Нейронные сети сейчас в тренде. Каждый день мы читаем про то, как они учатся писать комментарии в интернете, торговаться на рынках, обрабатывать фотографии. Список бесконечен. Когда я впервые посмотрел на масштаб кода, который приводит это в движение, я был напуган и хотел больше не видеть эти исходники.

Но врожденные любознательность и энтузиазм довели меня до того, что я стал одним из разработчиков Synaptic — проекта фреймворка для построения нейронных сетей на JS с 3к+ звезд на GitHub. Сейчас мы с автором фреймворка занимаемся созданием Synaptic 2.0 с ускорением на GPU и WebWorker-ах и с поддержкой почти всех основных фич любого приличного NN-фреймворка.

В итоге оказалось, что нейронные сети — это несложно, они работают на достаточно простых принципах, которые несложно понять и воспроизвести. Самая трудная задача — это обучение, но для этого почти всегда пользуются готовыми алгоритмами, а скопировать их не очень сложно.
Доказать это просто. Ниже в статье реализация нейронной сети с нуля без каких-либо библиотек.

Про grep знают если не все, то многие читатели Хабра, однако его многочисленных родственников знают немногие.

Давайте узнаем, как можно грепать все, что таит в себе хоть крупицу текста.

Введение

Наличие чисел и числовых данных позволяет вам каким-либо образом работать с языком. Но помимо работы с арифметическими операторами в JavaScript, математические конструкции могут быть сложной задачей для новичков. По этой причине, нужно концентрироваться не на синтаксисе, а на общих математических функциях, этот список начинается с таких вещей как сортировка, округление и генерация случайных значений, этого достаточно, прежде чем углубляться в детали. Чтобы работать с математикой в JavaScript, вам достаточно иметь понятия о таких вещах как функция, операнд и оператор.

От переводчиков

Всем привет, с вами Максим Иванов и Дмитрий Сергиенков, и сегодня мы решили, что мы не будем говорить о модных и полезных штуках типа ReactJS, Angular, TypeScript и других. Сегодня мы уделим внимание математике в JavaScript. Если вам нравится математика, вы можете заниматься ей всё свободное время, но если вашей целью являются не научные изыскания, а работа программистом, математика вряд ли станет лучшим объектом для изучения.

«Диагноз — не конец, а начало дела».
Мартин Х. Фишер.

Недавно я проходил телефонное собеседование с кадровиком из Google. Поскольку я соответствовал критериям на такое (добровольное) собеседование, но не смог пройти тест, в этом посте перечислены вопросы и предполагаемые ответы на них. Этот пост может оказаться полезным тем, кому в один прекрасный день позвонят из Гугла.

Для ясности: я начал заниматься программированием 37 лет назад (мне тогда было 11 лет) и постоянно занимаюсь этим. Кроме того, 24 года назад (мне было 24) я был назначен директором по исследованиям и развитию; с тех пор среди многих других работ мною были проведены НИОКР по наиболее ответственным частям проектов TWD — все они поставляются, как коммерческие продукты:

• Глобальная WAN-сеть (распределённая C/VHDL L2 VPN, базирующаяся на кастомном kernel-bypass IP-стэке и нашем собственном методе постквантового шифрования)
• G-WAN (200-килобайтный сервер прикладных программ с 17 заложенными языками программирования C/C++, C#, Objective-C, Java, Go, PHP и т.д.)
• Remote-Anything (запатентованное решение управления сетью предприятия, 280 млн. лицензий, используемых в 138 странах)

Представитель Гугла подчеркнул, что требуется как опыт управления, так и современного программирования (редкое сочетание). Но наличие более 20 лет опыта в первом и почти 40 лет во втором оказалось недостаточным — я не смог дать «правильные ответы». Означает ли это, что Гугл слишком высоко поднимает планку или что у его кадровиков самих не хватает знаний, которые они, как предполагается, должны оценивать?

Давайте посмотрим!

В первой части мы узнали о данных, и о том, как они могут быть использованы для извлечения из них метаданных или каких-то значений.

Вторая часть объяснила сам термин Big Data и показала, как он превратился в индустрию, причиной появления для которой стало влияние экономики. Эта, третья часть, в которой должно быть логическое продолжение предыдущих двух и у всего этого должен появиться смысл — грустная, местами ироничная, а местами пугающая. Вы видите сами, как технологические, бизнес, и даже социальные контракты в перспективе уже переопределялись большими данными таким путём, который мы только сейчас начинаем понимать. И, возможно, они никогда уже не станут контролируемыми.

С помощью чего бы не проводился анализ — суперкомпьютера или составленной вручную в 1665 году таблицы из списков мёртвых, некоторые аспекты больших данных существовали гораздо дольше, чем мы можем представить.

Темная сторона больших данных. Исторически роль больших данных не всегда была кристально чистотой. Идея переработки цифр, приводящей к количественной рационализации для чего-то, что мы и так хотели сделать, существует с тех пор, как у нас появились лишние деньги.

В первой части этой серии статей вы узнали о данных и о том, как можно использовать компьютеры чтобы добывать смысловое значение из крупных блоков таких данных. Вы даже видели что-то похожее на большие данные у Amazon.com середины девяностых, когда компания запустила технологию для наблюдения и записи в реальном времени всего, что многотысячная аудитория клиентов одновременно делала на их сайте. Довольно впечатляюще, но назвать это большими данными можно с натяжкой, пухлые данные — больше подойдёт. Организации вроде Агентства национальной безопасности США (NSA) и Центра правительственной связи Великобритании (GCHQ) уже собирали большие данные в то время в рамках шпионских операций, записывая цифровые сообщения, хотя у них и не было простого способа расшифровать их и найти в них смысл. Библиотеки правительственных записей были переполнены наборами бессвязных данных.

То, что сделал Amazon.com, было проще. Уровень удовлетворённости их клиентов мог быть легко определен, даже если он охватывал все десятки тысяч продуктов и миллионы потребителей. Действий, которые клиент может совершить в магазине, реальный он или виртуальный, не так уж много. Клиент может посмотреть что в доступе, запросить дополнительную информацию, сравнить продукты, положить что-то в корзину, купить или уйти. Всё это было в пределах возможностей реляционных баз данных, где отношения между всеми видами действий возможно задать заранее. И они должны быть заданы заранее, с чем у реляционных баз данных проблема — они не так легко расширяемы.

Заранее знать структуру такой базы данных — как составить список всех потенциальных друзей вашего неродившегося ребенка… на всю жизнь. В нём должны быть перечислены все неродившиеся друзья, потому что как только список будет составлен, любое добавление новой позиции потребует серьезного хирургического вмешательства.

Большие данные — это Большие Новости, Большая Важность и Большой Бизнес, но что это на самом деле? Что такое большие данные? Для тех, кто живёт ими, всё очевидно, а я просто тупица — задавать подобные вопросы. Но те, кто живёт ими, считают большинство людей глупыми, верно? Поэтому в начале я хочу поговорить с теми читателями, которые, как и я, не в теме. Что это вообще такое? На этой неделе я планирую хорошенько исследовать этот вопрос, и, скорее всего, опубликовать три длинных статьи (прим. переводчика: переводы следующих двух частей выйдут в ближайшие дни).

James Kyle как-то раз взял и написал пост про структуры данных, добавив их реализацию на JavaScript. А я взял и перевёл.

Дисклеймер: в посте много ascii-графики. Не стоит его читать с мобильного устройства — вас разочарует форматирование текста.

От переводчика:
Предлагаю вашему вниманию перевод краткого (действительно краткого) руководства по ES6. В нём можно ознакомиться с основными понятиями стандарта.
Оригинальный текст в некоторых случаях был дополнен или заменён на более подходящий источник. Например, часть определения ключевого слова const является переводом документации с MDN.
Чтобы лучше разобраться в некоторых концепциях (для выполнения качественного перевода) использовалось описание стандарта на сайте MDN, руководство "You Don't Know JS: ES6 & Beyond" и учебник Ильи Кантора.

Перевод выложил на Гитхаб: https://github.com/etnolover/ES6-for-humans-translation. В случае нахождения ошибок пишите, исправлю.
Ссылка на оригинальный текст: https://github.com/metagrover/ES6-for-humans

Update 22.07.2016: добавил опрос про const

Содержание

• let, const и блочная область видимости
• Стрелочные функции
• Параметры по умолчанию
• Spread/Rest оператор
• Расширение возможностей литералов объекта
• Восьмеричный и двоичный литералы
• Деструктуризация массивов и объектов
• Ключевое слово super для объектов
• Строковые шаблоны и разделители
• for...of против for...in
• Map и WeakMap
• Set и WeakSet
• Классы в ES6
• Тип данных Symbol
• Итераторы
• Генераторы

• Промисы

  
  
• Опрос: в каком регистре писать const?

В ресторане заиграла почти забытая песня. Вы слушали её в далёком прошлом. Сколько трогательных воспоминаний способны вызвать аккорды и слова… Вы отчаянно хотите послушать эту песню снова, но вот её название напрочь вылетело из головы! Как быть? К счастью, в нашем фантастическом высокотехнологичном мире есть ответ на этот вопрос.

У вас в кармане лежит смартфон, на котором установлена программа для распознавания музыкальных произведений. Эта программа – ваш спаситель. Для того чтобы узнать название песни, не придётся ходить из угла в угол в попытках выудить из собственной памяти заветную строчку. И ведь не факт, что это получится. Программа, если дать ей «послушать» музыку, тут же сообщит название композиции. После этого можно будет слушать милые сердцу звуки снова и снова. До тех пор, пока они не станут с вами единым целым, или – до тех пор, пока вам всё это не надоест.

Мобильные технологии и невероятный прогресс в области обработки звука дают разработчикам алгоритмов возможность создавать приложения для распознавания музыкальных произведений. Одно из самых популярных решений такого рода называется Shazam. Если дать ему 20 секунд звучания, неважно, будет ли это кусок вступления, припева или часть основного мотива, Shazam создаст сигнатурный код, сверится с базой данных и воспользуется собственным алгоритмом распознавания музыки для того, чтобы выдать название произведения.

Как же всё это работает?

За последний год я много слышал о Virtual DOM и React JS.
React работает действительно быстро и очень прост, но как он работает? Что такое Virtual DOM? Почему я должен беспокоиться об этом, и что случилось со старым добрым обычным DOM?

Что такое DOM

Перед тем, как мы начнем вникать в то, что из себя представляет DOM виртуальный, давайте немного поговорим о том, чем является DOM реальный.

Некоторые замечания о времени

• UTC: время на нулевом меридиане называется Всемирное координированное время, Universal Coordinated Time. Несовпадение акронима было вызвано необходимостью универсальности его для всех языков.
• GMT: ранее вместо UTC использовалось среднее время по Гринвичу (Greenwich Mean Time, GMT), так как нулевой меридиан был выбран так, чтобы проходить через Гринвичскую королевскую обсерваторию.
• Прочие часовые пояса могут быть записаны как смещение от UTC. Например, Австралийское восточное стандартное время (EST) записывается как UTC+1000, то есть время 10:00 по UTC есть 20:00 по EST того же дня.

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Наглядный пример задачи — сайт vk.com. Каждый раз, когда вы воспроизводите музыку или видео в одной вкладке, в других вкладках воспроизведение останавливается. И если вы обратитесь в интернет за помощью в решении данной задачи, то наверняка найдете описание Storage Events или Page Visibility API или даже готовые решения, к примеру Visibility.js.

На хабре уже был обзор этих вещей, к примеру вот и ещё.



Я прошел по этому пути, но не одно из решений меня не устроило. Мне хотелось чего-нибудь простого, легковесного и не требующего глубокого изучения деталей.

Однажды вечером, сразу после того, как я закончил разбираться с наследованием в JS, мне пришла в голову идея, что пора бы заняться чем-нибудь посложнее — например паттернами. На столе внезапно оказалась книжка Gof, а на экране ноутбука появился труд с названием «JavaScript patterns».

В общем, спустя пару вечеров, у меня появились описания и реализации на JavaScriptе самых основных паттернов — Decorator, Observer, Factory, Mediator, Memoization (не совсем паттерн, а скорее техника, но мне кажется что она прекрасно в этот ряд вписывается) и Singleton.

По работе мне несколько раз приходилось участвовать в собеседовании кандидатов на должность клиент-сайдера у нас в компании, смотреть на их познания в Javascript. Удивительно что никто из них не знал толком как же работает jQuery изнутри, даже те, кто отметил свои знания jQuery уровнем «отлично», увы.

У jQuery очень низкий порог вхождения, о нем часто пишут и используют всюду, где только можно (и даже там, где, в общем-то, не нужно), поэтому некоторые даже не смотрят на чистый Javascript. Зачем, мол, его знать, когда есть jQuery, а по нему — тонны примеров и готовых плагинов? Даже на Хабре видел статью про рисование на Canvas, где автор подключил jQuery и использовал его только один раз — для того, чтобы получить доступ к Canvas по его идентификатору. И не считал это чем-то ненормальным.

Извините, отвлекся. Суть поста и следующих частей серии в том, чтобы рассказать о том, как же работает библиотека изнутри и что же в ней происходит по мере выполнения каких-то методов.

Декораторы функций позволяют добавить дополнительное поведение функции, не изменяя ее. Сигнатура оригинальной и декорированной функции полностью совпадают.

Периодически натыкаясь на статьи, посвященные оптимизации кода на JS (вот одна из популярных) я ловил себя на мысли, что информации в них катастрофически мало. Перечислены 2-3 конструкции, 1-2 браузера и все на этом.

Как говорится, если хочешь сделать что-то хорошо, сделай это сам.
Я решил протестировать, в первую очередь для себя, скорость работы различных языковых конструкций (начиная с самых базовых) в основных современных браузерах и на основе этого сделать выводы о том, что и как использовать в скриптах, требовательных к производительности.

Ну и раз уж результаты получены, почему бы не выложить их для всеобщего пользования?

Upd: добавил графики результатов, предоставленные хабраюзером deerua (для тех, кто воспринимает визуальную подачу информации лучше чем табличную)

В предыдущем посте я описал, что this в javascript не привязывается к объекту, а зависит от контекста вызова. На практике же часто возникает необходимость в том, чтобы this внутри функции всегда ссылался на конкретный объект.
В данной статье мы рассмотрим два подхода для решения данной задачи.
1. jQuery.proxy — подход с использованием популярной библиотеки jQuery
2. Function.prototype.bind — подход, добавленный в JavaScript 1.8.5. Рассмотрим также его применение для карринга (частичного применения функции) и некоторые тонкости работы, о которых знают единицы.

— Прототипное наследование — это прекрасно
JavaScript — это объектно-ориентированный (ОО) язык, уходящий корнями в язык Self, несмотря на то, что внешне он выглядит как Java. Это обстоятельство делает язык действительно мощным благодаря некоторым приятным особенностям.

Одна из таких особенностей — это реализация прототипного наследования. Этот простой концепт является гибким и мощным. Он позволяет сделать наследование и поведение сущностями первого класса, также как и функции являются объектами первого класса в функциональных языках (включая JavaScript).

К счастью, в ECMAScript 5 появилось множество вещей, которые позволили поставить язык на правильный путь (некоторые из них раскрыты в этой статье). Также будет рассказано о недостатках дизайна JavaScript и будет произведено небольшое сравнение с классической моделью прототипного ОО (включая его достоинства и недостатки).