Сегодня мы публикуем восьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
3. Морфологическая обработка изображений;
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов;
7. Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.

Пост о том, чему я научился в процессе работы над приложением. Оглядываясь назад, задаю странный вопрос: в итоге кто кого создавал? Вроде бы я делал приложение, но и оно многое изменило во мне.

Мое приложение — это решение моей личной проблемы. Работая над ним невозможно было бы оставаться в стороне. Продукт рос и менялся, становился лучше — а вместе с ним и я.

Итак,
Часть 1 — открытия в области управления временем и проектом.
Часть 2 — полезные сервисы и ресурсы, пригодившиеся в процессе разработки и релиза.

Сегодня мы публикуем седьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
3. Морфологическая обработка изображений;
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.

Привет, я работаю в компании, которая доставляет товары из США. Для большинства моих друзей, их друзей, знакомых и случайных собеседников я выступаю в роли эксперта, который может ответить на любой вопрос, связанный с доставкой. Порой вопросы бывают неожиданными, например, такие: как доставить охотничье ружье/живую китаянку/классический американский дом. К счастью, такие случаи — большая редкость.

Большинство людей интересуют куда более простые вещи, о них-то я и хочу рассказать. Внутри поста я коснусь трех самых популярных тем:

1. Что делать, если электроника не сертифицирована?
2. Как получить компенсацию, если посылка утеряна или повреждена?
3. Какие товары запрещены?

Также я попробую ответить на все ваши вопросы, связанные с этой темой.

    Относительно не так давно появилась замечательная библиотека Espresso для тестирования UI Android приложений. Её преимущества над аналогами обозревались не один раз. Если вкратце, то они заключаются в том, что это разработка Google для собственной ОС (ранее они сами использовали Robotium), а так же в лаконичности синтаксиса и скорости работы. Итак, мы решили идти в ногу со временем и использовать Espresso. Но нам мало тех плюсов, что уже есть, мы хотим BDD (http://en.wikipedia.org/wiki/Behavior-driven_development), мы хотим скриншотов и отчетов в json и html, мы хотим запускать это все на CI, в конце концов! Но обо всем по порядку. Я расскажу как подружить Cucumber (http://habrahabr.ru/post/62958/) и Espresso (http://habrahabr.ru/post/212425/) на небольшом примере. Всех, кто устал от Appium, кто хочет уйти от Robotium и тех, кому небезразлично тестирование Android, прошу под кат.

Принято считать, что две базовые операции «машинного обучения» — это регрессия и классификация. Регрессия — это не только инструмент для выявления параметров зависимости y(x) между рядами данных x и y (чему я уже посвятил несколько статей), но и частный случай техники их сглаживания. В этом примере мы пойдем чуть дальше и рассмотрим, как можно проводить сглаживание, когда вид зависимости y(x) заранее неизвестен, а также, как можно отфильтровать данные, которые контролируются разными эффектами с существенно разными временными характеристиками.

Один из самых популярных алгоритмов сглаживания, применяемый, в частности, в биржевой торговле — это скользящее усреднение (включаю его в цикл статей по машинному обучению с некоторой натяжкой). Рассмотрим скользящее усреднение на примере колебаний курса доллара на протяжении нескольких последних недель (опять-таки в качестве инструмента исследования используя Mathcad). Сами расчеты лежат здесь.

Месяц назад кто-то нашёл у меня на гитхабе незаконченный проект и выложил ссылку на него на Designer News. Внезапно я увидел, что на сайте проекта постоянно сидит по 50 человек, и мне даже пришлось срочно сбежать с работы чтоб экстренно выпилить хотя бы самые адовые баги. Этим проектом был интенс, UX-компонент заменяющий полосу прокрутки (скроллбар) на специальный индикатор, который подсвечивает прокручиваемую область текстурой. Выглядит это примерно так:


_{на сайте проекта можно поскроллить самостоятельно}

Сообщества UX-экспертов и программистов отреагировали очень возбуждённо:

Не могу понять, почему мне это не нравится… _{— GrumpyUX Man @ layervault}

Святые какашки, эта штука бесит _{— Thecoss @ reddit}

Да я себе скорее установлю ПЕРДЯЩИЙ СКРОЛЛ http://theonion.github.io/fartscroll.js/ в качестве дефолтного, чем КОГДА-ЛИБО заменю мою полосу прокрутки на это. _{— Kyle Donmoyer @ layervault}

Спасибо, не надо. Никогда не мог понять это желание поменять стандартные элементы интерфейса. Полоса прокрутки — это одна из тех вещей, которая просто работает. Она не мешается и легко даёт понять, насколько много контента. _{— madk @ reddit}

Шта? _{— magenta_placenta @ reddit}

…
Я не очень понял, что за проблему оно решает _{— jineshshah36 @ reddit}

(кто-то даже создал сабреддит Real Bad UX чтоб разместить там ссылку на этот проект)

Вместе с UX-экспертами, возбудился и я. Бесполезные проекты обычно никому не интересны, у меня есть пара таких. Но сейчас было очень непохоже — этот получился очень спорным, и такой движухи я ещё не видел. В течение следующих недель я попытался учесть основные комментарии и либо исправить что-то в самой библиотеке, либо добавить пояснения на сайте проекта. И одновременно выкладывал его на остальных ресурсах — градус фидбэка вроде бы стал смягчаться.

Здесь я хочу рассказать, какие области применения у интенса, и попробую объяснить, как я себе представляю «жизнь после скроллбара». А также предлагаю читателям покритиковать этот проект, обсудить скроллинг вообще, UX вцелом, и целесообразность замены традиционных элементов в частности.

А гугловцы молодцы! Так дешево и эффективно популяризировать виртуальную реальность еще суметь надо.
Причем демонстрирует довольно-таки эффективно.
Но на многих эти картонные очки действуют еще и провокационно. И мы с Матвеем (сын 4,5 лет) в их числе.
Увидев сей дивайс, мы почти хором сказали: «Да мы круче сделаем!»

В оригинале смущали несколько моментов:

• Хлипкость и недолговечность конструкции. Картон имеет свойство мяться, трепаться по краям и пачкаться.
• Линзы. Небольшой диаметр 25 мм. Очень заметные искажения по краям картинки и мощные хроматические аберрации там же.
• Отсутствие «портупеи» для черепа.

Самое главное в устройстве конечно же линзы. Это первое о чем мы задумались.

Совсем недавно Google предоставила мобильным разработчикам Android новую технологию сетевого обмена данными — Nearby. Мне она стала сразу интересна, так как позволяет устанавливать локальное соединение между Android устройствами без особых заморочек! Нет нужды заставлять пользователя вводить IP адрес и порт, он просто инициирует соединение, а клиенты к нему просто подключаются. На странице описывающей технологию указаны следующие варианты использования:
— многопользовательские игры на индивидуальных экранах – игроки играют в сетевые игры каждый со своего устройства, которые объединены в сеть (классика жанра);
— многопользовательские игры на общем экране – в данном случае в качестве сервера может выступать GoogleTV, на нём будет происходить основной игровой процесс, а все подключившиеся будут использовать свой телефон/планшет в качестве игрового контроллера (как на фото!);
— и конечно для любого обмена данными между различными Android устройствами.

Сегодня мы предлагаем вашему вниманию очередную публикацию в рамках постоянной рубрики «Лекции Техносферы». В этот раз вы можете изучить материалы по курсу «Методы использования СУБД в интернет-приложениях». Цель курса — изучение топологии, многообразия и основных принципов функционирования систем хранения данных, а также алгоритмов, заложенных в основу как централизованных, так и распределённых систем, демонстрация фундаментальных компромиссов присущих тем или иным решениям. Преподаватели курса: Константин Осипов kostja, Евгений Блих bigbes, Роман Цисык.

Сегодня мы публикуем пятую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба. Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео».
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений.
3. Морфологическая обработка изображений.
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки.

Под катом вы найдете план этой лекции, слайды и подробную расшифровку.

Введение

Первое, что я хочу сказать: статья не претендует на сильно глубокий уровень, скорее я хочу рассказать о том, что производительность это не только «быстрее с NDK на С++» и «экономьте память, а то сборка мусора будет часто запускаться», а это целый комплекс мер, потому что проблемы с производительностью возникают не когда одна функция медленно работает, а в комплексе.
Не было ли у вас ощущения, что приложение тормозит, а вы уже не знаете что делать — и память вроде не жрет, и профайлером уже посмотрели, а решения все нет. Если да, то эти заметки для вас.
Понятия и термины я переводить не буду, так как я думаю что почти все разработчики их не переводят.

На облачных VPS от Infobox можно развернуть сайт без необходимости ручной установки Linux, Apache, MySQL и PHP и без использования панелей управления сайтом благодаря использованию шаблона Ubuntu LAMP.

Можно использовать все возможности облака без необходимости длительной настройки ОС и установки ПО для хостинга сайта. Если вы используете классические VPS – мы сделали шаблон доступным и в этом сервисе.

Внутри шаблона Ubuntu 14.04 lamp предустановлено и настроено следующее ПО:

• NGINX 1.4 (в качестве реверс-прокси)
• Apache 2.4
• PHP 5.5
• MySQL 5.5
• ProFTPD 1.3
• PHPMyAdmin 4.0

Можно сразу развернуть сайт, пользоваться FTP и PHPMyAdmin без дополнительных настроек.



В этой статье мы рассмотрим этот шаблон подробнее и покажем, как просто можно перенести сайт на облачные VPS от Infobox.

Мы продолжаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций. Уже были опубликованы:

• Введение в курс «Анализ изображений и видео».
• Основы пространственной и частотной обработки изображений.
• Морфологическая обработка изображений.

Под катом вы найдете план этой лекции, слайды и подробную расшифровку.

Прочитав пост на хабре о новых виджетах «RecyclerView и CardView. Новые виджеты в Android L», решил попробовать использовать. В сети много примеров, где CardView встраивается в RecyclerView. Интересовало наоборот встроить RecyclerView в CardView. Чтобы еще эта конструкция была фрагментом.

Пятая версия Android была выпущена почти полгода назад. Несмотря на это, большинство приложений в маркете до сих пор упорствуют в стиле Holo. То ли новый Material-стиль пока не по зубам среднему разработчику, то ли Android L еще не успел прочно войти в обыденность.

Как бы там ни было, новая парадигма дизайна активно пропагандируется «корпорацией добра», да и выглядит достаточно неплохо, несмотря на некоторую непоследовательность. И все больше появляется добрых волшебников, помогающих нам, простым разработчикам, оставаться «в струе» изменчивого мира мобильного UI.

Если вы, как я недавно, твердо решили обернуть своё, давно не обновлявшееся, приложение в новую «шкурку», этот обзор инструментов и библиотек может сэкономить вам N часов времени.

Для синхронизации данных в приложениях не подходят обычные «файловые» облачные хранилища. Слишком много проблем с консистентностью данных приходится решать самим авторам приложений. Поэтому сегодня мы открываем всем желающим технологию DataSync API, которую команда Яндекс.Диска разрабатывала для собственных сервисов Яндекса. Она позволяет синхронизировать структурированные данные между облачным хранилищем и устройствами. API использует логин Яндекса, который есть почти у каждого пользователя интернета в России и у многих в других странах. DataSync мультиплатформенный и не завязан только на Android или iOS.



Мы правда очень рады, ведь еще три года назад, когда запускался Яндекс.Диск, хотели синхронизировать не только файлы между компьютерами, а вообще любые данные между всеми устройствами человека. Наша цифровая жизнь – это не только файлы, но еще и точки на картах, маршруты, закладки в браузере, список рекордов в компьютерной игре и много другое.

Уже более двух лет Яндекс.Браузер работает на технологиях синхронизации Я.Диска. В ближайшем будущем другие крупные сервисы Яндекса начнут объединять свои платформы на DataSync. Под катом — больше подробностей о том, как он устроен, зачем нужен, и примеры, на которых можно посмотреть и попробовать, как всё работает.

Ситуация, с которой наверное сталкивались многие обладатели полиса ДМС с оплатой стоматологии, когда страховая отказывается оплачивать лечение зуба. Стоматолог отправляет с обострением домой — «записывайтесь на прием», не говоря ни слова про то что следующий прием и лечение будут не по страховке.



В заметке расскажу как удалось сделать КТ челюсти с записью на диск, что такое формат данных DICOM и с помощью каких open source программ с ним можно работать. А также как и где мне удалось найти стоматологическую помощь.

Как-то раз передо мной встала задача добавить экспорт в календарь к уже написанному экспорту обычных текстовых данных через ShareActionProvider кнопку. Сходу нашлись несколько вариантов, каждый из которых мне по каким-либо причинам не подходил.

В этой публикации хотел бы поделиться опытом подбора контент-провайдера при поиске изображений и описать базовый интерфейс взаимодействия с одним из них на примере сервиса Flickr.

Так получилось, что при реализации одного из моих проектов понадобился поиск изображений по определенным ключевым словам. Поиск должен был быть реализован исходя из двух простых требований:

• быть бесплатным;
• быть хорошо фильтрованным, чтобы не нарваться на проблемы с Apple (такая же задача стояла и для версии приложения под iOS).

Я долго серфил интернеты в поисках подходящего контент-провайдера, предоставляющего JSON API. В итоге были отобраны 3 основных кандидата: Google Search, Flickr и Bing Image Search. Был еще один вариант подключения к старым бесплатным API от Google, которые уже лет 5 как в статусе deprecated, но все еще работают. Но этот вариант, увы, не подходил.