• Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей

    • Перевод
    • Tutorial

    Введение


    Представляем вторую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).


    Читать дальше →
  • Исследование вирусного видео. Как создавать? Как продвигать?



    Предлагаю читателям «Хабрахабра» транскрипт выступления на международном фестивале рекламы «Каннские львы» Джона Ратклиффа, основателя Mozayic, Mofilm (ранее Google и YouTube) и доктора Карен Нельсон-Филд, директора департамента стратегического развития в University of South Australia Business School (перевод с английского).

    До недавнего времени YouTube был единственным игроком на рынке онлайн-видео, но за последние несколько лет такие компании, как Verizon, Disney, Amazon, Twitter and Facebook запустили собственные невероятно сильные платформы для онлайн-видео. Мы бы хотели разобраться, почему это произошло?
    Читать дальше →
    • +10
    • 8,1k
    • 4
  • Видеозаписи лучших докладов .NET-конференции DotNext 2016 Piter



      Пока подготовка к московскому DotNext идёт полным ходом, мы открыли доступ к видеозаписям докладов с прошедшей летом конференции. По ссылке — полный плейлист, а под катом — топ-5 докладов по отзывам участников. Говоря «топ», мы не имеем в виду наши любимые доклады или выбор каких-то «экспертов» — лучшие отобраны на основе взвешенной оценки от 80% участников конференции. Как думаете, чьё выступление зрители оценили выше — перфоманс-эксперта Саши Гольдштейна или харизматичного Дино Эспозито?
      Читать дальше →
    • Искусственный интеллект в поиске. Как Яндекс научился применять нейронные сети, чтобы искать по смыслу, а не по словам

        Сегодня мы анонсировали новый поисковый алгоритм «Палех». Он включает в себя все те улучшения, над которыми мы работали последнее время.

        Например, поиск теперь впервые использует нейронные сети для того, чтобы находить документы не по словам, которые используются в запросе и в самом документе, а по смыслу запроса и заголовка.



        Уже много десятилетий исследователи бьются над проблемой семантического поиска, в котором документы ранжируются, исходя из смыслового соответствия запросу. И теперь это становится реальностью.

        В этом посте я постараюсь немного рассказать о том, как у нас это получилось и почему это не просто ещё один алгоритм машинного обучения, а важный шаг в будущее.
        Читать дальше →
      • Я техлид. Что делать?

          Больше года я занимаю должность технического лидера в своей компании, и хочется поделиться наработками по теме. Имеет смысл уточнить: я веду отдел iOS-разработки из 10 человек в компании-аутсорсере. В моём случае должность подразумевает оптимизацию работы отдела, распределение задач между разработчиками и активности, связанные с программированием. Расскажу немного о своём опыте, наработках и умозаключениях. Статья может быть полезна прежде всего новичкам на аналогичной должности, либо тем, кто на неё метит. Какие-то практики и принципы могут быть переносимы на обычную разработку, на другие платформы или даже другие специальности.
          Читать дальше →
        • Какое место занимает язык Scala в ИТ-индустрии



            Язык программирования Scala является «симбиозом» Java и C#. Это не первый язык, комбинирующий ООП с функциональным подходом, но он начал набирать обороты в тот момент, когда развитие Java замедлилось. Более того, создатели Scala решили, что язык должен работать на виртуальной машине JVM и предоставлять доступ к Java-библиотекам.

            Мартин Одерски начал разрабатывать Scala в начале 2000-х в стенах Лаборатории методов программирования EPFL. Он же ранее занимался разработкой Generic Java и компилятора Java фирмы Sun.
            Читать дальше →
          • [ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 2

            • Перевод


            Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая.

            За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

            Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

            Читать дальше →
            • +36
            • 29,8k
            • 2
          • Темная сторона TypeScript — @декораторы на примерах

              Декораторы — это невероятно круто. Они позволяют описывать мета информацию прямо в объявлении класса, группируя все в одном месте и избегая дублирования. Ужасно удобно. Однажды попробовав, вы уже никогда не согласитесь писать по-старому.


              Однако, несмотря на всю полезность, декораторы в TypeScript (заявлены также на стандарт) не так просты, как хотелось бы. Работа с ними требует навыков джедая, так как необходимо разбираться в объектной модели JavaScript (ну, вы поняли, о чем я), API несколько запутанный и, к тому же, еще не стабильный. В этой статье я немного расскажу об устройстве декораторов и покажу несколько конкретных приемов, как поставить эту темную силу на благо front-end разработки.


              Помимо TypeScript, декораторы доступны в Babel. В этой статье рассматривается только реализация в TypeScript.


              Читать дальше →
            • «Привет, Siri. Включи обогреватели» — Интеграция умного дома на базе NooLite с Apple HomeKit

                image

                В своей первой статье я описал предысторию появления системы удаленного управления отоплением в загородном доме через Telegram-бота, которым я и моя семья пользовались долгое время.


                С выходом iOS 10, Apple представила пользователям приложение Дом — свою реализацию интерфейса управления умным домом через HomeKit. Меня весьма заинтересовала данная тема и, потратив несколько вечеров на изучение доступного материала, я решил реализовать интеграцию данного продукта с моей системой. В статье я подробно изложу процесс ее установки и настройки, а также поделюсь видео с результатами того, что получилось в итоге.

                Читать дальше →
              • Что нужно знать, уметь и понимать, чтобы не иметь проблем с поиском работы питонистом

                  Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5%, а то и меньше.

                  Эта статья повторяет и дополняет содержание моего выступления «Что отличает джуниора от сеньора или как питонисту не иметь проблем с поиском работы» на последнем MoscowPython Meetup 39. Многие обращались ко мне после выступления с вопросами и я обещал опубликовать статью на Хабре и обсудить в комментариях.

                  Под катом вы найдете ответ на тему статьи и немного оффтопа. Имейте ввиду, что эта статья написана мной лично, по моему практическому опыту, так как у меня редко когда-либо возникали трудности с поиском работы. Она может отличаться от опыта других людей и я буду очень рад любым дополнениям и исправлениям, если я в чем-нибудь неправ.

                  no problem

                  Таки что же?!
                • Scala vs Kotlin (перевод)

                    Наша команда, аналогично с автором статьи, уже почти как год перешла со Scala на Kotlin в качестве основного языка. Мое мнение во многом совпадает с автором, поэтому предлагаю вам перевод его интересной статьи.


                    Прошло прилично времени с того момента как я не обновлял блог. Вот уже как год я перешел со Scala, моего основного языка, на Kotlin. Язык позаимствовал много хороших вещей, которые мне нравились в Scala, сумев при этом избежать многих подводных камней и неоднозначности, которая есть в Scala.


                    Ниже я хочу привести примеры, которые мне нравятся в Scala и Kotlin, а также их сравнение в том, как они реализованы в обоих языках.

                    Читать дальше →
                  • Клон Trello на Phoenix и React. Части 4-5

                    • Перевод
                    • Tutorial




                    Front-end для регистрации на React и Redux


                    Оригинал


                    Предыдущую публикацию мы закончили созданием модели User с проверкой корректности и необходимыми для генерации зашифрованного пароля трансформациями набора изменений (changeset); так же мы обновили файл маршрутизатора и создали контроллер RegistrationController, который обрабатывает запрос на создание нового пользователя и возвращает данные пользователя и его jwt-токен для аутентификации будущих запросов в формате JSON. Теперь двинемся дальше — к front-end.

                    Читать дальше →
                    • +32
                    • 10,2k
                    • 3
                  • Клон Trello на Phoenix и React. Части 1-3

                    • Перевод
                    • Tutorial
                    image

                    Trello — одно из самых моих любимых приложений. Я пользуюсь им с момента появления, и мне очень нравится то, как оно работает, его простота и гибкость. Каждый раз, начиная изучать новую технологию, я предпочитаю создать полноценное приложение, в котором смогу применить на практике всё, что изучил, для решения реальных проблем, и проверить эти решения. Так что начав изучать Elixir и его Phoenix Framework я понял: я должен на практике использовать весь этот потрясающий материал, с которым познакомился, и поделиться им в виде руководства о том, как реализовать простое, но функциональное посвящение Trello.

                    Читать дальше →
                  • Angular2: RC4 to RC5 Unit Tests Migration Guide

                    image

                    Сразу скажу, что я не любитель Angular1, angular-way и иже с ними, потому как ребята из Angular таких делов наворотили, что иногда диву даешься. Тем не менее, их новое детище выглядит многообещающе. Да, Америку не открыли, но создали нечто, способное конкурировать с популярными современными фреймворками (React + Redux, Aurelia, и т.д.).

                    Есть и плюсы, и минусы, о которых уже написаны статьи и даже книги, но суть поста в другом.

                    RC5 вышел всего неделю назад и «порадовал» разработчиков многими изменениями, которые, возможно, и помогают в работе и упрощают жизнь, но заставят серьёзно попотеть над переписыванием уже написанного кода.
                    Читать дальше →
                  • Начало перевода «legacy» Angular JS проекта на Angular 1.5 Components / ES6 и TypeScript

                    • Tutorial
                    В статье я хотел поделиться уже работающим в продакшене вариантом начала постепенной миграции «legacy» Angular JS проекта на все хорошее, что дал нам Angular 1.5 и связку ES6/TypeScript.

                    Итак дано: стандартный проект, разработка которого началась еще на бородатом Angular 1.2 (человеком, далеким от мира фронтенда), представленный в более или менее стандартном виде — отдельно по директориям сгруппированы модули с роутами, сервисы, директивы и невероятно жирные контроллеры, функционал из которых потихоньку выделяестся в отдельные директивы. Адский поток фич к реализации, полное отсутствие моделей, доступ к объектам и их модификации — как бог на душу положит.

                    Также в проекте уже присутствует более или менее налаженный и прописанный процесс сборки/минификации и деплоя всего этого добра при помощи gulp, CI и прочее.

                    Задача — не уйти в себя на поддержке проекта в таком виде, в каком он есть, начать писать хороший, поддерживаемый код, научиться чему-то новому.
                    Читать дальше →
                  • Такая разная асинхронность

                      Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… многозадачный человек. В смысле у меня много задач и мало времени, чтобы их все уже, наконец, закончить. Отчасти это и к лучшему — всегда есть чем заняться. С другой стороны — пока ты разрываешься между проектами, мир катится куда-то не туда и некому забраться на броневик и призвать толпу остановиться и немного подумать. А вопрос-то серьёзный — долгое время мир JS был погружён в ад обратных звонков и с ними не только не боролись — их боготворили. Потом он чуть менее чем полностью погряз в обещаниях. Сейчас к ним с разных сторон усиленно вставляют подпорки разной степени кривизны. А света в конце тоннеля всё не видать. Но обо всём по порядку...


                      Теория многозадачности


                      Сперва определимся с терминами. В процессе работы, приложение выполняет различные задачи. Например, "скачать файл с удалённого сервера" или "обработать запрос пользователя".


                      Не редки ситуации, когда для выполнения одной задачи требуется выполнение дополнительных задач — "подзадач". Например, для обработки запроса пользователя, необходимо скачать файл с удалённого сервера.


                      Запустить подзадачу мы можем синхронно, и тогда текущая задача заблокируется в ожидании завершения подзадачи. А можем запустить асинхронно, и тогда текущая задача продолжит своё выполнение не дожидаясь завершения подзадачи.


                      Тем не менее, обычно для завершения выполнения задачи, пусть и не сразу, но требуется и завершение выполнения подзадачи с последующей обработкой её результатов. Блокировку одной задачи в ожидании сигналов от другой будем называть "синхронизацией". В общем случае, синхронизация одних и тех же задач может происходить и множество раз, по самой различной логике, но в дальнейшем мы будем рассматривать лишь простейший и самый распространённый вариант — синхронизацию по завершению подзадачи.

                      Читать дальше →
                    • Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе

                        Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

                        Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



                        Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

                        Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
                        Читать дальше →
                      • Deep Learning — что же делать, кого бить

                          Нигде, наверно, нет такой насущной необходимости в синергии знаний разных областей науки — как в области машинного обучения и Deep Learning. Достаточно открыть капот TensorFlow и ужаснуться — огромное количество кода на python, работающее с тензорами внутри… C++, вперемешку с numpy, для выкладки в продакшн требующее чуток покодить «на плюсах», вприкуску с bazel (это так волнует, всю жизнь мечтал об этом!). И другая крайность — ребята из Deeplearning4j прокляли python к чертовой матери и вращают тензоры на старой и доброй java. Но дальше всех ушли, похоже, студенты из университета Нью-Йорка — люди, причем не только студенты, причем давно и серьезно жгут на Luajit + nginx (аминь по католически). Ситуация осложняется недавним демаршем Google DeepMind в отношении «дедушки torch»: все проекты переводят на свой внутренний движок, родившийся из DistBelief.
                          Полнейший хаос и бардак.
                          Читать дальше →
                        • Обзор двух курсов специализации «Machine Learning» ресурса Coursera

                          Хочу поделиться опытом обучения на ресурсе «Coursera», а именно — освоением курсов «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach» и «Machine Learning: Regression». Эти курсы являются частью специализации «Machine Learning» (University of Washington).
                          Читать дальше →
                        • Чат на Go (часть 1)

                          Начинаем разработку чата на Go. Со стеком технологий пока не определились, но для начала сделаем каркас на Go. Берем за основу стандартный пример и пробуем разобраться, что здесь к чему:


                          https://github.com/golang-samples/websocket/tree/master/websocket-chat


                          Структура


                          Вводим 3 структуры Message, Client, Server, которые определяют сервер, клиента со стороны сервера и сообщение.


                          Message


                          Сообщение определено структурой:


                          type Message struct {
                              Author string `json:"author"`
                              Body   string `json:"body"`
                          }
                          
                          func (self *Message) String() string {
                              return self.Author + " says " + self.Body
                          }

                          С сообщением все совсем просто… Так, что перейдем сразу к клиенту.

                          Читать дальше →
                          • +23
                          • 27,7k
                          • 7