Развитие технологий вовсе не сделало нас более свободными, не дало нам больше времени для саморазвития. Нет, мы работаем столько же (если не больше), просто эффективнее. И одним из следствий прогресса стало такое явление, как мультизадачность. Многочисленные гаджеты, всемирная сеть, онлайн-сервисы — всё это провоцирует выполнять нескольких дел одновременно. К тому подталкивает и сложившееся в нашей культуре представление об эффективности работников. Но это является и одной из фундаментальных ошибок, поскольку наши мозг и сознание по своей архитектуре не годятся для мультизадачности.

Гарвардский университет составил список фильмов, которые рекомендуют к просмотру соискателям кандидатской степени в киноведении. В него вошли 800 картин, в том числе ключевые фильмы в истории мирового кино, а также  лучшие образцы голливудских жанровых фильмов. Для своих читателей  редакция Robohunter из списка выбрала самые интересные научно-фантастические ленты, которые стоит посмотреть.

Вот уже как неделю английская версия the art of command line висит в секции trending на Github. Для себя я нашел этот материал невероятно полезным и решил помочь сообществу его переводом на русский язык. В переводе наверняка есть несколько недоработок, поэтому милости прошу слать пулл-реквесты мне сюда или автору оригинальной работы Joshua Levy вот сюда. (Если PR отправите мне, то я после того, как пересмотрю изменения отправлю их в мастер-бранч Джоша). Отдельное спасибо jtraub за помощь и исправление опечаток.

Привет, Хабр!

В феврале мы публиковали перевод крутой статьи "Почему научиться программировать так чертовски тяжело?", которую теперь показываем новичкам. Да, научиться программировать – это целая история, длинная, с кучей разных этапов, с эмоциональными взлетами и падениями. Мы все через это проходили (или еще проходим – так держать!).

К сожалению, нет такого момента, когда можно встать и заявить, что «я закончил обучение и теперь я программист!». Учиться придется всю жизнь, и всю жизнь вы будете встречать неведомые проблемы, сталкиваться с совершенно непонятными ситуациями и спрашивать «какого хрена?!» даже будучи профессиональным программистом с многолетним стажем.

Сегодня мы публикуем перевод заметки «Почему программировать так тяжело?». Тем, кто еще изучает основы программирования и разработки будет полезно узнать, что их ждет в будущем. А опытным разработчикам будет просто приятно взглянуть на реальность и покивать головой.



Много лет назад я думал, что программировать легко, но прошли годы, и я понял, что это не так. Всё из-за неверного восприятия того, что я считал программированием и того, какую работу выполняет программист.

Вначале я думал, что программировать – это только указывать компьютеру, что делать, эта часть процесса относительно лёгкая. После двадцати с лишним лет опыта, я действительно пришёл к выводу, что эта часть программирования достаточно лёгкая.

Где хранятся воспоминания

Учёным из университета Карнеги — Меллон впервые удалось пронаблюдать, как в мозгу формируются новые концепции, и показать, что это происходит в одних и тех же областях мозга у разных людей. Результаты работы смогут помочь разработать новые методы обучения, а также разобраться в механизме потери памяти при различных расстройствах и травмах мозга

Исследователи уверены, что они смогли раскрыть механизм того, как в мозгу хранятся сведения об определённых объектах, и что они смогли, наблюдая работающий мозг, определить, о каком предмете в данный момент думает человек.

Это исследование объединило две программы университета — Brain-Hub, которая изучает, как структура и работа мозга влияет на сложное поведение, и Simon, которая стремится улучшить технику обучения студентов, так, чтобы это улучшение поддавалось измерениям.

Если вы интересуетесь искусственным интеллектом и прочим распознаванием, то наверняка уже видели эту картинку:


А если не видели, то это результаты Хинтона и Крижевского по классификации ImageNet-2010 глубокой сверточной сетью

Давайте взглянем на ее правый угол, где алгоритм опознал леопарда с достаточной уверенностью, разместив с большим отрывом на втором и третьем месте ягуара и гепарда.

Это вообще довольно любопытный результат, если задуматься. Потому что… скажем, вы знаете, как отличить одного большого пятнистого котика от другого большого пятнистого котика? Я, например, нет. Наверняка есть какие-то зоологические, достаточно тонкие различия, типа общей стройности/массивности и пропорций тела, но мы же все-таки говорим о компьютерном алгоритме, которые до сих пор допускают какие-то вот такие достаточно глупые с человеческой точки зрения ошибки. Как он это делает, черт возьми? Может, тут что-то связанное с контекстом и фоном (леопарда вероятнее обнаружить на дереве или в кустах, а гепарда в саванне)? В общем, когда я впервые задумался над конкретно этим результатом, мне показалось, что это очень круто и мощно, разумные машины где-то за углом и поджидают нас, да здравствует deep learning и все такое.

Так вот, на самом деле все совершенно не так.

Предисловие

Итак, пришло время расставить последние точки над «i» и рассказать о том, как из кучи исполняемых файлов и библиотек, которые мы героически собирали и настраивали в прошлой статье получить, наконец, Linux.

1. Подсистема инициализации Unix System V

Эта подсистема инициализации долгое время использовалась в Linux и была стандартом «де-факто». Однако время идёт, и нельзя в общем-то называть данный подход устаревшим. Гораздо точнее заметить что эта подсистема инициализации, в тренде развития систем семейства GNU/Linux, уступила свое место systemd, рожденной в недрах корпорации Red Hat. Существуют дистрибутивы до сих пор использующие скрипты инициализации. Однако все популярные линуксы практически поголовно пришли к использованию systemd, причем последним сдался консервативный Debian со своей дочкой Ubuntu.

Вообще-то я жалею, что сразу не стал собирать вариант LFS, использующий systemd. Просто, после первой неудачной попытки сборки не хотелось отклонятся от стабильной траектории. Возможно я ещё вернусь к этому вопросу, возможно так же что и не вернусь. Время покажет. А пока рассмотрим основные принципы работы скриптов инициализации System V.

Всем привет!
Меня зовут Костя, я занимаюсь разработкой Яндекс.Браузера. Недавно у нас в Новосибирском офисе в Академгородке проходила небольшая C++ party, на которой я рассказывал о том, какие инструменты мы применяем при разработке браузера и что можно позаимствовать для других больших проектов, например, про ninja, OWNERS. В ходе разработки мы очень пристально следим за производительностью: загрузка CPU, потребление памяти, время выполнения различных операций и так далее. При этом активно используются различные утилиты, но также и внутренние отладочные инструменты браузера, например, внутренняя страница browser://tracing (для Яндекс.Браузера, chrome://tracing для Chromium и Chrome).

Если коротко, то на этой странице можно проследить длительность выполнения разных функций и количество вызовов в разбивке по процессам, потокам и переданным аргументам. Само собой, в этом нет никакой магии и для того, чтобы это работало, по коду требуется расставить специальные макросы. Как мне кажется, это очень удобный инструмент, который позволяет найти кучу разных проблем. Я считаю, что такой инструмент может оказаться полезным и в других проектах, так что я решил показать как можно его применить.

Организаторы фестиваля Make It Show решили собрать подборку самых классных сериалов и тв-шоу, которые должны оценить все, кто с трепетом и восторгом относятся к науке, технике и современным технологиям, и может отличить качественное тв-шоу от Дома-2.

Рейтинг исключительно субъективен и является коллективным мнением команды организаторов фестиваля Make It Show. Будем рады, если вы подскажете нам, какой сериал или тв-шоу, по-вашему, мы пропустили и он обязан быть в этом списке.

Привздохнув, произнесла:
«Как же долго я спала!»

Когда-то, впервые встретив Unix, я был очарован логической стройностью и завершенностью системы. Несколько лет после этого я яростно изучал устройство ядра и системные вызовы, читая все что удавалось достать. Понемногу мое увлечение сошло на нет, нашлись более насущные дела и вот, начиная с какого-то времени, я стал обнаруживать то одну то другую фичу про которые я раньше не знал. Процесс естественный, однако слишком часто такие казусы обьединяет одно — отсутствие авторитетного источника документации. Часто ответ находится в виде третьего сверху комментария на stackoverflow, часто приходится сводить вместе два-три источника чтобы получить ответ на именно тот вопрос который задавал. Я хочу привести здесь небольшую коллекцию таких плохо документированных особенностей. Ни одна из них не нова, некоторые даже очень не новы, но на каждую я убил в свое время несколько часов и часто до сих пор не знаю систематического описания.

Все примеры относятся к Linux, хотя многие из них справедливы для других *nix систем, я просто взял за основу самую активно развивающуюся ОС, к тому же ту, которая у меня перед глазами и где я могу быстро проверить предлагаемый код.

Обратите внимание, в заголовке я написал «плохо документированные» а не «малоизвестные», поэтому тех кто в курсе прошу выкладывать в комментариях ссылки на членораздельную документацию, я с удовольствием добавлю в конце список.

1. Интро. Личное

Я готовлюсь к языковому экзамену IELTS (International English Language Testing System) — пожалуй, самому популярному
тесту на знание английского. Если хочется эмигрировать, найти работу в международной компании — диплом IELTS очень пригодится. Шкала оценок — от 0 (от испытуемого не удалось получить даже внятного мычания) до 9 (экcперт — испытуемый чертовски хорош и может устроиться даже редактором лондонской газеты).

Для учебы, например, в США, нужно не менее 6.5 баллов (бывает и 6, но не часто), для работы — 7 и выше. А для эмиграции, допустим, в Канаду — чем выше оценка, тем лучше. Мой прогнозируемый балл перед сдачей теста — 5.5. Значит, что я могу читать газеты, смотреть кино, вести беседы в знакомых ситуациях, писать ответы на письма. Но для работы в центральном офисе Гугла явно недостаточно.

Что же делать, чтобы подтянуть уровень языка? Конечно же, начать использовать его в своей жизни как можно чаще и больше. Например, читать книги на английском.

На GT уже рассказывали о роботе-насекомом Hector, который умеет прокладывать путь (забегая вперёд, за это отвечает нейросеть под названием Navinet) и адаптироваться к разным поверхностям (программа Walknet).

Разработчики этого необычного робота — д-р Мальте Шиллинг (Malte Schilling) и профессор д-р Холк Крас (Holk Cruse) из группы Cluster of Excellence Cognitive Interaction Technology (CITEC) в Билефельдском университете (Германия). Сейчас они заявили, что новая нейросеть под названием reaCog позволит роботу постепенно развить в себе рефлексивное самосознание и эмоции!

Deleted Deleted

Привет, Хабр!

Взявшись за работу над образовательным проектом Хекслет, мы понимали, что на нас ложится большая ответственность. К нам приходит огромное количество новичков с вопросами и комментариями, такими как:

• С чего начать обучение программированию?
• У вас есть курс по Java для новичков, но я слышал, что нужно изучать Python, правда ли это?
• На других сайтах все просто и понятно, а у вас какие-то компиляции и тесты!
• Непонятно зачем нужен этот ваш курс по алгоритмам, в реальной жизни все алгоритмы уже реализованы в стандартных библиотеках

Но сложнее всего объяснить новичку, грубо говоря, во что он ввязывается. Благодаря очень простым, игровым образовательным проектам многие считают, что программирование это очень легко, а наши виртуальные машины, где нужно запускать тесты и компилировать код – это надуманная сложность. Давно хотелось найти такой материал, который бы подготовил новичка к длинному и сложному пути к карьере программиста. И недавно наши коллеги из Viking Code School такой материал написали! А мы его перевели для вас.



Квинси Ларсон был просто “офисным парнем в костюме”. Он решил научиться программировать. Начал спрашивать людей вокруг. Изучил немного Руби, потом быстренько посмотрел на другие языки вроде Scala, Clojure и Go. Он изучил Emacs, а потом Vim, а потом раскладку Dvorak. Он втыкал в Линукс, копался с Лиспом и кодил на Питоне, и жил при этом в командной строке больше полутора лет.

Его швыряло туда-сюда как листочек в торнадо. Каждый совет, который он слышал, тащил его то в одну, то в другую сторону, до тех пор пока он не прошел “каждый онлайн-курс по программированию во вселенной”. В конце концов, не смотря на то, что он получил работу разработчика ПО, Квинси:

… был уверен, что на первый взгляд нормальные программисты, с которыми я общался, были на самом деле социопатами, которые получили, а потом подавили в себе, травму при изучении программирования.

Ох. Звучит знакомо?

Цель этой статьи — заставить всех, особенно программистов на Си, сказать «я не знаю Си».
Хочется показать, что тёмные углы в Си значительно ближе, чем кажется и даже тривиальные строки кода несут в себе undefined behavior.

Поиск работы – задача не из простых, особенно в текущих неблагоприятных экономических условиях. Европейский ресурс Tech.eu в честь запуска своего сервиса по поиску работы подготовил список из десяти сайтов, которые помогут вам подыскать себе место под европейским солнцем, если вы, по какой-либо причине, желаете уехать на заработки в ЕС.

Учёным давно известно, что эндогенные ретровирусы образовали около 5% человеческой ДНК. В течение многих лет считалось, что это «мусорные» фрагменты ДНК, не имеющие полезных свойств. Однако, шведским учёным из университета Лунда удалось найти доказательства обратного.

Йохан Якобсон (Johan Jakobsson) с коллегами выявили, что ретровирусы играют главную роль в работе основных функций мозга, особенно в той части, которая определяет, какие гены активировать и когда.

Исследование также показало, что в процессе эволюции всё более возрастало руководствующее значение вирусов в функционировании клеточного механизма, а из-за особенностей нервных клеток они наиболее проявили себя именно в работе нервной системы.

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Интернет — неотъемлемая часть нашей жизни, невероятно сложная сеть, строившаяся на протяжении многих лет, фактически — это сеть кабелей, опоясывающих всю Землю, в том числе проходящая через моря и океаны. Человечество прошло долгий путь с момента прокладки первого трансатлантического подводного телеграфного кабеля в 1858 году между Соединенными Штатами и Великобританией. В этой статье мы расскажем о том, как Интернет преодолел «водные барьеры», многокилометровые глубины и подводные катаклизмы, какие сложности были на пути и как невероятно сложно поддерживать эту систему в связанном состоянии в наше время, каких колоссальных затрат средств и энергии это требует.

Содержание

1 Введение в AngularJS
2 Engineering concepts in JavaScript frameworks
3 Modules
4 Understanding $scope
5 Controllers
6 Services and Factories
7 Templating with the Angular core
8 Directives (Core)
9 Directives (Custom)
10 Filters (Core)
11 Filters (Custom)
12 Dynamic routing with $routeProvider
13 Form Validation
14 Server communication with $http and $resource

1 Введение в AngularJS

Angular – MVW-фреймворк для разработки качественных клиентских веб-приложений на JavaScript. Он создан и поддерживается в Google и предлагает взглянуть на будущее веба, на то, какие новые возможности и стандарты он готовит для нас.

MVW означает Model-View-Whatever (модель – вид – что угодно), то есть гибкость в выборе шаблонов проектирования при разработке приложений. Мы можем выбрать модели MVC (Model-View-Controller) или MVVM (Model-View-ViewModel).

Этот обучающий материал задумывался как отправная точка для изучения AngularJS, его концепций и API, чтобы помочь вам создавать великолепные веб-приложения современным способом.