Офис небольшой торговой компании был размещен на цокольном этаже жилого дома, построенного в семидесятые годы прошлого века. За время своего существования дом изрядно обветшал, но продолжал эксплуатироваться с незначительными косметическими ремонтами. Компания хоть и сетовала на неподобающее состояние труб и сантехнического оборудования, но не торопилась за свой счет заниматься решением этих проблем, полагая, что грядущий капитальный ремонт уменьшит их потенциальные издержки. Но, как показали дальнейшие события, не стоит полагаться на голый экономический расчет без учета рисков.

Июньским утром сотрудники компании обнаружили, что вход в офис затоплен и из окон на улицу поступает пар. В срочном порядке была вызвана аварийная бригада, которая прекратила поступление воды в помещение и занялась откачкой. Причиной затопления стала коррозия металла, которая привела к разрушению одного из фитингов на трубе горячего водоснабжения.

Ущерб был нанесен стенам, полам, мебели, бумажной документации и оргтехнике. Наиболее пострадавшими оказались компьютеры, которые находились в серверной-админской и оставались включенными круглосуточно. Накопители, которым пришлось работать, будучи погруженными в горячую воду, представляли собой весьма печальное зрелище.


рис. 1

В первых двух частях нашего аналитического труда по теме анонимности в интернет-среде и правам граждан при сетевых коммуникациях (ч.1, ч.2) мы поговорили в целом про виды соответствующих цифровых прав нового времени, а также про российские законодательные нормы, которые, к сожалению, всё больше вносят не стимуляцию развития современных технологий и взаимодействия всех субъектов в онлайн-среде, а, наоборот, ведут к их закрепощению и нивелированию.

В данном посте будет идти речь уже о конкретных практиках правоприменения новых норм регуляции в России в этой сфере.

Когда люди не могут доверять законам, они всё больше доверяют технологиям. Наряду с прокси-серверами виртуальные частные сети VPN и луковичная сеть Tor являются самыми популярными средствами достижения анонимности в сети.

На сегодняшний день оптическое распознавание символов является частью решения таких прикладных задач, как распознавание и оцифровка текстов, распознавание документов, распознавание автомобильных номеров, определение номеров банковских карточек, чтение показаний счетчиков учета, определения номеров домов для создания карт (Google Street View) и т.д.

Распознавание символа означает анализ его изображения с целью получения некоторого набора признаков для сравнения их с признаками класса [ 1 ]. Выбор такого набора и способы его определения отличают разные методы распознавания, но для большинства из них необходима одномоментная информация обо всех пикселях изображения.

Последнее обстоятельство и достаточно большой объем вычислений делают невозможным использования маломощных вычислительных устройств (микроконтроллеров) для оптического распознавания символов. «Да и зачем?» — воскликнет информированный читатель, «мощности вычислительных устройств постоянно растут, а их цена падает!»[2, 3]. Допустим, что ответ будет такой: просто интересно, возможно ли упростить метод распознавания до такой степени, чтобы можно было бы использовать микроконтроллер?

Математические модели и алгоритмы сегодня отвечают за принятие важных решений, влияющих на нашу повседневную жизнь, более того — они сами управляют нашим миром.

Без высшей математики мы бы лишились алгоритма Шора для факторизации целых чисел в квантовых компьютерах, калибровочной теории Янга-Миллса для построения Стандартной модели в физике элементарных частиц, интегрального преобразования Радона для медицинской и геофизической томографии, моделей эпидемиологии, анализов рисков в страховании, моделей стохастического ценообразования финансовых производных, шифрования RSA, дифференциальных уравнений Навье-Стокса для прогнозирования изменений движения жидкостей и всего климата, всех инженерных разработок от теории автоматического управления до методов нахождения оптимальных решений и еще миллиона других вещей, о которых даже не задумываемся.

Математика стоит в основе цивилизации. Тем интереснее узнать, что с самого зарождения этого краеугольного камня в нем содержатся ошибки. Иногда ошибки математики остаются незаметными тысячелетия; порой они возникают спонтанно и быстро распространяются, проникая в наш код. Опечатка в уравнении ведет к катастрофе, но и само уравнение может быть потенциально опасно.

Мы воспринимаем ошибки как нечто чуждое, но что если вокруг них и строится наша жизнь?

Представьте, что вы проектируете птенца чайки. ТЗ такое — у него довольно плохое зрение, маленький мозг, но ему нужно как можно больше есть, а то сдохнет. Еду ему приносит мама-чайка. Основная задача — распознать маму-чайку и получить у неё еды. Во входной поток зрения поступает, скажем, 320х200 px, и дальше 10 сантиметров от глаза он не умеет фокусироваться. Природа решила так — надо разметить клюв чайки ярким оранжевым округлым пятном. Вот таким:



В ходе реверс-инжиниринга чайки в 1950-х Нико Тинберген провёл 2431 опыт с 503 птенцами (часть его коллега Рита Вейдманн высидела сама). Выяснилось, что птенец реагирует и не только на клюв, но и на картонный прямоугольник с круглым оранжевым пятном. И пытается получить у него еду как у обычной чайки. Звучит логично, особенно в условиях нехватки вычислительных ресурсов птенца, правда? «Появляется сверху», «длинный» — это важно. Но самая высокая ценность сигнала «оранжевый на белом» — и она по мере эволюции завышается.

Под самый конец внезапно нашёлся ультранормальный сигнал. Если птенцу показать прямоугольник с тремя оранжевыми полосами, он распознает его куда быстрее, точнее, и среагирует в разы активнее. То есть сильнее распознаётся другой образ, которого нет в природе.

Если вы думаете, что мы с вами не забагованы, то ошибаетесь. У нас, людей, есть примерно такой же пример переобучения, хорошо известный анимешникам.

Если имеется две машины и требуется переслать в одну или другую cторону данные в шифрованном виде — библиотека на php, написанная мною несколько месяцев назад и допиленная вчерашним вечером — то чем я хотел бы поделиться.

Условимся, что машина, которая передает шифрованные данные — это всегда машина A, а машина, которая их принимает — имеет условное обозначение B.

Библиотека решает два возможных случая (при необходимости довнесу функционал):

1) Случай, когда имеется машина (B), которой нужны данные от машины A (например, ей нужно получить толкен клиента) и эти данные должны быть получены безопасно. Т.е. инициатором передачи является машина B.
2) Случай, когда имеется машина и ей необходимо передать шифрованные данные на другую машину (B). В этом случае инициатором передачи является первая машина (А).

В этой статье поднят вопрос удручающей ситуации с доступностью данных в Интернете, злоупотреблением цензурой и тотальной слежкой. Власти ли или корпорации в этом виноваты? Что поделать? Создавать собственные соцсети, участвовать в сетях анонимизации, строить mesh-сети и store-and-forward решения. Демонстрация NNCP утилит для создания этих store-and-forward friend-to-friend решений.

Что общего у этой картинки, Excel и прикладной работы с базами данных? Правильно — байесовский подход к анализу данных.

Если я не заинтриговал вас картинкой выше, то давайте я расскажу вам самую малость про байесовы сети и как использовать их на коленке (и почему их мало используют на практике). Этот предмет довольно технический (вот условно бесплатный курс от Стенфорда, он немного скучноват и очень технический, но зато в тему. Там еще есть странность — пройти курс и все понять можно за 10 часов, а чтобы решить задачи в матлабе, нужно часов 50 — такое ощущение, что задачи — это PhD автора курса...).

Не знаю, стоило ли делать отдельную заметку по оптимизации уже опубликованных алгоритмов или нужно было просто добавить в старую статью revised code. Я решил, что все же новенькое будет интереснее. Сразу должен сказать, что данная заметка предназначена не для профессиональных программистов.

Здравствуйте, уважаемые читатели! Продолжаю серию дилетантских статей о математике.

• Первая часть
• Вторая часть

Сегодня предлагаю поразмышлять над некоторой интересной математической задачкой.
А именно, давайте-ка для разминки решим следующее линейной уравнение:

$$

«Чего сложного?» — спросите вы. Действительно, лишь одно уравнение и целых четыре неизвестных. Следовательно, три переменных есть свободные, а последняя зависит от оных. Так давайте выразим скорее! Например, через переменную $$, тогда множество решений следующее:

$$

где $$ — множество любых действительных чисел.

Что же, решение действительно оказалось слишком тривиальным. Тогда будем нашу задачу усложнять и делать её более интересной.

Вспомним про линейные уравнения с целыми коэффициентами и целыми корнями, которые, собственно, являются разновидностью диофантовых уравнений. Конкретно — наложим на наше уравнение соответствующие ограничение на целочисленность коэффициентов и корней. Коэффициенты при неизвестных у нас и так целые ($$), а вот сами неизвестные необходимо ограничить следующим:

$$

где $$ — множество целых чисел.

Теперь решение, полученное в начале статьи, «не проканает», так как мы рискуем получить $$ как рациональное (дробное) число. Так как же решить это уравнение исключительно в целых числах?

Заинтересовавшихся решением данной задачи прошу под кат.

JavaScript-разработчик из Франции, Себастьян Кастель, поделился мыслями о том, как на его взгляд должен выглядеть JavaScript код в 2017 году.

А вы помните те времена, когда JavaScript был языком, который использовали только для оживления страниц сайта? Это время уже прошло, так как, языки программирования развиваются вместе с методами их использования. Посмотрите на код, который вы написали один, два года назад: он вас смущает? Если да, этот пост для вас.



Ниже вы найдете мой список из хороших практик, которые помогут сделать ваш JavaScript код проще в написании, чтении и поддержке.

Это третья статья из серии “Обзор исследований в области глубокого обучения” (Deep Learning Research Review) студента Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Адита Дешпанда (Adit Deshpande). Каждые две недели Адит публикует обзор и толкование исследований в определенной области глубинного обучения. В этот раз он сосредоточил свое внимание на применении глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке.

Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:

• Простота реализации
• Не требуется обратного распространения
• Легко масштабируется в распределенной среде вычислений
• Малое число гиперпараметров.

Когда я начал изучать Android, захотелось полностью написать и скомпилировать Android-приложение вручную — без использования IDE. Однако эта задача оказалась непростой и заняла у меня довольно много времени. Но как оказалось — такой подход принёс большую пользу и прояснил многие тонкости, которые скрывают IDE.

По-сути эта статья является переводом и переработкой статьи Building Android programs on the command line под современные на данный момент JDK (7) и Android SDK (API level 19). Кроме того, я многое упростил и добавил кое-что от себя.

Используя только блокнот, мы напишем совсем маленькое учебное Android-приложение. А затем скомпилируем его, соберём и запустим на устройстве — и всё через командную строку. Заинтересовало? Тогда прошу.

Вокруг нас — огромные объемы текстовых данных в электронном виде, в них — человеческие знания, эмоции и опыт. А еще — спам, который выдает себя за полезную информацию, и надо уметь отделять одно от другого. Люди хотят общаться с теми, кто не знает их родной язык. А еще — управлять своим мобильником/телевизором/умным домом голосом. Все это обеспечивает востребованность и бурное развитие методов Natural Language Processing (NLP).

Изучая иностранную литературу, на днях наткнулся на работы [1, 2] профессора Мичиганского университета Дивакара Вишваната (Divakar Viswanath) об итерационном алгоритме вычисления периодических орбит динамических систем, основанном на методе Линдштедта-Пуанкаре (ЛП) (для ознакомления с ним рекомендую книгу [3, с. 408-411]). Преимуществом данного метода является то, что он не требует численного интегрирования дифференциального уравнения, поэтому может быть применён к построению и неустойчивых циклов.