в папа джонс явно какой-то сбой, или кто-то перед выходными неправильно настроид рассылку, или кто-то настроил ее не на тестовом сервере, а на проде, или кто-то включил джоб на тесте с неправильным эндпоинтом - whatever.
мне пришло где-то 40 писем с промокодами на пиццу, на десерты, чикен попперс - дофигища всего. где-то написано, что действует 14 дней, где-то написано, что до сентября 2015 года, - лолкек, они все работают =)
не знаю, как скоро они поймут, что что-то не так =)
ну короче я столько не сожру за две недели, мы проверили, заказывать не обязательно с моего акка.
поэтому вот
маргарита 30 см r1d4zee duqws8e
пепперони 30 см tpjncdp mkz7rxu zfv56ji 155qbhc
большое шоколадное печенье awje4cq gl4immv
большая бонанза 35 см 8mztwda
мясная 35 см 681tzhr
супер папа 35 см ddxgp46
цыпленок барбекю 35 см 8ap8whg
цыпленок рэнч 30 см ishgu85
брауни 8qp769g
попперсы 20 шт b71ygnd
москва и область, питер

Внезапно натолкнулся в интернете на список 200 must-have фич для веб-сайтов. Они в основном для электронной коммерции, но часть из них просто полезна более широкому кругу людей
https://goo.gl/OnvPv4

#internet

Интересное в мире DS / AI
- Гугл раздает свои cloud TPUs топовым исследователям (5000 штук) - https://goo.gl/m1qtcX
- Список классических больших датасетов от Anderssen Horowits - https://goo.gl/LhHh0S
- Практическая крипота - с помощью нейросетей можно анимировать фотографии людей - https://goo.gl/0rBGwh - как будто они говорят
- Прочитайте внизу про imagenet и зацените эту ссылку - https://goo.gl/8frZRX - по сути наверное это будущее такого направления
- Исследователи в сфере ML про прикладной аспект соперничества с Google - https://goo.gl/YOa9mb - нужно потратить порядка US$5k на расчеты для подачи статьи хотя бы на 1 конференцию
- Американцы начинают задумываться про научные стандарты в сфере машин с автопилотом - https://goo.gl/zP7jLo


Про imagenet в рассылке import-AI
- ImageNet is dead, long live WebVision: ImageNet was a dataset and associated competition that helped start the deep learning revolution by being the venue where in 2012 a team of researchers convincingly demonstrated the power of deep neural networks. But now it’s being killed off - this year will be the last official Imagenet challenge. That’s appropriate because last year’s error rate on the overall dataset was about 2.8 percent, suggesting that our current systems have exhausted much of ImageNet’s interesting challenges and may even be in danger of overfitting.
...What comes next? One potential candidate is WebVision, a dataset and associated competition from researchers at ETH Zurich, CMU, and Google, that uses the same 1000 categories as the ImageNet competition in 2012 across 2.4 million modern images and metadata taken directly from the web (1 million from Google Image Search and 1.4 million from Flickr.)
...Along with providing some degree of continuity in terms of being able to analyze image recognition progress, this dataset also has the advantage of being partially crappy, due to being culled from the web. It’s always better to test AI algorithms on the noisy real world.
- https://goo.gl/iyRRA6

#internet
#data_science

Соревнование (гонки) среди машин с автопилотом и данные
- Соревнование https://goo.gl/mQab0Y
- Датасет - https://goo.gl/tEBLHJ

Визуализация того, как простые сверточные нейросети применяются к обработке текста
https://goo.gl/6OKbAb

#data_science

#стартапдня crunchbase сначала был просто частью Techrunch (а тот частью AOL). На отдельном домене с помощью краудсорсинга собирается информация обо всех стартапах, инвесторах, раундах и прочих важных элементах венчурной индустрии. Проектов с такими данными довольно много (навскидку – CBInsights и Pitchbook), но crunchbase отличается тем, что открыт для широкого доступа, а не только профессионалам, оплатившим подписку.

Информация там в итоге оказывается менее полной, например, достаточно часто до прессы и, следовательно, crunchbase не доходят оценки, по которым прошел раунд, даже если в закрытых базах они есть. Тем не менее, дареному коню в зубы не смотрят, среди публичных этот источник бесспорно лучший. Зарабатывал он изначально просто на рекламе, ну и чуть-чуть помогал с аудиторией для Techcrunch: в описании каждого стартапа есть раздел “пресса о нем” и, конечно, статьи из родительского издания индексировались никак не хуже других.

Ситуация изменилась по всем пунктам два года назад: проект был выделен из AOL в независимую компанию, поднял венчурные деньги и начал работать над монетизацией через тарифы на подписку. Если не считать телефонного саппорта и отсутствия рекламы (ха-ха), то единственная настоящая смысловая функция за paywall – это поиск. Бесплатная версия работает как википедия – попасть в статью можно через перекрестные ссылки или если знать, что искать. Аналитикам же часто хочется найти что-то вроде “все финтех-стартапы из Бразилии с раундом за последние полгода” и вот за возможность таких запросов уже надо платить.

От настоящих закрытых баз цена подписки отличается на порядок – мешают худшие данные и имидж бесплатного сервиса, отдать ему 100 долларов в месяц компании ещё готовы, а вот десять тысяч за год уже жаба задавит, “как же так, он же бесплатный, а искать по нему и гуглом можно”. План crunchbase по преодолению этой проблемы – создать маркетплейс и продавать чужие данные, запуск нового продукта обещается в конце этого года. Информация из других источников не будет иметь репутации бесплатной, а огромная аудитория crunchbase никуда не денется, так что план может и сработать. Инвесторы, по крайней мере, поверили, последний раунд в 18 миллионов долларов был именно под него.

Полуночный текст про самую нативную, простую и понятную реализацию платежных систем, которую я видел - M-Pesa. Это та платежная система, которой пользуется 70% кенийцев каждый месяц не меньше 15 раз. Всего год назад за то, чтобы получить знания из этого текста я бы отдал 200$ или один билет на концерт Iron Maiden. Но такого текста не было. Поэтому я остался при деньгах и сходил на концерт.

http://telegra.ph/M-Pesa---mobilnye-koshelki-05-21

Статья про визуализацию карты артистов ушла на Хабр.
https://habrahabr.ru/post/329250/

#data_science

Статья про то, что если вам надо быстро что-то спарсить без большого объема - не надо бояться и надо сразу брать и делать самому
http://pbpython.com/web-scraping-mn-budget.html

Внезапно сравнение 3 флагманских "больших" телефонов от человека, который использовал все три (iPhone 7 plus, Google Pixel XL, Galaxy S8) - https://goo.gl/zluzvi

Мое мнение - есть отличные дивайсы от Xiaomi, которые за 1/4 - 1/5 цены делают практически то же самое.

Ну и видео как иметь 2 симки и SD карту одновременно на Xiaomi - https://www.youtube.com/watch?v=Zz_sLdIzJfM

В статье - http://spark-in.me/post/data-intuition - поправил битую ссылку на CSS, которая приводила к тому, что визуализация не работала.

Если вы не знаете в деталях про метод главных компонент (PCA), то ссылки для вас
- Бойлерплейт на питоне - https://goo.gl/O3W4jy (осторожно там реклама сервиса)
- Визуализация того как работает PCA - https://goo.gl/e7K9pc

#data_science

Выше было про ai-grant.org, нашел еще парочку ссылок
- https://medium.com/@nayafia/how-to-give-away-5-000-on-the-internet-66cae906ab7e
- https://medium.com/@yrashk/5-000-for-your-dream-project-c820494eadb4
- https://github.com/nayafia/microgrants/

Дерзайте!
Я подал курятник в пару мест.
#internet

Нашел отличный сайт с простыми визуализациями
- http://setosa.io/ev/

Человек явно тратит очень много времени и старается, но не нашел мейнстрима.

Гениальные мошенники - просят зарегестрировать свой домен в поисковиках.
Базу свою собирают парся whois всех доменов в мире.
=)

Внезапно запрос, которым можно смотреть индексы в постгресе
- https://stackoverflow.com/questions/2204058/list-columns-with-indexes-in-postgresql

Если у кого-то не открылась карта артистов, то вот ссылка просто на простой HTML который точно работает:
http://spark-in.me/graphs.html

Классное видео на тему визуализации того, как искать пифагоровы числа
https://www.youtube.com/watch?v=QJYmyhnaaek

Лайтовый видосик про то, какие активационные функции использовать для нейросетей
https://www.youtube.com/watch?v=-7scQpJT7uo&t=0s

По сути повторяет содержимое этой главы книги про нейросети (но не говорит, какие методы оптимизации использовать и какую метрику использовать)
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html

In a nutshell из того что я сам видел
- Надо использовать batch norm и dropout для регуляризации
- В качестве оптимизатора лучше всего использовать adam
- Для задачи регрессии подойдет линейная функция последней активации и mse
- Для классификации в случае большого числа классов - softmax + логлосс
- В качестве функций активации для внутренних слоев лучше всего подходит relu

Как-то так.
#data_science