Это последняя из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и PyGame. В четвёртой части мы научились распознавать коллизии, реагировать на то, что мяч сталкивается с разными игровыми объектами и создали игровое меню с собственными кнопками.

(Остальные части туториала: первая, вторая, третья, четвёртая.)

В последней части мы рассмотрим различные темы: конец игры, управление жизнями и очками, звуковые эффекты, музыку и даже гибкую систему спецэффектов. На десерт мы рассмотрим возможные улучшения и направления дальнейшего развития.

У меня тут внезапно завалялся гайд по настройке syncthing. Я уверен, что многим это может пригодиться.

Про революцию в дистрибуции файлов, которую совершил torrent-протокол рассказывать излишне. Одна проблема была у классических версии технологии — статичность. Если данные в каталоге изменялись, приходилось заново создавать и передавать всем новый torrent-файл. И вдруг, внезапно появляется BitTorrentSync. Наступает всеобщее счастье, теперь можно синхронизировать целые массивы изменяющихся данных. Однако, спустя время проприетарность софта выливается в сильное урезание функциональности, привязку к своим серверам и довольно агрессивную монетизацию. Вот тут и выходит на сцену идеологически кошерный свободный преемник — Syncthing.

Привет, Хабр! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, уменьшив размерность и спроецировав их на двумерную или трехмерную плоскость. Во-вторых, понижение размерности полезно для предобработки признаков в моделях машинного обучения, поскольку зачастую неудобно обучать алгоритмы на сотне признаков, среди которых может быть множество зашумленных и/или линейно зависимых, от них нам, конечно, хотелось бы избавиться. Наконец, уменьшение размерности пространства значительно ускоряет обучение моделей, а все мы знаем, что время — это наш самый ценный ресурс.

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это новый алгоритм уменьшения размерности, библиотека с реализацией которого вышла совсем недавно. Авторы алгоритма считают, что UMAP способен бросить вызов современным моделям снижения размерности, в частности, t-SNE, который на сегодняшний день является наиболее популярным. По результатам их исследований, у UMAP нет ограничений на размерность исходного пространства признаков, которое необходимо уменьшить, он намного быстрее и более вычислительно эффективен, чем t-SNE, а также лучше справляется с задачей переноса глобальной структуры данных в новое, уменьшенное пространство.

В данной статье мы постараемся разобрать, что из себя представляет UMAP, как настраивать алгоритм, и, наконец, проверим, действительно ли он имеет преимущества перед t-SNE.

От переводчика: Так как я не являюсь биологом, возможны неточности в переводе терминов (и не только :). Оригинал находится здесь.

Если ты – молоток, то во всём увидишь гвоздь

Это всего лишь размышления программиста о ДНК. Я не являюсь молекулярным генетиком.

Исходный код

Находится здесь. Это не шутка. Исходники можно просмотреть с использованием замечательного набора скриптов Perl под названием "Ensembl". Геном человека занимает приблизительно 3 гигабайта, которые можно сократить до 750 мегабайт, если отбросить шелуху. Немного печалит, что это всего лишь 2.8 браузеров Mozilla Firefox.

ДНК похожа скорее не на исходники на языке C, а на байт-код для виртуальной машины под названием «ядро клетки». Крайне сомнительно, что существуют исходники, которые можно скомпилировать в этот байт-код: то, что мы видим, – это всё, что у нас есть.

На пути создания своего облачного сервиса пока мы освоились в системе Debian и создали веб-сервер. Теперь пришла пора для финального шага — создания и настройки персонального облака на базе сервера Nextcloud.

Часть 2. Прогулка

→ Первая часть

Во-первых, огромное спасибо за такое количество хороших и осмысленных комментариев. Лишь недостаток времени не позволяет детально на них все ответить. Но я ценю и дополнения, и ссылки на нечитанную фантастику (сколько же её!), и поправки. Спасибо!

В этом разделе не будет большой глубины. А будет небольшая экскурсия по окраинам pT-диаграммы, редко посещаемым даже популяризаторами науки. Зачем? Чтобы показать, что богатство миров и явлений, скорее всего, отнюдь не убывает при удалении от привычного нам «центра мира условий». И что, наверное, в тех местах может происходить что-то интересное и сюжетообразующее… при условии, что хоть один профессиональный писатель сможет качественно это помыслить. Но это — отдельная тема для обсуждения в третьей части. Здесь же у нас будут просто далёкие миры. Не в парсеках далёкие, но оттого не менее труднодостижимые.

Юпитер

Вот так он выглядит снаружи:

Предлагаемая вашему вниманию заметка рассказывает про пространство состояний материи. Которое, в некотором смысле, обширнее, чем пространство расстояний между объектами в космосе, и иногда так же трудно преодолевается.

Я хочу показать, что явления природы могут быть сложными и нетривиальными даже в условиях, весьма далёких от земных. Что главное препятствие на пути к их изучению — не космические расстояния, а неспособность нашего воображения и интуиции работать в малознакомых условиях. Что жизнь и разум, возможно, надо искать не только на поверхностях землеподобных планет, ибо они — лишь крошечная доля разнообразия Вселенной.

И что для понимания этого разнообразия наверняка потребуется искусственный интеллект — вероятно, в большей степени, чем ракеты и космонавтика.

Часть 1. pT-диаграмма

Когда-то давно, в 2011 году, я пришёл на хабр со статьёй «Debian Server для новичка», которая представляла из себя систематизацию различной информации и представление её в актуальном и работоспособном виде. Данная статья так же позиционируется как справочный материал для новичка или обычного пользователя Linux, этакий мой небольшой вклад в популяризацию Linux. По сути, всё о чём я буду писать – это некая развёрнутая инструкция по установке и настройке домашнего облачного сервиса Nextcloud с нуля.



Созданная виртуальная машина с Nextcloud отработала с марта 2017 года практически без сбоев и осенью 2017 года я задумался о статье. У меня осталось много записей и комментариев в части решения различных проблем и нюансов, я долго вынашивал идею всё же привести всё это в порядок и опубликовать и новогодние праздники 2018 года мне в этом помогли. Надо сказать, что статья запоздала как минимум на полгода, но, думаю, что установить и настроить актуальные версии Debian и Nextcloud по аналогии с нижеприведённой информацией не составит большого труда, хотя, как известно, дьявол кроется как раз в деталях.
Ниже читатель познакомится с предпосылками создания своего облака и получит работающие инструкции по стартовой настройке Debian, лёгкому тюнингу среды Gnome3, компиляции, сборке и установке пакетов для Debian, установке и настройке сервисов Apache, SQL и PHP и начала работы с ними, генерации и подключения самоподписного сертификата SSL для виртуального хоста Apache, установка и настройка Nextcloud. Я не стал оформлять эту статью как технический мануал или туториал с длинной вереницей команд, а решил попробовать написать статью как рассказ, но без ущерба технической составляющей. Опытный пользователи Linux вряд ли тут найдут что-то новое, но, возможно, смогут прочитать его как тематическую историю в минутку своего свободного времени.

— А мне вот чо любопытно, — сказал Угрыз.  
— А зачем у тебя на шляпе пробки?
— Чтобы мух отгонять, — объяснил Ринсвинд.
— И как, получается?
— Ясен перец нет, — фыркнул Клэнси.
— Если бы помогало, кто-нибудь до ентого давно бы уже додумался.
— Ну да. Я и додумался, — сказал Ринсвинд.
— Будь спок.
 
     сэр Терри Пратчетт «Последний континент»

Эта игра символизирует непрерывный духовный поиск, борьбу со стереотипами и примирение со своим альтер эго. Ладно, кого я пытаюсь обмануть? Я просто увидел её во сне.

Представляем вам двенадцатую лекцию курса «Биология поведения человека» Роберта Сапольски про генетику поведения.

В этой лекции Уильям Питерсон и Том МакФадден знакомят нас с эндокринологией. Они рассказывают об основах эндокринной системы, о пептидных и стероидных гормонах, о процессах, с помощью которых мозг управляет гормонами, и о влиянии гормонов на мозг.

Под катом список переведенных лекций.

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

В интернете, реклама, поисковые системы или в публичных чатах, постоянно появляются люди, которые с готовностью вам расскажут, как можно заработать много денег без труда и риска. При ближайшем рассмотрении видно что это скорее всего либо мошенник, либо продвигает проекты других мошенников, получая за это некоторую прибыль как рекламодатель. Либо вам будут предлагаться не самые честные способы отъема денег у населения, типа накруток, спама или перепродажи тех же 'кредитов' под 100500% недалеким людям.

Попробую разбавить этот поток мусорной информации чем то полезным, относительно честными и не сильно рискованными способами приумножить свои капиталы.

Для начала дисклеймер — внимание, рынок криптовалют не регулируемый, и
несет за собой большое количество рисков, даже с помощью указанных
тут стратегий, вы можете потерять все вложения, получить временную
блокировку 'не вовремя' или даже попасть под преследование представителей
местной власти.

Будьте готовы потратить только те средства, которые готовы потерять.

Если спросить случайного прохожего, что такое биология, он наверняка ответит что-то вроде «наука о живой природе». Про информатику скажет, что она имеет дело с компьютерами и информацией.  Если мы не побоимся быть навязчивыми и зададим ему третий вопрос – что такое биоинформатика? – тут-то он наверняка и растеряется. Логично: про эту область знаний даже в ЕРАМ знает далеко не каждый – хотя в нашей компании и биоинформатики есть. Давайте разбираться, для чего эта наука нужна человечеству вообще и ЕРАМ в частности: в конце концов, вдруг нас на улице об этом спросят.

Друзья!

Мы поздравляем всех наших подписчиков с днем знаний и желаем, чтобы знаний было больше, их приобретение – интересным, а сами знания – более полезными.

Чтобы воплотить эти пожелания в жизнь, мы предлагаем вашему вниманию видеозапись курса «Однодневное погружение в нейронные сети», который мы провели летом в рамках закрытой школы DevCon. Этот курс позволит за несколько часов погрузиться в тему нейронных сетей и «с нуля» научиться использовать их для распознавания изображений, синтеза речи и других интересных задач. Для успешного освоения курса будут полезны умение программировать на Python и базовые знания математики. Материалы курса и заготовки для практических заданий доступны на GitHub.

Предуведомление: Данные видео представляют собой запись интенсива, рассчитанного в основном на аудиторию, присутствующую в зале. Поэтому видео несколько менее динамичные, чем в онлайн-курсах, и более длинные, не нарезанные на тематические фрагменты. Тем не менее, многие зрители сочли их для себя весьма полезными, поэтому мы и решили поделиться с широкой аудиторией. Надеюсь, возможность узнать что-то новое вызывает у вас такую же неподдельную радость, как у моей дочери на фотографии.

В мире растет число фейковых новостей и все сложнее найти источник правдивой информации. Спрос на достоверность, качество и фактчекинг не пропал, но сложно подружить методологии проверки данных с новостями мейнстрима в эпоху, когда даже серьезные издания гонятся за кликбейтом. Изъеденные недочетами новости политики, экономики, спорта и других сфер начинают раздражать, а не привлекать внимание. Образуется информационный вакуум, заполнить который могут новости науки. Манипулировать научными данными не так интересно, как фактами в экономике и политике. Наука поддерживается прекрасной репутацией источников — например, не вызывает сомнений авторитетность журнала «Nature» или достоверность базы данных биотехнологической информации PubMed.

И все же между источником научных данных и читателем часто стоит фильтр, отвечающий за качество публикаций — журналист. Избавиться от прослойки можно лишь в том случае, если вы сразу получаете информацию от ученых. Так можно сделать, если подписаться на интересующих вас авторов. Они есть в соцсетях, но информация там не структурирована, а вот каналы с видеоконтентом — как личные, так и собранные обычными людьми, — это ценный источник адаптированных данных.

Продление жизни — одно из направлений исследований и пристального интереса нашего пространственно временного континуума. Мы уже стали жить дольше.
Если убрать из расчета случайности, то нормальный человек доживает примерно до 80 или более лет. И есть шанс, что скоро начнут делать искусственные органы, кровь, что-то еще и что мы будем жить еще дольше.

Однако, даже если мы доживем до того времени, сможем ли мы этим воспользоваться? Для этого нам нужен здоровый и активный мозг, который может познавать, радоваться, помнить, развиваться — то есть быть здоровым. Ведь именно мозг центр всей нашей системы, нашей личности.
И если почки, кровь, глаза, зубы и т.п. быть может начнут реплицировать, то про мозг пока что что речи не идет. Поэтому, нам нужно сохранить его здоровым и функционирующим.

И вот как раз с этим часто возникают проблемы.

В статье я выберу лучший набор добавок и витаминов по соотношению цена-качество для того, чтобы поддерживать наш мозг здоровым и активным до глубокой старости.

Принимая этот набор добавок мы не только можем снизить вероятность возникновения различных болезней мозга в старости, но и сделать его бодрым, активным и хорошо запоминающим инфу уже сейчас.

Дополнение через 2 недели — эта статья оказалась второй, прежде чем покупать или использовать добавки рекомендую прочитать приквел https://geektimes.ru/post/292609/

Картина "Рождение дракона в небе во сне", масло, холст.

6 сентября 2017 года стартует 2 запуск открытого курса OpenDataScience по анализу данных и машинному обучению. На этот раз будут проводиться и живые лекции, площадкой выступит московский офис Mail.Ru Group.

Если коротко, то курс состоит из серии статей на Хабре (вот первая), воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks, вот github-репозиторий курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Здесь можно записаться на курс, а тут — вступить в сообщество OpenDataScience, где будет проходить все общение в течение курса (канал #mlcourse_open в Slack ODS). А если поподробней, то это вам под кат.

Goodreads — социальная сеть любителей чтения. Создана в 2006 году Отисом Чендлером. Решает проблему выбора интересных и полезных книг на основе рекомендаций и отзывов других людей, так называемой «социальной каталогизации».

29 июля в блоге Goodreads был опубликован рейтинг лучших научно-фантастических и фэнтези книг на основе оценок и отзывов читателей (на сервисе размещено более 50 миллионов отзывов).

Взлом маршрутизаторов WPA/WPA2 Wi-Fi с помощью Airodump-ng и Aircrack-ng/Hashcat

Это краткое пошаговое руководство, которое демонстрирует способ взлома сетей Wi-Fi, защищённых слабыми паролями. Оно не исчерпывающее, но этой информации должно хватить, чтобы вы протестировали свою собственную сетевую безопасность или взломали кого-нибудь поблизости. Изложенная ниже атака полностью пассивна (только прослушивание, ничего не транслируется с вашего компьютера) и о ней невозможно узнать, если вы только реально не воспользуетесь паролем, который взломали. Необязательную активную атаку с деаутентификацией можно применить для ускорения разведывательного процесса. Она описана в конце статьи.

Сеть обучалась последние 12 часов. Всё выглядело хорошо: градиенты стабильные, функция потерь уменьшалась. Но потом пришёл результат: все нули, один фон, ничего не распознано. «Что я сделал не так?», — спросил я у компьютера, который промолчал в ответ.

Почему нейросеть выдаёт мусор (например, среднее всех результатов или у неё реально слабая точность)? С чего начать проверку?

Сеть может не обучаться по ряду причин. По итогу многих отладочных сессий я заметил, что часто делаю одни и те же проверки. Здесь я собрал в удобный список свой опыт вместе с лучшими идеями коллег. Надеюсь, этот список будет полезен и вам.