Предпосылки и философские размышления

Как и у многих моих коллег по программистскому цеху, особенно у тех, кто рано начал пробовать свои силы в области компьютерных технологий, у меня где-то на задворках сознания хранится набор самых тёплых и романтических воспоминаний о первых опытах. Когда-то, в далёком 1987 году, отец впервые взял меня в выходной к себе на работу, где торжественно усадил на стул перед гудящей «Искрой-1030-11». Примерно тогда я твёрдо понял, чем хочу заниматься в своей дальнейшей жизни.

Данные социальных сетей — неисчерпаемый источник исследовательских и бизнес-возможностей. На примере Вконтакте API и языка Python мы сегодня разберем пару практических примеров, которы помогут узнать:

• азы работы с библиотекой Python — networkx;
• как обращаться к Вконтакте API из языка Python посредством стандартных библиотек, в частности, получать список друзей и членов групп;
• некоторые возможности программы Gephi.

Disclaimer: данная статья не претендует на какую-либо новизну, а лишь преследует цель помочь интересующимся собраться с силами и начать претворять свои идеи в жизнь.

(волосяной шар для привлечения внимания)

Доброго времени суток. Это статья — перевод заинтересовавшего меня поста в блоге аспиранта Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук. Статья в доступной форме описывает основные концепции функционального программирования, их преимущества и недостатки. Думаю она будет полезна широкому кругу читателей, которые сомневаются, нужно ли им углубляться в мир функционального программирования или нет. Пожелания, предложения и замечания по переводу и терминологии принимаются по личной почте.

Мнение переводчика может иногда не совпадать с мнением автора, но переводить статью было крайне занимательно.

UPD: альтернативный вариант перевода вы можете найти на rsdn (спасибо flamingo за ссылку).

Иногда возникает необходимость следить за тем, что происходить в дома, но при этом нет желания ставить дорогую аппаратуру или возится с настройкой сложного софта. Например, вы оставили ребенка одного дома или у вас делают мелкий ремонт строители, вам интересно, что делает в ваше отсутствие любимая собака / кошка.
Для решения этой проблема нужен всего лишь включенный компьютер на той стороне, веб-камера и Skype.

Схема использования такая: звоним на домашний Skype и тот автоматом поднимает трубку и начинает видео-трансляцию. Всё предельно просто.

Для тех, кто не знает, как настроить Skype подобным образом — инструкция:

• Для начала надо зарегистрировать новый Skype-логин, установить сам Skype и подключить веб-камеру на компьютере в наблюдаемом пункте. Сей процесс, я думаю, не нужно описывать. Новый логин нам нужен потому, что скайп на той стороне должен принимать звонки только от вас, если вы, конечно, не хотите, чтобы кто угодно мог наблюдать за вашим домом.
• Добавляем ваш основной логин (с которого вы будете звонить) в список контактов нового домашнего акаунта.
• Заходим в настройки скайпа и на вкладке «Звонки» -> «Настройка звонка» разрешаем принимать звонки только из вашего списка контактов, также ставим галочки напротив пунктов «Автоматически отвечать на входящие звонки» и «Автоматически начинать видеотрансляцию во время звонка».

Всё :). Теперь можно посмотреть, что происходит дома, просто позвонив с основного акаунта на ваш домашний.

Upd. Способ позволяет наблюдать из любого места, где есть интернет и скайп. Также он больше предназначен для забавы, нежели для реального наблюдения.

Тяжелый старт

Всем привет! Какое-то время назад я начал копать тему с OpenCL под C#. Но наткнулся на трудности, связанные с тем, что не то, что под C#, а вообще по этой теме очень мало материала. Какую-то вводную по OpenCL можно почерпнуть здесь. Так же простой, но работающей старт OpenCL описан вот тут. Ни на йоту не хочу обидеть авторов, но все статьи, что я находил на русском (и на хабре в том числе) страдают одной и той же проблемой — очень мало примеров. Документация есть, её много и как принято для хорошей документации читается сложно. В своей статье (а если всё будет нормально, то и в цикле статей), я постараюсь поподробней описать эту область, с точки зрения человека, который начал её копать с нуля. Думаю такой подход будет полезен тем кто хочет быстро стартовать в высоко производительных вычислениях.

Остаётся лишь запустить в плеере завораживающую музыку от Daft Punk, и эти карты можно рассматривать бесконечно. Проект карт в стиле «киберпанк» работает на основании движка Tangram, а данные получает из OpenStreetMap. Те строения, высота которых есть в базе, предстают в виде кристаллов, возвышающихся над тёмным и мерцающим пространством то ли городов, то ли потоков данных. Всем этим можно насладиться при помощи браузеров, поддерживающих WebGL.

Далее следуют несколько интересных мест с карты. Поскольку на карте нет географических надписей, для просмотра определённого места вставьте в конец URL его координаты.


Останкинская башня

Посмотрите на это фото.



Это совершенно обычная фотография, найденная в Гугле по запросу «железная дорога». И сама дорога тоже ничем особенным не отличается.

Что будет, если убрать это фото и попросить вас нарисовать железную дорогу по памяти?

Если вы ребенок лет семи, и никогда раньше не учились рисовать, то очень может быть, что у вас получится что-то такое:

Доброго времени суток, Читатель!

В данной статье хочу подробно рассказать про настройку текстового редактора GNU Emacs.

Операционная система GNU Emacs — программируемый текстовый редактор для программистов, написанный на программируемом языке программирования.

Для расширения Emacs используется диалект языка Lisp — Emacs Lisp.

«Галоп пикселя», часть I — базовые понятия, этапы взросления, прикладные упражнения (линк)
«Галоп пикселя», часть II — перспектива, цвет, анатомия и прикладные упражнения (линк)
«Галоп пикселя», часть III — Анимация (линк)
«Галоп пикселя», часть IV — Анимация света и тени (линк)
«Галоп пикселя», часть V — Анимация персонажей. Ходьба (линк)
«Галоп пикселя», часть VI — Анимация персонажей. Бег (линк)

Всем хорошо известно, как мейнстрим подстегивает появление публикаций, связанных с тем, что популярно «на этой неделе». Последние полгода я часто натыкался на статьи «знакомство с пиксель-артом». Начинались они, как правило, с перечисления возможностей определенного софта. Однако за вычетом вопроса выбора программы и беглого перечисления известных фактов ни на йоту не приближали читателя к пониманию того, как этот пиксель-арт готовить. Именно этим досадным упущением мне хотелось бы заняться на первых же страницах 2015-года.

В данной публикации мы не рассматриваем программы, но копаем нечто большее. Сами пиксели. От истоков, начав с четырехцветной CGA-эры, вплоть до эпохи ренессанса. В публикации мы не рассматриваем игры, не поем дифирамбы художникам прошлого (разве что самую малость), занимаясь именно процессом создания простейшего пиксель-арта. Данный материал будет интересен начинающим артистам и интересующимся. Статья практически не содержит теории, нудных умозаключений и представляет сторонний взгляд на мир пиксель-арта со стороны некоего самоучки, который предпочел открыть каждую из Америк самостоятельно, не оглядываясь на официальных, общепризнанных и задокументированных Колумбов. Статья снабжена обильным количеством поясняющих иллюстраций, примеров, и советов.

Материал разделен на несколько публикаций в виду объема текста и изображений. Каждая статья имеет свою степень сложности, однако, все из них наглядны и могут быть использованы как руководство к действию.

Мне интересна обработка изображений, в особенности работа с особыми точками. Ища информацию по детекторам углов, я не нашел достаточно большого обзора этих алгоритмов на русском языке. Поэтому я решил исправить ситуацию, написав эту статью. План статьи следующий:

• Введение
• Свойства особых точек
• Детекторы углов
  
  • Moravec
  • Harris
  • Shi-Tomasi
  • Förstner
  • SUSAN
  • Trajkovic
  • FAST
  • CSS
  • Детектор, основанный на глобальных и локальных свойствах кривизны
  • CPDA
• Выводы

Год назад я перевёл и озвучил фильм Роберта Зубрина Марс: подполье. На Хабре публикация была тепло встречена, а сам фильм за прошедшее время был просмотрен более 200000 раз и до сих пор собирает научные дискуссии в комментариях.

Сегодня я хотел бы представить подробности о последнем нашем переводе. Это фильм о жизни Стивена Хокинга. В посте я расскажу о процессе перевода (так как на этот раз делал его не сам), о том, как лучше обработать звук, записанный в домашних условиях, и как легко переводить титры в фильмах. Ну и конечно сам фильм покажу.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Стремительно приближается лето и сопутствующие ему выезды на природу. Посиделки затягиваются заполночь, и над головой появляются звезды. Но, как правило, зведное небо таинственно и непонятно — астрономию в школах не преподают толком, наверное, уже с конца 80-х, да и кто помнит, чему его учили в школе, если это не использовалось в жизни постоянно? А в небе хватает интересного, особенно если потратить чуть-чуть времени на астрономическое обеспечение выезда на природу.

Дэн Бриклин (Dan Bricklin), соавтор первой программы для работы с электронными таблицами VisiCalc, очень любил снимать видео. Тридцать лет назад это было странное хобби, потому что приходилось повсюду таскать с собой громоздкую видеокамеру. Однако, благодаря Бриклину сейчас мы имеем возможность увидеть редчайшие записи, такие как презентация компьютера Mac Стивом Джобсом в 1984 году.

Ещё одно видео записано на компьютерной выставке COMDEX в ноябре 1983 года. Дэн Бриклин ходил между стендами и снимал всё подряд. Если перемотать на 6 мин 55 сек, то можно увидеть стенд Microsoft и демонстрацию графического интерфейса Windows. Видеозапись сделана за два года до официального релиза Windows 1.0, который состоялся 20 ноября 1985 года!

В новом мире интернет-вещей к сети будет подключено, пожалуй, любое электронное устройство: от чайника на кухне до дрели в гараже. Нет необходимости объяснять, насколько весь быт и повседневная жизнь станут персонализированными для человека. Можно смеяться, но, заходя домой, увидеть кофе, сваренный в аккурат ко времени открытия входной двери, было бы приятно.

Так сложилось, что технологии в автомобильной промышленности, попадающие на рынок, отстают в своем развитии на несколько лет. И несмотря на то, что лидирующие производители задумываются или уже подключают автомобили к Интернету, по-настоящему «облачным» массовый автомобиль еще не стал. Тем не менее, каждый автомобиль напичкан под завязку электроникой. И даже самые дешевые модели съезжают с конвейера с десятком датчиков на борту. Подавляющее большинство из них имеют двигатель внутреннего сгорания инжекторного типа, управляет которым обычный контроллер.

А что если на секунду посмотреть на автомобиль, как на систему подконтрольных датчиков, которые можно использовать не по прямому назначению?

^{Работающая копия самозарядного пистолета M1911, разработанного Джоном Браунингом. Пистолет стоял на вооружении армии США с 1911 по 1985 год}

Инженеры из техасской компании Solid Concepts впервые в мире напечатали металлический пистолет. Они сделали это для демонстрации возможностей современной промышленной 3D-печати и вовсе не ставят цель сделать технологию доступной в каждом доме. Хотя, рано или поздно это неизбежно произойдёт.

Статья является вольным переводом The Flaw Lurking In Every Deep Neural Net.

Недавно опубликованная статья с безобидным заголовком является, вероятно, самый большой новостью в мире нейронных сетей с момента изобретения алгоритма обратного распространения. Но что же в ней написано?

В статье "Интригующие свойства нейронных сетей" за авторством Christian Szegedy, Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, Ian Goodfellow and Rob Fergus, команды, включающей авторов из проекта Google по глубокому обучению, кратко описываются два открытия в поведении нейронных сетей, противоречащие тому, что мы думали прежде. И одно из них, честно говоря, поражает.

20-21 декабря состоится финальный раунд DARPA Robotics Challenge — соревнования автономных роботов, которые способны выполнять произвольные команды, самостоятельно принимать решения и заменять людей-спасателей на месте стихийного бедствия или техногенной катастрофы. В последние дни для участия заявились ещё четыре команды, так что общее количество участников достигло 17 команд.

Агентство DARPA организовало конкурс после того, как стали известны причины аварии на Фукусиме. Как выяснилось, простое закрытие вентиля для остановки утечки водорода в здании реактора могло предотвратить катастрофу. К сожалению, этого сделано не было.

По оценке DARPA, модели роботов на конкурсе 2013 года имеют интеллект примерно двухлетнего ребёнка. Они должны ориентироваться в сложных ситуациях, распознавать объекты и выполнить под управлением оператора восемь действий, таких как «закрыть вентиль», «открыть дверь», «взобраться по лестнице» и т.д.

Компьютерный покер является весьма нетривиальной задачей в первую очередь из-за громадного количества игровых состояний, которое настолько велико, что мечтать о непосредственном решении этой игры не приходится. Единственным способом хоть как-то научить машину играть в покер является переход к абстракции — уменьшенной копии покера, в которой близкие в стратегическом смысле ситуации исходной игры объединены воедино. Именно вопросам абстракций в покере и посвящена данная заметка.

В данной статье я расскажу как в приложениях Augmented reality по найденому расположению объекта в сцене построить 3D-пространство. Для этого необходимо получить две матрицы – проекционную (GL_PROJECTION) и модельную (GL_MODELVIEW) для работы, например, в OpenGL. Делать это мы будем средствами библиотеки OpenCV.

Недавно приходилось решать эту задачу, но ресурса, где просто поэтапно объяснялось как это сделать я не нашел (может плохо искал), а подводных камней в данной проблеме хватает. В любом случае, статья на хабре описывающая эту задачу не повредит.