8 лет назад я написал на Хабре публикацию «Мой опыт восстановления зрения», в которой рассказал про свой опыт безоперационного восстановления зрения — путём закапывания капелек и различных упражнений. Тогда на Хабре ещё не было счётчика просмотров постов, поэтому те 75 тысяч просмотров — это многолетний поисковый трафик, лишний раз доказывающий очевидное — вопрос зрения беспокоит не только меня.



Сегодня я расскажу про второй опыт восстановления зрения, но на этот раз более радикальный и с каким-то вообще невероятным результатом. А именно — о лазерной коррекции по технологии ReLEx SMILE.

Нейронные сети совершили революцию в области распознавания образов, но из-за неочевидной интерпретируемости принципа работы, их не используют в таких областях, как медицина и оценка рисков. Требуется наглядное представление работы сети, которое сделает её не чёрным ящиком, а хотя бы «полупрозрачным». Cristopher Olah, в работе «Neural Networks, Manifolds, and Topology» наглядно показал принципы работы нейронной сети и связал их с математической теорией топологии и многообразия, которая послужила основой для данной статьи. Для демонстрации работы нейронной сети используются низкоразмерные глубокие нейронные сети.

Понять поведение глубоких нейронных сетей в целом нетривиальная задача. Проще исследовать низкоразмерные глубокие нейронные сети — сети, в которых есть только несколько нейронов в каждом слое. Для низкоразмерных сетей можно создавать визуализацию, чтобы понять поведение и обучение таких сетей. Эта перспектива позволит получить более глубокое понимание о поведении нейронных сетей и наблюдать связь, объединяющую нейронные сети с областью математики, называемой топологией.

Из этого вытекает ряд интересных вещей, в том числе фундаментальные нижние границы сложности нейронной сети, способной классифицировать определенные наборы данных.

Рассмотрим принцип работы сети на примере

Часть первая: Небольшая пошаговая инструкция по установке и первоначальной настройке «Умного дома»

Так случилось, что жизнь заставила приступить к частичной автоматизации квартиры, особенно в части её безопасности, краны, газ, вход, электричество, ну а потом уже всё остальное.

Для себя определил следующие критерии:

1. Место — квартира, где переделка (существенная переделка чего-либо не планируется).
2. Возможность интеграции всех решений в единую систему УД с открытым кодом .
3. Возможность постепенного расширения (масштабирования) функционала.
4. По-возможности, минимальные затраты.
5. По возможности покупка элементов системы в РБ или же в РФ, без всяких заказов с зарубежных сайтов. Пришел, посмотрел, купил.
6. По возможности русскоязычный интерфейс, документация, поддержка.

Для себя определил открытый протокол Z-wave, сердце системы – однопалатный компьютер Raspberry PI (как раз у меня по работе такой и был) с контроллером Razberry, работающем на протоколе Z-Wave+. Программное обеспечение выбрал MajorDoMo. И протокол и ПО удовлетворяют мои требования.

В качестве помощника решил привлечь своего старшего сына (школьника, закончил 8-ой класс). И понял существующая документация довольно сложна для обычного пользователя, не сталкивающегося с настройкой, конфигурированием и программированием.

Вот и решил немного восполнить этот пробел.

В основе теории струн лежит идея о том, что вместо нульмерных элементарных частиц Вселенная состоит из одномерных струн

Теория струн – одна из самых гениальных, противоречивых и недоказанных идей физики. В её основе лежит физический тренд, живущий много столетий – что на некоем фундаментальном уровне все различные силы, частицы, взаимодействия и проявления реальности связываются вместе как разные части одной платформы. Вместо четырёх независимых фундаментальных взаимодействий – сильного, электромагнитного, слабого и гравитационного – есть одна объединённая теория, охватывающая их всех.

Во многих смыслах, теория струн – лучший кандидат на квантовую теорию гравитации, объединяющую взаимодействия на высочайших уровнях энергий. И хотя тому нет экспериментальных подтверждений, существуют убедительные теоретические причины считать, что это так и есть. В 2015 году крупнейший из живущих специалистов по теории струн, Эдвард Виттен, написал работу о том, что каждый физик должен знать о теории струн. И вот, что она означает – даже если вы не физик.

Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке.

В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.

Создание Murky Station: Payday 2

Payday 2 — это кооперативный шутер от первого лица с элементами RPG, рассчитанный на четырёх человек. Игра посвящена ограблениям банков и краже редких трофеев. Она выпущена 13 августа 2013 года, с того времени к ней появилось 50 DLC и до сих пор выпускаются новые. Payday 2 постоянно находилась в десятке самых популярных игр на Steam. Сегодня я хотел бы рассказать о моём опыте создания дизайна стелс-уровней для Payday 2 перед уходом из Starbreeze в январе 2018 году. Хотя в статье рассматриваются проблемы и решения, относящиеся к дизайну уровней Payday, я рассказываю о них в более широком смысле. Эта статья будет полезна для дизайнеров уровней среднего уровня и джуниоров. Если вы сениор-разработчик, то что-то в этой статье может показаться вам знакомым.

Начну с того, что стелс-механика Payday неидеальна и в некоторых областях даёт сбои, но я хотел бы сосредоточиться на решениях, принятых при создании дизайна карт, особенно карты с ограблением Murky Station. Также я проанализирую то, как мы использовали RNG (рандомизацию), и как применяли её для целей и механик, чтобы сохранить свежесть и реиграбельность уровня. Созданием этой карты занимались два человека в течение шести недель. Мой партнёр взял на себя роль строителя уровня/художника по окружениям, а я был дизайнером/создателем скриптов. Мы вдвоём выбрали масштаб проекта на основании потребностей нашей студии. Идея заключалась в создании сценария небольшого ограбления на 10-15 минут с высокой долей реиграбельности. Нам предстоит многое изучить, поэтому давайте приступим!

Пару месяцев назад я постила сводную таблицу-сравнение под названием «Лучшая страна для программиста». В ней было 9 стран. Статья была горячо воспринята и в силу некоторых ошибок в ней, и в силу желания читателей получить сходные данные по другим странам. Я обещала доделать таблицу. Сказано – сделано.

В этой статье 22 страны сравниваются по следующим параметрам:

1. Зарплаты программистов
2. Налоги
3. Стоимость жизни (аренда жилья, коммунальные услуги, продукты, транспортные расходы)
4. Развитость рынка IT
5. Социальное обеспечение

На ныне покойном Geektimes есть (или был) блог Gearbest и он был (или есть) уныл. Их маркетологи зачем-то раз за разом втюхивают одни и те же телефоны и планшеты, тогда как на сайте (впрочем, как и на Ali) есть куча других отличных товаров для гиков. Поэтому, можно я поделюсь своими маленькими китайскими открытиями?



У меня есть дети. Дети = выброшенные батарейки. Т.е. там есть еще промежуточные звенья типа больших роботов, мечей, орущих робокошек, которые катаются по дому и мерцают как мечта эпилептика и так далее. Но все приводит к одному — выброшенным батарейкам.

Благодаря Алексею Надежину мы уже знаем, что лучшими по соотношению цена/емкость являются либо батарейки Ikea и Ашан, либо GP Super. Тем, собственно и жили.
UPD: в комментариях указали, что Алексей провел новое исследование. С учетом обновления цен до текущих, получается, что лучше выглядят батарейки Pairdeer и Lexman из Леруа Мерлен. Ну и опять же Ашан.
Однако, вывалив в специальный контейнер очередную порцию дохлых батареек и испытав на себе полуночный плач ярославны о том, что любимая кукла не работает, пришел к простому выводу — пора переходить на аккумуляторы. Причем, если будут аккумуляторы, неплохо бы их как-то еще и заряжать. Полез гуглить простые зарядки и тут мне открылся “о дивный новый мир”.

Интернет вещей (IoT, Internet of Things) является многообещающим направлением, как уверяют аналитики. Одним из главных трендов IoT является автоматизация жилья или, как любят выражаться маркетологи, создание «умного дома».

Оставим в покое словесные упражнения и рассмотрим конкретный проект.

Хватит тратить время на скучные академические фолианты! Изучение Computer Science может быть веселым и увлекательным занятием.

Владстон Феррейра Фило знакомит нас с вычислительным мышлением, позволяющим решать любые сложные задачи. Научиться писать код просто — пара недель на курсах, и вы «программист», но чтобы стать профи, который будет востребован всегда и везде, нужны фундаментальные знания. Здесь вы найдете только самую важную информацию, которая необходима каждому разработчику и программисту каждый день.

Когда вы входите в мой дом… эм… Мы с женой хотели, чтобы у нас были какие-либо произведения искусства в доме, которые были бы личными и также связанными с тем, чем мы занимаемся. И поэтому вы можете увидеть две вещи: одна из них это кривая дракона, я расскажу вам о ней больше через минуту. И другая это вот эта работа. Это строчка из “Дороги к мудрости” Пита Хайна:

Должны мы,
Чтоб к мудрости
Вечной добраться,
Что нам
Так заманчиво
Брезжит,
Опять
И опять,
И опять
Ошибаться,
Но реже
И реже,
И реже.

Это одна из моих любимых фраз. Своего рода история всей моей жизни — это совершение ошибок и попытки научиться чему-то на них. Эту фразу спроектировали в форме суперэллипса, который является одним из великих открытий Пита Хайна. Этот эллипс более полный и он использовался во многих архитектурных изделиях.

Описать понятие прокрастинации можно этим максимально простым изображением. У вас есть ряд определенных задач и есть выделенное время на их выполнение. Прокрастинаторы решают свалить все задачи в кучу и оставить на самый последний момент.

Проблема в том, что прокрастинация всегда заставляет нас чувствовать себя хуже, влияет на нашу продуктивность и на наш уровень счастья.



Есть даже исследование, которое доказывает, что жизнь прокрастинатора короче, чем жизнь человека, который делает все вовремя, потому что он прокрастинирует даже визиты к врачам.

Нет сомнений, что прокрастинация, и особенно борьба с ней, — очень актуальная тема для всех нас. Мир, в котором мы живем, очень сложен и очень быстро развивается, есть интернет, социальные сети, письма, чаты и огромное количество разных других отвлекающих моментов. Поэтому уровень прокрастинации сильно растет, а навык контроля за ним наиболее важен для того, чтобы достичь успеха в вашей личной жизни.

Под катом рассказ Петра Людвига на конференции Aletheia Business 2017 о том, как положить конец прокрастинации используя три простых инструмента. Как только вы внедрите их в свою жизнь, вы сразу заметите разницу. Вы будете более продуктивны, почувствуете себя счастливее и у вас появится больше энергии.

В рамках открытого курса по машинному обучению мы продолжаем общаться с заметными представителями этой области. Нашими первыми собеседниками были Александр Дьяконов, Константин Воронцов и Евгений Соколов, см. видео в YouTube-канале курса. В этот раз мы пообщались с Дмитрием Ветровым.

^{Длинный материал. Время чтения – около 40 минут.}



Доктор Ричард Хэмминг, профессор морской школы Монтерея в штате Калифорния и отставной учёный Bell Labs, прочёл 7 марта 1986 года очень интересную и стимулирующую лекцию «Вы и ваши исследования» переполненной аудитории примерно из 200 сотрудников и гостей Bellcore на семинаре в серии коллоквиумов в Bell Communications Research. Эта лекция описывает наблюдения Хэмминга в части вопроса «Почему так мало учёных делают значительный вклад в науку и так многие оказываются в долгосрочной перспективе забыты?». В течение своей более чем сорокалетней карьеры, тридцать лет которой прошли в Bell Laboratories, он сделал ряд прямых наблюдений, задавал учёным очень острые вопросы о том, что, как, откуда, почему они делали и что они делали, изучал жизни великих учёных и великие достижения, и вёл интроспекцию и изучал теории креативности. Эта лекция о том, что он узнал о свойствах отдельных учёных, их способностях, чертах, привычках работы, мироощущении и философии.

“Разработка API сложна, Postman делает её лёгкой” © Postdot Technologies, Inc

Когда видишь описание инструментов Postman — захватывает дух, просыпается чувство всевластия над своим будущим детищем. Кажется, что и взрощенные в прошлом "монстры" наконец-то падут перед тобой!

В этой статье мы расскажем о Postman и попробуем написать свой первый скрипт.

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

Привет, Хабр. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2365 в закладки, 360k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Давайте ее переведем, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 13 (из 30) глав.
За перевод спасибо Sergey Metlov, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе». Кто хочет помочь с переводом — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru (Кстати, мы еще запустили перевод еще одной крутейшей книги — «The Dream Machine: История компьютерной революции»)

Глава 5. История компьютеров — практическое применение

Как вы, вероятно, заметили, я использую технический материал, чтобы связать несколько историй, следовательно, я начну с истории о том, как данная глава и две предыдущих появились на свет. К 1950-м годам я понял, что боюсь выступать перед большой аудиторией, несмотря на серьезную учебу в колледже на протяжении многих лет. Обдумав сей факт, я пришел к выводу, что я не могу позволить себе стать великим ученым, имея подобную слабость. Долг ученого — не только совершать открытия, но и успешно доносить их в виде:

• книг и публикаций;
• публичных выступлений;
• неформальных бесед.

Проблемы с любым из этих навыков могли серьезно потянуть мою карьеру ко дну. Моя задача была в том, чтобы научиться выступать публично, не испытывая страха перед аудиторией. Несомненно, практика является главным инструментом, и она должна оставаться во главе угла, несмотря на наличие других полезных методик.

Мы постоянно сталкиваемся с системами, созданными другими людьми. Будь то UI приложений в смартфоне или облачные инфраструктуры современного Интернета — именно процесс взаимодействия определяет наши ощущения, впечатления, и в конечном счёте — отношение к технологии. Мы можем быть в роли инженеров, разработчиков или простых пользователей — user experience важен везде. Вокруг систем с хорошим UX образуется общество счастливых, довольных и продуктивных людей; плохой UX приводит только к боли и страданиям.

Даже если специально не отдаешь себе отчёт, то создавая новый софт, обязательно создаешь user experience. Когда код уже написан, с ним начинают взаимодействовать люди. Может быть, это разработчики из твоей команды. Может, это мобильные разработчики, пытающиеся использовать твой API, или сисадмины, на ночном держурстве пытающиеся разобраться, почему всё сломалось. Сами примеры могут быть совершенно различными по сути, но к ним применимы общие принципы. В этом хабропосте мы поговорим об идеях по поводу UX, дизайна API, психологии обучения, и других связанных областей. Рассмотрим применение хороших практик на самых разных уровнях разработки приложений. Что бы ты ни делал — писал базы данных, библиотеки, hypermedia API или мобильные приложения — рано или поздно кто-то прикоснется к твоему коду — и пусть уж он получит от этого удовольствие, верно?

Мы продолжаем рассказ о том, какие техники, подтвержденные научными экспериментами, могут помочь в учебе в любом возрасте. В первой части мы обсуждали очевидные рекомендации вроде «грамотного распорядка дня» и прочих атрибутов здорового образа жизни. Во второй части речь шла о том, как дудлинг помогает лучше фиксировать материал на лекции, а рассуждения о предстоящем экзамене позволяют получить более высокую оценку.

Сегодня говорим о том, какие советы ученых помогают запоминать информацию эффективнее, а забывать важные сведения — медленнее.

У большинства из нас были отличные оценки по математике в школе и в универе. Помните, как мы решали примеры? Скажем, нужно взять производную от функции:

$$

Мы задумывались на несколько секунд и записывали готовый результат:

$$

Ученики послабее записывали решение по шагам и тратили существенно больше времени:

$$

Нам, отличникам, всё это ни к чему. Зачем писать столько ненужных промежуточных действий, когда можно сразу готовый ответ? Мы же хотим поскорее разделаться с этим примером, чтобы перейти к следующему!

Для любого практического применения log(n) можно считать константой. Просто в некоторых компаниях эта константа больше, чем у вас. © народная мудрость

Половину жизни я учу программировать. В том числе учу разработчиков делать быструю оценку вычислительной сложности алгоритма. Зачем?!

На первый взгляд, это довольно академический навык, который не нужен за рамками экзамена по алгоритмам. Однако опытные разработчики используют его ежедневно, не задумываясь, на уровне рефлексов. Делают они это для грубого анализа кода, который читают, пишут или только собираются написать. Обычно быстрого анализа асимптотики достаточно, чтобы исключить случайное появление сильно неэффективного кода.

Сначала разберёмся, как делать оценку сложности, на примере короткой, но нетривиальной задачи. Потом я расскажу, как научится делать экспресс-оценку, и покажу статистику о том, как решали задачу-пример участники конференций Joker и DotNext.