Типичный пример ГМО-мракобесия

Тема того, что генномодифицированные продукты хуже или, того более, опасны для здоровья, активно культивируется на протяжении последних двух десятилетий. Истерию против ГМО подхватили СМИ по всему миру, и теперь мы имеем то, что имеем, а именно разговоры на уровне «если ты съешь яблоко модифицированное геном рыбы, то у тебя начнут расти жабры». Почему у нас не растут жабры, когда мы просто едим рыбу, в которой рыбного генного материала значительно больше, чем в модифицированной пшенице, противники ГМ-продукции стыдливо умалчивают.

ГМО-мракобесие привело к тому, что, например, в России выращивание ГМ-культур запрещают на законодательном уровне.

Всегда виноваты деньги, или убийца — садовник

Ко многим детективным историям часто применяют стандартную «кальку», что убийцей, с большей долей вероятности, будет либо садовник, либо жена убитого, с этим садовником водившая шашни. Так и в любой более-менее крупной анти-пиар компании чаще замешана не борьба за здоровье населения, а банальная выгода тех или иных производителей.

Фрактальное пламя (или фрактальные искры, англ. fractal flame) – алгоритм, предложенный Скоттом Дрейвсом (Scott Draves) и использующий для построения изображений системы итерируемых функций (СИФ). Благодаря разным значениям seed для генератора псевдослучайных чисел можно получить множество разнообразных «картин». Хотя фрактальность в них просматривается далеко не всегда, результаты получаются очень интересными.

Под катом – краткое описание основных моментов реализации алгоритма.

Обычная скорость чтения на русском языке составляет 120—180 слов в минуту. С помощью долгих тренировок можно повысить её где-то до 600 слов в минуту. Совсем недавно небольшой стартап из Бостона представил новую технологию под названием Spritz.

Мне удалось без подготовки читать со скоростью 500 слов в минуту. Разработчики утверждают, что можно достигнуть 1000; без ущерба для смысла. Более того, утверждается, что использование Spritz также увеличивает скорость чтения обычных текстов.

Вероятно, теперь можно ожидать появления устройств с крошечными экранами, которые составят конкуренцию традиционным электронным книгам. Очень рекомендую ознакомиться с демкой на сайте.

Важной целью исследователей в области компьютерного зрения является создание автоматизированной системы, способной сравняться или превзойти способности человеческого мозга по распознаванию лиц. Результаты психофизических исследований процесса распознавания лиц предоставляют специалистам по компьютерному зрению ценнейшие факты, которые помогут улучшить системы искусственного интеллекта.

Как обычно, предлагаю сокращенный перевод, полный текст доступен в оригинале.

Взлом captcha это, конечно, интересно и познавательно, но, по большому счёту, бесполезно. Это лишь частный случай задачи, которая возникает в одном из интересных направлений развития IT – распознавание образов (pattern recognition).



Сегодня мы рассмотрим алгоритм (точнее, более правильно считать это методикой, т.к. она объединяет в себе множество алгоритмов), который стоит на стыке таких областей, как Machine Learning и Computer Vision.

С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.

Была задача в максимально короткие сроки (зачет нужно было сдавать) человеку далекому от программирования объяснить паттерны на самом простом уровне.
В результате баланса простоты изъяснения и адекватности, образовалась эта шпаргалка.
Просьба оценить эту самую адекватность и простоту.

Вы летите на своём корабле по пещере, уклоняясь от вражеского огня. Однако, довольно скоро вы осознаёте что врагов слишком много и похоже что это конец. В отчаянной попытке выжить вы жмёте на Кнопку. Да, на ту самую кнопку. На ту, что вы приготовили для особого случая. Ваш корабль заряжается и выпускает по врагам смертоносные молнии, одну за другой, уничтожая весь флот противника.

По крайней мере, таков план.

Но как же именно вам, как разработчику игры, отрендерить такой эффект?

Вместе с WEB движущимся семимильными шагами (адаптивным дизайном, CSS препроцессорами, постпроцессорами и другими вещами) может оказаться проблемой попытка не отставать от чего-то нового и полезного.
Ниже Вы найдете 14 инструментов, 7 для веб-дизайнеров и 7 для веб-разработчиков, которые помогут веб-сайту перерасти из концепции в действительность.

Хочу описать, один из нелинейных алгоритмов выделения контуров на изображениях.

Классика

Почти все известные алгоритмы выделения контуров подходя к изображению как матрице чисел с значениями 0..255, целыми числами в пределах одного машинного байта (16 бит вариант рассмотрим посже). Потом, делается свертка с матрицей коэфициентов.

А если так не делать?

Сегментация изображения

Одной из основных задач обработки и анализа изображений является сегментация, т.е. разделение изображения на области, для которых выполняется определенный критерий однородности, например, выделение на изображении областей приблизительно одинаковой яркости. Понятие области изображения используется для определения связной группы элементов изображения, имеющих определенный общий признак (свойство).
Один из основных и простых способов — это построение сегментации с помощью порога. Порог — это признак (свойство), которое помогает разделить искомый сигнал на классы. Операция порогового разделения заключается в сопоставлении значения яркости каждого пикселя изображения с заданным значением порога.

Всем привет. На этой неделе в курсе по машинному обучению профессор Andrew Ng рассказал слушателям про метод главных компонент, с помощью которого можно уменьшить размерность пространства признаков ваших данных. Но к сожалению он не рассказал про метод вычисления собственных векторов и собственных чисел матрицы, просто сказал, что это сложно и посоветовал использовать матлаб/октавовскую функцию [U S V] = svd(a).

Для моего проекта мне понадобилась реализация этого метода на c#, чем я сегодня и занимался. Сам метод главных компонент очень элегантный и красивый, а если не понимать математику которая лежит за всем этим, то это можно это все назвать шаманством. Проблема вычисления собственных векторов матрицы в том, что не существует быстрого способа вычисления их точных значений, так что приходится выкручиваться. Я хочу рассказать об одном из таких способов выкрутиться, а так же приведу код на c# выполняющий эту процедуру. Прошу под кат.

Привет. В этом посте мы продолжим экспериментировать с ограниченной машиной Больцмана. В предыдущем посте о регуляризации в РБМ мы увидели как можно получить более локальные фичи, которые обладают большей обобщающей способностью. Но мы не оценили их робастность по сравнению с более простыми и быстрыми алгоритмами. Для этого эксперимента мы обратимся к линейному методу главных компонент (вы можете ознакомиться с этим методом и глянуть реализацию на c# в моем первом посте). Желающим ознакомиться с первоисточником по теории сжатия размерности с использованием РБМ рекомендую глянуть статьи Джеффри Хинтона тут и тут. Мы же продолжим тестирование на множестве печатных больших букв: обучим РБМ, построим главные компоненты, сгенерируем сжатые представления данных, а из них восстановим первоначальные изображения, и затем оценим разницу между оригинальными изображениями и восстановленными.

Здравствуйте, коллеги.

Случилось так, что мне рассказали о Qt5.2 и его новой возможности быстро и легко создавать кроссплатформенные приложения под Android и iOS. С Qt я знаком был уже давно, но в последнее время работа была связана с другими технологиями и я немного запустил его развитие. Узнав это, я отправился на сайт Qt, посмотрел красивое видео, где за 10 минут HelloWorld приложение создается сразу под android и ios. Впечатления были очень положительные.

Было принято решиение заняться мобильной разработкой. Появился план пройти путь от желания сделать приложение до его публикации в Google Play. Но на первом этапе хотелось пройти это с тем что не жалко и в чем можно делать ошибки. И все это на новом Qt5.2.

Хотя метод был разработан и представлен в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом [1, 2], он до сих пор на момент написания моего поста является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени [2]. По следам топика хабраюзера Indalo о данном методе, я попытался сам написать программу, которая распознает эмоцию на моём лице, но, к сожалению, не увидел на Хабре недостающей теории и описания работы некоторых алгоритмов, кроме указания их названий. Я решил собрать всё воедино, в одном месте. Сразу скажу, что свою программу успешно написал по данным алгоритмам. Как получилось рассказать о них ниже, решать Вам, уважаемые Хабрачитатели!

От переводчика. Искал в интернете простой и легко применимый гайдлайн по написанию программ на C++. Мне понравился один из вариантов, и я решил его перевести и опубликовать. Если хабрапользователи хорошо встретят этот топик, могу перевести и другие связанные документы, а также гайдлайны по написанию кода от других компаний.

1 Введение

Настоящий документ содержит рекомендации по написанию программ на языке C++.

Рекомендации основаны на установившихся стандартах, собранных из различных источников, личного опыта, частных требований и потребностей определённых проектов, а также почерпнутых из источников (см. ниже).

Но для появления ещё одного списка рекомендаций, помимо указанных источников, есть несколько причин. Основная причина — их излишняя обобщённость, поскольку зачастую требуется задать частные правила (в особенности правила именования). Данный документ содержит комментарии, что делает его более удобным в использовании при проведении ревизий кода, чем другие уже существующие документы. К тому же, рекомендации по программированию обычно вперемешку содержат описания проблем стиля и технических проблем, что не совсем удобно. Этот документ не содержит каких-либо технических рекомендаций по C++, делая упор на вопросах стиля.

Рады представить первый выпуск «Самого интересного из мира веб-дизайна». Мы постараемся делать такие выпуски регулярно. В сегодняшнем выпуске мы поговорим про дизайн как таковой: 1) Что должен знать дизайнер об отступах в заголовках; 2) Как иконка прелоадера влияет на наше отношение к сервису; 3) Азы адаптивного дизайна; 4) Использование «Photoshop Generator» для создания прототипов; 5) Руководство по стилю от Yelp. Расскажем о новых интересных и красивых сервисах: 1) Генератор случайных пользователей; 2) Сервис Peek. Видео-отзыв о сайте от реального человека; 3) Recordit.co. Сервис для записи скринкастов; 4) Peekcalendar. Карманный календарь. Покажем, что нового, у всем известных ребят: 1) Iconfinder. Версия 5.0; 2) Новый Ted.com 2.0

---

Что должен знать дизайнер об отступах в заголовках

В своей статье Артём Гобунов раскрывает простое «правило внутреннего и внешнего», которое является частным случаем теории близости. На конкретном примере демонстрируется, как нужно рассчитывать вертикальные расстояния между заголовком и подзаголовком, а также между ними и контентом страницы, чтобы все элементы не «смешивались в кашу».

http://artgorbunov.ru/bb/soviet/20140224/

Я считаю, что каждый программист должен написать свой компилятор.

Я сам долгое время считал, что создание компиляторов — это удел элиты, а простому смертному программисту не постичь этой науки. Попробую доказать, что это не так.

В посте мы рассмотрим, как можно написать свой компилятор C-подобного языка меньше чем за час, исписав всего 300 строчек кода. В качестве бонуса, сюда входит и код виртуальной машины, в байткод которой будет компилироваться исходник.

Невозможно, просто взять и вникнуть в этот глубокий смысл, изучая События (event) в просторах базового и, на первый взгляд, бесконечного C#.

Когда я изучал События (не в рамках .NET!), потратил много сил, чтобы, наконец-то, разобраться, как они устроены и должны конструироваться. Поэтому, я решил опубликовать свою методику понимания структуры пользовательского события, коим представляется ключевое слово event в С#.
Не буду цитировать и без того замученную MSDN, а постараюсь объяснить понятно и доступно.

В продолжение поста (новости) wxWidgets. Мелочь, но приятно, ловите печеньку.

Картинка взята с ресурса: ru.wikipedia.org, автор: Bryan Petty.

Выдержка из Wiki: wxWidgets — это кросс-платформенная библиотека инструментов с открытым исходным кодом для разработки кроссплатформенных на уровне исходного кода приложений, в частности для построения графического интерфейса пользователя (GUI).

Библиотека имеет набор классов для работы с графическими изображениями, HTML, XML документами, архивами, файловыми системами, процессами, подсистемами печати, мультимедиа, сетями, классы для организации многопоточности, отладки, отправки дампов и множество других инструментов.

Внимание! Под катом трафик!

Спасибо тем Хабра-пользователям, которые создали посты, являющиеся путеводителями в этом нелегком деле! Выражаю уважение тем, кто прошел через все трудности, связанные с написанием диссертации и получил-таки долгожданную корочку и самоудовлетворение.

Как показывает практика, большинство людей (увы!) бросают свои диссертации, не дойдя до защиты. Почему так происходит?

Всем известно, что диссертация — процесс очень трудоемкий и отнимает огромное количество свободного времени. А также порой очень трудно себя заставлять заниматься диссертацией. Потому что кандидат наук автоматически сверхуспешным человеком не становится. Диссертацию еще необходимо реализовать. А еще диссертацию писать трудно, потому что…
Впрочем, все вышеописанное Вам хорошо известно, и об этом ни раз было написано на Хабре.
В этом посте не будет инструкций о том, как выбирать тему диссертации, расставлять приоритеты. Здесь не будет советов о том, как организовать первый, второй, третий и прочие годы обучения…

А будет перечень проблем и опасностей, возникающих на пути соискателя (будем их называть пнями, чтобы было не так печально читать). К перечню прилагаются практические советы о том, как избежать этих опасностей и решить возникающие проблемы. Хочу поделиться с Вами своим успешным опытом и опытом своих друзей. В части №1 расскажу о корчевании пней на раннем этапе написания диссертации.