Про Blockchain сегодня не пишет только ленивый. Существует огромное количество статей разной степени понятности и полезности. Это очередная из них. Нам захотелось создать максимально простой, но работающий блокчейн и написать кратко, но понятно для неспециалистов, как же эта собака этот блокчейн работает. Так родился проект BaumankaCoin, исходники которого можно загрузить c GitHub-а.

Многие люди представляют себе технологию блокчейн и криптовалют как некий мега rocket science. Безусловно, чтобы понять все тонкости и нюансы – потребуется потратить много времени; но в действительности данная технология, если разобраться, оказывается гораздо более простой для понимания, чем принято считать. Реализовав свой coin мы намеревались помочь людям понять "на пальцах" устройство данных технологий.

Часть 1. Расчёт минимального количества ходов для победы с помощью цепей Маркова

После недавнего обновления экран «You win!» игры 2048 начал показывать количество ходов, потребовавшихся для победы, и я задался вопросом: сколько же нужно ходов, чтобы выиграть?

В первой части статьи мы ответим на этот вопрос, смоделировав игру 2048 в виде цепи Маркова и проанализировав её, чтобы показать, что вне зависимости от мастерства игрока для победы в среднем нужно не менее 938,8 ходов. Это даёт нам неплохое мерило отсчёта — если вы можете выигрывать примерно за такое количество ходов, то неплохо играете.

Количество ходов, необходимых для победы, зависит от случайности, потому что игра добавляет тайлы 2 и 4 случайным образом. Анализ также покажет, что распределение минимального количества ходов до победы имеет стандартное отклонение в 8,3 хода, и что его общая форма хорошо аппроксимируется смесью биномиальных распределений.

Всем привет!



Пасха заканчивается и тема печати различных узоров на яйцах становится чуть менее актуальной, но от этого не становится менее актуальным яйцебот, нужный всем и всегда круглый год :)

Для тех кто не в курсе яйцебот — это машина, которая обычным фломастером умеет рисовать на любых сферических объектах: яйцах, теннисных шариках, ёлочных игрушках. Концепт механизма придумал дизайнер Bruce Shapiro в далеком 1990-м году, а не так давно знаменитая компания Evil Mad Scientist Laboratories выпустила в свободную продажу свою версию под названием The EggBot. Надо отдать должное Evil Mad Scientist Laboratories свой проект сделала открытым и разрешает пользоваться программным обеспечением для других яйцеботов даже в коммерческих проектах.

Всем привет! Это уже шестой выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python. В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся машинного обучения, профилирования и оптимизации Python-приложений, хороших практик при написании Python-кода и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!

Всем привет!

Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичной в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).

Пример такой задачи – это соревнование Kaggle Inclass по идентификации пользователя в Интернете по его последовательности переходов по сайтам.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Все материалы доступны на GitHub.
А вот видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017). В ней, в частности, рассмотрены два бенчмарка соревнования, полученные с помощью логистической регрессии.

Оглавление

0. Подготовка к работе [Вы тут]
1. Введение
2. Загрузка ресурсов
3. Создание игрового мира
4. (wip) Группы
5. (wip) Мир физики
6. (wip) Управление
7. (wip) Добавление целей
8. (wip) Последние штрихи

Эта серия статей научит вас основам и "хорошему тону" игрового фремворка Phaser. За данный курс, я постараюсь объяснить вам основные идеи и возможности фреймворка, а также покажу как его грамотно использовать в связке с TypeScript и Webpack.

О проекте

• Создание системы ограниченного доступа в помещение на основе RFID меток.
• Удаленное открытие двери и просмотр камер с мобильного телефона.
• Система видеонаблюдения с сохранением в облако.
• Интеграция в существующую домофонную систему.
• Интеграция с HomeKit.

Скорее всего, если вас привлекло название статьи, то вы начинаете свой путь знакомства с системой контроля версий Git. В данной статье я приведу 10+ видео о пошаговом вхождении в контроль версии используя Git. Данного курса будет вполне чем достаточно для работы с такими популярными сервисами как GitHub и Bitbucket.

Однажды мой знакомый, который только начинал свой путь в ИТ кинул мне данный мемчик что слева, с вопросом "А чем плохо то?", поэтому чтобы понимать данную шутку и уметь работать с самым популярным на сегодня VCS (Version Control System) рекомендую к ознакомлению серии видеоуроков, которую я привел ниже.

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Я работаю в небольшом израильском стартапе, наш продукт — платформа для заказа еды из ресторанов, кафе и магазинов. В отличие от десятков подобных сервисов, мы монополисты на студенческом рынке в США. Мы обрабатываем на пике около сотни тысяч заказов в день и один из платежных шлюзов в продакшне построен на автоматизации GUI для Win32 приложения с помощью библиотеки pywinauto.

Kaggle — это платформа для проведения конкурсов по машинному обучению. На Хабре частенько пишут про неё: 1, 2, 3, 4, и.т.д. Конкурсы на Kaggle интересные и практичные. Первые места обычно сопровождаются неплохими призовыми (топовые конкурсы — более 100к долларов). В последнее время на Kaggle предлагали распознавать:

• Диабет по сетчатке глаза
• Фотографии со спутников и их порядок
• Одинаковые рекламные объявления

И многое-многое другое.

Мне давно хотелось попробовать, но что-то всё время мешало. Я разрабатывал много систем, связанных с обработкой изображений: тематика близка. Навыки более лежат в практической части и классических Computer Vision (CV) алгоритмах, чем в современных Machine Learning техниках, так что было интересно оценить свои знания на мировом уровне плюс подтянуть понимание свёрточных сетей.

И вот внезапно всё сложилось. Выпало пару недель не очень напряжённого графика. На kaggle проходил интересный конкурс по близкой тематике.Я обновил себе комп. А самое главное — подбил vasyutka и Nikkolo на то, чтобы составить компанию.

Сразу скажу, что феерических результатов мы не достигли. Но 18 место из 1.5 тысяч участников я считаю неплохим. А учитывая, что это наш первый опыт участия в kaggle, что из 3х месяц конкурса мы участвовали лишь 2.5 недели, что все результаты получены на одной единственной видеокарте — мне кажется, что мы хорошо выступили.

О чём будет эта статья? Во-первых, про саму задачу и наш метод её решения. Во-вторых, про процесс решения CV задач. Я писал достаточно много статей на хабре о машинном зрении(1,2,3), но писанину и теорию всегда лучше подкреплять примером. А писать статьи по какой-то коммерческой задаче по очевидным причинам нельзя. Теперь наконец расскажу про процесс. Тем более что тут он самый обычный, хорошо иллюстрирующий как задачи решаются. В-третьих, статья про то, что идёт после решения идеализированной задаче в вакууме: что будет когда задача столкнётся с реальностью.

    Наверняка многие из нас хоть раз думали про себя: «Черт побери, и везет же этим американцам!». Это касается многого, от магазинов с доставкой «только в пределах 48 континентальных штатов» до вполне серьезных контрактов, которые срываются только потому, что потенциальный заказчик в США категорически не желает иметь дело с иностранцами.

    В этой статье я попробую осветить процесс создания и администрирования американской корпорации для резидента РФ. Наверняка многие из фактов для самих американцев покажутся тривиальными, однако для жителя России все куда сложнее — увы, это данность. Чтоб не сказать — это Родина, сынок. Оговорюсь сразу — я все это проделал более 2 лет назад, так что, некоторые детали могут быть не совсем актуальны. Но вряд ли что-то поменялось принципиально.

О чем?

В этой статье я расскажу о том, что предлагает нам компания Microsoft в своем Lync SDK для создания «красивых» интерфейсов и новых возможностей для Lync-клиента. Так же подробно остановлюсь на взаимодействии с Lync клиентом в UI Suppression mode, с которым нам очень плотно пришлось иметь дело в процессе разработки собственного корпоративного мессенджера на базе Skype for Business. И, самое главное, постараюсь подробно описать, с какими ограничениями нам пришлось столкнуться.

Предлагаю читателям перевод статьи «Why Some People Get Promoted (And Others Don’t)» за авторством Janet Coi.


Успех не линеен. Терпение и труд, конечно, всё перетрут, но сами по себе они не обеспечивают дальнейшего логического развития.

Заметьте, как часто люди, ужасно выполняющие свою работу, не теряют её, – а даже получают повышение! – пока остальные находятся в ступоре или уходят из-за того, что не могут продвинуться. Здесь имеют место несколько факторов. Даже прежние заслуги не имеют такого определяющего значения, так что все награды можно поставить на полочку.

Привет, коллеги!

Я расскажу о библиотеке для Питона с лаконичным названием f. Это небольшой пакет с функциями и классами для решения задач в функциональном стиле.

— Что, еще одна функциональная либа для Питона? Автор, ты в курсе, что есть fn.py и вообще этих функциональных поделок миллион?

— Да, в курсе.

Причины появления библиотеки

Язык программирования Perl создал Ларри Уолл (Larry Wall) в 1987 году, когда он работал системным программистом в американской компании Unisys. Цели, которые преследовал Ларри при разработке нового языка программирования, отражены в его названии — PERL, которое позднее стало расшифровываться как Practical Extraction and Report Language, то есть «практический язык извлечения „данных“ и „создания“ отчетов».

Одна из легенд о происхождении Perl гласит, что в то время уже существовал язык с таким названием, поэтому Ларри сократил название на одну букву, не изменив произношения. По иронии судьбы, сегодня тот язык не помнит никто, кроме историков, а Perl известен всему миру.

Хотя, по другой версии, Ларри назвал созданный им язык по имени своей невесты.


Ларри Уолл

На становление Perl повлияли языки Ada, Basic, Fortran, Lisp, Pascal и, конечно, язык C. Perl впитал в себя разные течения компьютерной науки: процедурное, модульное, функциональное и объектно-ориентированное программирование, макрообработку текста, а кроме этого — культуру ОС Unix, с ее богатым набором команд и утилит, стройной продуманной архитектурой и унифицированным подходом к представлению данных.

Я ни в коей мере не утверждаю, что указанный мной способ лучший из возможных. Более того, я вовсе не уверен в том, что он вообще правильный. Возможно, если бы моим первым языком был не Си, а какой-либо из функциональных языков или ассемблеров, моё мнение было бы иным, и жизнь моя сложилось бы совсем иначе. Так что весь нижеизложенный материал воспринимайте со здоровым скептицизмом.

Представляю вашему вниманию перевод своей статьи Amazon software engineer interview, изначально опубликованной на английском на sobit.me.

Не так давно со мной связался технический рекрутер из Amazon. Компания организовывала трехдневное онсайт собеседование по найму программистов в их берлинский офис.

Весь процесс, начиная с того, как со мной связались, и заканчивая подписью контракта, занял около двух месяцев. Я хотел бы поделиться опытом, как все прошло, и что, на мой взгляд, помогло мне получить работу.

Если я не упомянул чего-то важного в статье, спрашивайте в комментариях. Постараюсь ответить максимально подробно.

Пара вводных слов
Всем доброго времени суток, меня зовут Туманов Дима. Сейчас я работаю в компании Rambler&Co и отвечаю за тестирование на проектах Афиши. В рамках данной статьи я развею несколько мифов об IT и тестировании в частности. Кроме того, приведу примеры из жизни как “не зная ничего” стать Junior QA Engineer в крупной компании.

Начало пути
Проработав почти два года в одной “мирной” госкорпорации в должности “ненастоящего инженера”, я осознал, что развитие остановилось. Я мог сидеть на одном месте и почти ничего не делать. В конечном итоге мои знания бы совсем отстали от реальной действительности и я бы стал невостребованным на рынке. В этот момент я принял решение о смене места и сути своей работы.