Если вы полагаете, что фундаментальные исследования всегда скучны и с трудом находят применение на практике, то прочитайте эту статью. Старший научный сотрудник нашей лаборатории Сергей Муравьев, занимающийся автоматизацией решения задач кластеризации, рассказывает о собственном проекте, у которого, кажется, есть всё, что только можно пожелать: научная фундаментальность, хитрые задачи на пути к цели, а также впечатляюще широкие возможности применения.

Источник изображения: commons.wikimedia.org

Почему это круто

Кластерный анализ неформально можно определить как разбиение множества объектов так, чтобы похожие объекты попали в одно и то же подмножество, а объекты из разных подмножеств существенно различались. От обычной классификации по заданным признакам кластерный анализ отличается тем, что не алгоритм, а человек выявляет критерий кластеризации данных. Эта задача относится к классу «обучения без учителя» (англ. unsupervised learning), так как размеченного набора данных или какой-то заведомо известной информации о нём не предоставляется.

У задачи кластеризации нет общепризнанного математически корректного определения. Дело в количестве разнообразных применений: в маркетинге для сегментирования целевой аудитории, в медицине для классификации болезней, в рекомендательных системах при организации баз данных для поисковых запросов, при изучении социальной стратификации, для сегментирования изображений и распознавания образов, при обнаружении и сегментации артефактов различных периодов в археологии и много ещё для чего.

Всем привет! Продолжаем придумывать, как можно использовать устаревший смартфон в новом качестве. Эта статья подготовлена по материалам второго сезона видеокурса “Galaxy Upcycling - новая жизнь старого смартфона”. В  уроках первого сезона мы уже сделали 3D-голограмму, проектор (и написали об этом статью на Хабр), микроскоп, часы, гирлянду, а сегодня делаем еще один исследовательский прибор.

Наша новая тема - любительский спектрометр из смартфона. Это отличный наглядный эксперимент по физике, который может быть интересен как учителям, так и школьникам. Вы могли читать в учебнике, что такое длина волны, а теперь мы “пощупаем” длину волны самостоятельно.

Привет, Хабр!

К 2022 году о контейнеризации не слышал только ленивый. Большинство специалистов, так или иначе имеющих отношение к ИТ, хотя бы раз в жизни запускали программное обеспечение в контейнерах. Однако так ли эта технология проста и понятна? Давайте разбираться вместе!

Главная задача данной статьи – рассказать о контейнеризации, дать ключевые понятия для дальнейшего изучения и показать несколько простых практических приемов. По этой причине (а еще, безусловно, вследствие недостаточной квалификации автора) теоретический материал достаточно упрощен.

Мы оценили на себе сложность проверок, которые проходит российское ПО. В этом посте расскажем, как со второй попытки попали в реестр, и что полезного можно вынести из этого опыта.

С момента появления в 2016 году реестр приобрел далеко не лучшую репутацию. Во многом справедливо. Похоже, что программы для реестра отбирались по чисто формальным критериям. На старте в список российского ПО можно было внести почти что угодно, включая плохо переупакованный open source. Ценность реестра в плане импортозамещения и повышения информационной безопасности госорганов стремилась к нулю.

Подробное описание всего процесса включения ПО в реестр программного обеспечения минкомсвязи от частного лица на личном опыте.

Давеча произошёл один весьма забавный случай. Настолько забавный, что не могу не поведать.

Итак, дано: небольшое пресноводное озеро, не озеро даже – скорее огромная лужа, глубиной три с мелочью метра. Вопрос: как без смс и регистрации утопить там две буровые установки, одиннадцать(!) барж и буксир? Причём без читерства, типа штормов, ураганов и прочих бедствий? Интересно? Сейчас я вам всё расскажу.

Осенью далёкого 1980 года на озере Пенёр, что в штате Луизиана, компания Wilson Brothers Corporation искала нефть по заказу компании Texaco. На дворе конец ноября, погода ясная, установка исправная, буровики опытные — ну что может пойти не так? Поэтому, когда утром двадцатого бур заклинило на глубине трёхсот семидесяти метров, никто не мог и предположить, во что это в итоге выльется.

Как мы показали в предыдущих статьях, поверхностные геологические нарушения (линеаменты) могут быть выделены с помощью линейного преобразования Радона (Хафа), в то время как геологическая плотность может быть восстановлена с помощью кольцевого преобразования Радона (Хафа). При использовании пространственной фильтрации исходных данных можно сопоставить длину волны с глубиной и получить трехмерную модель. При этом, кольцевое преобразование имеет понятные ограничения — кольцевые статистики радиусом меньше 3х пикселов недостоверны, так что, скажем, при использовании открытого рельефа всей планеты разрешением 30 м верхние 40 метров (2*30/sqrt(2)) трехмерной модели являются результатом интерполяции. В случае же линейного преобразования мы избавлены от этого ограничения, поскольку анализируем именно выходы глубинных структур на поверхность.

Сегодня мы построим объемную линеаментную модель и сравним ее с плотностной моделью и интерферограмммой сейсмического события из предыдущих статей. Как будет показано, эти модели согласуются между собой и дополняют друг друга.

На этот раз статья будет короткой и во многом самоочевидной. Потому что большинство потенциальных пользователей просто не знают о такой возможности, а сама настройка проста, как апельсин.

Oracle, придя на рынок облачных сервисов, активно привлекает новых клиентов. И одним из инструментов такого привлечения являются Always Free сервисы - зарегистрировавшийся клиент может пользоваться каким-то достаточно ограниченным набором ресурсов, как это следует из названия, бесплатно и неограниченно во времени. В список этих ресурсов входит два compute инстанса (каждый 2 ядра, 1GB RAM, 45GB HDD), которые можно использовать подо что угодно, но в нашем случае мы можем построить на них полностью бесплатный OpenVPN-сервер, буквально не умея практически ничего, кроме тыкания в кнопку Next. Чем мы и займемся.

Все чаще объектами статистического анализа становятся не массивы (таблицы) значений, а временные ряды. Такие ряды формируются при наблюдениях за природными процессами и явлениями, изучении социологических или макроэкономических показателей, при промышленном производстве и сбыте продукции. Главное, что отличает временной ряд от других типов данных – это то, что номер (время) наблюдения имеет значение. То есть, важен не только результат измерения, но и тот момент времени, когда оно выполнено. К сожалению, при применении статистических методов на этот нюанс часто не обращают внимания. Однако, именно эта "мелочь" приводит к очень серьезным и нетривиальным следствиям с точки зрения обработки таких сигналов. Самые обычные формулы, описанные во всех учебниках, внезапно отказываются работать. А попытки их применения "в лоб" иногда дают, мягко говоря, весьма неожиданные результаты. Например, статистическая связь между числом пиратов и глобальным потеплением оказывается не просто "значимой", а "практически достоверной". Что удивительно, столкнувшись с такой ситуацией, даже достаточно грамотные исследователи не всегда понимают, где же тут "порылась собака" . Данные вроде бы правильные, математика (как и жена Цезаря) – точно вне подозрений. А результат – ни в какие ворота... А Вы твердо уверены, что всегда правильно оцениваете значимость таких корреляций?

Данное повествование не предназначено для разработчиков, которые не знают что такое Delphi и не умеют на нём программировать. Просьба людей, не имеющих дела с данными средствами разработки, не комментировать статью и не травмировать и без того расшатанные нервы дедушек, упорно продолжающих поддерживать многолетние разработки, написанные с применением данных средств разработки. Предложения переписать всё с нуля на что-то более модное не приветствуются.

Меня зовут Тимофеев Константин, мне 40 лет и я являюсь ведущим программистом компании 3В Сервис в подразделении, занимающемся системами автоматизации динамических расчётов (САДР).

Данная статья посвящена разбору подводных камней при портировании разрабатываемого нами программного комплекса на операционные системы семейства Linux.

Прошло уже достаточно времени с релиза Javis v0.2, что обсуждалось в соответствующем посте. Там я дал представление о потенциальном будущем этого графического пакета. Мы наконец-то выпустили v0.3, и будущее стало стандартом по умолчанию.

Просто перечислять все изменения, которые мы ввели, вероятно, было бы довольно скучно, так что лучше я создам аккуратную анимацию, а по пути буду объяснить некоторые удивительные штуки про ряды Фурье.

Первоначальная идея

Как это работает

Первый электро спорткар Porsche может стать самым ожидаемым автомобилем 2019 года. Даже владельцы Tesla заинтересованы.