Рубрика «Блог компании Mail.Ru Group» - 17

Интервью Playboy: Стив Джобс, часть 1 - 1

Это интервью вошло в антологию The Playboy Interview: Moguls, в которую вошли беседы с Джеффом Безосом, Сергеем Брином, Ларри Пейджем, Дэвидом Геффеном и многими другими.

Playboy: Мы пережили 1984 год — компьютеры не захватили мир, хотя и не все могут с этим согласиться. В массовом распространении компьютеров в первую очередь нужно винить именно вас, 29-летнего отца компьютерной революции. Случившийся бум сделал вас невероятно богатым человеком — стоимость вашего пакета акций доходила до полумиллиарда долларов, верно?

Джобс: Когда акции подешевели, я потерял 250 млн долларов за год. [смеется]
Читать полностью »

Компьютерное зрение как альтернатива офисным пропускам - 1

Сегодня я расскажу, как мы делали в офисе пропускную систему на основе сервиса распознавания лиц Vision. Сначала небольшая предыстория. Как в любом почтовом сервисе, мы создали систему антиспама. Такие системы сейчас делаются на основе машинного обучения, у нас им занимается мощная команда. А где машинное обучение, там и компьютерное зрение. Поэтому сервис Vision возник вполне органично и естественно.

Параллельно с этим несколько лет назад мы запустили Облако — надёжное хранилище файлов с геораспределением по дата-центрам, которым могут пользоваться как частные лица, так и компании. Со временем у нас появилось «Облако для бизнеса», которое не только хранит файлы, но и позволяет заказывать виртуальные машины. Постепенно это превратилось в MCS — Mail.ru Cloud Solutions, куда в качестве одного из сервисов очень органично вписался Vision.
Читать полностью »

Возможности современного JavaScript, о которых вы могли не знать - 1

Несмотря на то, что в последние семь лет я пишу на JavaScript почти каждый рабочий день, должен признаться, что уделяю мало внимания сообщениям о нововведениях от ES. Главные возможности вроде async/await и прокси — это одно, но ещё каждый год идёт поток мелких поэтапных изменений, которые не попадают в моё поле зрения, поскольку всегда находится что-то более важное для изучения.

В этой статье я собрал возможности современного JS, о которых мало говорили, когда они появились. Некоторые из них всего лишь повышают удобство, а некоторые невероятно практичны и могут сэкономить написание кучи кода.
Читать полностью »

Работа с ошибками в Go 1.13 - 1

В последнее десятилетие мы успешно пользовались тем, что Go обрабатывает ошибки как значения. Хотя в стандартной библиотеке была минимальная поддержка ошибок: лишь функции errors.New и fmt.Errorf, которые генерируют ошибку, содержащую только сообщение — встроенный интерфейс позволяет Go-программистам добавлять любую информацию. Нужен лишь тип, реализующий метод Error:

type QueryError struct {
    Query string
    Err   error
}

func (e *QueryError) Error() string { return e.Query + ": " + e.Err.Error() }

Читать полностью »

Отладка скрытых утечек памяти в Ruby - 1

В 2015-м я написал об инструментарии, который Ruby предоставляет для обнаружения управляемых утечек памяти. В основном статья рассказывала о легко управляемых утечках. На этот раз я расскажу об инструментах и хитростях, которые вы можете применять для ликвидации утечек, которые в Ruby не так легко проанализировать. В частности, я расскажу о mwrap, heaptrack, iseq_collector и chap.
Читать полностью »

Видеопост: эксперименты как форма научной визуализации - 1

Зрение — один из главных каналов получения нами информации об окружающем мире. Сегодня идеи и социальные установки повсеместно транслируются через картинку, образ, видео. Частенько визуальная составляющая для нас подменяет собой идейное содержание, что хорошо видно по нынешнему синематографу. А вот для науки визуализация — огромное благо. Ведь именно через доступную, понятную картинку можно доходчиво объяснить явления так, чтобы человек не только понял суть, но и хорошенько запомнил. К тому же многие научные эксперименты просто выглядят красиво.

Мы как раз нашли несколько интересных видео.
Читать полностью »

Высоконагруженный сервис для вычислений на GPU - 1

Привет! Я руковожу разработкой платформы Vision — это наша публичная платформа, которая предоставляет доступ к моделям компьютерного зрения и позволяет вам решать такие задачи, как распознавание лиц, номеров, объектов и целых сцен. И сегодня хочу на примере Vision рассказать, как реализовать быстрый высоконагруженный сервис, использующий видеокарты, как его разворачивать и эксплуатировать.
Читать полностью »

Больше чем Ceph: блочное хранилище облака MCS - 1

«Flying Cart», Afu Chan

Я работаю в Mail.ru Cloud Solutons архитектором и разработчиком, в том числе занимаюсь нашим облаком. Известно, что распределенной облачной инфраструктуре нужно производительное блочное хранилище, от которого зависит работа PaaS-сервисов и решений, построенных с их помощью.

Изначально при развертывании такой инфраструктуры мы использовали только Ceph, но постепенно блочное хранилище эволюционировало. Хотелось, чтобы наши базы данных, файловое хранилище и различные сервисы работали с максимальной производительностью, поэтому мы добавили локализованные хранилища и наладили расширенный мониторинг Ceph.

Расскажу, как это было — возможно, эта история, проблемы, с которыми мы столкнулись, и наши решения будут полезны тем, кто тоже использует Ceph. Кстати, вот видеоверсия этого доклада.
Читать полностью »

Лучшие продукты отталкиваются от настоящих проблем: Intercom про Jobs-to-be-Done. Часть 3, заключительная - 1

Заключительная часть о том, как концепция Jobs-to-be-Done меняет принципы создания и улучшения IT-продукта. Третья часть перевода книги «Intercom про Jobs-to-be-Done». Главы с седьмой по девятую.

Первая часть
Вторая часть
Читать полностью »

Мы не можем доверять ИИ-системам, построенным на одном лишь глубоком обучении - 1

Этот текст — не результат научного исследования, а одно из многих мнений относительно нашего ближайшего технологического развития. И заодно приглашение к дискуссии.

Гари Маркус, профессор Нью-Йоркского университета, уверен, что глубокое обучение играет важную роль в развитии ИИ. Но он также считает, что избыточное увлечение этой методикой может привести к её дискредитации.

В своей книге Rebooting AI: Building artificial intelligence we can trust Маркус, по образованию невролог, который построил карьеру на передовых исследованиях в сфере ИИ, обращается к техническим и этическим аспектам. С точки зрения технологий, глубокое обучение может успешно подражать решению задач на восприятие, которые выполняет наш мозг: например, распознавание изображений или речи. Но для решения иных задач, вроде понимания разговоров или определения причинно-следственных связей, глубокое обучение не годится. Чтобы создать более продвинутые интеллектуальные машины, способные решать более широкий круг задач — их часто называют общим искусственным интеллектом — глубокое обучение необходимо комбинировать с другими методиками.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js