Я работаю медсестрой-анестезистом в кабинете эндоскопии почти 2 года. Этого времени хватило, чтобы понять, что не всегда врачи, колл-центр клиники и интернет дают всю точную информацию по подготовке к такому исследованию, как колоноскопия. Постаралась собрать все часто возникающие вопросы. Хочу поделиться с вами, буду рада, если кому-то окажется полезным.

Современный мир дает возможность многим работать из дома. Особенно сейчас, в «короновирусную» эпоху еще больше людей работают удаленно и перестали ездить на работу. Это значит, что в домашней обстановке в основном сидят, долго сидят и смотрят в монитор. Справедливости ради, надо сказать, что и офисная жизнь не располагает к подвижности. Про вред долгого смотрения в монитор я пока не готова рассказать, а вот долгое сидение точно приводит к проблемам с ЖКТ (желудочно-кишечный тракт). Плюс многие не пьют достаточное количество воды, не едят клетчатку, стрессуют, а это все приводит к некоторым проблемам, которые могут длиться годами. Рано или поздно многие приходят к необходимости сделать колоноскопию. Если хотите узнать про это деликатное исследование подробнее – добро пожаловать под кат. В статье есть описание многих физиологических тем, которых принято стесняться, кому-то может быть просто неприятно, также есть немного ужастиков, так что впечатлительным особам лучше воздержаться от чтения.

Хакерский мир можно условно разделить на три группы атакующих:

1) «Skids» (script kiddies) – малыши, начинающие хакеры, которые собирают известные куски кода и утилиты и используя их создают какое-то простое вредоносное ПО.

2) «Byuers» — не чистые на руку предприниматели, тинэйджеры и прочие любители острых ощущений. Покупают услуги по написанию такого ПО в интернете, собирают с ее помощью различную приватную информацию, и, возможно, перепродают ее.

3) «Black Hat Сoders» — гуру программирования и знатоки архитектур. Пишут код в блокноте и разрабатывают новые эксплоиты с нуля.

Может ли кто-то с хорошими навыками в программировании стать последним? Не думаю, что вы начнете создавать что-то, на подобии regin (ссылка) после посещения нескольких сессий DEFCON. С другой стороны, я считаю, что сотрудник ИБ должен освоить некоторые концепты, на которых строится вредоносное ПО.

Зачем ИБ-персоналу эти сомнительные навыки?

На написание данной статьи меня сподвиг следующий топик: В поисках идеального поста, или загадки хабра. Дело в том, что после ознакомления с языком R я крайне искоса смотрю на любые попытки, что-то посчитать в экселе. Но надо признать, что и с R я познакомился лишь неделю назад.

Цель: Собрать средствами языка R данные с любимого HabraHabr'а и провести, собственно то, для чего и был создан язык R, а именно: статистический анализ.

Итак, прочтя этот топик вы узнаете:

• Как можно использовать R для извлечения данных из Web ресурсов
• Как преобразовывать данные для последующего анализа
• Какие ресурсы крайне рекомендуются к прочтению всем желающим познакомиться с R поближе

Ожидается, что читатель достаточно самостоятелен, чтобы самому ознакомиться с основными конструкциями языка. Для этого как никак лучше подойдут ссылки в конце статьи.

Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика (источник)

Есть такой замечательный жанр — "вредные советы", в котором детям дают советы, а дети, как известно, всё делают наоборот и получается всё как раз правильно. Может быть и со всем остальным так получится?

Статистика, инфографика, big data, анализ данных и data science — этим сейчас кто только не занят. Все знают как правильно всем этим заниматься, осталось только кому-то написать как НЕ нужно этого делать. В данной статье мы именно этим и займемся.


Hazen Robert "Curve fitting". 1978, Science.

Структура статьи:

1. Введение
2. Предвзятая выборка (Sampling bias)
3. Правильно выбираем среднее (Well-chosen average)
4. И еще 10 неудачных экспериментов, про которые мы не написали
5. Играем со шкалой
6. Выбираем 100%
7. Скрываем нужные числа
8. Визуальная метафора
9. Пример качественной визуализации
10. Заключение и дальнейшее чтение

И вновь привет, хабр.

Вчера мной был опубликован материал касательно прокладки компанией Google собственного оптоволоконного кабеля связи по дну Тихого океана, который свяжет дата-центры компании в штате Орегон, США, с Японией. Казалось бы, это огромный проект стоимостью $ 300 млн и длинной в 10 000 км. Однако, если копнуть немного глубже станет ясно, что данный проект является выдающимся только потому, что это будет делать один медийный гигант для личного использования. Вся планета уже плотно опутана кабелями связи и под водой их намного больше, чем кажется на первый взгляд. Заинтересовавшись этой темой я подготовил общеобразовательный материал для любопытствующих.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.