Представим, что вы разработчик на JavaScript, Ruby, Phyton или PHP. Ваш язык программирования не ищет ошибок во время компиляции. Собственно, у него компиляции, как таковой, нету. Если вы допустите синтаксическую ошибку, вы, конечно, о ней узнаете. Когда запустите программу.
Если вы ответственный разработчик, то напишите тесты сами. Так поступают все ответственные разработчики. Но что вы будете тестировать? Читать полностью »
В первой статье речь шла о том, что такое SObjectizer. Во второй статье мы начали рассказывать как могут выглядеть агенты, почему, как и куда они эволюционируют. Сегодня мы продолжим этот рассказ, ещё более усложняя реализацию демонстрационных агентов. Заодно проверим надежность асинхронного обмена сообщениями.
В прошлый раз мы остановились на том, что операцию чтения содержимого файла с email-ом следует отдать на откуп отдельному IO-агенту. Давайте сделаем это и посмотрим, что получится.
Читать полностью »
Друзья, все мы знакомы с кроссплатформенным инструментом быстрой разработки Lazarus.
Сегодня мы поговорим об одной сборке GetLazarus, которая, на мой взгляд, заслуживает некоторого внимания.
Это не форк, это удачная сборка, которая сразу готова к работе с еще большим Delphi-подобным внешним видом.
Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… многозадачный человек. В смысле у меня много задач и мало времени, чтобы их все уже, наконец, закончить. Отчасти это и к лучшему — всегда есть чем заняться. С другой стороны — пока ты разрываешься между проектами, мир катится куда-то не туда и некому забраться на броневик и призвать толпу остановиться и немного подумать. А вопрос-то серьёзный — долгое время мир JS был погружён в ад обратных звонков и с ними не только не боролись — их боготворили. Потом он чуть менее чем полностью погряз в обещаниях. Сейчас к ним с разных сторон усиленно вставляют подпорки разной степени кривизны. А света в конце тоннеля всё не видать. Но обо всём по порядку...
Сперва определимся с терминами. В процессе работы, приложение выполняет различные задачи. Например, "скачать файл с удалённого сервера" или "обработать запрос пользователя".
Не редки ситуации, когда для выполнения одной задачи требуется выполнение дополнительных задач — "подзадач". Например, для обработки запроса пользователя, необходимо скачать файл с удалённого сервера.
Запустить подзадачу мы можем синхронно, и тогда текущая задача заблокируется в ожидании завершения подзадачи. А можем запустить асинхронно, и тогда текущая задача продолжит своё выполнение не дожидаясь завершения подзадачи.
Тем не менее, обычно для завершения выполнения задачи, пусть и не сразу, но требуется и завершение выполнения подзадачи с последующей обработкой её результатов. Блокировку одной задачи в ожидании сигналов от другой будем называть "синхронизацией". В общем случае, синхронизация одних и тех же задач может происходить и множество раз, по самой различной логике, но в дальнейшем мы будем рассматривать лишь простейший и самый распространённый вариант — синхронизацию по завершению подзадачи.
Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.
Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.
Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.
Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Читать полностью »
В недавней статье про производительность Java разгорелась дискуссия на тему измерения производительности. Глядя на неё, с грустью приходится сознавать, что многие люди до сих пор не понимают, насколько сложно правильно измерить время выполнения того или иного кода. Кроме того, люди вообще не привыкли, что один и тот же код в разных условиях может выполняться существенно разное время. К примеру, вот одно из мнений:
Если мне надо узнать, "какой язык быстрее для меня на моей задаче", то я прогоню самый примитивный бенчмарк в мире. Если разница будет существенной (скажем, на порядок) — то скорее всего и на пользовательской машине все будет примерно также.
К сожалению, самый примитивный бенчмарк в мире — это как правило неправильно написанный бенчмарк. И не следует надеяться, что неправильный бенчмарк измерит результат хотя бы с точностью до порядка. Он может измерить что-нибудь абсолютно другое, что будет совершенно отличаться от реальной производительности программы с аналогичным кодом. Давайте рассмотрим пример.
Уже два десятилетия активно плодятся мифы о том, что приложениям на Java свойственны проблемы с производительностью. Одновременно с этим на Java создаются по-настоящему высоконагруженные системы. Кто же в конечном итоге прав? Чтобы составить мнение о том, как сейчас обстоят дела с производительностью Java, мы обратились к двум заинтересованным сторонам: создателям самой Java и клиентам, использующим Java в своих системах. На наши вопросы любезно согласились ответить Алексей Шипилёв (Oracle) и Олег Анастасьев (Одноклассники).
Добрый день. В эфире снова я, Илья Кудинов. В свободное от основной работы время я занимаюсь разработкой игрушек на Unity 3D и решил в качестве эксперимента написать статью об одной из проблем, с которой столкнулась наша команда. Я являюсь основным разработчиком, и наш гейм-дизайнер в «гробу видал» копание в моем коде с какой бы то ни было целью (разделение труда — одно из величайших достижений цивилизации), значит, моя обязанность — предоставить ему все необходимые рычаги управления и настройки геймплея в виде удобных визуальных интерфейсов. Благо Unity сам по себе имеет достаточно удобные (кхе-кхе) готовые интерфейсы и ряд методов их расширения. И сегодня я расскажу вам о некоторых приемах, которые делают жизнь нашего гейм-дизайнера проще и удобнее, а мне позволяют не биться головой о клавиатуру после каждого его запроса. Надеюсь, они смогут помочь каким-нибудь начинающим командам или тем, кто просто упустил эти моменты при изучении Unity.
Сразу скажу, что наша команда все еще активно учится и развивается, хоть мы уже и выпустили дебютную игру. И если «дедлайны не горят», то я предпочитаю разбираться в каких-то вещах сам, а не обращаться к экспертам и различным best practices. Поэтому что-то из рассказанного мною может оказаться не оптимальным или банальным. Буду очень рад, если в таких случаях вы подскажете мне более удобные решения в комментариях и личных сообщениях. Ну и в целом информация здесь скорее базового уровня.
Читать полностью »
Квантовыми вычислениями сейчас занимаются почти все крупные компании, связанные с информационными технологиями. IBM, Google, Microsoft — все проводят исследования в этой сфере. Корпорация IBM успешно создала собственную 5-кубитную квантовую микросхему. На основе микросхемы был создан квантовый компьютер с названием IBM Quantum Experience. Четыре кубита используются для работы с данными, а пятый — для коррекции ошибок во время проведения вычислений (ошибки без коррекции — ахиллесова пята квантовых компьютеров). Это оборудование установлено в одной из исследовательских лабораторий IBM, которая находится в штате Нью-Йорк, США.
В мае наша компания анонсировала открытие общего доступа к этому квантовому компьютеру. С его помощью пользователи могут проверить работу своих экспериментальных программ на реальной системе. Мы считаем, что в будущем такие квантовые компьютеры будут использоваться во многих сферах. Причем обычному пользователю они не очень пригодятся, в игры на них не поиграть. А вот для промышленности, науки, энергетики — здесь такие системы очень даже нужны. Скорее всего, уже в недалеком будущем специалисты различных сфер смогут работать с такими компьютерами по удаленной схеме — через облачные сферы, подобные тому, что запущен корпорацией IBM.
Читать полностью »
В этой статье речь пойдет о логистической регрессии и ее реализации в одном из наиболее производительных пакетов машинного обучения "R" — "XGboost" (Extreme Gradient Boosting).
В реальной жизни мы довольно часто сталкиваемся с классом задач, где объектом предсказания является номинативная переменная с двумя градациями, когда нам необходимо предсказать результат некого события или принять решения в бинарном выражении на основании модели данных. Например, если мы оцениваем ситуацию на рынке и нашей целью является принятие однозначного решения, имеет ли смысл инвестировать в определенный инструмент в данный момент времени, купит ли покупатель исследуемый продукт или нет, расплатится ли заемщик по кредиту или уволится ли сотрудник из компании в ближайшее время и.т.д. Читать полностью »
