В JavaScript есть немало моментов, вызывающих вопрос «Чего???». Несмотря на то что у большинства из них есть логическое объяснение, если вы вникнете, они всё равно могут удивлять. Но JavaScript точно не заслуживает возмутительных шуток. Например, иногда мы видим такие шутки:

В этом случае критика абсолютно не заслужена. Давайте разбираться почему.

Каждый год я дарю брату рождественские подарки необычным способом. Это началось как шутка на Рождество, но в конце концов дошло до того, что я превращаю подарок в настоящее испытание. В прошлом году я заставил его писать и звонить подаркам, чтобы узнать, готовы ли они к открытию. За год до этого мой брат должен был провести некоторые исследования пород собак Американского клуба собаководов и воспользоваться их результатами, чтобы понять, в каком порядке открывать свои подарки. Но… в этом году всё по-другому.

Я решил воспользоваться своим опытом программиста, чтобы подарить брату неповторимое рождественское утро с эффектом погружения. Я сделал игру, в которую брат сможет играть на своём телефоне, чтобы понять, как открывать свои подарки. В чём прикол? Единственная возможность управления игрой — это команды голосовому помощнику Alexa через Echo.

Привет, Хабр! Сегодня хотим представить вам некоммерческий открытый датасет, собранный командой студентов магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС и Zavtra.Online (подразделении SkillFactory по работе с вузами) в рамках первого учебного Дататона. Мероприятие проходило как один из форматов командной практики. Данная работа заняла первое место из 18 команд.

Датасет содержит полный список объектов торговли и услуг в Москве с транспортными, экономическими и географическими метаданными. Исходная гипотеза состоит в том, что близость объекта к транспортным узлам является одним из важнейших показателей и ключевым фактором экономического успеха. Мы попросили команду детально описать свой опыт сбора такого датасета, и вот что получилось.

TLTR: Ближе к концу статьи вы найдёте информативные графики, карты и ссылки.

… а также глубокого обучения на основе облачных вычислений и акустического моделирования

Для выращивания тканей органов из клеток в лаборатории исследователям нужен неинвазивный способ удержания клеток в одном месте. Одним из перспективных подходов является акустическое структурирование, которое предполагает использование акустической энергии для позиционирования и удержания клеток в желаемом положении по мере их развития в ткани. Применяя акустические волны к микрожидкостным устройствам, исследователи превратили ячейки микронного масштаба в простые паттерны, такие как прямые и решетки.

Мы с коллегами разработали комбинированный подход к глубокому обучению и численному моделированию, который позволяет расположить клетки в гораздо более сложные схемы нашей собственной архитектуры. Мы сэкономили недели усилий, проделав весь рабочий процесс в MATLAB и используя параллельные вычисления для ускорения таких ключевых этапов, как генерация обучающего набора данных с нашего тренажёра и обучение нейронной сети глубокого обучения.

Игры по спецификации — это поведение, удовлетворяющее буквальной спецификации цели без достижения намеченного результата. У всех нас есть опыт игры по спецификации, даже если не под этим названием. Возможно, читатели слышали миф о царе Мидасе и о золотом прикосновении, в котором царь просит, чтобы всё, к чему он прикасается, превращалось в золото, но вскоре обнаруживает, что даже еда и напитки превращаются в металл в его руках. В реальной жизни, когда учащийся получает вознаграждение за хорошую работу над домашним заданием, он может скопировать другого студента, чтобы получить правильные ответы, вместо того чтобы изучать материал — и таким образом использовать лазейку в спецификации задания. 

Во время Чемпионата мира по регби в 2019 году я сделал небольшой научный проект Data Science, чтобы попытаться спрогнозировать результаты матчей, написав о нем здесь. Я развил проект до примера от начала до конца, чтобы продемонстрировать, как развернуть модель машинного обучения в виде интерактивного веб-приложения.

В наши дни GitHub — это универсальное хранилище всего, что связано с веб-разработкой. Фреймворки, демоверсии, всевозможные коллекции — вероятно, нет ничего такого, что вы не могли бы найти на GitHub. Однако в этом огромном количестве и заключается проблема. Есть классные вещи, о которых вы, вероятно, никогда не услышите просто потому, что репозиториев много. Сегодня, специально к старту нового потока курса по веб-разработке мы делимся подбокой некоторых из самых популярных репозиториев GitHub, о которых вы должны знать, каждый из которых имеет по крайней мере ~30 000 звёзд.

2020-й подходит к концу. Настало время подвести итоги, но не одного года, а целого десятилетия. Оно оказалось очень продуктивным в плане развития разнообразных технологий. Мы составили список технологий, которые сделали 2010-2020-е годы такими, какими мы их знаем.

Дисклеймер. Мы не претендуем на абсолютную объективность. Предлагаемый список — это исключительно мнение нашей команды.

Итак, не будем долго рассусоливать — поехали!

Как правило, программисты хотят минимизировать время выполнения кода. Но в 1962 году венгерский математик Тибор Радо поставил противоположную задачу. Он задался вопросом: как долго может выполняться простая компьютерная программа, прежде чем она закончит работу? Радо назвал эти максимально неэффективные, но все же функциональные программы «усердными бобрами».

Поиск таких программ — жутко отвлекающая головоломка для программистов и других любителей математики с тех пор, как она была обнародована в колонке Computer Recreations в журнале Scientific American в 1984 году. Но за последние несколько лет игра в усердного бобра, как её называют, сама по себе стала объектом изучения, поскольку она связана с самыми возвышенными понятиями и открытыми проблемами в математике.

Цель игры «Усердный бобёр» — найти компьютерную программу, которая работает максимально долго. Её поиски удивительным образом связаны с некоторыми глубочайшими вопросами и понятиями в математике.

Последние несколько недель я работал над своим сайтом и хотел придать ему некоторый динамизм. Эта статья не о создании веб-страницы. Я покажу готовые сниппеты с объяснениями.

Рефлексия в Java — это специальное API из стандартной библиотеки, которая позволяет получить доступ к информации о программе во время выполнения.

Большинство программ так или иначе пользуются рефлексией в различных его видах, ведь его возможности трудно уместить в одной статье.

Многие ответы заканчиваются на этом, но что более важно, это понимание вообще концепции рефлексии. Мы гонимся за короткими ответами на вопросы, чтобы успешно пройти собеседование, но не понимаем основы — откуда это взялось и что именно понимать под рефлексией.

В этой статье мы коснемся всех этих вопросов применительно к аннотациям и на живом примере увидим как использовать, находить и писать свою.

Я начал писать код в моей комнате родительского дома, когда мне было 14. Помню, как читал всё, что мог достать с помощью своего медленного соединения с Интернетом. Затем, когда мне было 20, я подписал первый контракт, став веб-разработчиком и изучая PHP и JavaScript. Мне потребовалось 18 лет, чтобы осознать, что кодинг — только часть профессии. Заметьте, я по-прежнему наслаждаюсь кодингом. Не думаю, что когда-нибудь перестану программировать, даже если это станет просто моим хобби, но есть нечто гораздо большее, чем код. Вот почему я хочу поделиться своим опытом. Я думаю, что иногда разработчики усваивают эти уроки слишком поздно.

Прошлую неделю я провёл в поиске приложения для заметок, которое было бы идеально для использования каждый день. После некоторого обширного исследования я нашёл на рынке множество хороших вариантов. Задача свелась к анализу различных параметров приложений, чтобы найти подходящее.

Каждое приложение имеет свои недостатки и преимущества. Некоторые параметры, от которых зависит качество приложений, — это синхронизация в реальном времени, возможность совместной работы, поддержка Markdown, возможность писать быстро, поиск по тексту, аннотирование изображений, безопасность и приватность, небольшая стоимость и другие параметры. Присмотримся к 8 лучшим приложениям для заметок, которые помогут найти идеальное для вас решение.

Привет, Хабр! Я хочу рассказать тебе историю о давних временах. Был 1891 год. Малоизвестный тогда сербско-американский ученый по имени Никола Тесла разработал устройство, генерирующее и передающее электричество без проводов. Катушка Тесла была прототипом технологии его же авторства, эта катушка считалась Священным Граалем передачи энергии.

Сегодня революция в науке возродила необыкновенную идею Теслы, которая когда-то считалась несбыточной мечтой и перспективы невероятно привлекательны.

Если вы хотите написать приятный глазу сайт, достаточно ли немного фантазии с CSS и HTML? Большинство из нас ответили бы на этот вопрос ← нет. Мы хотим картинок, много картинок! Когда мы смотрим на большой сайт интернет-магазина или просто пост блога, наши взгляды естественным образом притягивают изображения между строками текста. Изображения помогают проиллюстрировать идеи, юмор или показывают детали товара, который мы покупаем.

В постоянно меняющемся, эволюционирующем мире приложений отдавать полусырые релизы пользователям — не вариант. Именно здесь на первый план выходит управление релизом. Данный материал от одного из менеджеров компании Hike, рассказывает о трейн-релизах и о стратегии ветвления, вводя в курс дела тех, кто хочет расширить свою зону компетенции и получить представление об управлении проектом.

В этой статье я покажу, как я превратил свой стол с ручной регулировкой высоты в автоматизированный стол с Интернетом вещей. Я расскажу, как подобрать размеры и запустить моторы, а также как подключить ваше устройство IoT к Google при помощи Heroku в качестве публичного интерфейса.

Если коротко, у этого проекта две особенности. Первое: стол подключается из Google Smart Home к Heroku с помощью голосовых команд, и второе: Heroku и собственно стол общаются по протоколу Интернета вещей MQTT. MQTT — хорошее решение для Интернета вещей, а также для преодоления некоторых других препятствий, с которыми нам придётся столкнуться.

Прежде всего скажу, что я делал этот проект, просто чтобы поразвлечься. Надеюсь, вы найдёте статью занимательной и она послужит вам мотивацией, чтобы найти время и сделать что-то своё.

Привет, Хабр! Сегодня я расскажу, как развивается сфера Data Science. 2020 год стал переломным не только для мира в целом, сфера данных активно совершенствуется и сегодня можно уже подводить итоги года. Встречайте тренды DS в 2020-2021 году.

В 1983 году группа молодых людей из Милуоки прославилась взломом нескольких высококлассных компьютерных систем, включая Национальную лабораторию Лос-Аламоса и Мемориальный онкологический центр им. Слоуна Кеттеринга. Сегодня, в день старта нового потока курса Этичный хакер делюсь с вами их историей.

В 1983 году в технотриллере WarGames Дэвид Лайтман, которого играет тогда ещё молодой Мэтью Бродерик, сидит в своей спальне, погружаясь в компьютер квадратной формы с 8-битным процессором Intel. Когда текст пробегает по экрану, лицо Дэвида светится; он думает, что взломал компанию по производству видеоигр, но на самом деле подросток имеет дело с военным суперкомпьютером. «Поиграем в игру?» — зловеще спрашивает компьютер. В развязке фильма был спровоцирован обратный отсчёт до Третьей мировой войны.

В том же году, когда этот фильм вышел на экраны, группа подростков и молодых людей из Милуоки играла в свою игру. Как и персонаж Бродерика, эти пригородные учёные-технологи, получившие название 414, в поиске новых игр взломали большие сетевые компьютерные системы, используемые известными организациями. И точно так же то, что начиналось как безобидное веселье, имело очень ощутимые последствия. В конце концов группа была поймана ФБР за взлом около дюжины правительственных и промышленных систем. Среди них были Мемориальный онкологический центр Слоана Кеттеринга и Лос-Аламосская национальная лаборатория — исследовательский центр ядерного оружия, на котором производились атомные бомбы, применявшиеся во время Второй мировой войны.

Когда я только начал своё путешествие к науке о данных, я потратил много времени на то, чтобы понять, с чего начать, что я должен узнать в первую очередь и какие ресурсы должен использовать. За последние два года я узнал несколько вещей, о которых хотел знать раньше, например о том, стоит ли сначала сосредоточиться на программировании или статистике, какие ресурсы я должен использовать для изучения новых навыков, как я должен подходить к изучению этих навыков и так далее. Таким образом, эта статья написана, чтобы дать направления и идеи для тех, кто изучает Data Science.