Архив за 29 сентября 2016 - 4

Более шести лет назад 13 сентября 2010 года на форуме IDF компания Intel представила микроархитектуру процессоров Sandy Bridge — второго поколения процессоров Intel Core. Процессор и графическое ядро объединили на одном кристалле, а само графическое ядро значительно обновилось и увеличило тактовую частоту. Именно в Sandy Bridge появилось «секретное оружие» — технология Intel Quick Sync Video (QSV) для аппаратного ускорения кодирования и декодирования видео. Маленький участок SoC специально выделили для размещения специализированных интегральных схем, которые занимаются только видео. Это был настоящий аппаратный транскодер.

VP8, VP9 и H265. Аппаратное ускорение кодирования и декодирования видео в процессорах 6-го поколения Skylake - 1
Встроенная графика 9-го поколения HD Graphics 530 в процессоре Intel Core i7 6700K с 24 блоками выполнения команд (EU), организованными в три фрагмента по 8 блоков.
Читать полностью »

Музыкальный сервис Spotify, недавно сообщивший о 40 млн платных подписчиков, выходит на второй по величине музыкальный рынок в мире. Речь идет о Японии.

Музыкальный сервис Spotify выходит на второй по величине рынок музыкальный рынок в мире

Читать полностью »

«Лента», Газета.ру, «Афиша», «Секрет Фирмы», «Мослента», Rambler News Service, Livejournal и другие проекты Rambler&Co стали донорами статей для англоязычного издания Get Russia. На момент запуска сайт обошёлся без рекламных блоков или какой-нибудь иной формы заработка. У публикаций нет отметки «дата», то есть это скорее рассказы о русских и России, чем «Читать полностью »

imageПродолжая цикл материалов, посвященных сервисам индустрии платежей, мы в Web-Payment.ru побеседовали с основателями проекта SimplePay Иваном Притулой и Дмитрием Агапитовым. SimplePay предлагает своим пользователям два решения: платежный агрегатор и электронный кошелек. Иван и Дмитрий рассказали о трудностях, с которыми им пришлось столкнуться в процессе развития своих сервисов, поделились секретами эффективной работы с РНКО с учетом относительно недавней истории с ROBOKASSA, а также пролили свет на собственные методы борьбы с мошенничеством.
Читать полностью »

иконка библиотекиВсем доброго времени суток. В наше нелегкое время постоянно приходится сталкиваться со стрессовыми ситуациями и написание программного кода тому не исключение. Все справляются со стрессом по разному: кто-то идет в бар, кто-то наоборот медитирует в тишине, но каждый человек хочет, чтобы этого стресса было как можно меньше, и старается избегать заведомо стрессовых ситуаций.

Начав писать на Swift, мне пришлось столкнуться с многими проблемами, и одна из них — отсутствие конкуренции у IoC контейнеров на этом языке. По сути их всего два: Typhoon и Swinject. Swinject имеет мало возможностей, а Typhoon написан для Obj-С, что является проблемой, и работать с ним для меня оказалось большим стрессом.

И тут Остапа понесло я решил написать свой IoC контейнер для Swift, что из этого получилось читать под катом:
Читать полностью »

Команда наших Android-разработчиков побывала на Droidcon 2016 в Москве и осталась не слишком довольна мероприятием. Мы делимся своим мнением про программу, доклады и общую атмосферу на Droidcon и призываем сообщество к дискуссии. Надеемся, что открытое обсуждение конференции будет способствовать ее улучшению в будущем.

Московский Droidcon 2016: взгляд со стороны - 1
Читать полностью »

Что будет, если объединить фоторедактор и нейросеть - 1
Пример работы нейронного фоторедактора Neural Photo Editor. По центру — оригинальное изображение. Красными и синими квадратами показаны области скрытого пространства, сгенерированного после обучения нейросети. Ими можно манипулировать и напрямую (как обычно это делается) и косвенно, посредством «контекстной кисти»

Вы думаете, что «Фотошоп» творит чудеса в искажении реальности? Да, он может бесследно удалить человека с фотографии или нарастить волосы на голове, как у Илона Маска, с помощью «контекстной кисти». Но это и рядом не стоит с тем, на что способна нейросеть, если разрешить ей редактирование с контекстным анализом. Это совершенно другая реальность. Нейросеть способна заставить человека на фотографии улыбаться, придать вашей девушке черты Анджелины Джоли и так далее. Возможности безграничны.
Читать полностью »

Компания AMD, на этой неделе представившая встраиваемые 3D-карты AMD Radeon E9260 и E9550 на GPU Polaris, сообщила, что модель AMD Radeon E9260 была выбрана мировым лидером игорной индустрии, компанией International Game Technology (IGT), для игровых автоматов CrystalCurve ULTRA.

Буквально на днях британские учёные из Университета Ноттингем Трент напечатали на 3D-принтере максимально реалистичного искусственного человека. Модель будет использоваться для повышения квалификации военных хирургов.

image

Читать полностью »

Каждый раз, когда мы используем сложные математические алгоритмы и современные методы машинного обучения, мы ставим задачу получить тренд, понять внутренние зависимости, и в конечном счете произвести предсказания. Более точные результаты можно получить, если алгоритм может быть адаптирован под имеющиеся знания, под имеющуюся модель процесса. Одним из направлений в машинном обучении, которое позволяет создавать и обучать модели для получения предсказаний, является «порождающее (или Байесовское) моделирование» (в отличие от «дискриминативного» моделирования, например, нейронных сетей). Для создания вероятностных моделей и работы с ними существуют платформы, которые в последнее время относятся к направлению «вероятностным программированием». Более подробно о вероятностном программировании можно почитать в других статьях на Хабрахабре: «Вероятностное программирование», «Вероятностное программирование – ключ к искусственному интеллекту?» и «Вероятностное программирование».

Совсем недавно появился стартап Invrea, который в качестве вероятностного языка программирования предлагает использовать Excel: вероятностная модель может быть создана в Экселе и предсказания могут быть получены там же. Ниже находится перевод одной из статьи с сайта стартапа (перевод выполнен исключительно в образовательных целях). В статье авторы рассматривают пример «бытовой» ситуации. Им интересно понять, кто победит в теннисном турнире на Олимпийских играх 2016. Они производят предсказания о том, кто наиболее вероятный кандидат на победу. Статья была написана 7 августа, во время игр, после завершения всех игр первого тура.

Читать полностью »


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