Как стать автором
Обновить
0
0

Пользователь

Отправить сообщение

Метафизика Dependency Injection

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров9.9K
image


Dependency Injection — это часто используемая техника в объектно-ориентированном программировании, предназначенная для уменьшения связанности компонентов. При правильном применении, помимо достижения этой цели, она может привнести поистине магические качества вашим приложениям. Как и любая магия, эта техника воспринимается как набор заклинаний, а не строгий научный трактат. Это приводит к неверному толкованию явлений и, как следствие, неправильному использованию артефактов. В своём авторском материале я предлагаю читателю шаг за шагом, кратко и по сути, пройти логический путь от соответствующих основ объектно-ориентированного дизайна до той самой магии автоматического внедрения зависимостей.
Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+8
Комментарии0

PostgreSQL Antipatterns: статистика всему голова

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров12K
Для выбора наиболее эффективного плана выполнения запроса PostgreSQL пользуется накопленной статистикой о распределении значений данных в целевых таблицах.

Она обновляется с помощью явного запуска команд ANALYZE и VACUUM ANALYZE или в фоновом режиме процессом autovacuum/autoanalyze. Но если статистика не успеет актуализироваться — может произойти беда.

Как такую проблему обнаружить и исправить?
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0+10
Комментарии1

Очень много YouTube-каналов для прокачки английского языка для программистов

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров61K
Привет, Хабр!

С помощью YouTube можно ощутимо и сравнительно быстро улучшить английский.
Понимание на слух как минимум. Истина не нова, но мало кто смотрит английский YouTube, потому что легко потеряться в бесконечности каналов. Но для вас я собрал самые стоящие каналы!

Добавляйте в закладки и подписывайтесь на меня!
Дальше вас ждет много крутых статей.

Поучить английский


AJ Hoge. На его канале есть всё: от базовых слов до размышлений о важности языка тела в общении. Чувак пилит видосы уже много лет, материальчик накопился.

EngVid. Если бы можно было выбрать что-то одно для улучшения английского, то это оно. Разные преподы и тематики, постоянное обновление, бездонный ресурс. Ещё сайт одноимённый крутой, с удобной навигацией — можно найти очень узкую тему по интересам.
Читать дальше →
Всего голосов 59: ↑52 и ↓7+45
Комментарии19

Галерея лучших блокнотов по ML и Data Science

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров33K
Привет, читатель.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Представляю пост который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он с подборкой примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.

image

Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook


Читать дальше →
Всего голосов 41: ↑34 и ↓7+27
Комментарии7

Книга «Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы»

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров10K
image Привет, Хаброжители! Байесовские методы пугают формулами многих айтишников, но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Отрывок: 4.3.3. Пример: сортировка комментариев на Reddit


Возможно, вы не согласны, что закон больших чисел применяется всеми, хотя и только неявно, при подсознательном принятии решений. Рассмотрим пример онлайн-рейтингов товаров. Часто ли вы доверяете среднему рейтингу в пять баллов на основе одного отзыва? Двух отзывов? Трех отзывов? Вы подсознательно понимаете, что при таком малом количестве отзывов средний рейтинг плохо отражает то, насколько товар на самом деле хорош/плох.
Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0+17
Комментарии1

Демистифицируем свёрточные нейросети

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров16K
Перевод Demystifying Convolutional Neural Networks.


Свёрточные нейросети.

В прошлом десятилетии мы наблюдали удивительный и беспрецедентный прогресс в сфере компьютерного зрения. Сегодня компьютеры умеют распознавать объекты на изображениях и кадрах видео с точностью до 98 %, уже опережая человека с его 97 %. Именно функции человеческого мозга вдохновляли разработчиков при создании и совершенствовании методик распознавания.

Когда-то неврологи проводили эксперименты на кошках и выяснили, что одни и те же части изображения активируют одни и те же части кошачьего мозга. То есть когда кошка смотрит на круг, в её мозге активируется зона «альфа», а когда смотрит на квадрат, активируется зона «бета». Исследователи пришли к выводу, что в мозге животных есть области нейронов, реагирующие на конкретные характеристики изображения. Иными словами, животные воспринимают окружающую среду через многослойную нейронную архитектуру мозга. И каждая сцена, каждый образ проходит через своеобразный блок выделения признаков, и только потом передаётся в более глубокие структуры мозга.

Вдохновлённые этим, математики разработали систему, в которой эмулируются группы нейронов, срабатывающие на разные свойства изображения и взаимодействующие друг с другом для формирования общей картины.
Читать дальше →
Всего голосов 36: ↑31 и ↓5+26
Комментарии5

Основы работы с Wine для начинающих

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров608K

Введение


Статья посвящена Wine и всем аспектам его использования. В сети находится очень
много информации, есть различные руководства по настройке и многое другое. Я
постараюсь объединить все для того чтобы любой человек смог достичь
максимального успеха, в пределах своих способностей и конечно возможности
программы. Итак — начнем.

Wine — это отдельная реализация Windows API, а не эмулятор, как большинство
думают. Не единожды повторялось, но и здесь будет уместно. Это и делает проект
уникальным и интересным для пользователей различных систем, открывает различные
пути для реализации своих идей. Уникальность заключается в том, что с помощью
этой программы можно запускать Windows приложения в Ubuntu и в других
Linux системах, а также во FreeBSD и в Mac OS X. Правда и тут есть
свои «подводные камни». Некоторые думают что будет легко перейти с одной
системы на другую, в данном случае мы рассматриваем Windows и Linux.

Заблуждение заключается в том что люди думают что у них получиться запустить из
под Wine различный софт, к которому они привыкли и им удобно в нем работать.
Как не крути просто так ничего не бывает. Чтобы заработал наш любимый софт под
Wine нужно попотеть, перечитать кучу руководств и взвесить этот объём
информация. Конечно не совсем софтом придется «пыжиться», но готовым надо быть ко всему. Проект Wine развивается очень быстро, но до стабильной работы ему
очень далеко. Но думаю что в скором будущем весь основной софт, а также игры
будут работать на нем стабильно.

Читать дальше →
Всего голосов 147: ↑122 и ↓25+97
Комментарии97

Как работают рекомендательные системы. Лекция в Яндексе

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров140K

Привет, меня зовут Михаил Ройзнер. Недавно я выступил перед студентами Малого Шада Яндекса с лекцией о том, что такое рекомендательные системы и какие методы там бывают. На основе лекции я подготовил этот пост.





План лекции:


  1. Виды и области применения рекомендательных систем.
  2. Простейшие алгоритмы.
  3. Введение в линейную алгебру.
  4. Алгоритм SVD.
  5. Измерение качества рекомендаций.
  6. Направление развития.

Под катом вы найдете конспект лекции и презентацию
Всего голосов 63: ↑56 и ↓7+49
Комментарии42

Топ-10 фильмов про ИТ

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров171K
Привет, Хабр!

Летом в нашем ланитовском блоге мы делали подборку сериалов про ИТ (и хакеров), а теперь в преддверии Нового года пришло время полного метра. Такие «Топ-10 фильмов про ИТ» появляются примерно раз в год, и список там примерно один и тот же: «Хакеры» с Джоли, «Пароль «Рыба-меч» и «Матрица».

Кстати, о последней. При всем уважении к братьям сёстрам Вачовски и трилогии, мы таки не относили бы «Матрицу» к фильмам про айтишников или хакеров. То, что мистер Андерсон работает программистом, а вне работы немного хакерит, всё же не является сюжетной канвой фильма. Рискуем возобновить старый холивар, но «Матрица» — это таки киберпанк. Контраргументы приветствуются.

Так вот, про подборку. Мы решили предложить вам  фильмы посвежее. Под катом нет Джоли и знаменитой сцены из «Пароль „Рыба-меч“», но есть фильмы про ИТ, суперкомпьютеры, и информационную безопасность, большинство из которых выпущены в 2010–2018 годах.

Кадр из фильма «Апгрейд»
Всего голосов 111: ↑95 и ↓16+79
Комментарии186

Разработка чат-бота для Facebook Messenger

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров90K
В настоящее время наблюдается, действительно, бум чат-мессенджеров. Один за другим платформы для обмена мгновенными сообщениями объявляют о запуске платформы для разработки ботов.
Не стал и исключением Facebook. 12 апреля на конференции F8 Facebook представила платформу для разработки ботов для своего мессенджера.
В данной статье хочу поделиться опытом разработки чат-бота для Facebook на PHP.
Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑20 и ↓2+18
Комментарии24

Airflow — инструмент, чтобы удобно и быстро разрабатывать и поддерживать batch-процессы обработки данных

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров228K

image


Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать об одном замечательном инструменте для разработки batch-процессов обработки данных, например, в инфраструктуре корпоративного DWH или вашего DataLake. Речь пойдет об Apache Airflow (далее Airflow). Он несправедливо обделен вниманием на Хабре, и в основной части я попытаюсь убедить вас в том, что как минимум на Airflow стоит смотреть при выборе планировщика для ваших ETL/ELT-процессов.


Ранее я писал серию статей на тему DWH, когда работал в Тинькофф Банке. Теперь я стал частью команды Mail.Ru Group и занимаюсь развитием платформы для анализа данных на игровом направлении. Собственно, по мере появления новостей и интересных решений мы с командой будем рассказывать тут о нашей платформе для аналитики данных.

Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑26 и ↓3+23
Комментарии26

Можно ли обучить с подкреплением агента для торговли на рынке акций? Реализация на языке R

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров9.5K
Давайте создадим прототип агента обучения с подкреплением (RL), который овладеет навыком трейдинга.

Учитывая, что реализация прототипа работает на языке R, я призываю пользователей и программистов R приблизиться к идеям, изложенным в этом материале.

Это перевод моей англоязычной статьи: Can Reinforcement Learning Trade Stock? Implementation in R.

Хочу предупредить код-хантеров, что в этой заметке есть только код нейронной сети, адаптированной под R.

Если я не отличился хорошим русским языком, укажите на ошибки (текст готовился с подмогой автоматического переводчика).

image
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑11 и ↓2+9
Комментарии9

Логика, объяснимость и будущее понимания

Время на прочтение37 мин
Количество просмотров16K

Открытие, связанное с логикой


Логика служит основой множества вещей. Но каковы основы самой логики?

В символьной логике вводятся символы вроде p и q, обозначающие утверждения (или «пропозиции») типа «это интересное эссе». Ещё есть определённые правила логики, к примеру, для любого p и любого q выражение NOT (p AND q) аналогично (NOT p) OR (NOT q).

Но откуда берутся эти «правила логики»? Логика – система формальная. Как и евклидову геометрию, её можно построить на аксиомах. Но что такое аксиомы? Можно начать с таких утверждений, как p AND q = q AND p, или NOT NOT p = p. Но сколько аксиом требуется? Насколько они могут быть простыми?

Этот вопрос довольно давно был мучительным. Но в 20:31 в воскресенье, 29 января 2000 года, на экране моего компьютера появилась единственная аксиома. Я уже показал, что проще ничего быть не может, но вскоре установил, что этой единственной небольшой аксиомы было достаточно, чтобы создать всю логику:

Читать дальше →
Всего голосов 37: ↑32 и ↓5+27
Комментарии61

Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода

Время на прочтение22 мин
Количество просмотров77K

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).
Всего голосов 62: ↑61 и ↓1+60
Комментарии35

GAN научили создавать лица с реалистичной текстурой и геометрией

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров12K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Facial Surface and Texture Synthesis via GAN».

Когда у исследователей имеется недостаток реальных данных, зачастую они прибегают к аугментации данных, как способу расширить имеющийся датасет. Идея состоит в том, чтобы модифицировать имеющийся тренировочный датасет таким образом, чтобы оставить семантические свойства нетронутыми. Не такая уж тривиальная задача, если речь идет о человеческих лицах.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑19 и ↓2+17
Комментарии3

Распределение нагрузки при парсинге сайтов и подключение дополнительных облачных ресурсов

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.9K
В этом посте пойдет речь о библиотеке, которая регистрирует в себе узлы и перенаправляет запросы из вне на конкретный узел.

Как появилась идея написать этот проект?


После того, как появилась необходимость в парсинге сайтов в больших количествах я попытался реализовать такую штуку с помощью selenium grid, потом взял selenoid. selenoid подошел, но там было много того, что мне было не нужно, например версии и варианты браузеров, а также, самое главное, это отсутствие auto scaling (но selenoid не для этого). 90% времени кластер простаивает, а потом появляется большая нагрузка, с которой сервер не справляется. Получается большие расходы на железо, которое почти все время не работает, да еще и не справляется. Я подумал, что было бы здорово, если бы по мере поступления нагрузки — количество исполняемых браузеров бы увеличивалось, а как нагрузка пропадает и браузеры удаляются. К счастью такое можно реализовать, например, через AWS EC2.
Читать дальше →
Всего голосов 20: ↑17 и ↓3+14
Комментарии4

Курс о Deep Learning на пальцах

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров174K
Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.


Читать дальше →
Всего голосов 117: ↑117 и ↓0+117
Комментарии31

15 советов по работе с Github

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров62K

Я 10 лет разрабатываю ПО, участвовал в нескольких open source-проектах и в многочисленных не-open source-проектах, работал в больших и малых командах, и везде мы использовали Github в качестве репозитория версионирования.

За это время я перепробовал разные рабочие процессы, и хочу поделиться советами, как построить эффективный и прагматичный рабочий процесс по созданию и сопровождению качественного ПО, который можно применять в любом проекте.
Читать дальше →
Всего голосов 56: ↑51 и ↓5+46
Комментарии25

Обзор литературы по языку Python для начинающих

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров131K
Очень часто можно увидеть вопросы на том же тостере: «А какую книгу взять книгу, чтобы выучить технологи Х», и естественно в комментариях идет большое число мнений и большое число различных книг. В данной теме, я сделаю обзор самых популярных книг по Python для начинающих программистов, и дам четкое мнение – нужно ли их читать или нет (субъективно).

Нужно ли читать книги. Изучая новые технологии, я люблю читать книги по данной технологии, так как я получаю не только сухую информацию, но и субъективное мнение автора по пригодности данных технологий. И в отличие от видео-курсов, мне не приходится ждать, пока автор из себя выдавливает мысль. Да и читаю, я быстро.
Читать дальше →
Всего голосов 20: ↑18 и ↓2+16
Комментарии41

10 основных ошибок, совершаемых Django-разработчиками

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров102K


В этом руководстве мы рассмотрим основные ошибки Django-разработчиков и узнаем, как их избежать. Статья может быть полезна даже опытным разработчикам, потому что и они совершают такие ошибки, как поддержка неподъёмно больших настроек или конфликтов имён в статических ресурсах.

Читать дальше →
Всего голосов 52: ↑50 и ↓2+48
Комментарии62

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность