Можно ли построить систему отопления собственного жилища без газовой трубы так, чтобы это было комфортно, не утомительно и даже увлекательно? И что может получиться, если приправить всё это информационными технологиями?


Давайте вместе в этом разберемся.

Эта публикация — про то, как программист помогает создавать суррогаты.

Суррогат – это когда сделали не то, что нужно бизнесу. Или не так, как нужно бизнесу.

Суррогаты – это самое страшное зло, происходящее сейчас с российским бизнесом и государственным управлением. Суррогаты – это лучший в мире киллер эффективности. Что особенно приятно, мы, программисты, на этот раз не в стороне – мы на самой оси зла.

С чего все начинается

Представьте исходную ситуацию. К программисту, работающему в «обычной» компании, подходит человек – пользователь системы, он же – руководитель некоего подразделения. Просит, или предлагает, или просто нейтрально говорит – надо сделать в программе/системе/на сайте такую-то штуку.

Программист, допустим, толковый – он понимает, что предлагаемая доработка – суррогат.

Вариантов развития событий много, я приведу некоторые из них:
1. Программист говорит: согласуй с моим или своим начальником, тогда сделаю;
2. Программист говорит: напиши мне задачу/поручение/служебную записку, на бумаге или в информационной системе;

Статья поддерживается здесь:
[3] Caterpillar Implementation Based on Generated Code

// не вижу смысла писать на ресурсе а) с цензурой тэгов б) где каждый проходящий бот, набравший рейтинг галиматьей, сносит твой рейтинг и объяснение причины с него не требуется

Сейчас в поле зрения общественного внимания попадает всё больше исследований tDCS – транскраниальной стимуляции постоянным током. Довольно большое количество научных работ последних лет демонстрируют, что tDCS может улучшать когнитивные способности не только при лечении болезней, но и у совершенно здоровых людей. Среди них – реакция, внимание, память и обучение иностранным языкам. Успехи научных исследований привлекли внимание DIY сообщества, которое взяло технологию на вооружение и стало активно применять tDCS на себе.

Однако ключевой момент для проведения электростимуляции – это правильный выбор мест прикрепления электродов к голове. Ведь стимуляция различных зон мозга приводит к принципиально разным когнитивным эффектам – в зависимости от функций этих областей. Поэтому я решил разобраться в научных статьях и выяснить, стимуляция каких зон действительно приводит к ощутимым когнитивным улучшениям и какие подводные камни здесь могут быть.

Недавно я заметил, что устал быть уставшим. Но можно ли это исправить? Я часто и много пью кофе – оно помогает, но ненадолго. А есть ли что-нибудь ещё не менее эффективное? В общем, после того как мне пришли эти мысли я решил закопаться в научную литературу: что известно про доказанные инструменты борьбы с усталостью. Как борются с усталостью биохакеры? Здесь я поделюсь личным расследованием того, что публикуют ученые о борьбе с усталостью.

В последние годы проводится всё больше научных исследований, в которых изучается способность различных фармакологических стимуляторов (например, модафинил, метилфенидат) и нейротехнологий (например, электростимуляция мозга) улучшать когнитивные способности человека. Особый интерес представляют те из них, в которых улучшения достигаются не для медицинских целей (лечение деменций, депрессии, Альцгеймера), а на здоровых людях.

Инициаторами таких исследований являются, как правило, вооруженные силы, и первоначально проводятся они для оптимизации профессий, требующих особую собранность и выносливость: летчики, пехотинцы, водители. Существует, однако, целое сообщество биохакеров (или даже – «нейрохакеров»), которые немедленно берут такие технологии «на вооружение» и начинают самостоятельно использовать их в домашних условиях.

Привет, Хабр! Последнее время все больше и больше достижений в области искусственного интеллекта связано с инструментами глубокого обучения или deep learning. Мы решили разобраться, где же можно научиться необходимым навыкам, чтобы стать специалистом в этой области.

«The Artificially Intelligent Doctor Will Hear You Now»

Нынешний этап массового интереса к нейросетям во многом связан с возможностями сеток по обработке изображений. Улучшить качество фотографии, стилизовать селфи под картину известного художника, выявить объект в кадре и запустить каскад внешних событий — все эти наглядные примеры сегодня доступны в различных продуктах: от приложения для обработки фотографий до сложной системы дорожного автопилота.

Есть еще одна важная сфера применения нейросетей и других технологий, близких к ИИ, — это медицина. Если речь не идет об IBM Watson, то новости из сложного мира высокотехнологичной борьбы за здоровье человека редко просачиваются в СМИ. А тем временем происходит настоящая революция — оказалось, что система автоматизированной обработки изображений не только может стать мощным инструментом анализа и помощи для врача, но и в некоторых случаях заменить самого специалиста.

И не только нейросети питают новый технологический рывок. Бигдата, машинное обучение в целом и даже блокчейн становятся основой для медицинских стартапов, вносящих вклад в борьбу с болезнями и старением.

В этой статье я хочу поделиться опытом того, что делать, когда в руки впервые попадают платки ESP8266. Сразу оговорюсь, что ковыряние в таких железках, равно как и программирование, это моё хобби за мои деньги и в свободное от основной деятельности время. Поэтому прошу отнестись с определенной скидкой к степени критики данного материала.

Почему я это решил написать? Всё просто: я убил 3 недели времени на то, чтобы разобраться с чего начинать и как это работает. Кроме того, попробую собрать небольшой каталог ссылок по работе с ESP8266. Надеюсь, что эта информация поможет сэкономить вам хоть толику времени.



Итак, приступим!

Представляем вам тринадцатую лекцию курса «Биология поведения человека» Роберта Сапольски про генетику поведения. В этой лекции рассматриваются более сложные, с точки зрения нейробиологии, способы межклеточной коммуникации, роль лимбической системы в формировании личности, поведения и факторы, которые могут вызвать различные аномалии в функционировании нервной и эндокринной систем. Под катом вы найдёте предыдущие лекции этого курса.

Предисловие

Часто возникает потребность в создании такого индикатора производительности, который бы показывал состояние СУБД относительно предыдущего периода или конкретного дня. В статье Реализация индикатора производительности запросов, хранимых процедур и триггеров в MS SQL Server. Автотрассировка был предложен пример по реализации такого индикатора. Здесь же опишем еще один более простой способ, который ко всему прочему позволяет посмотреть исторически не просто за сколько выполнился запрос, но и как выполнился, а также получить планы выполнения на каждый момент времени.

Данный способ особенно полезен при предоставлении ежедневных отчетов выше стоящему руководству, т к его можно не только автоматизировать, но и вывести в отчет с минимальными техническими подробностями.

В данной статье будет рассмотрен пример реализации такого общего индикатора, где в качестве меры будет браться все время выполнения запросов (Total Elapsed Time).

Нужна ли математика программисту?

Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.

Привет! Меня зовут Катя. Я будущий разраб-оборотень! Не в смысле, что у меня отрастают клыки и шерсть на спине каждое полнолуние, просто все чаще я думаю о том, что разработка ПО — не совсем мое призвание. Позади три курса в МГТУ им.Н.Э.Баумана. Впереди еще три года учебы. Сейчас экватор…

Электронику часто называют наукой о контактах. Многие знают, что нельзя скручивать между собой медный и алюминиевый провода. Медная шина заземления или латунная стойка для платы плохо сочетаются с оцинкованными винтиками, купленными в ближайшем строительном супермаркете. Почему? Коррозия может уничтожить электрический контакт, и прибор перестанет работать. Если это защитное заземление корпуса, то прибор продолжит работу, но будет небезопасен. Голая алюминиевая деталь вообще может постепенно превратиться в прах, если к ней приложить даже низковольтное напряжение.

Доступные нам металлы не ограничиваются только медью и алюминием, существуют различные стали, олово, цинк, никель, хром, а также их сплавы. И далеко не все они сочетаются между собой даже в комнатных условиях, не говоря уже о жёстких атмосферных или морской воде.

В советских ГОСТах было написано почти всё о допустимых контактах металлов, но если изучение чёрно-белых таблиц из 1000 ячеек мелким шрифтом утомляет, то правильный ответ на «медный» вопрос — нержавейка, либо никелированная сталь, из которой, кстати, и сделан почти весь «компьютерный» крепёж. В эпоху чёрно-белого телевидения были другие понятия об удобстве интерфейса, поэтому для уважаемых читателей (и для себя заодно) автор приготовил цветную шпаргалку.

И, раз уж зашла речь о металлообработке, заодно автор привёл таблицу с популярными в электронике резьбами и соответствующими свёрлами, отобрав из объёмных источников наиболее релевантное по тематике портала. Не все же здесь слесари и металлурги, экономьте своё время.

Как написать хороший SLA (Service Level Agreement, оно же Соглашение об уровне сервиса). И какой SLA будет хорошим.

Эта статья является попыткой обобщить имеющийся опыт, а также на неё я собираюсь ссылаться, когда меня будут в дальнейшем спрашивать, как должен выглядеть SLA. Работая в индустрии не первый десяток лет, я к своему удивлению регулярно сталкиваюсь с серьёзным непониманием основ, на которых строится SLA. Наверное, потому что документ довольно экзотический. После прочтения данного текста, я надеюсь, у вдумчивого читателя точечки над ё должны встать на свои места. Целевая аудитория — те, кто пишет SLA, и им сочувствующие.

Об авторских тренингах на тему: «Обучение проектированию ПО» подробнее можно узнать на моем YouTube канале

IV ОПРЕДЕЛЯЕМ ЦЕЛИ, ПРОЕКТА

Цель не обязательно должна достигаться. Порой это просто направление двигаться дальше.
Брюс Ли.

Одним из основных признаков системы, отличающим ее от разрозненных компонентов, является подчиненность всей организации системы — некоторой цели. Проектная работа команды, представляет собой тоже некую систему и соответственно должна «идти на поводу» у какой-то цели. Потому, установив коммуникации между участниками проекта, начнем определять цели, которые мы хотим достичь в результате создания нового продукта.

Цель данной группы работ: определить основные задачи, которые ставят перед собой группы заинтересованных лиц, участвующих в проекте.

Друзья!

Мы поздравляем всех наших подписчиков с днем знаний и желаем, чтобы знаний было больше, их приобретение – интересным, а сами знания – более полезными.

Чтобы воплотить эти пожелания в жизнь, мы предлагаем вашему вниманию видеозапись курса «Однодневное погружение в нейронные сети», который мы провели летом в рамках закрытой школы DevCon. Этот курс позволит за несколько часов погрузиться в тему нейронных сетей и «с нуля» научиться использовать их для распознавания изображений, синтеза речи и других интересных задач. Для успешного освоения курса будут полезны умение программировать на Python и базовые знания математики. Материалы курса и заготовки для практических заданий доступны на GitHub.

Предуведомление: Данные видео представляют собой запись интенсива, рассчитанного в основном на аудиторию, присутствующую в зале. Поэтому видео несколько менее динамичные, чем в онлайн-курсах, и более длинные, не нарезанные на тематические фрагменты. Тем не менее, многие зрители сочли их для себя весьма полезными, поэтому мы и решили поделиться с широкой аудиторией. Надеюсь, возможность узнать что-то новое вызывает у вас такую же неподдельную радость, как у моей дочери на фотографии.

В мире растет число фейковых новостей и все сложнее найти источник правдивой информации. Спрос на достоверность, качество и фактчекинг не пропал, но сложно подружить методологии проверки данных с новостями мейнстрима в эпоху, когда даже серьезные издания гонятся за кликбейтом. Изъеденные недочетами новости политики, экономики, спорта и других сфер начинают раздражать, а не привлекать внимание. Образуется информационный вакуум, заполнить который могут новости науки. Манипулировать научными данными не так интересно, как фактами в экономике и политике. Наука поддерживается прекрасной репутацией источников — например, не вызывает сомнений авторитетность журнала «Nature» или достоверность базы данных биотехнологической информации PubMed.

И все же между источником научных данных и читателем часто стоит фильтр, отвечающий за качество публикаций — журналист. Избавиться от прослойки можно лишь в том случае, если вы сразу получаете информацию от ученых. Так можно сделать, если подписаться на интересующих вас авторов. Они есть в соцсетях, но информация там не структурирована, а вот каналы с видеоконтентом — как личные, так и собранные обычными людьми, — это ценный источник адаптированных данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Лисовский, я руковожу проектом MAPS.ME — это международный проект, интересный и очень амбициозный. Наша задача — конкурировать с Google, Apple и несколькими компаниями второго эшелона. Сегодня я кратко расскажу о своём трудовом пути, чтобы затем подробнее остановиться на самых интересных этапах.

До института я подрабатывал, собирал компьютеры на заказ. А свой компьютер у меня появился в 1995 году, в 13 лет — спасибо родителям, это было реально очень круто. В институте я начал сам изучать PHP, MySQL, соорудил собственный движок для интернет-магазина. Сделал три сайта, брал по 300 долларов за каждый. С 2004 года я работал в международной компании Radmin.com, которая создаёт b2b-продукт для удалённого управления компьютерами, там я провёл шесть лет. Потом ломанулся в стартапы: KupiBonus, детские товары BabyBoom. Там было интересно! Важны не только успешные проекты, но и фейлы: надо хорошо анализировать, почему они происходили. Потом был Litres. Очень интересный бизнес — продавать электронные книги при уровне пиратства 96 %. В 2015 году мы заработали 15 млн долларов, с 2011 года выручка выросла в 18 раз. Затем я вместе с партнерами запустил собственный проект MoikaMoika.ru. Не то чтобы основатели сразу стали миллионерами, но это интересный опыт. Проект жив и развивается. А дальше про всё это — более подробно.

Я с 2004 года работаю в ИТ-сфере. Как и вы я провожу много времени за экраном монитора (даже двух). А если это релиз, дедлайн или срочный вопрос, то время работы за компьютером плавно перерастает в большую часть суток.

Недавно меня спросил один знакомый, как это все выдерживают мои глаза и зрение остается хорошим?! Я всегда отвечаю, что годы тренировок помогают. Думаете это сарказм? Только отчасти:) На самом деле это тренировки.