Ежедневный маршрут большинства из нас ограничивается поездкой из дома на работу и обратно. И самое сложное препятствие, которое может замедлить наше передвижение, — это пробки. Но в нашей стране есть огромное количество мест, куда можно добраться только на спецтранспорте.

Такой транспорт хорош, если не требуется возить большие объемы грузов или ездить в столь труднодоступные области на регулярной основе. Тогда нам уже стоит задуматься о строительстве инфраструктуры, передвижение по которой возможно и на привычном гражданском транспорте.

И хорошо, если вся сложность проектирования будущего маршрута заключается в поиске линейки и карандаша, чтобы начертить прямую линию на карте, соединяющую пару объектов. Но, увы, наша реальность сильно отличается от этого. Что делать, если местность при полете над ней напоминает хороший кусок швейцарского сыра?

Больше года мы с коллегами из научной лаборатории Digital Design работаем над созданием инструмента, который сможет строить различные сети коммуникаций в автоматическом режиме. За подробностями добро пожаловать под кат.

Изучение аттрактора Лоренца, а затем редактирование кода в Iodide

В последние десять лет произошёл настоящий взрыв интереса к «научным вычислениям» и «науке о данных», то есть применению вычислительных методов для поиска ответов на вопросы, анализа данных в естественных и социальных науках. Мы видим расцвет специализированных ЯП, инструментов и методов, которые помогают учёным исследовать и понимать данные и концепции, а также сообщать о своих выводах.

Но на сегодняшний день очень немногие научные инструменты используют полный коммуникационный потенциал современных браузеров. Результаты дата-майнинга не очень удобно просматривать в браузере. Поэтому сегодня Mozilla представляет Iodide — экспериментальный инструмент, который помогает учёным составлять красивые интерактивные документы с использованием веб-технологий, всё в рамках итеративного рабочего процесса, который многим знаком.

Всем привет! Я попробую немного рассказать о том, как я пытался сделать страйкбольный привод при помощи 3D-принтера, что из этого получилось и с какими сложностями пришлось столкнуться. Статья может оказаться интересной для тех, кто любит airsoft, DIY или 3D-печать. Для тех, кто не знаком с airsoft, но хочет почитать об интересном и сложном проекте 3D-печати, есть краткое пояснение о том, про что же идет речь и почему построить страйкбольный привод непросто.

Прошло 4 года с тех пор, как я опубликовал статью «Концепт: самогонный аппарат — полный автомат». 4 года, Карл!

Идея не была заброшена. Мало того, она — как заноза в мозгу не давала покоя. И за 4 года было кое-что сделано. Методом проб и ошибок я постепенно вышел на реализацию этого проекта. По крайней мере — уже виден свет в конце тоннеля.


КДПВ. Красивый рабочий аламбик. «Montanya distillers C^o», Crested Butte, Colorado, USA.


Я постараюсь рассказать обо всех решениях, к которым пришел в процессе реализации идеи.

Много тяжеловесных изображений и спойлеров.

Большинство двухмерных квазислучайных методов рассчитано на сэмплирование в единичном квадрате. Однако в компьютерной графике также очень важны треугольники. Поэтому я описал простой метод прямого построения для равномерного покрытия последовательностью точек треугольника произвольной формы.


Рисунок 1. Новый прямой метод построения открытой (бесконечной) квазислучайной последовательности с низким расхождением в треугольнике произвольной формы и размера. На рисунке показаны распределения точек в пятнадцати случайных треугольниках для первых 150 точек.

Краткий обзор

Последовательности с низким расхождением (low discrepancy), равномерно сэмплирующие/заполняющие квадрат, активно изучались почти сотню лет. БОльшую часть этих квазислучайных последовательностей можно расширить до прямоугольников простым растягиванием, не сильно повредив при этом расхождению.

Однако в этом посте мы рассмотрим интересное и важное расширение последовательностей с низким расхождением на произвольный треугольник.

Ну ты и соня, тебя даже вчерашний шторм не разбудил. Говорят, мы уже приплыли в Морровинд. Нас выпустят и позволят нам сделать спидран, это точно!

Введение

Существует знаменитый спидран основного квеста Morrowind, в котором, по сути, игрок перемещается к месту конца игры, использует несколько свитков и заклинаний, а затем убивает босса.

Однако не существует категории спидранов Morrowind, в которой игрок стремится стать главой всех фракций. Несмотря на любовь критиков и отличный сюжет, большинство квестов Morrowind заключаются в заданиях «принеси вещь» или «убей этого типа», а квестов, в которых требуется что-то ещё, не так много. Но планирование такого маршрута спидрана всё равно может быть чрезвычайно интересным по следующим причинам:

Некоторое время назад, в силу определенных причин, мне пришла в голову мысль о том, чтобы начать изучать какой-нибудь новый язык программирования. В качестве альтернатив для этого начинания я определил два языка: Java и Python. После продолжительного метания между ними и сопутствующих нытья и долбежки головой о стену (у меня с новыми языками всегда так — сомнения, раздумья, проблема выбора и т.д.), я все-таки остановился на Python. Окей, выбор сделан. Что дальше? А дальше я стал искать материал для изучения…

Я уже несколько лет программирую на python, однако, недавно осознал, что множество полезных приёмов и интересных моментов прошли мимо меня, возможно, я не один такой, поэтому решил перечислить их здесь, надеюсь, данные приёмы пригодятся кому-то в работе или побудят познакомиться с этим языком поближе.

Содержание

Вступительное слово
Принцип работы
Описание программы
Финальный код программы
Преимущества работы с оцифрованными функциями на примерах
Эпилог

---

Вступительное слово

В различных областях, связанных с наукой и образованием, инженерным делом встречается задача, связанная с получением данных с графиков, созданных в то время, когда еще не существовало цифровых носителей, или реальные данные, по которым созданы графики, были утеряны, или, наконец, график является финальной формой работы некоторых приборов, не выдающими набор координат точек в явном виде.

Для того, чтобы получить данные, нужно “оцифровать” такой график (или графический объект), другими словами, нужно получить набор абсцисс и ординат точек графика — далее над ними можно будет производить различные манипуляции: построить новый (качественный) график, производить вычисления, переведя его в новый формат (например, построив сплайн) и пр.

В проекте «Репетитор: математика» (почитайте статью на Хабрахабре — «Репетитор: математика» для подготовки к ЕГЭ и ВПР — от идеи до релиза. Рассказ об уникальном образовательном проекте) мы встретились с этой проблемой в двух основных видах:

• “оцифровка” графика для того, чтобы сделать его соответствующим нашему стилю или просто сделать так, чтобы он выглядел прилично;
• получение набора базовых точек для построения геометрических чертежей, гистограмм и пр. на основе авторского рисунка от руки (или с использованием простейших графических систем).

В этом посте приведен код созданной для этого функции graphicsDigitizing, а также кратко рассказывается о том, как она устроена. Также можно посмотреть как она работает вживую.

Продолжаем смотреть технические приемы создания различных анимаций в интерфейсах. Мы уже познакомились с частицами, масками и изменением форм различных объектов — настал черед рисовать пунктирные линии.

Перед тем, как перейти к статье, сделаю небольшое отступление. Эта серия статей предназначена для разработчиков (в первую очередь начинающих), которые хотят делать красивые вещи, но совершенно запутались в сложных инструментах. Каждый раз мы затрагиваем какой-то один прием использования того или иного инструмента и смотрим, к созданию какиих эффектов его можно применить. Комментарии о том, что “во времена флеша было лучше” или что “нужно анимации рисовать в AfterEffects” безусловно имеют право на существование, но будут вырваны из контекста и совершенно не помогут начинающим в решении их задачи.

Существует такая категория сайтов, которые мы обычно называем «вау-сайтами». Они не предназначены для непосредственного потребления контента, а скорее производят впечатление на посетителя. Эти сайты обычно уникальны в своем дизайне, содержат экспериментальные решения для взаимодействия с пользователем, ломают стереотипы и изобилуют разными анимациями. Особый интерес представляют различные трюки с SVG и анимации, основанные на большом количестве частиц, о которых и пойдет речь в этой статье.



В целом идея воссоздания различных объектов в виде набора частиц существует уже давно. Но из-за того, что практическое применение этой идеи сильно ограничено, а каждая конкретная реализация завязана на конкретный контент, нет единой структурированной базы знаний, в которой можно было бы быстро ознакомиться со всеми приемами. В результате многие разработчики не понимают, что в основе всего лежат очень простые идеи. Их под силу реализовать каждому, кто более-менее знаком с JS.

Введение

Конечной целью математического моделирования в любой области знаний является получение количественных характеристик исследуемого объекта. Некоторые параметры пушки, стрельбу из которой мы моделировали в прошлый раз, были заданы в условии задачи: начальная скорость снаряда, его калибр и материал, из которого он изготовлен. Угол наклона ствола можно отнести к варьируемым параметрам: любое серьезное орудие допускает наводку, в том числе и в вертикальной плоскости.



На выходе мы получили траекторию полета снаряда, что дает нам ориентировочные представления о характеристиках орудия: при заданных параметрах мы получили дальность стрельбы чуть более 2,5 км и высоту подъема снаряда чуть выше 800 метров. Точнее мы сказать не можем, вернее можем, если с карандашиком по сетке определим координаты нужных точек на графике. Но это, как известно, не наш метод. Хорошо бы получить эти данные с точностью, обеспечиваемой используемыми нами инструментами и без ручного труда. Вот об этом мы сегодня и поговорим.

ПИД-регулятор является простейшим регулятором, имеющим эффективные аппаратные аналоговые реализации, и потому применяемый наиболее широко. Для своей работы требует настройки 3х коэффициентов под конкретный объект, позволяющие подобрать процесс регулирования согласно требованиям. Обладая простым физическим смыслом и простой математической записью, применяется широко и часто в регуляторах температуры, регуляторах расхода газа и других системах, где требуется поддерживать некий параметр на заданном уровне, с возможными переходами между разными заданными уровнями. Разумеется, существуют более сложные регуляторы, позволяющие более точно и быстро и с меньшими перерегулированиями выходить на заданные параметры, а так же учитывающие нелинейность или гистерезис регулируемого объекта, однако они обладают большей вычислительной сложностью и сложнее в настройке.

Несмотря на свою простоту как физического смысла, так и математической записи:

при програмной реализаци ПИД регулятора очень часто допускают ошибки, которые встречаются даже в поверенных приборах автоматики.

Причем проверить качество реализации ПИД регулятора крайне легко.

Долгое время меня интересовала тема машинного обучения. Меня удивляло, как машины могут обучаться и прогнозировать безо всякого программирования — поразительно! Я всегда был очарован этим, однако никогда не изучал тему подробно. Время — ресурс скудный, и каждый раз, когда я пытался почитать о машинном обучении, меня заваливало информацией. Освоение всего этого казалось трудным и требовало много времени. Также я убедил себя, что у меня нет необходимых математических знаний даже для того, чтобы начать вникать в машинное обучение.

Но в конце концов я решил подойти к этому иначе. Мало-помалу я буду пытаться воссоздавать в коде разные концепции, начиная с основ и постепенно переходя к более сложным, стараясь охватить как можно больше базовых вещей. В качестве языка я выбрал Go, это один из моих любимых языков, к тому же я не знаком с традиционными для машинного обучения языками вроде R или Python.

Дисклеймер: статья написана из любопытства и интереса, является личным мнением автора и не предназначена для принятия решений о инвестициях. Для этих целей примите личные меры должной осмотрительности, не совершайте глупостей и не вкладывайте денег больше, чем можете себе позволить потерять.

Дисклеймер 2: нет никаких гарантий, что доходы в будущем будут похожи на доходы в прошлом, а предыдущий рост не указывает на будущий. Я понимаю. Я уже говорил, что это из чистого любопытства? Не относитесь к этому как к строгой науке, для этих целей я бы опубликовал научную статью, а не публикацию в блоге с гифами и мемами. Take it easy:)

Однако, в конкретном случае с bitcoin, я (автор оригинального текста, это перевод) считаю, что bitcoin — это «правильные, крепкие» деньги, а фиатные — нет. Поэтому, если вы считаете также и таких людей достаточное количество, это может стать причиной того, что будущие доходы будут похожи на доходы в прошлом.


Это будет всего лишь 5-минутное приключение.

Я делаю простую симуляцию методом Монте-Карло по ежедневным приростам долларовой цены биткойна, чтобы попытаться узнать, какова будет его самая вероятная цена к концу 2018 года. Вы можете найти весь код, используемый мной для этого, на GitHub.

Предупреждение: эта статья и проект имеют исключительно образовательные цели.

Несколько недель назад я прочитал об этом случае Starbucks, где хакеры взламывали ноутбуки в сети WiFi, чтобы майнить на них криптовалюту. И я подумал, что может быть интересно провести атаку иным способом.

Цель этой статьи — объяснить, как провести атаку MITM (человек посередине) для внедрения определённого JavaScript-кода в страницы HTML, чтобы заставить все устройства, подключённые к WiFi, майнить криптовалюту для злоумышленника.

Задача состоит в создании скрипта, который проводит автономную атаку в сети WiFi. Это то, что мы назвали CoffeeMiner, поскольку атаки такого типа можно проводить в кафе.

Наши пользователи пишут друг другу сообщения, не зная усталости.

Это довольно много. Если бы Вы задались целью прочитать все сообщения всех пользователей, это бы заняло больше 150 тысяч лет. При условии, что Вы довольно прокачанный чтец и тратите на каждое сообщение не больше секунды.

При таком объёме данных критически важно, чтобы логика хранения и доступа к ним была построена оптимально. Иначе в один не такой уж и прекрасный момент может выясниться, что скоро всё пойдёт не так.

Для нас этот момент наступил полтора года назад. Как мы к этому пришли и что получилось в итоге — рассказываем по порядку.

При торговле опционами одна из главных задач состоит в определении справедливой цены опциона. На основании нее можно понять какие опционы недооценены рынком, а какие переоценены в данный момент. Исходя из этого и принимаются решения о покупке или продаже конкретного опциона. В данной статье рассматривается опыт создания советника в основе которого лежит Генетический Алгоритм (ГА), позволяющего как раз автоматизировать процесс выбора опционов для продажи и покупки соответственно Советник, в отличие от торговых роботов (или Механических Торговых Систем — МТС), не производит сделок, он лишь дает рекомендации трейдеру, который уже самостоятельно принимает решение совершать сделку или нет.

Для начала — пару слов о генетическом алгоритме:

Подробно описывать генетический алгоритм не имеет смысла, поскольку эта тема хорошо представлена и на данном ресурсе и вообще на просторах Интернета. Остановлюсь только на основных моментах, которые необходимы для понимания концепции генетического советника в целом.

Евгений Сафронов, Senior Developer, DataArt

«Тестирование можно использовать для того, чтобы доказать наличие ошибок в программе, и никогда — для того чтобы доказать их отсутствие!»
Эдсгер Дейкстра

Тестирование — это прикладная, стандартизированная, инженерная практика, которая применима в большинстве отраслей человеческой жизни. Тестирование, как философия, метрика или практика, существует намного дольше, чем программирование. К примеру, мы выковали меч. Чтобы проверить достаточно ли острым он получился, его испытывают. В некоторые эпохи даже на живом человеке, скажем, рабе.

Тестирование — это проверка работоспособности программы, предмета или любой промышленной разработки. Как и в любом деле, здесь есть свои тонкости и своя философия. Она, наверное, ближе тестировщикам, которые на произведенные нами вещи смотрят деструктивно — они с самого начала думают о том, как сломать предложенный разработчиками продукт. Это не очень типично для пользователей, которые более предсказуемы и обычно находят ошибки, случайно пытаясь сделать с нашей программой что-то нетипичное. У разработчиков подход к программам в принципе другой, но мы должны помнить: тестировщики должны ломать то, что мы создали — это их хлеб.

Введение

На финансовом рынке обращается, как правило, несколько типов ценных бумаг: государственные ценные бумаги, муниципальные облигации, корпоративные акции и т.п.

Если у участника рынка есть свободные деньги, то их можно отнести в банк и получать проценты или купить на них ценные бумаги и получать дополнительный доход. Но в какой банк отнести? Какие ценные бумаги купить?

Ценные бумаги с низкими рисками, как правило, малодоходны, а высокодоходные, как правило, более рискованны. Экономическая наука может дать некоторые рекомендации для решения этого вопроса, но для этого необходимо иметь соответствующие программные средства, желательно с простым интерфейсом и бесплатные.

Программные средства для анализа портфелей ценных бумах должны работать с матрицами доходности и решать задачи нелинейного программирования с ограничениями в виде строгих и нестрогих неравенств. Символьное решение на Python некоторых типов задач нелинейного программирования мною уже рассматривалось в публикации [1]. Однако, применить предложенные в указанной публикации методы для анализа портфеля ценных бумаг нельзя из-за ограничений в виде строгих неравенств.

Целью настоящей публикации является разработка методов оптимизации портфелей ценных бумаг с использованием библиотеки scipy.optimize. Пришлось исследовать и применить при программировании такие мало известные возможности указанной библиотеки, как введение дополнительных ограничений в функцию цели [2].