Pull to refresh

Comments 84

Блин всё хорошо, но зачем доктор Хаус, а? Зачем?
странно, я думал он всем нравится)
Понимаете, любые вещи имеют свойство надоедать. Осбенно картинки, которыми можно увидеть на каждом углу, куда не глянь…
Впрочем, это мое личное мнение, посмотрим на реакцию Хабрасообщества!
Ясно, похоже он и в правду всем нравится…
Уже карму опустили ниже плинтуса.
Странно, неужели я один такой?
Нет, не один. Не обращайте внимания на минусующее стадо. И чтобы такого больше не повторилось, запомните:
1) ХАУС КРУТОЙ КТО НЕ СМОТРИТ ТОТ ЛОХ
2) МАК ОЧЕНЬ КРУТОЙ ВЫ ПРОСТО НЕ ПОНИМАЕТЕ
3) ЛИНУКС НАГИБАЕТ РАКОМ ОСТАЛЬНЫЕ ЖАЛКИЕ ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ТОЛЬКО ПОПРОБУЙТЕ ВОЗРАЗИТЬ
4) PYTHON НЕ ИМЕЕТ АЛЬТЕРНАТИВ
5) КАРМА НЕ НУЖНА
6) ??????
7) PROFIT!
в таком случае вам повезло, что я не выбрал картинку, где хаус сидит за маком и кодит на питоне под линуксом…
Да мне-то всё равно, я давно уже не обращаю внимания на всё это. Просто tolikblik так был удивлён, что пришлось ему рассказать, как тут на хабре обстоят дела.
Дела так обстоят не только на Хабре. Иначе бы у нас была давно эта… которая инновационная. А не край непуганных идиотов которые с перепугу все заминусуют.
Кстати ребята количество плюсов минусов уже переваливает за сотню с чем то на тридцать коментов, где худо — бедно, но надо прикладывать хоть какое-то умственные усилия.
Любопытная статистика.
Не согласен по всем пунктам, за исключением пунктов под номером шесть и семь.
Меняйте аватар ;)
Людям стыдно признаваться в том, что они смотрят мыльные сериалы, ведь это удел домохозяек.
Готов поспорить, что фотка Путина вызвала бы другую реакцию. Хотя его почаще Хауса показывают.
Но не с высунутым языком, согласитесь!
Соглашусь. Но, блин, обсуждать какую фотку лучше использовать для испытания алгоритма…
Ну просто выбор несколько неожиданный, да ещё и с высунутым языком… А так общественность уже много раз проходила через выбор тестовых картинок. Обычно фотка «Lena Söderberg» используется для всяких тестов: en.wikipedia.org/wiki/Lenna. Ну а для разнообразия можно было необрезанную фотку взять. Ссылка на неё есть вот здесь www.ee.cityu.edu.hk/~lmpo/lenna/Lenna97.html примерно посередине (на работе лучше не открывать ;) ).
блин чувак, ну не нравится — не смотри. не заставляют же, автору скажи спасибо что он вобще что-то сюда запостил. писец, да сколько можно успокаивать заморачивающихся нытиков, ёпть.
>>Блин всё хорошо, но зачем доктор Хаус, а? Зачем?
все хорошо, а вот аватар у вас — херня. Еще б «Не лох» в квадратике написали…
Это был социальный эксперимент, который, похоже, с треском провалился! :-)
Поставьте вместо плюса минус, может даст обратный эффект.
А лучше не париться по поводу цифр рядом с комментарием, тогда жить проще становится. =)
UFO just landed and posted this here
«Принцип сперматозоида»
UFO just landed and posted this here
Не обращай внимания. Тут очень много небыдла, драчащие на мак/хауса/нужно добавить.
Эксперимент забавный, но к генетическим алгоритмам не имеет никакого отношения, больше похоже на simulated annealing. Интересно, кстати, станет ли сходимость быстрее, если сделать настоящий отжиг, т.е. добавить в оценочную функцию «тепловые флуктуации»
действительно очень похоже на данный алгоритм, спасибо за ссылку, не знал о нем. с вашего позволения пока что оставлю в названии генетические алгоритмы.
UFO just landed and posted this here
А тут как раз подошел бы генетичексий. Поскольку металл имеет наследственность, сохраняющуюся и модифицирующкюся при можестве переплавок. Поэтому металлоломы всегда добавляют в свежую плавку для образовния правильного наследования.
OMG что вы курили? Неужели структурированную воду?
а не слышали что металл устает?
Вы бы хотя бы поинтересовались что значит это словосочетание, а уже потом несли бред с умным видом.
Какая к лешему усталость после переплавки?
Усталость металла это немного из другой оперы. Это просто микротрещины.
Наследственость металла обысловленна микрокристалами, то есть кристаллами микронного размера которые практически не плавятся из-за своей очень компактной и чистой структуры и при застывании служат центрами образования кристализации. То есть образуют необходимое мелкое зерно. К этому надо добавить, что данные кристаллы образуются в холодном металле — так называемая нормализация, но в течении долгого времени. Поэтому найденные в земле немецкие каски и ножи имеют очень хорошее качество не только благодаря Золингеру. Свежая плавка из руды такого наследования не имеет.

можно было бы нехило сэкономить на времени, если начальное наполнение трехугольниками было не случайное. Ну, например, изначально все трехугольники — одинаковые, расположенные рядышком, матрицей. Потом куда надо разъедутся.
на самом деле прорисовка основного контура происходит очень быстро, а вот к концу очень замедляется, за последние часов 6-7 рендера мало что поменялось, значение функции фитнесс упало где-то всего лишь на 6000000, это при том, что значение функции на момент останова было 20276613
верно, не мог вспомнить, где видел вдохновивший пример
Теперь можно организовать стартап вроде imobilko и в день выкладывать по новой фотке, чуть ближе похожей на оригинал :)
Он вас вдохновил так, что вы его повторили с точностью до имен классов (по крайней мере core-классы). Это правильно, что вы написали об этом примере на Хабре, но не стоило было присваивать только себе честь изобретения. Разве сложно всего лишь поставить ссылку: по мотивам того-то.
Интересно, но без кроссовера и популяции назвать это генетическим алгоритмом у меня не повернулся бы язык :)
Забавно.
Конечно, это не есть генетический алгоритм, но все равно апплодисменты!
По мне так очень сложные для понимания вещи, но очень интересно. Занимаюсь рекламой… навеяло много идей…
Судя по минусу, ваши идеи ужаснули кого-то ещё до их озвучивания…
При таком подходе это брутфорс а не ГА. Нужно было сделсть популяцию и скрещивание, тогда и результаты был бы получше, и время вычисления меньше…
Столько хаусов обязательно передерутся.
UFO just landed and posted this here
Мб далеко не в тему, но кто может подсказать че за музыка играет в видео?)
навсякий случай, напиши на каком железе результат получен. может какнить соберусь заняться ГА, а результаты несчем сравнить
работало на 1 ядре частотой 1.73 GHz
А если переписать под СUDA? И запустить, скажем, на Nvidia GTX 260 с 216 потоковыми камнями?
проверьте) я с удовольствием почитаю о результатах
Там и без CUDA есть куда оптимизировать. Большинство времени тратится на I/O при сохранении промежуточных результатов на диск. К тому же мутации можно распаралелить на количество ядер на машине. К сожалению просто воткнуть цикл в Parallel.ForAll не получилось — алгоритм не рассчитан на многопоточность, а разбиратся у меня сейчас нету времени, но все же мне кажется, что если пару часов посидеть над ним, то можно добится того же результата за намного меньшее время.
Ну это просто как вариант, на мой взгляд если уж и делать что-то с графикой — так пусть работает GPU, который на это расчитан, и сохраняться можно всетки в рамку, благо времена с 256-512 мегабайтами давно прошли, и компов меньше, чем с 1 гигом почти не видно.

В журнале Esquire страницы с авторами имеют такой же вид, правда я думаю они не тратят на это по 20 часов за картинку, но тем неменее, результат получается довольно интересным
А вы уверены что там используется та же технология?
Нет конечно, я уверен что там не та же технология :)
Просто результат похожий и написано для скептиков которые сразу кричат, что зачем это все нужно и применить такое негде.
Ооо! А вот за это огромное спасибо!
от вашего алгоритма у Хауса заплыл правый глаз =)
UFO just landed and posted this here
демонстрация шикарна.
но было бы гораздо интереснее еслиб туда вставить счётчик поколений/мутаций.
абстрактное «20 часов» мало о чём говорит.

/**
ну и пояснения можно было бы подетальнее — для тех, кто не в теме генетических алгоритмов.
*/
спасибо, обязательно учту на будущее
СкайВолкер, спасибо — очень понравилось. Пара вопрос по делу (не про фотку Д.Хауса):
1. На какаой машине заняло 20 часов?
2. Как влияет на время количество многоугольников и количество углов?
2. чем больше многоугольников и углов, тем быстрее мы получим то же изображение, но до определенного порога, потом будет опять медленно
Итого, имеем Джпег в 16,5 кБ против
100*10*( 2*sizeof(int) ) = 8000 байт, что после архивации даст что-то около 1 кБ.
Очень неплохой результат.
Как уже было сказано выше это совсем не генетический алгоритм (ничего схожего с живой эволюцией). Такого рода алгоритмы называются метод Монте-Карло, просто случайный перебор вариантов в надежде что найдем неплохой результат.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.