Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

TensorFlow 1.0 с моделью нейросети нового поколения Inception поддерживает аппаратное ускорение на DSP Hexagon в мобильных процессорах Qualcomm Snapdradon 820. Скорость работы приложений вроде Prism и программ машинного зрения увеличится в 8 и более раз, а энергопотребление снизится в 4 раза. Фильтры от нейросетей можно будет накладывать на видео почти в реальном времени

На первой конференции для разработчиков TensorFlow Dev Summit компания Google объявила о выходе мажорного релиза библиотеки TensorFlow 1.0, обратно несовместимого с предыдущими версиями. Это значит, что программы, работавшие на версиях TensorFlow 0.n, могут не работать на версии TensorFlow 1.0. Разработчики из Google говорят, что изменения в API были необходимы «для обеспечения внутренне согласованных программных интерфейсов», и больше такого не повторится: ломающих обратную совместимость изменений в будущих версиях 1.x не планируется. Сейчас разработчикам рекомендуется изучить руководство по миграции и использовать скрипт для преобразования.

TensorFlow — свободная программная библиотека для машинного обучения в применении к различным видам задач на восприятие и понимание языка. В данный момент она используется в научно-исследовательской работе и в десятках коммерческих продуктов Google, в том числе в Google Search, Gmail, Photos, Youtube, Translate, Assistant, а так же всевозможных системах распознавания, в том числе распознавания речи.

Добрый день! Это второй дайджест материалов по машинному обучению и анализу данных. Несмотря на праздники на этой неделе было много интересного.

Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. (пс: на фотографии вы можете наблюдать заседание ложи в одном из тайных храмов в Москве).

Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.

Книги, которые должен прочитать Java программист: от новичка до профессионала

[Примечание переводчика: термины градации «профессионализма» оставлены англоязычные в связи с трудностью их адекватного перевода на русский и несовпадением с привычными Junior-Middle-Senior-Lead. Перевод достаточно вольный — если знаний языка хватает, то лучше читать оригинал, как и советует автор. Оба языка для меня не родные, так что про ошибки сообщайте в личку — исправим. Здесь и далее в квадратных скобках примечания переводчика]

Я заметил, что в последние месяцы я рекомендую одни и те же книги как новичкам, так и опытным разработчикам. Поэтому я решил составить список этих книг. Они составили мне неплохую компанию в процессе моего роста от новичка до сегодняшнего уровня (какой-бы он не был :) )

Каждый, кто пользуется командной строкой Linux, встречался со списками полезных советов. Каждый знает, что повседневные дела вполне можно выполнять эффективнее, да только вот одно лишь это знание, не подкреплённое практикой, никому не приносит пользы.

Как выглядят типичные трудовые будни системного администратора, который сидит на Linux? Если абстрагироваться от всего, кроме набираемых на клавиатуре команд, то окажется, что команды эти постоянно повторяются. Всё выходит на уровень автоматизма. И, если даже в работе есть что улучшать, привычка противится новому. Как результат, немало времени уходит на то, чтобы делать так, как привычнее, а не так, как быстрее, и, после небольшого периода привыкания – удобнее. Помнить об этом, сознательно вводить в собственную практику новые полезные мелочи – значит профессионально расти и развиваться, значит – экономить время, которое можно много на что потратить.

Перед вами – небольшой список полезных приёмов работы с командной строкой Linux. С некоторыми из них вы, возможно, уже знакомы, но успели их позабыть. А кое-что вполне может оказаться приятной находкой даже для знатоков. Хочется надеяться, что некоторые из них будут вам полезны и превратятся из «списка» в живые команды, которыми вы будете пользоваться каждый день.

Всем доброго времени суток. Продолжаем разбор заданий с сайта Exploit Exercises, и сегодня будут рассмотрены основные типы бинарных уязвимостей. Сами задания доступны по ссылке. На этот раз нам доступны 24 уровня, по следующим направлениям:

• Network programming
• Byte order
• Handling sockets
• Stack overflows
• Format strings
• Heap overflows

Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. Есть и видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!

Ребят, мы построили систему охлаждения для своего ЧПУ и делимся с вами всей документацией на случай, если вы захотите такую же.

Большинство представителей ИТ-сферы зарабатывают хорошие деньги. Этого нельзя сказать об абсолютно всех «технарях», но в большинстве случаев это так. Крупные и не очень компании готовы платить тысячи долларов в месяц за хорошего профессионала — программиста, электронщика, специалиста по информационной безопасности. Хорошо платят своим сотрудникам американские компании, например, те, что расположены в Кремниевой долине или других регионах с максимальной концентрацией стартапов на квадратный метр.

Но сотрудники все равно не слишком довольны. Дело в том, что такие места характеризуются высокими ценами на все: на жилье, продукты питания, обучение. И человек с заработной платой, которая может считаться очень хорошей по стандартам любой страны в той же Кремниевой долине, в Сан-Франциско, чувствует себя не слишком обеспеченным. Например, один из программистов компании Twitter заявляет, что ему сложно прожить на $160 000 в год. Денег не хватает ни на что.

В этой статье хотелось бы рассказать о необходимом в работе ПО, а заодно дать маленькую вводную по g-коду. Опять прошу простить непрофессионала, могу что-то упустить, а в чем-то быть неточным. С другой стороны, все описанное в моих статьях — исключительно личный опыт, и он точно работает в приближенных к офисно-гаражно-домашним условиях на простых китайских фрезерах с ЧПУ.

Поскольку я давно собрал для себя ЧПУ станок и давно и регулярно эксплуатирую его для хоббийных целей, то мой опыт, надеюсь, будет полезен, как и исходные коды контроллера.

Постарался написать только те моменты, которые лично мне показались важными.

Ссылка на исходники контроллера и настроенную оболочку Eclipse+gcc и пр. лежат там же, где ролик:

*почти

Бодрый день, дамы и господа. Я наконец решил, что негоже мне сидеть в рид-онли, когда у меня в голове зреет столько полезных и нужных комментариев, и пора получить инвайт. А значит, надо писать пост. О чём? Конечно же, о том, что я люблю и знаю — об играх. Конкретно — о головоломках.

Огромный недостаток головоломки по сравнения с какими-нибудь ММОРПГ — очень малая реиграбельность. Я всегда думал, что технология стирания памяти в «Вечном сиянии чистого разума» использовалась не по назначению. Вместо того, чтобы изжить из воспоминаний какую-то женщину, не лучше ли забыть своё прохождение любимой игры, а потом пройти её заново? К сожалению, пока что это фантастика. Поэтому всё, что я могу — изнывая от ностальгии, в письменной форме вспоминать все эти прекрасные вещи, вернуться к которым мне, увы, не суждено.

Учитывая «одноразовость» головоломок, тем более странно и в чём-то даже преступно, что о замечательнейших представителях этого жанра узнаёшь практически случайно. Мой пост имеет целью исправление этой несправедливости, и я как раз заканчиваю затянувшееся предисловие и перехожу к сути.

Веcной прошлого года появились слухи о том, что в новую операционную систему от Microsoft интегрировали Linux. В это поверило не так много пользователей, и зря — слухи оказались правдой. В конце марта 2016 года Microsoft подтвердила эту информацию. Тогда было объявлено, что пользователи Windows 10 смогут работать с командным интерпретатором Linux, то есть bash. Это означает, что в Windows есть встроенный загрузчик ELF-файлов, а также среда для исполнения таких файлов, плюс стандартные инструменты вроде ssh, grep, sed, и awk. Эталонной системой было решено выбрать Ubuntu Linux.

Речь тогда шла о полноценной подсистеме Linux, а не каких-то эмуляторах либо виртуальных машинах. Сначала новую возможность опробовали пользователи предварительных релизов Windows, а с выходом Anniversary update — все остальные. Сейчас, кроме Ubuntu Linux, в Windows появилась возможность работать и с OpenSUSE. Конечно, если вы не работаете с Windows, то и положительных эмоций особо не будет, но если работаете, плюс нужен еще и Linux, то эта новость может оказаться полезной.

Честно признаться, у меня не было планов писать и публиковать эту статью, но, после того, как за два месяца увидел в ближнем кругу коллег 5 штук свежеприобретённых телефонов от Xiaomi, и недавнюю статью на Geektimes, рекламирующую управление умным домом от Xiaomi, ко мне пришла совесть и, сцуко, потребовала поделиться знанием с остальными.

В статье я хочу познакомить читателя с задачей идентификации: пройтись от основных определений до реализации одной из недавних статей в данной области. Итогом должно стать приложение, способное искать одинаковых людей на фотографиях и, что самое главное, понимание того, как оно работает.

Преимущественно медиафайлы. На полном серьезе, без шуток.

Введение

Бывает, случается так, что вы хотите скачать альбом 2007 года исполнителя, который кроме вас известен 3.5 людям, какой-нибудь испанский ска-панк или малопопулярный спидкор европейского происхождения. Находите BitTorrent-раздачу, ставите на закачку, быстро скачиваете 14.7%, и… все. Проходит день, неделя, месяц, а процент скачанного не увеличивается. Вы ищете этот альбом в поисковике, натыкаетесь на форумы, показывающие ссылки только после регистрации и 5 написанных сообщений, регистрируетесь, флудите в мертвых темах, вам открываются ссылки на файлообменники вроде rapidshare и megaupload, которые уже сто лет как умерли.


_{Увы, частая ситуация в попытке хоть что-то скачать}

Такое случается. В последнее время, к сожалению, случается чаще: правообладатели и правоохранительные органы всерьез взялись за файлообмен; в прошлом году закрылись или были закрыты KickassTorrents, BlackCat Games, what.cd, btdigg, torrentz.eu, EX.ua, fs.to, torrents.net.ua, и еще куча других сайтов. И если поиск свежих рипов фильмов, сериалов, музыки, мультиков все еще не представляет большой проблемы, несмотря на многократно участившееся удаления со стороны правообладателей контента из поисковых систем, торрент-трекеров и файлообменников, то поиск и скачивание оригинала (DVD или Blu-Ray) фильмов и сериалов или просто ТВ-рипов 7-летней давности на не-английском и не-русском языке — не такая уж простая задача.

Речь пойдет о технологии, которая дает возможность реализации инструментов разработчика, подобных показанному на картинке ниже.



Общий вид среды с альтернативными представлениями кода

Здесь окно среды разработки разбито на две части. Слева — привычный текстовый редактор, а справа — автоматически генерируемая диаграмма, по возможности приближенная к традиционным блок-схемам алгоритмов. Генерация и перерисовка диаграммы производится по ходу набивки текста. Среда разработки определяет паузу в действиях разработчика и обновляет диаграмму, если код остается корректным. В результате появляется возможность работы не только с текстом программы, но и с его графическим представлением.

Хабр, привет! По релевантным поисковым запросам нашлось около 1000 вакансий, затем они были вручную отфильтрованы по заголовкам и описаниям, и для подготовки обзора мы использовали 288 активных вакансий в области big data и data science с HeadHunter.

В действительности активных вакансий больше, так как во внимание не принимались другие ресурсы (например, SuperJob, Blastim, социальные сети, сайты компаний). Кроме того, нужно понимать, что это всего лишь снимок текущей ситуации, каждый день вакансии заполняются и появляются новые.

UPDATE: пост обновлен 11 мая 2017.

Примерно с месяц назад я написал пост про один нехороший сервис, которой отслеживает скачанные торренты. Появился повод написать небольшое продолжение.

NOTE: далее немного воды, и про баржу, и про канал, так что можно сразу переходить к разделу «Переходим к сути».

Не смотря на то, что многие писали, что по их ip-адресам статистика «левая», у меня все было очень даже правильно. Неприятно, когда на тебя собирают такую статистику. Поэтому вопрос о необходимости постепенного переползания на VPN для меня был очевиден, оставалось только решить на какой именно.

В этом пути и возникло интересное продолжение по теме.