Мировая космонавтика не балует нас видеозаписями со всех концов Солнечной системы — слишком дорогой трафик с Марса получается. Но иногда ученые хотят увидеть различные процессы в движении, и тогда на помощь приходит серийная съемка. Благодаря формату .GIF мы можем увидеть космос в непостоянстве и динамике.

Как может сверхтонкий диск чуть меньше 8 см в диаметре поднимать вес в 70 тысяч раз больше собственного? Боаз Альмог показывает как феномен, известный под названием квантовый замо́к, даёт сверхпроводнику возможность двигаться над магнитным рельсом без трения и без потери энергии. Выступление поражает фантастичностью и захватывающими демонстрациями.




P.S. В комментариях вы можете предложить интересное видео на перевод и озвучивание.

Из этого видео мы узнаем, насколько далеко может полететь крученый мяч?




P.S. В комментариях вы можете предложить интересное видео на перевод и озвучивание.

На минувшей неделе Национальный совет по безопасности на транспорте (NTSB) опубликовал материалы слушаний по катастрофе SpaceShipTwo. Напомню, 31 октября 2014 года во время испытательного полета корабль разрушился в воздухе, один из двух летчиков-испытателей погиб, а второй получил тяжелые травмы. Команда специалистов NTSB прибыла на место катастрофы в течение суток, и уже 2 и 3 ноября на пресс-конференциях была названа непосредственная причина катастрофы — преждевременный поворот хвостового оперения в тормозное положение. На пресс-конференции специально подчеркивалось, что расследование катастрофы будет заключаться в установлении причины этого события, и займет это примерно год. Результаты расследования появились всего через 9 месяцев. Новостные агентства написали короткие заметки о том, что виноват второй пилот, преждевременно снявший блокировку системы торможения. Но в материалах почти двухчасовых слушаний NTSB вырисовывается более сложная картина.

Величайший карманник в мире Аполло Роббинс ловко выхватывает бумажники, изучая при этом особенности поведения людей. В своём весёлом выступлении Роббинс на примере зала TEDGlobal — 2013 показывает, как выборочность восприятия помогает стащить бумажник и положить его на плечо хозяина, который даже не подозревает об этом.




P.S. Как всегда, вы можете предложить интересные видео на перевод в комментариях.

Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.

Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.

Так сложилось, что я люблю маленькие верткие библиотеки, которые с одной стороны — легко расширять, а с другой — удобны в использовании.

Но однажды я столкнулся с тем, что все библиотеки для загрузки изображений, которые я посмотрел либо работают с изображениями недостаточно эффективно, либо их трудно переделать под конкретную задачу. Я честно решил поконтрибьютить в одну из библиотек, которая на первый взгляд выглядела неплохо. Но, увы и ах, с прискорбием заметил что аналогичные попытки оптимизации данной библиотеки безуспешно предпринимаются с 2014 года.

Так как человек я по натуре ленивый — решил пойти проторенным путем — открыл пример от гугла Loading Large Bitmaps Efficiently и решил вырезав из него все ненужное — получить с одной стороны легко расширяемую, а с другой стороны максимально эффективную библиотеку.

Так как кто как не эти чуваки лучше знают как грузить битмапы?

Так и получился Малевич:



Спойлер:

malevich.load(mImageUrl).into(mImageView);

На правах пятничного поста.

Давайте подумаем немного о том, может ли наблюдаемая Вселенная являться компьютерной симуляцией? Не в смысле того, что злобные киборги поработили человечество и уложили всех в Матрицу, а чуть глобальнее.

С месяц назад в блоге Google research появилась запись про визуализацию работы нейросети — мол, как она видит изображения при обработке, пестрящая картинками типа этой.
Народу стало интересно как такое можно сделать самостоятельно и спустя пару недель появилась новая запись с исходниками на гитхаб, которые позволяют все проделать самостоятельно.
Но нашлись те, кому быстро стало скучно, так что осторожно, подкатом психодел.

Многие наверняка знают о проекте Google Cardboard. Это, пожалуй, самое дешевое решение для виртуальной реальности из ныне существующих. Как и все гениальное — это простейшее устройство. Оно представляет собой картонную коробочку для смартфона с двумя линзами, что позволяет вам смотреть на дисплей вашего телефона, как на два огромных экрана, показывающих картинку, сводимую мозгом в одну целую. Смартфон отлично справляется с задачей обработки вращений головы, и поэтому создается эффект виртуальной реальности.

В этом году Google на своей ежегодной конференции разработчиков уделял много внимания погружению в виртуальный мир на 360 градусов:
— был представлен Jump — массив из 16 GoPro для съемки сферического стерео видео
— объявлена поддержка школ в осуществлении виртуальных экскурсий при помощи CardBoard
— сам зал конференции имел экран, показывающий видео со всех сторон помещения, что не двусмысленно намекало о важности VR-направления для Google
— ну и, конечно, на конференции обновили представленный в том году CardBoard.



На прошлой неделе ко мне в руки прямиком из Сан-Франциско попала как раз такая картонка.

В программировании самокритика – это умение распознать контрпродуктивные решения в дизайне, коде, процессах и поведении. Знание о вредных шаблонах решений полезно для программиста. В этой статье я опишу анти-паттерны, которые я встречал на своём личном опыте время от времени.

Некоторые из них напрямую или косвенно связаны с когнитивными искажениями человеческого сознания – в этих случаях я даю ссылки на соответствующие вики-статьи. Также интересен список известных когнитивных искажений.

1 Преждевременная оптимизация

В 97% случаев надо забыть об эффективности малых частей программы: преждевременная оптимизация – корень всех зол. Но в 3% случаев об оптимизации забывать не нужно.
Дональд Кнут

Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас
Тим Питерс, Зен языка Python

Что это

Оптимизация, проводимая до того, как у вас есть вся информация, необходимая для принятия взвешенных решений по поводу того, где и как нужно её проводить.

Почему плохо

На практике сложно предсказать, где встретится узкое место. Попытки навести оптимизацию до получения эмпирических результатов приведут к усложнению кода и появлению ошибок, а пользы не принесут.

Как избежать

Сначала пишите чистый, читаемый, работающий код, используя известные и проверенные алгоритмы и инструменты. При необходимости используйте инструменты для профилирования для поиска узких мест. Полагайтесь на измерения, а не на догадки и предположения.

Примечание переводчика: В нашем блоге мы уже рассказывали об инструментах для создания торговых роботов и даже анализировали зависимости между названием биржевого тикера компании и успешностью ее акций. Сегодня мы представляем вашему вниманию перевод интересной статьи, авторой которой разрабатывал систему, которая анализирует изменения цен на акций в прошлом и с помощью машинного обучения пытается предсказать будущий курс акций.

Краткий обзор

Этот пост основан на статье, носящей название «Моделирование динамики высокочастотного портфеля лимитных ордеров методом опорных векторов». Грубо говоря, я ступенька за ступенькой реализую идеи, представленные в этой статье, используя Spark и Spark MLLib. Авторы используют сокращенные примеры, я же буду использовать полный журнал ордеров из Нью-Йоркской фондовой биржи (NYSE) (выборочные данные доступны на NYSE FTP), поскольку, работая со Spark, я могу легко это сделать. Вместо того, чтобы использовать метод опорных векторов, я воспользуюсь алгоритмом дерева решений для классификации, поскольку Spark MLLib изначально поддерживает мультиклассовую классификацию.

Если вы хотите глубже понять проблему и предложенное решение, вам нужно прочитать ту статью. Я же проведу полный обзор проблемы в одном или двух разделах, но менее научным языком.

Предсказательное моделирование – это процесс выбора или создания модели, целью которой является наиболее точное предсказание возможного исхода.

Введение

В этой публикации я покажу, как можно передавать события из DialogFrament в вызывающий Fragment минуя Activity.

В официальном Guide по Dialogs есть раздел PassingEvents. В нем рассказано, как вернуть результат работы DialogFragment в вызывающую Activity. Для этого создается дополнительный интерфейс. Activity реализует этот интерфейс, а у DialogFrament есть ссылка на Activity.

Если инициатором вызова DialogFragment является другой Fragment, то в таком подходе нам придется сначала отправить результат в Activity, а потом уже из Activity в заинтересованный в данных Fragment. Отсюда и минусы:

• Activity знает о деталях реализации фрагмента (сегодня это дополнительный диалог, а завтра можем реализовать все на одном фрагменте);
• дополнительный код (больше кода = больше возможностей для ошибок).

Многие видели демо-видео персонального ассистента Hound, который по возможностям не уступает, и даже опережает такие известные приложения, как Google Now и Siri. Также Hound доступен свободно для скачивания на Google Play (на территории US), но, к сожалению, он находится в стадии разработки и требует инвайта при запуске.

У меня сразу зачесались руки срочно протестировать это чудо, и, устав ждать инвайта по почте (примерно через минуту), я взялся за дебаггер… который мне так и не понадобился, поскольку все оказалось проще, но об этом по порядку.

«Да в вашем интернете одна порнуха», — брюзжит бабушка на внука, хотя тот, может, никогда и не видел фильмов эротического содержания. Но в реальности бабулька права: «взрослый» контент составляет очень большую часть трафика в интернете.

Из истории развития технологий известно, что порноиндустрия традиционно находится на переднем краю научно-технического прогресса и неизменно в числе первых пробует все технические новинки, от онлайн-платежей до медиастриминга. Так вышло и с инновационной P2P-системой распространения видеофильмов Popcorn Time, которая предусматривает передачу фильмов по протоколу BitTorrent с возможностью почти сразу начать просмотр любого фильма в каталоге. Ею заинтересовалась порноиндустрия.

Всем привет! Меня зовут Андрей Комрачков, я Android-разработчик в компании Aviasales и сегодня хочу показать вам видеозапись своего доклада, который я подготовил для LearnDroid – бесплатной online-школы Android-разработчиков, запущенной 30 марта компаниями Google и e-Legion.



Тема доклада: Android Animation Framework.
Цель урока: дать общие представления о том, какие у разработчика есть инструменты и возможности, а также как их применять на практике.
Продолжительность: 32 минуты полезной информации, без регистрации и смс.

Краткое содержание первой части

В ответ на непрекращающийся бум мобильных социальных приложений, мы с друзьями решили собраться в мини-хакатон и написать очередную социальную сеть на Android с целью очертить круг общих вопросов и предложить скелет, из которого каждый сможет сделать что-то новое и оригинальное. В первой части мы рассмотрели интерфейс клиента, сетевые запросы, граф друзей и обработку изображений.
В этой статье мы вкратце расскажем про загрузку фотографий в облачное хранилище, доставку push-уведомлений и очереди асинхронных задач на сервере.

Добрый день!

В мире, в котором стоимость ошибки на этапе внедрения превышает в сотни и тысячи раз стоимость исправления на этапе разработки, нужно всегда искать ответ на вопрос: «а как это тестировать автоматически?» Вопросы автоматизации тестирования JavaFX приложений глобальная паутина практически не освещает. Но всё же удалось найти несколько интересных идей, и я хочу поделиться с вами своими наблюдениями.

В статье я расскажу как находить компоненты на JavaFX форме, как проверять их свойства, как кликать на них и так далее. Это минимально необходимый набор входных точек в автоматизацию тестирования JavaFX приложений.

Паттерн MVС появился достаточно давно и создавался с целью разделения бизнес-логики приложения от представления. Но далеко не все программисты реализуют его правильно, из-за чего возникают «Толстые тупые уродливые контроллеры» содержащие тонны кода. В этой статье пойдет речь о правильной реализации View классов, для того чтобы уменьшить количество кода в контроллерах и оставить место чистой бизнес-логике приложения.

28 апреля к МКС стартовал «Прогресс М-27М». Это был уже 150 пуск «Прогресса» и 59 миссия снабжения МКС. Старт и первые минуты полета прошли успешно, и корабль был выведен на орбиту, но сообщения об успешном выведении быстро сменились новостями о проблемах на борту. Количество и серьезность называемых проблем росли, и, спустя сутки, стало ясно, что корабль потерян окончательно. В настоящее время «Прогресс» с севшими батареями, неконтролируемо вращаясь, постепенно тормозится атмосферой Земли, и, по последним данным, сойдет с орбиты 7-11 мая. Пока не обнародованы официальные результаты расследования, самое время восстановить хронологию событий, разобраться в технике и попытаться проанализировать возможные версии аварии.