• Как переехать на работу в США: подборка полезных материалов



      Согласно данным опроса Иннополиса и HeadHunter в число наиболее желанных стран для профессиональной эмиграции у россиян входят США, Германия и Канада. При этом, США лидируют в списках стран, наиболее привлекательных для ИТ-специалистов из СНГ. Отечественных айтишников привлекает достойный уровень жизни и один из самых высоких в мире уровней заработных плат. Так, «менеджеры компьютерных и информационных систем», входят в ТОП-25 самых высокооплачиваемых специалистов в США.

      При этом, важно понимать, что получить работу в Америке не так легко, ведь компаниям проще работать с теми специалистами, у которых уже есть разрешение на работу в стране. Я собрала полезные ссылки для тех, кто собирается получить рабочую визу в США.
      Читать дальше →
      • +11
      • 22,6k
      • 8
    • 10 мини-лайфхаков в Bash

      1. Чтобы быстро скопировать/переименовать файл с длинным именем, можно набрать:

      cp /home/user1/myfile123456789.txt{,-new}

      и обратно:

      cp /home/user1/myfile123456789.txt{-new,}

      2. Бесполезная, но прикольная форк-бомба (правда, не сработает, если у Вас задан ulimit для количества процессов):

      :(){ :|:& };:

      3. Эмулятор сетевого принтера на локальном компьютере:

      nc -l -p 9100 > job.prn

      4. Простейшее нагрузочное тестирование веб-сайта:

      for i in {1..1000}; do echo ya.ru; done | xargs -P 20 wget &>/dev/null

      5. Удобочитаемый вывод команды mount:

      mount | column -t
      Читать дальше →
    • Что такое свёрточная нейронная сеть

      • Перевод


      Введение


      Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.


      Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.


      Задача


      Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.


      Читать дальше →
    • Автопилот своими силами. Часть 1 — набираем обучающие данные

      Привет, Хабр. Это пост-отчет-тьюториал про беспилотные автомобили — как (начать) делать свой без расходов на оборудование. Весь код доступен на github, и помимо прочего вы научитесь легко генерить такие класные картинки:


      SLAM trajectory + map example


      Поехали!

      Читать дальше →