При разработке собственного проекта, рано или поздно, приходится задуматься о том, где хранить исходный код и как поддерживать работу с несколькими версиями. В случае работы на компанию, обычно это решается за вас и необходимо только поддерживать принятые правила. Есть несколько общеупотребимых систем контроля версий, и мы рассмотрим одну из самых популярных — это Git и сервис Github.

Система Git появилась, как средство управления исходными текстами в операционной системе Linux и завоевала множество поклонников в среде Open Source.

Сервис Github предоставляет хостинг (хранение) исходных текстов как на платной, так и на бесплатной основе. Это одна из крупнейших систем, которую любят Open Source пользователи. Основное отличие платной версии — это возможность создания частных репозиториев (хранилищ) исходных текстов и если вам скрывать нечего, то можете спокойно пользоваться бесплатной версией.

После того, как вы начали работу над проектом и написали какой-то работающий прототип, у вас появится желание сохранить результаты работы. Это так же может быть полезно в случае, если вы захотите продолжить работу на другом компьютере. Самое простое решение — это сохранить все на флешке. Этот вариант неплохо работает, но если есть подключение к интернету (а сейчас у кого его нет), то удобно воспользоваться системами Git/Github.

В этой статье будут описаны базовые сценарии использования систем Git/Github при работе над проектом в среде Linux с помощью командной строки. Все примеры проверялись на системе с Linux Ubuntu 14.04 и Git 1.9.1. Если вы пользуетесь другим дистрибутивом, то возможны отличия.

В одной только России насчитывается более сотни языков, многие из которых являются родными для десятков и сотен тысяч человек. Причем часть из них ограничена в употреблении или даже находится на грани исчезновения. Машинный перевод мог бы помочь в сохранении этих языков, но для этого надо решить главную проблему всех подобных систем – отсутствие примеров для обучения.

Яндекс работает над технологией машинного перевода с 2011 года, и сегодня я расскажу о нашем новом подходе, благодаря которому становится возможным создать переводчик для тех языков, для которых ранее это было сделать затруднительно.



Правила против статистики

Машинный перевод, то есть автоматический перевод с одного человеческого языка на другой, зародился в середине прошлого века. Точкой отсчета принято считать Джорджтаунский эксперимент, проведенный 7 января 1954 года, в рамках которого более 60 фраз на русском языке были переведены компьютером на английский. По сути, это был вовсе и не эксперимент, а хорошо спланированная демонстрация: словарь включал не более 250 записей и работал с учетом лишь 6 правил. Тем не менее результаты впечатлили публику и подстегнули развитие машинного перевода.