Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс сделан неплохо, звучащие по-разному имена определяются на разные факультеты, причем схожие английские и русские имена и фамилии распределяются схожим образом. Не знаю, зависит ли распределение только от имен и фамилий, и учитывается ли как-то количество друзей или другие факторы, но этот конкурс подсказал идею этой статьи: попробовать с нуля обучить классификатор, который позволит распределять пользователей на различные факультеты.
Разработчик в РТК ИТ
Как использовать корутины в проде и спокойно спать по ночам
Доклад Владимира Иванова на AppsConf как раз о том, что не так страшен чёрт и что можно прямо сегодня применять корутины:
- почему корутины, а не RxJava;
- какие страхи мешают разработчикам;
- как сделать кэш применяя корутины;
- как правильно обрабатывать ошибки.
О спикере: Владимир Иванов (dzigoro) — ведущий Android-разработчик в компании EPAM с 7-летним опытом, увлекается Solution Architecture, React Native и разработкой под iOS, а еще имеет сертификат Google Cloud Architect.
Первокурснику: Вуз.Инструкция 1.0
То же самое, но про инженеров — ниже. 1:1, пацаны
Делаем проект по машинному обучению на Python. Часть 1
Перевод A Complete Machine Learning Project Walk-Through in Python: Part One.
Когда читаешь книгу или слушаешь учебный курс про анализ данных, нередко возникает чувство, что перед тобой какие-то отдельные части картины, которые никак не складываются воедино. Вас может пугать перспектива сделать следующий шаг и целиком решить какую-то задачу с помощью машинного обучения, но с помощью этой серии статей вы обретёте уверенность в способности решить любую задачу в сфере data science.
Чтобы у вас в голове наконец сложилась цельная картина, мы предлагаем разобрать от начала до конца проект применения машинного обучения с использованием реальных данных.
Разработка GLSL шейдеров на Kotlin
Всем привет!
Наша компания занимается разработкой онлайн игр и сейчас мы работаем над мобильной версией нашего основного проекта. В этой статье хотим поделиться опытом разработки GLSL шейдеров для Android проекта с примерами и исходниками.
Самая полезная конференция по мобильной разработке
Но сначала уточним понятие полезности в контексте конференции по мобильной разработке. Википедия говорит, что полезность блага или товара — его способность удовлетворять какую-либо человеческую потребность. А еще, что полезность можно разделить на объективную и субъективную. Мы же субъективно решили так: участникам для получения максимальной пользы нужно три вида докладов.
- Прикладные доклады. Это те знания и навыки, которые можно хоть завтра идти и применять в своей работе. Такие выступления могут сделать только большие спецы в данной области, которые досконально разбираются в проблеме и готовы делиться решением.
- Хардкорные доклады. Глубокие познания, какие можно почерпнуть из такого доклада, не всем дадутся и, на первые взгляд, не всем и нужны. Но спикеры определенно заставят вас слушать с открытым ртом, ведь кроме них этого никто не расскажет.
- Хайповые доклады. Это совсем не обязательно рассказ на модную тему дополненной реальности, а скорее выступление, которое провоцирует дискуссию и желание потом подробно обсудить вопрос с коллегами.
Иконка со счётчиком в верхнем тулбаре: пример разнообразия подходов к одной задаче
В жизни каждого разработчика бывает момент, когда, увидев интересное решение в чужом приложении, хочется реализовать его в своём. Это же логично и должно быть довольно просто. И наверняка заботливые люди из «корпорации добра» написали по этому поводу какой-нибудь гайд или сделали обучающее видео, где на пальцах показано, как вызвать пару нужных методов для достижения желаемого результата. Зачастую бывает именно так.
Но бывает и совсем по-другому: ты видишь реализацию чего-то в каждом втором приложении, а когда доходит до реализации того же у себя — оказывается, что лёгких решений для этого, как ни странно, до сих пор нет…
Так и случилось со мной, когда возникла необходимость добавить в верхнюю панель иконку со счётчиком. Я был очень удивлён, когда выяснилось, что для реализации такого привычного и востребованного элемента UI нет простого решения. Но так бывает, к сожалению. И я решил обратиться к знаниям всемирной сети. Вопрос размещения иконки со счётчиком в верхнем тулбаре, как выяснилось, волновал довольно многих. Проведя на просторах интернета некоторое время, я нашёл массу разных решений. В целом все они рабочие и имеют право на жизнь. Более того, результат моего исследования наглядно показывает, как по-разному можно подойти к решению задач в Android.
В этой статье я расскажу о нескольких реализациях иконки со счётчиком. Здесь представлено 4 примера. Если мыслить чуть шире, то речь пойдёт о практически любом кастомном элементе, который мы хотим разместить в верхнем тулбаре. Итак, начнём.
«Мне сложно понять мотивацию data scientist’а, который не видит красоты в математике» — Кирилл Данилюк, Data Scientist
— Как ты пришел в data science? Чем тебя изначально привлекала область работы с данными?
— У меня довольно нетипичный бэкграунд: в дату я пришел из мира яндексового PM’ства (Project Management — прим. автора), когда меня позвали в ZeptoLab, пожалуй, лучшую российскую игровую компанию. Я сделал им прототип аналитической системы, дэшборды, фактически в первый раз начав писать код, который использовал кто-то другой. Код был ужасный, но это была реальная практика. Формально, конечно, я координировал работу двух аутсорсеров, но код они писали именно по этому прототипу. Я тогда еще не знал, что примерно это и есть data science, что я им и занимаюсь, пусть парт-тайм. Так что знакомство случилось довольно органически.
Уже тогда было видно, что идет целый сдвиг в парадигме разработки — вместо классического императивного программирования, когда ты жестко задаешь условия, наступает эра, когда машина сама с помощью данных сможет себя обучать. Видеть эту смену было невероятно круто, и очень хотелось попасть в число тех разработчиков новой эпохи.
Английская грамматика как математика. С чего начать тем, у кого не сложилось
Допустим, решились, нашли какую-то мотивацию. Так как же начать, с чего подойти? С алфавита? С неправильных глаголов? С произношения? Можно как угодно подходить, но, если ваша цель заговорить, правильнее всего будет подойти к преподавателю. Если к преподавателю лично подойти не можете, подойдите сюда.
Как «выучить» английский за один год самостоятельно или статья для тех, у кого не сложилось с английским
Что слушают разработчики: от классики до игровых саундтреков — обсуждаем все самое интересное
Вопрос только в том, какой музыкальный жанр выбрать.
На таких площадках, как Reddit, Hacker News и Хабр обсуждению этого вопроса посвящен не один тред. Мы решили проанализировать мнения разработчиков и отобрать наиболее интересные.
AI, практический курс. Обзор нейронных сетей для классификации изображений
Как освоить иностранный язык без преподавателя. Часть 2. «Пошаговая стратегия»
Это статья для тех, кто хочет свободно разговаривать на иностранном языке. Неважно, начинаете вы с нуля или уже учите язык годами, но до сих пор испытываете сложности с восприятием беглой речи на слух или стресс при необходимости поговорить с носителем языка, здесь вы найдёте пошаговую стратегию освоения разговорного языка.
Примечание: Материалы статьи опираются на исследования Е.Д. Авериной, Д.Б. Никуличевой, Э.В. Гуннемарка и П.Нейшна, пропущенные через призму моего восприятия и опыт изучения 3 иностранных языков.
Нейронки за 5 минут
Рассмотрим самый базовый пример нейронных сетей — перцептроны; я сам только после этого примера полностью осознал, как работают нейронные сети, так что, если я не накосячу, и вы сможете понять. Помните: никакой магии здесь нет, простая математика уровня пятого класса средней школы.
Формула Таппера и реализация алгоритма на Python
Вместо предисловия
Не так давно на просторах интернета узнал о такой замечательной и удивительной копии Вавилонской библиотеки как о формуле Таппера. Вернее, это больше неравенство Таппера, чем формула. Особенность данного неравенства — оно создает собственное же изображение на графике. Просто посмотрите на это чудо!
То, что Вы видите на изображении, и является формулой того самого Джеффа Таппера. Наверное, половина читателей уже понеслась в вольфраме рисовать результат выполнения данного неравенства… Но тут не все так просто. Как вы можете заметить в данном изображении, формула на графике может быть замечена на отрезке по оси OY [k; k+15]. Что же это за загадочное число k? Где же его взять? Все дело в том, что данное неравенство, по концепции Вавилонской библиотеки, способно вывести абсолютно любое изображение с разрешением 106х17! Каждое изображение, имеет собственную позицию на графике, тем самым, имеет уникальное число k. Таким образом, для каждого числа k существует единственное изображение на всем графике!
Для данного же изображения число k выглядит следующим образом:
4858450636189713423582095962494202044581400587983244549483093085061934704708809928450644769865524364849997247024915119110411605739177407856919754326571855442057210445735883681829823754139634338225199452191651284348332905131193199953502413758765239264874613394906870130562295813219481113685339535565290850023875092856892694555974281546386510730049106723058933586052544096664351265349363643957125565695936815184334857605266940161251266951421550539554519153785457525756590740540157929001765967965480064427829131488548259914721248506352686630476300
Интересно посмотреть на людей, которые будут прокручивать до такой координаты, чтобы увидеть формулу
Переговоры россиян записывать некуда
Газета «Коммерсантъ» попыталась найти список сертифицированного оборудования для исполнения антитеррористических законов РФ. И выяснилось, что в данный момент такое оборудование отсутствует. «На текущий момент в системе сертификации в области связи отсутствуют сертификаты соответствия на технические средства накопления голосовой информации для оперативно-разыскных мероприятий», — официально сообщила пресс-службы Россвязи 2 июля 2018 года.
Ради исполнения закона операторы могли бы использовать несертифицированное оборудование, но за это им грозит административная ответственность, отмечается в письме Минкомсвязи в Ассоциации операторов телефонной связи (АОТС). Таким образом, запись телефонных переговоров и текстовых сообщений всех россиян откладывается как минимум до конца 2018 года.
ПО для машинного обучения на Python
Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке.
В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.
«Разработка игр и теория развлечений»: основные тезисы книги Рэфа Костера
В июне 2018 г. в России был опубликован перевод последнего издания книги Рэфа Костера “Разработка игр и теория развлечений” (A Theory of Fun for Game Design).
Рэф Костер — один из наиболее известных и авторитетных теоретиков геймдизайна, обладатель титула “Легенда онлайн-игр” (2012). Хотя первое издание книги Костера о разработке игр было выпущено более 10 лет назад, его работа об этиологии любви человека к играм и о том, зачем нам нужны игры и какими они должны быть в современных условиях, до сих пор актуальна.
Под катом — тезисный пересказ русскоязычного издания книги.
Руководство по фоновой работе в Android. Часть 5: Корутины в Котлине
Остров Котлин
Предыдущие тексты этой серии: про AsyncTask, про Loaders, про Executors и EventBus, про RxJava.
Итак, этот час настал. Это статья, ради которой была написана вся серия: объяснение, как новый подход работает «под капотом». Если вы пока не знаете и того, как им пользоваться, вот для начала полезные ссылки:
А освоившись с корутинами, вы можете задаться вопросом, что позволило Kotlin предоставить эту возможность и как она работает. Прошу заметить, что здесь речь пойдёт только о стадии компиляции: про исполнение можно написать отдельную статью.
AI, практический курс. Предобработка и дополнение данных с изображениями
- Очистка данных. Предположим, что на изображениях присутствуют некоторые артефакты. Чтобы облегчить обучение модели, артефакты необходимо удалить на этапе предобработки.
- Дополнение данных. Иногда небольших наборов данных недостаточно для качественного глубокого обучения модели. Подход с дополнением данных весьма полезен при решении этой проблемы. Это процесс трансформации каждого образца данных различными способами и добавления к набору данных таких измененных образцов. Таким образом можно повысить эффективный размер набора данных.
Рассмотрим некоторые возможные методы трансформации при предобработке и их реализацию через Keras.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Краснодар, Краснодарский край, Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity