]
Одна из самых приятных вещей в жизни разработчика архитектуры ПО и технологического эксперта Intel — возможность наблюдать за фантастическими достижениями Центров передового опыта (CoE) OneAPI по всему миру. Недавно лаборатория UC Davis Visualization & Interface Design Innovation (VIDI) Lab поделилась опытом применения глубокого обучения в создании интерактивной визуализации для науки. Подробности — к старту флагмансокго курса по Data Science.
Сейчас модно писать, что ML пришел туда и все стало отлично, DL пришел сюда и все стало замечательно. А к кому-то пришел сам AI, и там все стало просто сказочно! Возможна ли ситуация, когда к нам пришел волшебный ML/DL и все стало сложнее, тяжелее и на порядок запутаннее? Безусловно! Разберем такой пример.
Десятки лет при сравнении кодеков и алгоритмов обработки видео исследователи использовали старые добрые метрики PSNR и SSIM с довольно простыми формулами и были счастливы. Но прогресс невозможно остановить! На их место пришли новые метрики и… тут выяснилось, что они взламываются.
— Погодите, погодите… — скажет взволнованный читатель, — А как это вообще выглядит, взломать метрику???
— Добро пожаловать в 21 век, дорогой товарищ! Благодаря неудержимому прогрессу, сегодня можно хакнуть не только утюг, колонку, автопилот машины и домашний пылесос, но и метрику качества видео.
В этот момент собеседники обычно дружно спрашивают, кому это надо? О, поверьте, есть люди, которым не просто надо, а сильно надо! Представьте себе, что вы руководитель подразделения и у вас жесткие KPI (маркетинг требует обогнать конкурентов, от этого зависят нехилые годовые бонусы у всех сотрудников и особенно у вас). Чтобы улучшить видеокодек на условные 4%, требуются десятки человеко-месяцев труда весьма высокооплачиваемых инженеров, причем, бывает, получается, а бывает, не очень. И тут выясняется, что можно за пару недель работы одного зеленого стажера подшаманить метрику на 7%. Ваши действия? Вспоминается жизненный анекдот «тут-то мне карта и поперла»…
Далее мы популярно затронем взлом методом черного ящика, белого ящика, взлом недифференцируемых метрик (привет дистилляция!) и цирк с дифференцируемыми.
Впрочем обо всем по порядку…
Кому интересен цирк с конями взлом метрик — го под кат.
Аргументы в защиту формата в лонгриде под катом — к старту курса по Fullstack-разработке на Python.
Разработчики Chrome недавно анонсировали своё решение о прекращении поддержки формата JPEG XL, который ранее был «убран за флажок». Это решение объясняется так:
Привет, Хабр! Сегодня я предлагаю поговорить о скорости восстановления из резервной копии. Иногда именно этот параметр оказывается критически недооцененным при внедрении систем резервного копирования для небольших отделов и не самых критичных задач (ведь для критичных RTO и RPO прописывают еще на этапе проектирования). В этом посте мы остановимся на 10 способах сократить время, которое ваши системы будут простаивать, если вдруг не дай бог чего случится. А если вы знаете еще и другие методы, делитесь ими в комментариях.
rcp и scp. В нём используется алгоритм со скользящим хешем, разработанный австралийским учёным, программистом и хакером Эндрю Триджеллом по кличке Тридж (на фото).
В этом посте я возвращаюсь к том, к чему не собирался возвращаться — уменьшению размерности и сжатию полного набора текстур материала (в отличие от единичных текстур) — крайне неисследованной области.
В одном из моих предыдущих постов я описал как простейшая линейная корреляция может быть использована для значительного уменьшения размерности набора текстур материала, а в другом посте рискнул пойти дальше в увлекательную область словарей и разреженного сжатия.
В этот раз я опишу как мы можем оставить мир простых линейных корреляций (который мы исследовали, используя SVD) и использовать техники основанные на данных (машинное обучение!) для изучения нелинейных функций, используя дифференцируемое программирование / нейронные сети.
Привет! Недавно мы провели небольшой митап для фронтендеров, куда пригласили троих интересных спикеров. Наш коллега Игорь Борзунов рассказал о том, как решать проблемы с плохим качеством изображений. Даниил Водолазкин из X5Tech поведал о неочевидных сложностях работы с GraphQL. И завершил программу Георгий Конюшков из «Леруа Мерлен» с темой «Time to market: микрофронтенды». В этом посте мы свели основные тезисы всех трех докладов.
Всякая сложная инфраструктура, поступательно развивавшаяся на протяжении длительного времени, содержит в себе набор разных архитектурных неоптимальностей, а то и откровенных недостатков. Порой эти недостатки становятся неожиданным препятствием для внедрения новых сервисов. Инфраструктура М.Видео-Эльдорадо в этом отношении не является исключением, в чем мы признаемся без излишней рефлексии. Но что с этим делать? Как сделать систему надежной и пригодной для дальнейшего развития? За ответами мы пришли к Александру Алехину, директору по развитию ИТ архитектуры.
MessagePack — бинарный формат сериализации данных, позиционируемый авторами как более эффективная альтернатива JSON. Благодаря своей компактности и скорости, его часто выбирают в качестве формата обмена данными в системах, где важна производительность. Простота реализации также способствует его широкому распространению — ваш любимый язык программирования, скорее всего, уже имеет несколько библиотек для работы с этим форматом.
В этой статье я не буду рассказывать, как устроен MessagePack или сравнивать его с аналогами: материалов на эту тему в Интернете предостаточно. Чего действительно не хватает, так это информации о расширенной системе типов MessagePack. Я постараюсь объяснить и показать на примерах, что это такое и как с помощью дополнительных типов сделать сериализацию еще более эффективной.
Яаков Зив разработал то, что мы привыкли называть термином lossless data compression — сжатие данных без потерь. Его работы стали основой для технологий, которыми мы пользуемся и по сей день, от GIF и PDF до ZIP и MP3.
Должно быть, Зив сказочно богат? Увы, нет.
Прим. перев.: это не совсем обычный перевод, потому что в его основе не отдельно взятая статья, а недавний случай со Stack Exchange, ставший главным хитом ресурса в этом месяце. Его автор задает вопрос, ответ на который можно отнести к базовым знаниям в области ИТ, но в то же время оказавшийся откровением для некоторых посетителей сайта.
Сжимая каталоги по ~1,3 ГБ, в каждом из которых по 1440 файлов JSON, я обнаружил 15-кратную разницу между размером архивов, сжатых с помощью tar на macOS или Raspbian 10 (Buster), и архивов, полученных при использовании библиотеки tarfile, встроенной в Python.
Всем привет! Я являюсь пользователем техники всем известной Купертиновской компании Apple, думаю как и многие из читателей Хабра. Я не ярый фанат яблока, просто меня устраивают устройства которые выпускает Apple. У меня в распоряжении несколько Iphone и планшет Ipad pro, так же не брезгую и устройствами на Android. Осенью 2020-го года у меня выдалось две недели отпуска. Чтобы не поддаваться осенней хандре (а она у меня бывает каждую осень), я решил махнуть в Питер и устроить себе мини путешествие дней на 5-7. Думаю погуляю, поснимаю видео и может сделаю мини ролик о путешествии.