Записки программиста

Прошло некоторое время с тех пор, как я последний раз писал в этом блоге что-то про Haskell. И вот, мне стало интересно, что успело измениться в мире этого языка. Изменилось, насколько я понимаю, не так уж и много, но вот вместо Cabal для сборки своих проектов теперь все используют какой-то Stack. Давайте же попробуем разобраться, что это за Stack такой.

Сегодня я хотел бы показать один интересный трюк из области квантовых вычислений, который может иметь многочисленные последствия в применении к теории сложности вычислений. Все мы помним про алгоритм Гровера, который даёт хоть и не сверхполиномиальное ускорение для решения задачи неструктурированного поиска, но всё же является более эффективным по сравнению с классическим алгоритмом поиска грубой силы. Собственно, вдумчивый читатель уже должен был всё понять :)

После описания нескольких квантовых алгоритмов, мы можем перейти к рассмотрению ещё одного алгоритма, который наделал больше всего шума, и, собственно, из-за которого, по мнению многих, новая вычислительная модель, основанная на законах квантовой механики, получила такое развитие. Это алгоритм Шора для факторизации целых чисел, являющихся произведением двух простых нечётных чисел.

Проблема с ООП заключается в том, что этим термином сейчас называют все что угодно. Привязал методы к хэшу в Perl — ООП. Наплодил в Erlang процессов, которые обмениваются сообщениями — ООП. Объявил пару-тройку функций для работы с какой-то структурой, и снова ООП. Никто уже толком не понимает, что именно сей термин означает, но все с умным видом его произносят. Стыдно же не знать!

Если hslogger — это такая навороченная штуковина с уровнями логирования, какими-то деревьями, форматерами, хендлерами и syslog’ом, то пакет fast-logger предназначен для очень простого, но эффективного логирования в файлики. Эффективного, потому что fast-logger скейлится на многоядерных системах за счет создания отдельных буферов на каждое ядро процессора. Лог-записи попадают в различные буферы в зависимости от id нитки, делающей запись. При заполнении буфер сбрасывается на диск. Принцип такой же, как при шардинге — данные разделяются, нитки меньше мешают друг другу.

Помните, как около года назад мы учились работать с базами данных в Haskell при помощи пакета HDBC, а также его форка HDBI, который от HDBC почти ничем не отличается? Тогда я отмечал, что вместо HDBC некоторые предпочитают использовать пакет postgresql-simple. Давайте попробуем разобраться, что это за пакет такой и почему он интереснее, чем HDBC. А также заодно познакомимся с пакетом postgresql-simple-migration.

IntelliJ IDEA позиционируется, как IDE для программирования на множестве различных языков, не только Java. В частности, есть совершенно замечательный плагин для Erlang, которым я с огромным удовольствием пользуюсь уже около месяца. Еще я слышал, что есть плагин для Haskell, но пока что его не пробовал. Так вот, если с Erlang, к примеру, все довольно просто — открываешь проект и фигачишь, то со Scala есть пара нюансов, о которых мне и хотелось бы поведать.

Перед вашими глазами находится заключительная заметка из серии постов о взломе капчи. В предыдущей части мы успешно обучили многослойную нейронную сеть, распознающую буквы на капче по отдельности. Сегодня мы наконец-то соберем все полученные результаты воедино и узнаем, насколько хорошо все это хозяйство работает.

Вы читаете продолжение серии постов о взломе капчи. В прошлый раз мы с вами выяснили, как очистить капчу от шума и нарезать ее на отдельные буквы. Сегодня же мы разберемся, как, имея картинки с буквами и зная, на какой картинке какая буква изображена, можно написать программу, распознающую буквы на картинках.

Продолжаем ломать капчу. На предыдущем шаге мы с вами произвели сбор и предварительный анализ данных. В результате сложилось некоторое понимание того, как работает исследуемая капча, а также образовалось множество примеров изображений с известными кодами на них. Следующим шагом мы нарежем нашу капчу на буквы.