Новый курс в «Практикуме»: Автоматизатор тестирования на Java

В течение курса вы научитесь автоматизировать проверки для веб-приложений, API и писать юнит-тесты. Курс поможет вам перейти на новую ступень в тестировании и повысить свою рыночную ценность как специалиста.

Это программа для тех, кто уже работает в ручном тестировании. Чтобы начать учиться, понадобится опыт проверок веб-приложений, мобильных приложений или API.

Для старта не нужно разбираться в автотестировании или языках программирования: всему научим с нуля.

Подробности: https://praktikum.yandex.ru/qa-automation-engineer-java

🧐 Что это: первое полимерное цифровое волокно, способное распознавать, хранить, анализировать информацию уже после того, как его зашили в одежду. Например, в рубашку.

В преформу для создания волокна поместили сотни кремниевых чипов цифровых микросхем. Контролируя поток полимера, сделали волокно с непрерывным электрическим соединением между чипами на протяжении десятков метров. Оно тонкое, лёгкое и выдерживает до десяти стирок.

Уже удалось записать и хранить на волокне 767-килобитный полноцветный видеофайл Кб и 480-килобайтный музыкальный файл. Без подзарядки данные хранятся до двух месяцев. Кроме того, в память волокна попробовали включить нейросеть и проанализировали, как температура тела в «умной» рубашке соотносится с физическими нагрузками. Нейросеть с 96%-й точностью определила, чем занимался человек.

🤔 И что: до сих пор электронные волокна были аналоговыми — они передавали электрический сигнал, а не цифровой.

🤨 Кто: инженеры Массачусетского технологического института.

Их поселят в песочницу.

😢 Проблема: хакеры непобедимы. Почти.

😎 Решение: Shadow Figment — новая технология кибербезопасности, которая завлекает хакеров в иллюзорный мир. Она заманивает преступников приманкой — целью с лёгким доступом в интерактивный клон реальной системы, который правдоподобно реагирует на действия пользователя. Так создаётся иллюзия, что хакер реально что-то взламывает, хотя на самом деле он сидит в «песочнице». В это время сотрудники службы безопасности защищают реальную систему.

🙂 Кто: исследователи Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории Министерства энергетики США.

Небольшие вводные: программист любит шоколад, ему повысили зарплату на 12%, он придумал эту задачку.

#задачка_Код

Идеальный шторм.

🧐 Что это: многофункциональные плавучие дроны Saildrones. Их приводит в движение энергия ветра, а электронику питают солнечные батареи. Saildrones могут автономно работать в море до 12 месяцев. Сначала их использовали для исследования и картографии океана.

🤔 И тут: а теперь дроны хотят отправить в Атлантику в сезон ураганов, чтобы собирать информацию о штормах там, где людям находиться опасно. Вероятно, они столкнутся с порывами ветра более 110 км/ч и волнами высотой более трёх метров. Дроны способны передавать данные из эпицентра урагана в реальном времени, чтобы исследователи могли строить более точные модели прогнозирования.

🙂 Кто: Saildrone

10 главных конструкций языка Kotlin.

Kotlin — интересный современный язык. Инджой:

https://thecode.media/k110-kotlin

#объяснялово_Код

😱 Что случилось: на факультет компьютерных наук и технологий Университета Цинхуа зачислили виртуальную студентку Хуа Чжибин. До этого она училась в некоммерческом исследовательском институте Пекинской академии искусственного интеллекта.

Куратор ИИ-студентки говорит, что Хуа уже может писать стихи, рисовать, обладает способностями к рассуждению и выражению эмоций — это отличает её от нейронок, обученных на готовых наборах данных. Через год учёбы Хуа Чжибин должна достичь уровня развития 12-летнего ребёнка.

🤔 А зачем: чтобы улучшить взаимодействие между искусственным интеллектом и людьми, участвовать в творческой работе.

К диплому, глядишь, и старостой станет.

Тихая охота.

🧐 Что это: роботизированный механизм с пневматической системой для сбора шампиньонов на фермах. Объединённый с системой машинного зрения, он может собирать грибы, выросшие на стеллажах, без помощи человека. Присоска фиксируется на шляпке шампиньона, а обрезной механизм срезает гриб.

Для оценки эффективности прототипа уже провели 70 испытаний. Выяснили, что собирать шампиньоны таким способом получается неплохо.

🙂 Кто: исследователи Колледжа сельскохозяйственных наук штата Пенсильвания, США.

Разработчик сделал Doom-капчу, и ещё робота научили реагировать на мимику человека

В этом выпуске расскажем про систему деликатного наблюдения за пожилыми, а ещё про новый сервис создания нейротекстов.

Послушать выпуск: https://podcast.ru/1517634826

#подкаст_Код

Подключаем нейросеть к веб-камере.

Сегодня вы сможете потестить нейроночку на собственном компьютере.

https://thecode.media/o1neuro-cam

#лучшее_Код #проект_Код

Художники тратят время на написание картин, а нейросеть просто взяла и за минуту сгенерировала. Сможете найти картинку нейросети?

#заслужили_Код

Делаем эффектную фотогалерею на сайте.

Компания Apple показала много не особо нужных, но красивых нововведений в свои операционки. Мы тоже не отстаем от трендов и сделали не особо нужную, но красивую фотогалерею:

https://thecode.media/n13d-gallery

#проект_Код