обращении в техподдержку выясняется, что необходим либо бумажный чек (из магазина Apple), либо его электронная версия. Это может стать проблемой, так как большинство людей выбрасывает чек сразу же после покупки (или теряет его в дальнейшем), а в России, например, такое требование незаконно (по Российским законам чек не является обязательным документом для доказательства покупки).

Последние пять лет Рекурсивный Кактус трудился фулстек-разработчиком в топовой технологической компании, но сейчас решил сменить работу.

За последние полгода Рекурсивный Кактус (так он представился при регистрации на нашем сайте) готовился к будущим собеседованиям, выделяя каждую неделю минимум 20-30 часов на упражнения LeetCode, учебники по алгоритмам и, конечно, практику интервью на нашей платформе для оценки своего прогресса.

Типичный рабочий день Рекурсивного Кактуса:

xxx: я сегодня сделал полезное дело для нашей страны!
yyy: это какое же?
xxx: обменял почти все бывшие у меня рубли на доллары! C моим везением теперь доллар точно обвалится (

^{Bash.im, начало истории чувака с долларами}

Знаете ли вы, что падение рубля не печалит часть жителей нашей страны? Среди них немало айтишников — прежде всего это ребята, получающие заработную плату в валюте или в привязке к валюте (прикольно: ты ничего не просишь, интенсивность труда не меняешь, просто живёшь в удивительное время и зарплата растёт сама по себе). Кроме айтишников, это некоторые банки, компании, получающие валютные платежи за свои продукты и услуги, рачительные накопители долларов и евро под матрасом и т.д. Естественно, такое положение дел с курсом валют (высокая волатильность, нестабильность и резкая реакция на политические и экономические триггеры) — прекрасный фон для того, чтобы попробовать заработать на курсовых разницах валют, причём не только пар USD-RUB, EUR-RUB и USD-EUR, но и других. Ну что, пора бежать в обменник? Ни в коем случае!

Доллар рубль увидел

Предыдущие статьи цикла:

1. Новичкам фондового рынка: честные разговоры о трейдинге
2. Новичкам фондового рынка: честный разговор об акциях
3. Новичкам фондового рынка: честный разговор об облигациях

Файлы проиндексированы, написано сообщение коммита, данные отправлены на сервер… И вдруг хочется повернуть время вспять. В коммит попал файл, которого там быть не должно. Когда такое случается, приходит время обращаться к поисковику.

Каждый разработчик когда-то по ошибке коммитил в общедоступный репозиторий файлы с конфиденциальной информацией. Как справиться с такой проблемой? Как сделать так, чтобы ничего подобного больше не случилось бы?

В этой статье я расскажу о том, что делать в том случае, если в репозиторий случайно попал файл, которому там совершенно нечего делать. Здесь же я приведу команды Git, которые позволят подправить историю, и поделюсь некоторыми рекомендациями по организации безопасной работы с конфиденциальной информацией.

Удаление файлов с конфиденциальной информацией из Git-репозитория (изображение большого размера)

Последние годы глубокого обучения — сплошная череда достижений: от победы над людьми в игре Го до мирового лидерства в распознавании изображений, голоса, переводе текста и других задачах. Но этот прогресс сопровождается ненасытным ростом аппетита к вычислительной мощности. Группа ученых из MIT, Университета Ёнсе (Корея) и Университета Бразилиа опубликовала метаанализ 1058 научных работ по машинному обучению. Он явно показывает, что прогресс в области машинного обучения (ML) — это производная от вычислительной мощности системы. Производительность компьютеров всегда ограничивала функциональность ML, но сейчас потребности новых моделей ML растут гораздо быстрее, чем производительность компьютеров.

Исследование демонстрирует, что достижения машинного обучения по сути — немногим более чем следствие закона Мура. И по этой причине многие задачи ML не будут решены никогда в силу физических ограничений вычислителя.

Двоичным деревьям поиска посвящено множество глав учебников и статей (например, раз, два, три), но они все концентрируются на общих идеях и поддержании баланса для сохранения эффективности. Методы неточного поиска, без которых двоичное дерево вообще не имеет преимущества перед реализациями без упорядочения ключей (как хэш-таблица), обычно не расписываются даже в учебниках. А в них есть интересные моменты...

Сравним стили реализации такого поиска:

• GCC STL, Clang STL
  
• Sestoft C5
  
• OpenJDK Java TreeMap
  
• Mozman bintrees
  

Всем привет!

Меня зовут Илья, я из Tinkoff.ru. Я перевел для вас статью от Geoff Hackworth про то, как изменился стиль модальной презентации в iOS 13, на что это повлияло и как работает обратная совместимость с предыдущими версиями iOS и Xcode.

Возможно, мы никогда не сможем прийти к эмпирическому определению «хорошего кода» или «чистого кода». Это означает, что мнение одного человека о мнении другого человека о «чистом коде» обязательно очень субъективно. Я не могу рассматривать книгу Роберта Мартина «Чистый код» 2008 года с чужой точки зрения, только со своей.

Тем не менее, для меня главная проблема этой книги заключается в том, что многие примеры кода в ней просто ужасны.

— У меня ноутбук бьется током, чувствую легкое покалывание. Не знаешь в чем дело?

Когда я в десятый раз услышал спор о причинах этого явления в кругу программистов с макбуками, стало понятно, что пора писать статью. Иногда этот эффект проявляется как легкая вибрация при соприкосновении кожи и металлических частей ноутбука, иногда как покалывание.

Короткий ответ: корпус вашего компьютера находится под напряжением ~110V (половина от напряжения в сети), но из-за маленькой силы тока вас не ударяет слишком сильно.

Для инженеров-электриков это банальность: по тем же причинам в домах со старой проводкой может бить током стиральная машина, когда касаешься ванны, корпус стационарного компьютера и т.д. Эта тема многократно поднималась в интернете, но до сих пор большинство людей не знает о причинах этого явления. Ситуация осложняется тем, что конструкция блока питания в европейских макбуках не позволяет избавиться от этого явления!

В предыдущей части мы подготовили данные, а также рассмотрели средства реализации и архитектуру нейросети (ссылка). Начнем следующий этап разработки с препроцессинга данных.

Модернизация

Библиотека Keras предоставляется широкий набор инструментов для препроцессинга данных, особенно для изображений. Метод ImageDataGenerator (Рис.7) позволяет расширять набор данных искусственными преобразованиями.


Рис.7. – Генератор данных.

Первое число rotation_range – случайное число, для ротации изображений внутри генератора. Width_shift_range — показывает насколько можно уменьшить значения пикселей по ширине. Height_shift_range – коэффициент на который будет умножаться каждый пиксель для сжатия по высоте. Shear_range – интенсивность сдвига, угол сдвига в направлении против часовой стрелки в градусах. Zoom_range – диапазон для случайного масштабирования. Horizontal_flip – случайное отображение картинки по горизонтали. Vertical_flip – случайное отображение изображения по вертикали. Fill_mode – точки за пределами входных данных заполняются в соответствии с заданным режимом. Data_format – формат данных изображения. Таким образом, нейросеть будет обладать лучшим обобщением, ведь исходный датасет в основном обладает чистыми пикселями, цифры находятся по центру. На реальных фотографиях возможны другие ситуации, когда жест находится в углу или смазан. Процесс обучения переписывается с учетом новых данных.

На Рис.8 график Test, начал убывать, поэтому обучение было остановлено. Если бы для остановки не использовалась метрика val_acc, алгоритм бы продолжил свою работу, в результате получив переобученную нейронную сеть.