В этой статье я подробно расскажу и покажу, как правильно и быстро прикрутить распознавание русской речи на движке Pocketsphinx (для iOS порт OpenEars) на реальном Hello World примере управления домашней техникой.
Почему именно домашней техникой? Да потому что благодаря такому примеру можно оценить ту скорость и точность, которой можно добиться при использовании полностью локального распознавания речи без серверов типа Google ASR или Яндекс SpeechKit.
К статье я также прилагаю все исходники программы и саму сборку под Android.

На тему оптимизации MySQL запросов написано очень много, все знают как оптимизировать SELECT, INSERT, что нужно джоинить по ключу и т.д. и т.п.

Но есть один момент, тоже неоднократно описанный во всех мануалах, но почему-то про него все забывают.

В последнее время в связи с кризисом мне, как бизнес-консультанту, очень многие клиенты задают вопросы, связанные с увеличением продаж. У бизнесменов почти не возникает вопросов, связанных с поиском и закупкой материалов или готовых товаров, а также с организацией производства. Не секрет, что сегодня половина России занимается перепродажей, а вторая половина мечтает этим заняться. А потому в первую очередь всех волнует вопрос: как увеличить продажи.

Ну действительно, прекратите. Есть куча прикольных штук для соединения самых разнообразных проводов, а все равно технология «откусить зубами изоляцию, скрутить, замотать изолентой» жива до сих пор.

Нашему заказчику, одному из крупнейших мировых издательств, потребовалось увеличить производительность приложения для публикации видео новостей в связи с возросшим объемом трафика. Пользователи приложения — редакторы media-ресурсов. В день через него проходит порядка 200 новостных роликов, средний размер каждого из них ~ 500 мб, итого около 100 Гб свежих новостей в сутки.

Сегодня мы поделимся опытом, как CloudFront и S3 помогли нам построить высоконагруженную и устойчивую систему обработки контента.



Надеемся, наш опыт заинтересует разработчиков/проектировщиков систем по хранению и обработке медиаконтента (видео, аудио, изображения) и технических специалистов, активно использующим сервисы AWS.

Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован совместно с Infographer.

Проблема со специализированным софтом для бизнес-аналитики в том, что он стоит как самолёт — и нужен только тогда, когда у вас под боком есть большая-пребольшая компания с соответствующим объёмом данных. В целом сейчас на рынке не так уж много спецов, кто такие системы щупал, имеет опыт работы с ними и может толком сказать, что это, зачем оно надо и что даст после внедрения.

Первое и главное применение бизнес-аналитики — это тупо в лоб уметь строить произвольные отчёты, пока руководители подразделений или члены совета директоров совещаются. Один из моих любимых примеров — с какого завода поставлять водку в магазины: с далёкого (дорогая логистика и 2 недели в дороге), но дешёвого по себестоимости производства или же с ближайшего (1 день), но дорогого?

Понятно, что можно поковыряться и ответить через неделю. Но чаще нужно более быстрое моделирование и не сотни разрозненных отчётов, а единая среда, где финансовый специалист может просто взять и получить необходимые данные без привлечения всего IT-отдела. Есть и ещё специфические задачи, которые решают эти и смежные системы. Сейчас расскажу.

Не секрет, что каждый интернет-магазин должен помогать пользователям найти то, что им нужно. Особенно, если товаров у вас много (> 10). На помощь приходит каталогизация товаров, но разбить товары по категориям — полдела. Товары внутри категории нужно уметь фильтровать по их свойствам. Особенно, если товары у вас разношёрстные, например, одежда, электроника, ювелирные изделия и т.д. И тут любой разработчик, пишущий свой e-commerce продукт, сталкивается с неприятными реалиями жизни: у товаров могут быть совершенно разные свойства, у некоторых товаров они могут отсутствовать, некоторые товары по одному свойству могут попадать под разные значения (цвет платья то ли синий, то ли голубой, соответственно, неплохо бы его показать и по синему и по голубому цвету). Проще говоря, у вас EAV. Бывает ещё, что EAV вам диагностирует заказчик ближе к концу разработки, а то и просит добавить фильтр по динамическим свойствам уже после релиза.

Привет, Хабр! Все привыкли ассоциировать обработку больших данных с Hadoop (или Spark), которые реализуют парадигму MapReduce (или его расширения). В этой статье я расскажу о недостатках MapReduce, о том, почему мы приняли решение отказываться от MapReduce, и как мы приспособили Akka + Akka Cluster на замену MapReduce.

Ни для кого не секрет, что современные социальные сети представляют собой огромные БД, содержащие много интересной информации о частной жизни своих пользователей. Через веб-морду особо много данных не вытянешь, но ведь у каждой сети есть свой API… Так давай же посмотрим, как этим можно воспользоваться для поиска пользователей и сбора информации о них.

Есть в американской разведке такая дисциплина, как OSINT (Open source intelligence), которая отвечает за поиск, сбор и выбор информации из общедоступных источников. К одному из крупнейших поставщиков общедоступной информации можно отнести социальные сети. Ведь практически у каждого из нас есть учетка (а у кого-то и не одна) в одной или нескольких соцсетях. Тут мы делимся своими новостями, личными фотографиями, вкусами (например, лайкая что-то или вступая в какую-либо группу), кругом своих знакомств. Причем делаем это по своей доброй воле и практически совершенно не задумываемся о возможных последствиях. На страницах журнала уже не раз рассматривали, как можно с помощью различных уловок вытаскивать из соцсетей интересные данные. Обычно для этого нужно было вручную совершить какие-то манипуляции. Но для успешной разведки логичнее воспользоваться специальными утилитами. Существует несколько open source утилит, позволяющих вытаскивать информацию о пользователях из соцсетей.

Всем привет. Хочу поделиться свеженаписанным генератором HTML таблиц.

Участились случаи сбора различной статистики и компоновки ее в сложные таблицы с различными групировками.



Заметив такую тенденцию решил автоматизировать рисование таблиц.

Как итог:

• Избавил себя от составления слоеных циклов для вывода массива;
• Получил стандартизацию структуры массивов;

Думали ли вы когда-нибудь о том, что однажды слишком быстро втянулись в веб-программирование на PHP? И вот уже прошло много лет, у вас хороший опыт, и вы не думаете ни о каких других способах „делать“ веб, кроме как на PHP. Может быть, у вас возникают сомнения в правильности выбора, однако непонятно, как найти способ быстро его проверить. А хочется примеров, хочется знать, как изменятся конкретные аспекты деятельности.

Сегодня я попробую ответить на вопрос: «А что если вместо PHP писать на Python?».

Сам я долгое время задавался этим вопросом. Я писал на PHP 11 лет и даже являюсь сертифицированным специалистом. Я научился его «готовить» так, чтобы он работал в точности, как мне надо. И когда я в очередной раз читал на Хабре перевод статьи о том, как всё в PHP плохо, я просто недоумевал. Однако подвернулся случай пересесть на Ruby, а потом и на Python. На последнем я и остановился, и теперь попробую рассказать вам PHP-шникам, как нам питонистам живётся.

У хорошего интерфейса пользователя высокая конверсия и его просто использовать. То есть, он хорош и для бизнеса, и для использующих его людей. Вот список опробованных нами идей.

1 Один столбец вместо нескольких

Один столбец точнее отражает то, что вы хотите донести. Пользователи проходят сверху вниз по более предсказуемому пути. В дизайне с несколькими колонками есть риск отвлечения пользователя от основной задачи страницы.

Про результативность, качество и КПД сайтов знакомств можно спорить, можно искать 101 повод чем лучше в клубе/баре/_дополнить_варианты_/парке искать знакомства. То что еще лет десять-пятнадцать назад вызывало смех — теперь мейнстрим. Так не проще ли попытаться использовать еще одну возможность для поиска и общения в интернет с переходом к знакомству в жизни…



Гиковский вариант технологии поиска, скринкаст приложения под катом. В конце статьи ссылка на архив с работающим приложением под Apache License v2.0 и небольшим набором данных для примера.

Сантьяго Сваллоу (Santiago Swallow) — визионер, консультант, автор и мыслитель. У Сантьяго 85 тыс. фоловеров в твиттере и статья в Википедии. Пожалуй, по состоянию на 17 апреля это был самый «известный» человек в интернете, про которого никто не слышал. Оно и неудивительно, ведь Сантьяго на самом деле не существует.

Создание образа Сантьяго Сваллоу заняло всего два часа и 68 долларов.

Недавно наткнулся на прекрасный сайт (англ.), который по полочкам размусоливает и показывает строение большинства типов двигателей. Попытаюсь вольно и сжато пересказать самое на мой взгляд главное, совсем по пальцам и как для самых маленьких. Конечно можно было бы позаимствовать точные определения из авторитетных источников, но такой любительский перевод обещает быть единственным в своем роде :)

А можете ли Вы сходу объяснить Вашей девушке, в чем отличие бензинового двигателя от дизельного? Четырёхтактного и двухтактного движков? Нет? Тогда приглашаю под кат.

Сейчас разработчики из разных стран мира стараются изо всех сил, создавая программное обеспечение для разного рода роботов. В том числе, и для квадрокоптеров с «интеллектом». На днях была представлена новая разработка от компании KMel Robotics и Пенсильванского университета, которая демонстрирует определенные успехи в развитии ПО для взаимодействия роботов.

Когда в семье рождается ребенок, это, черт возьми, здорово! Как говорил Гришковец в фильме «сатисфакция»: «все становится сложно, но в то же время все становится просто». Так вот, о простом: существует огромное количество литературы, рассчитанной на молодых мам. Существует даже пара книжек о детях, написанной для мужчин (причем очень дурным языком). Но почему-то очень мало информации, рассчитанной на технарей. Считается, видимо, что у нас до детей не доходит.

Лично мне, когда я читал эти книжки (первое правило — RTFM), очень не хватало каких-то четких инструкций и вариантов использования техники и разных приспособ. А поскольку все мы, сидящие тут, не просто технари, а немного техногики и живем в окружении бешеного количества техники, давайте посмотрим, как ее можно было применить для пользы ребенка.

Перемудрил я наверное с заголовком, ну да ладно.

Начитавшись статей здесь и на других ресурсах и насмотревшись видеороликов про 3D принтеры я захотел себе такую штуку. Пока ещё имея только смутные представления зачем он мне нужен, но я понял, что хочу.

И вот, потратив последнее, купил себе 3D Printer MakerBot.

Привет!
Недавно, прочитав статью «Как собрать домашнюю медиа-систему начального уровня? Выбираем телевизор, плеер, аудио» и почитав комментарии к ней, я с удивлением узнал, что большинство хабрачитателей, хоть и держат нос по-ветру и стараются знать обо всех новинках и последних тенденциях, попав в магазин банально не смогут выбрать телевизор и акустику. Я занимаюсь продажей этой техники, а в частности телевизорами, и постараюсь дать пару советов, на что обратить внимание при выборе.

В прошлой статье (линк) мы ознакомились с теоретической частью построения нашего «умного дома» и определились с используемыми технологиями. Теперь начнем реализацию практической части :)

Первой жертвой нашего интереса станет система видеонаблюдения.