Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:



Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.

Привет, Хабр! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras.

Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много воды, и Keras стал сначала поддерживать Tensorflow, а потом и вовсе стал его частью. Впрочем, наш рассказ будет посвящен не сложной судьбе этого фреймворка, а его возможностям. Если вам интересно, добро пожаловать под кат.

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Если вы как я долгое время считали, что JavaScript – это такой «игрушечный» язык на котором пишут анимашки для менюшек и падающие снежинки на форумах под новый год, а потом очнулись в 2016 году с мыслями WTF: react, flux redux, webpack, babel,… не отчаивайтесь. Вы не одиноки. Материалов по современному фронтенду в сети много, даже слишком много. Под катом еще одно альтернативное мнение о том, каково это учить JavaScript в 2016 году.

Двухместный номер за 112 рублей в сутки на человека будет примерно вот такой, это 750 метров от центра Красной Поляны.

Прошлый раз было много вопросов про ценообразование, постараюсь ответить. Начну с азов. Самостоятельный путешественник обычно ищет билеты на «Скайсканнере» или AWAD’е. Потом, взяв билеты, выбирает квартиру на AirB&B или отель на «Букинге». Потом идёт и страхуется. Экскурсии набирает на месте по ситуации. Туры нормальный ИТ-специалист, например, заказывает только для родителей, которые не знают языка.

Стратегия самостоятельной брони разумна в 70–80% случаев. Самые опытные путешественники знают, что есть ещё две волшебных фишки:

— Взять готовый тур (он может получиться раза в полтора дешевле, чем самостоятельная покупка билетов и отеля).
— Или же взять только отель из готового тура (это чаще всего вообще дичайший профит).

В точке прибытия заселиться и не ходить с группой никуда, а просто жить в своё удовольствие.

При поездке в Исландию так не выйдет. А вот по популярным направлениям есть варианты. Например, на сегодняшнее утро можно пожить 5 ночей в Сочи в хорошем двухместном номере, получить перелёт, завтраки и трансфер за 12 тысяч 35 рублей. Это на двоих, то есть 6018 рублей на человека. Именно столько стоят билеты в оба конца, если их брать за три недели, а тут ещё отель, завтраки и трансфер (такси от аэропорта до Сочи стоит 850 рублей в одну сторону, поезд — 150 рублей за взрослого). Ниже покажу ещё варианты для Турции и Греции.

Но начну с ответа на вопрос, где подвох.

Искусственные нейронные сети отличаются от биологических аналогов неспособностью «запомнить» прошлые навыки при обучении новой задаче. Искусственный интеллект, натренированный на распознавание собак, не сможет различать людей. Для этого его придется переобучить, однако при этом сеть «забудет» о существовании собак. То же касается и игр – ИИ, умеющий играть в покер, не выиграет в шахматы.

Эта особенность называется «катастрофической забывчивостью» (catastrophic forgetting). Однако ученые из компании DeepMind и Имперского колледжа Лондона разработали алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который способен приобретать новые навыки, сохраняя «память» о предыдущих задачах.

Введение

Книги и публикации по цифровой обработке сигналов пишут авторы зачастую не догадывающиеся и не понимающие задач, стоящих перед разработчиками. Особенно это касается систем, работающих в реальном времени. Эти авторы отводят себе скромную роль бога, существующего вне времени и пространства, что вызывает некоторое недоумение у читателей подобной литературы. Данная публикация имеет целью развеять недоумения, возникающие у большинства разработчиков, и помочь им преодолеть «порог вхождения», для этих целей в тексте сознательно используется аналогии и терминология сферы программирования.

Данный опус не претендует на полноту и связность изложения.

Обычно при веб-разработке на всех уровнях стека используются разные языки программирования. База данных MongoDB, фреймворки Express и AngularJS и технология Node.js вместе образуют стек MEAN — мощную платформу, на всех уровнях которой применяется всего один язык: JavaScript. Стек MEAN привлекателен для разработчиков и бизнеса благодаря простоте и экономичности, а конечные пользователи любят MEAN-приложения за их скорость и отзывчивость.

JavaScript достиг зрелости. Благодаря ему теперь можно создать веб-приложение от начала до конца с помощью всего одного языка программирования. Стек MEAN включает в себя лучшие в своем классе технологии в данной области. В качестве БД вы получаете MongoDB, в качестве серверного фреймворка веб-приложений — Express, в качестве клиентского фреймворка — AngularJS, а в качестве серверной платформы — Node.

Эта книга познакомит вас с каждой из этих технологий, а также с тем, как заставить их работать вместе в качестве стека. На протяжении этой книги мы создаем работающее приложение, сосредотачиваясь по очереди на каждой технологии, наблюдая, как она вписывается в общую архитектуру приложения. Так что эта книга ориентирована на практику, на то, чтобы вы освоились со всеми перечисленными технологиями и их совместным использованием.

Анонимный разработчик написал статью для «Нетологии» о том, кто такие программисты, как ими становятся, и почему все программисты попадают в свой собственный Таиланд. При условии, если они пишут читабельный код, конечно же.



Если вы думаете, что быть программистом просто, то вы ошибаетесь. Если думаете, что трудно, то тоже ошибаетесь. Так кто такой программист, как писать крутой код и что отличает хороший тон от плохого в Таиланде или без него разбираемся с анонимусом.

За последнюю неделю на Хабре появилось как минимум три поста о том, как люди разного возраста, пола и полученной специальности становились программистами. Успешными программистами. Эти истории отвечали на вопрос «как», но почти упускали вопрос «почему».

Сейчас я еще работаю инженером, причем по моей вузовской специальности «Радиофизика и электроника», и по профилю кафедры Антенн и Радиопередающих устройств. Но уже активно шагаю в сторону переквалификации.

Почему же я, инженер с 14 годами стажа, решил перейти в программисты?

Все же помнят, как это бывает: учишься ты чему-то новому, но вдруг раз и приуныл. А все почему? Потому что разработка типовых приложений при обучении скучна до зубовного скрежета.

Подобные задания становятся УБИЙЦАМИ мотивации №1.

Лично я не хочу, чтобы мои ученики теряли мотивацию и сдавались на полпути. Поэтому я создал этот километровый список из 27 забавных идей для приложений, которые вы можете создать, пока обучаетесь использовать React на пару с Ruby on Rails.

Иногда я спрашивал себя и Гугл: «Почему мне бывает стыдно быть верстальщиком». Ну, знаете, когда не мог на глазок определить, какой передо мной шрифт: open sans с font-weight: bold, или open sans bold с font-weight: normal — либо случайно узнавал, что «ой, забыли тебе сказать, масштаб был не 1920x1080, а 2560x1440».

Обычно ж как — скидывают .psd и крутись как хочешь.



Весной 2015-го, придя в uKit, я узнал о Sketch — и увидел, как шаблоны стали появляться с красивыми и одинаковыми метками размеров относительно друг друга и очень подробным описанием.

Тогда мне захотелось большего. И буквально через несколько месяцев вышел Zeplin 1.0. Это приложение изменило мое представление о верстке в целом — потому что оно по-настоящему делает жизнь верстальщика счастливой.

Задумал я как-то написать игру. Причем, по-быстрому. Желательно за неделю при условии работы на полставки. Финальным этапом должна была стать публикация на Google Play (что, конечно, недостаточно, но об этом позже). Таким образом, это будет статья о разработке в стиле "вжух-вжух и в продакшен", или, как сказали друзья "устроил себе Ludum Dare". Технических деталей будет, впрочем, немного.

После небольшого брейнсторма родилась идея "складывания ленты". Лента бесконечной длины, её можно сгибать под прямым углом (количество сгибов ограничено), и её "лицевая" и "изнаночная" стороны разного цвета. Так же есть контрольные точки "лицевого" и "изнаночного" цветов. Игрок выигрывает когда лента пройдёт соответствующими сторонами по всем контрольным точкам. Быстрый поиск не дал ничего похожего.

Конец переговоров, англичанин (со стороны наших партнёров) робко интересуется у меня:
— Ну как, доволен ли заказчик?
— Думаю, вроде всё хорошо прошло.
— А почему тогда меня постоянно называли идиотом?
— Ммм… Вас не называли идиотом, сэр.
— «ИДЬЁТ», я сам слышал, — повторяет он мне. — Много раз за эту встречу!
Оказалось, он много раз слышал фразы «все идёт по плану», «Томас и так идёт нам навстречу» и тому подобное.

Лет десять назад наш инженер опоздал на самолёт в американском аэропорту и смог отправить нам факсом только корешок билета (тогда электронных не было). Мы перевели его права и обязанности, нашли на сайте аэропорта представительство авиаперевозчика и ответили инженеру инструкцией, что делать, плюс текстом заявления. В прошлом месяце заказчик из Испании поинтересовался хабрапостом про кота на видеонаблюдении, но из гугл-переводчика мало что понял — мы сделали беглый перевод (не для публикации), и он разобрался.

«Нужен трезвый переводчик! В смысле трезво мыслящий техническим языком» — довольно частый запрос к нам. Нашим инженерам регулярно нужна документация на русском, часто — последовательный или синхронный перевод на переговорах, учебные курсы, презентации партнёров и многое другое.


Иногда нам достаются вот такие шифровки.

Началось всё двадцать лет назад, в 1996 году, когда мы были единственным в России дистрибьютором Compaq. Никто не заморачивался на переводе документации к серверам, а мы переводили, и это очень помогало продавать. С тех пор и бизнес вырос, и новые задачи появились, так что в 2016 году нас уже 6 человек в команде. Инженерный перевод, конечно, далеко не то же самое, что обычный: задачи и требования к точности совершенно другие. Заходите, расскажу детали и пару курьёзов.

Перевод туториала официальной документации библиотеки React.js.

Мыслим в стиле React

React, на наш взгляд, это лучший способ построить большое, быстрое веб-приложение с помощью JavaScript. По нашему опыту в Facebook и Instagram, приложение на React также очень хорошо масштабируется.

Одно из многих замечательных свойств React — это принцип "Как вы проектируете приложение, также вы и создаете его". В этом туториале вы пройдете весь мыслительный процесс проектирования и создания приложения React, отображающего таблицу данных для поиска товара.

Добрый день, коллеги. Сегодня хочется трезво посмотреть глазами инженера на так популярные сейчас искусственный интеллект и Deep learning, упорядочить, выстроить факты и выработать выигрышную стратегию – как с этим … взлететь, пролететь и не упасть кому-нибудь на голову? Потому-что, когда дело от лабораторных моделей на python/matplotlib/numpy или lua доходит до высоконагруженного production в клиентском сервисе, когда ошибка в исходных данных сводит на нет все усилия – становится не то, что весело, а даже начинается нумерологический средневековый экстаз и инженеры начинают сутки напролет танцевать, в надежде излечиться от новомодной чумы )


Танцующие инженеры, тщетно надеющиеся исцелиться

«Чтение и личный опыт формируют мировоззрение. И даже если вы не помните самый момент получения опыта или содержания книги, то их влияние на ваше представление о мире непременно остается в Вас. Ваш разум похож на скомпилированную программу без исходного кода — он работает, но не ясно как.»
— Пол Грэм, основатель Y Combinator, программист, инвестор, эссеист


Очередная подборка книг от крутейшего в мире бизнес-инкубатора кремниевой долины.

Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.



В этой статье я немного расскажу о такого рода сетях и познакомлю с парой классных инструментов для домашних экспериментов, которые позволят строить нейронные сети любой сложности в несколько строк кода даже школьникам. Добро пожаловать под кат.

Здравствуй, Хабр.

Непривычно для меня писать статьи спустя такое долгое время, так как я привык к записи материала на видео, где можно свободно что-либо рассказывать. И так уж получилось, что решил написать статью об Intel XDK, но не просто обзор возможностей, а разобрать среду на примере вполне конкретного проекта. Проектом таким для меня стал «клон» игры «Doodle Jump».