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.



Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook

• Учебник по Python
• Подборка блокнотов по командам IPython
• Пособие по Matplotlib

Эта статья об агентах машинного обучения в Unity написана Майклом Лэнхемом — техническим новатором, активным разработчиком под Unity, консультантом, менеджером и автором многих игр на движке Unity, графических проектов и книг.

Разработчики Unity внедрили поддержку машинного обучения и в частности глубинного обучения с подкреплением ради создания SDK глубинного обучения с подкреплением (deep reinforcement learning, DRL) для разработчиков игр и симуляций. К счастью, команда Unity под руководством Дэнни Лэнджа успешно реализована надёжный и современный движок DRL, способный показывать впечатляющие результаты. В качестве основы движка DRL Unity использует модель proximal policy optimization (PPO); эта модель значительно сложнее и в некоторых аспектах может отличаться.

В этой статье я познакомлю вас с инструментами и SDK для создания агентов DRL в играх и симуляциях. Несмотря на новизну и мощь этого инструмента, его легко использовать и он имеет вспомогательные инструменты, позволяющие осваивать концепции машинного обучения на ходу. Для работы с туториалом необходимо установить движок Unity.

DIY посвящается...

Одним из наиболее часто задаваемых вопросов в моей консультационной практике являются вопросы связанные с растворением/склейкой пластмасс с помощью всевозможных органических растворителей. В последнее время произошел настоящий всплеск интереса к химии высокомолекулярных соединений, связанный с появлением доступных 3D принтеров и необходимостью ориентироваться в «чернилах» для них (т.е. полимерных нитях-филаментах). Лишний раз убеждаюсь в том, что ни один, даже самый продвинутый «музей науки» с эффектным шоу не может так заставить IT-шника интересоваться пластмассами, как собственный 3D-принтер. Так что, читатель, если тебе хоть раз приходилось думать чем склеить пластмассу, которую не клеил default-ный суперклей, если мучали сомнения по поводу растворения поддержек свежеотпечатанной детали, да и просто интересно, чем можно отмыть клей от магазинного ценника на подарке — прошу под кат. Также настоятельно рекомендую страницу отправить в закладки не только тем, кто часто занимается склеиванием пластмасс, но и всем тем, кому часто приходится работать с различными растворителями/разбавителями. Делалось для себя — подарено Хабру!

Наткнулся на статью "SSH-туннели — пробрасываем порт" и захотелось ее дополнить.

Итак, какие еще способы тунеллирования есть:

1. Динамический доступ через SSH

Допустим мы имеем SSH доступ в сеть, и хотим получить доступ к другим хостам/портам в этой сети. Способ уже описанный в вышеупомянутой статье предполагает знание хоста: порта куда мы хотим получить доступ. Но что если мы не знаем этого?

Тут может пригодиться динамический доступ через SSH. Для его конфигурации используется опция ssh -D.

ssh -D 127:0.0.1:2222 user@remotehost

После подключения вы получите динамический socks4 прокси-сервер, слушающий на своей машине на порту 2222 и предоставляющий доступ к удаленной сети.

Как воспользоваться этим доступом? Один из вариантов — использовать proxychains.

• Устанавливаем Proxychains:
  
  

  apt-get proxychains
  

  
  
• Конфигурируем proxychains для использования порта 2222 (на нем слушает наш прокси). Для этого редактируем файл /etc/proxychains.conf и меняем текущую конфигурацию в разделе [ProxyList] с socks4 127.0.0.1 9050 на socks4 127.0.0.1 2222
  
• Теперь мы можем использовать proxychains с (почти) любой утилитой. Например, можно запустить сканирование всей удаленной сети при помощи nmap:
  
  

  proxychains nmap -sT -sV -v -P0 адрес_подсети маска_подсети
  

  
  

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

В этой статье я хотел бы рассказать о том, как создать полноценное приложение на Python для Android. Нет, это не очередной мануал для создания скрипта для sl4a, это мануал по созданию полноценного приложения с UI, возможностью собрать apk и выложить на Android Market. Заодно я хотел бы похвалиться своим первым приложением на google.play, это не hello world, а полезное приложение для фотографов, хотя и узко специализированное.

В этой небольшой статье я хотел бы рассказать о средствах мониторинга, использующихся для анализа работы DWH нашего банка. Статья будет интересна всем, кого не устраивают существующие готовые системы мониторинга и кого посещали мысли собрать таковую «под себя» из отдельных кусочков. Большое внимание в статье уделяется дашборду Grafana, который, по моему мнению, незаслуженно обделён вниманием на Хабре. По большинству компонентов системы мониторинга будет вкратце рассмотрен процесс инсталяции (под RedHat).


Тёплый ламповый дашборд

За прошедшие полгода выросла популярность web-сервиса «Mapillary»: загружено свыше полумиллиона фотографий, причём более 100 тысяч штук — только за последние 10 дней!

На первый взгляд кажется, что для этого дела пригоден только обычный смартфон. А что, если бы для сбора фотоснимков для «Mapillary» можно было использовать экшн-камеру, например, GoPro? Установленную на велосипед, шлем или даже автомобиль? Как оказалось, это возможно.

Предисловие

Некоторые из вас наверняка недавно проходили Stanford'ские курсы, в частности ai-class и ml-class. Однако, одно дело просмотреть несколько видео-лекций, поотвечать на вопросики quiz'ов и написать десяток программ в Matlab/Octave, другое дело начать применять полученные знания на практике. Дабы знания полученые от Andrew Ng не угодили в тот же тёмный угол моего мозга, где заблудились dft, Специальная теория относительности и Уравнение Эйлера Лагранжа, я решил не повторять институтских ошибок и, пока знания ещё свежи в памяти, практиковаться как можно больше.

И тут как раз на наш сайтик приехал DDoS. Отбиваться от которого можно было админско-программерскими (grep / awk / etc) способами или же прибегнуть к использованию технологий машинного обучения.

Далее пойдёт рассказ о создании нейронной сети на Python 2.7 / PyBrain и её применении для защиты от DDoS'а.

Недавно понадобилось произвести диагностику питания, для того чтобы понять по какой причине не запускается машина. К сожалению, в интернете оказалось мало годных статей на эту тему, поэтому пришлось самому лезть в даташиты.
Эта статья является выжимкой из моих изысканий и надеюсь поможет кому-нибудь, когда им придется заниматься тем же самым.

Дисклеймер номер раз: Данная статья относится только к обычным блокам питания стандарта ATX, она не относится к проприетарным стандартам блоков (например как у старыx рабочиx станциях DELL или SUN), использующим другую распиновку ATX-коннектора. Внимательно сверьтесь со схемой и убедитесь в том, что ваш блок питания является стандартным прежде чем проводить диагностику, во избежании причинения вреда вашему компьютеру.

Дисклеймер номер два: Вы должны понимать что вы делаете и соблюдать технику безопасности, в том числе электростатической (в т.ч. работать в антистатическом браслете). Автор не несет ответственности за порчу оборудования или вред здоровью вследствие несоблюдения или незнания техники безопасности и принципов работы устройства.

Перейдем к теории:

Стандарт ATX имеет 2 версии — 1.X и 2.X, имеющие 20 и 24-пиновые коннекторы соответственною, вторая версия имеет 24-x 4 дополнительных пина, удлиняя тем самым стандартный коннектор на 2 секции таким образом:


Прежде чем мы начнем, расскажу про “правила большого пальца” по отношению к неисправностям:
1) Проблемную материнскую плату легче заменить чем починить, это крайне сложная и многослойная схема, в которой разве что можно заменить пару конденсаторов, а обычно это проблемы не решает.
2) Если вы не уверены в том что вы делаете, то не делайте этого.

Сколько электроэнергии потребляет телевизор, что расходует больше электричества — стиральная машина или холодильник, насколько эффективно используется электроэнергия в квартире? На все эти вопросы мог ранее ответить ныне закрытый сервис Google PowerMeter. Однако гикам и домашним экономам не стоит отчаиваться, ибо несмотря на свертывание сервиса от Google, дело мониторинга потребления электроэнергии продолжает жить. В данном обзоре предлагается к рассмотрению устройство Current Cost EnviR, которое позволяет не только наблюдать как «утекают» киловатты электроэнергии на дисплее устройства, но и совместно с Current Cost NetSmart(ранее Current Cost Bridge) отслеживать потребление электроэнергии в режиме online на сайте my.currentcost.com.

Доброго времени суток, Хабр.

Не нашел здесь топиков на данную тему, поэтому я решил написать пошаговое руководство.

Итак, для начала разберемся с тем что использовалось.

Первое — это роутер на dd-wrt.
И второе — смартфон на андроиде с ssh и samba клиентами. Я использовал ConnectBot и AndSMB.

На днях появилась необходимость поднять в удаленном, маленьком, офисе телефонию.
Стабильного канала Интернет, как и в большинстве удаленных регионов, в городке не нашлось, по этому задача свелась к созданию бюджетной АТС с локальным GSM каналом + VoIP связь с центральной (корпоративной) АТС.

Итак, недавно мне пришла моя долгожданная Dingoo и естественно мне тут же захотелось опробовать Dingux. По просьбам фанатов dingoo, о проблемах с которыми мне пришлось столкнуться и о их решении по порядку под катом.

Signaling System #7 / Система сигнализации №7 — это набор сетевых протоколов, обеспечивающих обмен служебными сообщениями между мобильными станциями (мобильными телефонами) и телефонными станциями, а также между самими телефонными станциями.
В настоящее время SS#7 используется, как стандарт сигнализации в телефонных сетях.

В данной статье будет описана структура и принцип действия SS#7.

В последнее время на Хабре появилось, а также существует много содержательных статей, описывающих работу и принцип понятия “нейронная сеть”, но, к сожалению, как всегда очень мало описания и разбора полученных практических результатов или их не получения. Я думаю, что многим, как и мне удобней, проще и понятней разбираться на реальном примере. Поэтому в данной статье постараюсь описать почти пошаговое решение задачи распознавания букв латинского алфавита + пример для самостоятельного исследования. Распознавание цифр с помощью однослойного персептрона уже сделано, теперь давайте еще разберёмся и научим компьютер распознавать буквы.

С момента покупки смарта на Android меня заинтересовало его функциональное наполнение. На практике оказалось, что Android способен выполнять практически любую задачу, решаемую на обычном ПK, только медленнее и не всегда удобнее. Зато дополняет ПК он прекрасно, и механизмов использования возможностей смарта на ПК и возможностей ПК на смарте — уйма.

Статья ориентирована в основном на формирующихся и будущих пользователей Android-смартфонов; надеюсь, что продвинутые пользователи также найдут в ней что-то новое и/или внесут свою лепту. Под катом по пунктам, в вопрос-ответном стиле.

Вот тут давно сокрушались, что нет героя в отечестве, который бы купил какой-нибудь нейрокомпьютерный интерфейс, помучил бы его на благо сообщества и поделился с окружающими результатами мучений. Собственно есть. Я его купил и попытался использовать. Подробности с картинками под катом.

Добрый вечер, уважаемые хабровчане!

Я бы хотел представить вашему вниманию обзор мобильного телефона Motorola ZINE ZN5, выпущенного в далёком 2008-ом году. Конечно, сейчас данный обзор будет казаться неактуальным, но под данный девайс и платформу софт разрабатывается энтузиастами до сих пор. И, я думаю, Вам будет интересно!

В обзоре я постараюсь рассказать о программной и железной начинке телефона и всей платформы в целом. Своё ревью я разобью на три части:

1. Общие технические характеристики устройства и платформы MotoMAGX.
2. Пользовательские модификации. Самые значимые порты приложений.
3. Обычные телефонные функции. Детальный обзор меню.

В обзоре обязательно затрону обычные телефонные функции, описывая буквально каждый пункт меню. Приведу примеры фотографий, снятых на камеру данного телефона. Не люблю обзоров, в которых об устройствах говорят только положительные вещи, забывая упомянуть о недочётах и минусах. Поэтому в заключении я отмечу все достоинства и недостатки девайса.



Итак, поехали!
Осторожно! Под катом Вас ждёт множество скринов, фотографий и текста.

В данном посте я бы хотел рассмотреть только типичные ошибки, при размышлениях о том, с чего начать делать ИИ. Топик не претендует на истинность в последней инстанции, только пытается указать на явные ошибки.

Под ИИ я понимаю программу, которая может выполнять разнотипные задачи, приводя их к однотипным, которые уже умеет решать.

Немного теории

Человек получает посредством зрения миллионы бит в секунду, осязание дает человеку сотни тысяч бит в секунду, а с помощью слуха человек получает десятки тысяч бит в секунду.
Остальные каналы ощущений дают несравнимо меньший объем информации, очень сложны для реализации, медленны и не имеют возможности для общения(вряд ли можно построить ИИ на основе запаха).