Недавно купил на попробовать вот такой баллончик. Подсмотрел, как на работе им пользуется наш админ и решил, что вещь полезная. Несмотря на 360 рублей за воздух, ничуть не пожалел.

Кто пробовал пропылесосить системный блок, особенно в запущенном состоянии, знает, что это дело морочное, и результат получается так себе. Пыль между пластинами радиатора и на лопастях кулера пылесос вытягивает плохо, а это, собственно, самое важное, ради чего чистка нужна.

Я сначала тоже пропылесосил все, что смог, причем далеко не самым плохим пылесосом Kirby. Получилось чисто, но далеко не идеально.

Потом отнес открытый системник и баллончик в ванную, чтобы не разводить грязь. «Пузырек» изначально довольно тяжелый, наверное, больше полкило. Продавец сказал, что должно хватить на десяток чисток. Но у меня был очень запущенный случай – не чистил 2 года, с самой покупки. Поэтому воздуха я не пожалел и попытался продуть все, до чего дотянулся.

Результат превзошел ожидания. Теперь все выглядит как новенькое и, что важно, вентилятор на процессоре перестал противно гудеть. Я уже собирался его менять, но теперь в этом нет необходимости. Местами осталась сильно прилипшая к лопастям пыль, но совсем не много. Тем, у кого пылевая аллергия, думаю, лучше надеть повязку на время продувки.

Прочистил таким образом два системника, израсходовав 2/3 баллончика. Думаю, если чистить своевременно, то, действительно, должно хватить раз на 10.

Баллончик в процессе распыления сильно охлаждается. Также, если дуть с близкого расстояния, то на обдуваемых поверхностях образуется иней, который, впрочем, тут же пропадает. На распылитель надевается тонкая трубочка, так что можно добраться в самые отдаленные уголки или, скажем, за решетку блока питания.

Введение

Думаю, все пользователи Хабра знакомы с успехами человечества в области микроэлектроники, подавляющее большинство — покорения космоса, немалая часть — физики. Но почти никто не знает о том, что прямо сейчас в биологии происходит революция, которая изменит нашу жизнь в ближайшие несколько десятилетий не меньше, чем распространение компьютеров. Более того, эта революция напрямую связана с успехами в построении мощных вычислительных систем.Конечно же, какие-то «круги по воде» расходятся. Но далеко не каждый способен сопоставить истерию в СМИ относительно ГМО, слово «рекомбинантный» на пузырьке с интерфероном или инсулином и невнятные (в России) слухи о неком 23andme. На самом деле, все эти явления связаны одной нитью. И распутывать эту нить лучше с самого начала.

Вот тут давно сокрушались, что нет героя в отечестве, который бы купил какой-нибудь нейрокомпьютерный интерфейс, помучил бы его на благо сообщества и поделился с окружающими результатами мучений. Собственно есть. Я его купил и попытался использовать. Подробности с картинками под катом.

По следам интеллекта

С момента первых попыток моделировать процессы, протекающие в человеческом мозге, наука прошла множество ступенек приближающих нас к ИИ. Но мозг человека, совершает пока что неподъемную и слабо отслеживаемую работу по непрерывной обработке потока сенсорной информации. Я попытаюсь осмысленно рассказать основные вехи эволюции искусственных нейронных сетей (ИНС).

Сегодня один из легендарных разработчиков на Flash/JS — mr. doob, выложил в своем блоге экспериментальное демо на JavaScript. Демо было создано в сотрудничестве с trace (постановка) и supersole (музыка).

Это нужно видеть. (Смотреть желательно в Chrome)

А так же можно заглянуть в исходники данного демо.

Всем приятного просмотра!

А ведь это топик №100100, поздравляю тебя, Хабр!

Японская компания KDDI совместно с Sharp планирует выпустить на внутренний рынок устройство, класс которого — смартбук. Он займет нишу между смартфонами и нетбуками. Известно, что смартбук выйдет под управлением Android.

По предварительным данным устройство получит:

• Сенсорный 5-дюймовый экран с разрешением 960 x 480 точек
• 3 Гб встроенной памяти + слот для microSD
• Процессор Snapdragon с частотой 1 ГГц
• QWERTY-клавиатуру
• Трекбол для удобства навигации по меню
• Wi-Fi, Bluetooth,
• Пятимегапиксельная камера, камера для видеосвязи
• Поддержка CDMA

Размеры Sharp IS01 составляют 83 × 149 × 17,9 мм, вес – 227 грамм.

Будет поставляться в черном и синем вариантах. О цене пока мало что известно, но говорят, что кусаться не будет.

На Хабре уже обсуждалась уникальная двухмерная математическая вселенная Game of Life — пространство для создания клеточных автоматов.

Так вот, месяц назад там произошла настоящая революция. Никому не известный канадский программист Эндрю Уэйд (Andrew Wade) опубликовал на игровом форуме исходники организма Gemini, способного размножаться и перемещаться, уничтожая предыдущие копии (видео).

Многие помнят сцену из Звездных Войн, когда всем известному герою приделывают новую биомеханическую руку, после того как Дарт Вейдер оттяпал его собственную. Итальянские ученые утверждают что подобные протезы уже не за горами. Смотрим видео:

Это продолжение истории о том, как я стажировалась в швейцарском Google. Первая часть находится тут

Disclaimer Все написанное основано на моем опыте и может отличаться от опыта других людей. Также, приведенные мной численные оценки не являются официальными или неофициальными данными и могут разниться с реальностью.

Не так давно я писала о том, как готовиться к интервью в больших компаниях. Тогда же я пообещала JTOne написать о том, как я применяла советы из статьи на практике и что из этого получилось. И вот, как говорится, не прошло и года… :)

Disclaimer: Все написанное основано на моем личном опыте и все сделанные мною выводы субъективны и могут отличаться от выводов других людей.

Вместо вступления

Прошлым летом я была на четырехмесячной стажировке в Google в Швейцарии. А этим летом меня ждет трехмесячная стажировка в Googleplex в Калифорнии. Поскольку информации у меня много, я решила разделить свой рассказ на две части. В этой части я опишу как я попала на стажировку, как проходили интервью и как долго процесс занял по времени. А в следующей — что, собственно, было во время самой стажировки, что мне там понравилось, что не понравилось и вообще что я обо всем это думаю. Всем интересующимся — добро пожаловать под хабракат.

История «успеха».

Не столь давно я работал в одной крупной компании, где было принято расчитывать заработную плату сотрудников, исходя из отработанных ими трудочасов. Данная схема применялась ко всем без исключения: к программистам, инженерам, аналитикам, менеджерам по рекламе, техническим писателям, юристам и т.п. Для учета трудочасов даже применялся специальный (и довольно-таки неудобный) проджект-сервер.

Казалось бы — простая и хорошая схема: рассчитать примерный фонд зарплаты (а это расходная статья) можно на год вперёд.
Но, как и следовало ожидать, в отчетах все сотрудники исправно отрабатывали 40 часов в неделю. Всегда. Все.
Было несколько «партизан», которые иногда забывали там отмечаться, но, в целом, в отчетах царила райская идиллия.

Наконец кому-то из руководства пришла в голову долгожданная мысль, что так быть не может…

Так уж получилось, что я уже давненько читаю Хабр и особенно раздел про искусственный интеллект, однако до сих пор так и не отважился внести свою лепту в общий уровень энтропии.

Оживленные дискуссии в комментариях показывают живой интерес к теме и одновременно большое разнообразие точек зрения, мнений и уровней подготовки. Просмотрев историю публикаций, я как-то не нашел важного отправного пункта для многих рассуждений, а именно – какого-нибудь описания механизмов передачи сигналов в мозге. Те, кто пишут про нейронные сети и прогресс в компьютерных моделях интеллекта обычно вскользь упоминают про синапсы и медиаторы (что вполне достаточно для их целей), те же, кто пытается понять природу естесственного интеллекта в основном рассуждают философскими категориями. В результате, множество коментариев содержат отсылки к популярным домыслам и мифам, не находящим подтверждения в современных исследованиях.

В данной статье я в сжатой форме попытаюсь дать ответы на следующие вопросы:
— что же такое нейрон, как он устроен и работает?
— что происходит в синапсах, когда нейроны общаются друг с другом?

А в следующей (-щих):
— как интеллект и сознание связаны с активностью нейронов? (здесь же про то, как информация обрабатывается мозгом, нейропластичность, квантовую теорию сознания, сон и т.д.)

Все наверняка слышали фразы типа «Кредиты — кровь бизнеса». С другой стороны, народная мудрость говорит: «Берешь чужое и на время, а отдаешь своё и навсегда».

Если у вас ипотека или кредитомобиль, то вы знаете на собственной шкуре, какой это тяжелый груз — и, возможно, не понимаете, почему предпринимателю хочется взять кредит в банке, когда достаточно своих средств. Если вас волнуют слова «стартап» и «венчурный капитал», то вы также должны понимать, зачем нужны чужие деньги.

Кредит для бизнеса и кредит для потребителя — немножко разные кредиты ;)

Под катом — простой пример работы финансового рычага. Многим он покажется слишком очевидным, но, надеюсь, кто-то найдет пользу для себя.

Трехмерная печать и другие системы быстрого прототипирования

Чуть больше недели назад на хабре появилась статья на эту тему, но она слабо освещала техническую сторону печати и вызвала довольно большое число вопросов. Что я постараюсь исправить в данном посте.

Трехмерная печать является одним из способов быстрого прототипирования. Сейчас существуют десятки методов быстрого прототипирования. Все они отличаются друг от друга, но заключаются в послойном наложении композиционного материала и позволяют значительно сократить сроки изготовления моделей для визуализации, подгонки, изготовления оснастки и других применений, что обеспечивает:

• сокращение цикла разработки;
• улучшение дизайна;
• повышение качества;
• уменьшение цены продукта и производства;
• ускорение внесения изменений в конструкцию.

Основным преимуществом является возможность создания изделия при наличии только

Google реализовала на мой взгляд давно очевидный механизм. Теперь каждый разработчик имеет возможность продавать свой онлайн сервисы через легкий и удобный магазин.

Недавно читая News in Science наткнулся на любопытную информацию о разработке японского учёного. Он планирует в ближайшее время создать наноразмерные устройства, способные управлять нейронами в человеческом мозге. Данная статья отчасти является вольным переводом статьи «Nanotechnology may tap into your mind», однако в большой степени дополняет и раскрывает возможные применения данной технологии, а также здесь я постарался аккумулировать различные достижения, связанные с подобного вида разработками.

Выбор топологии и настройка весов связей искусственной нейронной сети (ИНС) являются одними из важнейших этапов при использовании нейросетевых технологий для решения практических задач. От этих этапов напрямую зависит качество (адекватность) полученной нейросетевой модели, системы управления и т.д.

Построение искусственной нейронной сети по традиционной методике выполняется, фактически, методом проб и ошибок. Исследователь задает количество слоев, нейронов, а также структуру связей между ними (наличие/отсутствие рекуррентных связей), а затем смотрит, что же у него получилось — сеть обучается с помощью какого-либо метода, а затем тестируется на тестовой выборке. Если полученные результаты работы удовлетворяют заданным критериям, то задача построения ИНС считается выполненной успешно; в противном случае — процесс повторяется с другими значениями исходных параметров.

Естественно, бурное развитие теории и практики использования генетических алгоритмов, заставило исследователей (лень — двигатель прогресса) искать способы применить их к задаче поиска оптимальной структуры ИНС (эволюция нейронных сетей или нейроэволюция), тем более, что, так сказать, proof-of-concept был налицо, или, точнее, в голове — природа наглядно демонстрировала решаемость подобной задачи на примере эволюции нервной системы с последующим образованием и развитием головного мозга.

Это статья уровня 2 (см. ниже).
Статья является логическим продолжением моего рассказа про сверточные нейронные сети и их применения для распознавания изображений.
Прежде чем продолжить хочу дать понимание чем же все таки занимаются люди из области Машинного обучения и какова их глобальная цель. Глобальная цель — это порабощение всех людей машинами создание методов и алгоритмов, способных путем обучения выстраивать сложные и нелинейные модели внешнего мира. В качестве пояснения предлагаю взглянуть на картинку, благодарно позаимствованную из [1]. Сейчас человечество уже умеет создавать алгоритмы, способные учится простым операциям, но что насчет такого вот преобразования — у нас есть изображение сидящего человека которое по сути является сырым вектором значений яркости картинки в каждой точке. И нам необходимо постепенно повышая абстрактность этих сырых данных сделать вывод «человек сидит». Отсюда собственно главный вопрос: Как создать систему способную не только понять простые (пусть и нелинейные) зависимости, но также обучиться сложным, многомерным и многоуровневым иерархиям представлений реального мира?

(Первые части: 1 2 3 4 5 6 7 8 9). Как говорилось в известной рекламе, «вы не ждали, а мы пришли» :)

За время, прошедшее после публикации девятой части, я прочитал одну хорошую книжку по теме (в to-read списке ещё парочка), множество статей, а также пообщался с несколькими специалистами. Соответственно, накопился новый объём материала, заслуживающий отдельной заметки. Как обычно, знакомлю других, параллельно структурирую знания для себя.

Сразу прошу прощения: эта часть для чтения и понимания достаточно трудна. Ну да, как говорится, не всё коту масленица. Сложным задачам соответствуют сложные тексты :)

(Первые части: 1 2 3 4 5 6 7 8). Да возрадуются минусующие, сегодня представляю вниманию читателей последнюю, по всей видимости, часть «Заметок». Как и предполагалось, мы поговорим о дальнейшем семантическом анализе; также я порассуждаюю немного о том, чем в принципе можно заняться в нашей области и какие есть трудности «научно-политического» характера.