В поисковых системах ежедневно растет количество запросов, что такое нейросеть (далее — НС). Прежде всего это связано с растущим интересом к технологиям на базе искусственного интеллекта (далее — ИИ). Многие из нас даже не подозревают, что мы практически ежедневно используем модели глубокого обучения. Запросы Siri или взаимодействие с чат-ботами в мессенджерах — один из ярких примеров использования НС. 

Мало кто из нас знает, что нейронки существуют уже 80 лет. Первая НС была представлена в 1943 году Уорреном Маккалоу и Уолтером Питтсом. В ее основе лежала пороговая логика для построения вычислительных моделей. Но с годами подходы к реализации нейронных сетей изменились, как и технологии, которые используются для их разработки. Углубимся в основы НС и разберемся с ключевыми вопросами. 

Пилотная статья понравилась комьюнити, а значит продолжаем рассказывать о ранних советских разработках, предвосхитивших современные достижения отрасли, а порой, опередивших своё время. Наш рассказ будет не полным без упоминания проектов АН УССР, наиболее важная часть которых была реализована в процессе разработки и использования ЭВМ “Киев”. Под катом речь пойдет о проектах управления технологическими процессами на расстоянии 500 км, разработке и применении прообраза современных реляционных систем управления базами данных, а также первых советских опытах по машинному обучению и созданию искусственного интеллекта в 1950-х - 1960-х.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 1.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 2.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 3.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 4.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 5.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 6.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 7.

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 8.

Теория Информации и Machine Learning мне видятся как интересная пара областей, глубокая связь которых часто неизвестна ML инженерам, и синергия которых раскрыта ещё не в полной мере.

Начнём с базовых понятий Энтропии, Информации в сообщении, Mutual Information, пропускной способности канала. Далее будут материалы про схожесть задач максимизации Mutual Information и минимизации Loss-а в регрессионных задачах. Затем будет часть про метрику Фишера, геодезические и градиентные методы, и их связь с гауссовскими процессами.

Этот материал представляет собой глубокое исследование всего, что связано с Redis. В частности — речь пойдёт о различных способах организации хранилищ Redis, о постоянном хранении данных, о форках процессов.

Заблуждение 1. Форма Земли — это просто

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! Сегодня у нас выходит статья в Nature Physics, в которой мы рассказываем про один интересный апгрейд для атомных часов. А нашу предыдущую работу по этой теме — в тот раз в самом Nature — даже упоминали пару раз на Хабре. Но то ли наш пресс-релиз оказался слишком сложным, то ли тема слишком специфичной, короче говоря, я из тех заметок вряд ли бы что-либо понял. Поэтому сегодня попробую простым языком рассказать про то, как устроены атомные часы и что интересного нас ждет в ближайшем будущем.

Оптические атомные часы в университете Токио. Credit: H. Katori

В ходе пентеста веб-приложений специалист по тестированию на проникновение достаточно часто сталкивается с необходимостью тестировать API. Как правило это REST API, про тестирование которого написано уже много. Однако все чаще и чаще встречается API на основе GraphQL.

Информации об этой технологии и вероятных атаках на нее в сети тоже достаточно. Но пентестеру, слабо знакомому с технологией, приходится небольшими частями собирать информацию во множестве разных источниках, чтобы сложилось целостное представление об объекте тестирования, о методологии и методиках тестирования. Я, так же столкнувшись с такой проблемой, скомпилировал полученную информацию в одном месте и решил ей поделиться с читателями Хабра.

В предыдущих статьях "PostgreSQL Antipatterns: навигация по реестру", "PostgreSQL 13: happy pagination WITH TIES" и "SQL HowTo: курсорный пейджинг с неподходящей сортировкой" я уже рассматривал проблемы навигации по данным, представленных в виде плоского реестра.

Но что если мы хотим выводить данные не простым "бесконечным списком", а в виде иерархической структуры с быстрой навигацией по узлам - например, обширный каталог товаров или меню ресторана, как это делает Presto - наш продукт для автоматизации заведений питания? Вот тут нам и придется что-то поизобретать...

От переводчиков. Эту коротенькую статью Дейкстры, которой уже 57 лет, Лесли Лампорт назвал «работой, которая начала всю область конкурентных и распределенных алгоритмов». Но на Хабре её до сих пор вроде бы не переводили. Поскольку мы скоро проведём конференцию Hydra, которая посвящена именно этой области, решили восполнить этот пробел. Кстати, как думаете, как лучше переводить на русский слово concurrent? Мы выбрали вариант «конкурентный», но консенсуса тут вроде бы нет.

Эдсгер В. Дейкстра
Технический университет Эйндховена, Нидерланды

Ряд преимущественно независимых последовательно-циклических процессов с ограниченными средствами связи друг с другом может быть реализован таким образом, что в любой момент времени один и только один из них находится в «критической секции» своего цикла.

Мне всегда хотелось иметь возможность отлаживать bash-scripts так же, как и любой другой код, т.е. по шагам, и bash такую возможность предусмотрел, но о ней не все знают. Несмотря на довольно большой опыт использования Linux, я дошёл до неё только недавно.