Всем привет! Хочу рассказать про историю своей победы в ежегодном соревновании по написанию игровых ботов Russian AI Cup, в 2017. В финале бот выиграл 98% игр, что, как оказалось, наивысший результат по финалам среди всех годов проведения чемпионата. Также занял 1-е место в песочнице по завершению её работы, в пике переходя за 4000 очков рейтинга.



Эта статья может быть интересна участникам, болельщикам и просто интересующимся тематикой AI и написанием игровых ботов. Надеюсь вы сможете почерпнуть для себя что-то новое. В свою очередь и мне бы хотелось почитать статьи от участников, сравнить подходы и ход мыслей.

Типы System.Tuple были введены в .NET 4.0 с двумя существенными недостатками:

1. Типы кортежей являются классами;
2. Не существует языковой поддержки для их создания/деконструкции (deconstruction).

Чтобы решить эти проблемы, в C# 7 представлена новая возможность языка, а также новое семейство типов (*).

Сегодня, если вам нужно склеить два значения, чтобы вернуть их из функции или поместить два значения в хэш-набор, вы можете использовать типы System.ValueTuple и создать их с помощью удобного синтаксиса:

Все мы давно хотим перелезть на .NET Core, но постоянно что-то мешает. Например, ничего не поделаешь, когда не хватает важных API. В версии 2.0 процесс упростили благодаря .NET Standard 2.0, но это ещё не всё. Ну что ж, Microsoft-боги вняли нашим молитвам и завезли 20 000 API, доступных в виде одного-единственного пакета в NuGet!

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Мы вполне убедились в мегапопулярности глубокого обучения (Deep Learning) на языке Python в нашей целевой аудитории. Теперь предлагаем поговорить о высшей лиге глубокого обучения — то есть, о решении этих задач на языке Java при помощи библиотеки Deeplearning4j. Мы перевели для вас июньскую статью из блога компании Cloudera, где в интереснейших подробностях рассказано о специфике этой библиотеки и о глубоком обучении в Hadoop и Spark.

Приятного чтения.

Перевод. Оригинал по ссылке.

В некоторых случаях компилятор TypeScript вставляет вспомогательные функции в сгенерированный JavaScript код, которые потом вызываются во время исполнения. Каждая такая вспомогательная функция эмулирует семантику особенности языка, которая ещё не поддерживается браузерами нативно.

В настоящее время в TypeScript существуют следующие вспомогательные функции:

• __extends для наследования
• __assign для spread оператора
• __rest для rest оператора
• __decorate, __param и __metadata для декораторов
• __awaiter и __generator для async/await

— Eh bien, mon prince. Gênes et Lucques ne sont plus que des apanages, des поместья, de la famille Buonaparte. Non, je vous préviens que si vous ne me dites pas que nous avons la guerre, si vous vous permettez encore de pallier toutes les infamies, toutes les atrocités de cet Antichrist (ma parole, j'y crois) — je ne vous connais plus, vous n'êtes plus mon ami, vous n'êtes plus мой верный раб, comme vous dites 1. Ну, здравствуйте, здравствуйте. Je vois que je vous fais peur 2, садитесь и рассказывайте.

ТОМ ПЕРВЫЙ

ЧАСТЬ ПЕРВАЯ. Анна Каренина

Недавно на хабре наткнулся на эту статью https://habrahabr.ru/post/342738/. И захотелось написать про word embeddings, python, gensim и word2vec. В этой части я постараюсь рассказать о обучении базовой модели w2v.

Итак, приступаем.

• Качаем anaconda. Устанавливаем.
• Еще нам пригодится C/C++ tools от visual studio.
• Теперь устанавливаем gensim. Именно для него нам и нужен c++.
• Устанавливаем nltk.
• При установке не забудьте качать библиотеки для Anaconda, а не для стандартного интерпретатора. Иначе все кончится крахом.
• Качаем Анну Каренину в TXT.
• Советую открыть файл и вырезать оттуда рекламу и заголовки. Потом сохранить в формате utf-8.
• Можно приступать к работе.

В этой статье я рассмотрю компоненты платформы .NET Core 2.0, необходимые для загрузки и выполнения .NET Core-приложений, а также артефакты для двух возможных типов развертывания.

Текст объемный и рассчитан на:

• начинающих разработчиков, которые только знакомятся с платформой .NET Core;
• опытных разработчиков, выполняющих роль DevOps-инженеров в produсtion-окружении.

В статье не упоминается процесс создания приложений при помощи SDK (dotnet CLI), однако эта информация будет полезной для понимания, как работает SDK, а именно её основной компонент (ядро) — «драйвер» dotnet.dll, поскольку эта библиотека является управляемой сборкой и выполняется на .NET Core.

Примеры процессов выполнения описаны для ОС Windows, но работают по тому же принципу и на других ОС (с учетом различных расширений исполняемых файлов и нативных библиотек).

Не так давно, в конце октября, в Кремниевой долине прошел очередной In-Memory Computing Summit, одним из организаторов и спонсоров которого стала компания GridGain.

Теперь можно получить бесплатный доступ к видеоматериалам и слайдам, которые поделены на два раздела: основные тезисы и доклады.



На саммите было более прочитано более 40 докладов по распределенным системам и вычислениям в памяти. Среди выступавших были сотрудники компаний GridGain, Percona, AMY Robotics, Hazelcast, VoltDB Inc., Dell и других.

Далее мы отдельно упомянем несколько избранных докладов.

Генерация SVG из изображений может использоваться для Placeholder’ов.

Я занимаюсь оптимизацией изображений и картинок для их быстрой загрузки. Одна из самых интересных областей исследования это Placeholder’ы: что показывать, когда изображение еще не загружено.

В последние дни я сталкивался с некоторыми методами загрузки, которые используют SVG, и я хотел бы описать их в этом посте.

В этом посте мы рассмотрим следующие темы:

• Обзор различных типов Placeholder’ов
• Placeholder на основе SVG (контуры, фигуры и силуэты)
• Автоматизация процесса.

Время чтения: 13 минут

Много ли вы видели react разработчиков, которые покрывают свой код тестами? А вы-то тестируете свои? Действительно, зачем, если мы можем предсказать состояние компонента и стора? Ответ довольно прост: чтобы избежать ошибок при изменениях в проекте.

Всех, кого заинтересовало, приглашаю под кат.

Всем привет, меня зовут Юрий Буйлов, я руковожу разработкой в CarPrice. Коротко расскажу как и почему мы пришли к микросервисам на PHP и Golang. Что используем, как инструментируем и мониторим наши приложения в production. Далее расскажу о распределенном трейсинге, который обеспечивает нам прозрачность работы сервисов.

Привет, Хабр! В Нью-Йорке в эти дни проходит ежегодная конференция Microsoft Connect 2017. На ней уже анонсировали множество обновлений существующих продуктов и большое количество новых инструментов. Под катом читайте о самых интересных из них.

Это руководство посвящено написанию простейшего компилятора на LLVM. Никакой предварительной подготовки не требуется.



Входным языком нашего компилятора будет BF. Это классический «игрушечный» язык для компиляторов, и даже есть компилятор BF в примерах к LLVM! В этом посте я приведу процесс написания компилятора с пояснениями.

Главнокоммивояжер Аристарх стоял у окна и с лёгкой грустью во взгляде провожал стаю улетающих на юг комаров. Осень. Конец сезона. Пора дубинки, полюбившиеся жителям города Н в качестве средства самозащиты от кровососов и предмета статуса (известно, некусаный горожанин — милее надкушенного), забирать из оружейных лавок и завозить на их место рогатины от снежных троллей.

В рознице падение спроса на сезонные товары приводит к смене ассортимента на полках и возвратам невостребованных остатков на склады поставщиков. Кутерьма та еще. Не все могут похвастаться сбалансированным портфелем продуктов. Конец сезона может привести к кассовому разрыву и поставщики всячески стараются уменьшить потери. Незадача коммивояжера, как она есть.

Лето жаркое выдалось, потому сезон затянулся — мысль поселилась в голове Аристарха — годовой ритм миграции крылатых определенно укладывался в какие-то предопределённые природой рамки. А что если между продажами и погодой есть эта, как её, корреляция?

Покажи мне корреляцию погоды и продаж дубинок от комаров, вот тебе гигабайт сводных таблиц в экселе — так началось мое знакомство с возвратами сезонных продуктов.

Это приблизительная расшифровка лекции о предсказании переходов (предсказании ветвлений) на localhost, новом цикле лекций, организованном RC. Выступление состоялось 22 августа 2017 года в Two Sigma Ventures.

Кто из вас использует ветвления в своём коде? Можете поднять руку, если применяете операторы if или сопоставление с образцом?

Большинство присутствующих в аудитории поднимают руки

Сейчас я не буду просить вас подымать руки. Но если я спрошу, сколько из вас думают, что хорошо понимают действия CPU при обработке ветвления и последствия для производительности, и сколько из вас может понять современную научную статью о предсказании ветвлений, то руки подымет меньше людей.

Цель моего выступления — объяснить, как и почему процессоры осуществляют предсказание переходов, а затем вкратце объяснить классические алгоритмы предсказания переходов, о которых вы можете прочитать в современных статьях, чтобы у вас появилось общее понимание темы.

Я люблю истории про апокалипсис, про то, как нашу планету порабощают пришельцы, обезьяны или терминаторы, и с детства мечтал приблизить последний день человечества.

Однако, я не умею строить летающие тарелки или синтезировать вирусы, а потому речь пойдет про терминаторов, а точнее о том как этим трудягам помочь отыскать Джона Коннора.

Мой рукодельный терминатор будет несколько упрощён — он не сможет ходить, стрелять, говорить "I'll be back". Единственное на что он будет способен — распознать голос Коннора, ежели он его услышит (ну или, например, Черчилля, если его тоже надо будет найти).

Достаточно часто встречается ситуация, когда требуется организовать бесшовное покрытие большой территории и наладить управление беспроводной сетью с большим количеством точек доступа. Поговорим о том, как оптимально реализовать проект: с чего начать, какие параметры учесть, как настроить оборудование и где может ждать подвох. В качестве живого примера возьмем нашу линейку Auranet, куда входят точки доступа корпоративного класса и сетевые контроллеры.

Это руководство описывает пошаговую установку и настройку реплики из 3 узлов mongoDB на базе движка WiredTiger. А также несколько полезных мелочей для людей, впервые столкнувшихся с MongoDB.

Самодостаточная система — это та, которая способна восстанавливаться и адаптироваться. Восстановление означает, что кластер почти всегда будет в том состоянии, в котором его запроектировали. Например, если копия сервиса выйдет из строя, то системе потребуется ее восстановить. Адаптация же связана с модификацией желаемого состояния, так чтобы система смогла справиться с изменившимися условиями. Простым примером будет увеличение трафика. В этом случае сервисам потребуется масштабироваться. Когда восстановление и адаптация автоматизировано, мы получаем самовосстанавливающуюся и самоадаптирующуюся систему. Такая система является самодостаточной и может действовать без вмешательства человека.

Как выглядит самодостаточная система? Какие ее основные части? Кто действующие лица? В этой статье мы обсудим только сервисы и проигнорируем тот факт, что железо также очень важно. Такими ограничениями мы составим картину высокого уровня, которая описывает (в основном) автономную систему с точки зрения сервисов. Мы опустим детали и взглянем на систему с высоты птичьего полёта.

Если вы хорошо разбираетесь в теме и хотите сразу всё понять, то система изображено на рисунке ниже.

Исторически сложилось так, что наибольшего успеха глубокое обучение достигло в задачах image processing – распознавания, сегментации и обработки изображений. Однако не сверточными сетями едиными, как говорится, живет наука о данных.

Мы попробовали составить гайд по решению задач, связанных с обработкой речи. Самой популярной и востребованной из них является, вероятно, распознавание того, что именно говорят, анализ на семантическом уровне, но мы обратимся к более простой задаче – определению пола говорящего. Впрочем, инструментарий в обоих случаях оказывается практически одинаков.