В конце июня прошла CVPR 2021 – одна из самых значимых конференций в области компьютерного зрения. Наибольшее число докладов было посвящено теме 3D компьютерного зрения. Наша команда Twin3d посетила конференцию и в рамках нашего обзора мы покроем последние тренды в академии, связанные с 3D-реконструкцией и виртуальными нейронными аватарами, расскажем о преимуществах и недостатках различных подходов к нейронному рендерингу, а также постараемся покрыть потенциальные применения этих передовых технологий.
User
Как я использую AirDrop вместо Тиндера
10 min
171KВ устройствах Apple есть прекрасная функция Airdrop — она сделана для пересылки данных между устройствами. При этом никакой настройки и предварительного сопряжения устройств не требуется, все работает из коробки в два клика. Для передачи данных используется надстройка над Wi-Fi, и поэтому данные передаются с огромными скоростями. При этом используя некоторые трюки, можно не просто пересылать файлы, но и узнать телефонный номер человека, находящегося с тобой в одном вагоне метро.
Последний год я использую эту функцию для интересных знакомств по пути на работу, в общественном транспорте, в общепитах. В среднем за день у меня получается заводить несколько новых знакомств, и иногда я выхожу из метро в компании нового человека.
Под катом я расскажу за всю хурму.
Компания RUVDS.COM не несёт ответственности за повторение действий описанных в данном материале.
+280
Курс по C++ в CS центре, вторая часть
3 min
11KComputer Science Center — это совместная инициатива Computer Science клуба при ПОМИ РАН, компании JetBrains и Школы анализа данных Яндекса.
Центр существует, чтобы дать возможность талантливым студентам и выпускникам развиваться в интересных им направлениях: Computer Science, Data Science или Software Engineering.
Курс по C ++ в двух частях в центре читает Валерий Михайлович Лесин, valery-l, преподаватель CS центра и совместной магистратуры ИТМО и JetBrains «Разработка программного обеспечения / Software Engineering», технический директор Simlabs.
Вторая часть поможет освоить большую часть возможностей современного С++. Скорее всего, вы не станете гуру в конце второго семестра, но навыка должно хватить для эффективного использования C++ в большинстве проектов, если плюсы там применимы.
Раскусим новые возможности языка и стандартной библиотеки: move семантику, bind/function, enable_if/if constexpr, сoroutines и другие. Посмотрим на некоторые характерные задачи: многопоточное программирование, использование библиотек в Windows и Linux и другие.
Приятного просмотра!
Центр существует, чтобы дать возможность талантливым студентам и выпускникам развиваться в интересных им направлениях: Computer Science, Data Science или Software Engineering.
Курс по C ++ в двух частях в центре читает Валерий Михайлович Лесин, valery-l, преподаватель CS центра и совместной магистратуры ИТМО и JetBrains «Разработка программного обеспечения / Software Engineering», технический директор Simlabs.
Вторая часть поможет освоить большую часть возможностей современного С++. Скорее всего, вы не станете гуру в конце второго семестра, но навыка должно хватить для эффективного использования C++ в большинстве проектов, если плюсы там применимы.
Раскусим новые возможности языка и стандартной библиотеки: move семантику, bind/function, enable_if/if constexpr, сoroutines и другие. Посмотрим на некоторые характерные задачи: многопоточное программирование, использование библиотек в Windows и Linux и другие.
Приятного просмотра!
+18
Курс по C++ в CS центре, первая часть
3 min
26KComputer Science Center — это совместная инициатива Computer Science клуба при ПОМИ РАН, компании JetBrains и Школы анализа данных Яндекса.
Центр существует, чтобы дать возможность талантливым студентам и выпускникам развиваться в интересных им направлениях: Computer Science, Data Science или Software Engineering.
Курс по C ++ в двух частях в центре читает Валерий Михайлович Лесин, valery-l, преподаватель CS центра и совместной магистратуры ИТМО и JetBrains «Разработка программного обеспечения / Software Engineering», технический директор Simlabs.
Первая часть курса нужна, чтобы нарастить базу по С++: к концу семестра студенты с большой вероятностью получат достаточно навыков программирования на этом языке для решения своих задач. Пока без move semantics, sfinae, но для начала этого, скорее всего, будет достаточно.
Студентам с опытом использования С++ эта часть поможет закрыть пробелы. Например, в линковке, работе с памятью, лямбда-функциях и других темах. В лекциях будут представлены как ретроспектива устоявшихся практик, так и обзор возможностей, которые предоставляют последние стандарты языка. Курс построен так, чтобы студенты разного уровня могли найти в нём новый для себя материал.
Приятного просмотра!
Центр существует, чтобы дать возможность талантливым студентам и выпускникам развиваться в интересных им направлениях: Computer Science, Data Science или Software Engineering.
Курс по C ++ в двух частях в центре читает Валерий Михайлович Лесин, valery-l, преподаватель CS центра и совместной магистратуры ИТМО и JetBrains «Разработка программного обеспечения / Software Engineering», технический директор Simlabs.
Первая часть курса нужна, чтобы нарастить базу по С++: к концу семестра студенты с большой вероятностью получат достаточно навыков программирования на этом языке для решения своих задач. Пока без move semantics, sfinae, но для начала этого, скорее всего, будет достаточно.
Студентам с опытом использования С++ эта часть поможет закрыть пробелы. Например, в линковке, работе с памятью, лямбда-функциях и других темах. В лекциях будут представлены как ретроспектива устоявшихся практик, так и обзор возможностей, которые предоставляют последние стандарты языка. Курс построен так, чтобы студенты разного уровня могли найти в нём новый для себя материал.
Приятного просмотра!
+20
Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации
5 min
220KНа Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.
В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.
Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.
В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.
Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.
+29
Совмещаем изучение английского языка с досугом
7 min
48KМногие люди предлагают различные методики, описывают мобильные приложения, рекомендуют курсы и многое другое, я же хочу рассказать свой личный опыт изучения английского языка на протяжении последних 4 лет.
Как введение могу сказать что более 4 лет назад на самом рассвете моей карьеры в IT я собеседовался в одну всем известную и очень большую иностранную фирму. Как полагается в таком случае собеседование было на английском языке.
Собственно после этого собеседования я принял для себя решение что английский язык для программиста это не просто язык чтения документации и его надо учить так же как и все IT дисциплины.
Как я строил процесс обучения, как он продвигался и какие достигнуты результаты читаем под катом.
Как введение могу сказать что более 4 лет назад на самом рассвете моей карьеры в IT я собеседовался в одну всем известную и очень большую иностранную фирму. Как полагается в таком случае собеседование было на английском языке.
Собственно после этого собеседования я принял для себя решение что английский язык для программиста это не просто язык чтения документации и его надо учить так же как и все IT дисциплины.
Как я строил процесс обучения, как он продвигался и какие достигнуты результаты читаем под катом.
+13
Руководство новичка по эксплуатации компоновщика
32 min
208KDavid Drysdale, Beginner's guide to linkers (http://www.lurklurk.org/linkers/linkers.html).
Цель данной статьи — помочь C и C++ программистам понять сущность того, чем занимается компоновщик. За последние несколько лет я объяснил это большому количеству коллег и наконец решил, что настало время перенести этот материал на бумагу, чтоб он стал более доступным (и чтоб мне не пришлось объяснять его снова). [Обновление в марте 2009: добавлена дополнительная информация об особенностях компоновки в Windows, а также более подробно расписано правило одного определения (one-definition rule).
Типичным примером того, почему ко мне обращались за помощью, служит следующая ошибка компоновки:
Если Ваша реакция — 'наверняка забыл extern «C»', то Вы скорее всего знаете всё, что приведено в этой статье.
Цель данной статьи — помочь C и C++ программистам понять сущность того, чем занимается компоновщик. За последние несколько лет я объяснил это большому количеству коллег и наконец решил, что настало время перенести этот материал на бумагу, чтоб он стал более доступным (и чтоб мне не пришлось объяснять его снова). [Обновление в марте 2009: добавлена дополнительная информация об особенностях компоновки в Windows, а также более подробно расписано правило одного определения (one-definition rule).
Типичным примером того, почему ко мне обращались за помощью, служит следующая ошибка компоновки:
g++ -o test1 test1a.o test1b.o
test1a.o(.text+0x18): In function `main':
: undefined reference to `findmax(int, int)'
collect2: ld returned 1 exit status
Если Ваша реакция — 'наверняка забыл extern «C»', то Вы скорее всего знаете всё, что приведено в этой статье.
+192
Обработка видео на CPU и GPU. Ответы эксперта
6 min
50KВ этом посте мы публикуем ответы эксперта Intel Дмитрия Серкина на заданные вами ранее вопросы по обработке видео на CPU и GPU. Приносим свои извинения за некоторое опоздание — оно связано с большой разницей во времени между нами и Дмитрием.
Как обычно, для удобства поиска вопросы снабжены хабра-именем автора.
+31
Анализ изображений и видео. Сегментация изображений
2 min
25KСегодня мы публикуем восьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.
Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.
Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
- Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
- Основы пространственной и частотной обработки изображений;
- Морфологическая обработка изображений;
- Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
- Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
- Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов;
- Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов.
Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.
+27
Пол Грэм: Как найти идею для стартапа (часть вторая)
7 min
106KTranslation
Данный пост является продолжением первой части перевода одной большой статьи Пола Грэма о том, как найти свою стартап-идею. Это не пошаговая инструкция, а скорее глубокое философское эссе Грема, основанное на его богатом опыте в качестве основателя YCombinator — самом успешном стартап-акселераторе. Продолжаем:
Сознание
Но как определить, есть ли путь «наружу» у идеи? Как понять, является ли это зачатком большой компании или всего лишь продуктом, обреченным на узкую нишу? Часто это не возможно сделать. Фаундеры AirBnb не осознавали в начале, на рынок какого масштаба они покусились. Изначально у них была более узкая идея. Они собирались позволить владельцам сдавать свое пространство во время выставок, конференций. Они не предвидели экспансию этой идеи; она сама себя навязывала постепенно. Все что они знали в начале, что на крючке какая-то рыба. Возможно, это столько же, сколько знали изначально Билл Гейтс и Марк Цукерберг.
+32
Ликбез: методы ресайза изображений
7 min
126KПочему изображение, масштабированное с бикубической интерполяцией, выглядит не как в Фотошопе. Почему одна программа ресайзит быстро, а другая — нет, хотя результат одинаковый. Какой метод ресайза лучше для увеличения, а какой для уменьшения. Что делают фильтры и чем они отличаются.
Вообще, это было вступлением к другой статье, но оно затянулось и вылилось в отдельный материал.
Этот человек сидит среди ромашек, чтобы привлечь ваше внимание к статье.
Вообще, это было вступлением к другой статье, но оно затянулось и вылилось в отдельный материал.
Этот человек сидит среди ромашек, чтобы привлечь ваше внимание к статье.
+87
Введение в архитектуры нейронных сетей
31 min
197KГригорий Сапунов (Intento)
Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.
Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.
План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.
Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.
После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.
+48
От веб-разработчика до специалиста по машинному обучению
12 min
40KНе у каждого хватает смелости поменять освоенную профессию, в которой уже достиг каких-то вершин. Ведь это требует больших усилий, а положительный результат не гарантирован. Полтора года назад мы рассказывали, как один из наших тимлидов серверной разработки переквалифицировался в iOS-программиста. И сегодня мы хотим рассказать о ещё более «крутом повороте»: Алан Chetter2 Басишвили, занимавшийся frontend-разработкой, настолько увлёкся машинным обучением, что вскоре превратился в серьёзного специалиста, стал одним из ключевых разработчиков популярного проекта Artisto, а теперь занимается распознаванием лиц в Облаке Mail.Ru. Интервью с ним читайте под катом.
+62
Компьютерное зрение. Ответы экспертов Intel
15 min
15KДве недели назад мы предложили читателям Хабры задать свои вопросы создателям библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Вопросов было задано много, причем, интересных — значит, эта тема интересует не только компанию Intel, но и широкие массы разработчиков. Без лишних слов переходим к публикации ответов и приглашаем к их обсуждению. А также объявляем авторов лучших вопросов! В самом конце поста.
+17
Краткий курс компьютерной графики: пишем упрощённый OpenGL своими руками, статья 1 из 6
7 min
403KTutorial
Содержание курса
- Статья 1: алгоритм Брезенхэма
- Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
- Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
- Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
- Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
- Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней
Улучшение кода
Official translation (with a bit of polishing) is available here.
Постановка задачи
Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.
Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:
Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.
+194
Топ 10 стажировок для IT-специалистов
4 min
61KПолучение теоретических знаний в университете – дело важное. Но не менее важна возможность протестировать их на практике, особенно если речь о такой прикладной сфере как информационные технологии. Если вы настроены именно на это, то стажировка во время учебы или сразу после выпуска – для вас. А чтобы облегчить ваш поиск, мы, StudyQA, подготовили подборку из 10 лучших стажировок для IT-специалистов. При выборе программ мы принимали во внимание статус компании и условия оплаты.
+8
36 материалов о нейросетях: книги, статьи и последние исследования
8 min
117KЧто делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.
Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.
Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.
+23
Обзор курсов по Deep Learning
11 min
70KПривет, Хабр! Последнее время все больше и больше достижений в области искусственного интеллекта связано с инструментами глубокого обучения или deep learning. Мы решили разобраться, где же можно научиться необходимым навыкам, чтобы стать специалистом в этой области.
+44
Автоматическое распознавание текста в видео
18 min
17KДанная статья является переводом статьи «Automatic text recognition in digital videos» за авторством Райнера Линхарта и Франка Штубера, Университет Маннхайма, Германия.
Мы занимаемся разработкой алгоритмов для автоматической сегментации символов в фильмах, которые извлекают текст из предисловия, титров и заключения. Наши алгоритмы используют стандартные символы текста в видео, чтобы повысить качество сегментации и, как следствие, эффективность распознавания. Как результат мы имеем отдельные символы из кадров. Их можно проанализировать с помощью любого ПО OCR. Результаты распознавания нескольких экземпляров одного и того же символа во всех последующих кадрах объединяются для повышения качества распознавания и для вычисления конечного результата. Мы протестировали наши алгоритмы в серии экспериментов с видеоклипами, записанными с телевизора, и достигли хороших результатов сегментации.
Краткий обзор
Мы занимаемся разработкой алгоритмов для автоматической сегментации символов в фильмах, которые извлекают текст из предисловия, титров и заключения. Наши алгоритмы используют стандартные символы текста в видео, чтобы повысить качество сегментации и, как следствие, эффективность распознавания. Как результат мы имеем отдельные символы из кадров. Их можно проанализировать с помощью любого ПО OCR. Результаты распознавания нескольких экземпляров одного и того же символа во всех последующих кадрах объединяются для повышения качества распознавания и для вычисления конечного результата. Мы протестировали наши алгоритмы в серии экспериментов с видеоклипами, записанными с телевизора, и достигли хороших результатов сегментации.
+10
Как пройти собеседование в компанию мечты? Советы от тимлидов IT-компаний
6 min
37K16-17 июля в 95 км от Москвы пройдёт конференция для python-разработчиков PYCON RUSSIA. Традиционно мы делаем серию интервью с докладчиками и организаторами.
В первом посте мы спросили тимлидов четырёх разных компаний, на что они обращают внимание во время собеседований, какие ошибки допускают кандидаты, как понять, что человек подходит в команду, и чего никогда нельзя делать во время интервью. На вопросы ответили: CTO в компании «Точка» Данила Штань, руководитель разработки в ЦИАН Михаил Юматов, руководитель группы Python-проектов в Rambler&Co Олег Чуркин и руководитель PyCharm Community в JetBrains Андрей Власовских.
В первом посте мы спросили тимлидов четырёх разных компаний, на что они обращают внимание во время собеседований, какие ошибки допускают кандидаты, как понять, что человек подходит в команду, и чего никогда нельзя делать во время интервью. На вопросы ответили: CTO в компании «Точка» Данила Штань, руководитель разработки в ЦИАН Михаил Юматов, руководитель группы Python-проектов в Rambler&Co Олег Чуркин и руководитель PyCharm Community в JetBrains Андрей Власовских.
+13
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity