Авторы описывают эксперимент как «коллективную текстовую хоррор-игру»

Сегодня в 23:00 по московскому времени будет запущен эксперимент на видеостриминговой платформе Twtich.tv. Зрители канала Twitch Installs Arch Linux попытаются установить операционную систему Arch Linux. Видео происходящего будет транслироваться на сайте. Раз в десять секунд в чате будет выбираться самое популярное нажатие клавиши, а затем оно будет выполнено на виртуальной машине, на которую происходит установка.

Twitch.tv — сервис, где любой желающий может транслировать видео и аудио, а зрители могут комментировать происходящее в чате. Основная тематика сайта — это вещание видеоигр и киберспортивных турниров. Эксперимент по установке Arch Linux навеян другим подобным каналом, где пользователи сайта Twitch пытались играть в игры серии Pokemon путём голосования в чате за следующую команду. Некоторые из пользователей намеренно мешали играть и выбирали не те команды, другие противоборствовали. В результате игровой персонаж мог ходить кругами или не выполнять никакого прогресса в прохождении игры. Интерактивность вещания и комичная трудность выполнения простейших действий привлекли к каналу большое внимание: в пике популярности участвовали 121 тысяча человек, а всего у видеотрансляции было 55 млн просмотров.

Twitch Installs Arch Linux ставит целью куда более сложное действие, чем игра для портативной игровой консоли девяностых годов. Arch Linux обладает репутаций дистрибутива Linux для продвинутых пользователей без лишних компонент. У операционки отсутствует графический инсталлятор. Пользователю предлагается загрузиться с установочного диска или установочной флэшки, через консоль разметить жёсткий диск компьютера и установить операционку. Свежая система не имеет графического интерфейса, пользователю нужно установить и настроить нужное самостоятельно.

Перед пользователями ставятся следующие задачи. Авторы трансляции обещают разыграть призы среди пользователей при их выполнении.

• Загрузиться с жёсткого диска.
• Написать скрипт Hello World на Python.
• Настроить полностью рабочий сервер X Window System
• Установить эмулятор Gameboy и начать игру «Twitch устанавливает Arch для того, чтобы поиграть в Pokemon».
• Установить клиент Irssi и зайти в IRC-канал #twitchinstalls.

Всё это предлагается сделать с помощью выбора самого популярного нажатия клавиатуры раз в десять секунд в чате, где могут находиться тысячи людей. (Вероятно, нажатия кнопок как-то покажут: нужно будет ввести пароль.) То есть раз в десять секунд можно будет ввести лишь одну букву.

Контраст сложности поставленной задачи и знакомая зрителям предыдущих подобных каналов трудность выполнения любого даже самого простого действия привлекают внимание. Чтобы испортить весь эксперимент и заставить всё начаться с нуля, чату понадобится всего лишь в определённый момент добиться ввода sudo rm -rf / или другой подобной команды. Можно доставить неудобств вводом kill -9 -1 или fork-бомбой :(){ :|:& };:. Возможны и атаки безопасности на окружение виртуальной машины. Конфликты возможны даже по поводу выбора графического окружения или такой мелочи, как текстовый редактор для создания конфигурационных файлов: кому-то нравится Emacs, кому-то Vim или nano.

Канал на Twitch.tv (начало трансляции в 23:00 по Москве)
Сайт эксперимента

ссылка на оригинал статьи http://geektimes.ru/post/265040/

На данный момент существует много компаний нуждающихся в системах аналитики, но дороговизна и чрезмерная сложность данного ПО в большинстве случаев вынуждает отказаться от идеи построения собственной аналитической системы в пользу простого всем известного экселя. Также дополнительные расходы на обучение сотрудников, поддерживание дорогих систем хранения данных и т.д. И тут на помощь могут придти Open Source решения — их не так много, но есть очень достойное ПО, одним из которых которых является RapidMiner.

RapidMiner (далее просто «майнер») — инструмент созданный для дата майнинга, с основной идеей, что майнер (аналитик) не должен программировать при выполнении своей работы. При этом как известно, для майнинга нужны данные, по этому его снабдили достаточно хорошим набором операторов решающих большой спектр задач получения и обработки информации из разнообразных источников (базы данных, файлы и т.п.), и можно с уверенностью говорить, что это ещё и полноценный инструмент для ETL.

Помимо самого майнера есть ещё и сервер RapidMiner Server (ранее назывался RapidAnalytics, до версии 6) который может использоваться как репозиторий для хранения и выполнения процессов майнера (в том числе по расписанию), «шарить» соединения к источникам данных между пользователями, отдавать данные из процессов майнера как веб-сервис.

К нашему с вами сожалению, с 6 версии создатели майнера решили начать зарабатывать денежку на продажах этого ПО и сменили лицензию с AGPL на Business Source. Тем не менее 5 версия AGPL и мы можем её использовать свободно и без ограничений. По этому в статье будет рассмотрена именно она. Также отметим, что в шестой версии не так много новых операторов и функций (пожалуй самое интересно это поддержка облака), и для большинства задач хватит RapidMiner 5 Community.

Установка

Не так давно c официального сайта ссылки на скачивание RapidMiner 5 были удалены, по этому соберем RM из исходного кода который возьмем в официальном проекте на гитхабе.

Для сборки RapidMiner’a из репозитория нам понадобится

• Установленные Java и JDK
• Apache Ant
• Git клиент

Зайдем в консоль, перейдем в каталог куда хотели бы поставить майнер, клонируем репозиторий

git clone https://github.com/rapidminer/rapidminer-5.git

следующий шаг соберем проект

ant build ant release.makePlatformIndependent

теперь запустим майнер

.\scripts\RapidMinerGUI.bat

для линукса соответственно

./scripts/RapidMinerGUI.sh

Перед вам откроется окно как на картинке справа. Нажимаем на New Process и идем дальше.

Основные понятия

Перед тем как на примере посмотреть основные принципы работы с RapidMiner сделаем небольшое введение в его основные понятия.

Процесс

Совокупность операторов соединенных между собой в заданном порядке для выполнения требуемой задачи анализа/обработки данных.

Оператор

Логическая единица процесса. Оператор производит какие то действия над данными, у него есть вход-выход (так называемые «порты»), на вход приходят данные, на выход идут обрабатанные оператором данные. Таким образом мы можем делать цепочки обработки данных, к примеру — считать транзакции клиентов из БД, найти самые большие, сконвертировать в доллары и выдать результат. При этом можно цепочки параллелить — к примеру в одной мы читаем транзакции из разных БД, а в другой ищем данные клиентов, потом объединяем и получаем результат (при этом также возможно их параллельное исполнение во времени!).

В интерфейсе программы операторам соответствует вкладка Operators — где в иерархии они сгруппированы по функциональному признаку. Чтобы воспользоваться оператором необходимо нажать на него и перенести в рабочую область процесса.

Репозиторий

Место для хранения процессов RM. Может быть локальным, а также удаленным (RapidMiner Server), для которого возможно исполнять процессы на стороне сервера, многопользовательский доступ к процессам/соединениям БД, запуск процессов по расписанию или отдача данных как веб-сервис.

Во вкладе Repositories в RM тут можно увидеть только Samples, DB и Local Repository. Первое как уже понятно из название набор процессов — примеров, DB — текущие соединения к базам данных доступных в майнере (определяются через Tools -> Manage Database Connections) и Local Repository, место для хранения собственных процессов на компьютере.

Контекст процесса

Контексту соответствует вкладка Context где мы можем увидеть три секции:

• Process input — данные передающиеся на вход процесса. Тут можно указать путь к данными внутри репозитория.
• Process output — тут указывается путь в репозитории, куда будет сохранен результат работы процесса.
• Macros — это глобальная переменная доступная в процессе из любого места. Может принимать в качестве значения только строки или числа.

Отметим, что Process input и Process output обозначены в процессе кружками по границе процесса с надписями inp и res. Чтобы воспользоваться данными из входа или сохранить их нужно соединить соответствующий кружок с входом/выходом операторов.

Самое лучшее обучение — практика. Сделаем небольшой процесс на основе которого увидим основные принципы работы с майнером.

Небольшая задачка

Вы директор небольшой компании, которая занимается созданием сайтов, промышленным дизайном и т.д. Достаточно часто, ввиду большого количества заказов и недостатка сотрудников вы нанимаете фрилансеров из разных стран (т.к. клиенты со всего мира) и исправно вносите информацию о выполненных работах в эксель табличку указывая имя исполнителя, род работы, дату оплаты, сумму и валюту оплаты. В какой то момент вам захотелось получить сумму затрат, в рублях (на курс ЦБ), которую вы понесли в разбивке по видам работ на конкретную дату (более интересные случаи — разбивка по месяцам, сотрудникам остаются на собственные эксперименты).

Первое, что мы сделаем, это сохраним наш эксель файлик в формате CSV и откроем его на чтение в RapidMiner’e. Для этого, возьмем оператор Read CSV (Import -> Data -> Read CSV) и перетянем его в рабочую область процесса. Далее нажимаем на него и видим справа настройки оператора. Нажмём на значок открытой папочки , в диалоговом окне выбираем требуемый нам файл (использумый CSV в примере можно скачать по ссылке)

Обратим внимание на нажатую кнопку — режим эксперта. В нём доступны дополнительные параметры для операторов, как правило нужные почти всегда и помечаемые курсивом.

Выставляем параметры как на картинке справа и жмем на Edit list справа от data set meta data information снизу. Выставляем все как на картинке ниже

Как можно догадаться тут мы выставляем названия колонок, галочка ставится, чтобы исключить или включить колонку из результата парсинга, тип и роль. Роли отличные от attribute могут понадобиться в майнинге, в обычном же случае они как правило не требуются.

Нажимаем Apply и переходим к следующему шагу. Добавим оператор Filter examples (Data Transformation -> Filtering), его вход соединим с выходом Read CSV, а выход с выходом процесса обозначенным кружочком и надписью res. У вас получится такая картина

С помощью добавленного оператора мы выберем записи только на указанную дату которую объявим как макрос процесса. Идем на вкладку Context процесса, там находим секцию Macros и нажимаем на . В колонке Macro пишем date, а в Value желаемую дату, пусть это будет 30.06.2012.

Так вкладка Context на данном шаге у вас будет выглядеть как на картинке справа. Макрос (напомню, т.е. глобальную переменную) мы определили и теперь воспользуемся им для фильтра записей по дате из нашего CSVшничка. Жмем на оператор Filter Examples выбираем в condition class attribute_value_filter и в parameter string пишем: date = %{date}. Слева мы указали название колонки по которой происходит фильтрация, по центру операция проверки на равенство и справа взятие значения из макроса.

Посмотрим, что получилось. Жмём на кнопочку запуска процесса и майнер переключившись на Result perspective (если этого не приозошло нажмите на ) отобразит отфильтрованные данные на 30 июля 2012 года.

Первый результат получен, но нам хотелось бы видеть затраты в рублях по курсу ЦБ РФ. Переключаемся на Design Perspective нажатием на   и добавляем оператор Open file (Utility -> Files -> Open file). Нажимаем на него и выставляем следующие настройки

Где url: http://www.cbr.ru/scripts/XML_daily.asp?date_req=%{date}
Обратим внимание, что мы подставили макрос в параметр оператора.

Получить данные мы получим, но что-то должно их преобразовать в ExampleSet — т.е. таблицу с данными. В первом случае эту роль выполнял Read CSV, а сейчас как не трудно догадаться мы воспользуемся Read XML (Import -> Data -> Read XML). Тянем оператор, соединяем его вход с выходом оператора Open file  и делаем следующие настройки (если вы испытываете трудности с xpath воспользуйтесь мастером импорта нажав наImport configuration wizard).

Обратите внимание, что выставлена галочка parse numbers и разделителем целой и дробной части выставлена запятая.

Необходимо определить какие атрибуты RapidMiner возьмет для ExampleSet. Нажимаем на Edit enumeration справа отxpath for attributes, добавляем две записи

Value[1]/text() — стоимость в рублях единицы валюты
CharCode[1]/text() — буквенный код валюты

Теперь необходимо выставить типы значений для атрибутов. Для этого нажимаем на Edit list справа от data set meta datainformation и выставляем как на картинке ниже

На данном этапе мы имеем процесс который у вас должен выглядеть так

Пришло время сделать конвертацию валют в отфильтрованных по дате данным. Для этого, как можно догадаться, нам потребуется каким то образом объединить котировки и данные. В этом нам поможет оператор Join (Data Transformation -> Set Operations -> Join). Теперь делаем следующее. Берем выход оператора Filter examples, который на данный момент у нас соединен с выходом процесса и соединяем с оператором Join, делаем аналогичное с оператором Read XML.

Теперь нажмем на оператор Join и определим как именно будут объединятся данные. Убираем галочку use id attribute as key, так как объединение у нас происходит по полю currency, появится новый параметр key attributes нажмем слева от него наEdit list, в диалоге Add entry и в обоих полях пропишем — currency. Сохраняем изменения. Можем посмотреть, что получилось, аналогично тому как это делалось выше нажав на кнопочку. Результат будет таким

Мы все ближе к заветной цели — узнать сколько же мы потратили в рублях на наши задачи. Остался последний штрих, собственно сама конвертация. Добавим в процесс оператор Generate Attributes (Data Transformation -> Attribute Set Reduction and Transformation -> Generation) и соединим его вход с выходом оператора Join, а первый выход около которого написано exp (сокращенно ExampleSet)к выходу процесса. Как понятно из названия оператора его задача добавить новый атрибут, для этого нажмем на оператор и справа в его настройках на Edit list, кнопка напротив function descriptions. Дадим название атрибуту и как его считать

Сохраняем изменения и выполняем процесс, наш результат

Ура! Вот она заветная цифра затрат в рублях которую мы понесли по курсу ЦБ на дату оплаты. Развить данную задачу можно очень далеко, к примеру сделать вывод информации за месяц, в группировке по типу работ, исполнителю или датам. Вообщем простор фантазии.

Полезные материалы

• The core of RapidMiner is open source
• Open Letter to the RapidMiner Community
• RapidMiner Documentation
• RapidMiner 5 github repository

ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/post/269427/

Южнокорейские учёные из Ульсанского государственного института науки и технологий объявили о создании нового типа искусственной кожи, которая может «чувствовать» не только давление и температуру, но и микроскопические изменения текстуры, и даже реагировать на звук. Секретом нового многослойного материала является волнистая структура поверхности, во многом повторяющая поверхность кончиков пальцев человека.

В последнее время научные исследования стремительно движутся в сторону создания различных прототипов искусственной кожи и механизмов передачи сигналов от неё в мозг пациента. Правда, до сего момента полученные материалы и устройства могли распознавать только давления и температуру (а некоторые – влажность). С воспроизведением чувствительности кончиков пальцев, способных распознавать неровности в десятые доли миллиметра, учёные пока испытывают проблемы.

Хьюн Хьюб Ко [Hyunhyub Ko], инженер-химик института, на этот счёт оптимистичен. Он с коллегами создал тонкий и гибкий многослойный материал, способный и на распознавание небольших неровностей. Поверхность материала ребристая, на манер кончиков пальцев, оставляющих уникальные отпечатки. Нижний слой материала покрыт микроскопическими сферами, помогающими распознавать нажатия и другую деформацию.

Нажатие на материал деформирует его слои, что приводит к появлению электрического тока, сила которого пропорциональна степени деформации. Температуру «искусственная кожа» ощущает примерно так же – при нагревании материал расширяется и становится более мягким, при охлаждении – сжимается и отвердевает.

Интересным побочным эффектом нового материала оказалась его способность распознавать аудиоволны. Когда команда инженеров обратила внимание на то, что их «электронная кожа» реагирует на звук, они провели эксперимент – воспроизвели через динамики слово «skin» (кожа), и записали электрические импульсы, поступающие от «кожи». Сравнив расшифрованные импульсы с записью, сделанной через микрофон смартфона, они с удивлением обнаружили, что «кожа» лучше распознала звук, чем смартфон.

Подобные разработки помогут в создании как высокочувствительных роботизированных манипуляторов, так и протезов нового поколения. Следующим шагом инженеров будет разработка механизма передачи собираемых с «кожи» импульсов в мозг. Работающие над сходными проблемами команды специалистов в данный момент пытаются разработать как гибкие электроды, так и методы, применяющие оптогенетику.

Недавно американские учёные рассказали о создании гибкого датчика, имитирующего кожу, и передающего импульсы в таком виде, в каком мозг может воспринимать непосредственно, без необходимости дополнительного кодирования.

ссылка на оригинал статьи http://geektimes.ru/post/265038/

Тереза Мэй, министр внутренних дел Великобритании

Великобритания замерла в ожидании: в следующую среду министр внутренних дел страны, Тереза Мэй [Theresa May] объявит о новых полномочиях полиции, касающихся деятельности пользователей интернета. Ожидается, что провайдеров обяжут не только хранить историю посещения сайтов за последние 12 месяцев, но и предоставлять эту информацию по первому требованию и без судебного ордера. Этот законопроект входит в новый план по правительственной слежке за гражданами, который Тереза Мэй представит в Палате общин.

Правительство хочет, чтобы полиция и другие агентства, занимающиеся государственной безопасностью, могли беспрепятственно порыться в истории работы пользователей, посмотреть на конкретные адреса посещённых страниц, получить доступ к истории поисковых запросов, спискам отправленных электронных писем и телефонных звонков.

Миссис Мэй уже не раз заявляла о необходимости предоставить правоохранительным органом больше возможностей и свободы действий. «Я уже много раз говорила, что невозможно спорить о балансе между приватностью и безопасностью, о том, что правомерности и неправомерности слежки и надзора [агентств за гражданами], без учёта угроз для нашей страны. Эти угрозы не только остаются существенными, но и постоянно эволюционируют. И это не только международный и местный терроризм, но и промышленный, военный и государственный шпионаж».

Планируется, что провайдерам интернета и интернет-сервисов будет предоставлена денежная компенсация за необходимость вести подробные логи и обеспечить к ним доступ правительственных поисковых систем. Опрос британской фирмы YouGov, занимающейся исследованием общественного мнения, показал, что три четверти опрошенных британцев не верят, что подобные данные можно будет обезопасить от несанкционированного доступа.

Каким образом копание в истории браузера граждан поможет полиции и агентствам выявлять международных террористов и шпионов, миссис Мэй не уточняла. Предыдущая попытка провести подобный законопроект, названный тогда «хартией соглядатаев», была заблокирована либеральными демократами в 2013 году. Бывший заместитель премьер-министра Ник Клегг выражал настороженность, что создание подобной базы данных истории использования интернета и телефонных звонков создаст «беспокоящий международный прецедент».

В случае принятия подобного закона пока неизвестно, какие меры будут принимать правоохранительные органы в связи с существованием таких сервисов, как VPN, Tor и других подобных средств для защиты от прослушки, включая грядущий тотальный переход веба на HTTPS-протокол.

ссылка на оригинал статьи http://geektimes.ru/post/265036/

Исследователи из Университета науки и медицины имени Розалинд Франклин (Северное Чикаго, Иллинойс, США), изучив десятки научных работ, пришли к выводу, что мозг мужчины и женщины практически не отличается – в частности, популярное мнение о том, что мужской гиппокамп больше женского, не соответствует действительности.

Для составления заключения исследователи рассмотрели 76 работ, в общей сложности охватывающих МРТ-сканирование более 6000 человек. При формировании вывода учёными применялась техника мета-анализа, позволяющая скомпилировать данные из различных научных источников.

«Половые отличия в мозгах чрезвычайно привлекательны для людей, ищущих простые объяснения стереотипным различиям между мужчинами и женщинами,- говорит Лайз Элиот [Lise Eliot], доктор философии, ассистент-профессор института (и женщина). – Обычно исследования с подобными результатами имеют большой отклик, но основываются на небольшой выборке. Но, исследовав большой объём данных, и объединив информацию по исследованию как мужчин, так и женщин, мы находим, что эти отличия либо вовсе отсутствуют, либо являются незначительными».

Гиппокамп – парная часть головного мозга, расположенная в обоих полушариях. Считается, что он участвует в формировании эмоций, и перевода краткосрочной памяти в долгосрочную, а также помогает ориентироваться в пространстве. В гиппокампе существуют «нейроны места», активизирующиеся в тот момент, когда индивидуум распознаёт своё положение на местности.

На базе найденных в других исследованиях различий между женским и мужским мозгом были сделаны различные выводы. Например, что из-за меньшего размера мозга женщины используют его более эффективно. Также разницей в размерах гиппокампа учёные объясняли разницу в эмоциональном поведении мужчин и женщин, и разницу в умении ориентироваться на местности. При этом существуют исследования, в которых доказывается, что возможно увеличить размер гиппокампа путём тренировок, в результате которых улучшается память.

«Многие считают, что существуют „мужской мозг“ и „женский мозг“,- говорит доктор Элиот. – Но если не фокусироваться на популяризованных исследованиях и копнуть глубже, часто можно найти, что различия между ними минимальны».

Доктор Лайз Элиот знает о мозге не понаслышке

Ввиду чрезвычайной сложности структуры мозга учёные ещё очень далеки от понимания механизмов работы нашей центральной нервной системы. Одни исследования часто опровергают другие, поэтому, прежде чем делать далеко идущие выводы по вопросам работы мозга, необходимо дождаться обоснованных подтверждений от других независимых исследовательских центров.

Университет науки и медицины имени Розалинд Франклин – это последипломное учебное заведение (магистратура), названное в честь английского биофизика и учёного-рентгенографа, занимавшейся изучением структуры ДНК. Порядка двух тысяч студентов изучают в нём вопросы, связанные с биологией и медициной. Университет был основан в 1912 году.

ссылка на оригинал статьи http://geektimes.ru/post/265034/