Все началось с того что в комнате становилось жарко если работает компьютер, за моим отсутствием или ленью не часто проветривалась комната (хотя казалось бы надо просто открыть окно). Короче решил я делать это «устройство». По сути требовался датчик температуры механизм открывающий и закрывающий окно и автоматику которая всем этим управляет.

Баловством с контроллерами на тот момент уже слегка занимался, поэтому решил что мне нужен контроллер ну и самый простой датчик температуры (он же терморезистор) — замечательно, сказано сделано, приобрел в местном магазине эти вещи спаял на макетке, опробовал самую простую автоматику типа греешь датчик дыханием — загорается светодиод, датчик остывает — светодиод гаснет. Получилось примерно вот такое:

Недавно закончился отборочный этап DataScienceGame2018, который проходил в формате kaggle InClass. DataScienceGame — это международное студенческое соревнование, которое проводится на ежегодной основе. Нашей команде удалось оказаться на 3м месте среди более чем 100 команд и при этом НЕ пройти в финальный этап.

Весной этого года проходил знаменательный Retro Contest от OpenAI, который был посвящен обучению с подкреплением, meta learning и, конечно же, Sonic’у. Наша команда заняла 4 место из 900+ команд. Область обучения с подкрепление немного отличается от стандартного машинного обучения, а уж этот контест отличался от типичного соревнования по RL. За подробностями прошу под кат.

---

Intro

Не смог придумать подходящее название для поста, поэтому кратко опишу, о чем будет идти речь.

У большинства из нас есть какие-нибудь мелкие личные поделки, которые не выходят за рамки наших домов. Кто-то хостит их на рабочем компьютере, кто-то — на Heroku, кто-то — на VPS, а у кого-то есть домашний сервер. На реддите даже есть сообщество r/homelab, в котором люди обсуждают разные железки и софт для т.н. домашней лаборатории.

Я не настолько увлечен этим вопросом, но у меня дома стоит Intel NUC, который проигрывает музыку с NAS с помощью MPD. Помимо MPD на нем крутятся мои мелкие поделки, которые помогают мне с ним работать: ныне мертвый бот для телеграма, HTTP API на синатре и корявенький фронтенд для него.

В посте я без особых подробностей (многих из которых сам не понимаю) опишу процесс установки DNS-сервера для работы с доменными именами для сервисов, схему одновременной работы нескольких сервисов с помощью Docker и установку Gitlab с CI. Ничего нового вы не узнаете, но вдруг кому-нибудь пригодится этот "гайд". К тому же я бы хотел услышать предложения по поводу того, как можно было бы сделать это проще/элегантнее/правильнее.

В процессе написания загрузчика STM8uLoader для микроконтроллеров STM8 возникла необходимость измерить глубину стека.

Зададимся вопросами:

• Что будет если попытаться поместить в стек больше информации чем его глубина?
• Что будет если попытаться извлечь из стека больше информации чем поместили?
• Что будет если инициализировать указатель стека SP адресом выходящим за границы стека?

В 2017 году Джеффри Хинтон (один из основоположников подхода обратного распространения ошибки) опубликовал статью, в которой описал капсульные нейронные сети и предложил алгоритм динамической маршрутизации между капсулами для обучения предложенной архитектуры.

У классических свёрточных нейронных сетей есть недостатки. Внутреннее представление данных сверточной нейронной сети не учитывает пространственные иерархии между простыми и сложными объектами. Так, если на изображении в случайном порядке изображены глаза, нос и губы для свёрточной нейронной сети это явный признак наличия лица. А поворот объекта ухудшает качество распознавания, тогда, как человеческий мозг легко решает эту задачу.


Для свёрточной нейронной сети 2 изображения схожи [2]