На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Наступило лето, с ним — жара, а также время включать кондиционеры. А если вы увлекаетесь современными технологиями и умным домом, то управление кондиционерами хочется делать как-то по-умному (или хотя бы по-современному). Ниже — ряд заметок о моей попытке интегрировать погоду в доме с голосовым управлением и кросс-платформенным интерфейсом.

Задача

В квартире стоят четыре кондиционера, ими нужно научиться управлять:

• Из веб-интерфейса (у меня это Home Assistant, крутящийся на отдельном Raspberry Pi, но в идеале хочется простого подключения к любой системе);
• Голосом (Google Assistant подойдёт, потом подумаем об Алисе);
• Скриптами;
• Дёшево...

Времена, когда одной из самых актуальных задач компьютерного зрения была способность отличать фотографии собак от фотографий кошек, уже остались в прошлом. На данный момент нейронные сети способны выполнять куда более сложные и интересные задания по обработке изображений. В частности, сеть с архитектурой Mask R-CNN позволяет выделять на фотографиях контуры («маски») экземпляров разных объектов, даже если таких экземпляров несколько, они имеют различный размер и частично перекрываются. Сеть так же способна к распознаванию поз людей на изображении.

В течение нескольких месяцев мы собирали памятки по искусственному интеллекту, которыми периодически делились с друзьями и коллегами. В последнее время сложилась целая коллекция, и мы добавили к памяткам описания и/или цитаты, чтобы было интереснее читать. А в конце вас ждёт подборка по сложности «О большое» (Big-O). Наслаждайтесь.

UPD. Многие картинки будут читабельнее, если открыть их в отдельных вкладках или сохранить на диск.

За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.

Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.

Это перевод. Статья опубликована 27 мая 2018 года


Фитнес-трекер до и после разборки

Когда я пришёл в нынешнюю компанию, мне в первый день любезно выдали набор подарков. Среди них оказался этот браслет с фитнес-трекером. Независимо от вашей любви к физическим упражнениям это невероятно крутой гаджет с чисто технической точки зрения:

• действительно маленький форм-фактор (примерно 15×40 мм);
• Bluetooth low energy (BLE);
• OLED-дисплей (96×32 пикселя);
• аккумулятор;
• USB-зарядка;
• акселерометр;
• вибромотор;
• цена около $10 (!).

Сегодня мы поговорим о такой актуальной теме, как таймеры и организация многозадачности на Arduino. Поводом для написания этой статьи послужили лекции Олега Артамонова @olartamonov для студентов МИРЭА в рамках IoT Академии Samsung, а точнее, высказывание Олега, цитата (2-я лекция, 1:13:08):

«Есть, например, задачи на которых можно сломать большинство ардуинщиков, особенно начинающих, попросите их помигать пятью разными светодиодами с разной частотой и периодом и так, чтобы ещё период можно было индивидуально для каждого светодиода изменять...»

Судя по высказываниям Олега, у него весьма превратное представление об Arduino вообще и об «ардуинщиках» в частности. Мигание пятью светодиодами в означенных им режимах это абсолютно тривиальная задача для Arduino, а для Arduino Mega Server это вообще не задача, а сущее недоразумение — его штатными средствами организуется многозадачность, которая легко управляет сотнями различных сущностей (светодиодов, сервоприводов, шаговых моторов и т. д.) в реальном времени.

Давайте вместе разберёмся как организовать многозадачность на Arduino, а заодно поможем студентам МИРЭА избавится от навязанных им стереотипов восприятия по отношению к социо-культурному и технологическому феномену нашего времени под названием Arduino.

Опубликовано 17 мая 2018 года

Сразу после установки улья я подумал: «Интересно, как подсчитать количество прилетающих и улетающих пчёл?»

Небольшое исследование показало: похоже, до сих пор никто не придумал хорошей неинвазивной системы, решающей эту задачу. А ведь было бы наверное полезно иметь такую информацию для проверки здоровья улья.

Во-первых, нужно собрать образцы данных. Raspberry Pi, стандартная камера Pi и солнечная панель: этого простого оборудования достаточно, чтобы записывать один кадр каждые 10 секунд и сохранять 5000+ изображений в день (с 6 утра до 9 вечера).

К написанию данной статьи меня побудил вопрос на Тостере, связанный с WSL. Я, после нескольких лет использования систем на ядре Linux, около полугода назад перешел к использованию Windows 10 на домашнем ПК. Зависимость от терминала и Linux окружения в моей работе практически сразу привели меня к вопросу: или ставить виртуалку или попробовать WSL. Я выбрал второе, и остался вполне доволен.

Под катом я расскажу как установить и настроить WSL, на какие я наткнулся проблемы и ограничения, как запускать Linux приложения из Windows и наоборот, а так же как интегрировать элементы окружения Xfce в окружение рабочего стола Windows.

Однажды, после тяжелого рабочего дня, я пришел домой и понял, что хочу отдохнуть, а не ходить и закрывать шторы. Хочется увидеть их закрытыми вечером и открытыми утром, при этом не выделывать танцы перед окном. Погуглив разные решения, было принято решение сделать все самому.



По многочисленным просьбам, выкладываю все свои наработки по переделке обычных рулонных штор в автоматизированные с удаленным управлением. Осторожно, много фотографий!

Давно прошло время «войны браузеров», однако, ее результаты отчетливо видны и сегодня. Сейчас у пользователя есть выбор среди различных надежных, удобных и фактически однотипных программных решений, подкрепленных стандартами HTML5, CSS3 и, конечно, стремительно развивающимися реализациями JavaScript. Но все началось с того момента, когда компании-разработчики с чего-то решили, что «победитель», доминирующий на рынке браузеров, будет и «управлять» Интернетом. И, как говорят философы, история повторилась. Похоже, теперь речь идет о голосовом интерфейсе и, соответственно, конкуренции голосовых ассистентов.


Image: How to Mount your Amazon Echo Dot on the Wall, Ceiling, or Under the Counter – Android Central

Ничего необычного, просто очередной контроллер на Arduino. С датчиками, релюшками и веб-страничкой. Но и со своими особенностями и вполне конкретным практическим применением, хоть и довольно банальным — удалённое включение электроотопления на даче. Кавычки в заголовке не случайны, контроллер не является умным домом в текущем исполнении, но служит хорошей базовой заготовкой для него. (прим. — эта фраза добавлена 12.04.18 по результатам комментариев).

Ключевые особенности:

• Датчик параметров электросети — счётчик электроэнергии «Нева» по RS-485;
• Удалённая модификация web-страницы управления, лежащей на SD-карте;
• Надёжное включение группы датчиков температуры Dallas на длинных линиях;
• Графики изменения параметров без привлечения облачных сервисов;
• Отказоустойчивые решения (внешний вотчдог, ИБП, авторестарт роутера);
• Защита изернет-шилда от зависаний при помехах от силовых реле;
• Законченная конструкция в корпусе на DIN-рейку.

Тестирование — одна из важнейших частей разработки качественных программных продуктов. Сегодня мы поговорим о некоторых методологиях и библиотеках, разработанных и используемых нашей командой для написания тестов Android приложений.

Начнем с самых базовых вещей, потому более опытные разработчики могут перейти сразу к разделу об инструментах для UI тестирования. Для тех, кому хочется узнать или освежить базовые вещи — приятного чтения.

Согласно BetaNews, из 30 лучших приложений с более чем 500 000 установок 94% содержат по меньшей мере три уязвимости среднего риска, а 77% содержат хотя бы две уязвимости с высоким уровнем риска. Из 30 приложений 17% были уязвимы для атак MITM, подвергая все данные перехвату злоумышленниками.

Кроме того, 44% приложений содержат конфиденциальные данные с жесткими требованиями к шифрованию, включая пароли или ключи API, а 66% используют функциональные возможности, которые могут поставить под угрозу конфиденциальность пользователей.

Именно поэтому мобильные устройства являются предметом многих дискуссий по вопросам безопасности. Принимая все это во внимание, мы в ByteCodeрешили рассмотреть методологию OWASP Mobile TOP10 с целью продемонстрировать процесс проведения анализа мобильных приложений на уязвимости.

OWASP Mobile TOP 10 — одна из основных методологий тестирования приложений на уязвимости. В таблице 1 описаны 10 уязвимостей, которые применяются для характеристики уровня безопасности приложения. [2,7,11]

Возможно, вы узнали о выпуске пакета средств квантовой разработки Quantum Development Kit и подумали, что это звучит безумно круто… а потом вспомнили, что про квантовую механику почти ничего не знаете. Но ничего страшного. Через 30 минут вы будете знать о кубитах, суперпозиции и квантовой запутанности достаточно, чтобы написать свою первую программу и, что более важно, неплохо понимать, что она делает.

Всем привет. Это еще одна статья из разряда ESP8266 + Blynk = ♡. Прошу не воспринимать как рекламу, а только как дань уважения разработчикам платформы Blynk и личный опыт, который может быть полезен кому то еще, кроме меня.

Начало

Идея проекта родилась несколько лет назад, когда в порыве DYI-энтузиазма на Ali был куплен датчик качества воздуха MQ-135. По спецификации этот датчик реагирует на наличие в воздухе таких веществ как: NH3, NOx, спирт, бензин, дым и CO2 и выдает свою абстрактную оценку качества воздуха на аналоговом выходе [да я знаю, что существуют подстроечные резисторы и способы калибровки, но как то это слишком сложно].

Испытания показали, что на всякие вредные и «вонючие» соединения датчик реагирует отлично, показывая достаточно резкое изменение выходного уровня. Хуже дело обстояло с определением невидимого врага, а именно углекислого газа СО2. Про вред и очевидную повсеместность этого диоксида сказано немало, повторяться не будем.

Продление жизни — одно из направлений исследований и пристального интереса нашего пространственно временного континуума. Мы уже стали жить дольше.
Если убрать из расчета случайности, то нормальный человек доживает примерно до 80 или более лет. И есть шанс, что скоро начнут делать искусственные органы, кровь, что-то еще и что мы будем жить еще дольше.

Однако, даже если мы доживем до того времени, сможем ли мы этим воспользоваться? Для этого нам нужен здоровый и активный мозг, который может познавать, радоваться, помнить, развиваться — то есть быть здоровым. Ведь именно мозг центр всей нашей системы, нашей личности.
И если почки, кровь, глаза, зубы и т.п. быть может начнут реплицировать, то про мозг пока что что речи не идет. Поэтому, нам нужно сохранить его здоровым и функционирующим.

И вот как раз с этим часто возникают проблемы.

В статье я выберу лучший набор добавок и витаминов по соотношению цена-качество для того, чтобы поддерживать наш мозг здоровым и активным до глубокой старости.

Принимая этот набор добавок мы не только можем снизить вероятность возникновения различных болезней мозга в старости, но и сделать его бодрым, активным и хорошо запоминающим инфу уже сейчас.

Дополнение через 2 недели — эта статья оказалась второй, прежде чем покупать или использовать добавки рекомендую прочитать приквел https://geektimes.ru/post/292609/

Картина "Рождение дракона в небе во сне", масло, холст.

Data Science – область очень перспективная. За прошлый год мы в ЕРАМ получили 210 резюме от людей, которые хотят заниматься Data Science. Из них на техническое интервью мы пригласили 43 человека, а предложили работу семи. Если спрос большой, почему так?

Мы поговорили с техническими интервьюерами и выяснили: проблема многих кандидатов в том, что они плохо представляют, чем занимаются аналитики данных. Поэтому их знания и навыки не всегда релевантны для работы. Кто-то считает, что опыта работы с Big Data достаточно, чтобы работать в Data Science, кто-то уверен, что хватит просмотра нескольких курсов по машинному обучению, некоторые думают, что хорошо разбираться в алгоритмах необязательно.

Дмитрий Никитко и Михаил Камалов – аналитики данных и технические интервьюеры из ЕРАМ – рассказали, чего ждут на собеседованиях от кандидатов, какие вопросы задают, что ценится в резюме и как подготовиться к собеседованию.

Начиная с Android 4.4 в арсенале разработчиков появился дополнительный инструмент для создания анимаций — Transitions Framework. Изначально он предназначался для создания анимаций изменения состояния приложения путём манипулирования несколькими View. С выходом Android 5.0 набор доступных для использования анимаций был расширен, чтобы соответствовать представленной тогда же концепции Material Design.

Transitions Framework позволяет быстро и безболезненно создавать различные анимации. Поэтому в процессе работы над iFunny было невозможно пройти мимо этого инструментария. Вниманию читателей предлагается частный случай использования Transitions API — создание анимации перехода между Activity с эффектом «бесшовности».

Привет Хабр. Тема ESP8266, как и IoT(интернет вещей), всё больше набирает популярности, и уже Arduino подхватывает инициативу — добавляя эти Wi-Fi модули в список поддерживаемых плат.
Но как же его подключить к ардуино? И возможно как-то обойтись вообще без ардуино? Сегодня именно об этом и пойдёт речь в этой статье.

Забегая наперёд, скажу, что будет вторая статья, уже более практическая, по теме прошивки и программирования модуля ESP8266 в среде разработки Arduino IDE. Но, обо всём по порядку.



Этот видеоролик, полностью дублирует материал, представленный в статье.