Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

Вы когда-нибудь хотели, чтобы ваши фотографии могли рассказывать истории? Не в переносном смысле, а буквально. А что, если бы эти истории были предназначены только для вас? Представьте, что вы отправляете другу обычный с виду PNG-файл, но внутри него скрыто личное аудиопоздравление, которое не увидит ни один почтовый сервис или мессенджер. Или ведете цифровой фотодневник, где за каждым снимком скрывается голосовая заметка с вашими мыслями, надежно спрятанная от посторонних глаз.

Это не магия, а стеганография. Сегодня я расскажу о проекте ChameleonLab, а точнее — о его уникальной функции: стеганографическом имидж-плеере. Это десктопное приложение, которое позволяет не только прятать аудиофайлы внутри изображений, но и проигрывать их, как в обычном плеере, создавая новый способ для приватного и творческого обмена информацией. Проект уже имеет готовые сборки для Windows и macOS.

Исследование русскоязычного научпопа в YouTube за 19 лет показало, какие блогеры и темы наиболее интересны пользователям, сколько «живёт» средний блогер и сколько роликов выкладывает, какие видеоролики чаще комментируют или лайкают. Результаты исследования будут полезны всем, кто связан с созданием научно-популярного контента, или же с продвижением организаций таким методом.

В статье – инфографика и рейтинги: самые популярные видео по лайкам и комментариям (спойлер: это связано с американцами на Луне и плоской Землёй), самые просматриваемые ролики, самые популярные блогеры и так далее.

А в комментариях – предлагаю рассказать о ваших самых любимых авторах и видеороликах. Например, есть ли видео, которые вы и сами пересматриваете, и друзьям или детям показываете? Мы, например, всей семьёй продолжаем смотреть сюжеты «Галилео».

Предположим, мы хотим создать устройство для умного дома, совместимое с Google Home, Amazon Alexa, Samsung SmartThings, Apple HomeKit, Tuya и другими платформами. В таком случае нам придется присоединиться к их партнерским программам и уже настраиваться на серьезный лад.

Если же наша цель — гаджет, который работает со всеми этими экосистемами сразу, — то объем предстоящей разработки вырастает многократно. Неудивительно, что подобные программы рассчитаны в первую очередь на коммерческих производителей, а не на мейкеров.

Но постойте… Неужели все так недоступно? Отнюдь. Сегодня все больше продуктов для домашней автоматизации внедряют протокол Matter. Возможно, мы сможем ограничиться поддержкой лишь этого стандарта.

Представьте, что к вам, как к инженеру, приходит человек и с горящими глазами заявляет: «Я создал Новую Универсальную Теорию Всего! Она объясняет сознание, тёмную материю и почему котлета в столовой такая сухая!».

Как проверить, не продаёт ли он вам дистиллированную псевдонаучную… э-э-э… фекалию? Для проверки надо решить проблему демаркации - отделения научного знания от ненаучного.

Проблема демаркации мучает философов и ученых со времён Древней Греции. Это вопрос на миллиарды долларов грантов и наше доверие к технологиям, которые нас окружают.

Я предлагаю взглянуть на неё через призму, понятную любому айтишнику: архитектуру программного обеспечения. А именно — через принципы микросервисов и ООП в виде абстракции, инкапсуляции, полиморфизма и наследования.

Но сразу оговорюсь: это инструменты для анализа, а не объективные законы мироздания и истинные характеристики науки. Как отвёртка: ей можно собрать сервер, а можно попытаться насыпать ею сахар в кофе - всё зависит от того, как и куда вы её применяете.

Пишем один код - собираем на разные 8 бит МК!

https://vm5277.ru- это универсальное решение для embedded-разработки, которое позволяет сократить время создания прошивки для 8 бит микроконтроллеров в разы.

Как это работает:

Пишешь код на Java подобном языке (чистое ООП, без головной боли с указателями и не читабельным кодом)

Компилятор автоматически генерирует оптимизированный ассемблерный код под выбранную платформу

Код работает поверх легковесной RTOS, написанной на ассемблере для максимальной производительности

Ассемблер-сборщик финализирует проект в бинарный файл прошивки

Представьте, что ваши мысли, которые вы проговариваете про себя, переводятся в текст на экране. Без единого слова и движений губ — просто сигналы мозга, пойманные и расшифрованные. Как-то не по себе, не так ли? Между тем это не сюжет фантастического фильма, а реальность, созданная учеными из Стэнфордского университета: они разработали нейроинтерфейс, способный услышать «внутренний голос».

Технология может помочь людям, потерявшим возможность говорить, и открыть новые способы взаимодействия с компьютерами. Но вместе с перспективами появляются и риски: не окажутся ли мысли человека, которые он не собирался озвучивать, доступными для посторонних? Давайте обсудим.

Доброго времени суток, «Хабр»!

На дворе век технологий, которые внедряются уже буквально повсюду. С одной стороны, подобное упрощает нам жизнь, с другой — всё это простые механизмы, которыми нужно уметь пользоваться и понимать, что в любой момент мы можем остаться без них.

Сегодня мы поговорим об искусственном интеллекте, а я постараюсь ответить на вопрос: что же такое эти ваши нейросети? Кроме того, я попытаюсь собрать своеобразный сборник с кратким материалом по каждому отдельному разделу про искусственный интеллект, а также дам ссылки на более развернутые материалы по каждой конкретной теме. В конце подойдем к вопросу о том, сможет ли нейросеть заменить человека, и выскажу своё мнение в достаточно актуальной баталии.

Принимайте стратегически устойчивое положение, не забудьте про перекус, ну а я начну своё повествование.

Привет! Меня зовут Богдан, я дизайн-директор в ВТБ и вот тут уже не первый раз натыкаюсь на материал про метрику Активации — и это очень хорошо, что дизайнеры начали про нее говорить.

Часто дизайнеры путают активацию с ретеншеном. Начинают проектировать пуши, скидки или «ежедневные задания», хотя пользователь в первой сессии так и не понял, зачем ему продукт.

Давайте разберемся как проектировать интерфейс от ценности и войти в топ самых эффективных продуктовых дизайнеров в Росиии.

Перед этим подпишитесь на мой тг-канал https://t.me/designfintech — тут я делюсь полезными материалами по дизайн-менеджменту, коомуникации и продуктовым кейсам. 

Механизм реализации транзакций - основная часть реляционных баз данных. Он упрощает разработку приложений, в которых гарантируется целостность данных. Стандарт SQL регламентирует, часть свойств по поддержке транзакций, но многие детали не стандартизованы. Как следствие, реализация поддержки транзакций в разных базах данных может существенно различаться. В настоящее время, многие пытаются перейти с Oracle на PostgreSQL. Для миграции приложений важно понимать различия в реализации работы транзакций, иначе можно столкнуться с неприятными сюрпризами, которые могут поставить под угрозу производительность и целостность данных. Поэтому Лоренс Альбе решил, что полезно сравнить реализацию работы транзакций в Oracle и PostgreSQL и свести различия в одной статье.

Это короткий пост, вдохновлённый карточками по теме, которые я встретил на канале S0ER'а. В геймдеве такая практика встречается нечасто. Поэтому внесу дополнительное упоминание в ленту. Оставлю вводные, ссылки на более подробное изучение, поделюсь своим опытом и расскажу, какое отношение к этому имеет AI.

Выпуск N443

В 2020 г. открыли интересное событие. Это т. н. «красная новая низкой светимости». Сразу же заподозрили, что это может быть поглощением звездой планеты.

Теперь представлены результата анализа наблюдений на телескопе имени Джеймса Вебба, проведенные через 2.5 года после события. Забегая вперед, то, что мы имеем дело с поглощением планеты звездой остается гипотезой. Авторам удалось более‑менее определить параметры звезды. Это маломассивная звезда массой 0.7-0.85 солнечных. Точнее определить сложно из‑за поглощения света. Тем не менее, оценка важна, потому что она означает, что поглощение произошло не из‑за расширения звезды (для этого надо уйти с Главной последовательности). Значит, планета «вспиралилась» из‑за приливного сокращения орбиты.

Если это было слияние, то планета была массивной (типа Юпитера или Нептуна). Скорее всего, планета не была разорвана приливами. Но, вообще говоря, неясностей много. К тому же, расчеты (не в этой статье) показывают, что такие события должны быть очень редкими.

Просто о сложном: нейросети
Введение
В этой статье я хочу простыми словами объяснить практическое применение нейронных сетей для решения конкретных задач. Важно отметить, что мы не будем подробно разбирать, как устроены нейросети изнутри – об этом уже написано множество материалов. Вместо этого сосредоточимся на том, как применить нейросеть к конкретной задаче, как подобрать под неё данные и параметры. Мы не будем использовать готовые библиотеки машинного обучения – весь функционал реализован самостоятельно, чтобы наглядно разобраться, как можно написать нейросеть под свою задачу. Первое, с чего начнём: нейросеть имеет смысл применять только там, где действительно существуют закономерности в данных. Простой пример – домашний питомец, услышав будильник утром, с большой вероятностью понимает, что скоро получит свежую еду. Это примитивная закономерность (звук будильника → завтрак). Но бывают и очень сложные закономерности, которые не лежат на поверхности. То, что мы называем интуицией, по сути является распознаванием подобных скрытых закономерностей нашим мозгом. Итак, если в вашей задаче нет никаких паттернов или повторяющихся зависимостей, нейросеть не поможет – она просто будет гадать наугад. Если же вы предполагаете наличие закономерностей, можно попытаться их выявить с помощью обучения сети. Правда, будьте готовы к ситуации: если результат плохой, непонятно, то ли закономерностей нет, то ли вы неправильно обучили модель. В этой статье на конкретном примере мы рассмотрим весь путь: от зарождения идеи до реализации и обучения нейросети, а также разберём сложности, с которыми можно столкнуться. Примером послужит задача прогнозирования исхода спортивного события – будем пытаться угадать, выиграет ли первая команда первую четверть баскетбольного матча по ходу игры, используя нейросеть. Это своего рода модель для ставок на спорт, но сразу подчеркну: цель исключительно научная, а не научиться обыгрывать букмекеров (позже станет ясно почему).
Постановка задачи: нейросеть для ставок на спорт

Если Вы хотите начать свой Путь в изучении Мира автоматики и телеметрии, начать практиковать Embedded-разработку, т.е. разрабатывать встраиваемые программно-аппаратные решения и собственные системы управления и сбора данных или же если Вы в этом дока и хотите найти готовое решение и материал для занятия со своими детьми, то эта статья для Вас. А ещё если Вы искали прикольные практические проекты с которыми хотели бы начать работать с одноплатными компьютерами даже просто как повод для изучения Linux, то этот материал так же Вам подходит.

Связка одноплатного компьютера с различными устройствами в виде датчиков и исполнительных механизмов является отличным образовательным инструментом, позволяющим изучать работу с датчиками, интерфейсами и осваивать программирование. А работа с одноплатными компьютерами открывает огромный интересный Мир embedded-программирования и вообще разработки, в т.ч. работы с Linux, создания собственных проектов автоматизации и систем сбора данных и погружения в IT отрасль.