Привет! На Хабре периодически появляются статьи, где авторы хотят вставить математические формулы: , или даже


У некоторых это получается, у некоторых — с трудом. parpalak сделал web-сервис для вставки svg формул, и это очень круто. Я хочу дополнить его небольшим скриптом, с которым вставка многих формул сведется к одной команде.

Это перевод моей публикации на английском языке.

Интернет полон статьями, заметками, блогами и успешными историями применения машинного обучения (machine learning, ML) для решения практических задач. Кто-то использует его для пользы и просто поднять настроение, как эта картинка:



Правда, человеку, не являющемуся экспертом в этих областях, подчас не так просто подобраться к существующему инструментарию. Есть, безусловно, хорошие и относительно быстрые пути к практическому машинному обучению, например, Python-библиотека scikit. Кстати, этот проект содержит код, написанный в команде SkyNet (автору довелось быть её лидирующим участником) и иллюстрирующий простоту взаимодействия с библиотекой. Если вы Java разработчик, есть пара хороших инструментов: Weka и Apache Mahout. Обе библиотеки универсальны с точки зрения применимости к конкретной задаче: от рекомендательных систем до классификации текстов. Существует инструментарий и более заточенный под текстовое машинное обучение: Mallet и набор библиотек Stanford. Есть и менее известные библиотеки, как Java-ML.

В этом посте мы сфокусируемся на библиотеке Weka и сделаем проект-заготовку или проект-шаблон для текстового машинного обучения на конкретном примере: задача распознавания тональности или сентимента (sentiment analysis, sentiment detection). Несмотря на всё это, проект полностью рабочий и даже под commercial-friendly лицензией (сама Weka под GPL 3.0), т.е. при большом желании вы можете даже применить код в своих проектах.

Написать этот пост меня привлекла эта статья. Многие ее помнят по вот этой картинке.

Статья затрагивает правильную тему, однако с точки зрения математики и здравого смысла она в корне не верна.

Думаю, не мне одному чрезвычайно надоели ресурсы, требующие регистрации по каждому поводу и без. С обязательной капчей, которая правильно введется только с пятого раза, с подтверждением по е-мейлу, которое обязательно свалится в спам и то — только через сутки. Придумывать каждый раз новую пару логин-пароль — забудется, вводить одно и то же на всех сайтах — небезопасно. Местами прокатывают пары вида «qwerty:qwerty» или «login:password», но, увы, далеко не везде. Надоело. Не счесть, сколько раз я, увидев надпись «только зарегистрированный пользователь может ****», просто кривился и закрывал вкладку, чтобы больше ни разу на этот сайт не заходить. Неужели администраторы ресурсов сами этого не понимают?

Вдохновившись статьей о поиске следов взлома, решил написать статью о предупреждении взлома и базовых шагах для сведения возможности взлома сервера к минимуму.
Все шаги крайне важны, и невозможно выделить самый-самый важный, либо второстепенный.
Данная статья не является пошаговой инструкцией, а лишь списком рекомендуемых шагов.

Как находить тексты похожие по смыслу? Какие есть алгоритмы для поиска текстов одной тематики? – Вопросы регулярно возникающие на различных программистских форумах. Сегодня я расскажу об одном из подходов, которым активно пользуются поисковые гиганты и который звучит чем-то вроде мантры для SEO aka поисковых оптимизаторов. Этот подход называет латентно-семантический анализ (LSA), он же латентно-семантическое индексирование (LSI)

Я видел множество проблем, связанных с регулярными выражениями, но в прошлую пятницу, спасибо Крису и Шону я нашел одну регулярку, которая позволяет проверить, является ли данное целое число простым. Оригинальные статьи предлагали следующее регулярное выражение для определения простоты числа:

Уже давно являюсь пользователем продукции Apple. Старенький макбук полностью справляется с теми задачами, что на него возлагаются. В основном конечно развлекательные. Но в последнее время стало не хватать места на 40 гиговом жестком диске. И вот наконец у меня зачесались руки настроить свой домашний сервер, как хранилище. Некоторое время работал по ftp, но это было не удобно. Было принято решение настроить наконец Appletalk, не зря же он есть и заодно приручить к нему TimeMachine:-)