Василий Сошников (Mail.Ru)

Сегодня я вам расскажу о том, как создавать nginx-модули и, что самое главное, попытаюсь ответить, зачем это надо делать. Это надо далеко не всегда, но есть определенный круг задач, который можно решить на стороне nginx.

Прочитав эту статью решил запилить свою карусель с блэк-джеком и jQuery хотя нет, без него ибо 2017 год и он не особо и нужен. Создадим функцию, которая принимает объект с параметрами, и делает слайдер. Некоторые моменты будут опущены, такие, как: вендорные префиксы, таймер смены и т.д.
Первое что мы сделаем — разметка для карусели, на классах, а не id, дабы можно было использовать несколько раз один и тот же модуль на странице, ну и специфичность не была 3-его порядка.

Я обнаружил, что подавляющее большинство онлайновой информации об исследованиях в области искусственного интеллекта делится на две категории: первая рассказывает о достижениях непрофессиональной аудитории, а вторая — другим исследователям. Я не нашёл хорошего ресурса для людей с техническим образованием, которые не знакомы с более продвинутыми концепциями и ищут информацию для восполнения пробелов. Это моя попытка заполнить данную пустоту, предоставив доступные, но в то же время (относительно) подробные объяснения. Здесь я объясню научную статью Грейвса, Уэйна и Данихейки (2014) о нейронных машинах Тьюринга (NTM).

Изначально я не собирался рассказывать об этой статье, но я никак не мог понять другую интересную статью, о которой собирался рассказать. В ней как раз шла речь о модификации NTM, так что я решил убедиться, что полностью понимаю NTM, прежде чем двигаться дальше. Убедившись в этом, у меня появилось ощущение, что та вторая статья не слишком подходит для объяснения, а вот оригинальная работа по NTM очень хорошо написана, и я настоятельно рекомендую её прочитать.

На Хабрахабре Tmux (ти-макс) упоминался неоднократно, тем не менее, решил написать еще одну шпаргалку, т.к. в других некоторые важные моменты не показаны.

Tmux (терминальный мультиплексор) позволяет работать с несколькими сессиями в 1 окне. Вместо нескольких окон терминала к серверу — вы можете использовать одно. Позволяет подключаться/отключаться к текущему состоянию сессии. Запущенные программы и процессы продолжают работать. (Можно использовать вместо nohup, dtach).

Например, на работе правим файлы в Vim. Окно терминала с открытыми файлами, процессами. Отключаемся от сессии. Далее подключаемся к этой сессии из дома и получаем те же окна с открытыми файлами в Vim, процессами и т.д. Можно продолжить работу с того же момента, на котором остановились. Также удобно при разрыве связи. Дополнительно можно работать совместно с другими в терминале, если подключены к одной сессии. Каждый видит, что делает другой.

Лет 15 назад я начал свой путь в сфере разработки сайтов и интернет-рекламы. Главным аргументом в переговорах с клиентом было то, что «в интернете всё можно посчитать». Имелось в виду, конечно, в отличие от ТВ, радио, баннерной рекламы и прочих не связанных с интернетом каналов.

В то время всё казалось понятным и прозрачным. Так оно, по сути, и было. С течением времени технологии стали менять наш мир всё быстрее и быстрее. Приложения, мобильные сайты, рекламные системы, инструменты веб-аналитики…

В итоге это стало настолько сложным, что для меня сейчас главным критерием оценки любой информации стала достоверность.

Предлагаю вам познакомиться с тем, как цифры путают нас. И как правильно интерпретировать данные, которые мы получаем в Я.Метрике, Google Analytics, других сервисах аналитики, блогах.

Естественно, для правильного понимания статьи нужно знать самые основные термины – конверсия, показатель отказов и прочее. Есть вещи очевидные, но уверен, и новенькое вы кое-что узнаете.

Коротко о содержании:

• Изучение статистики при разработке структуры сайта
• Топ-10, будь он неладен
• Использование только одной системы сбора статистики
• Изучение показателей по отдельности, а не в совокупности
• Использование Google Analytics и Яндекс.Метрики, как единственных источников маркетинговых данных
• «Тёмный трафик»
• Несовпадение данных Я.Метрики и Я.Директ
• Пресловутая конверсия
• Чем меньше абсолютный показатель, тем важнее смысл
• О чем ещё стоит помнить

Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. (пс: на фотографии вы можете наблюдать заседание ложи в одном из тайных храмов в Москве).

Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.

Здравствуй, Хабр! Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.

Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source. За год с небольшим TF дорос до версии 1.0, обрел интеграцию с keras, стал значительно быстрее и получил поддержку мобильных платформ. В последнее время фреймворк развивается еще и в сторону классических методов, и в некоторых частях интерфейса уже чем-то напоминает scikit-learn. До текущей версии интерфейс менялся активно и часто, но разработчики пообещали заморозить изменения в API. Мы будем рассматривать только Python API, хотя это не единственный вариант — также существуют интерфейсы для C++ и мобильных платформ.

Ускорение каких-либо процессов невозможно без детального представления их внутреннего устройства. Ускорение интернета невозможно без понимания (и соответствующей настройки) основополагающих протоколов — IP и TCP. Давайте разбираться с особенностями протоколов, влияющих на скорость интернета.

IP (Internet Protocol) обеспечивает маршрутизацию между хостами и адресацию. TCP (Transmission Control Protocol) обеспечивает абстракцию, в которой сеть надежно работает по ненадежному по своей сути каналу.

Протоколы TCP/IP были предложены Винтом Серфом и Бобом Каном в статье «Протокол связи для сети на основе пакетов», опубликованной в 1974 году. Исходное предложение, зарегистрированное как RFC 675, было несколько раз отредактировано и в 1981 году 4-я версия спецификации TCP/IP была опубликована как два разных RFC:

• RFC 791 – Internet Protocol
• RFC 793 – Transmission Control Protocol

В июле прошлого года на Altitude 2016 Алекс Рассел (Alex Russell) из Fastly рассказал, как он видит будущее мобильных приложений с учетом PWA и service worker, как обеспечить надежную работу приложения в офлайне и как обойти «зловещую долину» в мобильном интерфейсе.

Сейчас service worker — это программируемое прокси внутри браузера

«В команде мы знаем, что быстрее всегда лучше», отметил Алекс. «Это обстоятельство подтверждено десятками исследований как нашей команды, так и другими».

Такая закономерность проиллюстрирована на рисунке 1. Хорошо видно, что с увеличением времени загрузки веб-страницы:

1) сильно падает количество обращений к странице;
2) постоянно растет процент отказов.


Рис. 1. Быстрее всегда лучше
В виде столбиковой диаграммы показана зависимость количества обращений к веб-странице за секунду от времени загрузки (этой страницы также в секундах.
В виде красного графика показана зависимость показателя отказов в процентах от того же времени загрузки в секундах веб-страницы

eGaaS (Electronic Government as a Service) — это цифровая экосистема, спроектированная для реализации идеи электронного правительства. При этом термин “электронное правительство” в eGaaS трактуется не в узком смысле, как лишь онлайн сервис оказания услуг гражданам или механизм автоматизации деятельности правительства, а понимается как целостная цифровая экосистема, объединяющая в едином информационном пространстве деятельность всех сфер государства: институтов власти, экономики, финансов и социальной сферы. Экосистема eGaaS включает в себя глобальные реестры и программные средства для построения государственных, частных и общественных пользовательских приложений и платформ на базе смарт-контрактов.

Экосистема eGaaS обладает многоуровневой системой управления правами на создание и редактирование реестров, контрактов и интерфейсов. Для контроля прав доступа к элементам экосистемы используются специальные контракты – смарт-законы, благодаря чему система контроля прав получается гибко настраиваемой и, что самое главное, позволяет автоматически отслеживать передачу прав доступа.

Это произошло внезапно, но принесло море радости. Наконец-то книжное издательство обратило внимание на заинтересованность разработчиков Эликсиром и выпустило первую книгу по этому языку на русском. Выбор издания для перевода ожидаем — это материал для людей, которые хотят познакомиться с языком либо уже начали знакомство и готовы узнать о возможностях больше.

Эликсир — динамический, функциональный язык программирования, спроектированный для создания масштабируемых и легко поддерживаемых приложений. Основан на Erlang VM, эффективной для распределённых, отказоустойчивых систем с низкой задержкой, в то же время с успехом применяемой в веб-разработке и сфере встроенного ПО.

Не секрет, что курс рубля напрямую зависит от стоимости нефти (и от кое-чего еще). Этот факт позволяет строить довольно интересные модели. В своей статье о линейной регрессии я коснулся некоторых вопросов, посвященных диагностике модели, а за кадром остался такой вопрос: есть ли более эффективная, но не слишком сложная альтернатива линейной регрессии? Традиционно используемый метод наименьших квадратов прост и понятен, но есть и другие подходы (не такие понятные).