Мы уже не раз делились в своем блоге полезными материалами для развития (их список можно найти в конце этого поста). Сегодня продолжаем это начинание и специально перед стартом новых потоков курсов по Data Analytics и Data Science представляем подборку YT-каналов по Data Science, искусственному интеллекту и машинному обучению, существование многих из которых неочевидно: например, представлен канал ArXiv Insights, посвящённый научным работам, и Google Cloud Platform.

Привет Хабр.

После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST).

Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат.

В этом посте вы узнаете, как я сама, без репетиторов и курсов, не потратив ни копейки, выучила аглийский за год почти с полного 0 до Upper Intermediate.

Итак, все довольно просто: Мотивация! Именно она дала толчок к саморазвитию и жажде познания английских правил, слов и букв. Согласитесь, вас мало что остановит, если у вас есть мотивация…

У каждого мотивация может быть своя: у одних это уехать заграницу в поисках лучшей жизни/работы/учебы, у других смотреть фильмы в оригинале и получать удовольствие от голосов актеров, а не слушать наши крутые, ущербные переводы, у третьих, понимать англоязычные лекции, тем самым убивая двух зайцев: изучая английский, пополняя свой словарный запас, и, развиваясь в той области, которая вам интересна. (Чисто для справки, почти в каждой области, будь то анатомия, программирование, рисование или еще чего, полно разных курсов и материалов, и их еще больше на английском, они круче и качественнее. Т. е. у вас есть больше вариантов что посмотреть и почитать.

Появилась необходимость показывать видео с камеры на сайте в режиме онлайн. Виделось несколько вариантов (дополню вариантами из комментов, если будут):

• Дать доступ к камере. Просто доступ к камере давать не стоит по соображениям безопасности. Камера ляжет уже при очень небольшой нагрузке.
• Коммерческая услуга. Мы им доступ к камере и деньги, они нам ссылку для размещения на сайте. Они же решают проблему совместимости камеры и браузеров пользователей, производительности канала и доступности
• На своих мощностях. Между пользователем и камерой ставится нечто, что отвечает за совместимость с браузерами, производительность и доступность. Проблемы решаем сами.

Этот вариант рассмотрим ниже. Т.к. "flash умер" или "flash вот-вот умрет", вариант с размещением flash плейера на сайте не рассматривался. Тернистый путь поисков решений в интернетах не привел к готовому решению. Пришлось изобрести велосипед.

Подробнее изобретения под катом.

Введение

Списки, списки, списки… Вертикальные, горизонтальные, комбинированные. Практически ни одно мобильное приложение не обходится без них. Более того, нередко приложения состоят из одних только списков.

И если в “однородных” списках нет ничего страшного, то разные типы ячеек уже могут вызывать вопросы, основные из которых:

• как облегчить изменение и масштабирование типов ячеек
• как минимизировать количество мест для изменения, снизив риск потенциальных ошибок
• как избавиться от if-else уродства
• как избавиться от уродливых проверок на тип и опасных приведений типов

Здравствуй, Geektimes! Я хочу поделиться свой работой над созданием системы позволяющей моделировать рефлекторные и когнитивные процессы, протекающие в нервной системе.

Частично система воплощена в простенькой программе, созданной на игровом движке Unity3D. Это своего рода симулятор нервной системы, благодаря которому возможно имитировать не только простые рефлексы, но и демонстрировать различные явления в нервной системе, такие как привыкание, сенсибилизация и образование условных рефлексов. А также возможно эмулировать временную и долговременную память и её консолидацию, эмоции и эмоциональное поведение. Причем как простые эмоции, к примеру, голод и насыщение, так и более сложные, такие как любопытство, страх или привязанность. Благодаря системе у нас появится возможность разобраться в предназначении различных областей мозга, в том, как происходит распознавание зрительных образов, как происходит обучение и эмоциональная оценка происходящего.

Привет, Geektimes!

Я реализую свой умный дом и хочу поделиться несколькими выстраданными решениями.

В качестве центрального контроллера в моей версии умного дома я использую Raspberry Pi с установленными Domoticz и MQTT брокером Mosqito. Центральный контроллер управляет разнообразными нагрузками, зачастую расположенными достаточно далеко от основного здания, например, в гараже или в теплице. В таких удаленных узлах я использую недорогие UDP реле KMTronic для коммутации нагрузок и Ардуино с Ethernet Shield для сбора данных и обратной связи.

Причем схему коммутации я предпочитаю использовать такую, чтобы в любой момент, в том числе при выходе из строя элементов инфраструктуры умного дома, я мог коммутировать нагрузки вручную. Для меня требование надежности вторично — главное, чтобы у моей жены всегда сохранялся привычный интерфейс управления, что позволит сохранить мир в семье и даст мне возможность и далее заниматься любимым хобби.

Мне хотелось бы представить очередной пример использования Arduino в реальных задачах. Тут я представлю максимально простой, но реально работающий проект регулировки отопления дома с помощью электрокотла на базе Arduino. Я очень надеюсь, что эта статья поможет кому-то отбросить страхи и попробовать самостоятельно применить свои руки по назначению, это очень здорово тренирует руки, мозги и даёт редкое чувство удовлетворения созданием чего-то интересного. Начав работать с этим контроллером, я до сих пор нахожусь в некотором замешательстве от возможностей, открывающихся при его использовании.

Разработка игр — постоянно актуальная тема: всем нравится играть в игры, их охотно покупают, поэтому их выгодно продавать. Но при разработке хороших игр следует обращать немало внимания на производительность. Никому не понравится игра, «тормозящая» или работающая рывками даже на не самых мощных устройствах.
В этой статье я покажу, как разработать простую футбольную 3D игру с использованием Microsoft DirectX и C++, хотя главным образом я занимаюсь разработкой на C#. В прошлом я довольно много работал с C++, но теперь этот язык для меня уже не столь прост. Кроме того, DirectX для меня является новинкой, поэтому эту статью можно считать точкой зрения новичка на разработку игр. Прошу опытных разработчиков простить меня за возможные ошибки.

Совсем недавно были объявлены Нобелевские лауреаты 2014 года. Премию по физиологии или медицине разделили американец Джон О`Киф и супруги норвежцы Эдвард Мозер и Мэй-Бритт Мозер. Исследования, которые получили столь высокую оценку, касались небольшого участка мозга, называемого гиппокампом. Это название происходит от греческого ἱππόκαμπος — морской конек, именно на на него чем-то отдаленно похож этот удивительный орган.

Расчищая Авгиевы конюшни на своем компе, взялся за структурирование накопившихся линков. Подумал, может и другим будет интересно то, что когда-то мне показалось достойным. Опять же, будет к чему отсылать с вопросом есть чо? «что почитать?»

Этот набор (порядка 400 ссылок) ни в коей мере не претендует на полноту или объективность. Наоборот, приглашаются все желающие дополнить и исправить (например раздел «Онлайн Курсы» подозрительно пуст). Если будет интерес, буду апдейтить этот пост новыми линками + апдейты отдельными постами оформлять.

Не стал я сюда давать ссылки на книги по нейробиологии и совсем заумные статьи (хотя много ссылок на оригиналы статей) — это тема для отдельного поста, наверное, с хорошим обзором. Если кому-то захочется почитать статью, к которой доступ закрыт — пишите, вышлю.

Много ссылок на английские сайты, я не стал их переводить, чтобы не вводить в заблуждение.

PS: я оставил ссылки как есть, чтобы было видно куда ведет. Если кого напрягает — пишите, апдейтом спрячу.

Важной целью исследователей в области компьютерного зрения является создание автоматизированной системы, способной сравняться или превзойти способности человеческого мозга по распознаванию лиц. Результаты психофизических исследований процесса распознавания лиц предоставляют специалистам по компьютерному зрению ценнейшие факты, которые помогут улучшить системы искусственного интеллекта.

Как обычно, предлагаю сокращенный перевод, полный текст доступен в оригинале.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Добрый день, уважаемые хабровчане.

Этот пост будет про недокументированные функции микроволновой печи. Я покажу, сколько полезных вещей можно сделать, если использовать слегка доработанную микроволновку нестандартным образом.

В микроволновке находится генератор СВЧ волн огромной мощности

Мощность волн, которые используются в микроволновке, уже давно будоражит моё сознание. Её магнетрон (генератор СВЧ) выдаёт электромагнитные волны мощностью около 800 Вт и частотой 2450 МГц. Только представьте, одна микроволновка вырабатывает столько излучения, как 10 000 wi-fi роутеров, 5 000 мобильных телефонов или 30 базовых вышек мобильной связи! Для того, что бы эта мощь не вырвалась наружу в микроволновке используется двойной защитный экран из стали.

Приветствую вас, уважаемый хабрачеловек!
Предлагаю вашему вниманию бесплатно серияю видеоуроков в котрых рассмотренно базовые понятия разработки под Android.

Полтора года назад я писал статью о разработке своей собственной шины «CLUNET» для соединения устройств в «умном доме». Многие просят рассказать о том, что же у меня получилось в итоге, что я сейчас и попытаюсь сделать.

Попытался начертить схему моей комнаты со всеми устройствами объединёнными в сеть, картинка кликабельна:



Вся идея держится на трёх китах:

• Децентрализация — вся система функционирует без какого-либо главного модуля;
• Простота — минимум компонентов и лёгкость подключения;
• Дешевизна — себестоимость устройства легко уложить в 100 рублей.

Первая часть цикла была очень живо встречена хабрасообществом, что вдохновило меня на ускоренное написание следующей части. К предыдущей статье было оставлено много дельных комментариев, за что я искренне благодарен. Как говорится, хочешь найти огрехи в своих знаниях — напиши статью на Хабр.

В этой статье мы поговорим о том, как можно обнаружить «скрытые» сети, обойти MAC-фильтрацию на точке доступа и почему же WPS (QSS в терминологии TP-LINK) — это «бэкдор в каждом доме». А перед этим разберёмся, как работает беспроводной адаптер и антенна и как Kali Linux (ex. Backtrack) поможет нам в тестах на проникновение в беспроводные сети.

Всё это так или иначе уже описывалось ранее, как здесь, так и на других ресурсах, но данный цикл предназначен для сбора разрозненной теории и практики воедино, простым языком, с понятными каждому выводами.

Перед прочтением настоятельно советую ознакомиться с матчастью — она короткая, но на её основе базируются все наши дальнейшие действия и выводы.

Оглавление:
1) Матчасть
2) Kali. Скрытие SSID. MAC-фильтрация. WPS
3) WPA. OpenCL/CUDA. Статистика подбора

Года полтора назад я выкладывал на Хабр цикл видеолекций с моим видением того как работает мозг и каковы возможные пути создания искусственного интеллекта. За прошедшее с тех пор время удалось существенно продвинуться вперед. Что-то получилось глубже понять, что-то удалось смоделировать на компьютере. Что приятно, появились единомышленники, активно участвующие в работе над проектом.

В настоящем цикле статей планируется рассказать о той концепции интеллекта над которой мы сейчас работаем и продемонстрировать некоторые решения, являющиеся принципиально новыми в сфере моделирования работы мозга. Но чтобы повествование было понятным и последовательным оно будет содержать не только описание новых идей, но и рассказ о работе мозга вообще. Какие-то вещи, особенно в начале, возможно покажутся простыми и общеизвестными, но я бы советовал не пропускать их, так как они во многом определяют общую доказательность повествования.

Когда мы рассуждаем о сильном искусственном интеллекте, то мы понимаем, что это не изолированный вопрос, не вещь в себе, а вопрос ответ на который подразумевает объяснение всех явлений, которые связаны с мышлением человека. То есть, ответив на вопрос о природе интеллекта, мы неизбежно должны будем ответить на такие вопросы как:

• Что есть информация?
• Как мозг представляет знания?
• Что такое язык?
• Какова роль языка в мышлении?
• Как совершаются поступки?
• Как осуществляется планирование?
• Какова природа фантазий и воспоминаний?
• Что такое мотивация?
• Какова природа эмоций?
• Откуда берется многообразие эмоциональных оценок?
• Что есть смысл?
• Как рождается мысль и какова ее природа?
• Что такое внимание?
• Что есть любовь?
• Что есть гармония и красота?

Относительно недавно здесь был текст про домашнюю автоматику, а в комментариях один товарищ высказал идею, о которой я тоже думаю очень-очень давно. Суть в том, что автоматика должна работать так, чтобы этого, по возможности, вообще не было заметно.

То есть, умный дом — это дом, который может все. А удобный дом — это дом, который все, что может, делает сам.

Давайте сначала я просто похвастаюсь тем, что умеет мой дом сейчас, а вы решите, имеет ли смысл читать про мой местами горький (а местами очень даже ничего) опыт дальше, ок?