В прошлом обзоре мы подробно изучили ноутбук из старшей бизнес-линейки IBM — ThinkPad T30. И, раз уж в коллекции «Digital Vintage» есть полная линейка ThinkPad 2002-2003 годов, рассмотрим ее всю — серии T, A, R и X. Эти машины интересны тем, что их актуальность пришлась на период больших изменений, когда ноутбуки стали ближе по возможностям к настольным ПК.

Итак, несмотря на то, что T30 считался топовой моделью, в 2002 году у IBM была модель функциональнее и дороже, но при этом стояла немного в стороне. Это — рабочие станции A31p, построенные на основе шасси ноутбуков производительного класса A31. Сегодня у нас в объективе машина первых выпусков в комплектации, близкой к максимальной — взглянем на возможности, уже бывшие доступными в то время. Не будем ждать, запускаем нашу машину времени!

Что нужно чтобы создать искусственный интеллект? По какому пути идти до этой цели? Многие с уверенностью ответят, что научное сообщество уже полным ходом движется на этом пути. Что со следующими нейросетевыми моделями с еще большим количеством параметров, с еще более мощными нейроморфными компьютерами, и еще более масштабными датасетами на все случаи жизни, мы ворвёмся в эпоху мыслящих машин. На мой взгляд, это похоже на гонку за морковкой и скорее очевидным для всех такое положение дел станет тогда когда количество настраиваемых параметров в моделях, станет больше чем связей в человеческом мозгу, но ожидаемого эффекта не будет достигнуто.
В этой статья я обозначу путь выхода из порочного бега за морковкой, и расскажу о своём пути и наработках в своих исследованиях.

Подписывайтесь на каналы:
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения



Уже несколько лет как Tesla продает автомобили с характеристиками, ограниченными на уровне программного обеспечения. Так, аккумуляторные батареи на 75 кВт·ч программно ограничены до 60 кВт·ч, а увеличение подачи энергии доступно только через обновление прошивки.

Самый недавний пример — модуль разгона за 2000 долларов для Model 3 Dual Motor.



Этот модуль добавляет силовому агрегату Model 3 около 50 лошадиных сил и сокращает ускорение от 0 до 60 миль/ч до 3,9 секунды.

С тех пор, как Tesla начала выпускать эти модули, люди смекнули, что хакеры могут разблокировать эти возможности, убрав необходимость переплачивать за них. Сегодня это не просто стало реальностью, на основе этой идеи появилась целая компания.

Гийом Андре, владелец компании Simon André (реселлера и ремонтной мастерской электромобилей), расположенной в Труа-Ривьере (Квебек, Канада), решил выяснить, смогут ли они модернизировать заднеприводную Tesla Model 3 до полноприводной Dual Motor, добавив в нее электромотор.

Им это удалось:

Всем привет! Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.

Я все это к чему?

В процессе реализации проектов мы набили шишки, много шишек, с частью проблем вы или знакомы, или познакомитесь в будущем.

Моделируем ситуацию

Представим, что мы устроились в молодую компанию “N”, деятельность которой связана с ML. Работаем мы над ML (DL, CV) проектом, потом по каким-либо причинам переключаемся на другую работу, в общем делаем перерыв, и возвращаемся к своей или чужой нейроночке.

1. Наступает момент истины, нужно как-то вспомнить на чем ты остановился, какие гиперпараметры пробовал и, самое главное, к каким результатам они привели.

В этой статье я планирую описать процесс создания и деплоя в AWS лямбда-функции, которая будет вызывать нативный код из С++ аддона. Как вы сможете увидеть, этот процесс не сильно отличается от создания обычной AWS Lambda функции на Node.js — вам лишь нужно настроить своё окружение в соответствии с требованиями AWS.

Что такое AWS Lambda?

Цитируя документацию:

AWS Lambda это вычислительный сервис, в который вы можете загружить свой код, который будет запущен на инфраструктуре AWS по вашему поручению. После загрузки кода и создания того, что мы называем лямбда-функцией, сервис AWS Lambda берёт на себя ответственность за контроль и управление вычислительными мощностями, необходимыми для выполнения данного кода. Вы можете использовать AWS Lambda следующими способами:

• Как событийно-ориентированный вычислительный сервис, когда AWS Lambda запускает ваш код при возникновении некоторых событий, таких как изменение данных в Amazon S3 или таблице Amazon DynamoDB.
• Как вычислительный сервис, который будет запускать ваш код в ответ на HTTP-запрос к Amazon API Gateway или запросам от AWS SDK.

AWS Lambda — очень крутая платформа, но поддерживает всего несколько языков: Java, Node.js и Python. Что же делать, если мы хотим выполнить некоторый код на С++? Ну, вы определённо можете слинковать код на С++ с Java-кодом, да и Python умеет это делать. Но мы посмотрим, как это сделать на Node.js. В мире Node.js интеграция с кодом на С++ традиционно происходит через аддоны. Аддон на С++ к Node.js представляет собой скомпилированный (нативный) модуль Node.js, который может быть вызван из JavaScript или любого другого Node.js-модуля.

Как это часто бывает в первые годы жизни инфраструктурных проектов, стремительно набирающих популярность, пока многие только присматриваются к Kubernetes, оценивая его возможности и зрелость, другие успевают продвинуться дальше, протестировать и запустить в production (полностью или частично), получив свой первый «взрослый» опыт эксплуатации. Эта статья начинает обзорный цикл примеров из мировой практики достаточно известных компаний, использующих Kubernetes в production.



Примечание: все примеры рассказывают об использовании оригинального upstream-дистрибутива Kubernetes, а не его производных вроде OpenShift (Red Hat) и Tectonic (CoreOS).

Начнём с eBay, специалисты которой серьёзно работают с Kubernetes уже более 2 лет и значительно продвинулись в этом…

function get_username_html_color($username )
{
   return '#' . substr( md5($username ), 0, 6 );
}

Я, например, вот такой subz. Первые попавшиеся под руку %username%: rost, anvar, navosha.
Пытливым умам посчитать хватит ли краски для всех хабраюзеров.

Спасибо Dreadatour за реализацию dreadatour.ru/username
Спасибо salvator за реализацию ssalvator.googlepages.com/colorizer.html