• Если вы планируете или уже получаете оплату в валюте, вам в любом случае предстоит валютный контроль. Мы не знаем, какая часть предпринимателей отказывается от работы с иностранными клиентами или работает по-черному, лишь бы не связываться с валютным контролем. Но кажется, что его не любят многие. Мы подготовили инструкцию, которая поможет вам разобраться с валютным контролем. Мы не будем рассказывать обо всех трудностях - проговорим только те, которые чаще встречаются в сфере IT.
    Подробная инструкция – под катом.
  • За счет чего Tarantool такой оптимальный

      Денис Аникин

      Аникин Денис ( danikin, Mail.Ru)


      Доклад будет посвящен Tarantool. Я всегда рассказывал про use case, про что-то такое, что видит пользователь. Сегодня буду больше рассказывать про внутренности.

      Когда я первый раз увидел Tarantool, когда я узнал его бенчмарки, какая у него производительность, то мне это не то, чтобы показалось подозрительным, потому что все-таки я уже до этого программировал больше чем 10 лет и примерно понимал, что можно выжать из железа при оптимальном программировании, при оптимальном коде. Но все равно мне это показалось подозрительным — как так получается, что он такой быстрый? Т.е., условно, если все базы данных могут работать со скоростью в лучшем случае в десятки тысяч запросов в секунду, а Tarantool — до сотен тысяч и вплоть до миллиона.

      Поэтому, прежде чем начать применять его в продакшне, в Почте mail.ru и в Облаке, я все очень внимательно изучил и выяснил, как Tarantool устроен внутри, и что его делает таким оптимальным. И я подозреваю, что, наверное, у других пользователей Tarantool тоже есть такое же подозрение — что-то он какой-то слишком быстрый, и как-то это подозрительно…
      Читать дальше →
    • Топливо для ИИ: подборка открытых датасетов для машинного обучения


        Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье


        Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.


        Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.


        Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

        Читать дальше →
      • Поиск лучшего места в мире для ветряка

          История о том, как NASA, ESA, Датский Технологический Университет, нейронные сети, деревья решений и прочие хорошие люди помогли найти мне лучший бесплатный гектар на Дальнем Востоке, а также в Африке, Южной Америке и других “так себе” местах.


          Читать дальше →
        • Электронная демократия или как собрать и обработать данные по голосованию (и явке) за реновацию в Москве

          Стоило голосованию за вход или выход из программы реновации завершиться — и с сайта мэра Москвы почему-то пропали данные о явке по каждому конкретному дому, остались только голоса за и против в целом. В новостях, конечно, пишут некие цифры, но ведь хочется посмотреть их самому, поиграться со статистикой, построить графики, не правда ли?

          Да и после заявлений типа:
          Что касается популярности этих сервисов, то центры госуслуг «Мои документы» привлекли чуть больше половины всех проголосовавших, незначительно уступив порталу «Активный гражданин»
          как-то возникают лёгкие сомнения. Так что — приступим к сбору информации! А потом будем её анализировать. Для этого нам понадобится какой-нибудь язык (скажем, питон), какая-нибудь бд (скажем, sqlite) и какой-нибудь веб-скраппер, благо для питона их множество. Сразу говорю, в конце дам ссылку на получившуюся базу данных, можно сделать с ней что угодно.
          Читать дальше →
        • Создание шейдеров

          • Перевод
          Освоить создание графических шейдеров — это значит взять под свой контроль всю мощь видепроцессора с его тысячами параллельно работающих ядер. При таком способе программирования требуется другой образ мышления, но раскрытие его потенциала стоит потраченных усилий.

          Практически в любой современной графической симуляции используется код, написанный для видеопроцессора: от реалистичных эффектов освещения в высокотехнологичных AAA-играх до двухмерных эффектов постпроцессинга и симуляции жидкостей.


          Сцена из Minecraft, до и после добавления нескольких шейдеров.

          Задача этого туториала


          Иногда программирование шейдеров представляется загадочной чёрной магией и его часто понимают неправильно. Существует множество примеров кода, демонстрирующих создание невероятных эффектов, но в которых практически нет объяснений. В своём руководстве я хочу восполнить этот пробел. Я сосредоточусь в основном на базовых принципах создания и понимания кода шейдеров, чтобы вы смогли с лёгкостью настраивать, сочетать или писать свои собственные шейдеры с нуля!
          Читать дальше →
        • Классификация текста с помощью нейронной сети на Java

          • Tutorial
          – Наша Лена уходит в декрет, – сообщил начальник, – поэтому нам надо искать замену на время ее отсутствия. Часть задач мы распределим, а вот как быть с задачей перенаправления обращений пользователей?

          Лена – это наш сотрудник технической поддержки. Одна из ее обязанностей – распределение поступающих на электронную почту обращений между специалистами. Она анализирует обращение и определяет ряд характеристик. Например, «Тип обращения»: ошибка системы, пользователю просто нужна консультация, пользователь хочет какую-то новую функциональность. Определяет «Функциональный модуль системы»: модуль бухгалтерии, модуль паспортизации оборудования и т.д. Проставив все эти характеристики, она перенаправляет обращение соответствующему специалисту.

          – Давай я напишу программу, которая это будет делать автоматически! – ответил я.

          На этом увлекательный роман заканчиваем и переходим к технической части.

          Читать дальше →
        • Миллион WebSocket и Go

            image


            Привет всем! Меня зовут Сергей Камардин, я программист команды Почты Mail.Ru.


            Это статья о том, как мы разработали высоконагруженный WebSocket-сервер на Go.


            Если тема WebSocket вам близка, но Go — не совсем, надеюсь, статья все равно покажется вам интересной с точки зрения идей и приемов оптимизации.

            Читать дальше →
          • Автоэнкодеры в Keras, Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)

            • Tutorial

            Содержание



            В прошлой части мы уже обсуждали, что такое скрытые переменные, взглянули на их распределение, а также поняли, что из распределения скрытых переменных в обычных автоэнкодерах сложно генерировать новые объекты. Для того чтобы можно было генерировать новые объекты, пространство скрытых переменных (latent variables) должно быть предсказуемым.

            Вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoders) — это автоэнкодеры, которые учатся отображать объекты в заданное скрытое пространство и, соответственно, сэмплить из него. Поэтому вариационные автоэнкодеры относят также к семейству генеративных моделей.


            Читать дальше →
          • Чек-лист по выживанию сайта



              В последнее время я как-то подозрительно часто наблюдаю примитивнейшие однотипные и довольно легко решаемые проблемы на самых разных web-проектах. Разные базы, разные языки, разные сферы деятельности и схемы монетизации. Всех их объединяет одно — лозунг «бизнес не дает переписать». Продолжающийся или только-только оконченный этап рапид-разработки растущего и агрессивно отжимающего у конкурентов долю рынка проекта родил огромную кучу т.н. «говнокода». Сомнительные архитектурные решения либо уже приносят кучу проблем, либо обещают их в будущем, но работают. Поток новых требований не дает времени навести порядок даже в инфраструктуре, не говоря уже о коде. Если вам такая ситуация знакома — добро пожаловать под кат поностальгировать, поучиться чему-то новому и/или поучить нас. Кому поржать, а кому и поплакать.

              «Это все только для хайлода» — скажет вдумчивый и прозорливый читатель. Плох тот веб-проект, который не мечтает стать популярным хайлодом.

              Читать дальше →