3D-движок, написанный на формулах MS Excel.

В этой статье автор рассказывает о том, как он написал 3D-движок только на формулах Excel. Кстати, сам файл можно бесплатно скачать.

Подробнее: https://aka.ms/dev_article_0218_1

#windows #office

Браузерные веб-приложения с .NET и Blazor.

Новый экспериментальный проект от нашей команды ASP.NET под названием Blazor. Blazor - это веб-интерфейс на основе C#, Razor и HTML, который работает в браузере через WebAssembly. Blazor помогает значительно упростить задачу создания быстрых и удобных браузерных приложений.

Подробнее: https://aka.ms/dotnet_dev_news_0218

#dotnet #webdev #dev #gen

Пара полезных учебных ссылок на тему AI. Первая - от команды Deep Learning and Robotics в Microsoft Garage. Команда выложила в открытом коде превью Autonomous Driving Cookbook — набора Jupyter-учебников по машинному обучению в сценариях автономного транспорта. На текущий момент доступны два учебника:
Autonomous Driving using End-to-End Deep Learning: an AirSim tutorial
Distributed Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving

Обзор: https://open.microsoft.com/2018/02/27/autonomous-driving-cookbook-github/
Исходный код: https://github.com/Microsoft/AutonomousDrivingCookbook

#ai #autonomous #cars #transport

Не знаю, куда приведет эта история в будущем, но мне она кажется одновременно ожидаемой, заманчивой и неожиданной. Примерно также я пару дней назад удивился новости от Apple, что они, вроде как, собираются построить медицинский центр для сотрудников (особенно критично с учетом стоимости мед.услуг в штатах) и заодно тестировать там разные алгоритмы, устройства и т.п. Я тогда подумал: "Круто! Apple еще больше шагает в сторону медицины!"

Так вот новость: в нашем облаке Microsoft Azure появился первый геномный сервис (Microsoft Genomics), реализующий в облачной модели несколько алгоритмов, критичных для анализа генома. Почему это ожидаемо? Я знаю, что лаборатории MSR (теперь AI&R) давно занимаются алгоритмами в этой области, недавно у нас было несколько новостей на тему использования облачных мощностей для борьбы с раком и другими заболеваниями и т.д. Реализация неиболее необходимых алгоритмов в облаке, с ускорением и масштабированием — насущная потребность исследователей, лабораторий и т.п. Конечно, при это важно учитывать чувствительность обрабатываемых данных, поэтому отдельное внимание уделяется сертификации инфраструктуры с точки зрения надежности и безопасности.

Почему заманчиво? Потому это одна из фундаментальных инициатив, приближающих (хочется надеяться, светлое) будущее, за счет обеспечения доступа к новым технологиями большему числу людей. Та самая демократизация, и не важно, мы говорим про AI, квантовые вычисления или геномику. Почему неожиданно? Ну вот как-то не ждешь, хотя и надеешься, что будущее будет разворачиваться так быстро. Я думаю, лет через пять будет вполне обыденной вещью программирование отдельных процедур на Q# и еще каких-нибудь на (еще не изобретенном) G# и т.п., не говоря уже о массе прорывов и новых применений.

https://blogs.microsoft.com/ai/cloud-based-tools-for-genomics/ (Azure: https://azure.microsoft.com/en-us/services/genomics/)
#future #genomics #cloud

Игра на UWP: С чего стоит начать.

Сегодня мы запускаем экспериментальную серию статей. Вы погрузитесь в реалити-шоу для программистов-самоучек, в котором Алексей Плотников, один из участников нашего сообщества, будет рассказывать о том, как он создаёт игру на UWP. По ссылке — первая часть, с описанием идеи проекта и ответом на простой вопрос: «Что нужно заложить с самого начала?».

Подробнее: https://aka.ms/gm_dev_article_0318

#uwp #visualstudio

Сегодня делимся с вами подборкой каналов и чатов в Telegram. В ней вы найдете все самое полезное для программистов и системных администраторов.

Официальные каналы/чаты от Microsoft Developer:
1. Основной чат: @microsoftschool
2. Тематический чат (нейронные сети и глубокое обучение): @neuroworkshop
P.s. Напоминаем про наши стикеры для Telegram:
1. Ниндзя-кот: https://teleg.eu/addstickers/MicrosoftNinjacat
2. Гик-пак: https://teleg.eu/addstickers/MicrosoftGeeks

Новостные каналы:
1. QUANTUM QUINTUM (канал Константина Кичинского (Technical Evangelism Lead в Microsoft), короткие заметки про Microsoft и технологии): @quantumquintum
2. Software architecture musings (канал Александра Белоцерковского (Technical Evangelist в Microsoft) c материалами об архитектуре программных систем. От самых основ до новых подходов. Только архитектура, не разработка): @samusings
3. GameDev Architecture (канал Ивана Фатеева (Technical Evangelist в Microsoft) про разработку игр и насущные проблемы: качество кода, проектирование архитектуры, лучшие практики): @gamedev_architecture
4. Qubit (Quantum Daily), если ты интересуешься квантовыми вычислениями, тебе сюда: @qubit_daily
5. ITpro News & Reviews (неофициальные заметки о Microsoft, Windows Server, System Center, Azure, Office 365, OMS и прочее): @MicrosoftRus

Тематические каналы:
1. F#: @F_Sharp
2. Deep Learning Russia: @deeplearning_ru
3. Internet of things Community: @IoT_community
4. Python Books: @python_textbooks
5. Drone news: @dronenews
6. Robotics Channel: @robotics_channel
7. VR Journal: @VR_Journal
8. Technologic: @technologique
9. Sea++: @sea_plus_plus
10. L'homme qui pleure: @lhommequipleure
11. Spalmalo Tech Talks: @spalmalo_tt
12. The After Times: @theaftertimes
13. IT Broadcast: @ITBroadcast
14. linkmeup: @linkmeup_podcast
15. Windows 10, etc: @sterkin_ru
16. ЗаТелеком: @zatelecom
17. IoT space: @IoTSpace
18. Robotics Channel: @robotics_channel
19. ITpro News: @MicrosoftRus

Тематические чаты:
1. F#: @Fsharp_chat
2. Python beginners: @ru_python_beginners
3. С#: @DotNetRuChat
4. C#: @extremecode
5. C/C++: @ProCxx
6. Python: @ru_python
7. Rude Python: @rudepython
8. TypeScript: @typescript_ru
9. .NET: @pro_net
10. Xamarin: @xamarin_russia
11. Azure: @azure_russia
12. Big Data & Machine Learning: @bigdata_ru
13. Robotics chat: @robotics_chat
14. ExtremeCode: @extremecode
15. AVRA community: @avrahackathon
16. DevOps chat: @devops_ru
17. Брутальный Docker: @brutal_docker
18. Unity3d.ru: @unity3d_ru
19. pro.js: @JSlang
20. learn.java: @javastart

Полный список чатов на GitHub: https://aka.ms/tlgm_goq_30717.

Когда уже приближались выходные и тут...

#devjoke

Руководство по Python.

Сегодня поговорим о Python. По ссылке ниже вы найдете подробное руководство по этому языку в 9 главах. Больше кода!

Изучить: https://aka.ms/python_guide_dev_0218

#python

ASP.NET Core: Механизмы предотвращения атак 2.0.

В этой статье авторы рассказывают обо всех основных компонентах, имеющих отношение к безопасности ASP.NET Core, и разбирают, как это работает внутри. Прототипом статьи является доклад Михаила Щербакова, Microsoft .NET MVP.

Подробнее: https://aka.ms/dotner_article_dev_0318

#dotnet

Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле).

Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод.

Подробнее: https://aka.ms/ai_article_0318

#article #ai

Полный курс C#.

Этот курс может быть полезен как для начинающих разработчиков на C#, так и для профессионалов. В ходе курса, слушатель узнает об основных концепциях языка, начиная с общей системы типов и заканчивая объектно-ориентированным программированием. Отдельные модули курса будут посвящены наиболее полезным классам в .NET Framework.

Часть 1: https://aka.ms/csharp_course_1_0318
Часть 2: https://aka.ms/csharp_course_2_0318

#csharp #course

Про нейронные сети есть массовое (но думается, что не среди экспертов по AI/ML) заблуждение, что мол нейронные сети устроены аналогично нервной системе живых организмов. Это, конечно, не так, и правильнее говорить, что конструкция (искусственных) нейронных сетей вдохновлена ранними исследованиями нервных тканей.

С тех пор, нейробиология ушла в одну сторону, а машинное обучение с ИИ — в другую, но периодически они обмениваются результатами и наблюдениями.

Например, оказывается (надеюсь, это не будет сюрпризом), что в реальности "живые" системы не просто устроены "слегка иначе", но и процесс обучения устроен совершенно по другому. То же "обратное распространение ошибки" для обучения живой системы эволюционно невыгодно, потому что 1) слишком медленное и 2) слишком энергозатратное. Более того, когда мы смотрим на то, с какой скоростью и на каком маленьком объеме данных бабочка или мотылек обучается распознавать запахи, наши потуги с ускорением вычеслений через GPU, FPGA и т.п. кажутся детскими поделками.

Поэтому исследователи из смежных лагерей иногда пытаются подсмотреть в исследованиях друг друга, либо какие-то природные инсайты, либо, соответственно, подходящие математические модели.

Так, команда ученых из Университета Вашингтона (Сиэттл), решила попробовать воспроизвести уже хорошо изученную и размеченную нервную подсистему табачного бражника (это такая бабочка), заточенную под распознавание запахов, в компьютерной системе. Для этого они создали искусственную сеточку, похожую по своей структуре на компоненты нервной системы бабочки (интересный момент, что она состоит из нескольких последовательных подсистем).

Также в систему был добавлен искусственный аналог октопамина, который как раз оказывает ключевое воздействие на процесс обучения (кстати, без него, обучение тоже происходит, но слишком медленно). Отдельный вопрос, как именно он влияет, но одна из гипотез, высказываемых исследователями, заключается в том, что октопамин позволяет обойти естесвенные ограничения на рост новых синапсов. Также, в отличие от классического обучения с усилением уже имеющихся связей, он позволяет открывать новые каналы передачи сигнала, что сильно расширяет пространство поиска решений.

Следствие из этой работы очень простое: возможно, дата-сайнтистам стоит глубже покопаться как в реальности работают нервные системы, и в будущем в популярных фреймворках (или новых) могут появиться аналоги нейротрансмиттеров, влияющих на процессы обучения и функционирования нейронных сетей.

Подробнее в MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/s/610278/why-even-a-moths-brain-is-smarter-than-an-ai/
Основная научная работа: http://arxiv.org/abs/1802.02678

#ai #nature #neural #networks

Учебник по языку программирования Python.

Список, в котором автор собрал множество русскоязычных материалов по Python. При этом, все сгруппировано на "для новичков" и "для продвинутых". Добавляйте в закладки.

Подробнее: https://aka.ms/dev_guide_0318

#python

Вчера прошел виртуальный Windows Developer Day и один из ключевых анонсов посвящен теме искусственного интеллекта, точнее новой платформе Windows ML, предоставляющей разработчикам использовать предобученные модели внутри своих приложений.

Важные моменты: аппартное ускорение с использованием возможностей DirectX (GPU) и локальное выполнение (то есть тот самый "intelligent edge"). Для обработки медиа-контента и сценариев машинного зрения появляются дополнительные возможности предобработки кадров.

Предобученные модели "скармливаются" в ONNX-формате, который мы разрабатываем вместе с остальными участниками рынка, чтобы обеспечить совместимость между разными фреймворками.

Анонс: https://blogs.windows.com/buildingapps/2018/03/07/ai-platform-windows-developers
Документация: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/uwp/machine-learning/overview
ONNX-формат: https://onnx.ai

#ai #intelligent #edge #windows

CsConsoleFormat: форматирование в консоли по-новому (.NET).

Таблицы, цвета, переносы: из-за всего этого код быстро превращается в нечитаемое месиво, в котором не разобрать, где логика, где текст, где форматирование. Автор этой публикации рассказывает о том, как этого избежать.

Подробнее: https://aka.ms/dotnet_article_0318

#dotnet

Руководство по F#.

В этом руководстве вы найдете общий обзор языка, советы по началу работы, учебники и справочники по теме, а также отдельный пункт о функциональном программировании.

Изучить: https://aka.ms/fsharp_guide_0318

#fsharp

А как вы отлаживаете код?

#devjoke

Регулярные выражения в Python: от простого к сложному.

Подробности, примеры, картинки, упражнения. В этой статье автор делится всем этим по регулярным выражениям в Python. Ну и не забывает про полезные ссылки. А у вас получится решить задачи?

Подробнее: https://aka.ms/python_article_0318

#python

Редактирование субтитров или баги в C#-проекте.

В образовательных целях или просто из-за любви к оригинальной озвучке, в интернете можно найти субтитры практически к любому фильму и на многих языках. Создаётся всё это в специальных программах. В одной из таких, Open Source C#-проекте Subtitle Edit, не обошлось без сюрпризов в виде багов. Автор этой статьи разбирает распространенные ошибки.

Подробнее: https://aka.ms/aticle_csharp_0318

#csharp #opensourse #article