Привет, хабр. Решил написать о применении нейронных сетей в совсем не традиционной для них сфере: аутентификация. Это лежит вне задач машинного обучения, и то от чего в ML пытаются избавиться — тут поощряется.
Минимум теории — максимум практики.
Заинтересовался? Тогда добро пожаловать под кат. Читать дальше ->
Сегодня мы расскажем о новой поисковой технологии «Королев», которая включает в себя не только более глубокое применение нейронных сетей для поиска по смыслу, а не по словам, но и значительные изменения в архитектуре самого индекса.
Но зачем вообще понадобились технологии из области искусственного интеллекта, если еще лет двадцать назад мы прекрасно находили в поиске искомое? Чем «Королев» отличается от прошлогоднего алгоритма «Палех», где также использовались нейронные сети? И как архитектура индекса влияет на качество ранжирования? Специально для читателей Хабра мы ответим на все эти вопросы. И начнем с самого начала.
Сегодня мы расскажем о новой поисковой технологии «Королев», которая включает в себя не только более глубокое применение нейронных сетей для поиска по смыслу, а не по словам, но и значительные изменения в архитектуре самого индекса.
Но зачем вообще понадобились технологии из области искусственного интеллекта, если еще лет двадцать назад мы прекрасно находили в поиске искомое? Чем «Королев» отличается от прошлогоднего алгоритма «Палех», где также использовались нейронные сети? И как архитектура индекса влияет на качество ранжирования? Специально для читателей Хабра мы ответим на все эти вопросы. И начнем с самого начала.
Сегодня мы расскажем о новой поисковой технологии «Королев», которая включает в себя не только более глубокое применение нейронных сетей для поиска по смыслу, а не по словам, но и значительные изменения в архитектуре самого индекса.
Но зачем вообще понадобились технологии из области искусственного интеллекта, если еще лет двадцать назад мы прекрасно находили в поиске искомое? Чем «Королев» отличается от прошлогоднего алгоритма «Палех», где также использовались нейронные сети? И как архитектура индекса влияет на качество ранжирования? Специально для читателей Хабра мы ответим на все эти вопросы. И начнем с самого начала.
Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.
Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.
Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.
Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.
Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.
Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.
В работе DevOps администраторов зачастую возникают моменты, в которые необходимо куда-то кому-то срочно предоставить доступ. Будь то инстанс докера, один из многочисленных контейнеров или какой-то внутренний сервис.
Все знают о возможностях nginx с точки зрения проксирования трафика, балансировки нагрузки между серверами и прочих полезных вещей, помогающих объединять разрозненные сервисы. Однако проблема разрешения проблем возникающих в процессе разработки намного обширнее.
Основной посыл данной статьи — показать нестандартный подход к казалось бы простым вещам, таким как предоставление доступа.
В работе DevOps администраторов зачастую возникают моменты, в которые необходимо куда-то кому-то срочно предоставить доступ. Будь то инстанс докера, один из многочисленных контейнеров или какой-то внутренний сервис.
Все знают о возможностях nginx с точки зрения проксирования трафика, балансировки нагрузки между серверами и прочих полезных вещей, помогающих объединять разрозненные сервисы. Однако проблема разрешения проблем возникающих в процессе разработки намного обширнее.
Основной посыл данной статьи — показать нестандартный подход к казалось бы простым вещам, таким как предоставление доступа.
В работе DevOps администраторов зачастую возникают моменты, в которые необходимо куда-то кому-то срочно предоставить доступ. Будь то инстанс докера, один из многочисленных контейнеров или какой-то внутренний сервис.
Все знают о возможностях nginx с точки зрения проксирования трафика, балансировки нагрузки между серверами и прочих полезных вещей, помогающих объединять разрозненные сервисы. Однако проблема разрешения проблем возникающих в процессе разработки намного обширнее.
Основной посыл данной статьи — показать нестандартный подход к казалось бы простым вещам, таким как предоставление доступа.
Когда на телефонах стало возможным просматривать веб-странички, мало кто из разработчиков задумывался об оптимизации сайтов для мобильных устройств, и забота мобильных браузеров об удобстве пользователя вполне объяснима. Но с тех пор много воды утекло, и теперь эта оптимизация включает в себя борьбу с самими браузерами. О том, с какими проблемами можно столкнуться и как их решать – читайте под катом. Читать дальше ->
Когда на телефонах стало возможным просматривать веб-странички, мало кто из разработчиков задумывался об оптимизации сайтов для мобильных устройств, и забота мобильных браузеров об удобстве пользователя вполне объяснима. Но с тех пор много воды утекло, и теперь эта оптимизация включает в себя борьбу с самими браузерами. О том, с какими проблемами можно столкнуться и как их решать – читайте под катом. Читать дальше ->
Когда на телефонах стало возможным просматривать веб-странички, мало кто из разработчиков задумывался об оптимизации сайтов для мобильных устройств, и забота мобильных браузеров об удобстве пользователя вполне объяснима. Но с тех пор много воды утекло, и теперь эта оптимизация включает в себя борьбу с самими браузерами. О том, с какими проблемами можно столкнуться и как их решать – читайте под катом. Читать дальше ->
Пару дней назад я наткнулся на первую статью из этой серии уроков. К сожалению, переведены только начальные уроки, а все самое интересное (SSAO, PBR, тени) только впереди. Этот курс переводили три человека (теперь четыре), и я надеюсь, что кто-то из читателей поможет с переводом остальных частей. К сожалению, я не являюсь профессиональным переводчиком, по этом в тексте могут быть ошибки разного характера. Буду рад, если вы сообщите о них. Приятного чтения!
Пару дней назад я наткнулся на первую статью из этой серии уроков. К сожалению, переведены только начальные уроки, а все самое интересное (SSAO, PBR, тени) только впереди. Этот курс переводили три человека (теперь четыре), и я надеюсь, что кто-то из читателей поможет с переводом остальных частей. К сожалению, я не являюсь профессиональным переводчиком, по этом в тексте могут быть ошибки разного характера. Буду рад, если вы сообщите о них. Приятного чтения!
Пару дней назад я наткнулся на первую статью из этой серии уроков. К сожалению, переведены только начальные уроки, а все самое интересное (SSAO, PBR, тени) только впереди. Этот курс переводили три человека (теперь четыре), и я надеюсь, что кто-то из читателей поможет с переводом остальных частей. К сожалению, я не являюсь профессиональным переводчиком, по этом в тексте могут быть ошибки разного характера. Буду рад, если вы сообщите о них. Приятного чтения!
Миллениалы во многом уникальны — это те, кто росли с игровым джойстиком в руках. Теперь они становятся преобладающим поколением, на которое начинает ориентироваться все окружение. Вместе с Миллениалами в культуру проникает геймификация, которая пускает корни во всех областях, и, в первую очередь, маркетинге и торговле. МЕГА успешно применяет новые технологии на своих площадках, а что из этого получается и как геймификация влияет на поведение поколения Y, мы расскажем в нашей статье. Но начнем мы с теории. Точнее, с «Теории поколений».
Миллениалы во многом уникальны — это те, кто росли с игровым джойстиком в руках. Теперь они становятся преобладающим поколением, на которое начинает ориентироваться все окружение. Вместе с Миллениалами в культуру проникает геймификация, которая пускает корни во всех областях, и, в первую очередь, маркетинге и торговле. МЕГА успешно применяет новые технологии на своих площадках, а что из этого получается и как геймификация влияет на поведение поколения Y, мы расскажем в нашей статье. Но начнем мы с теории. Точнее, с «Теории поколений».
Миллениалы во многом уникальны — это те, кто росли с игровым джойстиком в руках. Теперь они становятся преобладающим поколением, на которое начинает ориентироваться все окружение. Вместе с Миллениалами в культуру проникает геймификация, которая пускает корни во всех областях, и, в первую очередь, маркетинге и торговле. МЕГА успешно применяет новые технологии на своих площадках, а что из этого получается и как геймификация влияет на поведение поколения Y, мы расскажем в нашей статье. Но начнем мы с теории. Точнее, с «Теории поколений».
Год назад вышла 12-я версия Parallels Desktop — утилиты для виртуализации Windows на macOS. Быстрая. Простая. Удобная. 365 дней позади. Все это время мы не сидели сложа руки. В течение года мы встречались в офф-лайне с пользователями, провели дополнительные опросы среди купивших и тестирующих наше ПО, изучили перспективные новинки от Apple и Microsoft, покопались в пользовательских проблемах, а также прошерстили тематические форумы. Все это позволило более внимательно отнестись к просьбам и учесть ключевые пожеланиям. И сегодня хочется рассказать о некоторых фишках новой — 13-й — версии Parallels Desktop. Тут много любопытного не только для разработчиков, но и для обычных пользователей. Под катом описаны наиболее интересные нововведения. Всего их около полусотни. Enjoy! Ну, и делитесь впечатлениями в комментариях. Читать дальше ->