Кто-то считает музыку уделом избранных талантов, кто-то — набором физических закономерностей. Автор материала делает попытку объяснить знакомые каждому музыкальные термины, такие как тон, интервал, амплитуда, нота, октава, партитура, аккорд и так далее с помощью расчетов и технических обоснований. Ниже перевод оригинального текста.

Я ничего не знаю о музыке. Я знаю, что в музыке есть знаковые обозначения, но иногда у них вырастают закорючки. Я знаю, что увеличение октавы удваивает высоту звука. Я знаю, что для того, чтобы написать песню в стиле поп достаточно всего четырех аккордов. Вот, пожалуй, и все.

Все остальные правила для меня выглядят совершенно, ну просто абсолютно произвольно. Почему у нас есть 12 нот, но для их обозначения применяются только 7 букв? Откуда взялись знаки при ключе? Почему ни одну статью по музыке в Википедии просто невозможно понять, не прочитав сперва все остальные?

Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.

Оглавление

Часть 1 — линейная регрессия
Часть 2 — градиентный спуск
Часть 3 — градиентный спуск продолжение

Введение

Этим постом я начну цикл «Нейронные сети для новичков». Он посвящен искусственным нейронным сетям (внезапно). Целью цикла является объяснение данной математической модели. Часто после прочтения подобных статей у меня оставалось чувство недосказанности, недопонимания — НС по-прежнему оставались «черным ящиком» — в общих чертах известно, как они устроены, известно, что делают, известны входные и выходные данные. Но тем не менее полное, всестороннее понимание отсутствует. А современные библиотеки с очень приятными и удобными абстракциями только усиливают ощущение «черного ящика». Не могу сказать, что это однозначно плохо, но и разобраться в используемых инструментах тоже никогда не поздно. Поэтому моей первичной целью является подробное объяснение устройства нейронных сетей так, чтобы абсолютно ни у кого не осталось вопросов об их устройстве; так, чтобы НС не казались волшебством. Так как это не математический трактат, я ограничусь описанием нескольких методов простым языком (но не исключая формул, конечно же), предоставляя поясняющие иллюстрации и примеры.

Цикл рассчитан на базовый ВУЗовский математический уровень читающего. Код будет написан на Python3.5 с numpy 1.11. Список остальных вспомогательных библиотек будет в конце каждого поста. Абсолютно все будет написано с нуля. В качестве подопытного выбрана база MNIST — это черно-белые, центрированные изображения рукописных цифр размером 28*28 пикселей. По-умолчанию, 60000 изображений отмечены для обучения, а 10000 для тестирования. В примерах я не буду изменять распределения по-умолчанию.

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Пример очень неудачного опыта, пояснение в разделе “о технике безопасности”

К моему предыдущему посту было множество комментариев по части экспериментов с детьми. Тогда я пообещал написать отдельный пост о простых увлекательных опытах. Сейчас я это обещание выполняю. Данная статья будет вводной, в ней я расскажу только о самых популярных и известных экспериментах которые легко выполнить дома с ребенком.

А ваше приложение — RESTful? Чтобы ответить на этот вопрос нужно сначала разобраться что такое RESTful. Бытует мнение, что отдавать правильные коды ответов в HTTP — это уже RESTful. Или делать правильные идемпотентные HTTP-запросы — это вообще очень RESTful. Мы в Хекслете сделали практический курс по протоколу HTTP (отличия версий, отправка форм, аутентификация, куки и пр.), и в нем мы стараемся рассказать о правильном использовании запросов, но нужно понимать, что RESTful это не про HTTP, это вообще не про протоколы интернета. Современный веб и взаимодействие между браузером и сервером с помощью HTTP и URI могут удовлетворять принципам RESTful, а могут и не удовлетворять.

В сегодняшнем переводе — простое и понятное описание RESTful, и какой должна быть система, чтобы ее можно было так называть.

Не так давно мне предложили вести курс основ теории алгоритмов в одном московском лицее. Я, конечно, с удовольствием согласился. В понедельник была первая лекция на которой я постарался объяснить ребятам методы оценки сложности алгоритмов. Я думаю, что некоторым читателям Хабра эта информация тоже может оказаться полезной, или по крайней мере интересной.

Вы никогда не задумывались, почему некоторые ноты больше подходят друг другу, чем другие? Как связаны между собой частоты их волн? Почему ноты одной тональности звучат «хорошо»? Почему «хорошо» звучат ноты в составе аккорда?

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Квинтовый круг тональностей (или квартово-квинтовый круг) – это графическая схема, используемая музыкантами, для визуализации отношений между тональностями. Иными словами, это удобный способ организации двенадцати нот хроматической гаммы.

Впервые квартово-квинтовый круг был описан в книге «Идея грамматики мусикийской» от 1679 года русско-украинского композитора Николая Дилецкого.

Здравствуйте, меня зовут Александр Зеленин и я веб-разработчик. Я расскажу, как сделать так, чтобы ваш сайт открывался быстро. Очень быстро.

Библиотека докладов

Это не просто статья — это целая библиотека докладов про внутреннее устройство тех или иных крупных и высоконагруженных проектов. Все эти доклады звучали на конференциях HighLoad++ и РИТ++ за последние несколько лет.

Всем привет! Меня зовут Андрей, я работаю в отделе разработки продуктов Veeam Software.

В этом году исполняется 6 лет с того дня, как я «пришел» в программирование. К слову, случилось это стихийно, и на момент написания своего первого кода, у меня за плечами не было ни профильного образования, ни малейшего опыта. Сегодня же, я создаю продукт, признанный и уважаемый во всем мире.



Сегодня я хочу рассказать свою историю.

Итак, начну с момента, когда мне исполнился 21 год, я уволился из рядов доблестной российской армии и оказался на серых и холодных улицах Санкт-Петербурга. Осень, отсутствие жилья и денег активировали все клетки головного мозга для ответа на вопрос: «Что делать?».

Предлагаю подборку всегда актуальных книг по программированию, геймдизайну и концепт-арту для новичков и бывалых бойцов геймдева. Конечно, во главе профессионального развития стоит практика, но эти книги сэкономят ваше время и позволят не выдумывать велосипед заново.

Еще одна капля в наш стакан Руби (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10). Поговорим о self, работе с CSV и обработке исключений.

Описывая и обсуждая компьютерные программы, мы часто используем образные и человеческие метафоры. Например, мы говорим, что находимся в классе или возвращаемся из вызова метода. Иногда имеет смысл говорить во втором лице, например, object.respond_to?("x"): “Эй, объект, ты ответишь на х? И пока программа интепретируется контекст меняется снова и снова.

Некоторые объекты везде означают одно и тоже, например, числа и ключевые слова вроде def и class. Однако значение большинства элементов зависит от контекста.

Еще пару-тройку лет назад попробовав электрическую зубную щетку познал Дзен.
Как в песне — вкалывают роботы, а не человек (с). Зубного налета в разы меньше, длительность процедуры регулирует — не профилонишь.
Выбор мой тогда пал на Braun Prof 500, начальная в проф линейке, без наворотов.
Потом у них случилась любовь с Oral-B и теперь эти щетки идут под их брендом.
Внутри несъемный Ni-MH элемент, тут производитель явно заложил «запрограммированное старение». Эффект памяти спустя три года привел к ожидаемому — заряда еле хватает на одну чистку.
Но как выяснилось, для восстановления подойдет обычный АА ni-mh аккумулятор.

Привет, Хабр!

Мы в Хекслете используем JavaScript не только для очевидных задач во фронтэнде, но и, например, для реализации браузерной среды разработки (наш опен-сорсный hexlet-ide) на React'е. У нас есть практический курс по JavaScript, и один из уроков там посвящен замыканиям. Это важная тема не столько в рамках JS, сколько в программировании вообще. Мы освещаем ее и в других курсах.

В целом, статей и туториалов про использование замыканий в JS полно, но объяснений как это все работает внутри — мало. Сегодняшний перевод посвящен именно этой теме. Как и почему работают замыкания в JS, когда они создаются и уничтожаются и почему каждая функция в JS — это замыкание.

Я использую замыкания уже достаточно давно. Я научился их использовать, но не до конца понимал как они на самом деле работают, что происходит «под капотом». Что это вообще такое? Википедия не очень помогает. Когда замыкание создается и уничтожается? Как выглядит реализация?

"use strict";
 
var myClosure = (function outerFunction() {
 
  var hidden = 1;
 
  return {
    inc: function innerFunction() {
      return hidden++;
    }
  };
 
}());
 
myClosure.inc();  // возвращает 1
myClosure.inc();  // возвращает 2
myClosure.inc();  // возвращает 3
 
// Ага, круто. А как это реализовано?
// И что происходит под капотом?

В продолжение статьи о теории и практике миграции хранилищ данных на PostgreSQL, мы поговорим о проблемах, с которыми вы можете столкнуться при переезде с распространенной СУБД MySQL. Дабы не утомлять всех лишней риторикой, сегодняшний рассказ будет более тезисный и проблемно-ориентированный.

Все нижепредставленное является перечнем типовых ошибок дизайна и эксплуатации MySQL, которые могут повлиять на процесс адаптации схемы, переработки кода и переноса данных. Наличие всех этих мелочей в разнообразных коварных сочетаниях является одной из причин, по которой существующие “универсальные” инструменты вряд ли справятся конкретно с вашей базой.

Именно поэтому в предыдущей статье я рекомендовал не тратить время на поиск серебряной пули и написать что-нибудь свое “на коленке”, что действительно работает. Данная статья призвана облегчить написание такого инструмента, указывая на потенциальные изъяны, в наличии которых вы может сравнительно быстро убедиться.

Перейдем к делу.

Вдохновившись рассказом Chikey о том, как он вновь «сломал интернет» Егор прекрати уже ломать все подряд, займись делом каким-нибудь, решил поведать об одной истории с довольно известным за рекой онлайн-казино. Имя этой «организации» не называю, т.к. процентов на 50 уверен, что или совсем не пофиксили, или сделали кривее, чем было до этого.

История очень похожа на взлом Егора, за исключением того, что это не совсем рэйс, вернее, совсем не race condition в чистом его виде. Как оно будет полностью не знаю, я больше практик, чем теоретик. Назовем его «conditional race condition» — хоть и масло масляное, но суть отражает верно.

Как-то вечером, домашние уснули, по ящику одна муть, наши опять проигрывают делать было особенно нечего, на опенсорс решил на сегодня забить, захотелось чего-нибудь сломать. А что ломать (когда Егор уже все сломал), как не банк какой-нибудь или казино (эго, необходимость иногда почувствовать себя крутым парнем, все дела в общем). Это было одно из первых онлайн-казино, которое мне тогда приглянулось в поиске.

Не секрет, что экономят на программистах, тестировщиках и т.д. все или почти все. Я делаю временами аудиты, да и по роду деятельности такого иногда насмотришься, что волосы дыбом. Но тут-то казино! С возможностью вывода (выигранных) вечнозеленых и т.д. Т.е. контора должна вроде соответствовать.

Завел себе аккаунт, и поехали…

Спустя 50 лет после своего создания, электронная почта остается главным индентификатором для пользователей Интернета. Редко какой сайт не требует его для регистрации, практически в каждой анкете (опрос, на работу и т.д.) есть графа для email. Но вот эффективных технологий защиты его конфиденциальности разработано не было. Вы же не светите свой адрес проживания где попало, так почему же для электронного адреса надо делать исключение? Ущерб от его попадания в руки мошенников может быть тоже очень высок.