Железный дизайнер из Redmadrobot Design Lab Артур Абраров делится наблюдениями.

Адаптировать дизайн под другую платформу — неотъемлемая часть работы дизайнера мобильных приложений. Цель этой работы — органично вписать дизайн в паттерны взаимодействия пользователя. К тому же, проработанная адаптация упрощает разработку за счёт использования нативных компонентов платформы.

Чтобы адаптировать дизайн правильно, нужно соблюдать гайдлайны платформ: Human Interface Guidelines (HIG) у iOS и Material Design у Android. И общаться с разработчиками, в идеале подключать их к дизайну как можно раньше, чтобы они могли сразу задать технические ограничения.

Но в чём именно отличается дизайн под iOS от дизайна под Android? В этой статье я разберу 32 конкретных отличия дизайна под iOS и Android. Они поделены на четыре группы:

1. Базовые отличия.
2. Отличия в навигации и паттернах (UX).
3. Отличия в компонентах (UI).
4. Прочие отличия.

Особенности iOS будут слева, а Android — справа или сверху/снизу.

Базовые отличия

Human Interface Guidelines vs Material Design

Почти все отличия этой статьи взяты из анализа этих гайдлайнов. Их суть на идейном уровне следующая. HIG — это про плоский, лёгкий, дружелюбный дизайн, пришёл он из постепенного отказа от скевоморфизма.

Material же имеет несколько основополагающих принципов: материал как метафора; смелый, графический, сознательный; осмысленная анимация; гибкая основа и кроссплатформенность. Если вы не знакомы с гайдлайнами, лучше их прочесть до того, как ознакомитесь со статьёй.

Десктопные/облачные, платные/бесплатные, для SEO, для совместных покупок, для наполнения сайтов, для сбора цен… В обилии парсеров можно утонуть.

Мы разложили все по полочкам и собрали самые толковые инструменты парсинга — чтобы вы могли быстро и просто собрать открытую информацию с любого сайта.

Как изменилась структура российского (постсоветского) общества с середины XX века. Спойлер: она изменилась кардинально.

Поделиться моими исследованиями половозрастной пирамиды России с общественностью посоветовали мои знакомые и друзья. Некоторые из них утверждают, что в исследованиях есть научная ценность. Хотя я не демограф, а просто любопытный программист.

Нейросети выросли от состояния академической диковинки до массивной индустрии

За последнее десятилетие компьютеры заметно улучшили свои возможности в области понимания окружающего мира. ПО для фототехники автоматически распознаёт лица людей. Смартфоны преобразуют речь в текст. Робомобили распознают объекты на дороге и избегают столкновения с ними.

В основе всех этих прорывов лежит технология работы искусственного интеллекта (ИИ) под названием глубокое обучение (ГО). ГО основывается на нейросетях (НС), структурах данных, вдохновлённых сетями, составленными из биологических нейронов. НС организуются послойно, и входы одного слоя соединены с выходами соседнего.

Специалисты по информатике экспериментируют с НС с 1950-х годов. Однако основы сегодняшней обширной индустрии ГО заложили два крупных прорыва – один произошёл в 1986 году, второй – в 2012. Прорыв 2012 года – революция ГО – была связана с открытием того, что использование НС с большим количеством слоёв позволит нам значительно улучшить их эффективность. Открытию способствовали растущие объёмы как данных, так и вычислительных мощностей.

Статья состоит из двух частей:

1. Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
2. Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.

Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто

Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:

• Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
• Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.

Недавно вышла статья, которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало.


Ну что. Разберём «лопнул ли пузырь», «как дальше жить» и поговорим откуда вообще такая загогулина.

Мы в ЛАНИТ любим фотографию. Не какое-то конкретное фото, а сам вид искусства. Так, Inventive Retail Group (часть нашей группы) проводит фотовыставки в рамках проекта re:Store digital art (здесь статья об одной из экспозиций, а здесь информация о действующей выставке), а также мы организуем успевшие стать традиционными фотоконкурсы среди сотрудников.

В этом посте мы расскажем о том, как развитие информационных технологий стало стимулом к дальнейшему развитию фотографии. Конечно, говорить будем только о цифровой фотографии, иначе велик риск докопаться в бездне времен до дагерротипов и камеры-обскуры.

Поэтому за точку отсчета предлагаем взять 1970 г., когда на основе прибора с зарядовой связью (ПЗС) был создан прототип первого видеофотоаппарата.

ПЗС-матрица

Однажды в далекие школьные годы у меня появилась идея заняться авто-реставрацией, благо у отца был в наличии уже практически сгнивший (но с отличным мотором) АЗЛК Москвич-408. Первым делом конечно же было решено поменять пороги и укрепить раму металлическим швеллером. Самый быстрый способ — естественно сварка, благо у отца и самодельный аппарат на Ш-образных пластинах был. Электроды и я нашел и, в принципе, довольно сносно приварил куски металла. Довольный своей работой заснул, думая о том, что я буду приваривать с утра. А с утра проснулся и понял что "ослеп", а отец поздравил "с первым пойманным зайцем". Чтобы понять о чем разговор — проследуйте под cut.

Я всегда думал, что я – тупой. Точнее, что я — тугодум.

Проявлялось это просто: на совещаниях и обсуждениях я не мог быстро придумывать решение задачи. Все чего-то говорят, иногда умное, а я – сижу и молчу. Даже как-то неудобно было.

Все остальные тоже думали, что я тупой. Поэтому меня перестали звать на совещания. Звали тех, кто что-то говорит без промедления.

А я, выйдя с совещания, продолжал думать над задачей. И, как говорит устойчивое идиоматическое выражение, хорошая мысля приходит опосля. Находил нормальное, иногда интересное, а бывало – что и офигенное решение. Но оно уже никому не было нужно. Типа после драки кулаками не машут.

Просто культура в тех компаниях, где я начинал работать, была модерновая. Ну, как там это бывает – «совещание должно закончиться принятием решения». Вот чего придумали на совещании, то и принимается. Даже если решение — полная фигня.

Тут вот праздники скоро. Спросил недавно друг «как мне это все пережить?». Я сначала объяснял, а потом решил написать статью на Хабр. Рассказанное — услышит один человек, а написанное — прочитают сотни!

Меня, если честно, достаточно сильно раздражают всевозможные застолья. Потому что гораздо приятнее посидеть с паяльником или читая книгу, а не "… хорохорясь, ерепенясь и валяясь, как колода..." провести выходные. Но традиции-с, будь они неладны, формировались столетиями и не умея пить — бывает достаточно сложно вписаться в коллектив, найти нужный подход и т.д. Особенно грешат этим делом всевозможные руководящие кадры из старого поколения. Что же делать тем, для кого алкоголь и необходимость его употреблять — это просто лишняя головная боль? Самый простой ответ — НЕ ПИТЬ, но на практике полностью это очень сложно реализовать. Эффективнее в наших реалиях принять тезис «алкоголь — просто инструмент» и учиться с ним правильно работать и использовать для решения своих задач с минимизацией ущерба для здоровья.

Статью кладем в закладки и рассылаем всем друзьям, подчиненным и т.д. и т.п. Есть время подготовиться и встретить новогодние корпоративы во всеоружии. Практически уверен, что многое из описанного активно используют те, кто «не напиваться» обязан по долгу службы. Простой же обыватель чаще про это не думает, полагаясь на удачу и легкую руку. И чаще всего оказывается в проигрыше. Предупрежден = вооружен, поэтому под катом читаем, как победить в битве с алкоголем.

«Идея ничего не стоит» — эту мантру слышал наверное каждый геймдизайнер. Важны лишь концепт и реализация. Только на бумаге или экране компьютера идея начинает обретать смысл и форму. И я задался вопросом: а есть ли какие-то базовые принципы по превращению идеи в концепт?

Внутри перевод с краткой теорией и практическими советами для всех, кто ждет вдохновения или не знает, с чего начать.

Обработка естественного языка восходит к мистикам Каббалы

Задолго до того, как обработка естественного языка стала модной темой в области искусственного интеллекта, люди придумывали правила и машины для манипулирования языком

Мистик 13 века Авраам бен Самуэль Абулафия изобрёл область обработки естественных языков, начав практику комбинирования букв

Сейчас мы находимся на пике интереса к обработке естественного языка (natural language processing, NLP) – области информатики, концентрирующейся на лингвистическом взаимодействии человека и машины. Благодаря прорывам в машинном обучении (МО) в последнее десятилетие, мы наблюдаем серьёзное улучшение в деле распознавания речи и машинного перевода. Генераторы языка уже достаточно хороши для того, чтобы писать связные новостные статьи, а виртуальные помощники типа Siri и Alexa становятся частью нашей повседневной жизни.

Что это?

πfs это революционная файловая система, которая вместо того, чтобы тратить место на вашем жестком диске, хранит все данные в π. Вам никогда больше не придется заботится о свободном месте! Вам говорили, что 100% сжатие невозможно? Да вот же оно!

Как собрать?

πfs собирается элементарно:

./configure
make

Да и использовать его не сложнее:

πfs -o mdd=<metadata directory> <mountpoint>

Где metadata directory — каталог с метаданными (названия файлов, смещение в π), а mountpoint ­— каталог монтирования.

Что же π делает с моими данными?

π — одна из самых важных констант математики, и у нее есть куча интересных свойств (о которых можно прочесть в статье на википедии)
Одним из таких свойств числа π предположительно является нормальность, что означает, что все его числа распределяются равномерно, при условии, что это дизъюнктивная последовательность, т.е. все конечные числовые последовательности находятся внутри него. Если мы рассмотрим число π по основанию 16 (HEX), то это предположение верно. Первая запись об этом была в 2001 году.
Ну а если так, то зачем нам хранить все эти эксабайты данных на винчестерах, если мы можем найти их в π?

В этой статье предлагаю совершить экскурс в социобиологию и поговорить об эволюционных истоках альтруизма, родственном отборе и агрессии. Мы коротко (но со ссылками) рассмотрим результаты социологических исследований и исследований с нейровизуализацией, в которых показано, как распознавание родственников у людей может влиять на сексуальное поведение и способствовать сотрудничеству и с другой стороны распознавание представителя чужой социальной группы может усиливать проявление реакции страха и агрессии. Затем вспомним исторические примеры манипуляции этими механизмами и затронем тему дегуманизации. И в завершении поговорим о том, почему исследования в этой области критически важны для будущего человечества.

«A change in perspective is worth 80 IQ points»
— Alan Kay

Алан Кей — крутой мужик, мы его на Хабре поздравляли с днюхой.

Напомню заслуги Алана.

• Работал в легендарном Xerox PARC, Atari, Apple, Disney, HP.
• Предложил концепцию Dynabook (в 1968 году), которая определила концептуальную базу для ноутбука, планшетного компьютера и электронной книги.
• Один из «отцов-основателей» объектно-ориентированного программирования (SmallTalk, 1969).
• Участвовал в создании первого персонального компьютера Xerox Alto (1973).
• Инициатор полезной движухи «Каждому ребенку по ноутбуку».
• в 2001 году, он основал исследовательский Институт Viewpoints, некоммерческую организацию посвящённую детям, обучению и передовым разработкам программного обеспечения.
• В 2006 бросил дерзкий вызов индустрии — заявил о возможности создания операционной системы с графическим интерфейсом из 20.000 строчек кода.
• В 2016 присоединился к Y Combinator.

Решили мы перевести его самую концептуальную статью и тут бац, оказывается, что в оригинальной статье нет куска текста. Написали мы в Viewpoints Research Institute, мол, опечатка у вас. Ответила нам Kim Rose, все объяснила, исправила и благославила.

Вторая часть перевода эссе Рэймонда Курцвейла «Закон ускоряющейся отдачи».

(Первая часть здесь)

Мысленный эксперимент

Давайте чуть более детально рассмотрим вопрос о том, кто такой я, и кто — новый Рэй. Прежде всего, моё тело и мой мозг — это я?

Учтите, что частицы, составляющие моё тело и мозг, постоянно меняются. Мы вовсе не неизменная коллекция частиц. Клетки в нашем теле меняются с разной скоростью, но частицы (например, атомы и молекулы), которые составляют наши клетки, меняются очень быстро. Я вовсе не тот же набор частиц, что был даже месяц назад. Я — структура материи и энергии, которые полупостоянны (в том смысле, что изменяются только постепенно), тогда как наше материальное содержание меняется постоянно, и очень быстро. Мы скорее похожи на узоры, которые создаёт бегущий поток воды. Проносясь по камням, вода формирует особый, уникальный рисунок. Он может оставаться относительно неизменным в течение нескольких часов, или даже лет. Естественно, само вещество, образующее узор — вода, заменяется каждую миллисекунду. То же самое верно и для Рэя Курцвейла. Как вода в потоке, мои частицы постоянно меняются, но узор, который люди распознают как Рэя Курцвейла, имеет определённый уровень непрерывности. Это приводит нас к идее о том, что мы должны связывать нашу фундаментальную идентичность не с конкретным набором частиц, а, скорее, со структурой энергии и материи, которую мы представляем. Многие современные философы, кажется, неравнодушны к этому аргументу «идентичности по структуре».

Погодите-ка (опять)!

Пятница. Предлагаю поговорить об одном из лучших, на мой взгляд, советских фантастов.

Николай Николаевич Носов в русской литературе фигура особенная. Его, в отличие от многих, становится чем дальше, тем больше. Он один из немногих писателей, книги которых действительно читало (добровольно читало!), и с теплотой вспоминает все население страны. Более того – хотя советская классика едва не вся осталась в прошлом, и давно не переиздается, спрос на книги Носова не только не упал ни на йоту, но и постоянно растет.

Де-факто его книги стали символом успешно продающейся литературы.

Достаточно вспомнить громкий уход Пархоменко и Горностаевой из издательской группы «Азбука-Аттикус», который объяснялся идеологически расхождениями с руководством издательства, которое «не готово выпускать ничего, кроме 58-го издания «Незнайки на Луне»».

Но при этом о самом авторе никто не знает почти ничего.


Н.Носов с внуком Игорем

Биография у него действительно непохожа на авантюрный роман – родился в Киеве в семье артиста эстрады, в молодости сменил множество работ, потом закончил институт кинематографии, из кино ушел в литературу и всю жизнь писал.

Но некоторые обстоятельства этой тривиальной судьбы и впрямь поражают воображение. Все вы наверняка помните знаменитые рассказы Носова из условного цикла «однажды мы с Мишкой». Да, те самые – как они кашу варили, пеньки ночью выворачивали, щенка в чемодане возили и т.п. А вот теперь ответьте, пожалуйста, на вопрос – когда происходит действие этих рассказов? В какие годы это все происходит?

Когда я учился в школе, мы изучали логику, но сейчас даже в моём любимом лицее её почему-то не преподают. Более того, я узнал, что большинство моих знакомых (даже успешно закончивших вузы) не знают, ни о логическом квадрате, ни о различных модусах. В этом небольшом топике, я постараюсь вкратце рассказать обо всём. Сразу скажу, что гуру дискретной математики вряд ли узнают что-то новое, но остальным должно быть как минимум интересно, а как максимум полезно.

Предлагаемая вашему вниманию заметка рассказывает про пространство состояний материи. Которое, в некотором смысле, обширнее, чем пространство расстояний между объектами в космосе, и иногда так же трудно преодолевается.

Я хочу показать, что явления природы могут быть сложными и нетривиальными даже в условиях, весьма далёких от земных. Что главное препятствие на пути к их изучению — не космические расстояния, а неспособность нашего воображения и интуиции работать в малознакомых условиях. Что жизнь и разум, возможно, надо искать не только на поверхностях землеподобных планет, ибо они — лишь крошечная доля разнообразия Вселенной.

И что для понимания этого разнообразия наверняка потребуется искусственный интеллект — вероятно, в большей степени, чем ракеты и космонавтика.

Часть 1. pT-диаграмма

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод труда «The Law of Accelerating Returns» автора Рэймонда Курцвейла.

7 марта 2001

Анализ истории техники показывает, что количество технологических изменений возрастает экспоненциально, хотя интуитивно, с точки зрения «здравого смысла», кажется, что развитие происходит линейно. То есть, развитие за 100 календарных лет 21-го века будет приблизительно соответствовать 20000 годам развития при сегодняшнем его темпе. Отдача, или результаты прогресса, такие, как скорость чипов или соотношение цена-эффективность, также растут экспоненциально. Иногда, даже сама скорость экспоненциального роста растёт экспоненциально. В течение нескольких десятилетий машинный интеллект превзойдёт человеческий, что приведёт к Сингулярности — технологическим изменениям столь быстрым и глубоким, что они разорвут саму ткань человеческой истории. Среди последствий будут слияние биологического и небиологического интеллекта, бессмертные люди, существующие в виде программного обеспечения, и интеллект чрезвычайно высокого уровня, распространяющийся по вселенной со скоростью света.

Вы получите 40 триллионов долларов, просто прочитав это эссе и поняв, о чём в нём идёт речь. Для получения полной информации, смотрите ниже. (Да, зачастую авторы идут на любые ухищрения, чтобы завладеть вашим вниманием, но я совершенно серьёзен насчёт этого утверждения. Однако, пока я не вернулся к дальнейшему повествованию, внимательно прочтите первое предложение этого абзаца).