Привет, Хабр! В одной из прошлых наших статей изучался вопрос встраивания ядра распознавания Smart IDReader в iOS приложения. Пришло время обсудить эту же проблему, но для ОС Android. Ввиду большого количества версий системы и широкого парка устройств это будет посложнее, чем для iOS, но всё же вполне решаемая задача. Disclaimer – приведённая ниже информация не является истинной в последней инстанции, если вы знаете как упростить процесс встраивания/работы с камерой или сделать по другому – добро пожаловать в комментарии!
Месяц назад мы открыли API нашего словаря, предложили всем желающим использовать его в своих приложениях и сервисах и даже объявили конкурс среди разработчиков. За прошедшее время мы получили 18 конкурсных заявок, среди них несколько готовых решений. Сегодня мы решили в своем блоге дать авторам четырех из них возможность рассказать о своем продукте (а мы прокомментируем).
В субботу завершился месячный конкурс по машинному обучению от mail.ru ML bootcamp 5. я занял в нем 14ое место. Это уже третий мой конкурс, в котором я выиграл одежду и за время участия у меня сформировался фреймворк (который я, недолго думая, назвал QML, сокращение от ника и machine learning) для помощи в подборе решения в подобных соревнованиях. На примере решения ML bootcamp 5 я опишу как им пользоваться.
Как полагается, сперва покажу товар лицом :)
Яндекс уже несколько лет сотрудничает с ЦЕРНом. Он сделал для учёных-физиков поиск по событиям в БАК, предоставил свои вычислительные ресурсы и технологии обработки данных — в том числе Матрикснет и ClickHouse. В 2014 году Яндекс стал ассоциированным членом CERN openlab.
Школа анализа данных Яндекса принимает участие в двух экспериментах ЦЕРНа — SHiP и LHCb. Машинное обучение в наши дни становится «микроскопом» для современных учёных, которым необходимо изучать большие объемы данных и находить в них различные закономерности. В этом году ШАД совместно с лабораторией Методов анализа больших данных Вышки и Имперским колледжем Лондона организует в Великобритании международную школу, которая посвящена способам применения современных технологий в научных исследованиях.
Эксперимент OPERA — из Швейцарии в Италию (картинка взята с сайта коллаборации OPERA)
Сегодня в рамках школы начинается открытое соревнование, участники которого будут ни много ни мало искать нейтрино. Принять участие в поисках мы приглашаем всех желающих. Им предстоит обрабатывать данные с международного эксперимента OPERA. Для этого будут предоставлены исходные данные — результаты сканирования слоев фотопленок одного «кирпича» эксперимента OPERA. Соревнование состоит из двух этапов. На первом этапе участники будут искать отдельный ливень в «кирпиче», первая вершина которого известна, на втором — несколько ливней, рассредоточенных по объему «кирпича» без дополнительной информации. Победители смогут рассказать о своих решениях ученым, работающим в ЦЕРНе.
WebRTC, доступное в современных браузерах через JavaScript API, захватывает голос и видео, передает их по сети и воспроизводит в другом браузере. Еще оно умеет Peer-to-Peer между браузерами, Screen Sharing, передачу данных UDP-пакетами и подстройку битрейта под ширину канала. Очень хорошая технология. И Skype for Web на ней можно собрать, и превратить джойстик в световой меч для игры на ноутбуке, и позвонить с сотового на веб-страницу. Очень хорошая технология. Но сырая.
Всем привет! Это уже тринадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python. 
Сегодня завершилась летняя встреча комитета ISO WG21 C++, проходившая в Торонто с 10 по 15 июля. Вскоре нас наверняка ждёт подробный отчёт от РГ21, а сегодня уважаемой публике предлагается пост-«разогрев» с обсуждением самого интересного.
Представляю вашему вниманию перевод статьи Павла Фатина Scala Collections Tips and Tricks. Павел работает в JetBrains и занимается разработкой Scala плагина для IntelliJ IDEA. Далее, повествование идет от лица автора.
В этой статье вы найдете упрощения и оптимизации, характерные для повседневного использования API Scala коллекций.
Некоторые советы основаны на тонкостях реализации библиотеки коллекций, однако большинство рецептов — это разумные преобразования, которые на практике часто упускаются из виду.
Этот список вдохновлен моими попытками разработать практичные инспекции для Scala коллекций, для Scala плагина IntelliJ. Сейчас мы внедряем эти инспекции, так что, используя Scala плагин в IDEA, вы автоматически выигрываете от статического анализа кода.
Тем не менее, эти рецепты ценны сами по себе. Они могут помочь вам углубить понимание стандартной библиотеки коллекций Scala и сделать ваш код быстрее и выразительнее.
Обновление:
Если вы испытываете тягу к приключениям,
вы можете узнать, как помочь в развитии IntelliJ плагина для Scala и попробовать свои силы в реализации, подобрав подходящую инспекцию.
