Разработчик ПО
В предыдущей статье я описывал память волновых нейронов.В данной статье мы рассмотрим классификатор изображений.
Классификатор(лат. classis— разряд и facere— делать) — систематизированный перечень наименованных объектов, каждому из которых в соответствие дан уникальный код.
В рамках данной статье я буду называть классификатором устройство, которое дает паре изображений уникальный код.
Начнем разговор о мозге с несколько отвлеченной темы. Поговорим о клеточных автоматах. Клеточный автомат – это дискретная модель, которая описывает регулярную решетку ячеек, возможные состояния ячеек и правила изменений этих состояний. Каждая из ячеек может принимать конечное множество состояний, например, 0 и 1. Для каждой из ячеек определяется окрестность, задающая ее соседей. Состояние соседей и собственное состояние ячейки определяют ее следующее состояние.
В предыдущей статье мы научились получать описатели волнового фронта(красных пикселей).В этой статье мы разберем такую вещь, как волновая память.
Для того, чтобы с минимальными потерями и простым образом получить описатель волнового фронта, необходимо увеличить изображение в 3 или 4 раза.
Недавно мы обсудили, как дополнить ранее построенную в ParaView геологическую модель вулкана Тамбора, Индонезия с помощью симуляции потоков дыма, воды, лавы,… в MantaFlow и визуализировать результаты в ParaView: Гидродинамическое моделирование (CFD) на рельефе с помощью MantaFlow и визуализация результатов в ParaView Сегодня мы посмотрим, что получится, если использовать "настоящий" софт для работы с трехмерной компьютерной графикой Blender. В последние его версии встроен тот же самый "движок" физически корректной гидродинамической симуляции MantaFlow, это многое упрощает. Как обычно, инструкции по преобразованию данных, исходные данные и проект Blender смотрите в моем GitHub репозитории: ParaView-Blender.
Визуализация наполнения магматических камер вулкана, взрыва и шлейфа извержения и потока лавы.
В девятом и десятом классах средней школы я выписывал журнал "Квант", решал задания вступительных экзаменов в ведущие вузы, а иногда и задачи из "Задачника Кванта". Помню, как-то я отправил в редакцию журнала письмо с решением такой задачки, вложив в него конверт с обратным адресом, и получил разбор решения от члена редколлегии Н. Я. Виленкина.
Мне нравился стиль статей и иллюстраций старых номеров журналов, и хоть я не художник и не аниматор, а любитель-программист, лет десять назад я попробовал сделать схематический мультик о необыкновенной девочке по загадке из раздела "Квант для младших школьников":
Это четвертая статья из серии работ (ссылки на первую, вторую и третью статьи), посвященных системе машинного обучения, основанного на теории решеток, названной "ВКФ-система". Программа использует алгоритмы, основанные на цепях Маркова, чтобы породить причины целевого свойства путем вычисления случайного подмножества сходств между некоторыми группами обучающих объектов. Эта статья описывает представление объектов через битовые строки, чтобы вычислять сходства посредством побитового умножения соответствующих представлений. Объекты с дискретными признаками требуют некоторой техники из Анализа формальных понятий. Случай объектов с непрерывными признаками использует логистическую регрессию, разделение области изменения на подынтервалы с помощью теории информации и представление, соответствующее выпуклой оболочке сравниваемых интервалов.
Это третья статья серии работ (ссылки на первую и вторую работы), описывающих систему машинного обучения, основанного на теории решеток, озаглавленную "ВКФ-система". Она использует структурный (теоретико-решеточной) подход к представлению обучающих примеров и их фрагментов, рассматриваемых как причины целевого свойства. Система вычисляет эти фрагменты как сходства между некоторыми подмножествами обучающих примеров. Существует алгебраическая теория таких представлений, называемая Анализом формальных понятий (АФП).
Однако описываемая система использует вероятностные алгоритмы, чтобы устранить недостатки неограниченного подхода. Подробности ниже...
mov и то, как через только одну эту команду х86_64 пользователю становятся доступны различные методы адресации памяти.fxsave), или иные касающиеся темы вопросы (модели кода, независящий от адреса код, и бинарная релокация). Я также не буду затрагивать исторические режимы адресации или режимы, которые активны при работе процессора x86_64 не в 64-битном режиме (т.е. любые отличные от long mode с 64-битным кодом).
Продолжаем изучать нечеткую логику по книге Гостева В.И «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления». После того, как мы насладились прекрасными видами поверхностей отклика, перейдем непосредственно к решению очередной задачи из книги Гостева В.И «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления».
Этот текст является продолжением предыдущих публикаций:
Тем, кто незнаком с нечеткой логикой рекомендую сначала ознакомиться с первым текстом, после этого, все что изложено ниже будет просто и понятно.
Сразу должен предупредить, у меня получился очередной пост унижения традиционного ПИД-регулятора со стороны нечеткой логики. Это не потому, что я специально старался. Должен ответственно заявить, что в исходной книге нет сравнения качества управления ПИД и Fuzzy. Все сравнения я выполнял сам, по собственной воле, в трезвом уме и ясной памяти. И, да, мне не платили наймиты мировой буржуазии, распространяющие нечеткую логику, как продажную девку империализма.
Возможно, задачи в книге специально подобраны так, что нечеткие регуляторы подходят лучше для управления, чем классический ПИД.
Далее под катом – ПИД-регулятор, нечёткая логика и конечные автоматы для управления газотурбинным двухроторным двигателем (ГТД). Тем, кто впервые планирует познакомиться с работой нечеткой логики, рекомендую начать со статьи «Простой регулятор на базе нечеткой логики. Создание и настройка»
Привет, Хаброжители! Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. 
