2015. január 31., szombat
Bűvös kocka - Veterán: Volvo 242 GT
2015. január 30., péntek
A Google kukázta a Flasht
Nulláról ver rommá egy tanuló algoritmus több játékban is
Kicsit messziről indítom a posztot: emlékeztek még a Black & White-ra? Peter Molyneux akkor még frissen gründolt cégének, a Lionhead Studiosnak volt az első játéka. A készülését elég nagy figyelem övezte a kilencvenes évek végén, hiszen ez volt Molyneux első megint független játéka az EA-s rabiga után. Aztán a nagy ígéreteket csak részben váltotta be, de a fejlesztésről a játék készülésekor nyilvános naplót vezettek, ami elég szórakoztató volt. Abban tűnt fel Demis Hassabis neve, akit amolyan programozó csodagyerekként kezeltek. A lenti képen ő a Molyneux-től balra látható ülő figura (fölötte pedig Steve Jackson, a Jackson-Livingstone-féle lapozgatós kalandkönyvek egyik szerzője, de ezt csak érdekességként jegyzem meg).
Hassabis huszonegykét éves volt akkor, de 17 éves kora óta már Molyneux mellett dolgozott, 1998-ban, 22 éves korára pedig már eljutott oda, hogy elszakadt mesterétől, és saját játékgyártó céget alapított. Az Elixir Studios nem volt sikeres cég (két megjelent játéka közül az Evil Genius egész szórakoztató volt, de az is megbukott), és Hassabis igazából csak a cég becsődölése után találta meg azt a területet, amire mindig is hivatott volt: a kognitív idegtudományokat, illetve a mesterségesintelligencia-programozást. Elkezdett komoly tudományos szaklapokban publikálni, aztán 2011-ben MI-startupot alapított DeepMind néven, amit tavaly januárban a Google hopp, 400 millió dollárért meg is vett (igen, az több mint 110 milliárd forint). Akit bővebben érdekel a dolog, itt van Hassabisszal egy jó kis interjú.
De mindez csak előzmény, amiért blogposztot ér a téma, az az, hogy Hassabis a jelek szerint nem tudott teljesen elszakadni a játékoktól: régi Atari 2600-játékokat használt fel egyik új kutatásához. A kutatási területet úgy hívják, hogy deep reinforcement learning, és ötvöz két gépi tanulási módszert: a megerősítéses tanulást és a DeepMind specialitását, a mélytanulást. A megerősítéses tanulás elve nagy vonalakban annyi, hogy a gép próbálkozik megbirkózni egy feladattal, aztán a kapott eredmény alapján finomítja a további próbálkozásait, és így egyre ügyesebb lesz. Ha például egy videojátékban korán elbukik egy ponton, akkor legközelebb mást csinál; ha továbbjut, akkor meg megjegyzi, hogy mit csinált jól.
Videojátékoknál maradva, azért nehéz feladat játékokra tanuló algoritmusokat írni, mert sokszor csak jelentős idő elteltével derül ki, hogy a választott stratégia sikeres volt vagy kudarc (pl. az, hogy a Space Invadersben egyre lejjebb jönnek az űrlények, és ha nem ritkítjuk őket módszeresen, akkor végül leérnek az űrhajóhoz, ilyen elem). Itt jön képbe a mélytanulás, aminek lényege az, hogy a különféle típusú adatokat több rétegben, több szinten is feldolgozzák. Képalkotásban vannak ennek nagy eredményei, például egy állatot vizsgálva egy mélytanuló algoritmus felismerheti, hogy az állat gerinces, aztán azt, hogy emlős, aztán azt, hogy macskaféle, aztán azt, hogy pöttyös macskaféle, aztán azt, hogy leopárd. Persze ez egy nagyon-nagyon egyszerű példa, a mélytanulás-kutatásokban óriási adattömegeken dolgoznak sokkal bonyolultabb algoritmusok, rengeteg adatot rendszereznek hasonló módon.
A deep reinforcement learning (megerősítéses mélytanulás) tehát a fentieket ötvözi, és a videojátékok esetében az is nehézséget jelentett, hogy "adat" csak az volt, amit a játékos is lát a képernyőn. Ennek fényében is lenyűgöző, hogy Hassabis csapata készített egy olyan általános architektúrát és tanulási algoritmust, amit több Atari-játékra ráeresztve elérték, hogy az algoritmus végül jobban játszott, mint arra az ember valaha képes lehet.
Hét játékon próbálták ki ugyanazt a rendszert, és előzetesen semmi információt nem adtak az algoritmusnak. A rendszer persze eleinte mindig bénázott, aztán ahogy tanult, egyre ügyesebb lett, végül három játékban (Breakout, Pong, Enduro) felülmúlta az emberi teljesítőképességet, egyben (Beam Rider) pedig közel úgy teljesített, mint egy emberi játékos. Ez azt jelenti, hogy maradt három játék (Q*bert, Seaquest, Space Invaders), amiben az algoritmus nem teljesített fényesen, és az is igaz, hogy az Atari 2600 játékai nem a legbonyolultabbak, de az MI-kutatásban a publikáció így is óriási eredménynek számít (a kulcsszavak: ugyanazt az algoritmust használták, és mindig nulláról kellett tanulnia, előzetes információk nélkül).
Csodálatos korban élünk, hölgyeim és uraim.
Forrás: http://iddqd.blog.hu
Hivatalos linuxos Google Drive kliens érkezik?
A webupd8.org egyik szemfüles olvasója vette észre azt, hogy ha mount-oljuk a legfrissebb Google Drive for Mac dmg-t, akkor a Google http://ift.tt/1yUBSRN könyvtárban annak nyomaira bukkanhatunk, hogy hivatalos linuxos Google Drive kliens érkezik valamikor a közeljövőben.
LibreOffice 4.4
A The Document Foundation bejelentette a LibreOffice 4.4.0 azonnali elérhetőségét. Jelentősebb újdonságok, fejlesztések:
- Support of OpenGL transitions in Windows, and improved implementation based on the new OpenGL framework;
- Digital signing of PDF files during the export process;
- Installation of free fonts Carlito and Caladea to replace proprietary Microsoft C-Fonts Calibri and Cambria, to get rid of font related issues while opening OOXML files;
- Addition of several new default templates, designed by volunteers;
- Visual editing of Impress master pages, to remove unwanted elements, adding or hiding a level to the outline numbering, and toggling bullets on or off;
- Better Track Changes – with new buttons in the Track Changes toolbar – and AutoCorrect features in Writer;
- Improved import filters for Microsoft Visio, Microsoft Publisher and AbiWord files, and Microsoft Works spreadsheets;
- New import filters for Adobe Pagemaker, MacDraw, MacDraw II and RagTime for Mac;
- Greatly expanded support for media capabilities on each platform.
Részletek bejelentésben, illetve Michael Meeks LibreOffice under the hood: progress to 4.4.0 bejegyzésében.
2015. január 24., szombat
Hungarian noodles with bacon fat and sprinkled sugar will kill you fast
I spent the last few days in Hungary, where I had good food and discovered a new Kinja that I will watch every day even if I don't speak a word of Hungarian: Malackaraj. Where else can I learn how to make something as delicious and deadly as túrós csusza. Watch my new favorite food blogger Anna Péter preparing it.
2015. január 17., szombat
Elite: Dangerous teszt
2015. január 15., csütörtök
A Feketevölgyi panzió felújítása
Tesco Google Glass – kényelem mindenek felett
Azon már meg sem lepődünk, hogy a bevásárlásunkat mondjuk hazafelé a buszon elvégezhetjük az okostelefonunkkal, vagy ha épp Dél-Koreában járunk akkor a metróban elhelyezett virtuális polcokon keresztül tehetjük...
The post Tesco Google Glass – kényelem mindenek felett appeared first on Android.hu.
Forrás: http://android.hu
2015. január 14., szerda
Mandelbrot Set
2015. január 13., kedd
These Diagrams Will Help You Eat Healthy In 2015 (24 pics)
2015. január 9., péntek
Új Samsung robotporszívó takaríthat helyettünk
2015. január 8., csütörtök
2015. január 7., szerda
Mostantól elérhetők a CyanogenMod CM12 nightly build-jei
A CyanogenMod blogon ciwrl bejelentette, hogy a fejlesztői csapat erőforrásait a KitKat-alapú CM11-ről átfókuszálja a Lollipop-alapú CM12-re. Ezzel kapcsolatban tegnapelőtt engedélyezték a CM12 nightly build-ek folyamatos elkészülését. A fejlesztők úgy gondolják, hogy jelenleg körülbelül 85%-ig vannak kész az első CM12 kiadásra. A hiányzó részeket és a még nem támogatott eszközök támogatását a hónap hátralevő részében tervezik elkészíteni, megoldani. Jelenleg a következő funkciók nem működnek, de a következő hetekben már működniük kell(ene):
- Theme Engine
- Quick Settings reorganization and customization
- Quick Settings Ribbon mode
- Navigation bar reorganization and customization
- Sound panel customization
- Lock-screen quick unlock
A jelenleg támogatott eszközök listája:
- bacon (OnePlus One)
- d802 (LG G2)
- dlx (HTC Droid DNA)
- e975 (LG Optimus G)
- e980 (LG Optimus G Pro)
- evita (HTC One XL)
- falcon (Motorola Moto G)
- find5 (Oppo Find 5)
- flo (Google Nexus 7 (Wi-Fi, 2013 version))
- ghost
- hlte (Samsung Galaxy Note 3 LTE)
- hltespr
- jewel (HTC EVO 4G LTE)
- jfltevzw (Samsung Galaxy S4)
- klte (Samsung Galaxy S5)
- m7 (HTC One GSM)
- m7spr (HTC One (Sprint))
- m7vzw (HTC One (Verizon))
- m8 (HTC One)
- mako (Google Nexus 4)
- mondrianwifi (Samsung Galaxy Tab Pro 8.4)
- moto_msm8960 (Motorola Droid RAZR HD, és RAZR M)
- t6 (HTC One Max (GSM))
- t6spr (HTC One Max (Sprint))
- t6vzw (HTC One Max ((Verizon))
- serrano3gxx (Samsung Galaxy S4 Mini (International 3G))
- serranoltexx (Samsung Galaxy S4 Mini (International LTE))
- shamu
- v500 (LG G Pad 8.3)
- ville (HTC One S)
- vs985
A listán szereplő összes készülékhez már most full eszköztámogatás érkezik a legfontosabb eszközökhöz, funkciókhoz - hívások, WiFi, BT, GPS, kamera stb. - a nightly build-ekkel. Néhány különlegesebb, speciális hardverösszetevő - pl. infra - még elképzelhető, hogy nem működik, de semmi olyan támogatás nem hiányzik, ami a mindennapi használatot akadályozná. Azt érdemes szem előtt tartani, hogy a nightly buildek nem stabil kiadások, bugok lehetnek vannak benne. A hibák bejelentéséhez elindult a JIRA a CM12 nightly-khez.
A CM12 nightly-k megjelenésével a CM11 build-ek heti egy alkalommal, vasárnap készülnek majd. Ahogy a fejlesztők fókusza áthelyeződik a CM11-ről a CM12-re, a CM11 ág kevesebb frissítést fog kapni. Ebből kifolyólag ritkább buildelésre van szükség. A CM11 M13 kiadása szerepel a fejlesztők útitervében. Ez lesz az utolsó CM11 build azelőtt, hogy a fejlesztők fagyasztanák a 11 ág kódját.
Részletek a bejelentésben.
Bréking! Hogyan kerüljük ki az útdíjat?
- A Sygic megvásárolta a Be-On-Road-ot? De tényleg? A szlovákiai székhelyű Sygic navigációsszoftver-fejlesztő bejelentette, hogy megszerezte az iOS-en...
- Bréking! iGO primo for Android a Google Play-en? Igen! Ma egy sajtótájékoztatóra volt meghívásom, amiről később egy hosszabb cikk...
- Bréking! TomTom Ügyfélszolgálat magyarul? Elsőként közölhetjük a jó hírt, nevezetesen azt hogy a TomTom...
Powered by
Forrás: http://navigyurci.hu