Статьи / Закладки / Профиль ASLab / Хабр

@ASLab

Пользователь

ПрофильСтатьиКомментарии1Закладки53Подписчики

Waujito 31 июл 2024 в 04:16

Замедление YouTube с технической стороны: ограничение и обход

5 мин

669K

Сетевые технологии *

Из песочницы

Привет, Хабр!

В последнее время замечаю огромное количество информации по поводу замедления Великого, но очень мало где видел конкретику о том, как именно это работает. Одно лишь отчаяние "мы все умрём".

Сразу скажу, что буду говорить обо всём, что известно на данный момент. Понятно, что с этим разбирался далеко не один я: огромное спасибо обывателям ntc party форума за проделанный ресёрч.

В конце статьи есть информация об известных на данный момент способах обхода, а также список ресурсов, с помощью которых можно еще глубже копнуть в замедление.

UPD 10.08.2024 Многие жалуются на недоступность ютуба в целом: не грузит домашнюю страницу. Переживать не стоит, оно обрабатывается всё тем же ТСПУ по всё той же стратегии, обходы должны работать.

+625

439

Yurich_T 6 янв 2022 в 22:57

Арбитраж криптовалют, реальный опыт

6 мин

217K

Программирование * Криптовалюты

Со стартом биткойновой лихорадки в интернете появилось безчисленное множество интересных проектов, начиная от ICO, облачного майнинга и заканчивая влогами и курсами по трейдингу, майнингу и т.п. Я же обратил внимание на крипто арбитраж, о чем мы сейчас и поговорим.

+12

DmitrySpb79 5 июл 2019 в 19:34

Преобразуем изображение в звук — что можно услышать?

5 мин

36K

Программирование * Обработка изображений * Научно-популярноеЗвукPython *

Привет Хабр.

В недавней публикации здесь на сайте описывалось устройство, позволяющее незрячим людям «видеть» изображение, преобразуя его с помощью звуковых волн. С технической точки зрения, в той статье не было никаких деталей вообще (~~а вдруг украдут идею за миллион~~), но сама концепция показалась интересной. Имея некоторый опыт обработки сигналов, я решил поэкспериментировать самостоятельно.

Что из этого получилось, подробности и примеры файлов под катом.

Читать дальше →

+20

dopler 8 июл 2020 в 08:10

«Дружите со всеми»: кто такие смежники и почему они важны в любой компании?

9 мин

7.2K

Блог компании ProductStarУправление продуктом *

Recovery Mode

На конференциях продакт-менеджеры затрагивают тему грамотного взаимодействия со смежниками и говорят о важности этого процесса. Кто же это и почему так важно наладить с ними эффективную работу? В этой статье постараемся ответить на самые популярные вопросы, но если что-то останется непонятным, обязательно пишите об этом в комментариях!

Читать дальше →

-2

Tanner 16 фев 2020 в 21:54

Подлинная сущность ящеролюдей

4 мин

54K

ЗдоровьеНаучная фантастика

Перевод

Одна из самых восхитительно полоумных теорий заговора, обращающихся в Интернете, состоит в том, что мировые элиты состоят по большей части из ящероподобных инопланетных существ, способных принимать облик людей. Теорию ящеролюдей неплохо резюмирует эта статья.

Впервые услышав об этой идее, я был абсолютно ошеломлён. Как кто-то может верить в подобную чушь? Тем не менее, результаты опросов говорят о том, что в это верят миллионы людей.

Каким образом люди придумывают и поддерживают самые противоречивые и сумасшедшие верования, имея под рукой все возможности для их опровержения? Эта тема давно привлекает мой исследовательский интерес. Хотя бы по той причине, что наиболее упёртые и заразные виды таких верований, вроде марксизма или деструктивных религиозных культов, овладевая толпами, начинают угрожать самой моей жизни.

Вера в ящеролюдей не относится к тому же классу опасности. Тем не менее, она, наряду с верой в плоскую Землю и рядом подобных «безобидных» представлений, заслуживает подробного анализа хотя бы с точки зрения того, как и чем настолько бездоказательные теории могут привлекать своих сторонников. Крайности вроде этих могут открыть для нас некие механизмы, незаметные в обычных случаях.

И действительно, размышления о людях-ящерах, как мне кажется, помогли мне получить новые представления о психологии веры и о том, что на самом деле означает заговор ящеролюдей.

Читать дальше →

+52

378

denis-19 17 фев 2020 в 05:30

В Интернете выложили курс АНБ по Python

3 мин

50K

Python * Программирование *

Согласно информации издания ZDNet, теперь начинающие разработчики Python могут ознакомиться с учебными материалами по этому языку программирования от Агентства национальной безопасности (АНБ, англ. National Security Agency, NSA) США.

Программист Крис Свенсон (Chris Swenson) подал в АНБ запрос, используя Закон о свободе информации, о предоставлении ему доступа к учебным материалам агенства по Python. Через некоторое время он получил в ответ немного отредактированную четырехсотстраничную распечатку учебного курса COMP 3321 по Python, который преподается в АНБ. После этого Крис Свенсон отсканировал эту документацию с использованием механизма распознавания текста, чтобы сделать его доступным для поиска. Потом Свенсон разместил этот курс обучения в Digital Oceans Spaces. В настоящее время этот обучающий материал также доступен в Архиве Интернета.

Читать дальше →

+24

dmitrykabanov 9 янв 2014 в 10:10

Как заработать $500K на машинном обучении и высокочастотном трейдинге — Часть 1

5 мин

182K

Блог компании ITI CapitalФинансы в IT

^{Изображение: Kevin Ku — Unsplash}

На Хабре часто появляются материалы о том, как IT-специалисту сохранить и приумножить свои деньги. Неудивительно, что тема вызывает интерес и все больше дискуссий. На днях мне попалась статья парня, который, применив свои технологические навыки, смог за год заработать полмиллиона долларов. Мне кажется, его опыт может быть интересен многим (даже если отбросить тот факт, что он не первый день на бирже), поэтому я предлагаю обсудить его мысли. Но сделать это в два подхода — оригинальный пост достаточно объемный для одного хабратопика.

Читать дальше →

+73

ITI_Capital 27 фев 2018 в 11:38

Как внедрение торговых систем с искусственным интеллектом повлияет на управление инвестициями

3 мин

5.6K

Блог компании ITI CapitalФинансы в IT

Автоматизация процессов и машинное обучение с каждым днём становятся всё популярнее. Инновации достигли и сферу управления инвестициями, в ней появились автоматизированные торговые системы с искусственным интеллектом. Об этом рассказала редакция издания MarketMogul, а мы подготовили адаптированную версию статьи.

Читать дальше →

+15

ITI_Capital 1 мая 2018 в 12:10

Разрабатываем простую модель глубокого обучения для прогнозирования цен акций с помощью TensorFlow

10 мин

57K

Блог компании ITI CapitalTensorFlow * Финансы в IT

Перевод

Эксперт в области data science и руководитель компании STATWORX Себастьян Хайнц опубликовал на Medium руководство по созданию модели глубокого обучения для прогнозирования цен акций на бирже с использованием фреймворка TensorFlow. Мы подготовили адаптированную версию этого полезного материала.

+17

NIX_Solutions 15 ноя 2017 в 07:24

Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода

22 мин

81K

Блог компании NIXАлгоритмы * Машинное обучение *

Перевод

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).

+60

NIX_Solutions 18 сен 2018 в 11:05

Создаём простую нейросеть

9 мин

259K

Блог компании NIXАлгоритмы * Машинное обучение *

Туториал

Перевод

Перевод Making a Simple Neural Network

Что мы будем делать? Мы попробуем создать простую и совсем маленькую нейронную сеть, которую мы объясним и научим что-нибудь различать. При этом не будем вдаваться в историю и математические дебри (такую информацию найти очень легко) — вместо этого постараемся объяснить задачу (не факт, что удастся) вам и самим себе рисунками и кодом.

Начнем.

+33

falklol 11 янв 2017 в 09:14

Машинное обучение — это легко

7 мин

352K

Машинное обучение * Python * Big Data *

Из песочницы

В данной статье речь пойдёт о машинном обучении в целом и взаимодействии с датасетами. Если вы начинающий, не знаете с чего начать изучение и вам интересно узнать, что такое «датасет», а также зачем вообще нужен Machine Learning и почему в последнее время он набирает все большую популярность, прошу под кат. Мы будем использовать Python 3, так это как достаточно простой инструмент для изучения машинного обучения.

Читать дальше →

+37

ragequit 18 фев 2017 в 14:42

Исследователи визуализировали вычисления нейронной сети

2 мин

23K

Визуализация цикла обучения нейронной сети

Команда инженеров проекта Graphcore построила графы активности узлов нейронной сети и их связи в процессе обучения по распознаванию образов, о чем исследователи рассказали в своем блоге.

Изображение выше демонстрирует полный цикл обучения и распознавания нейронной сети Microsoft Research RESNET-34 в декабре 2016 года. Саму систему развернули на базе IPU — интеллектуального графического процессора, как его называют создатели, еще в середине 2016 года. Полученные данные раскрасили для того, чтобы выделить различную плотность вычислений, производящиеся нейронной сетью.

Читать дальше →

+27

wunder_editor 21 июн 2017 в 10:03

LSTM – сети долгой краткосрочной памяти

9 мин

306K

Блог компании Wunder FundАлгоритмы * Машинное обучение *

Перевод

UPD: До 15 ноября 2026 идет соревнование по машинному обучению от Wunder Fund:
🌱 Alfa Connectome ML Competition 🌱
Задача: Вы будете изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Нужно создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и кое-чем еще.
По сути, классическая работа кванта. Вы будете работать с реальными биржевыми данными.
Когда: 11 сентября — 15 ноября
Призовой фонд: $13,600
Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие. Сам Wunder Fund с 2014 года занимается высокочастотным трейдингом с дневным оборотом более $10 млрд.
>> Участвовать

Рекуррентные нейронные сети

Люди не начинают думать с чистого листа каждую секунду. Читая этот пост, вы понимаете каждое слово, основываясь на понимании предыдущего слова. Мы не выбрасываем из головы все и не начинаем думать с нуля. Наши мысли обладают постоянством.

Традиционные нейронные сети не обладают этим свойством, и в этом их главный недостаток. Представим, например, что мы хотим классифицировать события, происходящие в фильме. Непонятно, как традиционная нейронная сеть могла бы использовать рассуждения о предыдущих событиях фильма, чтобы получить информацию о последующих.

Решить эту проблемы помогают рекуррентые нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN). Это сети, содержащие обратные связи и позволяющие сохранять информацию.

Читать дальше →

+37

olegbunin 16 окт 2017 в 10:42

Введение в архитектуры нейронных сетей

31 мин

249K

Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико)Big Data * Data Mining * Высоконагруженные системы * Машинное обучение *

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.

Читать дальше →

+47

Arnis71 12 фев 2017 в 15:38

Нейронные сети для начинающих. Часть 2

14 мин

613K

Алгоритмы * Машинное обучение *

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

Читать дальше →

+38

sim0nsays 15 июн 2018 в 06:50

Курс о Deep Learning на пальцах

2 мин

178K

Искусственный интеллектМашинное обучение * Обработка изображений * Робототехника

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.

Читать дальше →

+116

morincer 12 фев 2010 в 11:41

Обзор методов эволюции нейронных сетей

15 мин

53K

Искусственный интеллект

Выбор топологии и настройка весов связей искусственной нейронной сети (ИНС) являются одними из важнейших этапов при использовании нейросетевых технологий для решения практических задач. От этих этапов напрямую зависит качество (адекватность) полученной нейросетевой модели, системы управления и т.д.

Построение искусственной нейронной сети по традиционной методике выполняется, фактически, методом проб и ошибок. Исследователь задает количество слоев, нейронов, а также структуру связей между ними (наличие/отсутствие рекуррентных связей), а затем смотрит, что же у него получилось — сеть обучается с помощью какого-либо метода, а затем тестируется на тестовой выборке. Если полученные результаты работы удовлетворяют заданным критериям, то задача построения ИНС считается выполненной успешно; в противном случае — процесс повторяется с другими значениями исходных параметров.

Естественно, бурное развитие теории и практики использования генетических алгоритмов, заставило исследователей (лень — двигатель прогресса) искать способы применить их к задаче поиска оптимальной структуры ИНС (эволюция нейронных сетей или нейроэволюция), тем более, что, так сказать, proof-of-concept был налицо, или, точнее, в голове — природа наглядно демонстрировала решаемость подобной задачи на примере эволюции нервной системы с последующим образованием и развитием головного мозга.

Обзор и сравнение методов нейроэволюции под катом

+55

tmteam 10 июн 2016 в 09:12

Искусственные нейронные сети простыми словами

7 мин

215K

Из песочницы

Когда, за бутылкой пива, я заводил разговор о нейронных сетях — люди обычно начинали боязливо на меня смотреть, грустнели, иногда у них начинал дёргаться глаз, а в крайних случаях они залезали под стол. Но, на самом деле, эти сети просты и интуитивны. Да-да, именно так! И, позвольте, я вам это докажу!

Допустим, я знаю о девушке две вещи — симпатична она мне или нет, а также, есть ли о чём мне с ней поговорить. Если есть, то будем считать это единицей, если нет, то — нулём. Аналогичный принцип возьмем и для внешности. Вопрос: “В какую девушку я влюблюсь и почему?”

Можно подумать просто и бескомпромиссно: “Если симпатична и есть о чём поговорить, то влюблюсь. Если ни то и ни другое, то — увольте.”

Но что если дама мне симпатична, но с ней не о чем разговаривать? Или наоборот?

+58

Arnis71 12 окт 2016 в 12:48

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

7 мин

1.7M

Машинное обучение *

Из песочницы

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Читать дальше →

+50

2 3