Привет, Хабр! Последнее время все больше и больше достижений в области искусственного интеллекта связано с инструментами глубокого обучения или deep learning. Мы решили разобраться, где же можно научиться необходимым навыкам, чтобы стать специалистом в этой области.

Индикатор кулачкового аналогового компьютера / Wiki

В нашем блоге мы уже рассказывали о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решили вернуться к теме машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов.

Продолжим (1, 2) рассматривать тему машинного обучения. Вашему вниманию вторая часть (первая тут) адаптированной подборки полезных материалов.

Ранее мы говорили о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решилие еще раз (1, 2) взглянуть в сторону темы машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов, обсуждавшихся на Stack Overflow и Stack Exchange.

Сегодня мы бы хотели предложить вниманию читателей подборку зарубежных и отечественных ресурсов для развития и продвижения стартапов на разных стадиях, начиная с бета-тестирования и заканчивая официальным релизом. В список вошли те площадки и сервисы, которые мы отобрали как эффективные и доступные на основании собственного опыта или отзывов пользователей. Каждый пункт сопровождается подробным комментарием о предоставляемых услугах и условиях.

Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.

D3.js — это библиотека JavaScript для управления документами, в основе которых лежат данные. D3 помогает претворить данные в жизнь, используя HTML, SVG и CSS. D3 позволяет привязывать произвольные данные к DOM, и затем применять результаты манипуляций с ними к документу.

Для понимания статьи пригодится знание основ D3, и в ней мы рассмотрим реализацию алгоритмов визуализации графа на основе сил (Force-directed graph drawing algorithms), которая в D3 (version 3) имеет название Force Layout. Это класс алгоритмов визуализации графов, которые вычисляют позицию каждого узла, моделируя силу притяжения между каждой парой связанных узлов, а также отталкивающую силу между узлами.

Перевод поста Стивена Вольфрама "What Is Spacetime, Really?".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации.

Примечание: данный пост Стивена Вольфрама неразрывно связан с теорией клеточных автоматов и других смежных понятий, а также с его книгой A New Kind of Science (Новый вид науки), на которую из этой статьи идёт большое количество ссылок. Пост хорошо иллюстрирует применение программирования в научной сфере, в частности, Стивен показывает (код приводится в книге) множество примеров программирования на языке Wolfram Language в области физики, математики, теории вычислимости, дискретных систем и др.

---

Содержание

Простая теория всего?
Структура данных Вселенной
Пространство как граф
Может быть, нет ничего, кроме пространства
Что есть время?
Формирование сети
Вывод СТО
Вывод ОТО (Общей теории относительности)
Частицы, квантовая механика и прочее
В поисках вселенной
Ок, покажите мне Вселенную
Заниматься физикой или нет — вот в чем вопрос
Что требуется?
Но пришло ли время?

---

Сто лет назад Альберт Эйнштейн опубликовал общую теорию относительности — блестящую, элегантную теорию, которая пережила целый век и открыла единственный успешный путь к описанию пространства-времени (пространственно-временного континуума).

Есть много различных моментов в теории, указывающих, что общая теория относительности — не последняя точка в истории о пространстве-времени. И в самом деле, пускай мне нравится ОТО как абстрактная теория, однако я пришел к мысли, что она, возможно, на целый век увела нас от пути познания истинной природы пространства и времени.

Я размышлял об устройстве пространства и времени немногим более сорока лет. В начале, будучи молодым физиком-теоретиком, я просто принимал эйнштейновскую математическую постановку задачи специальной и общей теории относительности, а так же занимался некоторой работой в квантовой теории поля, космологии и других областях, основываясь на ней.

Но около 35 лет назад, отчасти вдохновленный своим опытом в технических областях, я начал более детально исследовать фундаментальные вопросы теоретической науки, с чего и начался мой длинный путь выхода за рамки традиционных математических уравнений и использования вместо них вычислений и программ как основных моделей в науке. Вскоре после этого мне довелось выяснить, что даже очень простые программы могут демонстрировать очень сложное поведение, а затем, спустя годы, я обнаружил, что системы любого вида могут быть представлены в терминах этих программ.

Воодушевившись этим успехом, я стал размышлять, может ли это иметь отношение к важнейшему из научных вопросов — физической теории всего.

Во-первых, такой подход казался не слишком перспективным — хотя бы потому, что модели, которые я изучал (клеточные автоматы), казалось, работали так, что это полностью противоречило всему тому, что я знал из физики. Но где-то в 88-м году — в то время, когда вышла первая версия Mathematica, я начал понимать, что если бы я изменил свои представления о пространстве и времени, возможно, это к чему то бы меня привело.

Введение

Модели естественных вычислений широко применяются в современной науке. Область их применения очень обширна, они используются для решения задач моделирования, искусственного интеллекта, распознавания образов, управления.

Одним из наиболее распространенных методов естественных вычислений являются генетические алгоритмы. Чтобы лучше разобраться, как эти алгоритмы устроены и как работают, было решно воспроизвести один из таких алгоритмов — генетический. Для того, чтобы применять какой-либо метод для решения конкретных задач этот метод необходимо освоить. Поэтому генетический алгоритм, рассмотренный в данной работе, не решает никакой конкретной задачи. Главными являются одновременно процесс и результат работы по созданию программы по моделированию и визуализации работы генетического алгоритма. Важен полученный программистский опыт.
Программа моделирует поведение популяции самых примитивных живых организмов. Эта программа вряд ли будет иметь какое-либо практическое применение, но она наглядно иллюстрирует принцип работы генетических алгоритмов.

Моделирование работы генетического алгоритма, в котором естественный отбор определяется условиями среды

Моделирование – метод научного познания объективного мира через построение и изучение моделей.

Визуализация – один из наиболее удобных для человека способов представления информации. Человеку удобнее воспринимать информацию, если она представлена графически, а не в виде большого массива ничего не значащих чисел, поэтому важной частью работы является графическое представление алгоритма.

Прежде чем использовать какой-либо метод, его нужно изучить и апробировать сначала на относительно простой задаче возможно несколько раз. Для программиста таким изучением является написание конкретных программ.

Для работы выбран язык программирования C++, так как этот язык является мощным, проверенным временем языком программирования. C++ получил широкое распространение среди программистов. Для визуализации использована открытая графическая библиотека OpenGL.

Семь месяцев назад, сидя за столом на кухне в своей старенькой квартире, расположенной в оживленном районе Тегерана, я повторил то, что уже делал тысячи раз. Открыв ноутбук, я разместил очередную запись в своем блоге. Это была первая запись за последние шесть лет — мое сердце разрывалось.

На прошедшей в этом году конференции Unite Europe мы опубликовали наш план развития. И хотя там много классных вещей, лично мне больше всего нравится редактор для Linux. История портирования редактора под Linux похожа на историю добавления поддержки Linux для среды выполнения в Unity 4.0. По большому счету это делается для души, часть сотрудников Unity периодически работала над этим в течение некоторого времени, во многом этот проект является одним из итогов внутренних хакерских недель (hackweek) среди разработчиков Unity — и я бы сказал, что дело продвигается весьма неплохо. Достаточно скоро мы планируем выпустить экспериментальную сборку, которую вы все сможете попробовать.

Портирование редактора на Linux потребовало немало усилий — намного больше, чем перенос среды выполнения. Частично это обусловлено тем, что именно в редакторе воплощено большинство наших собственных технологий (включая сложную интеграцию со сторонними разработками), частично из-за базы данных ресурсов, частично из-за проблем с чувствительностью к регистру. Наш редактор состоит из:

Мы продолжаем знакомить вас с лучшими статьями по веб-дизайну. Сегодня мы перевели свежую статью на Medium о создании эффективных посадочных страниц. Перевод выполнен «Я люблю ИП».

Лендинги — это посадочные страницы, которые созданы специально для достижения определённых целей конверсии. Иногда в качестве лендинга выступает главная страница (хотя многие считают, что она не может быть настоящим лендингом). Но чаще всего создаются специальные посадочные страницы для определённых маркетинговых кампаний.

Цели конверсии могут включать всё, что угодно, начиная с оформления покупки и заканчивая заказом бесплатной информации. Как только у вас есть конкретная цель и вы понимаете ваш рынок, вы можете создавать, тестировать и оптимизировать лендинги, которые помогут вам лучше всего достигнуть поставленных целей.

Всем привет! Не так давно в одном из комментариев я пообещал написать вводную статью для быстрого знакомства с возможностями Ionic Framework (далее IF). Стараюсь сдерживать свои обещания. Для начала мне хотелось бы выложить список ссылок, которыми часто пользуюсь при разработке с помощью IF:

• Список компонентов интерфейса IF
• API компонентов AngularJS для IF
• Документация по CLI IF
• Обучающие материалы по IF
• Цикл разработки на IF
• Базовый набор иконок

Ни для кого не секрет, что Google повсюду в своих продуктах внедряет так называемый material design. Как и любой другой стиль он имеет сторонников и противников. Не буду касаться этих споров. Если вам нравится данный подход, Google подготовил полную спецификацию и описание особенностей: Material Design.

Для любителей angularjs появилась библиотека с набором директив, реализующих графические компоненты и позволяющих создавать разметку в соответствии с принципами material design. О ней и пойдет рассказ.

Я постараюсь кратко показать некоторые особенности и недостатки, а также покажу небольшое приложение для демонстрации.

Предисловие к FAQ.

Программирование является моим хобби уже давно (правда на других языках и платформах), но до андроида руки дотянулись совсем недавно. Прошло несколько этапов, прежде чем я добрался до написания программ.
Сначала была пара месяцев посвященных Java, на сайте с «Сгибателем».
После, долгие попытки подружится с Eclipse, закончившиеся побегом на Android Studio.
На данный момент выпущено 7 программ и две находятся в разработке.
Данная подборка возникла как попытка структурирования и оптимизации полученной в процессе информации.
Заранее извиняюсь за возможно некорректную терминологию – так как практикую обучение через создание, и в теоретической части есть пробелы.

Надеюсь, что приведенные примеры окажутся полезными.

Дисциплина «Метрология программного обеспечения» входит в учебный план подготовки дипломированных специалистов по направлению 654600 — «Информатика и вычислительная техника» по специальности 220400 — «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». Дисциплина изучает проблемы оценки метрических характеристик качества ПО на этапах от разработки спецификаций до завершения отладки и тестирования программного продукта. В курсе рассматриваются критерии, характеристики и метрики качества ПО; особый упор делается на характеристики корректности, надежности и сложности программ. Изучаются формальные модели и методы оценки как статических, так и динамических характеристик качества ПО, позволяющие на различных стадиях разработки выявлять просчеты и дефекты программного изделия. Рассматриваются инструментальные средства поддержки и автоматизации измерения характеристик ПО.

Далее по тексту будет находится краткий обзор инструментов с помощью которых можно анализировать различные характиристики в приложениях созданных на PHP. Данный материал появился на свет в результате некоторых экспериментов в области непрерывной интеграции, и должен был являться частью статьи про непрерывную интеграцию (спойлерить пока не буду, боюсь сглазить) все в том же РНР, но я решил все-таки выделить его в самостоятельный обзор, так как возможно, в последующих статьях я буду ссылаться на него, а так же надеюсь узнать об аналогичных инструментах еще не попавших мне на глаза. Некоторые инструменты уже были рассмотрены достаточно подробно, но тем не менее полного списка всех доступных еще не было.

О пользе модульного подхода в программировании на любом языке говорилось уже достаточно много, по-этому приведу кратко основные положительные моменты для JS особо не вдаваясь в подробности. Разделение приложения на модули позволяет сделать код:

• значительно более читабельным и прозрачным для понимания
• гораздо более простым в поддержке
• гибким и расширяемым
• пригодным для написания достаточно больших приложений
• легко тестируемым и более простым в отладке

Так же документация модульного кода гораздо более эффективна.

Модульность, наряду с фреймворками, помогает вывести яваскрипт на качественно новый уровень и позволяет ему перейти из ранга вспомогательных и дополнительных в ранг серьезных самостоятельных языков программирования.

Однако, модульный подход на выходе обеспечивает нас множеством файлов, которые совершенно неэффективно вытягивать с сервера на клиент по одиночке из вполне очевидных причин.

Существуют хорошо зарекомендовавшие себя библиотеки способные решить большинство поставленных задач и избежать отрицательных моментов. Одной из наиболее популярных библиотек для написания модульных приложений на яваскрипт является RequireJS. RequireJS хорошо документирована и касаться разработки с ее использованием в этой статье мы не будем. Рассмотрим подробнее как интегрировать RequireJS в Symfony2 с последующей оптимизацией созданных нами модулей. Для подобной цели очень кстати может оказаться HearsayRequireJSBundle, так что, какая проблема, берем бандл инсталлируем через компоузер и все! Возможно у кого-то так и получилось, однако могли возникнуть и некоторые нюансы. Чтобы максимально сгладить процесс знакомства с подобной интеграцией предлагаю прочесть то, что изложено ниже.

Последним временем известность набирает необычный в среде php фреймворк Phalcon, который является расширением языка. Думаю, что многим интересно узнать, каков фреймворк в бою, однако по тем или иным причинам не могут позволить себе использовать его в разработке. В моей компании решились на такую авантюру и я спешу поделиться увиденным и нащупанным. Добро пожаловать под кат.