Предисловие

Недавно на работе задали задачу — есть клиент с GPS устройством. Ходит, он значит по городу и записывает на это устройство каждую секунду координату своего местонахождения. Потом заходит на наш сайт и отправляет файл с записями маршрута. И в ответ получает изображение карты и поверх нарисованный маршрут по которому он двигался. Все вроде бы ничего, но есть одна проблемка — клиент может записывать хоть целый день и прислать громадный файл, а отрисовка маршрута занимает очень много времени. А он ведь мог идти по прямой линии и тогда смысл отрисовывать все точки отпадает(ценных только две крайних). Тем более рисуется она на JavaScript на клиентской стороне и если клиентская сторона это мобильное устройство вполне вероятно что маршрут он не увидит((
И потому мне надо было сделать небольшую оптимизацию — оптимально упростить ломанную линию. Для этой задачи существует метод Дугласа-Пекера, но на русском описания этого метода я не нашёл, поэтому я решил заполнить этот пробел рунета.

Каталог:
Один
Два
Три

μTorrent

Это, пожалуй, самая забавная часть. При очевидно высоких навыках программирования, авторы либо не читали, либо не поняли вот этот документ. Вот что происходит с дефолтными настройками:

Пожалуй, начну с того, что если перегружаться 15 раз в год, то любой «тюнинг» процесса загрузки отнимает больше времени, чем будет выиграно на перезагрузках за все время жизни системы. Однако, спортивный интерес берет свое, тем более, что люди интересуется процессом оптимизации быстродействия. А загрузка оказалась самым очевидным кандидатом в примеры того, как на мой взгляд должен выглядеть этот самый процесс. Сразу скажу, что грузиться будем с 5400 rpm винта, грузиться будем в «рабочую» систему: помимо недобитой вендорской крапвари там стоит еще куча всякого типа вижуал студии, антивируса, скайпа, стима, гуглапдейтера и пр…

Про то, почему отключение pagefile-а скорее вредно, чем полезно — как нибудь в другой раз, а пока…

Каталог:
Один
Два
Три

Менеджер памяти (и связанные с ним вопросы контроллера кеша, менеджера ввода/вывода и пр) — одна из вещей, в которой (наряду с медициной и политикой) «разбираются все». Но даже люди «изучившие винду досконально» нет-нет, да и начинают писать чепуху вроде (не говоря уже о другой чепухе, написанной там же):

Грамотная работа с памятью!!! За все время использования у меня своп файл не увеличился ни на Килобайт. По этому Фаерфокс с 10-20 окнами сворачивается / разворачивается в/из трея как пуля. Такого эффекта я на винде добивался с отключенным свопом и с переносом tmp файлов на RAM диск.

Или к примеру μTorrent — у меня нет никаких оснований сомневаться в компетентности его авторов, но вот про работу памяти в Windows они со всей очевидностью знают мало. Не забываем и товарищей, производящих софт для слежения за производительностью и не имеющих ни малейшего понятия об управлении памятью в Windows (и поднявших по этому поводу истерику на пол интернета, на Ars-е даже был разбор полетов). Но самое потрясающее, что я видел всвязи с управлением памятью — это совет переместить pagefile на RAM-диск:

Из моих трех гигабайт под RAM disk был выделен один (на тот момент, когда на лаптопе еще была установлена XP), на котором я создал своп на 768МБ ...

Цель данной статьи — не полное описание работы менеджера памяти (не хватит ни места ни опыта), а попытка пролить хоть немного света на темное царство мифов и суеверий, окружающих вопросы управления памятью в Windows.

Каталог:
Один
Два
Три

Оказывается длинные опусы нужно разбивать. А я то думал «многосерийные» топики публикуют исключительно для зарабатывания рейтинга :-)

Продолжу с места в карьер, так как где разбилось — там разбилось, а писать дополнительные введения к каждой серии выше моих сил.

Легально, бесплатно, без смс.

Проверено и работает на последней версии 3.4.2 (win)

На хабре уже был рассмотрен муравьиный алгоритм, позволяющий используя простые правила решить задачу поиска оптимального маршрута. В данной статье рассмотрено применение этого алгоритма к задаче классификации.

Данная статья рассказывает не только о наиболее распространённых фильтрах обработки изображений, но в понятной форме описывает алгоритмы их работы. Статья ориентирована, прежде всего, на программистов, занимающихся обработкой изображений.

Фильтр размытия по гауссу (широко известный “gaussian blur” в фотошопе) достаточно часто применяется сам по себе или как часть других алгоритмов обработки изображений. Далее будет описан метод, позволяющий получать размытие со скоростью, не зависящей от радиуса размытия, используя фильтры с бесконечной импульсной характеристикой.

В предыдущей статье были рассмотрены самые азы для понимания темы нейронных сетей. Полученная система не являлась полноценной нейронной сетью, а несла просто ознакомительный характер. Принимающими решения механизмами в ней были «черные ящики», не описанные подробно.
Вот о них речь и пойдет в рамках данной статьи. Результатом статьи будет полноценная нейронная сеть из одного перцептрона, умеющая распознавать входные данные и позволяющая себя обучать.

Язык программирования, на этот раз — C#.
Заинтересовавшихся прошу под кат.

В статье Нейросети для чайников. Начало автор Paul_Smith доступно показал насколько просто создать нейронную сеть для распознования картинок. Но есть одно но — то что он описал нейронной сетью не является. Перед его следующей статьей хочу рассказать вам как решить ту же задачу, но с использованием нейронной сети Кохонена.

Итак, распознавать мы будем цифры, написанные белым по черному, такие как эти:

Автор книги – Сьюзан Кейн, в течении многих лет изучавшая феномен интроверсии. Впервые про неё я узнал из блога моей коллеги, Ольги Романовой. Книга та оказалась столь полезной, что я теперь просто не могу ею не поделиться. А уж читать её или нет, решайте сами.

На Хабре было немало статей про использование различных методов обработки изображений, включая классификацию данных, фильтрацию. Многие из этих подходов применяются и в дистанционном зондировании при обработке цифровых изображений Земли.

От момента, как снимок получен со спутника, до возможности его анализировать должен пройти целый цикл процедур по приведению его в вид, удобный для получения и последующего анализа визуальной информации.
Тех, кому интересен сам процесс, прошу под кат (трафик):

Фильтр Kuwahara выполняет нелинейную фильтрацию изображений с сохранением резких краев. После фильтрации изображение похоже на грубо нарисованную красками, картину.

В мире разработки софта существует много идей и «метафор», позаимствованных из других, казалось бы, не сильно связанных с программированием областей. Можно вспомнить паттерны проектирования, позаимствованные у архитекторов, или понятие «технического долга», пришедшее из финансовой индустрии, да и «эффектом второй системы» страдают проектировщики любых систем, а не только программных (*). Все это упрощает коммуникацию между разработчиками или между разработчиками и заказчиками, а также упрощает понимание той или иной проблемы в разработке ПО.

Еще одной метафорой, или скорее принципом разработки, является «принцип самурая», призванный описать «контракт» между функцией и вызывающим ее кодом и заключается в следующем. Любая функция, реализующая некоторую единицу работы должна следовать тому же кодексу чести «бусидо», по которому живет любой самурай. Так, самурай не будет выполнять никаких заданий, противоречащих его «кодексу чести» и если к нему подойти с «непристойным» предложением, то он снесет вам башку раньше, чем вы успеете глазом моргнуть. Но если уж самурай возьмется за дело, то можно быть уверенным в том, что он доведет его до конца (**).