Задача следующая. Провести совместный просмотр ролика с YouTube в реальном времени несколькими пользователями. Зрители должны получать видео одновременно, с минимальной задержкой.

Содержание

1. Введение в Computer Science
2. Структуры данных и Алгоритмы
3. Системное программирование
4. Распределенные системы
5. Базы данных
6. Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
7. Искусственный интеллект
8. Машинное обучение
9. Веб-разработка и интернет-технологии
10. Concurrency
11. Компьютерные сети
12. Разработка мобильных приложений
13. Математика для программистов
14. Теория информатики и языки программирования
15. Архитектура компьютера
16. Безопасность
17. Компьютерная графика
18. Работа с изображениями и компьютерное зрение
19. Интерфейс Человек-Компьютер
20. Вычислительная биология
21. Прочее

Алгоритмическая торговля — интересная область, которая позволяет ИТ-специалистам применить свои технические знания на фондовом рынке и извлечь из этого ту или иную выгоду. В нашем блоге мы неоднократно рассматривали различные темы, связанные с созданием торговых роботов, но недостаточно внимания уделяли теоретическим вопросам, с которыми сталкиваются начинающие трейдеры.

В нашем сегодняшнем материале — подборка книг, которые помогут лучше подготовиться к началу работы на фондовом рынке и написанию механических торговых систем. Для достижения наибольшей эффективности материала, мы приводим советы экспертов, которые занимаются алгоритмической торговлей на российском и зарубежных фондовых рынках.

Господа! Я рад сообщить, что наконец-то все желающие могут загрузить бесплатный учебник на более чем 1600 страниц, над переводом которого работало более полусотни человек из ведущих университетов, институтов и компаний России, Украины, США и Великобритании. Это был реально народный проект и пример международной кооперации.

Учебник Дэвида Харриса и Сары Харрис «Цифровая схемотехника и архитектура компьютера», второе издание, 2012, сводит вместе миры программного обеспечения и аппаратуры, являясь одновременно введением и в разработку микросхем, и в низкоуровневое программирование для студентов младших курсов. Этот учебник превосходит более ранний вводный учебник «Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем» от Дэвида Паттерсона и Джона Хеннесси, причем соавтор предыдущего учебника Дэвид Паттерсон сам рекомендовал учебник от Харрисов как более продвинутый. Следуя новому учебнику, студенты строят реализацию подмножества архитектуры MIPS, используя платы с ПЛИС / FPGA, после чего сравнивают эту реализацию с индустриальными микроконтроллерами Microchip PIC32. Таким образом вводится вместе схемотехника, языки описания аппаратуры Verilog и VHDL, архитектура компьютера, микроархитектура (организация процессорного конвейера) и программирование на ассемблере — в общем все, что находится между физикой и высокоуровневым программированием.

Как загрузить? К сожалению, не одним кликом. Сначало надо зарегистрироваться в пользовательском коммьюнити Imagination Technologies, потом зарегистрироваться в образовательных программах на том же сайте, после чего наконец скачать:

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).

Сегодня мы начинаем публиковать серию постов о машинном обучении и его месте в Яндексе, а также инструментах, которые избавили разработчиков поисковой системы от рутинных действий и помогли сфокусироваться на главном — изобретении новых подходов к улучшению поиска. Основное внимание мы уделим применению этих средств для улучшения формулы релевантности, и более широко — для качества ранжирования.

Мы продолжаем знакомить вас с переводами статей Chris Bailey, где он делится советами, которые извлек во время проекта «a Year of Productivity». Ранее мы публиковали статьи этого автора, они доступны в нашем блоге в разделе «личная продуктивность».

Итак, даем слово Крису!

Аннотация

Раз, два, три, четыре, пять. Будем в прятки мы играть. В статье рассказывается про алгоритм разметки (или подсчета) объектов на бинарном изображении и о том, как без дополнительного прохода вычисляются (в еще неопубликованной части 2) геометрические характеристики этих объектов. Алгоритмы подобного типа часто используются при распознавании образов на бинарном препарате и показывают свою вычислительную эффективность.
В завершении статьи, читателям предлагается интересная задачка, грамотное решение которой существует и необходимо, при практической реализации алгоритма. Приводится исходный код, но в отличии от предыдущих моих постов, он выполнен не на языке MatLab а в абсолютно свободной, не менее мощной среде SciLab.

Очень многие из нас верят в существование волшебной субстанции под названием «призвание». «Если бы я только мог найти свое призвание», — с горечью говорим мы. «Я был бы счастлив, если бы нашел свое призвание...»

Что сказать? Призвание — реальность, причем, невероятно могущественная. Но почти все, что люди знают о его поиске, в корне неверно. Именно об этом ведет речь в своей последней статье Оливер Эмбертон. Продолжаем размышлять над личной эффективностью!

Итак, что же замедляет разработку программного обеспечения?

Задумайтесь об этом вопросе на секунду. Как так выходит, что чем дольше Вы что-либо разрабатываете, тем сложнее и неприятнее добавлять в Ваше приложение новые фичи, попиливать архитектуру?

И почему раньше задачи решались так просто, а теперь выглядят запутанными и сложнореализуемыми?

Казалось бы, положение должно улучшаться, ведь Вы уже давно в проекте, разве нет? Почему всё происходит наоборот?

Недавно я разработал одно простое устройство. Пришлось решать вопрос, как изготовить пробную партию в 50 плат. Думаю, этот опыт будет полезен всем DIY энтузиастам, кто уже думает о том, что делать дальше после того, как девайс готов.

Замечу, что настоящая заметка — это не маркетинговое исследование или что-то подобное, претендующее на объективное освещение вопроса. Это исключительно один частный личный опыт.

Совсем недавно были объявлены Нобелевские лауреаты 2014 года. Премию по физиологии или медицине разделили американец Джон О`Киф и супруги норвежцы Эдвард Мозер и Мэй-Бритт Мозер. Исследования, которые получили столь высокую оценку, касались небольшого участка мозга, называемого гиппокампом. Это название происходит от греческого ἱππόκαμπος — морской конек, именно на на него чем-то отдаленно похож этот удивительный орган.

Введение

Из всех наслаждений, отпущенных человеку в жизни,
самое изысканное — шевелить мозгами.
(Борис Акунин)

Известно, что при работе за компьютером мозг программиста затрачивает больше энергии, чем мозг других людей. Программист, как работник умственного труда, должен следить за своим питанием и здоровьем, чтобы поддерживать свой мозг в состоянии высокой работоспособности. К тому же, программист должен быть в отличной интеллектуальной форме, развивать в себе высокую творческую активность и задумываться о предотвращении возрастных ухудшений памяти.

В ранней юности, когда, погружаясь глубоко в проект, я часто забывал о еде и бывало, что моей единственной пищей за день был батон с кефиром. Теперь с годами я понимаю, как тогда травмировал мозг, не давая ему нужные для работы вещества и энергию.

В данной публикации мы рассмотрим, как правильно питаться для жизнеобеспечения мозга и как его разогнать ноотропами (в случае аврала необходимости).

В одном из проектов компании Itseez, связанных с компьютерным зрением, мы используем Raspberry Pi для обработки видео потока с веб-камеры, и недавно столкнулись с проблемой записи видео на флеш-карту. Трудность состояла в том, что ресурсы ЦП съедались другими более важными задачами, однако сохранять видео все же было нужно. Причем предпочтений, каким кодеком сжимать и какой формат использовать, не было, лишь бы это никак не сказывалось на fps (количестве кадров в секунду). Перепробовав большое число программных кодеков от RAW до H.264 (использовалась обертка OpenCV над FFmpeg), пришли к выводу, что ничего из этого не выйдет, т.к. при высокой нагрузке fps проседал с 20 до 5 кадров в секунду, при том что картинка – черно-белая с разрешением 320x240. Немного погуглив, выяснили, что в процессоре Raspberry Pi есть аппаратный кодер с поддержкой стандарта H.264 (насколько мне известно, лицензия приобретена только для него). Плюсом ко всему было то, что взаимодействие с кодером реализовано по стандарту OpenMAX, поэтому было решено взяться за написание кода с использованием OpenMAX, и посмотреть, что из этого получится. Получилось, кстати, очень даже недурно!

Статью с обзором ситуации с микроэлектроникой в России я закончил утверждением, что сейчас в России есть технические возможности для создания любых военных микросхем (если не считаться с ценой). Однако и в комментариях к той статье, и во многих других — всех больше волновал вопрос отсутствия (на уровне погрешности измерений) производства чисто-коммерческих (гражданских) высокотехнологичных продуктов. Этот вопрос волновал и меня, потому я постоянно мучил вопросами всех, кто так или иначе связан с высокими технологиями и бизнесом в России.

Ответ на него важен, если вы сами хотите создать конкурентный высокотехнологичный продукт — чтобы не потратить лучшие годы жизни в изначально неравных условиях.

Под катом попробуем разобраться чем отличаются «высокотехнологичные» компании от «низкотехнологичных», что нужно, чтобы высокотехнологичные компании могли рождаться и выживать, почему с софтом у нас лучше, чем с хардом, с чего начиналась кремниевая долина в США и можно ли её «скопировать», почему Китай всех рвет, а также — окинем взором все, что происходит в Сколково, Роснано, фонде перспективных исследований и приведут ли они к расцвету российских инноваций. Безусловно, я где-то могу ошибаться — буду рад дополнениям в комментариях.

Сразу нужно отметить, что в связи с многогранностью проблемы объем статьи получился довольно большой, так что можно начать читать с резюме в конце, и затем прочитать лишь те разделы, которые вызовут интерес. Сразу хочу предупредить — повествование «нелинейное», соседние заголовки могут описывать разные аспекты проблемы и быть друг с другом практически не связанными.

От переводчика: это перевод статьи Кристиана Глобмайера The Ten Rules of a Zen Programmer. Статья мне понравилась, решил сделать перевод, после окончания перевода загуглил название, нашел вариант перевода: 10 принципов дзен программиста. Отличается от моего, поэтому решил свой вариант перевода все-таки запостить.

Для некоторых пунктов так и не смог найти перевода, который бы меня устроил, поэтому в скобочках оставляю оригинальное название.

Одним дождливым утром я сидел за своим столом и думал об эффективной работе. До того, как я начал работать фрилансером, у меня бывало, что я работал много, но никогда не был доволен результатом. Я начал практиковать Дзен в 2006 году. То, что мне пришло в голову через довольно большое время — старые мастера Дзен уже знали сотни лет назад, как сегодняшние программисты должны работать. Хотя я не люблю посты «как быть лучшим программистом», я хочу рассказать о некоторых моих мыслях с того времени. Этот пост будет служить мне напоминанием, но если у вас есть идеи, не стесняйтесь оставлять комментарии.

Открытые вакансии на должность разработчика в Яндексе есть всегда. Компания развивается, и хороших программистов не хватает постоянно. И претендентов на эти должности тоже хоть отбавляй. Главная сложность – отобрать действительно подходящих кандидатов. И в этом плане Яндекс мало чем отличается от большинства крупных IT-компаний. Так что базовые принципы, описываемые в этой статье, могут быть применимы не только к Яндексу.

Однако стоит оговориться, что статья все же про подбор разработчиков. Т.е. собственно тех восьмидесяти процентов сотрудников, на которых держится массовая разработка. Часто мы нанимаем людей на специальные вакансии: например, разработчиков систем компьютерного зрения, лингвистов, экспертов по машинному обучению. В этом случае формат собеседования может заметно отличаться.

^{57% деталей для изготовления RepRap можно напечатать на таком же принтере}

Многие не могут придумать, что конкретно они будут печатать на 3D-принтере в случае его покупки. Но уже после покупки у людей обычно такого вопроса не возникает, работа для принтера находится сама собой: это различные ручки, зажимы, игрушки, подставочки, корпусы, вазочки, колечки, ремешки, другие детали. Достаточно зайти на сайт MakeXYZ или Thingiverse, чтобы расширить кругозор.

По расчётам экономистов из Мичиганского технологического университета, домашний 3D-принтер обеспечивает возврат инвестиций от 40% до 200% и экономит домашнему хозяйству от $300 до $2000 в год.