В четверг 21 июля в 19:00 проведем Alfa Mobile Meet Up. Программа насыщенна: 2 трека — iOS и Android, 7 докладов о разборе легаси, тестах на Groovy, эволюции Server Driven UI, теории компиляторов, Swift Runtime, и круглый стол на тему «Как просаживается батарейка программиста, и что с этим делать». Подобного масштабного мероприятия давно не было, программа такая большая, что начнём в 19 часов, а закончим в 22. Но обо всём по порядку.

Открыт прием заявок на программу Ozon Masters.

Ozon Masters - это 2-х летняя образовательная программа в области Data Science и бизнес-аналитики.

Подробнее о программе, процессе обучения и порядке поступления рассказано под катом

С начала пандемии почти все курсы Computer Science клуба проходят онлайн режиме. Для клуба такой формат подходит плохо, т.к. почти отсутствует неформальное общение между участниками. Но есть и плюсы. Теперь для посещения курсов клуба не обязательно жить в Санкт-Петербурге, Казани или Новосибирске. Все курсы доступны онлайн бесплатно для всех желающих.

Далее я расскажу вам про два курса этого семестра, в которых ещё можно успеть поучаствовать.

Почти 4 года назад вашим покорным слугой была опубликована статья Увеличь это! Современное увеличение разрешения, которая набрала +376 хабролайков и 176 тысяч просмотров. Но прогресс на месте не стоит! Новые нейросетевые методы жгут! Их результаты прекрасны и великолепны. 1,5 года назад на хабре была неплохая статья Апскейл, который смог (+160), в которой были показаны плюсы новых алгоритмов.

Но всегда ли все прекрасно? Конечно нет! 

Мой любимый пример фантастических способностей нейросетевых алгоритмов выше. В шарике отражается наша лаборатория. Бюст Зевса был взят в датасет, чтобы оценить работу нейросетей с полутенями, но результат «обработки полутеней» сильно превзошел ожидания. Во-первых, мудрые голубые глаза и покрасневшие губы! Во-вторых, Зевс теперь причесан! В-третьих, его борода стала короче и тоже аккуратно подстрижена! Наконец, Зевс теперь выглядит ощутимо моложе и… человечнее! О, жители Олимпа, согласитесь, это просто божественно! 

Почему нам таки есть что сказать по теме? За последние годы мы создали 3 бенчмарка Video Super-Resolution под разные кейсы использования, которые на данный момент занимают первые 3 (из 14) места в соответствующем разделе на сайте paperswithcode.com.

Подобная деятельность безмерно актуальна, поскольку если 4 года назад на GitHub было меньше 200 репозиториев Super-Resolution, то сейчас их там больше 900 и разобраться в этом море исходников стало совсем непросто.

Естественно, при создании бенчмарков у нас было много чудных примеров. Более того, сейчас мы целенаправленно создаем датасет артефактов нейросетевых алгоритмов апскейла.

Кому интересно посмотреть, какие забавные косяки бывают у новых алгоритмов, а также как выглядят наилучшие результаты, которые даже меня, занимающегося темой 14+ лет, удивляют — добро пожаловать под кат!

В этом году Computer Science клубу в Санкт-Петербурге исполняется 10 лет. С 2007 года в клубе проходят открытые лекции и курсы, где любой желающий может познакомиться с классическими результатами, современным положением дел и открытыми задачами в различных областях computer science. Вход на все лекции свободный, регистрация не требуется. Слайды и видеозаписи всех прошедших лекций доступны с сайта клуба.

Поздравить клуб с юбилеем приедут сотрудники следующих организаций: Академический университет, Математический институт Стеклова в Санкт-Петербурге, Санкт-Петербургский государственный университет, Яндекс, JetBrains, Montpellier University, Northwestern University, Toyota Technological Institute at Chicago, University of Bergen, University of California at San Diego, Yahoo Research. Они прочитают мини-курсы по следующим темам.

Энергоэффективный чип под названием NeuRRAM исправляет старую проблему нехватки вычислительных ресурсов, позволяя запускать крупномасштабные алгоритмы искусственного интеллекта на небольших устройствах, достигая той же точности, что и расточительные цифровые компьютеры. 

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод четвертой статьи автора Marja Hölttä из цикла Understanding ECMAScript. Перевод первой части. Перевод второй части. Перевод третьей части.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Git for Computer Scientists" автора Tommi Virtanen.

GIT изнутри: введение

От себя: Периодически почитываю статьи, как различные популярные технологии устроены под капотом, наткнулся вот на этот материал. Статья показалась интересной наличием простых и понятных схем, которые воспринимаются значительно лучше, нежели простыни унылого текста. Решил перевести на русский язык. Изображения взяты из оригинала.

Кому будет интересно и, возможно, полезно: людям, ежедневно работающим с Git (т.е. каждому второму, если не первому разработчику ПО), и желающим лучше понять механизм его работы.

Примечание: для лучшего понимания статьи следует иметь представление о таком звере, как направленный ациклический граф (directed acyclic graph, DAG).

Сейчас модно писать, что ML пришел туда и все стало отлично, DL пришел сюда и все стало замечательно. А к кому-то пришел сам AI, и там все стало просто сказочно! Возможна ли ситуация, когда к нам пришел волшебный ML/DL и все стало сложнее, тяжелее и на порядок запутаннее? Безусловно! Разберем такой пример.

Десятки лет при сравнении кодеков и алгоритмов обработки видео исследователи использовали старые добрые метрики PSNR и SSIM с довольно простыми формулами и были счастливы. Но прогресс невозможно остановить! На их место пришли новые метрики и… тут выяснилось, что они взламываются.

— Погодите, погодите… — скажет взволнованный читатель, — А как это вообще выглядит, взломать метрику??? 
— Добро пожаловать в 21 век, дорогой товарищ! Благодаря неудержимому прогрессу, сегодня можно хакнуть не только утюг, колонку, автопилот машины и домашний пылесос, но и метрику качества видео.

В этот момент собеседники обычно дружно спрашивают, кому это надо? О, поверьте, есть люди, которым не просто надо, а сильно надо! Представьте себе, что вы руководитель подразделения и у вас жесткие KPI (маркетинг требует обогнать конкурентов, от этого зависят нехилые годовые бонусы у всех сотрудников и особенно у вас). Чтобы улучшить видеокодек на условные 4%, требуются десятки человеко-месяцев труда весьма высокооплачиваемых инженеров, причем, бывает, получается, а бывает, не очень. И тут выясняется, что можно за пару недель работы одного зеленого стажера подшаманить метрику на 7%. Ваши действия? Вспоминается жизненный анекдот «тут-то мне карта и поперла»…

Далее мы популярно затронем взлом методом черного ящика, белого ящика, взлом недифференцируемых метрик (привет дистилляция!) и цирк с дифференцируемыми.

Впрочем обо всем по порядку…

Кому интересен цирк с конями взлом метрик — го под кат.

So you want to learn more about game engines and write one yourself? That's awesome! To help you on your journey, here are some recommendations of C++ libraries and dependencies that will help you hit the ground running.

В свете исследования "Веб-разработчики пишут небезопасный код по умолчанию" мне подумалось, что именно так может звучать один из базовых вопросов на собеседовании с точки зрения проверки знания web-разработчика от уровня Junior до Senior.

Тема с одной стороны в общем-то простая, а с другой - многогранная. Можно сделать “на коленке”, а можно и “по-взрослому” -  зависит от знаний конкретного девелопера и технического задания. Ну и не привязывается к конкретному языку. Что nodejs, что .net, что PHP - на ответы это не влияет. Ну и отлично же! Давайте попробуем.

Я попытался разбить вопросы на три уровня. Каждый следующий уровень обязан включать все вопросы выше, т.е. уровни и вопросы отсортированы от простых к более сложным.

Как бы вы ответили на конкретный вопрос? Попробуйте проверить себя и потратить пару минут на обдумывание прежде чем читать ответ.

Восклицательным знаком ⚠ помечены вопросы, на которых можно "засыпаться" и оставить плохое впечатление о себе у интервьюера. Так же я позволил себе добавить еще пункты, которые подразумевают "Регистрацию", но по касательной. Многие ответы обрамил ссылками, которые помогут разобраться чуть глубже в конкретном вопросе, думаю будет полезно.

Итак, за вёсла!

В IT все знают про Тьюринга, Страуструпа, Ритчи и Торвальдса. Эти люди много сделали для становления компьютерной науки. Но, как и везде, в IT-индустрии есть свои невоспетые герои. Поэтому в этой подборке мы решили рассказать об ученых и инженерах, которые внесли большой вклад в развитие Computer Science, но которых нечасто вспоминают на Хабре.