Уже послезавтра, 14 мая, стартует новый поток курса Python для веб-разработки, поэтому мы решили поделиться переводом о не совсем очевидной, но интересной области разработки сайтов — анимации анимации. Автор не просто даёт готовый рецепт, но шаг за шагом показывает, как сделать анимацию прокрутки плавной и приятной. Эта статья больше о концепции, которая поможет вам по-другому взглянуть на вашу анимацию. Так случилось, что этот конкретный пример демонстрирует бесконечную прокрутку, в частности, «идеальную» бесконечную прокрутку колоды карт без дублирования какой-то из них.
Школа Computer Science. Скидка 10% по коду HABR
Полная разборка AirTag или Что внутри «брелка» от Apple
Самый миниатюрный продукт Apple, о котором долгое время ходили слухи (но это не электронный ключ), наконец-то добрался до Саманты Голдхарт — автора статьи, переводом которой мы делимся в преддверии нового старта курса по iOS-разработке.
Добро пожаловать, AirTag! Интересно будет посмотреть, как AirTag со сменной батареей (Да! Это первая сменная батарея в продуктах Apple за последние годы!) будет выглядеть в сравнении с проверенными продуктами.
Тождество Эйлера — самое красивое математическое уравнение
Мы уже писали об удивительном свойстве числа e, которое может помочь, когда вслепую из конечного числа вариантов нужно выбрать единственный вариант. Сегодня, в преддверии старта нового потока курса "математика для Data Science", давайте вспомним о тождестве Эйлера — по праву самом красивом уравнении, важное место в котором занимает число e, но не только оно. Представьте на секунду, что вы почти ничего не знаете о математике, только начинаете открывать её бесконечную красоту — и наслаждайтесь.
Погружаемся в логические свойства CSS
Поддержка логических свойств CSS со временем становится лучше. Однако мне по-прежнему трудно запомнить их, когда использую их в проекте. Что означают start и end? Несколько сложно охватить все детали без проб и ошибок.
В этой статье я нацелен прокачать вас и пробежаться по использованию логических свойств, чтобы возникло твёрдое понимание, у дизайнеров, говорящих на английском и арабском языках. Я попытался придумать визуальное объяснение логических свойств, которое, надеюсь, будет понятным. Готовы? Погружаемся!
Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению: обзор зарплат и вакансий в 2021
Привет, Хабр! Мы продолжаем свою серию аналитических статей о рынке зарплат и вакансий в IT. И сегодня на очереди ML-инженер, или специалист по машинному обучению, тем более, что 23 марта Skillfactory запускает новый поток продвинутого курса Machine Learning и Deep Learning.
Machine Learning Engineer – специальность № 1 в разработке и проектировании сложных систем, которая в декабре 2020 года занимала 38,54 % вакансий отрасли и примерно 9 % всех вакансий на российском рынке IT. Так давайте разберёмся, сколько на самом деле получают специалисты по машинному обучению, как попасть в ML и куда можно развиваться. Поехали!
Как новая нейронная сеть Facebook решает дифференциальные уравнения
Два исследователя Facebook из Парижа создали для FB новую нейронную сеть, способную решать сложные математические уравнения, даже те, которые имеют дело с интегральным исчислением. Их работа описана в статье от 2 декабря, опубликованной в архиве arXiv (хранилище научных исследований под управлением Корнельского университета). Это еще один большой шаг вперёд для нейронных сетей.
Если нарисуем такие графы, сможем навсегда изменить компьютеры
Инженеры могли бы использовать этот прорыв в теории графов для разработки невероятно эффективных квантовых компьютерных микросхем.
Доцент кафедры информатики в Копенгагенском университете Джейкоб Холм просматривал доказательства из научной статьи, опубликованной в Интернете в октябре 2019 года им и его коллегой Евой Ротенберг (доцентом кафедры прикладной математики и информатики Датского технического университета), и обнаружил, что их результаты невольно дали решение многовековой проблемы графов.
Как превратить Google-таблицы в REST API и использовать их с React-приложением
Взаимодействовать с API никогда не было просто. Но использовали ли вы когда-нибудь React для отправки формы в Google-таблицы? Если нет, то этот туториал для вас.
Сегодня мы поговорим о том, как отправлять данные формы из React в Google-таблицы, так же как вы отправляете данные с помощью REST API.
Обнаружение эмоций на лице в браузере с помощью глубокого обучения и TensorFlow.js. Часть 2
В предыдущей статье мы узнали, как использовать модели ИИ для определения формы лиц. В этой статье мы используем ключевые ориентиры лица, чтобы получить больше информации о лице из изображений.
В этой статье мы используем ключевые ориентиры лица, чтобы получить больше информации о лице из изображений. Мы используем глубокое обучение на отслеженных лицах из набора данных FER+ и попытаемся точно определить эмоции человека по точкам лица в браузере с помощью TensorFlow.js.
Соединив наш код отслеживания лица с набором данных об эмоциях на лице FER, мы обучим вторую нейросетевую модель определять эмоции человека по нескольким трехмерным ключевым точкам.
Как за 60$ создать систему распознавания лиц с помощью Python и Nvidia Jetson Nano 2GB
Новый набор инструментов для разработчиков Nvidia Jetson Nano 2GB представляет собой одноплатный компьютер с графическим ускорителем стоимостью 59$, работающий под управлением программного обеспечения с искусственным интеллектом.
Производительность, которую вы можете получить от одноплатного компьютера за 59$ в 2020 году, просто потрясающая. Давайте попробуем использовать этот продукт, чтобы собрать простой вариант домофона, который будет отслеживать всех людей, подходящих ко входной двери вашего дома. С помощью алгоритма распознавания лиц система мгновенно узнает, приближался ли когда-нибудь в прошлом к вашей двери этот человек, даже если в прошлый визит он был одет по-другому.
Вещество, которое может вызвать технологическую революцию
Что, если я скажу, что существует материал, который может стать самым мощным в мире ракетным топливом с удельной энергией, в двадцать раз превышающей удельную энергию двигателей Space Shuttle? Или что этот же материал может стать первым в мире веществом, проявляющим свойства сверхпроводимости при комнатной температуре, и что, если данная технология будет реализована, это будет такой гигантский шаг вперёд, что компьютеры станут в тысячи раз мощнее, чем сегодня? Этот прорыв поможет нам, наконец, воплотить вековую мечту человечества о ядерной энергетике. Применение такого материала не только сделало бы нынешние энергетические установки более безопасными и эффективными, но и полностью преобразили бы такие отрасли, как медицина и транспорт. Впервые гипотеза о возможности существования такого вещества была выдвинута ещё в 1935 году. И с тех пор учёные, не жалея времени и сил, пытаются проложить пути к его созданию. Сегодня мы, возможно, стали на шаг ближе к созданию такого вещества.
10 инструментов разработчика, которые вам наверняка понадобятся
Мы разработчики и у нас хватает задач, которые нужно делать ежедневно, когда мы кодим. Вот почему нам определённо понадобятся некоторые инструменты, чтобы сделать жизнь проще и помочь повысить производительность. В Интернете есть много таких инструментов, которые имеют много преимуществ. В этой статье нет технического хардкора, но есть список некоторых полезных тулзов для разработчика, о которых вы, вероятно, не знаете. Давайте сразу к делу.
Шахматные алгоритмы, которые думают почти так же, как человек, только лучше
Когда создавались первые вычислительные машины, их воспринимали только как дополнение к человеческому разуму. И до недавнего времени так и было. Программисты учили компьютеры играть в шахматы с 1960-х годов. И тогда победа у игрока-новичка уже считалась большим прогрессом. О серьёзных матчах даже не задумывались.
В 1980-х программа Belle достигла рейтинга Эло в 2250 пунктов, что примерно соответствует рейтингу мастера спорта. И с того времени развитие компьютерных шахмат вышло на совершенно новый уровень.
Сначала честь человечества не смог защитить Гарри Каспаров в 1996 году, а сегодня уже создана нейросеть с рейтингом около 5000 Эло, что в разы превосходит даже сильнейших игроков.
Сегодня разберёмся, как работают шахматные алгоритмы и почему нейросеть Alpha Zero думает практически так же, как человек, только лучше.
Мы уже знаем, как построить машину времени
Это всего лишь вопрос времени, когда мы построим то, что сможет перенести нас в далёкое будущее.
В сентябре 2015 года космонавт Геннадий Падалка в последний раз вернулся на Землю. Он только что завершил свою шестую миссию в космосе и побил рекорд общего времени, проведённого за пределами атмосферы Земли: 879 дней. И из-за этих 2,5 лет, проведённых на орбите планеты на высоких скоростях, Падалка также стал путешественником во времени, испытывая общую теорию относительности Эйнштейна в действии.
«Когда г-н Падалка вернулся, он обнаружил, что Земля находится на 1/44 секунды в будущем, – объясняет Дж. Ричард Готт, физик из Принстона и автор книги „Time Travel in Einstein’s Universe“, – Он буквально путешествовал… в будущее». Быть на долю секунды моложе, чем если бы он остался на Земле, не является чем-то невероятным, тем не менее это дало Падалке звание «нынешнего рекорда путешественника во времени», согласно Готту.
Хотя это и не совсем заряжённый плутонием DeLorean, путешествие во времени – совсем не фантастика. Настоящие астрофизики, такие как Готт, почти уверены, что знают, как построить машину времени, и высокая скорость – намного, намного быстрее, чем орбитальный полёт Падалки, – является ключевым ингредиентом.
10 полезных расширений для дата-сайентистов
Каждый специалист по Data Science тратит большую часть своего времени на визуализацию данных, их предварительную обработку и настройку модели на основе полученных результатов. Для каждого исследователя данных именно эти моменты – самая сложная часть процесса, поскольку хорошую модель можно получить при условии, что вы точно выполните все эти три шага. И вот 10 очень полезных расширений Jupyter Notebook, которые помогут вам выполнить эти шаги.
Кибервойна. Когда 500 Кб кода страшнее межконтинентальной ракеты
Привет, Хабр! Мы искренне поздравляем всех хабровчан с Днём защитника Отечества! И сегодня подготовили интересный тематический материал.
«Война никогда не меняется». Думаю, все узнали интро из Fallout. Но действительно ли это так? Ведь за последние 20 лет военная сфера изменилась настолько сильно, что практически не имеет ничего общего с масштабными конфликтами прошлого века. Сегодня мы поговорим о современных высокотехнологичных элементах военных действий – так называемой «кибервойне».
Стучимся в дверь к Тьюрингу: квантовые компьютеры и машинное обучение
Нули, единицы, положительные и отрицательные значения. Переключатели, одни из которых включены, а другие выключены. Мы все привыкли видеть компьютеры и пользоваться ими. Каждый год гиганты индустрии – Intel, AMD, ARM и NVIDIA – выпускают следующее поколение своих топовых кремниевых соединений, расширяя возможности традиционных компьютеров, которые мы знаем сегодня. Но даже их вычислительным возможностям есть определенный предел. Пробить этот «стеклянный потолок» возможно помогут квантовые технологии, детальный обзор которых и представлен в этой статье.
Как воскресить раннюю электронную музыку с помощью Arduino?
Этот проект вдохновлён ранней электронной музыкой и звуковыми эффектами, созданными радиофонической мастерской BBC в 1960-х годах. До того как синтезаторы стали обычным делом, чтобы услышать невиданные звуки, использовали сочетание промышленного испытательного оборудования и фокусов с магнитной лентой. Тестовые генераторы и «найденные звуки» давали сырой аудиоматериал, который зацикливался, реверсировался, ускорялся и замедлялся с помощью нескольких магнитофонов, чтобы получить жуткие, неестественные звуки, сопровождающие радио- и телепрограммы того времени.
В своём проекте с помощью микроконтроллера Arduino я смоделировал три винтажных тестовых генератора; весь проект можно собрать меньше чем за 15 фунтов стерлингов [около полутора тысяч рублей]. Исполнению не хватает эстетического очарования и аналогового звука реальных вещей, но я сохранил тактильное управление руками, которого нет в программных плагинах, и по самой его сути все потроха проекта можно хакнуть, отремонтировать и обновить.
Как избежать «парадокса убитого дедушки» или Квантовая механика решает загадки путешествия во времени
Путешествия во времени давно стали основным жанром фильмов, романов и телевизионных шоу, которые служили всем: от заднего плана до подростковых весёлых комедий, таких как «Назад в будущее», и вдумчивого созерцания в новелле Рэя Брэдбери «И грянул гром». Часто эти истории сосредотачиваются вокруг одного аспекта путешествия во времени – возможных последствий того, что путешественник во времени поменяет прошлые события, в результате чего по возвращении в будущее произойдёт кошмарный сценарий, влияя на способность вообще путешествовать в прошлое.
Эта дилемма, известная как «парадокс убитого дедушки», отражает главное возражение философов и физиков против путешествий во времени – возможное нарушение причинности. В то время как само путешествие во времени остаётся в области чистой спекуляции, возможные результаты нарушения принципа причинности и то, как природа может предотвратить их, являются горячо обсуждаемыми темами, с такими известными физиками и философами, как Стивен Хокинг и Кип Торн, размышляющими о возможных решениях. Возможно ли, что «многомировая» интерпретация квантовой механики может спасти несчастного (и неуклюжего) путешественника во времени?
Как распознать рукописный текст с помощью ИИ на микроконтроллерах
Распознавание рукописных цифр с помощью TensorFlow и MNIST стало довольно распространённым введением в искусственный интеллект (ИИ) и ML. «MNIST» — это база данных, которая содержит 70 000 примеров рукописных цифр. Она широко используется как источник изображений для обучения систем обработки изображений и программного обеспечения для машинного обучения.
Хотя учебные пособия по ML с использованием TensorFlow и MNIST стали привычными, до недавнего времени они обычно демонстрировались в полнофункциональных средах обработки с архитектурой x86 и графическими процессорами класса рабочих станций. Однако сегодня можно создать полнофункциональное приложение для распознавания рукописного ввода MNIST даже на 8-разрядном микроконтроллере. Чтобы продемонстрировать это, мы собираемся создать полнофункциональное приложение для распознавания рукописного ввода MNIST, используя TensorFlow Lite для получения результатов ИИ на маломощном микроконтроллере STMicroelectronics на базе процессора ARM Cortex M7.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Works in
- Registered
- Activity