Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

• Приемлемый уровень естественности речи;
• Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
• Поддержка синтеза как в 16kHz так и в 8kHz из коробки;
• Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
• Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
• Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
• Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
• Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
• Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Хабр, привет. Перевел пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.



Отмечу, что если среди читателей есть желающие помочь, и добавить в любую из подотраслей подходящий проект, пожалуйста, свяжитесь со мной. Я их добавлю в список. Итак, давайте начнём изучение списка.

В ноябре стало известно, что работу над Kotlin возглавит Роман Елизаров (elizarov). Поскольку теперь за дизайн языка отвечает он, интересно лучше понять его видение. Поэтому на онлайн-конференции Joker мы задали Роману много вопросов. А теперь для Хабра сделали текстовую версию (видеозапись тоже прикрепляем).

Для начала поговорили о его новой роли и команде Kotlin, а затем перешли к дизайну языка. Из текста можно узнать, например, такие вещи:

• Как принимаются решения, ломающие обратную совместимость?
• Чем философия Kotlin отличается от C# и почему?
• Насколько приоритетна производительность?
• Чем корутины в Kotlin отличаются от Project Loom в Java?
• Какой тренд влияет на языки прямо сейчас?

Расспрашивали Антон Архипов (Developer Advocate в JetBrains) и Алексей Стукалов (руководитель направления DevRel в компании Haulmont, создавшей CUBA Platform). Но не все вопросы они придумали сами: поскольку дело происходило на конференции, часть была написана зрителями.

LTV, он же Lifetime Value, он же Customer Lifetime Value (CLV) – показатель пожизненной ценности клиента. Он показывает, сколько денег в среднем принесёт один пользователь за всё время использования продукта. Показатель LTV универсален, он рассчитывается и в веб-аналитике, и в мобайле. Его считают для большинства видов продуктов, будь то кофейни Starbucks, мобильные операторы, банки, SaaS-продукты или игры. В этой статье мы поговорим о том, для чего необходимо знать LTV и как им пользоваться.

Предположим, вы решили внедрить Kotlin Multiplatform в свой проект, чтобы переиспользовать логику на iOS и Android. Рано или поздно вы захотите сделать Большую Фичу, которая будет включать в себя и сложную многопоточную логику, походы в сеть, кэширование. Каждый из этих этапов вы привыкли делать на своей платформе (ведь делали это тысячу раз). Но в мультиплатформе нет привычных библиотек и подходов, зато есть абсолютно новый стек и тысяча новых способов элегантно выстрелить себе в ногу. Яндекс.Карты и Дмитрий Яковлев yakdmt прошли тернистый путь реализации фичи в мультиплатформе.

— Для начала пару слов о себе. Меня зовут Дмитрий Яковлев. Я поработал в нескольких стартапах, в нескольких банках, а сейчас работаю в Яндексе над Android-приложением Карт. При этом еще немного пишу на Kotlin Multiplatform кроссплатформенную логику.

Наконец-то это случилось, адрес 127.0.0.1 был внесён в реестр запрещенных ресурсов.

Возможно, вы уже слышали, что Kotlin Android Extensions — плагин для Kotlin теперь deprecated.

kotlinx.android.synthetic is no longer a recommended practice. Removing in favour of explicit findViewById

Безусловно, это было очень удобно, особенно если у вас проект полностью на Kotlin. Однако, мир меняется и теперь нужно искать альтернативы. В этой статье мы кратко рассмотрим, что такое плагин Kotlin Android Extension, какие были проблемы с ним и что теперь нам, Android-разработчикам делать. Частично, использовался материал этой статьи. Итак, поехали.

В продолжение моего поста про вычислимую Вселенную я хочу представить вам свой перевод статьи Стивена Вольфрама, созданной в рамках его проекта The Wolfram Physics Project.

Неожиданное открытие

За прошедшие несколько веков произошел настоящий прорыв в наших знаниях о принципах работы окружающего нас мира. Но несмотря на это, у нас все еще нет фундаментальной теории физики, и мы все так же не имеем ответа на вопрос о том, как именно работает наша Вселенная. Я занимаюсь этой темой уже порядка 50-и лет, но только в последние несколько месяцев все кусочки пазла наконец-то начали складываться вместе. И получающаяся картина оказалась гораздо прекрасней, чем все, что я только мог себе представить.

Полнотекстовый поиск — один из тех инструментов, которые мы используем практически каждый день, когда ищем какую-то информацию в интернете. Full-Text Search (FTS) — это метод поиска текста в коллекции документов. Документ может ссылаться на веб-страницу, газетную статью, сообщение электронной почты или любой структурированный текст.

Сегодня мы собираемся написать собственный движок FTS. К концу этой статьи он сможет выполнять поиск по миллионам документов менее чем за миллисекунду. Начнём с простых поисковых запросов, таких как «Выдать все документы со словом cat», а потом расширим движок для поддержки более сложных логических запросов.

Примечание: самым известным движком полнотекстового поиска является Lucene (а также Elasticsearch и Solr, построенные на его основе).

War Robots — мультиплеерный тактический шутер от третьего лица, в котором игрок управляет огромным роботом в командном сражении 6 на 6.

За шесть лет с момента релиза игры в нее было добавлено более 140 единиц контента, 64 из которых — роботы.

Роботы — это «ядро» игры. Они часто выступают темой для обсуждения в рядах игроков, они же являются одним из главных двигателей продаж.

За время существования War Robots команда геймдизайнеров набила руку на создании подобного рода контента. Я Эрик Парамонов, один из старших геймдизайнеров Pixonic, и мне бы хотелось на примере роботов поделиться некоторыми хитростями, которые помогают нам создавать актуальный контент, занимающий ожидаемое нами место в мете и сердцах игроков.

Я расскажу, что такое карта меты; как сбалансировать выпуск контента, чтобы не дать игрокам заскучать и никого не обделить; кто отвечает за решения по контенту; какое место в этом процессе занимает аналитика и какими параметрами заручиться, чтобы по ним отслеживать, насколько успешным может оказаться тот или иной юнит.

Это подборка историй из интернета о том, как у багов иногда бывают совершенно невероятные проявления. Возможно, вам тоже есть что рассказать.

Грамотная сегментация пользователей — один из краеугольных камней, на которых зиждется успех игры. В этом посте мы поговорим о том, каким образом можно правильно выделить целевую аудиторию игр на любых платформах: клиентских, браузерных, мобильных.

Данная статья делает попытку составить обзор различных критериев сегментации и нацелена больше на начинающую аудиторию разработчиков игр и интересующихся геймдизайном.

Меня зовут Андрей Рыбалка, я участвую в Russian AI Cup под ником lama и я снова расскажу вам, как не выиграть макбук. Благо, я в этом человек опытный — вот этими вот руками не выиграл уже целых 7 штук.

Итак, задачей этого года был платформер/2D-шутер, для которого нужно было написать бота. Выглядела игра вот так:

Бот выглядел так:

Если вам интересно, как картинка #2 играла в картинку #1, прошу под кат.

Привет, Хабр.

Данная статья является логическим продолжением рейтинга Лучших статей Хабра за 2018 год. И хотя год еще не закончился, но как известно, летом произошли изменения в правилах, соответственно, стало интересно посмотреть, повлияло ли это на что-нибудь.



Кроме собственно статистики, будет приведен и обновленный рейтинг статей, а также немного исходников для тех кому интересно, как это работает.

Для тех, кому интересно что получилось, продолжение под катом. Те, кому интересен более подробный анализ разделов сайта, могут также посмотреть следующую часть.

— Эй, я получил новый веб-проект, но, если честно, я не занимался веб-кодингом в течение нескольких лет, и я слышал, все немного поменялось. Ты же самый современный веб-разработчик, правда?

— Это теперь называется Front-End инженер, но да, я — именно он. Я работаю с вебом в 2016. Визуализации, музыкальные плееры, летающие дроны, которые играют в футбол, все что угодно. Я только что вернулся из JsConf и ReactConf, так что я знаю новейшие технологии для создания веб-приложений.

— Круто. Мне нужно создать страницу, которая отображает последние действия со стороны пользователей, так что мне просто нужно получить данные от REST и отобразить их в какой-то фильтруемой таблице, ну и обновлять её, если что-то изменится на сервере. Я думал, может быть, использовать JQuery для извлечения и отображения данных?

— О, Мой Бог! Нет! Никто больше не использует JQuery. Ты должен попробовать React: это — 2016!

Проекты закрываются, такое бывает. Иногда в них остается то, чем хочется поделиться. Еще реже это получается сделать. Под катом — мои описания игровых персонажей для художников (ещё до прихода в Pixonic) и получившиеся в результате концепт-арты.

NB! Значительная часть статьи — это копипаста из конфы проекта без особой обработки. Это сделано специально, чтобы показать настоящие воркфлоу и рабочие материалы, а не их вылизанные для публичного доступа версии.

Структура и манера описания меняется от персонажа к персонажу, потому что разным художникам нужны разные детали в описании, да и мои представления о приоритетах и акцентах менялись со временем. В рамках под концептами — уже сегодняшние комментарии.

Введение

Есть несколько статей об антипаттернах разработки ПО. Но большинство из них говорят о деталях на уровне кода и фокусируются на конкретной технологии или языке программирования.

В этой статье я хочу сделать шаг назад и перечислить высокоуровневые антипаттерны тестирования, общие для всех. Надеюсь, вы узнаете некоторые из них независимо от языка программирования.

Терминология

К сожалению, в тестировании пока не выработали общую терминологию. Если спросить сотню разработчиков, в чём разница между интеграционным, сквозным и компонентным тестом, то получите сто разных ответов. Для этой статьи ограничимся такой пирамидой тестов:


Если не видели пирамиду тестов, настоятельно рекомендую ознакомиться с ней. Вот некоторые хорошие статьи для начала:

• «Забытый слой пирамиды автоматических тестов» (Майк Кон, 2009)
• «Пирамида тестов» (Мартин Фаулер, 2012)
• «Блог отдела тестирования Google» (Google, 2015)
• «Пирамида тестов на практике» (Хэм Фокке, 2018)

Как многие из вас знают, мир настольных игр очень разнообразен и активно развивается. Вы сможете найти игры практически на любой вкус и темперамент, от простеньких игр для компаний на вечеринках до хардкорных монстров, в которых партии длятся многие часы, от незатейливых карточных развлечений до варгеймов, требующих вложения кучи денег в создание армий из миниатюр и изучения сводов правил на сотни страниц.

У нас в компании многие увлекаются настолками и даже регулярно собираются вместе и проводят вечера за партиями. Поэтому в эту пятницу мы решили немного отдохнуть от хардкорного кода (но не от хардкорности) и сделали для вас подборку настольных игр, в которых придётся немало поломать голову, чтобы одержать над соперниками верх. Каждой игре мы присвоили уровень сложности. Он субъективный и относительный, не исключено, что какие-то игры вам покажутся более сложными или лёгкими.

От переводчика:
Представляю вашему вниманию статью авторства Andy Gainey, в прошлом независимого разработчика игровых инструментов, ныне сотрудника Paradox Development Studio. На мой взгляд, автор играючи создал один из лучших процедурных генераторов планет с открытым исходным кодом.

Об авторе: Хэм Фокке — разработчик и консультант ThoughtWorks в Германии. Устав от деплоя в три ночи, он добавил в свой инструментарий средства непрерывной доставки и тщательной автоматизации. Сейчас налаживает такие системы другим командам для обеспечения надёжной и эффективной поставки программного обеспечения. Так он экономит компаниям время, которое эти надоедливые людишки тратили на свои выходки.

«Пирамида тестов» — метафора, которая означает группировку тестов программного обеспечения по разным уровням детализации. Она также даёт представление, сколько тестов должно быть в каждой из этих групп. Несмотря на то, что концепция тестовой пирамиды существует довольно давно, многие команды разработчиков по-прежнему пытаются неправильно реализовать её на практике должным образом. В этой статье рассматривается первоначальная концепция тестовой пирамиды и показано, как её воплотить в жизнь. Она показывает, какие виды тестов следует искать на разных уровнях пирамиды, и даёт практические примеры, как их можно реализовать.