В продолжение моего поста про вычислимую Вселенную я хочу представить вам свой перевод статьи Стивена Вольфрама, созданной в рамках его проекта The Wolfram Physics Project.

Неожиданное открытие

За прошедшие несколько веков произошел настоящий прорыв в наших знаниях о принципах работы окружающего нас мира. Но несмотря на это, у нас все еще нет фундаментальной теории физики, и мы все так же не имеем ответа на вопрос о том, как именно работает наша Вселенная. Я занимаюсь этой темой уже порядка 50-и лет, но только в последние несколько месяцев все кусочки пазла наконец-то начали складываться вместе. И получающаяся картина оказалась гораздо прекрасней, чем все, что я только мог себе представить.

Дисклеймер

Все написанное ниже основано на моем личном опыте и не претендует на истину. Там, где возможно, я даю ссылки на источники, читайте, проверяйте. Если ссылки на источник нет, значит это просто мое личное мнение, вы можете с ним не соглашаться, только не пытайтесь изменить мое.

Мы переехали в Лондон (Великобритания) из Хабаровска (Россия) в конце 2014. Мой муж senior php developer, с серьезным опытом работы c linux и вообще большой умница. Мой профессиональный багаж включает всякую ерунду типа FoxPro, но на последнем месте работы я занималась разработкой под интеграционную шину и JavaEE.

Шаг 1. Виза

Очевидно, чтобы приехать в Великобританию требуется виза, в контексте работы, пожалуй, наиболее реальный вариант Tier2 General.

Пост о том, чему я научился в процессе работы над приложением. Оглядываясь назад, задаю странный вопрос: в итоге кто кого создавал? Вроде бы я делал приложение, но и оно многое изменило во мне.

Мое приложение — это решение моей личной проблемы. Работая над ним невозможно было бы оставаться в стороне. Продукт рос и менялся, становился лучше — а вместе с ним и я.

Итак,
Часть 1 — открытия в области управления временем и проектом.
Часть 2 — полезные сервисы и ресурсы, пригодившиеся в процессе разработки и релиза.

Наверняка многие слышали о системе управления проектами Asana. Дастин Московиц, ранее известный как соучредитель Facebook, привлёк многомиллионные инвестиции для своего проекта.

В начале 2013 года, когда мы всем агентством в очередной раз лихорадочно пытались сбежать из неповоротливых «Битрикс 24» и «Мегаплан». Я протестировал Asana и сказал: «ну что инвесторы нашли в этом проекте? Здесь же ничего нет!» Однако со временем понял: как и любая легендарная система, Asana имеет свою философию, своё ДАО, без знания которых ларчик не откроется.

Сегодня я расскажу о четырёх основных принципах работы в Asana, которые заставят взглянуть на этот инструмент по-новому и сделать его тайным оружием вашей эффективной работы.

На протяжении довольно долгого времени я и мои коллеги, участники Русскоязычной поддержки Wolfram Mathematica, занимались разработкой и коллекционированием полностью бесплатных и качественных ресурсов на русском языке, которые позволили бы любому желающему научиться программировать на языке Wolfram Language (Mathematica) самостоятельно.

Думаю, что пришла пора рассказать об этом на Хабрахабре, создав статью о разрабатываемой коллекции ресурсов, которая будет постоянно расширяться и пополняться, и будет служить, по сути, русскоязычным аналогом страницы "Where can I find examples of good Mathematica programming practice?" на сайте Mathematica at StackExchange.com.

Перевод поста Piotr Wendykier "Extending Van Gogh's Starry Night with Inpainting"
Скачать перевод в виде документа Mathematica, который содержит весь код использованный в статье, можно здесь (архив, ~8 МБ).

Могут ли компьютеры научиться рисовать, как Ван Гог? Определенно да, до некоторой степени! Для этого, подобно художникам-копиистам, алгоритму сначало потребуется взять некоторое оригинальное произведение, а затем он сможет на их основе создать что-то сам. Насколько хорошо он сможет с этим справиться? Пожалуйста, судите сами.


Вторая премия на фотоконкурсе ZEISS

Проблема в том, что в любом традиционном обучении переговорам предполагается, что стороны должны в итоге договориться.

Когда я учился в Кейптауне, этот баг в сознании моих коллег вскрылся почти сразу. Даже ушлые арабы, подготовленные торговаться, резко сдавали назад, когда понимали, что результата может и не быть вообще. Европейцев же это выносило просто наповал.

Давайте ещё раз. Бывают хорошие условия, бывают нормальные, бывают плохие. Одни можно превратить в другие. Но если вы понимаете, что из плохих условий не сделать нормальные, то единственный логичный выход – остановить переговоры как можно быстрее. Вам не нужны компромиссы, странные пути решения и долгие разговоры. Вам нужно встать и уйти.

У меня достаточно часто появляется задача получить данные от стороннего сайта, при этом далеко не всегда этот сайт предоставляет возможность удобно получить эти данные через API. Единственное решение в таком случае — парсить html содержимое страниц. Когда-то я писал регэкспы, потом появились библиотеки, позволяющие получить нужное содержимое по css-селектору, а сейчас и это кажется сложной задачей, которую хотелось бы упростить.

Сегодня я хочу рассказать вам о моей небольшой библиотеке, позволяющей описать в API-стиле http-запросы и парсить ответ сервера в нужный вам формат.

Читать молча мы научились относительно недавно. Раньше не было иного логичного способа читать, кроме как строго вслух. Фактический процесс чтения напоминает слушание двух голосов: один проговаривает слова текста, второй переводит их для нас на понятный нам язык.

Когда вы пишете текст, вы — социнжинер, старающийся передать свою точку зрения максимально точно и детально. Вы решаете задачу передачи данных без искажений. Наиболее простой способ сделать это — избежать трансляции через внутренний перевод читателя.

Это имеет прямое отношение к коммерческим текстами и к техническим. Минимальные искажения при передаче информации означают большую конверсию. Больший охват. Большую силу призыва. Большую практическую понятность.

Поэтому сейчас я расскажу базовые вещи, которые можно делать прямо здесь и сейчас у вас на сайтах.

Привет, Хабрахабр!

Около года назад я написал свой предыдущий пост на Хабре Amazon глазами инсайдера. Я трижды проходил практику в компании Амазон и, тут нечего скрывать, привязался к этой компании, принял многие ее принципы, и многому научился. Причем увидел я компанию с разных сторон, так как довелось поработать и в Amazon Retail и в Kindle, и в Сиэтле и в Калифорнии. Однако моей целью, начиная со второго курса, была практика в Гугле. Поэтому, когда меня наконец пригласили на интервью, и по его результатам позвали в Mountain View на практику в качестве Software Engineer, отказаться я не смел. Провел я там три месяца, работая в команде Gmail Spam & Abuse. Поневоле и бессознательно, я сравнивал жизнь и работу в Гугле с Амазоном, о чем и хочу поделиться.

Дисклеймер: в предыдущей статье я рассказывал обо всем как есть без сравнений. Это отчасти потому, что про внутреннюю культуру Амазон мало что известно. Про Гугл же, напротив, знают все. Рассказать о Гугле «с чистого листа» не получится. Поэтому здесь приведены мои сугубо личные наблюдения и сравнения. Надеюсь, ничьих чувств не задену.

Исторически, искусственные нейронные сети за свою уже более чем полувековую историю испытывали как периоды стремительных взлетов и повышенного внимания общества, так и сменявшие их периоды скепсиса и равнодушия. В хорошие времена ученым и инженерам кажется, что наконец-то найдена универсальная технология, способная заменить человека в любых когнитивных задачах. Как грибы после дождя, появляются различные новые модели нейронных сетей, между их авторами, профессиональными учеными-математиками, идут напряженные споры о большей или меньшей степени биологичности предложенных ими моделей. Профессиональные ученые-биологи наблюдают эти дискуссии со стороны, периодически срываясь и восклицая «Да такого же в реальной природе не бывает!» – и без особого эффекта, поскольку нейросетевики-математики слушают биологов, как правило, только тогда, когда факты биологов согласуются с их собственными теориями. Однако, с течением времени, постепенно накапливается пул задач, на которых нейронные сети работают откровенно плохо и энтузиазм людей остывает.

(Замечательное объяснение принципов работы сети Bitcoin авторства Michael Nielsen. Много текста, немного картинок. Обо всех корявостях перевода — в личку, буду исправлять по мере обнаружения)

Много тысяч статей было написано для того, чтобы объяснить Биткоин — онлайн, одноранговую (p2p) валюту. Большинство из этих статей поверхностно рассказывают суть криптографического протокола, опуская многие детали. Даже те статьи, которые «копают» глубже, часто замалчивают важные моменты. Моя цель в этой публикации — объяснить основные идеи, лежащие в протоколе Биткоин в ясной, легкодоступной форме. Мы начнем с простых принципов, далее пойдем к широкому теоретическому пониманию, как работает протокол, а затем копнем глубже, рассматривая сырые (raw) данные в транзакции Биткоин.

Дело в том, что магазин с кефиром — в двух кварталах от моего дома в Астрахани. Осенью темнело рано, на улицах удваивалась популяция шпаны, и потому мы ходили туда для надёжности небольшой толпой. Так вот, когда возвращались, Стас увидел ежа. В ноябре. Перебегающим дорогу. И, на всякий случай, поймал.

Рассматриваем. Ёж – не жилец. Слишком худой, не откормится, нет гнезда – да и вообще вылезать в локальное потепление ноября перед первым снегом было не лучшей идеей. «Ну, хочешь спасать – держи» — Стас отодрал шар от вязаной перчатки.

Вечером я чуть не убил зверя молоком по незнанию (на фото). И дальше выяснил сразу много и внезапно. Сейчас расскажу, какое это имеет отношение к выбору копирайтера и вообще написанию нормальных текстов.

IT-интерфейсы часто растут из физических. Например, вот аппаратные чекбоксы:



Вообще, лучший же пример правильного инженерного интерфейса – это гранёный стакан.

Почему? Очень просто. С одной стороны, он дружелюбен к советским роботам: круглая верхняя полоса позволяет автоматической мойке нащупать его ещё с 40-х годов. С другой стороны, он прощает человеческие ошибки: ребра останавливают скатывание стакана со стола при падении. Плюс он просто красивый.

Сейчас покажу ещё несколько интерфейсов, которые облегчают жизнь. Общий смысл – попробовать понять, как думал разработчик, чтобы сделать что-то удобнее.

В свете последних топиков, в том числе «Autodesk не будет продавать ПО попавшим под санкции компаниям», появляется ощущение, что маховик абсурда все сильнее раскручивается. Мы не будем осуждать в этом топике политические причины всего этого безобразия, а подумаем немного о том, что произойдет, если внезапно «выключат Google», причем неважно с какой стороны. Также предлагаю рассмотреть один из вариантов забрать себе накопленный контент, используя открытое ПО.

Для начала давайте подумаем, что является наиболее ценным для большинства пользователей сервисов Google? В первую очередь, это личный контент, который хранится в облаке, почта и другие материалы. Во вторую очередь, это сервисы, которым нужно найти замену в кратчайшие сроки. Мы не будем рассматривать нужды профессиональных разработчиков под Android и корпоративные нужды.

Так получилось, что какой бы ни был аккуратный микрорайон, он всегда с чем-нибудь соседствует, плюс всегда есть праздношатающиеся, непраздношатающиеся и «этождети». Это если забыть про наркоманов, целенаправленных воров и разбойников. Твой дом — твоя крепость. Подъезд твоего дома — тоже твой дом. (Да, этот пункт многие не понимают, но учиться никогда не поздно). Классические методы защиты подъезда — установка укреплённых дверей; установка домофона; инсталляция консьержки; организация видеонаблюдения над входами.

Вот только двери легко открываются при малейшей ошибке их производства, многие домофоны подвержены ключам-«вездеходам», консьержки часто спят и ничего не делают, а видеонаблюдение за которым никто не наблюдает превращается в бесполезную трату денег. В результате, почти все попытки улучшить общественную ситуацию зарезаются соседями методом слонёнка: «а нафига они нам нужны».

Однако, если включить мозги и подумать, на самом деле можно весьма небольшими вложениями получить очень эффективный результат.

Решил собрать сервисы, которые могут быть полезны веб-разработчикам и дизайнерам. Буду рад, если кто-то найдет для себя полезный сервис. Осторожно, под катом куча картинок!

Первая часть цикла была очень живо встречена хабрасообществом, что вдохновило меня на ускоренное написание следующей части. К предыдущей статье было оставлено много дельных комментариев, за что я искренне благодарен. Как говорится, хочешь найти огрехи в своих знаниях — напиши статью на Хабр.

В этой статье мы поговорим о том, как можно обнаружить «скрытые» сети, обойти MAC-фильтрацию на точке доступа и почему же WPS (QSS в терминологии TP-LINK) — это «бэкдор в каждом доме». А перед этим разберёмся, как работает беспроводной адаптер и антенна и как Kali Linux (ex. Backtrack) поможет нам в тестах на проникновение в беспроводные сети.

Всё это так или иначе уже описывалось ранее, как здесь, так и на других ресурсах, но данный цикл предназначен для сбора разрозненной теории и практики воедино, простым языком, с понятными каждому выводами.

Перед прочтением настоятельно советую ознакомиться с матчастью — она короткая, но на её основе базируются все наши дальнейшие действия и выводы.

Оглавление:
1) Матчасть
2) Kali. Скрытие SSID. MAC-фильтрация. WPS
3) WPA. OpenCL/CUDA. Статистика подбора

В работе почти каждого человека непременно есть цифры, от которых зависит всё. Посещаемость сайта, время отклика или количество коммитов — что угодно! И если поместить эти цифры на самое видное место, они сразу становятся либо отличным способом оперативно принимать решения, либо просто наглядным инструментом мотивации. А самый лучший способ сделать это — это собственный дешборд, информационное табло, которое можно повесить на самом видном месте в офисе.

Несколько дней назад на хабре вышла статья Что скрывают нейронные сети?. Она является вольным пересказом английской статьи The Flaw Lurking In Every Deep Neural Net, а та в свою очередь рассказывает о конкретном исследовании некоторых свойств нейронных сетей (Интригующие свойства нейронных сетей).

В статье, описывающей исследование, авторы выбрали несколько сенсационный подход к подаче материала и написали текст в духе «в нейронных сетях найдена серьезная проблема» и «мы не можем доверять нейросетям в проблемах, связанных с безопасностью». Ссылку на пост на Хабре среди моих знакомых много кто расшарил, в фейсбуке завязалось сразу несколько дискуссий на эту тему. При этом у меня сложилось впечатление, что за два пересказа часть информации из начального исследования потерялась, плюс возникло много вопросов, связанных с нейронными сетями, которые в изначальном тексте не рассматривались. Мне кажется, что есть потребность подробнее описать, что же делали в исследовании, а заодно попробовать ответить на изначальные вопросы. Формат фейсбука для таких длинных текстов не подходит совсем, так что я решил попробовать оформить свои размышления в пост на Хабре.