Зачем мы перешли на «ты»?
За это нам и перепало –
На грош любви и простоты,
А что-то главное пропало.
Булат Окуджава

Без малого 5 лет назад в феврале 2008 года я написал аналитический материал под названием «UMPC – Vista = MID. Формула дипломатии». В нём речь шла о том, что, анонсируя новую категорию устройств – Mobile Internet Device на новых процессорах, известных ныне как Atom, Intel ни словом не обмолвилась об участии в этом проекте Microsoft. При этом у меня не было никаких сомнений в том, что корпорация Intel выходила с предложениями о сотрудничестве к своему главному партнёру, но получила отказ.

Первый важный момент: незадолго до этого Microsoft торжественно похоронила свою Windows XP и потребовала от вендоров устанавливать ОС Vista даже на самые слабые машины с процессором Intel Celeron и 512 МБ оперативной памяти, на которых эта Vista ни в какую не хотела работать. Устанавливать ОС Vista на Intel Atom первых версий было для вендоров даже не самоубийственно, а попросту нереально.

12 октября в России стартовали официальные продажи планшета Google Nexus 7, первого 7-дюймового устройства, работающего на 4-ядерном процессоре и поступившего в магазины с предустановленной версией Android 4.1 Jelly Bean. Мне одному из первых удалось получить на тест новинку. Несмотря на мою якобы нелюбовь к Андроиду, устройство мне очень понравилось, и Jelly Bean — особенно.

«Государь» Макиавелли — одно из моих самых любимых произведений. Являясь руководством непосредственно правителю, я считаю, эту книгу обязан прочесть каждый начальник/директор. И хотя она уже устарела, думаю было бы весьма полезно держать ее советы у себя в голове.

Но бывает тяжеловато. Не только из-за объема информации, но еще и потому, что в зависимости от ситуации Макиавелли дает разные советы.

«Было бы неплохо структурировать», — подумал я.

Результатом мысли стал алгоритм принятия решения, представленный в картинке ниже и созданный исключительно по «Государю». Остальные советы, которые не определены ни под одну ситуацию и которые должны выполняться в любом случае, поданы ниже списком. Уверен, каждый сам сможет экстраполировать рекомендации правителю на должность руководителя.

Сегодня обнаружил, что в Google Maps появился новый вид просмотра карт — 8-битный:



Отрисовано множество достопримечательностей, вот так, например, выглядит Москва:

Привет, Хабровчане. Новый год я провел в городе Цюрих, где пообщался с несколькими сотрудниками корпорации зла, и прогулялся по их офису.

В своем посте я постараюсь описать побольше социальных особенностей работы в Google в Швейцарии, но скрыть от вас интерьер офиса я не могу, он шикарен :)

Вся информация получена от сотрудников компании на словах, поэтому, возможно, что-то может быть не точным или вообще не соответствовать действительности.

Итак, в Цюрихе находится центральный офис Google в Европе.



В нем работает около 1500 сотрудников, из них примерно 60 русскоговорящих. Хантят их как из других офисов (например, много людей переезжают из Московского офиса Google), так и напрямик.

UPD. Мо многочисленным просьбам в комментариях сделал отдельную тему для вопросов относительно работы в офисе Google в Цюрихе: habrahabr.ru/blogs/google/138980

Мания стартапов, накрывшая волной и Россию, со временем породила миф: тебе достаточно иметь крутую идею, желание и способности что-то сделать и перед тобой все двери открыты. Конечно, эти качества помогают в реализации проекта, но не стоит забывать о том, что большинство стартаперов не имеют практики в маркетинге, создании презентаций, общении с инвесторами или с командой. Они не знают, как нанимать и мотивировать сотрудников, как показать продукт с лучшей стороны и где стоит пожертвовать фичами ради удобства. А это не менее важно, чем голова на плечах и золотые руки.

Я сам создаю свой стартап, но чем больше я погружаюсь в эту тему, тем больше понимаю, что очень многого не знаю и это становится причиной ошибочных действий. Поэтому я начал скупать пачками книги на интересные и полезные темы, чтобы заполнять пробелы в образовании. Здесь хочу поделиться тем, что прочитал. Сразу оговорюсь, что это скорее мнения о книгах, чем рецензии, которые вы можете прочитать сами на любом книжном сайте.

Некоторые книги непосредственно про стартапы, другие — про маркетинг, третьи — про мотивацию, четвертые — про саморазвитие. Так или иначе, считаю, что все это стоит знать начинающим предпринимателям.

Приветствую, уважаемые хабражители.

Мой опыт, которым я хочу с вами поделиться, должен оказаться полезным для всех пользователей ноутбуков, хотя мой частный пример — MacBook Pro.

После покупки сего агрегата, с порядковым номером в линейке: 6.1, я ожидал невиданных ранее скоростей, но, увы, предательская каруселька перегрузки, на месте курсора > появлялась достаточно часто, заставляла себя ждать, мучила вопросом «как так?!» при этом скорость загрузки тотально укомплектованной операционной системы составляла примерно 2+ минуты, с загрузкой 5-и приложений (различной тяжести) на автозапуске.

Такие показатели + периодические подвисания оказались досадным и обидным заключением, ведь под капотом процессор i7 / 4Gb DDR3 / 5 Series Chipset с возможной скоростью обмена данными в 3 гигабита.

Тогда я решил разобраться с досадной загвоздкой в скорости работы и решить проблему апгрейдом доступных внутренностей ноутбука; не смотря на то, что сам по себе ноутбук уже встал в солидную копеечку, мириться с такой его манерой работы — я не мог.

В последней части своего отчета я расскажу про жизнь интерна в главном офисе Google, про офис и, собственно, про саму стажировку.

Перевод второй лекции Джеральда Сассмана

«Процедуры и процессы: подстановочная модель.»

Эти лекции были прочитаны 25 лет назад сотрудникам HP, но на самом деле это тот легендарный вводный курс 6.001, который читался в MIT в 1980 году. С тех пор эти лекции sine qua none во всем мире программирования. Хотелось бы чтобы каждый программист посмотрел этот курс, ничего не учит абстрактному мышлению лучше, чем SICP.
Приятного просмотра на ночь глядя.

Когда-то я уже писала про то, как мне удалось постажироваться в Google в Швейцарии. Тогда же я обещала отчет о своей следующей стажировке — во второй раз в Googleplex в Калифорнии. И вот это время пришло — моя вторая стажировка подходит к концу, и мне есть что рассказать!: о)

Disclaimer: Мой личный опыт, как всегда, не претендует на универсальность.

Введение

В данном топике я хочу рассказать о модели необычной нейронной сети, в разработке которой мне посчастливилось участвовать. Данная модель была разработана около года назад (про авторство написано в последнем разделе), однако исследование ее после этого прекратились из-за совершенной нехватки времени (занятости в своих собственных проектах). Тем не менее я опишу ее здесь в надежде на то, что некоторые мысли покажутся читателям интересными и дадут ростки возможных дальнейших исследований в данном направлении.

Сразу оговорюсь, что эта модель не претендует никоим образом на прототип ИИ. Мы скорее хотели исследовать возможность самоорганизации и перспективы возникновения целостного целенаправленного поведения в динамической системе «эгоистичных» (гомеостатических) нейронов.
Как мне кажется, для более полного понимания логики работы модели будет полезно прочитать мой топик про Теорию функциональных систем, однако опять же это на ваше усмотрение.

Поехали!

Мой хороший друг по собственной инициативе решил сделать перевод популярных лекций известного физика-теоретика, лауреата Нобелевской премии Ричарда Фейнмана, прочитанных им в Корнельском университете в 1964 году.

В настоящий момент предварительно готова одна лекция, которую я с удовольствием представляю Вашему вниманию. Уже готов вариант с субтитрами, по мере готовности версии с озвучкой обновлю пост.

Итак, «Характер физических законов», лекция первая.

http://vimeo.com/14174734

Те, кто интересуется, кто же такой Ричард Фейнман и почему его лекции настолько интересны, для начала могут ознакомиться со статьей в Wiki.

Аннотация

Используя нейронную сеть, мы хотим, чтобы транспортное средство управляло собой само, избегая препятствий. Мы добиваемся этого путем выбора соответствующих входов/выходов и тщательного обучения нейронной сети. Мы скармливаем сети расстояния до ближайших препятствий вокруг автомобиля, имитируя зрение водителя-человека. На выходе получаем ускорение и поворот руля транспортного средства. Нам также необходимо обучить сеть на множестве стратегий ввода-вывода. Результат впечатляющий даже с использованием всего лишь нескольких нейронов! Автомобиль ездит, обходя препятствия, но возможно сделать некоторые модификации, чтобы это программное средство справлялось с более специфическими задачами.

Введение

Идея в том, чтобы иметь транспортное средство, которое управляет собой само и избегает препятствий в виртуальном мире. Каждое мгновение оно само решает, как изменить свою скорость и направление в зависимости от окружающей среды. Для того чтобы сделать это более реальным, ИИ должен видеть только то, что видел бы человек, если бы находился за рулем, так что ИИ будет принимать решения только на основе препятствий, которые находятся спереди транспортного средства. Имея реалистичный ввод, ИИ мог бы быть использован в реальном автомобиле и работать так же хорошо.
Когда я слышу фразу: "Управление транспортным средством с помощью ИИ", я сразу же задумываюсь о компьютерных играх. Многие из гоночных игр могут использовать эту технику для контроля транспортных средств, но есть целый ряд других приложений, которые ищут средство управления транспортом в виртуальном или же реальном мире.
Так как же мы это будем делать? Существует множество способов реализации ИИ, но ведь если нам нужен "мозг" для управления транспортным средством, то нейронные сети подойдут как нельзя лучше. Нейронные сети работают так же, как и наш мозг. Они, наверное, и будут правильным выбором. Мы должны определить, что будет входом, а что выходом нашей нейронной сети.

Множество исследований в области искусственного интеллекта сталкиваются с проблемой отсутствия на сегодняшний момент какой-либо мощной теории сознания и мозговой активности. Фактически мы обладаем достаточно скудными знаниями о том каким образом мозг обучается и достигает адаптивного результата. Однако, на данный момент происходит заметное увеличение взаимовлияния области искусственного интеллекта и нейробиологии. По результатам математического моделирования мозговой активности ставятся новые цели для экспериментов в области нейробиологии и психофизиологии, а экспериментальные данные биологов в свою очередь во многом влияют на вектор развития ИИ.

Исходя из вышесказанного становится ясно, что для будущего успешного развития бионического ИИ необходимо плотное сотрудничество математиков и нейробиологов, которое в итоге будет плодотворным для обеих областей. Для этого в частности необходимо изучение современных успехов теоретической нейробиологии.

На данный момент существуют три наиболее проработанных и отчасти экспериментально проверенных теории строения сознания в области теоретической нейробиологии: теория функциональных систем П.К. Анохина, теория селекции нейрональных групп (нейродарвинизм) Джеральда Эдельмана и теория глобальных информационных пространств Жана-Пьера Шанже (изначально сформулирована Бернардом Баарсом). Остальные теории либо являются модификациями названных, либо не подтверждены никакими экспериментальными данными. В данной статье речь пойдет о первой из этих теорий — Теории функциональных систем П.К. Анохина.

Как все долго ждали это событие… И это произошло!
Сегодня ночью знаменитая команда хакеров Dev-Team выпустила свою утилиту для Jailbreak под названием — Spirit (Дух)!
Он действительно работает!

Разработка приложений под платформу Windows Phone 7 похожа на разработку под платформу Android больше, чем вы могли ожидать. В этой статье Крис Беннетт исследует сходства между этими двумя платформами.

Также, как и мобильные приложения для платформы Android, приложения для Windows Phone 7 написаны на управляемом языке – Java для Android и C# для Windows Phone 7 – с сопроводительными библиотеками. Многие разичия между Java и C# связанны со стилем. Два современных языка имеют общее происхождение от языков C/C++ и имеют сильное сходство друг с другом.

Как заявляет главный идеолог нового поколения PC-ноутбуков, — компания Intel: «Вместе с выходом Windows 8 в свет выйдут около 40-ка моделей сенсорных ультрабуков».



Это означает, что в конце текущего года, мы с вами увидим кучу гибридных устройств, не то планшеты, не то ноутбуки. Но давайте подумаем, а нужны ли они, эти сенсорные ультрабуки? И вообще, можно ли объединить такие разные устройства в одном?

Не так давно я писала о том, как готовиться к интервью в больших компаниях. Тогда же я пообещала JTOne написать о том, как я применяла советы из статьи на практике и что из этого получилось. И вот, как говорится, не прошло и года… :)

Disclaimer: Все написанное основано на моем личном опыте и все сделанные мною выводы субъективны и могут отличаться от выводов других людей.

Вместо вступления

Прошлым летом я была на четырехмесячной стажировке в Google в Швейцарии. А этим летом меня ждет трехмесячная стажировка в Googleplex в Калифорнии. Поскольку информации у меня много, я решила разделить свой рассказ на две части. В этой части я опишу как я попала на стажировку, как проходили интервью и как долго процесс занял по времени. А в следующей — что, собственно, было во время самой стажировки, что мне там понравилось, что не понравилось и вообще что я обо всем это думаю. Всем интересующимся — добро пожаловать под хабракат.

Прошлый мой топик был полностью теоретическим, этот же будет практическим. Практика будет довольно хардкорной (я сам занялся этим вопросом только через год работы с ARMами) — инициализация процессора и памяти. Иными словами: что нужно сделать с процессором, чтобы попасть в функцию main(). Первая часть статьи посвящена инструментам сборки и отладки. Вторая — обработке векторов исключений, третья — инициализации стеков и памяти.
Но сначала хочу сделать одно уточнение. Многие почему-то считают, что ARM — это обязательно монстр со внешней памятью, кучей обвязки, работающий на частоте не менее 600Mhz, и т.д. Это правда лишь отчасти (если говорить об ARM9 и более поздних семействах). Тот чип, с которым я обычно работаю (AT91SAM7X512), не намного сложнее знакомых многим AVR. Ему для работы нужны только кварц и питание (можно и без кварца, но тогда будет совсем грустно). Всё. Но возможностей у него, конечно, больше, много больше, чем у AVR. Но об этом позже. Сегодняшняя статья никак не будет привязана к конкретному железу.

Количество американских патентных заявок связанных с социальными сетями последние 5 лет росло на 250% каждый год (ссылка). Так, например, одна корпорация подала патентную заявку на метод ценообразования который учитывает положение покупателя в социальном графе (обсуждение на Slashdot). Другая корпорация недавно воплотила максимально упрощенный вариант этой схемы, продавая свои новые телефоны влиятельным узлам социального графа за $0, а остальным за $530.

Анализ социальных сетей (Social Network Analysis) существовал задолго до Интернета, но в последнее время набирает обороты.

Мне было интересно посмотреть, как эффективно алгоритм, выделяющий кластеры в графах, сработает для некоторых групп в Twitter, которые представляют для меня интерес.

23 января в Запорожье пройдет #UKRTWEET — первый всеукраинский баркэмп посвященный Twitter. Граф выше показывает, кто из его участников, с кем разговаривает и кого упоминает.

Заметка ниже посвящена анализу этого графа. Весь код используемых здесь скриптов лежит на github. Изложение, в какой-то мере, вдохновлено недавно упомянутой на Хабре книгой Тоби Сегаран «Программируем коллективный разум», код примеров которой доступен на сайте автора.

Также о data mining в Twitter я говорил 16 января на первой в этом году донецкой встрече "Кофе и код". Поэтому здесь параллельно проведу анализ группы людей из Донецка, которые пишут в Twitter. Кстати, в этом году донецкие встречи будут регулярными — каждую третью субботу месяца (следующая 20 февраля). Следите за группой.