Стать отличным UI/UX дизайнером не так просто: нужно знать основы, постоянно отслеживать последние тенденции и использовать их на практике. Каждый из нас время от времени обращается за советом к коллегам или друзьям, но когда нужна проверенная информация, лучшие советчики – это специализированные издания.

У многих UI дизайнеров есть своя личная коллекция любимых книг. Сегодня мы приготовили список из 10 крутых книг по дизайну, которые по той или иной причине могли пройти мимо вас.

Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.

В последнее время нейросети показывали себя прекрасно во многих прикладных задачах. Они искали закономерности в данных, которые использовались для классификации и прогнозирования. Нейросети с кажущейся легкостью распознавали объекты в цифровых изображениях или, «прочитав» отрывок текста, резюмировали его тему. Однако никто не мог рассказать, какие преобразования проходили вводимые данные для получения того или иного решения. Даже авторы сетей владели данными на входе и информацией на выходе. И если рассматривать визуальные данные, то иногда даже можно автоматизировать опыты по выяснению, на какие составляющие изображений реагирует нейросеть. А с системами обработки текста процесс более сложный. В чем сложность понимания человеческого языка машиной вы можете прочитать ниже.

В лаборатории CSAIL (лаборатории информатики и искусственного интеллекта) Массачусетского технологического института исследователи нейросетей сделали так, что теперь «виртуальный мозг» в дополнение к решению выдает и его обоснование. Они обучали два модуля одной нейросети одновременно. Данными для обучения были текстовые отрывки. Результаты порадовали: компьютер думал, как и человек, в 95% случаев. И все же, прежде, чем запустить новый метод нейросетей в активное пользование, потребуется дополнительная настройка и доработка.

Почему картинки обрабатывать легче, чем текст? Можно ли будет беспилотным автомобилям ездить свободно, позволительно ли заменять живого доктора запрограммированным интеллектом, внутри которого бессчетное количество нейронов? Приближает ли это нас к сознательным машинам в реальной жизни? Компьютерные модели нейронных сетей ведут себя так же, как и человеческий мозг, но им пока не разрешали принимать решения, затрагивающие жизни людей. Чтобы изменить это, специалистам понадобилось время и теперь мы можем узнать, как нейросеть приходит к итоговым значениям.

Саспенс и напряжение создаются в играх с большим трудом. Чтобы напугать игрока и всё время держать его в страхе, вам нужно тяжело работать, всесторонне воздействуя на его чувства. Лучшие хоррор-игры выводят игроков из равновесия основными игровыми механиками и затем фиксируют их внимание на страшном повествовании. Вам нужно продумать каждую механику, каждое художественное решение, чтобы пользователь оставался сосредоточенным на игре и в то же время ощущал собственную уязвимость.

Приветствую любителей научной фантастики! Перевод второй книги китайского фантаста Лю Цысиня — закончен.

Напряжение, стресс и саспенс – это 3 столпа хоррор-игры. Лучшие игры этого жанра медленно накаляют обстановку в игре до предела и затем высвобождают напряжение в несколько этапов. В некоторой степени именно за счет этого и достигается эффект крайнего вовлечения: когда игрок настолько увлечен игрой, что испытывает физический стресс.

В первой части мы узнали о данных, и о том, как они могут быть использованы для извлечения из них метаданных или каких-то значений.

Вторая часть объяснила сам термин Big Data и показала, как он превратился в индустрию, причиной появления для которой стало влияние экономики. Эта, третья часть, в которой должно быть логическое продолжение предыдущих двух и у всего этого должен появиться смысл — грустная, местами ироничная, а местами пугающая. Вы видите сами, как технологические, бизнес, и даже социальные контракты в перспективе уже переопределялись большими данными таким путём, который мы только сейчас начинаем понимать. И, возможно, они никогда уже не станут контролируемыми.

С помощью чего бы не проводился анализ — суперкомпьютера или составленной вручную в 1665 году таблицы из списков мёртвых, некоторые аспекты больших данных существовали гораздо дольше, чем мы можем представить.

Темная сторона больших данных. Исторически роль больших данных не всегда была кристально чистотой. Идея переработки цифр, приводящей к количественной рационализации для чего-то, что мы и так хотели сделать, существует с тех пор, как у нас появились лишние деньги.

Пришло время рассмотреть все мифы и узнать где правда в вопросах дедупликации для массивов данных.



Несмотря на то, что технология дедупликации известна уже достаточно давно, но только сейчас технологии, применяемые в современных массивах данных, позволили ей пережить второе рождение. Во всех современных массивах данных на текущий момент используется дедупликация, но наличие этой функции в массиве еще не значит, что это даст весомые преимущества именно под ваши данные.
К сожалению, большое количество администраторов принимают «на веру» и считают, что дедупликация обладает безграничными возможностями.

«Графический дизайн. Базовые концепции» — книга автора и дизайнера с мировым именем Эллен Луптон. В ней, для удобства студентов и профессионалов, она собрала в единую систему все те базовые знания, без которых невозможен современный дизайн. Большое количество примеров выдающихся проектов, а также подробные комментарии Эллен Луптон помогут вам по-новому взглянуть на базовые концепции визуального языка, практикуемого дизайнерами сегодня. Современность требует глубокого понимания как теории дизайна, так и последних веяний в искусстве и в области технических достижений. Книга Эллен Луптон поможет вам достичь новых высот в графическом дизайне, создавая остроумные, вдохновляющие и гармоничные работы.

Всем привет! Мы пополнили свою серию «Pop Science» новой книгой Фримена Дайсона.

Дайсон рассказывает о величайших физиках XX века — Ричарде Фейнмане, Роберте Оппенгеймере, Поле Дираке и Стивене Вайнберге, многих из которых он знал лично. Кроме того, он пишет о британской атомной программе под эгидой Уинстона Черчилля и об опытах Вернера фон Брауна по созданию космических ракет. Важно, что автор в провокационном, зачастую неполиткорректном стиле подходит к обсуждению самых противоречивых проблем современной науки. Дайсон предлагает свежий взгляд на историю и философию науки, а также на практику научного метода и даже на заблуждения и ошибочные теории, которые также являются частью наших отчаянных попыток понять чудеса окружающего мира.

Привет, Хаброжители! Ранее мы переводили статью «Знакомство с Apache Spark». Сейчас вы знакомим Вас с одноименной книгой, написанной Сэнди Ризай, Ури Лезерсоном, Шоном Оуэн, Джошем Уиллсом.

В этой практичной книге четверо специалистов Cloudera по анализу данных описывают самодостаточные паттерны для выполнения крупномасштабного анализа данных при помощи Spark. Авторы комплексно рассматривают Spark, статистические методы и множества данных, собранные в реальных условиях, и на этих примерах демонстрируют решения распространенных аналитических проблем.

«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.

14 сентября московский офис Яндекса посетил тот, кто раньше часто смотрел на вас со страниц Википедии, он же её основатель — Джимми Уэйлс. Знаменитый Джимбо выступил с лекцией «Свободные знания как основа современного общества». Мы публикуем полный текстовый перевод лекции и диалога со зрителями.



В Москве чудесно. Я приехал, чтобы лично и в онлайне пообщаться с российскими участниками сообщества «Викимедиа», а также со всеми остальными — широкой публикой, технологическим сообществом. Ещё, здесь, конечно, немало людей из Яндекса. Яндекс всегда был очень хорошим другом Википедии. Мы ценим это. Мы здесь в том числе для того, чтобы познакомить вас с лидерами местного сообщества и нашего представительства. Они готовы обсуждать сотрудничество, направления развития, идеи, способы совместной работы. Я хочу поблагодарить Владимира [Медейко] за то, что он помог организовать это мероприятие. Здорово быть здесь.

Как мы писали ранее, в качестве основной базы для поиска на сайте используется elasticsearch. Поиск в elastic работает очень быстро и из коробки доступно много полезных функций для работы с данными — полнотекстовый поиск, неточный поиск, всевозможные методы агрегации и тд.

И в отличии от классических SQL баз данных или noSQL типа MongoDB здесь очень удобно делать неточный поиск по всему документу. Для этого используется синтаксис Query DSL. Для полнотекстового поиска по всему документу есть несколько поисковых запросов. У себя на сайте мы используем тип query_string. Этот запрос поддерживает Lucene синтаксис, который позволяет и нам и пользователю создавать сложные запросы в google-style. Вот примеры таких запросов:

title:apache AND title:vulnerability
type:centos cvss.score:[8 TO 10]

Можно сделать вот такой простой запрос и все:

{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "exploit wordpress"
    }
  }
}

Но начав впервые использовать query_string, вы столкнетесь с тем, что поиск выдает не то, что вы хотите видеть. Как же добиться от elasticsearch внятного результата поиска?

Уникальная по своим возможностям СУБД HPE Vertica легко справляется с обработкой данных не только бизнес-транзакций, но также межмашинного взаимодействия и Интернета вещей, позволяя управлять миром умных устройств в реальном времени.



Глобальная экономика входит в эпоху Интернета вещей и массового межмашинного взаимодействия. Это значит, отмечает Дэвид Джонс, старший вице-президент и генеральный директор бизнес-подразделения HPE по управлению информацией и ее организации, что уже скоро, примерно к 2020 году, по всему миру придется обрабатывать данные от 50 миллиардов смарт-устройств и одного триллиона приложений ― всего около 44 Збайт. Нет сомнений, что прежние СУБД, ориентированные на обработку транзакционных данных, циркулирующих в традиционных бизнес-приложениях, не справятся с такой нагрузкой. На смену им приходят СУБД нового поколения, изначально рассчитанные на работу с большими объемами и потоками данных. Одна из них ― HPE Vertica, способная анализировать в реальном времени огромные объемы информации, получаемой от всевозможных «генераторов» данных — не только традиционных транзакционных систем, но также датчиков и устройств Интернета вещей, систем межмашинного взаимодействия, АСУТП, веб-сайтов и прочих источников.

Привет, Хаброжители! Ранее мы Вас спрашивали переводить ли книгу «Multiplayer Game Programming: Architecting Networked Games (Game Design)». Недавно новинка пришла из типографии.

В этой книге подробно рассматриваются все основные понятия, необходимые для создания сетевых многопользовательских игр. Вначале мы познакомимся с основами сетевых взаимодействий: как работает Интернет и как выполняется пересылка данных на другие компьютеры. Далее, после закладки фундамента, будут рассмотрены основы передачи данных в играх, как подготавливать игровые данные к передаче по сети, как изменять содержимое игровых объектов по сети и как организовать взаимодействие компьютеров, вовлеченных в игру. Затем мы поговорим о том, как компенсировать ненадежность соединения и задержки при передаче данных по сети и как обеспечить масштабируемость и безопасность игрового кода. В главах 12 и 13 рассматриваются службы объединения игроков для выделенных серверов и использование облачного хостинга — две темы, чрезвычайно важные для современных сетевых игр.

Как стать эффективным руководителем? Ответ на этот и многие другие популярные вопросы на тему руководства можно узнать в одной из самых популярных книг на тему лидерства — «Эффективный руководитель».

Делимся с вами ключевыми идеями из этой книги.

Глава 7 Как выиграть выборы

Выборы в парламент в Интенсуилле

«На улице у двери находятся двадцать человек, хорошо вымытых, вы им пожмете руки, и шестеро грудных младенцев — вы их погладите по головке и спросите, сколько каждому из них месяцев. Будьте особенно внимательны к детям, уважаемый сэр, не забывайте, что это всегда производит огромное впечатление.

«A change in perspective is worth 80 IQ points»
— Alan Kay

Алан Кей — крутой мужик, мы его на Хабре поздравляли с днюхой.

Напомню заслуги Алана.

• Работал в легендарном Xerox PARC, Atari, Apple, Disney, HP.
• Предложил концепцию Dynabook (в 1968 году), которая определила концептуальную базу для ноутбука, планшетного компьютера и электронной книги.
• Один из «отцов-основателей» объектно-ориентированного программирования (SmallTalk, 1969).
• Участвовал в создании первого персонального компьютера Xerox Alto (1973).
• Инициатор полезной движухи «Каждому ребенку по ноутбуку».
• в 2001 году, он основал исследовательский Институт Viewpoints, некоммерческую организацию посвящённую детям, обучению и передовым разработкам программного обеспечения.
• В 2006 бросил дерзкий вызов индустрии — заявил о возможности создания операционной системы с графическим интерфейсом из 20.000 строчек кода.
• В 2016 присоединился к Y Combinator.

Решили мы перевести его самую концептуальную статью и тут бац, оказывается, что в оригинальной статье нет куска текста. Написали мы в Viewpoints Research Institute, мол, опечатка у вас. Ответила нам Kim Rose, все объяснила, исправила и благославила.

Вот и наступила осень. Кто-то возвращается в город с центнером яблок в багажнике, кто-то — c норвежским пивом прямиком с JavaZone, а мы подготовили для вас материал, который, надеемся, скоротает дождливые вечера. Мы расскажем о трёх летних встречах JUG.ru. Посему разработчики, вернувшись из отпусков, имеют замечательную возможность запастись чашкой горячего чая, завернуться в плед и посмотреть видео с наших митапов.

Итак, летом у нас было три встречи:
    — Douglas Hawkins из Azul рассказал об особенностях работы JIT-компиляторов в HotSpot JVM;
    — Alvaro Hernandez, разработчик ToroDB, рассказал о том, как Java работает с PostgreSQL;
    — наконец, Евгений Борисов порадовал нас новой порцией загадок на тему Spring.