Технотекст

Молодой родитель слышит много ужасных рассказов о маленьком ребенке: о бессонных ночах, о постоянном плаче и нехватке времени на себя, но это неправда, если подойти к воспитанию ребенка "по-айтишному".

В этой статье я расскажу о своем опыте, но дети и родители уникальные, поэтому не все будут согласны, и не всем это может помочь. Читать данную статью требуется с улыбкой :)

Мы семья системных аналитиков, поэтому к воспитанию ребенка мы подошли "по-айтишному" или системно. Что это значит? Ребенок (система) должна быть правильно спроектирована и настроена, чтобы работать стабильно и штатно. Опустим часть, что природа правильно спроектировала ребёнка с нужным количеством хромосом, рук, ног и тд. Перейдем к части правильной настройки или воспитанию.

Проект является дополнением к любой клавиатурной раскладке, которое значительно расширяет и унифицирует символьный ввод, добавляет полную нативную поддержку всех языков кириллической и латинской письменностей с их особенностями, дополняет взаимодействие с клавиатурой некоторым функционалом, и всё это с первостепенной оглядкой на эргономику и общее удобство использования.

Основная идея – использование одной раскладки для всей письменности и символьного набора, без каких-либо ограничений.

Возможно вы также слышали (а может даже и используете) о типографской раскладке Ильи Бирмана. Она добавляет многим клавишам два дополнительных слоя, с модификаторами AltGr и Alt-Shift, под которыми расположен расширенный набор символов, в числе которых символы "корректного ввода", кавычки всех видов, некоторые специфичные языковые символы, а также прочие потенциально востребованные символы и немного диакритики. Общее количество уникальных символов – около 75. За 15 лет данная раскладка приобрела немалую известность, в основном среди медиакомпаний, что служит определённым показателем востребованности.

В самом базовом представлении, данный проект следует тем же положениям – дополнительные символы на дополнительных слоях под модификаторами, для упрощения набора.

Но самое интересное в деталях, ведь так? О них и поговорим ниже, благо, есть о чём.

Когда-то давно в дебрях Интернета я случайно нарвался на  матрицу  компетенций программиста от Джозефа Сиджина, которая помогла мне правильно оценить свою стоимость на рынке труда и выработать пути по дальнейшему самосовершенствованию. Шло время, проекты в которых я участвовал, росли. Росли, росли и выросли до такого состояния, что в этих проектах потребовалось участие  не только программистов, но и аналитиков. Помня положительный эффект от матрицы Д. Сиджина, в какой-то момент  я решил найти такую же шкалу компетенций, но уже для аналитиков. И, что неудивительно, нашел.

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Необходимая подготовка читателя — должно быть общее представление о компьютерном зрении (computer vision) и нейронных сетях. Здесь не будет описаний, что такое сверточная нейронная сеть и т.п., статей по таким основам найдете много на хабре (вот хорошая Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей). В то же время, совсем новички могут получить представление, какие знания и компетенции нужны для решения подобных задач.

Скоро начинаются предпраздничные дни, а вместе с ними и украшение наших домов. По этому поводу я решил заняться процедурной генерацией лекала для вырезания снежинок из бумаги. Под катом процесс разработки, алгоритм и демка.

Во многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.

Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типах примеров. Например, сеть обучалась на изображениях коровы, в которых чаще всего корова был на фоне травы, а при тестировании требуется корректное распознавание коровы на любом фоне. Почему ML-модели часто не справляются с такой задачей и что с этим делать – мы рассмотрим далее. Работа над этой проблемой важна не только для решения практических задач, но и в целом для дальнейшего развития ИИ.

Карлсон знаком нам всем с детства, а вы когда-нибудь задумывались, как он был устроен?
Из чего был сделан пропеллер на его спине? Откуда взялся человек, обладающий недоступной для всех нас возможностью парить в воздухе? Как винт крепился к человеческому телу и вращался в нём? Почему весёлый человек был такого маленького роста?

Кем же он был: человек, робот или, может быть, кибернетический организм с электронным мозгом?

Проще всего его необычность списать на фантазию ребенка или писательницы Астрид Линдгрен, но не будем с этим спешить. Есть и доводы в пользу его реального существования.

Как, вы думаете, на самом деле был устроен странный незнакомец, так ловко жонглирующий законами физики? Давайте сегодня, 1 Апреля 2021 года, вместе найдем ответ на этот животрепещущий вопрос.

Все чаще в обсудениях, посвященных внедрению все более мелких техпроцессов изготовленя СБИС, всплывает тема рентгеновской литографии. Тема довольно сложная, и запутанная, особенно если обсуждать вопрос "кто кого родил - Cymer или ASML. Но этот пост совершенно не про историю.

Так уж получилось, что последние 20 с лишним лет я занимаюсь исследованием и изготовлением многослойных периодических покрытий, являющихся ключевым элементом многих рентгенооптических приборов, включая EUV степперы, активно внедряемые в производство. Вот об особенностях изготовления таких покрытий я и хочу рассказать.

Доброго дня, уважаемые хабровчане. Я решил освещать некоторые вопросы в сфере медицины в формате мини-текстов по определенным темам. В последнюю неделю самой горячей темой была вакцинация в России, а именно вакцина Спутник V (Gam-COVID-Vac). В этой части я популярно расскажу, что же это за вакцина, как она действует и чего от нее можно ожидать.

Привет, Хабр. Меня зовут Макс. Я специализируюсь на реконструкции и развитии процессов. Сегодняшняя история про баги. Не баги вообще, а про вполне конкретную их категорию.

Представьте себе космический мусор. Или пластиковые острова в океане. Или гору фантиков от конфет в холодильнике. По отдельности каждый смятый фантик, пустая бутылка или деталь спутника не заслуживают внимания. Куда важнее прямо сейчас заняться новым спутником, целой конфетой и полной бутылью. Вместе же, эти кучи представляют проблемы. Хотя и проблемы будущих нас.

О таких багах и пойдёт речь. Они не блокируют выпуск релиза. Они всегда оказываются на дне беклогов. Им нет числа, т.к. даже на подсчёт не находится времени. Они напомнят о себе ровно в тот момент, когда вы окажетесь не готовы.

Ball Sort Puzzle — это популярная мобильная игра на IOS/Android. Суть её заключается в перестановке шариков до тех пор, пока в колбах не будут шарики одного цвета. При этом шарик можно перетаскивать либо в пустую колбу, либо на такой же шарик.

Так случилось, что я в неё залип. Очнулся примерно через месяц, на 725 уровне. Он мне никак не давался — насколько бы глубоко я ни пытался продумать свою стратегию. В итоге — с этим вопросом я вышел в интернет, и заодно выяснил несколько интересных особенностей головоломки.

Во-первых, — игра бесконечна почти бесконечна. По крайней мере уже сейчас на YouTube есть прохождения всех уровней в плоть до 5350, а в телеграмме гуляют скриншоты 10к+ уровней. Вторая особенность, и вот это уже некрасиво, — не у всех уровней есть решение.

Ну это ни в какие ворота — против нас играет коварный ИИ. Нужно действовать соответственно!

Под катом мы:

• Придумаем алгоритм, решающий эту головоломку (Python)

• Научимся парсить скриншот игры, чтобы скармливать алгоритму задачки (OpenCV)

• Напишем телеграм бота, который будет принимать скриншоты и возвращать решения

• Выстроим CI/CD через GitHub Actions и задеплоим бота на Яндекс.Функции

Здравствуй, читатель. Хотелось бы ненадолго отвлечь твое внимание от новостей и историй данной технической статьей. Поэтому пусть такой "кликбейтный" затравочный заголовок не вводит тебя в заблуждение.

В этой статье я расскажу как сделать параллельную книгу, имея на руках два текста на разных языках. Я написал веб-приложение, которое упрощает процесс выравнивания, превращая сырые тексты в книги и параллельные корпуса. Хочу поделиться с сообществом этим проектом, а также узнать ваше мнение. Технические детали я описывал здесь и здесь, код приложения открытый. Поехали.

Установка

Приложение я оформил в виде docker контейнера, поэтому запустить его у себя на машине не должно составить труда. Также можно запустить приложение из исходников, инструкция есть в репозитории.

Итак, для запуска приложения у себя на компьютере нужно выполнить следующие команды:

docker pull lingtrain/aligner:v4
docker run -v C:\app\data:/app/data -v C:\app\img:/app/static/img -p 80:80 lingtrain/aligner:v4

C:\app\data и C:\app\img — это папки на вашем компьютере.

Контейнер скачается с репозитория Docker Hub и запустится на 80-м порту. Откроем приложение в вашем любимом браузере по адресу localhost.

Сделаем три шага: загрузка, выравнивание, генерация.

Привет, Хабра!

Сегодня одолела ностальгия и хочу рассказать, как делал устройства для музыкантов — педальки-контроллеры, наделяющие музыкальный процессор Digitech Whammy новыми возможностями. Устройства мало кому нужны, но кому нужны — то позарез)

Этот проект мне очень дорог, потому что с него началась настоящая страсть к созданию чего-то нового. И хоть я давно уже не брался за паяльник, а основное время посвящаю развитию в управлении продуктом, всё ещё не оставляю фантазии о фееричном возвращении в music hardware, которое сделает немного шума в чахнущем царстве рока.

Да и перед именитыми ребятами (на фото, например, CJ Pierce из Drowning Pool, James "Munky" Shaffer из Korn и Wesley Borland из Limp Bizkit, ну и я с девайсами), признаться, стыдно, что пропал на целых несколько лет — ни слуха от меня, ни духа о новых устройствах.

Удачно сложилось, что сегодня же есть 3,5 часа в самолёте, так что настало время офигительных историй — расскажу, как появились эти железки реально из мусора. Курьёзы и неудачи, какие устройства хотел и что получилось, как они оказались у топ-музыкантов мира и почему я отложил такие крутые штуки в долгий ящик.

Возможно это смотивирует кого-то вернуться и доделать свои идеи, а кому-то просто поднимет настроение. Итак, вперёд! Точнее назад, в 2010 год...

Жаль, что вряд ли смогу отправить это письмо. А тебе, наверное, было бы интересно узнать, что жизнь и работа у тебя сложились неплохо. А если бы ты это прочитал вовремя, то могли бы сложиться еще лучше. Что касается работы — ты стал вполне приличным специалистом, сегодня тебя уважают, с тобой советуются и некоторые даже благодарны за науку. Очень хочется дать тебе тогдашнему несколько советов. Кое о чем из письма ты и так уже догадываешься, но сегодня я могу точно сказать — оно помогает.