Точка входа

Одни борются за анонимность в сети, другие - за идентификацию каждого. По ссылке обзор js-библиотеки с описанием методов, которые в совокупности могут отличить нового анонимного пользователя от старого, с достаточно высокой точностью:http://highload.guide/blog/browser-fingerprint.html?utm_source=func_main_tlgrm&utm_medium=announcement&utm_campaign=browser-fingerprint--transkriptsiya-dokladМои знания по теме деанонимизации заканчивались хешированием изображения с канваса (несколько лет назад таким образом идентифицировали пользователей Tor). Но, как оказалось, методы идентификации шагнули далеко вперед.P.S. режим инкогнито не помогает сохранить анонимность в сети.

Хорошая визуализация градиентного бустинга:https://arogozhnikov.github.io/2016/06/24/gradient_boosting_explained.htmlВообще, если хочется начать учить алгоритмы, но по мат. выкладкам ничего не понятно, то гуглите визуализации алгоритмов.Например, простейшие сортировки, которыми разворачивают людей R&D отделы, хорошо представлены здесь: https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

По моему мнению - это главный слайд митапа

Посетил Go митап в офисе Авито. Ощущение от мероприятия: приятно посещать встречи, где разговаривают не о хелоуворлдах. Когда будут видео, советую взглянуть доклады от представителя badoo и от тимлида Островка. Их истории о разном, но и там и там есть одна важная составляющая - без Go было бы дольше, сложнее и дороже.P.S. сегодня вышла новая версия языка.

Периодически слушаю подкаст GolangShow. У них рактически каждый выпуск набит годным контентом. Подкаст хоть и имеет узкую направленность (язык Go), но достаточно часто беседы ведутся в целом по разработке, и на эти беседы приглашаются различные выдающиеся личности, которые вещают что-то по узким темам. На этот раз к ним в гости зашли разработчики IntelliJ IDEA. Общение в основном было построено вокруг их свежего продукта Gogland и планах его развития. Но было интересно послушать в общих чертах о том, какую архитектуру имеет одна из лучших (как ни крути - это так) сред разработки. https://itunes.apple.com/ru/podcast/podkast-golangshow/id1031101295?l=en&mt=2&i=1000380700863P.S. из последних выпусков очень запомнился тот, что про Kubernetes. Получил ответы на многие из мучивших меня вопросов, спасибо!

На этих выходных проходит http://datafest.ru/К сожалению, посетить не получилось, но хоть видео посмотрю:https://www.youtube.com/watch?v=E62S4QNltLchttps://www.youtube.com/watch?v=fhZXqTGsunw

Хотели бы увидеть то, как "видит" сверточная нейронная сеть? Или что происходит на каждом из слоев? Если да, то на этом видео есть ответы:https://www.youtube.com/watch?v=Gu0MkmynWkwСпасибо автору, организовал вывод достаточно наглядно!

Статья про будущее со стороны безопасника с опытом 30+ лет: https://www.schneier.com/blog/archives/2017/02/security_and_th.htmlСуть: автор стращает народ, что с разрастанием интернета вещей мы получим еще большее количество уязвимостей, и что появятся такие виды угроз, которых никогда не было. Например, в статье мелькает недавний случай с кардио стимуляторами, которые можно отключать удаленно. Можно подумать, что так происходит каждый раз, когда технологии делают новый шаг, например, заменили коня на машину - появились крупные ДТП. С интернетом вещей будет наблюдаться та же тенденция, но с единственным отличием: масштаб атак будет гораздо шире при относительно низкой стоимости и доступности. (Computer security is now everything security. There's one critical difference, though: The threats have become greater.) А все это потому что мы уже не имеет вещи со встроенными в них компьютерами - мы имеем компьютеры, с прицепленными к ним вещами.Как быть? По мнению автора (и моему скромному тоже), необходимо уделять больше внимания безопасности на всех уровнях создания и жизни продукта. Уделять это внимание стоит не только производителям, но и государству, потребителям, да и вообще любому человеку. (We need to link people with the same zeal that we are currently linking machines. "Connect it all" must be countered with "connect us all.")Как-то так. Статья совсем не радужная, но достаточно убедительная.

Тем временем люди из гугла решили сертифицировать "дата инженеров":https://cloud.google.com/certification/data-engineerFormat: Multiple choice and multiple selectRegistration fee: USD 120 (discounted from retail price of USD 200)Цена демократичная, а вот требования будут посерьезней:https://cloud.google.com/certification/guides/google-certified-professional-data-engineer.pdf...вам тоже стало интересно какая зарплата у людей с такими навыками?:)

Посмотрел видео на котором Алексей Редозубов (один из топовых авторов хабра) "на пальцах" поясняет работу мозга. Точнее то, как он ее видит. Я просмотрел все его видео цикла "Логика сознания" и могу сказать, что данная запись отличается от остальных локаничностью и полезной информацией на "кубический метр". Логическая цепочка рассуждений при этом не теряется. Если не знакомы с деятельностью Алексея, то рекомендую начать с этого видео.P.S. Интересно было бы в жизни когда-нибудь посмотреть на эксперимент с лабороторной крысой, которой по кусочкам вырезают мозг, чтобы проверить, теряет ли она от этого память о том, где выход из лабиринта или нет. (Не теряет).https://www.youtube.com/watch?v=7c6YUJ0JuqI

Свежий недельный курс по машинному обучение от MIT и Nvidia (выложили несколько дней назад).http://introtodeeplearning.com/index.htmlПока только пробежался, есть лабы на TensorFlow.

Хочу вспомнить чем закончился 2016ый: сети начали генерировать изображения по текстовому описанию, и наоборот - человекочитаемое текстовое описание по изображению.Описание процесса генерации картинки по тексту:https://arxiv.org/pdf/1612.03242v1.pdfЭто, конечно, фантастика. Со временем начнут генерировать видео по сценарию. И, скорее всего, на первый план вылезет генерация порно видео, т.к. сценарий незамысловат, да и сцены понятны.А здесь сотрудник Google в Яндексе вещает о том, как они решают обратную задачу: генерируют описание того, что изображено на картинке. Например: в программу загружается изобржении с ребенком, спящим рядом с красным плюшевым медведем и прога на выходе выдает что-то вроде "ребенок лежит рядом с красным игрушечным медведем".https://events.yandex.ru/lib/talks/4318/Зачем смотреть сериалы о будущем, когда можно просто открыть записи с митапов по машиннорму обучению и получить те же самые ощущения?

Фронтендщикам, думаю, стоит прочитать:https://www.html5rocks.com/ru/tutorials/internals/howbrowserswork/Из этого текста можно узнать, как устроены браузеры под капотом и поправить свою картину мира, относительно того, как они работают. Часто бывает на собеседованиях, на позицию старшего фронтенд разработчика, люди не могут в двух словах описать как браузер превращает html+css+js в то, что мы видим на экранах. Или откуда появляются заголовки, типа origin. Это, конечно, никуда не годится.Я не утверждаю, что являюсь экспертом по браузерам, но могу точно сказать, что прочтение этого текста в свое время дало мне исчерпывающее пояснение базовых принципов их работы.

Нашел интересный канал на ютубе по машинному обучению. Парень снимает скринкасты по решению простых задач с помощью ml. Явно фанат TensorFlow. Если вам интересно посмотреть видео по решению задачи классификации с кодом и комментариями, то вот:https://www.youtube.com/watch?v=4urPuRoT1sEИспользует: pandas, numpy, matplotlib, tensorflow.Можно смотреть с 12ой минуты, до этого ничего интересного.Ссылка на его канал: https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A

Стартуя новый проект, каждый раз обещаю себе, что начну писать комментарии к коммитам по-человечески. Но чаще всего, это похоже на обещание студента начать нормально учится в новом семестре. Ситуация налаживается, конечно, но до эталона от Торвальдса еще далеко. Надо исправлять.Рекомендация Линуса (создателя git) по тому как должен выглядеть комментарий к коммиту: https://github.com/torvalds/subsurface/blob/a48494d2fbed58c751e9b7e8fbff88582f9b2d02/README#L88В опенсорсе, само, собой, комментарий к коммиту - это лицо программиста, как и код. А вот что на счет закрытых проектов? Думаю, ситуация не меняется.