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

Всех с началом бодрой недели, сегодня говорим про MR/VR.

Начнем с управления. Как-то Алекс Кипман, рассказывая, что случилось с Kinect, привел такую историю: когда создавалась его первая версия, команда в голове уже держала мысль о чем-то, что впоследствии стали называть Mixed Reality — смеси физического и цифрового миров в едином представлении.

И вот возникает вопрос: где на этом пути Kinect и как вообще построить полноценный MR? Тут Алекс рисует журналисту простую схему: вот поле 3x3 клеток. По вертикали: что мы хотим распознавать - тело и движение рук, пространство вокруг и отдельные объекты. Каждая следующая задача, условно, в 10 раз сложнее предыдущей. По горизонтали: как мы взаимодействуем при этом - просто видим (через камеру), накладываем изображения, получаем отдачу от взаимодействия (haptic experience) с цифровыми объектами. Аналогично каждая следующая задача на порядок сложнее.

Вот теперь, если вы нарисуете это по осям, получится, что блок 1x1 — это кинект. Проходит еще почти 10 лет, первая версия Kinect фактически уменьшается до размера плашки в iPhone X, а мы, благодаря прогрессу технологий наблюдаем следующий блок 2x2 — это Hololens.

Вот теперь большой вопрос, с одной стороны, с распознаванием разнообразных объектов (сейчас основной акцент делается на системы машинного зрения), а с другой, с физическим взаимодействием с цифровыми объектами.

В связи с последним: вот подборка исследований Microsoft Research на тему взаимодействия с виртуальным. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/touching-virtual-microsoft-research-making-virtual-reality-tangible #mr #vr #haptic #experience

Учебного в ленту: Tess Ferrandez прошла на Coursera знаменитый курс лекций Andrew Ng по глубокому обучению и сделала очень классный визуальный конспект https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng #ai #deep #learning

p.s. Речь об этом курсе: https://www.deeplearning.ai/

Ребята из Unity разжевали типичные стратегии освещения:
https://unity3d.com/learn/tutorials/projects/creating-believable-visuals/lighting-strategy

#unity #tutorial #visual

Анонс платформы ИИ для Windows 10.

На прошедшей конференции Developer Day мы представили платформу ИИ для разработчиков. Она появится в грядущем обновлении ОС Windows. Платформа предлагает разработчикам Windows Machine Learning API, с помощью которого можно внедрить функциональность заранее обученных нейросетей в приложения.

Подробнее: https://aka.ms/ai_win_news_0318

#news #ai #aic

Xamarin для начинающих.

Если вы разработчик .NET и интересуетесь созданием приложений, Xamarin — идеальный вариант для вас. Xamarin — это средство, работающее с Visual Studio. С ним вы сможете использовать уже имеющиеся у вас навыки для создания приложений, которые будут работать в iOS, Android и Windows.

Изучить: https://aka.ms/xam_course_0318

#xamarin #xam #course

Два новых контроллера для физического контакта с виртуальной реальностью.

Инженеры подразделения Microsoft Research создали два контроллера для имитации физического контакта в виртуальной реальности. Один из них позволяет чувствовать твердость предмета при сжатии и различать поверхности за счет гаптической отдачи, а второй имитирует ощущения от перемещения пальца по разным поверхностям за счет вращающегося барабана с поверхностью из нескольких материалов.

Подробнее: https://aka.ms/vr_news_gm_0318

#vr

Документация по TypeScript.

Сегодня делимся с вами полезной ссылкой по TypeScript с гайдами, руководствами, описаниями обновлений и многим другим.

Изучить: https://aka.ms/ts_dev_0318

#typescript #guide