Программист
Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.
Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.
Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.
В первой части Терминатора Рис Кайл рассказывает о том, как круто роботы научились маскироваться под людей. Что сейчас у них настоящие кожа и волосы, они потеют и т. п. Про предыдущие же модели он говорил, что их легко было отличить по резиновой коже. 
Nuklear — это библиотека для создания immediate mode пользовательских интерфейсов. Библиотека не имеет никаких зависимостей (только C89! только хардкор!), но и не умеет создавать окна операционной системы или выполнять реальный рендеринг. Nuklear — встраиваемая библиотека, которая предоставляет удобные интерфейсы для отрисовки средствами реализованного приложения. Есть примеры на WinAPI, X11, SDL, Allegro, GLFW, OpenGL, DirectX. Родителем концепции была библиотека ImGUI.
Чем прекрасна именно Nuklear? Она имеет небольшой размер (порядка 15 тысяч строк кода), полностью содержится в одном заголовочном файле, создавалась с упором на портативность и простоту использования. Лицензия Public Domain.
В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно достаточно легко строить интерактивные графики в Jupyter Notebook'e с помощью библиотеки plotly. Более того, для их построения не нужно поднимать свой сервер и писать код на javascript. Еще один большой плюс предлагаемого подхода — визуализации будут работать и в NBViewer'e, т.е. можно будет легко поделиться своими результатами с коллегами. Вот, например, мой код для этой заметки.
Для примеров я взяла скаченные в апреле данные о фильмах (год выпуска, оценки на КиноПоиске и IMDb, жанры и т.д.). Я выгрузила данные по всем фильмам, у которых было хотя бы 100 оценок — всего 36417 фильмов. Про то, как скачать и распарсить данные КиноПоиска, я рассказывала в предыдущем посте.
function MyClass(){
this.foo = function(argument1, argument2){
var addedArgs = parseInt(argument1)+parseInt(argument2);
return addedArgs;
}
var anonymousInnerFunction = function(){
// do stuff here!
}
}function MyClass(){this.foo=function(c,b){var d=parseInt(c)+parseInt(b);return d};var a=function(){}};var _0xd799=["\x66\x6F\x6F"];function MyClass(){this[_0xd799[0]]=function (_0xefcax2,_0xefcax3){var _0xefcax4=parseInt(_0xefcax2)+parseInt(_0xefcax3);return _0xefcax4;} ;var _0xefcax5=function (){} ;} ;eval(function(p,a,c,k,e,d){e=function(c){return c};if(!''.replace(/^/,String)){while(c--){d[c]=k[c]||c}k=[function(e){return d[e]}];e=function(){return'\\w+'};c=1};while(c--){if(k[c]){p=p.replace(new RegExp('\\b'+e(c)+'\\b','g'),k[c])}}return p}('4 0="3 5!";9 2(1){6(1+"\\7"+0)}2("8");',10,10,'a|msg|MsgBox|Hello|var|World|alert|n|OK|function'.split('|'),0,{}))
Git — штука не то чтобы особо сложная, но гибкая. Иногда эта гибкость приводит к забавным последствиям. К примеру, посмотрите на этот коммит на GitHub. Он выглядит как нормальный коммит, но если вы клонируете себе данный репозиторий, то такого коммита в нем не найдете. Потому что это потерянный коммит, более известный как git loose object или же orphaned commit. Под катом — немного про внутренности Git, откуда такое берется и что делать, если оно вам встретилось.
Существует достаточно много цифровых сертификатов, каждый из которых служит для своих целей. Самые распространенный тип сертификатов это естественно SSL сертификаты, которые также имеют несколько подвидов. Также существуют Code Signing сертификаты, Website Anti Malware Scanner сертификаты и Unified Communications сертификаты.