Все потоки

Еще одна технология из Star Trek оказалась больше наукой, чем фантастикой. Ученые под финансированием DARPA создали так называемую «warp bubble» — область пространства, способную расширяться или уменьшаться быстрее скорости света. Об этом сообщает бывший специалист НАСА по варп-двигателям Гарольд Уайт. Это первый настоящий «пузырь варп-движения», созданный в лаборатории. Который, как минимум, подтверждает, что такое возможно. И, по словам Уайта, устанавливает новую перспективу для тех, кто захочет создать первый космический корабль, способный к деформации.

Интеллектуальные системы обработки данных уже давно и широко используются в продакшене для решения различных задач, будь то масштабная аналитика или потоковая обработка информации в режиме реального времени. Однако практическое машинное обучение, то есть аналитика на основе машинного обучения в приложениях, ориентированных на пользователя, для многих специалистов все еще в новинку. Развертывание моделей машинного обучения в продакшене для практических целей (таких как создание рекомендательных систем, выявление мошенничества, персонализация пользовательского опыта) предъявляет новые требования к инструментам обработки данных.

Специально для решения этой задачи и предназначен новый тип инфраструктуры данных, ориентированной на машинное обучение.

Об авторах: Майк Дель Бальсо, генеральный директор и сооснователь компании Tecton Виллем Пиенаар, создатель хранилища признаков Feast

Привет! Меня зовут Андрей Шоколов, я Android-разработчик KODE.

К нам обратилась компания Forward Leasing с запросом разработать мобильное приложение по готовому дизайну. Прототип содержал дугу, которая по задумке должна была сжиматься в одну линию при скролле. За основу решили взять CoordinatorLayout: у нас уже был положительный опыт работы с ним на другом проекте. Ещё в нашей команде часто любили соревноваться, какой же Layout лучше — CoordinatorLayout или MotionLayout, и именно сейчас настало время узнать.

Сейчас я понимаю, что проблема была создана на ровном месте, — но это я выяснил только в процессе работы. В статье расскажу, с какими 7 сложностями CoordinatorLayout я столкнулся и как сделать за полчаса то, с чем я провозился сутки.

В процессе создания курса английской грамматики для “продвинутых” уровней я не могла избавиться от смутного ощущения, что английская видовременная система (то, что в обиходе называют английскими “временами”) базируется на несложной математике. 

О том, что меня заставило прийти к этому выводу, затем комбинаторика, механика, математика и немного про музыку.

Я рассматриваю английскую видовременную систему как систему, состоящую из четырёх подъязыков в составе одного.

На когнитивном уровне английский язык распознаёт четыре аспекта (грани, феномена) реальности. Для описания каждого аспекта реальности выделен свой подъязык:

Simple (S), 

Progressive (P), 

Perfect Simple (PS), и 

Perfect Progressive (PP). 

Каждый подъязык является полноценным и описывает определённый аспект с помощью базовой формулы:

S = to X

P = to be X_ing

PS = to have X_ed / Х₃

PP = to have been X_ing ,

где X X_ing X_ed Х₃ - известные формы английских глаголов.

На 4 базовые формулы “накручиваются” маркеры настоящего, прошедшего и будущего времени, образуя тем самым полный грамматический набор из 12 видовременных форм.

Каждая из формул несёт в себе определенную смысловую информацию, которая сохраняется неизменной независимо от лексики. По несложному формальному рассчёту смысловая нагрузка на грамматическую формулу может достигать 60% от общего смысла фразы.

Эту информацию, заключённую в грамматической формуле помимо слов, я назвала “метасмысл”. Четыре выделенных мною метасмысла:

Из новостей на этой неделе: долгожданный релиз Blender 3.0, JetBrains анонсировала совершенно новую IDE — Fleet, переупакованный Windows Vulkan SDK, 8Dio выпустили бесплатную библиотеку (NKI), собранную на основе записей и сэмплов.

Из интересностей: основные принципы работы с цветом и контрастом от Николаса Коула, статья-мнение о том, почему Unity всё плохо, закулисье Quixel, принципы концептуального дизайна от Криса Дореца.

Здравствуйте  уважаемые хабаровчане!  Вас приветствует молодой стартап Медитроника. Мы хотим поделиться с вами процессом создания искусственной человеческой стопы, а также рассказать о трудностях, с которыми нам пришлось столкнуться.

Все началось в 2019, когда мы познакомились с Михаилом – бывшим спортсменом, который лишился конечности в результате автомобильной аварии. В ходе беседы выяснилось, что протез стопы обошёлся ему в несколько сотен тысяч рублей. Самым удивительным оказался тот факт, что при такой огромной стоимости протеза, его возможности весьма ограничены (протез очень жесткий, так как делается из карбона). А в случае появления трещины или расслоения, замене подлежит вся стопа целиком. Тогда мы и загорелись идеей сделать надежный, модульный, функциональный, а главное доступный протез стопы, часть деталей которого можно было бы распечатать на 3D-принтере, а часть заказать на любой торговой площадке типа AliExpress.

Просмотрев рынок протезов ног, прикинув все за и против и прогнав через светлые умы нашей тогда еще НЕкоманды основные цели и задачи, мы приступили к увлекательнейшему процессу создания прототипа нашего протеза.

Публикуем вторую часть материала о трансформерах. В первой части речь шла о теоретических основах трансформеров, были показаны примеры их реализации с использованием PyTorch. Здесь поговорим о том, какое место слои внутреннего внимания занимают в нейросетевых архитектурах, и о том, как создают трансформеры, ориентированные на решение различных задач. 

Terraform предоставляет огромное количество способов организации кода, поддерживая практически любой шаблон, который вы захотите адаптировать.

Хотя гибкость это хорошо, когда вы только начинаете, может быть очень сложно определить, действительно ли вы разумно организовываете свой код или же создаете себе трудности в будущем.

В статье представлено несколько паттернов для создания модулей Terraform, которые, по моим наблюдениям, хорошо работают.

Привет, Хабр! В посте о прошлом обновлении платформы мы говорили о плагинах, новых баунсерах и обновлённом механизме консенсуса, которые появились в CrowdSec в версии 1.2. Но время не стоит на месте, и мы продолжаем развивать и улучшать своё детище. В версии 1.2.1 исправлено несколько ошибок и появились новые возможности для пользователей, которые имеют дело с большими базами данных с множеством агентов и баунсеров. Но главной фишкой обновления стала поддержка cscli explain — функции, которая упрощает создание парсеров и сценариев, а также поиск ошибок в них.

Zimbra OSE имеет мультитенантную архитектуру, которая позволяет расположить на одном сервере сразу несколько почтовых доменов. Количество доменов, которые можно создать в Zimbra OSE, ограничено исключительно возможностями железа самих серверов, однако помимо непосредственного создания домена, задачей администратора является управление ими. В данной статье мы расскажем о различных способах управления почтовыми доменами в Zimbra OSE.

Микросервисы сейчас — это новый черный. Все больше и больше компаний переходят именно на микросервисную архитектуру. И при переходе ловят самые разные ошибки. Самая популярная происходит из-за того, что люди просто не готовы к тому, что их приложения начинают активно использовать сеть. Потому что IPC и RPC-запросы  — это абсолютно разные вещи.

Я техлид в команде Авито в проекте SLA. Сегодня расскажу, как мы оптимизировали сетевые вызовы, чтобы избежать проблем с сетью при переходе в микросервисный мир. Разговор будет про оптимизацию CURL-запросов, деградацию сервисов и FAIL-FAST-подходы.

Математический закон середины XX века применяют к дизайну UI-интерфейса онлайн-магазина, чтобы превратить посетителей в клиентов.

Казалось бы, все хорошо и прекрасно, с появлением IoT жизнь становится лучше, но начинает закрадываться опасение: что же будет, если злоумышленник получит доступ к IoT и попытается навредить пользователю? О главных трудностях криптографии для интернета вещей поговорим в данной статье.

Если разобраться поглубже, язык Swift, является крайне продуманным и собрал в себе все лучшее из многообразия языков. Он быстрый, продуманный и очень оптимизированный. Каждый его инструмент, всегда преследует определенную цель и не всегда понятно с первого раза, какую же такую цель преследует изучаемый инструмент, но поверьте, цель есть всегда. Так и у протоколов есть масса возможностей и перекачевали они с Objective-C не просто так. Начнем мы с простого и плавно перейдем к более сложному (хотя протоколы весьма просты в усвоении и очень функциональны).

материал предназначен для новичков в разработке, которые только изучают язык и его возможности.

Проблема оракулов в блокчейн — одно из самых важных препятствий, если смарт-контракты построенные на базе сетей, таких как Ethereum, хотят достичь повсеместного применения в различных рынках и индустриях.

Смарт-контракты представляют огромный потенциал преобразить то, как независимые структуры вступают в контрактные обязательства и производят платежи. Отдельно от индустрии смарт-контрактов, мы имеем огромную традиционную цифровую экономику, состоящую из множества устройств, связанных с помощью интернета, и производящих вычисления онлайн. Производный продукт такой цифровой инфраструктуры — постоянно увеличивающийся объем данных и API, который дает представление о том как все в нашем мире работает; например, результаты поиска, выдающие самые популярные темы, или сенсоры IoT (Internet of Things или Интернет Вещей) предлагающие наиболее распространенные модели трафика.

Смарт-контракты построенные на блокчейн и традиционные базы данных и API имеют огромный потенциал для объединения в гибридные смарт-контракты и создания новой архитектуры для автоматизации баз данных. Но как связать эти два мира? В этом и заключается “Проблема оракулов” — главная тема этой статьи.

Статья разделена на пять частей:

Информация, за которой охотятся киберзлоумышленники, может быть самой разной: данные пользователей, коммерческие секреты компаний или откровенные фото с телефона супермодели. Важно, что находится достаточное количество сторон, готовых заплатить за доступ к этой информации. Спрос рождает предложение — появляются группировки кибернаёмников, готовых за определённую плату взломать почтовый ящик, похитить учётные данные или предоставить распечатку SMS нужного человека. Об одной из таких группировок — Void Balaur — мы расскажем в этом посте. 

Gradle — один из нескольких инструментов разработки Java, представленных во всеобщем руководстве разработчика Java от Stackify, но это не единственный инструмент автоматизации сборки, который следует рассмотреть. Maven — более старая и часто используемая альтернатива, но какая система сборки лучше всего подходит для вашего проекта? Поскольку другие инструменты, такие как Spring, позволяют разработчикам выбирать между этими двумя системами, в сочетании с растущим числом интеграций для обеих, решение в значительной степени зависит от вас.

Размер вашего проекта, потребность в кастомизации и некоторые другие переменные могут помочь вам сделать выбор. Давайте посмотрим.