Корпоративный искусственный интеллект (часть 1)

Метаботропные рецептивные нейронные кластеры Аркадия Радченко - дополнение принципа Дональда Хебба.

Работая над корпоративным искусственным интеллектом, на этапе формирования требований к системе, возникла необходимость заполнить пробелы между нейронными сетями (их обучением через подбор весов), паттернами активновсти нейронных ансамблей, классификацией, кластеризацией и влиянием глиальных клеток на работу неокортекса. 

Эта статья не претендует на статус "научной" работы и основывается на моих прежних разработках и исследованиях. В ней будет затронут только один аспект, а именно связь между - принципом Хебба, рецептивными кластерами Радченко, кластеризацией методом ближайшего соседа, картами Кохенена и глиальными клетками. А так же, будут сформированы начальные требования к одному из компонентов разрабатываемой системы и обоснованна применимость существующих технологий. 

Релиз Hadoop 1.0 - мифы и реальность

После шести лет разработки представлен релиз проекта Apache Hadoop 1.0.0, который базируется на стабильной ветке 0.20.203.x и включает в себя поддержку безопасного режима работы кластера (наработки ветки "0.20-security" (0.20.205.0) с поддержкой аутентификации с использованием Kerberos и средств разграничения полномочий). Официальные Release Notes.

Я долго ждал этого релиза, и не в последнюю очередь, по причине часто изменяющегося API. Сегодня, хотелось бы рассказать об особенностях этого продукта. Не буду рассказывать про "космические корабли и большой театр" (про архитектуру, общие слова, успешные истории и работу кластера), с этим неплохо справляется Иван Блинков. Мы же, остановимся на деталях и советах. И так, мифы и реальности...