Генеративно-состязательные сети (ГСС) [Generative Adversarial Networks, GAN] – обладающий интересными возможностями класс глубоких генеративных моделей. Их основная идея – обучение двух нейросетей, генератора, который обучается синтезу данных (к примеру, изображений), и дискриминатора, обучающегося тому, как отличать реальные данных от тех, что синтезировал генератор. Этот подход успешно использовался для высококачественного синтеза изображений, улучшения сжатия изображений, и прочего.

Всем добрый день! Продолжаю развивать свой проект Lazurite. За последние несколько месяцев было проведено много работы по оптимизации и улучшению программы. Об основных изменениях хочу рассказать вам. Прошлая публикация.

Изучение аттрактора Лоренца, а затем редактирование кода в Iodide

В последние десять лет произошёл настоящий взрыв интереса к «научным вычислениям» и «науке о данных», то есть применению вычислительных методов для поиска ответов на вопросы, анализа данных в естественных и социальных науках. Мы видим расцвет специализированных ЯП, инструментов и методов, которые помогают учёным исследовать и понимать данные и концепции, а также сообщать о своих выводах.

Но на сегодняшний день очень немногие научные инструменты используют полный коммуникационный потенциал современных браузеров. Результаты дата-майнинга не очень удобно просматривать в браузере. Поэтому сегодня Mozilla представляет Iodide — экспериментальный инструмент, который помогает учёным составлять красивые интерактивные документы с использованием веб-технологий, всё в рамках итеративного рабочего процесса, который многим знаком.

После появления прошлым летом графических карт Nvidia RTX трассировка лучей (ray tracing) снова обрела былую популярность. За последние несколько месяцев мою ленту в Twitter заполнил бесконечный поток сравнений графики со включенным и отключенным RTX.

Полюбовавшись на такое количество красивых изображений, я захотел самостоятельно попробовать скомбинировать классический упреждающий рендерер (forward renderer) с трассировщиком лучей.

Страдая синдромом неприятия чужих разработок, я в результате создал собственный гибридный движок рендеринга на основе WebGL1. Поиграть с демо рендеринга уровня из Wolfenstein 3D со сферами (которые я использовал из-за трассировки лучей) можно здесь.

Не так давно я прочёл фантастический роман «Задача трёх тел» Лю Цысиня. В нём у одних инопланетян была проблема — они не умели, с достаточной для них точностью, вычислять траекторию своей родной планеты. В отличии от нас, они жили в системе из трёх звёзд, и от их взаимного расположения сильно зависела «погода» на планете — от испепеляющей жары до леденящего мороза. И я решил проверить, можем ли мы решать подобные задачи.

Почти год назад была опубликована статья с обзором датчиков скорости потока газов и жидкостей производства компании IST-AG.

В прошлый раз у меня была возможность только на пальцах пояснить основной принцип работы этих элементов, зато сейчас я публикую вполне содержательный рассказ о термоанемометрическом датчике потока серии FS7.

Мы начнём с теоретической базы, а закончим видео, где с помощью велосипедного насоса и скотча демонстрируется работа прототипа измерительного устройства на базе FS7.

Одним из проектов, которые я долго мечтал реализовать, были модульные боты задач с памятью. Конечная цель проекта заключалась в создании мира с существами, способными действовать независимо и коллективно.

Раньше я уже программировал генераторы миров, поэтому хотел заселить мир простыми ботами, использующими ИИ, определяющим их поведение и взаимодействия. Таким образом, благодаря влиянию акторов на мир можно было увеличить его детализацию.

Я уже реализовал базовую систему конвейера задач на Javascript (потому что это упростило мою жизнь), но мне хотелось чего-то более надёжного и масштабируемого, поэтому этот проект я написал на C++. На это меня сподвиг конкурс по реализации процедурного сада в сабреддите /r/proceduralgeneration (отсюда и соответствующая тема).

В моей системе симуляция состоит из трёх компонентов: мира, населения и связывающих их набора действий. Следовательно, мне нужно было создать три модели, о которых я расскажу в этой статье.

Для увеличения сложности я хотел, чтобы акторы сохраняли информацию о предыдущем опыте взаимодействия с миром и использовали знания об этих взаимодействиях в будущих действиях.

Представьте себе задачу: у вас есть игра, и вам нужно, чтобы она работала с частотой 60 fps на 60-герцовом мониторе. Ваш компьютер достаточно быстр для того, чтобы рендеринг и обновление занимали несущественное количество времени, поэтому вы включаете vsync и пишете такой игровой цикл:

while(running) {
    update();
    render();
    display();
}

Очень просто! Теперь игра работает с 60fps и всё идёт как по маслу. Готово. Спасибо, что прочитали этот пост.


Ну ладно, очевидно, что всё не так хорошо. Что если у кого-то слабый компьютер, который не может рендерить игру с достаточной для обеспечения 60fps скоростью? Что если кто-то купил один из тех крутых новых 144-герцовых мониторов? Что если он отключил в настройках драйвера vsync?

Здравствуйте!

По просьбам читателей я нашёл в себе силы написать продолжение вот этой статьи. Первая статья была направлена, главным образом, на обоснование существования и важности естественной смертности, а также необоснованности некоторых положений теорий «накопления ошибок». Я, пожалуй, продолжу эту статью в том же ключе, но на этот раз с небольшим уклоном к подходам поиска эликсиров бессмертия – ведь всех же интересуют именно они.

В первой статье явление естественной смертности мы рассматривали, так сказать, с самой высокой точки биологической организации. С этого уровня хорошо видно, за что могла «зацепиться» эволюция и начать устанавливать норму жизни для того или иного вида. С точки зрения создания эликсира бессмертия этот уровень нам совершенно не интересен, потому как к бессмертию мы хотим привести конкретную особь, а конкретные особи как известно не эволюционируют в биологическом смысле. Нам интересен механизм, посредством которого приговор приводится к исполнению и то, как сломать этот механизм. А значит в этой статье мы будем рассматривать проблему с более «низкой» точки зрения – индивидуальном и клеточно-молекулярном (я постараюсь сделать это как можно понятнее без зубодробительных биохимиоругательных слов).

Всем привет! Сегодня я расскажу о своих экспериментах с системами частиц. Основной целью было нахождение простых правил, которые бы порождали интересное поведение.

Классический пример системы с простыми правилами и сложным поведением — клеточные автоматы, именно на них я и ориентировался, пытаясь подобрать правила. Конечно же, для клеточных автоматов правила будут в большинстве случаев проще. Но частицы могут быть красивее!

Под катом много мегабайт гифок.

Алгоритм Брезенхема является одним из старейших алгоритмов в машинной графике. Казалось бы, как можно применить алгоритм построения растровых прямых при создании домашней паяльной печи? Оказывается, можно, причем с очень достойным результатом. Забегая вперед, скажу, что данный алгоритм очень хорошо скармливается маломощному 8-битному микроконтроллеру. Но обо всем по порядку.

Геннадий — middle-разработчик в большой IT-компании. Он интересуется джавой, кодит с 11 до 20, ездит на работу на самокате, ходит в бар с коллегами по пятницам и скучает на эджайл-митингах. Геннадий участвует в код-ревью и легко даёт советы младшим товарищам, когда дело касается прямых рабочих обязанностей. Проблема в том, что прямыми рабочими обязанностями работа не ограничивается, и тогда начинается адок.

«Как сказать начальнику, что можно бы получше начальничать?», «Как объяснить коллеге, что переживаю из-за проекта», — подобные вопросы возникают у Геннадия регулярно, и он не знает, что с ними делать. Как сказать о недостатках и при этом не обидеть? Как похвалить так, чтобы у сотрудника загорелись глаза? И главное — как это сделать, если вы всю жизнь пытаетесь минимизировать взаимодействие с незнакомыми людьми?

Такие вопросы возникают у многих разработчиков (и не только), но часто непонятно, как начать и правильно построить разговор. Давайте разберемся, как подступиться к обратной связи так, чтобы не страдать из-за этого остаток дня и не винить себя за странные фразы.

В этой статье я представляю новую квазислучайную последовательность с низким расхождением, обеспечивающую значительное улучшение по сравнению с современными последовательностями, например, Соболя, Нидеррайтера и т.д.


Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $$-последовательность создаёт более равномерно распределённые точки, чем все остальные методы. Более того, все остальные методы требуют тщательного подбора базовых параметров, а в случае неправильного подбора приводят к вырожденности (например справа вверху)

Рассматриваемые в статье темы

• Последовательности с низким расхождением в одном измерении
• Методы с низким расхождением в двух измерениях
• Расстояние упаковки
• Множества с многоклассовым низким расхождением
• Квазислучайные последовательности на поверхности сферы
• Квазипериодический тайлинг плоскости
• Маски дизеринга в компьютерной графике

Какое-то время назад этот пост был выложен на главной странице Hacker News. Можете прочитать там его обсуждение.

Привет, Хабр!

В конце прошлого года причастные к «интернету вещей» сайты, блоги и каналы всколыхнула новость — якобы ГКРЧ приняла решение, согласно которому базовые станции любых IoT-сетей LPWAN должны быть только российского производства, а при установке их в обязательном порядке необходимо регистрировать.


Базовая станция LoRaWAN российского производства

Хотя для самой популярной из открытых технологий — LoRaWAN — российские БС вполне себе существуют, это, например, новосбириская Вега БС-2, новость вызвала у многих серьёзное волнение. Во-первых, одной Вегой сыт не будешь, Kerlink, Multitech и даже Sagemcom тоже иногда хочется. Во-вторых, ну хорошо, сегодня все строят LoRaWAN, а завтра? Такое решение попросту закрыло бы путь на российский рынок для новых стандартов — зарубежное оборудование эксплуатировать нельзя, а в разработку аналогичного российского вкладываться никто не будет, пока не станет хоть как-то понятна окупаемость и перспективы.

Впрочем, на самом деле, как обычно с российским законодательством, совы — не те, кем они кажутся.

Давайте разбираться.

Зима кончается, и это повод подвести очередную черту и рассказать, что нового появилось в MQTT/UDP.

Для начала, ссылки на предыдущие введение и статью.

Спасибо всем, кто с интересом отреагировал и отдельно тем, кто делился мыслями. Вы мне очень помогли с подходом к цифровой подписи. Итак, что изменилось по крупному:

• Появился механизм гибкого расширения протокола: Tagged Tail Records, TTRs
• На его базе сделана схема цифровой подписи пакетов
• Сделан механизм дистанционной конфигурации компонент
• Поднят полный цикл CI: сборка, юнит-тесты, сквозные тесты протокола (4*4 языка программирования)
• Реализация на Си теперь поддерживает разные архитектуры и умеет интегрироваться с разными ОС и мониторами.
• Есть публичные пакеты для Питона и Луа, хотя, конечно, они уже устарели.

Ну и многое по мелочи: интеграция с OpenHAB, конфиг-файлы и логгинг, проверка совместимости с облачным MQTT сервисом, сделан тестовый пример для Wemos D1 (NodeMCU), сделан тестовый пример для atmega128+ethernet (не ардуино), сделан пример протокольного коннектора на Яве (CCU825), сделан пример информера-контроллера в desktop tray (наконец-то я могу включать свет в комнате в два клика мышки:), и ещё разное.

Теперь по порядку.

Бойтесь своих желаний, они могут исполниться.
Народная мудрость.

Одна пара пожелала пожениться и обрести вечное счастье. Я взорвал их машину у церкви сразу после венчания.
One Wish Grant, фильм Трасса 60.



Ещё одна философская заметка про управление, а данном случае качеством, состоит из трёх частей: очень абстрактной, в меру абстрактной, конкретной и отдельного вывода. Содержит критику существующей практики применения линтеров.

Всем привет!

Пришла зима, а с ней и задача проверить теплоизолирующие свойства построек загородной резиденции дачи. А тут ещё оказалось, что на известном китайском сайте появились вполне доступные тепловизионные модули. Не собрать ли себе экзотическую и, возможно, даже полезную вещь — самодельный тепловизор? Почему бы и нет, вроде и Raspberry где-то валялась… Что из этого вышло — расскажу под катом.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод оригинальной статьи Дейла Бредесена, директора отдела нейродегенеративных заболеваний медицинского факультета Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA), автора «The End of Alzheimer's: The First Program to Prevent and Reverse Cognitive Decline» (Конец болезни Альцгеймера: первая программа предотвращения и восстановления когнитивных функций). Если у вас есть родственник или знакомый, страдающий болезнью Альцгеймера, то описанный здесь протокол, возможно, сможет помочь.

Цикл статей назван "Построение защищённого NAS". Поэтому в данной статье будет рассматриваться повышение уровня защищённости. Также, будут описаны и те инструменты, которые я не использовал, но возможно применить.

«Он снова это сделал!», — вот, что первое пришло мне в голову, когда я посмотрел на оборотную сторону флаера Pixar ^[1], полностью заполненную кодом. Скопление конструкций и выражений была подписана в правом нижнем углу не кем иным, как Эндрю Кенслером. Для тех, кто его не знает, скажу: Эндрю — это программист, придумавший в 2009 году 1337-байтный трассировщик лучей размером с визитку.

На этот раз Эндрю придумал нечто более объёмное, но с гораздо более интересным визуальным результатом. Так как я закончил писать свои Game Engine Black Books про Wolf3D и DOOM, у меня появилось время на изучение внутренностей его загадочного кода. И почти сразу меня буквально очаровали обнаруженные в нём техники. Они сильно отличались от предыдущей работы Эндрю, основанной на «стандартном» трассировщике лучей. Мне было интересно узнать о ray marching, функциях конструктивной объемной геометрии, рендеринге Монте-Карло/трассировкой пути, а также множестве других трюков, которые он использовал, чтобы ужать код в такой небольшой кусок бумаги.