Недавно меня пригласили выступить на TEDx, я постарался популярно рассказать о современном положении дел в ИИ, и помимо этого изложил суть тех нейронных сетей, над которыми мы сейчас работаем (см. видео).



Поскольку доклад был сугубо популярный, никаких подробностей я там не представил, но модель обладает интересными свойствами, о которых я хочу рассказать детальнее.

Структура сети

За основу была взята широкоизвестная сеть Хопфилда, но в нее помимо основных связей от каждого нейрона к каждому (которые технически можно считать связями с задержкой в один такт), были добавлены дополнительные связи с задержками более 1го такта (практически исследовались задержки на 2-8 тактов).

Доброго времени суток, Хабр.

Так уж получилось, что довольно давно интересуюсь фотографией и астрономией. Звёздное небо снимать люблю. Так как света ночью мало, то для того, чтобы получить по-настоящему что-то красивое приходится делать довольно долгие экспозиции. Но тут всплывает другая проблема — из-за того что Земля вращается, звёзды на небе движутся. Соответственно при относительно долгих экспозициях звёзды перестают быть точками, и начинают прочерчивать дуги. Чтобы компенсировать это движение при фотографии/наблюдении deep-sky объектов существуют устройства — монтировки. К сожалению, на данный момент купить монтировку нет возможности, поэтому я решил задаться вопросом – а можно ли реализовать подобный эффект программно и что из этого получится?

Под катом много фотографий. Все фотографии в посте мои, (почти все) кликабельны и free-to-download.

Наверняка постоянный читатель хабра знает, что такое Kickstarter и как за один год этому сервису удалось в корне изменить развитие компьютерных игр. К январю 2013 была собрана статистика за прошлый год — в 2012 году игры, успешно закончившие кампании на KS, получили инвестиции общей суммой в 83 миллиона долларов. Помимо впечатляющей суммы интересна и тенденция: за один последний год игровой сектор получил денег в 2 раза больше, чем за все предыдущие 3 года с момента основания Kickstarter. Похожая ситуация и с другими областями — но с играми она смотрится наиболее выигрышно.

Итак, как это связано со свободным софтом и его моделью разработки? Да напрямую. Как это происходило раньше: человек находил интересный проект, присоединялся к его разработке и проводил вечера после работы, а порой и рабочее время. Энтузиазм — это прекрасно, но недостаток свободного времени скорее его отобъет, чем привьет. Особенно на начальной стадии проекта, когда дел — масса, а свободного времени всего 4 часа в день. Очевидно, что основной костяк разработчиков на начальной стадии должен работать full-time.

И тут на помощь приходит Kickstarter. Через кампанию собирается нужная сумма, которая распределяется между разработчиками, и является их зарплатой на несколько месяцев, на протяжении которых они должны построить фундамент программы, максимально доводя её до релизного состояния. Понятно, что большинство открытого софта развивается десятки лет и когда собранная сумма иссякнет, нужно будет поддерживать его на подписочной донейтной основе. И тут на помощь приходит Flattr.

Одним из самых дорогих и невосполнимых ресурсов, которым обладаем мы все, является время. В среднем у нас есть 66,29 лет, что эквивалентно 24212 дням, или 34865280 минутам, или 2091916800 секундам. Учитывая, что треть времени человек тратит на сон, а у большинства читателей этой статьи целая треть этого ресурса уже потрачена, драгоценного времени не так уж и много остаётся, чтобы им разбрасываться. Время — это деньги, время — это жизнь.

Не бывает избытка и недостатка времени — его лишь надо ценить и уметь пользоваться его течением, словно потоком рек — благодаря которому человек перемещается на судах и использует силу воды в мельницах. Делать это следует также правильно, чтобы не грести против течения. Даже самые маленькие потоки точат скалы, и секунды могут складываться в года полезных дел и успехов.

Задача:

По производственной необходимости возникли два следующих вопроса: как определить эффективность существующего набора устройств для тестирования приложения под Android и как правильно сделать выбор следующего устройства для тестирования.

Теория:

После небольших размышлений я принялся рыть интернет в поисках решения этой проблемы, но готового решения так и не нашел (это было около полугода назад). Зато нашлось достаточно теории и описания опыта в этом направлении.

Abstract: рассказ о том, как быстро и красиво делать обработку списков в шелле, немного мануала по xargs и много воды про философию то ли программирования, то ли администрирования.

Немного SEO-оптимизации: карринг, лямбда-функция, композиция функций, map, фильтрация списка, работа с множествами в шелле.

Пример

Системные администраторы часто оказываются в ситуации, когда нужно взять вывод одной программы, и к каждому элементу вывода применить другую программу. Или даже не одну. В качестве забавного (и бесполезного) примера мы возьмём следующий: требуется посчитать суммарный размер всех исполняемых файлов, запущенных в настоящий момент в системе вместе со всеми динамическими библиотеками, которые они используют.

Это не реальная «задача», это учебный пример, решая который (в решении будет однострочник) я расскажу про очень необычный и мощный инструмент системного администрирования — линейное функциональное программирование. Линейное оно, потому что использование пайпа "|" это линейное программирование, а использование xargs позволяет превратить сложную программу с вложенными циклами в однострочник функционального вида. Целью статьи будет не показать «как найти размер библиотек» и не пересказать аргументы xargs, а объяснить дух решения, пояснить стоящую за ним философию.

Лирика

Существует несколько стилей программирования. Один из них выглядит так: для каждого элемента списка сделать цикл, в котором для каждого элемента списка, если он не является пустой строкой, взять имя файла, и если размер файла не равен нулю, то прибавить к счётчику. Ах, да, сначала счётчик надо сделать нулём.

Другой выглядит так:
Применить к списку функцию, которая применяется к каждому элементу списка, если этот элемент непустая строка и размер файла, с этим именем не нулевой, добавить к сумме.

Даже словами видно, что второй вариант короче.

Я рад приветствовать вас, дорогие читатели.

Я думаю, что многие из вас, будучи разработчиками информационных систем различного назначения так или иначе сталкивались с понятием оптимизации рабочих процессов, составляющих основную часть той рутины, которую приходится выполнять для достижения поставленных целей.

Скажу сразу — я не задаюсь целью мотивировать или призывать к каким-либо правилам эффективной работы, т.к. все слишком индивидуально, чтобы давать подобные советы, но я постараюсь обратить ваше внимание на некоторые, на мой взгляд, интересные детали, лежащие в основе принципов проектирования, которые заметил и осмыслил на собственном опыте. Отмечу также, что статья будет актуальна не только IT-шникам, но и абсолютно всем категориям читателей.

Применение SURF для создания маркера дополненной реальности

Это продолжение топика о дополненной реальности. Вот здесь первая часть. В обсуждении топика юзером Inco были показаны интересные результаты его работы в направлении распознавании маркера дополненной реальности Видео.На тот момент времени не оказалось, но через пару месяцев мне стало интересно как всё это работает, насколько устойчив подход — и свободные часы нашлись. Представляю вам свою реализацию этой идеи, который вылился в доклад на вот этом событии.

Учась на курсе MCITP, я, как и многие другие айтишники, столкнулся с дампами экзаменов, по которым можно вызубрить конкретные вопросы и правильные ответы на них. Даже хорошо зная теорию, дампы сильно повышают шанс пройти сам экзамен, ну и по ходу дела закрепить в памяти детали самой темы. Это, само собой, и так все знают.

Собственно процесс подготовки обычно выглядит как многократное прохождение одного и того же экзамена раз за разом в Visual CertExam. У этого подхода есть, на мой взгляд, большой минус: программа не учитывает, насколько хорошо я знаю конкретный вопрос, и при каждом проходе мне приходится раз за разом тратить время на те вопросы, которые я уже хорошо выучил, чтобы перейти к тем, которые еще нет.

Нашей компании уже 6 лет. Она была основана на принципах agile и росла на них. Мы использовали Extreme Programming с самого первого дня, добавили немного Scrum позже и в конце концов переключились на Kanban. Хочется поделиться бесценным опытом и рассказать об изменениях нашего процесса разработки за последние 4 года.

На прошлой неделе состоялся успешный эксперимент по запуску нового решения для download-сервиса. Один достаточно скромный сервер (2 x Intel Xeon E5620, 64 GB RAM) под управлением Java-приложения собственной разработки принял на себя нагрузку восьми Tomcat'ов, обслуживая более 70 тысяч HTTP-запросов в секунду общей пропускной способностью 3000 Mb/s. Таким образом, весь трафик Одноклассников, связанный с пользовательскими смайликами, обрабатывался одним сервером.

Вполне естественно, что высокие нагрузки требовали нестандартных решений. В цикле статей о разработке высоконагруженного сервера на Java я расскажу о проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться, и о том, как мы их преодолели. Сегодня речь пойдет о кешировании изображений вне Java Heap и об использовании Shared Memory в Java.

В этой статье я расскажу об одном проекте, которым занимаюсь уже довольно продолжительное время и который с некоторых пор доступен широкой публике. Речь идёт о системе управления “умным домом” MajorDoMo (Major Domestic Module), являющейся центральным блоком комплекса программно-аппаратных решений, которые я, в силу своих скромных возможностей, внедряю в своём домашнем хозяйстве.



Но обо всём по порядку…