Ограничение ответственности: настоящая статья написана анонимно. Упомянуто несколько конкретных компаний, но лишь в качестве общего примера.

Данный пост коротко рассказывает о том, что я хотел бы знать и продумать до поступления на работу в какую-либо закрытую акционерную (частную) компанию (она же стартап, она же «единорог» в некоторых случаях — при оценке стоимости выше $1 млрд).

Я не пытаюсь показать, что не следует присоединяться к такой компании, но неравенство сил (возможностей) учредителя и наёмного работника в ней является экстремальным, а потенциальным кандидатам не мешало бы рассмотреть альтернативы.

Представленная здесь информация не является новой или оригинальной, но целью данной статьи является представить все основные положения в одном месте.

Всем добрый вечер! Веду свою трансляцию из уютного мира, который называется «ассемблер». Сразу поясню что тема касается микроконтроллеров AVR — и я пока ещё не знаю, пригодится ли этот пост тем, кто хочет использовать ассемблер для любой другой задачи. Дело в том, что я буквально несколько дней назад начал учить ассемблер с нуля — нужно сделать одно устройство — и я решил сделать в нём всё самостоятельно. Так вот — в один прекрасный день понял, что учить ассемблер абсолютно бесполезно! Ассемблер можно только понять! То есть всем тем, кто хочет программировать на ассемблере я настоятельно рекомендую детально вникнуть в то, каким образом ФИЗИЧЕСКИ работает микроконтроллер, а затем уже изучать тонкости команд.
Так вот, я пожалуй начну небольшой цикл статей, в которых буду с самого начала рассказывать как именно я понял те или иные вещи в программировании на ассемблере — думаю для тех, кто вообще не понимает что такое асм я буду как раз таким «переводчиком» с языка тех, кто в этом деле очень хорошо шарит.

«То, о чем мы думаем в душе по утрам, — гораздо важнее, чем вам может показаться. Это именно то время, когда в голову приходят хорошие идеи. Скажу больше, вы вряд ли преуспеете в деле, о котором не думаете в душе.»
— Пол Грэм

Добрый день, хабрачитатели.

1 сентября 2015, благодаря пинкам ребят из #tceh, я упорядочил все статьи Пола Грэма на русском языке на тот момент (около 60). В этой публикации хочу поделиться тем, что произошло за 13 месяцев.

На начало сентября 2015 я прочитал около 10 статей Пола Грэма, теперь мое количество статей — 125.

Мы так же успели дожать до победного перевод книги Грэма «Хакеры и Художники» и сейчас идет переписка с издательством O'Reilly на тему издания на русском.

Обновление подборки переводов Грэма и история поиска/создания этих переводов — под катом.

У функционального программирования много преимуществ, и его популярность постоянно растет. Но, как и у любой парадигмы программирования, у ФП есть свой жаргон. Мы решили сделать небольшой словарь для всех, кто знакомится с ФП.

В примерах используется JavaScript ES2015). (Почему JavaScript?)

Работа над материалом продолжается; присылайте свои пулл-реквесты в оригинальный репозиторий на английском языке.

В документе используются термины из спецификации Fantasy Land spec по мере необходимости.

Arity (арность)

Количество аргументов функции. От слов унарный, бинарный, тернарный (unary, binary, ternary) и так далее. Это необычное слово, потому что состоит из двух суффиксов: "-ary" и "-ity.". Сложение, к примеру, принимает два аргумента, поэтому это бинарная функция, или функция, у которой арность равна двум. Иногда используют термин "диадный" (dyadic), если предпочитают греческие корни вместо латинских. Функция, которая принимает произвольное количество аргументов называется, соответственно, вариативной (variadic). Но бинарная функция может принимать два и только два аргумента, без учета каррирования или частичного применения.

Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.

Недавно ZlodeiBaal писал о достижениях в сверточных нейронных сетях (CNN) (и, кстати, тут же успешно настроил и обучил сеть для поиска области автомобильного номера).
А я хочу рассказать про принципиально иную и, наверное, более сложную модель, которую сейчас развивает Алексей Редозубов (@AlexeyR), и про то, как мы, конечно проигнорировав некоторые важные элементы, и ее применили для распознавания автомобильных регистрационных знаков!

В статье несколько упрощенно напомню о некоторых моментах этой концепции и покажу, как оно сработало в нашей задаче.

Этот цикл статей описывает волновую модель мозга, серьезно отличающуюся от традиционных моделей. Настоятельно рекомендую тем, кто только присоединился, начинать чтение с первой части.

В 1970 году Эдгар Кодд опубликовал статью (Codd, 1970), в которой описал основы реляционной модели хранения данных. Практической реализацией этой модели стали все современные реляционные базы данных. Формализация модели привела к созданию реляционного исчисления и реляционной алгебры.

Основной элемент реляционной модели – это кортеж. Кортеж – это упорядоченный набор элементов, каждый из которых принадлежит определенному множеству или, иначе говоря, имеет свой тип. Совокупность однородных по структуре кортежей образует отношение.

Часть 1: Реализуем WebSocket. Введение.

В этом цикле статей мы рассмотрим процесс создания масштабируемого чата, который будет работать в реальном времени.
Целью данного обзора является пошаговое изучение основ быстро набирающего популярность языка программирования Rust на практике, с попутным охватом системных интерфейсов.

В первой части мы рассмотрим начальную настройку окружения и реализацию простейшего WebSocket-сервера. Чтобы понять технические детали статьи вам не потребуется опыта работы с языком Rust, хотя знание основ системных API (POSIX) и C/C++ лишним не будет. Прежде чем начинать чтение, заготовьте немного времени (и кофе) — статья описывает все максимально подробно и поэтому довольно длинная.

Сегодня об искусственном интеллекте не пишет только ленивый. Например, в Autodesk считают, что искусственный интеллект может учитывать гораздо больше факторов, чем человек, и, таким образом, давать более точные, логичные и даже более креативные решения сложных проблем. В Оксфордском университете вообще высказывают предположения о том, что искусственный интеллект в недалеком будущем может заменить штатных журналистов и писать за них обзоры и статьи (и того и гляди выиграет Пулитцеровскую премию).

Общее увлечение темой искусственного интеллекта давно вышло за рамки научных конференций и будоражит умы писателей, кинематографистов и широкой общественности. Кажется, что от будущего, в котором роботы (или Скайнет) правят миром или, как минимум, решают большую часть повседневных задач, рукой подать. Но что по этому поводу думают сами ученые?

Перевод статьи Pascal Hertleif "Good Practices for Writing Rust Libraries" (2015.10.24).

Прошел примерно год, как меня заинтересовал Rust, язык программирования от Mozilla Research, сосредоточенный на решении трёх задач: безопасность, скорость и параллелизм. Он такой же низкоуровневый, как Си или C++, имеет хорошую систему типов (с обобщениями (generics) и типажами (traits)), дружелюбный компилятор и отличный менеджер пакетов Cargo.

С выпуска Rust 1.0 прошло уже полгода (май 2015): многие библиотеки (пакеты, crates), включая некоторые мои, были опубликованы в центральном регистре crates.io. Вот неплохие практики (еще рановато называть их "лучшими"), которые помогут другим людям находить, использовать и дополнять вашу библиотеку.

Здравствуйте, Хабр!

Надеемся не слишком вас шокировать, признавшись в неподдельном интересе к децентрализованным приложениям.



Вместе с автором мы убеждены, что «не биткойном единым» полезны описанные технологии, и в качестве доказательства предлагаем перевод интересной статьи, в которой внятно и убедительно описаны перспективы стека Blockchain

Индикатор кулачкового аналогового компьютера / Wiki

В нашем блоге мы уже рассказывали о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решили вернуться к теме машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов.

Вы бы никогда не подумали, но это прогулка по пространству нейросети-фальшивомонетчика. Сделано крутейшими людьми Anders Boesen Lindbo Larsen и Søren Kaae Sønderby

Допустим, у нас есть задача — понять окружающий мир.
Давайте для простоты представим, что мир — это деньги.

Метафора, может быть, с некоторой моральной двусмысленностью, но в целом пример не хуже прочих — деньгам (банкнотам) определенно свойственна какая-то сложная структура, тут у них цифра, тут буква, а там хитрые водяные знаки. Предположим, нам нужно понять, как они сделаны, и узнать правило, по которым их печатают. Какой план?

Напрашивающийся шаг — это пойти в офис центрального банка и попросить их выдать спецификацию, но во-первых, вам ее не дадут, а во-вторых, если выдерживать метафору, то у вселенной нет центрального банка (хотя на этот счет есть религиозные разногласия).

Ну, раз так, давайте попробуем их подделать.

Последние пару недель я работал над обновление Rayon — моей экспериментальной библиотеки для параллелизма данных в Rust.

Я вполне доволен тем, как идёт разработка, так что я решил объяснить к чему я пришёл в блог посте.
Цель Rayon — сделать добавление параллелизма в последовательный код простым, так, чтобы любой цикл for или итератор можно было бы заставить работать в несколько потоков. Например если у вас есть такая цепочка итераторов:

let total_price = stores.iter()
                        .map(|store| store.compute_price(&list))
                        .sum()

то вы можете сделать её работу параллельной просто поменяв обычный «последовательный итератор» на «параллельный итератор» из Rayon:

let total_price = stores.par_iter()
                        .map(|store| store.compute_price(&list))
                        .sum()

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.

Как вы все уже наверное знаете, недавно были выложены дампы баз AshleyMadison. Я решил не упускать возможность и проанализировать реальные данные дейтинг платформы. Попробуем предсказать платежеспособность клиента по его характиристикам таким как возраст, рост, вес, привычки и т.д.



Попробуем?

«Свобода — это возможность сказать, что дважды два – четыре. Если дозволено это, всё остальное отсюда следует.»
Джордж Оруэлл — «1984»

В современном мире активно развиваются различные распределенные технологии. Уже не первый год успешно функционируеют такие проекты как пиринговая платежная система Bitcoin, распределенные микроблоги (Twister), распределенные мессенджеры (например, Tox). Дошло дело и до полноценных распределенных сайтов.

Частично функционал распределённых сайтов уже реализован в таких проектах как Freenet и I2P. Однако подобные проекты имеют ряд недостатков. Например, в настоящее время Freenet не может быть использован для создания или распространения динамического контента, такого, который использует базы данных или скрипты. Для доступа к подобным сетям часто необходимо устанавливать специальное программное обеспечение или скачивать базы данных огромных размеров. Многие пиринговые сети имеют большое время отклика. Между публикацией информации и тем когда ее увидят остальные пользователи проходит немало времени.

Предлагаемая система base.network призвана устранить подобные недостатки пиринговых сетей и объединить в себе все технические преимущества централизованных систем со свободой обмена информации в распределенных сетях.
Это своего рода попытка создать защищённую децентрализованную сеть с малым временем отклика и свойствами автономности, отказоустойчивости и масштабируемости. Ключевой целью проекта является способность функционировать даже под давлением организаций, осуществляющих контроль, пресечение публикации, а также ограничение доступа к информации в Интернете. Все аспекты проекта доступны в виде открытого исходного кода и бесплатны. Это позволяет убедиться, что программное обеспечение делает именно то, что заявлено, и дает возможность всем разработчикам совершенствовать защиту сети от попыток ограничить свободное распространение информации.

Привет, Хаброжители!
У нас вышла новая книга Игоря Савчука



Сделать карьеру программиста намного тяжелее, чем просто быть им. Специфического склада ума, умения мыслить абстрактно, развитой логики мало, главное — сознавать, что работа это не только способ зарабатывания денег. Не так уж много людей соответствуют всем условиям, и именно об этом меньшинстве пойдет речь. Перед вами — сборник откровенных бесед с известными программистами, системными администраторами и другими «айтишниками». Герои книги исповедуют разные взгляды, относятся к разным социальным группам, могут оперировать миллионами долларов, быть героями гламурных тусовок или простыми офисными трудягами-программистами. Объединяет этих людей умение использовать свои увлеченность, страсть и любовь к профессии как рычаг, позволяющий достигнуть принципиально новых вершин в развитии себя и своего бизнеса. Мы постарались найти самых ярких «звезд» компьютерно-сетевой субкультуры и донести до вас максимально разнообразные мнения, дабы читатель, какие бы ни сложились у него личные вкусы, не скучал в этом пестром калейдоскопе персонажей.

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «The Proof-of-Work in Cryptocurrencies: Brief History. Part 2» Рэя Паттерсона (Ray Patterson) с сайта Bytecoin.org.

«Краткая история эволюции proof-of-work в криптовалютах. Часть 1» находится тут.

Скрещивание

К середине лета 2013 года в строю уже находилось больше сотни альткоинов, причем почти половина появилась именно за последние пару месяцев. Стоит ли говорить, что почти все «новички» были форками Litecoin и использовали scrypt? Другим трендом сезона стал новомодный Proof-of-Stake от PPcoin, так что комбинацию scrypt+PoS можно было назвать «стандартным набором начинающего алькоинера».

Такая (количественная) популярность scrypt и начало экспоненциального роста сложности Bitcoin привели к простой мысли: scrypt-ASIC’и появятся в ту же секунду, как только это станет выгодно. И хотя гигантский ноябрьский пузырь – когда Bitcoin дошел до $1200 – еще не начал даже надуваться, поиски новой PoW функции начались снова.

Как можно разнообразить стандартную хэш-функцию? Например…

В первой части показано, как на основе матрицы расстояний между элементами получить матрицу Грина. Ее спектр образует собственную систему координат множества, центром которой является центроид набора. Во второй рассмотрены спектры простых геометрических наборов.

В данной статье покажем, что матрица Грина и матрица корреляции — суть одно и то же.