Pull to refresh
18
0
Dzianis Balyka @hashspark

Программист

Send message

Школа разработки интерфейсов: разбор заданий для Минска и новый набор в Москве

Reading time 11 min
Views 24K
Сегодня открылся новый набор в Школу разработки интерфейсов Яндекса в Москве. С 7 сентября по 25 октября пройдёт первый этап обучения. Студенты из других городов смогут в нём поучаствовать дистанционно или очно — компания оплатит дорогу и проживание в хостеле. Второй, он же финальный этап продлится до 3 декабря, его можно пройти только очно.

Меня зовут Юлия Середич, этот пост мы написали вместе с Сергеем Казаковым. Мы оба разработчики интерфейсов в минском офисе Яндекса и выпускники ШРИ прошлых лет.



По случаю открытия регистрации в Москве мы публикуем разбор вступительных заданий в предыдущую Школу — здесь, в Минске.
Читать дальше →
Total votes 30: ↑29 and ↓1 +28
Comments 3

Node.js + face-recognition.js: простое и надёжное распознавание лиц с помощью глубокого обучения

Reading time 5 min
Views 26K


Перевод статьи Node.js + face-recognition.js: Simple and Robust Face Recognition using Deep Learning.

В этой статье мы расскажем, как реализовать надёжную систему распознавания лиц с использованием face-recognition.js. Мы искали подходящую Node.js-библиотеку, которая умела бы аккуратно распознавать лица, но ничего не нашли. Пришлось писать самостоятельно!

В этом npm-пакете используется библиотека dlib, предоставляющая Node.js-биндинги для очень хорошо зарекомендовавших себя инструментов распознавания внутри этой библиотеки. Dlib использует методы глубокого обучения и поставляется с уже обученными моделями, которые продемонстрировали точность распознавания на уровне 99,38% при прогоне бенчмарка LFW.
Total votes 24: ↑24 and ↓0 +24
Comments 5

Что за черт, Javascript

Reading time 17 min
Views 158K


Этот пост — список забавных и хитрых примеров на JavaScript. Это отличный язык. У него простой синтаксис, большая экосистема и, что гораздо важнее, огромное сообщество.


В то же время мы все знаем, что JavaScript довольно забавный язык, в котором есть хитрые вещи. Некоторые из них быстро превращают нашу повседневную работу в ад, а некоторые заставляют хохотать. В этом посте рассмотрим некоторые из них.

Читать дальше →
Total votes 104: ↑89 and ↓15 +74
Comments 155

Виртуальный квадрокоптер на Unity + OpenCV (Часть 3)

Reading time 10 min
Views 20K
КПДВ

Всем привет!

Сегодня я хотел бы продолжить серию о том, как подружить Unity, C++ и OpenCV. А также, как получить виртуальную среду для тестирования алгоритмов компьютерного зрения и навигации дронов на основе Unity. В предыдущих статьях я рассказывал о том, как сделать виртуальный квадрокоптер в Unity и как подключить C++ плагин, передать туда изображение с виртуальной камеры и обработать его посредством OpenCV. В этой статье я расскажу как сделать из двух виртуальных камер на квадрокоптере стереопару и как получить карту смещений (disparity map), которую можно использовать для оценки глубины пикселей изображения.
Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1 +25
Comments 3

«Хозяин, напиши для нас приложение». Требуется разработчик софта и железа для дронов DJI

Reading time 9 min
Views 32K

Китайцы начали «пылесосить» сначала Китай, а теперь и весь мир, чтобы найти гениальных разработчиков приложений для своих дронов.

В 2014, сразу после того как DJI (китайский Google в области дроностроения) представили пакет средств для разработки (SDK), прошла первая олимпиада по разработке софта для дронов. Победители получили 100 000 юаней (около 900 000 руб). О первых трех местах — под катом.

В 2015 стартовала вторая олимпиада для программистов уже со всего мира. Итоги ее мы узнаем в конце лета.

Есть несколько проектов, которые, используя SDK от DJI, выпустили очень востребованные и коммерчески успешные программы для дронов.

Если вы владелец виноградников, или вам нужно увеличить радиус полета, чтобы нормально перелететь через границу пролив, если вам нужно посчитать людей и оценить размер толпы, управлять целым флотом муталисков дронов, отслеживать аварии на дорогах или нелегально припаркованные автомобили. Для вас уже постарались дрон-программисты.

А может быть вы хотите сделать 3d-скан горы Маттерхорн (4478м)?

Всех желающих написать софт для страж-птицы, добро пожаловать под кат. Иначе это сделают китайцы.
Читать дальше →
Total votes 21: ↑20 and ↓1 +19
Comments 12

Отлаживаем правила RewriteRule, или немного об интимной жизни mod_rewrite

Reading time 13 min
Views 91K
У меня RewriteEngine всегда был довольно стрессовой темой. Только вот недавно я вдруг обнаружил, что все как-то улеглось и стало более или менее понятно. Поскольку я совершенно обычный человек, я уверен, что ситуация ошибки конфигурации веб-сервера «доставала» не одного лишь меня, и я спешу поделиться своим опытом.

Получилось нечто среднее между руководством по использованию модуля mod_rewrite и своеобразным справочником по конфигурированию веб-сервера с помощью файла .htaccess. Попутно хотелось бы заострить внимание на особо сложных или неочевидных моментах.

Предполагается, что читатель использует урл-рерайтинг в своей работе, знает, в общих чертах, что такое RewriteEngine и уже провел несколько часов за его настройкой. Эта статья не совсем для начинающих, но и не для супер-профи, конечно.

Читать дальше →
Total votes 27: ↑22 and ↓5 +17
Comments 14

Искусство командной строки

Reading time 15 min
Views 249K


Вот уже как неделю английская версия the art of command line висит в секции trending на Github. Для себя я нашел этот материал невероятно полезным и решил помочь сообществу его переводом на русский язык. В переводе наверняка есть несколько недоработок, поэтому милости прошу слать пулл-реквесты мне сюда или автору оригинальной работы Joshua Levy вот сюда. (Если PR отправите мне, то я после того, как пересмотрю изменения отправлю их в мастер-бранч Джоша). Отдельное спасибо jtraub за помощь и исправление опечаток.

Enjoy!
Total votes 127: ↑122 and ↓5 +117
Comments 143

Загадка фликкер-шума разгадана

Reading time 10 min
Views 68K


Давным-давно, когда диоды были ещё вакуумными, J. В. Johnson впервые наблюдал мерцательный эффект в токе электронных ламп, который он так и назвал – мерцательным или фликкер-шумом. Прошло ровно 90 лет с тех пор, а фликкер-шум продолжают обнаруживать в самых разнообразных системах – от полупроводниковых приборов до разлива рек, от физики до социологии, но объяснить природу его происхождения так никто и не смог.
Читать дальше →
Total votes 88: ↑82 and ↓6 +76
Comments 129

Библиотека стартапа: подборка из 65 книг

Reading time 14 min
Views 46K


Мы перевели и адаптировали оригинальную подборку книг на тему стартапов. Уверены, что она пригодится как начинающим предпринимателям, так и тем, кто работает над своим очередным проектом.

Собираем подборку вместе. Будем рады добавить книги согласно вашим предложениям, которые было бы удобнее всего высказать в комментариях.
Читать дальше →
Total votes 27: ↑24 and ↓3 +21
Comments 14

200 блогов по разработке и проектированию

Reading time 8 min
Views 46K


Привет, Хабр! Мы решили посмотреть на то, как крупнейшие бизнесы и студии делятся своими наработками, и адаптировали подборку технологических блогов. Уверены, что опыт коллег поможет нам всем сделать Хабр еще интереснее.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑28 and ↓8 +20
Comments 34

Примеры использования MongoDB в e-commerce (часть 2)

Reading time 25 min
Views 28K


[ Первая часть ]

В этом посте будет то, что не поместилось в первую часть. Это некоторые операторы, которые есть в aggregation framework и достаточно вольный перевод трех статей из раздела экоситема на сайте со справкой к MongoDB, описывающих некоторые случаи применения для интернет-коммерции.

Случаи использования разделены там на восемь статей, которые условно можно разделить на три группы. Мне показались самыми интересными для перевода три материала, связанные с e-commerce.

  1. Операторы в aggregation framework
  2. Каталог продуктов
  3. Корзина и управления остатками на складе
  4. Иерархия категорий

Читать дальше
Total votes 10: ↑10 and ↓0 +10
Comments 7

Пример векторной реализации нейронной сети с помощью Python

Reading time 14 min
Views 49K
В статье речь пойдет о построение нейронных сетей (с регуляризацией) с вычислениями преимущественно векторным способом на Python. Статья приближена к материалам курса Machine learning by Andrew Ng для более быстрого восприятия, но если вы курс не проходили ничего страшного, ничего специфичного не предвидится. Если вы всегда хотели построить свою нейронную сеть с преферансом и барышням векторами и регуляризацией, но что то вас удерживало, то сейчас самое время.

Данная статья нацелена на практическую реализацию нейронных сетей, и предполагается что читатель знаком с теорией (поэтому она будет опущена).
Читать дальше →
Total votes 46: ↑43 and ↓3 +40
Comments 4

Лекции Техносферы. 2 семестр. Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop

Reading time 5 min
Views 35K
Предлагаем вашему вниманию новый курс лекций Техносферы. Он представляет собой введение в Hadoop, фокусируясь на проектировании и реализации распределенных алгоритмов, которые могут применяться в различных сферах: обработка текстов, графов, связанных данных и т.п. Также рассматриваются различные компоненты платформы Hadoop и программные модели. Целью курса является знакомство студентов со стеком технологий Hadoop, применяемых для хранения, доступа и обработки больших объемов данных. Преподаватели курса: Алексей Романенко, Михаил Фирулик, Николай Анохин.

Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce


Что такое «большие данные». История возникновения этого явления. Необходимые знания и навыки для работы с большими данными. Что такое Hadoop, где он применяется. Что такое «облачные вычисления», история возникновения и развития технологии. Web 2.0. Вычисление как услуга (utility computing). Виртуализация. Инфраструктура как сервис (IaaS). Вопросы параллелизма. Управление множеством воркеров. Дата-центры и масштабируемость. Типичные задачи Big Data. MapReduce: что это такое, примеры. Распределённая файловая система. Google File System. HDFS как клон GFS, его архитектура.


Читать дальше →
Total votes 34: ↑34 and ↓0 +34
Comments 3

Три особенности JavaScript, о которых полезно знать каждому Java/C-разработчику

Reading time 9 min
Views 49K


Иногда JavaScript может вводить разработчика в заблуждение, а иногда — доводить до белого каления из-за своей неполной консистентности. Есть в JavaScript некоторые вещи, которые только запутывают и сбивают с толку. Самые известные из них оператор with, неявные глобальные переменные и странное поведение при операции сравнения.

Пожалуй, вокруг JavaScript разгоралось больше всего споров в истории программирования. Помимо его недостатков (отчасти рассмотренных в новых спецификациях ECMAScript), большинство программистов недовольны следующими моментами:

  • DOM, который многие ошибочно считают эквивалентом самого языка JavaScript, обладает очень неудачным API.
  • Когда переходишь на JavaScript с языков С и Java, то попадаешь в ловушку синтаксиса, который устроен не так, как в императивных языках. Это очень часто приводит к багам и сильно раздражает.

В результате JavaScript обрёл довольно плохую репутацию, которой он, в общем-то, не заслуживает. И чаще всего это связано с тем, что многие разработчики переносят на JavaScript свой опыт работы на Java или С/С++. Здесь разобраны три наиболее трудных случая, демонстрирующих разницу в подходах между Java и JavaScript.
Читать дальше →
Total votes 45: ↑39 and ↓6 +33
Comments 36

Аналитический обзор рынка Big Data

Reading time 24 min
Views 113K
«Big Data» — тема, которая активно обсуждается технологическими компаниями. Некоторые из них успели разочароваться в больших данных, другие — напротив, максимально используют их для бизнеса… Свежий аналитический обзор отечественного и мирового рынка «Big Data», подготовленный Московской Биржей совместно с аналитиками «IPOboard», показывает, какие тренды наиболее актуальны сейчас на рынке. Надеемся, информация будет интересной и полезной.
Читать полностью...
Total votes 21: ↑16 and ↓5 +11
Comments 19

Лекции Техносферы. 2 семестр. Современные методы и средства построения систем информационного поиска

Reading time 6 min
Views 21K


Снова в эфире наша образовательная рубрика. На этот раз предлагаем ознакомиться с очередным курсом Техносферы, посвящённым информационному поиску. Цель курса — рассказать об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них представляют собой хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как может применяться современный математический аппарат. Преподаватели курса: Алексей Воропаев, Владимир Гулин, Дмитрий Соловьев, Игорь Андреев, Алексей Романенко, Ян Кисель.
Читать дальше →
Total votes 21: ↑21 and ↓0 +21
Comments 0

Анализ изображений и видео. Сегментация изображений

Reading time 2 min
Views 25K
Сегодня мы публикуем восьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
  1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
  2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
  3. Морфологическая обработка изображений;
  4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
  5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
  6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов;
  7. Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.
Читать дальше →
Total votes 31: ↑29 and ↓2 +27
Comments 3

Chatbot на нейронных сетях

Reading time 5 min
Views 60K
Недавно набрел на такую статью. Как оказалось некая компания с говорящим названием «наносемантика» объявила конкурс русских чатботов помпезно назвав это «Тестом Тьюринга»». Лично я отношусь к подобным начинаниям отрицательно — чатбот — программа для имитации разговора — создание, как правило, не умное, основанное на заготовленных шаблонах, и соревнования их науку не двигают, зато шоу и внимание публики обеспечено. Создается почва для разных спекуляций про разумные компьютеры и великие прорывы в искусственном интеллекте, что крайне далеко от истины. Особенно в данном случае, когда принимаются только боты написанные на движке сопоставления шаблонов, причем самой компании «Наносемантика».

Впрочем, ругать других всегда легко, а вот сделать что-то работающее бывает не так просто. Мне стало любопытно, можно ли сделать чатбот не ручным заполнением шаблонов ответа, а с помощью обучения нейронной сети на образцах диалогов. Быстрый поиск в Интернете полезной информации не дал, поэтому я решил быстро сделать пару экспериментов и посмотреть что получится.
Читать дальше →
Total votes 28: ↑24 and ↓4 +20
Comments 9

Разбор задач 2-го квалификационного раунда Russian Code Cup 2015

Reading time 5 min
Views 13K


В субботу 25 апреля прошел второй квалификационный раунд Russian Code Cup 2015. 3516 программистов решали задачи в течение двух часов, из них хотя бы одно правильное решение прислали 458 участников.

Первым за 4 минуты и 9 секунд решил задачу A (Турникеты в метро) Машарабов Александр (map). Задачу B (Игра) за 8:48 решил Дубленных Денис (Stigius), задачу C (Палочки и шарниры) за 18:08 решил Нигматуллин Нияз (niyaz.nigmatullin). Задачу D (Числа Фибоначчи) за 1 час 5 минут и 21 секунду решил Лунев Антон (Anton_Lunyov). А последнюю задачу E (Телепорты) за 1 час 44 минуты и 55 секунд решил Кунявский Павел (PavelKunyavskiy), который занял 1 место в рейтинге по итогам раунда. Последняя успешная попытка совершена Альбертом Саакяном за 4 секунды до конца соревнования. Все пять задач сдал только Павел Куявский.

Всего участники отправили на проверку 4287 решений, на С++ их было 3145, на Java — 613. Отметим, что из 2166 решений, сданных на GNU C++, 1218 решений использует С++ 11 стандарта, а остальные все еще не применяют новые возможности языка. Правильных решений на этот раз всего 913, из них на С++ — 726, на Java — 141.
Читать дальше →
Total votes 18: ↑16 and ↓2 +14
Comments 11

Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов

Reading time 1 min
Views 26K
Сегодня мы публикуем седьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
  1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
  2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
  3. Морфологическая обработка изображений;
  4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
  5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
  6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.
Читать дальше →
Total votes 34: ↑33 and ↓1 +32
Comments 0

Information

Rating
Does not participate
Location
Минск, Минская обл., Беларусь
Registered
Activity