Привет, Гиктаймс Хабр! Предлагаю к прочтению перевод статьи The Guardian под названием «How green are electric cars?»
Норвегия, мировой лидер по переходу на электромобили, может похвастать экологичностью этих машин потому, что энергия для них добыта исключительно на гидроэлектростанциях. Но насколько экологичным окажется авто с электродвигателем, если электроэнергия для его зарядки будет выработана путём сжигания углеводородов?
Читать полностью »
Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Electric cars: the coming revolution".
В то время, как проблемы с мощностью, запасом хода и дороговизной тают на глазах, электромобили начинают привлекать всеобщее внимание. Ниже представлены модели электромобилей, которые мы увидим в ближайшие пару лет.
Темпы развития рынка электрокаров в последние годы значительны — всего несколько лет назад они были экзотикой для избранных. Автомобили на электротяге по-прежнему составляют лишь крошечный процент продаж машин, но всё меняется по мере того, как производители рвутся на рынок, чтобы занять позиции на новом перспективном рынке.
Ниже представлены достойные внимания электромобили, которые увидят свет в ближайшем будущем.
Читать полностью »
Полгода назад я стала техническим писателем в научно-исследовательском департаменте ЦРТ. Тогда я еще не знала, в какое глубокое теоретическое море мне придется погрузиться без спасательного круга в виде хоть какого-то терминологического словаря.
Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.
Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:
>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0., 1., 2., 3., 4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:
>>> np.ones((2,3), dtype=float)
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
>>> np.zeros(7, dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Так выглядит граф сети доверия в протоколе Casper, который отвечает за надежность данных и вычислений в блокчейн-проекте "RChain". Ядро его разработчиков живёт в Сиэтле, но в кооперативе RChain.coop есть девелоперы из Азии, Африки и Европы. Этот текст основан на посте одного из ведущих разработчиков проекта, Майкла Бёрча (Michael Birch), посвященный консенсус-протоколу Casper.
1. Инженерная разработка это цифры. Анализ без цифр это просто мнение.
2. Создание правильной ракеты занимает бесконечное количество времени. Поэтому следует создавать ракеты в которых что-то не правильно.
Читать полностью »
Представляем вам перевод статьи по ссылке и оригинальный докеризированный код. Данное решение позволяет попасть примерно в топ-100 на приватном лидерборде на втором этапе конкурса среди общего числа участников в районе нескольких тысяч, используя только одну модель на одном фолде без ансамблей и без дополнительного пост-процессинга. С учетом нестабильности целевой метрики на соревновании, я полагаю, что добавление нескольких описанных ниже фишек в принципе может также сильно улучшить и этот результат, если вы захотите использовать подобное решение для своих задач.
описание пайплайна решения
Привет! Представляю вашем вниманию перевод статьи "Why you should run your game servers independently from your chat" Joe Hanson.
Разработчики многопользовательских игр часто сталкиваются с дилеммой:
В конце – концов, это ведь просто чат, так? Маленькие сообщения передаются от пользователя к пользователю/небольшой группе пользователей, вот и всё. Так почему бы просто не добавить немного функционала на уже работающие серверы? Что может пойти не так?
Хотя на первый взгляд это решение может показаться неплохим, в связи с ним может возникнуть ряд проблем. Ниже мы поговорим о том, почему вам стоит разделять игровые сервера и различные социальные фичи (особенно чат). Это разделение позволит нам улучшить производительность и масштабируемость игры, вместе с тем дав нам возможность с лёгкостью добавлять новые «социальные» фичи» и расширять их функциональность в будущем.Подробнее — под катом.
Читать полностью »
Зачем эта статья?
В данном обзоре рассматриваются случаи внедрения и применения Больших данных в реальной жизни на примере «живых» проектов. По некоторым, особенно интересным, во всех смыслах, кейсам осмелюсь дать свои комментарии.
Диапазон рассмотренных кейсов ограничивается примерами, представленными в открытом доступе на сайте компании Cloudera.
Есть в технических кругах шутках, что «Большие данные» это данные, для обработки которых недостаточно Excel 2010 на мощном ноутбуке. То есть если для решения задачи вам надо оперировать 1 миллионом строк на листе и более или 16 тысяч столбцов и более, то поздравляем, ваша данные относятся к разряду «Больших».
Среди множества более строгих определений приведем, например следующее: «Большие данные» — наборы данных, которые настолько объемны и сложны, что использование традиционных средств обработки невозможно. Термин обычно характеризует данные, над которыми применяются методы предиктивной аналитики или иные методы извлечения ценности из данных и редко соотносится только с объемом данных.
Читать полностью »
Доброго времени суток. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.
NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
Читать полностью »