Давно не было задачек! Пора. Вот классическая задача про создание тысячи из чистого вакуума.

На иллюстрации изображено рождение сверхнового рубля, если кто не понял: https://thecode.media/thousand/

Ну вы же знаете ответ? Тогда голосуйте в опросе ⬇️

Правильный ответ: type 'int'

В Python 2.x результат деления целого на целое — тоже целое число. Такие дела.

Перчатка сделана из мягкого силикона. Когда человек прикасается к чему-нибудь в виртуальной реальности, то устройство посылает электрический сигнал, и материал сжимается. Это позволяет брать предметы в руки и даже ощущать их форму.

Пока это лишь исследование, а не коммерческий продукт. Но вы только представьте, какими интересными могут стать VR-игры, если в них можно будет хорошенько пощупать всё и всех вокруг.

Погремушки и красивые бутылочки — так себе подарки для младенца. Другое дело — одеяло, на котором вышиты паттерны сна ребёнка за первый год его жизни. Такая идея пришла в голову программисту Сыну Ли.

Данные о сне разработчик собрал с помощью приложения Baby Connect. Затем он конвертировал эту информацию с помощью JavaScript и Python, чтобы её можно было визуализировать. Наконец, он создал программу на HTML и JavaScript, с помощью которой можно отслеживать цвета стежков и выбирать нужные данные из базы.

На всё это у программиста ушло три месяца. В результате получилось одеяло, которое состоит из 185 тысяч стежков. Каждый ряд — это один день из жизни ребёнка. Каждый стежок — шесть минут в состоянии сна или бодрствования.

Сначала видно, что сон нерегулярный. Ближе к середине он стабилизируется. А смещение паттерна ближе к концу года связано с тем, что день рождения ребёнка решили отпраздновать путешествием по стране.

Вот он — настоящий подарок на память.

Цель «Кода» — чтобы к концу 2019 года каждая российская семья могла позволить себе собственный сайт на виртуальном хостинге!

Облачные технологии в каждый дом! Цифровизация, равенство, Апач!

https://thecode.media/host/

Компьютерные алгоритмы, которые помогают находить у людей злокачественные опухоли, в основном доступны крупным компаниям. Но теперь попытаться создать что-то своё может любой: IBM выложила в открытый доступ исходный код трёх своих ИИ для борьбы с раком.

ИИ PaccMann с помощью глубокого обучения помогает быстро находить подходящие элементы для лекарств. INtERAcT автоматически просматривает медицинские журналы и ищет в них важные открытия, связанные с лечением рака. PIMKL же помогает врачам выстраивать процесс лечения с учётом индивидуальных нужд пациентов.

Вряд ли в ближайшее время стоит ждать появления каких-то прорывных алгоритмов. Но когда диагностирование и лечение рака с помощью ИИ станет чем-то самим собой разумеющимся, у сотрудников медучреждений будет гораздо больше шансов найти подходящих кандидатов на работу.

PaccMann: https://github.com/drugilsberg/paccmann

INtERAcT: https://github.com/drugilsberg/interact

PIMKL: https://github.com/IBM/mimkl

В четверг нужно начинать готовиться к пятнице. Задачка на смешивание: https://thecode.media/bar/

Чрезмерное употребление алкоголя вредит вашему здоровью, а просто переливание из стакана в стакан — нет.

Стартап Peloton Technology сделал систему, с помощью которой один водитель управляет двумя едущими рядом грузовиками. Они едут один за другим, в первом сидит водитель, во втором — система. Система копирует повороты руля, торможение и другие действия водителя.

То есть вот так ррраз — и половина водителей не нужна.

Наконец-то кто-то нормально объясняет, что такое нейросети и машинное обучение!

https://thecode.media/ai/

Есть сервис Everypixel, который определяет возраст по фотографии (на основе нейросетей, конечно же). Теперь этот сервис еще и говорит, чего в этом возрасте добились другие люди, а ты нет.

Разработчики обучили нейросеть, скормив ей около 300 тысяч снимков людей разного возраста, пола и национальности. Алгоритм научился определять, как меняется внешность человека с годами. А потом добрые редактора сделали подборку фактов об успешных людях в разном возрасте, и теперь тебя может шеймить не только твоя семья, друзья и коллеги, но и специально обученный алгоритм!

https://labs.everypixel.com/api/age-recognition

О, сегодня классный простой проект: делаем собственный сайт на конструкторе. Делается очень просто, быстро и не требует программирования.

Такой вот мы журнал о программировании.

https://thecode.media/tilda/

Хотите показать свои навыки программирования и заработать кучу денег? Подайте заявку на участие в хакатоне от «ВКонтакте». Призовой фонд — два миллиона рублей.

Вас ждут задачи по шести направлениям: «Путешествия», «Финтех», «Культура», «Медиа», «Благотворительность» и «Технологии». Победители направлений, а также номинаций «Выбор коллег» и «Выбор Mastercard» получат по 100 тысяч рублей. Лучшей команде в номинации «Выбор ВКонтакте» достанется 200 тысяч, а в номинации «Гран-при» — 500 тысяч. Ещё 500 тысяч уйдут двум командам из числа победителей, которые первыми доработают свои проекты в течение полугода.

Чтобы участвовать в хакатоне, нужно собрать команду от двух до четырёх человек и отправить заявку до 6 сентября. Необходимо указать направление и задание, а также описать идею решения. Организаторы отберут 150 лучших команд и опубликуют их список 9 сентября в сообществе VK Hackathon.

Заполнить заявку: https://vk.com/app6871662

https://vk.com/press/hackathon-2019

Что, если бы создателям самоуправляемых машин не нужно было вручную отсеивать огромные объёмы данных, непригодных для обучения беспилотных систем? Разработчики из Waymo ответили на этот вопрос: они научили алгоритмы состязаться друг с другом, чтобы более слабые варианты отпадали сами.

Для этого исследователи взяли нейросеть компании DeepMind. Они разделили разные варианты алгоритмов по группам и заставили их соревноваться в определённых «нишах». Всё для того, чтобы система была эффективна в самых различных ситуациях.

Благодаря такому подходу число ложных срабатываний системы упало на 24%. Пока технология распространяется только на обнаружение пешеходов, но Waymo уже собирается использовать её и в других областях. Когда-нибудь беспилотные автомобили наконец-то перестанут попадать в аварии.

Эта задача ломает мозг, но мы всё починим: https://thecode.media/best-seller/

Вы точно справитесь! Голосуйте в опросе ⬇️

ИИ-алгоритмы уже вовсю пишут тексты, и отличить их от написанных человеком зачастую невозможно. Поэтому исследователи из Гарвардского университета и MIT решили создать ещё один ИИ, который определяет сгенерированные компьютером тексты.

ИИ-системы, которые пишут тексты, часто пользуются стилистическими шаблонами. Это и учитывает новый алгоритм: он находит предсказуемые обороты и выделяет их четырьмя цветами в зависимости от частоты использования. Идея в том, что в человеческих текстах обычно больше сочетаний разных цветов. Если новость по большей части состоит из слов, отмеченных зелёным и жёлтым, значит, его написала машина.

Исследование показало, что с инструментом люди замечают сгенерированные тексты на 18% чаще. В интернете очень много фальшивых новостей, написанных ИИ, поэтому даже такой прогресс многого стоит.

Попробовать ИИ: https://gltr.io/dist/index.html