В циклосферной теории строения электронных оболочек атомов и молекул, предложенной Кеннетом Снельсоном, электроны считаются отрицательно заряженными кольцевыми магнитами. При противоположной ориентации магнитных полей у смежных электронов их края притягиваются друг к другу и формируют электронные оболочки. Наиболее устойчивые оболочки атомов получаются из 8, 10 и 14 электронов.

Рис. 1. Иллюстрации к описанию атомных электронных оболочек из патента К. Снельсона

Эта теория хорошо объясняет известные химические свойства и структурные особенности различных простейших молекул, а также длину периодов в таблице Менделеева (см. «Химия Кеннета Снельсона»). И объясняет явно лучше квантовой механики с её многочисленными постулатами — орбиталями, принципом неопределённости, волновыми функциями и т.п.. Зато квантовая механика неплохо справляется с описанием спектральных свойств атома водорода, которые сложно объяснить исходя из простой кольцевой формы электрона. Но можно предположить, что у электрона кольцо не простое, а составное – состоящее из замкнутой цепочки мелких колечек. И попытаться обосновать этим линейчатость спектра водородного атома.

«Думаю, я смело могу сказать, что квантовую механику никто не понимает», — Ричард Фейнман

Тема квантовых вычислений всегда привлекала технических писателей и журналистов. Ее потенциал в области вычислений и сложность придали ей некий мистический ореол. Слишком уж часто тематические статьи и инфографика подробно описывают всевозможные перспективы этой отрасли, при этом едва затрагивая вопросы ее практического применения: это может ввести в заблуждение не слишком внимательного читателя.

Книги из списка вышли в 2018–2019 году. Их рекомендуют на Hacker News и Reddit. Под катом — рассказы о тонкостях работы хакеров, размышления президента Microsoft о перспективах и рисках в ИТ, а также советы по пентестированию от специалиста, работавшего с DARPA, NSA и DIA.

Используя случайные процессы, три математика доказали элегантный закон, лежащий в основе хаотического движения турбулентных систем

Представьте себе спокойную реку. А теперь представьте быстрый поток пенящейся воды. Какая между ними разница? Для математиков и физиков она состоит в том, что спокойная река течёт в одном направлении, а бурный поток – в нескольких направлениях сразу.

Физические системы с таким бессистемным движением называют турбулентными. Из-за того, что их движение имеет одновременно столько характеристик, их очень сложно изучать математически. Сменится не одно поколение математиков до тех пор, пока исследователи научатся описывать бурную речку точными математическими выражениями.

Однако новое доказательство говорит о том, что хотя некоторые турбулентные системы и кажутся непокорными, на самом деле они подчиняются одному универсальному закону. В этой работе приводится одно из самых строгих описаний турбулентности, когда-либо данных математикой. И появляется оно благодаря новому набору методов, которые сами по себе меняют процесс изучения исследователями этого доселе непокорного явления.

Вместо введения

Давным давно была первая часть, теперь настало время для второй части! Здесь затронем вопросы, связанные с теорией вероятностей.

Модель Кано предлагает статистический подход к управлению развитием продукта или сервиса на основе анализа предпочтений пользователей. Модель была разработана японским профессором Нориаки Кано в 1984 году и представляет собой пять категорий, по которым необходимо распределить все ключевые свойства продукта. Дальнейшая стратегия (какие свойства стоит развивать, а какие исключить) строится на базе того, к какой категории конкретное свойство было отнесено потенциальной целевой аудиторией. Такую модель можно назвать классический или японской.

При этом существует и кардинально другой подход, также называемый моделью Кано. Он включает в себя только три категории, а не пять. Его можно назвать калифорнийским или подходом стартапа. И это не просто грубое упрощение, как может показаться на первый взгляд, за этим подходом также стоят свои, вполне разумные идеи.


(The Sushi California Japanese Restaurant 128 University Ave. W. Windsor Ontario N9A 5N9 (519) 258-0806 image by michael)

Для того чтобы понять модель Кано, в первую очередь, следует разобраться в категориях из которых она состоит. Это достаточно просто.

Привет всем! В этой статье я хотел бы показать вам, как создать Flutter приложение, используя Redux. Если вы не знаете, что такое Flutter, то это — SDK с открытым исходным кодом для создания мобильных приложений от компании Google. Он используется для разработки приложений под Android и iOS, а также это пока единственный способ разработки приложений под Google Fuchsia.

Если вы знакомы с Flutter и хотите создать приложение, которое хорошо спроектировано, легко тестируется и имеет очень предсказуемое поведение, — продолжайте читать данную статью и вы скоро это узнаете!

Но перед тем как мы приступим к написанию самого приложения. Давайте немного познакомимся с теорией, давайте начнем с объяснения, что такое Redux.

И еще раз про BLoC на классическом примере счетчика Flutter.

Читая некоторые статьи про реактивное программирование и используя BLoC паттерн в приложениях я понимал, что чего-то не догоняю. Как обычно на все не хватает времени, но вот, выдался свободный час и силы есть — решено, напишу простейшее приложение на Flutter с паттерном BLoC.

Под катом анимашка приложения и пояснения почему я его написал его именно так. Очень интересно мнение сообщества.

Вступление

Когда пытаешься написать приложение, то первое с чем сталкиваешься – это как организовать архитектуру приложения. А когда еще при этом речь идет про Flutter, так голова совсем может пойти кругом от того, что выдает Гугл — Vanilla, Scoped Model, BLoC, MVP, MVC, MVVM, MVI и т.д. Предположим вы решили пойти самым модным путем (тем, что советовал Google в 2018 году) и использовать BLOC. Что это? Как этим пользоваться? А может Redux или RxDart? – хотя стоп – это же про «другое» … А все-таки что дальше? Какие библиотеки подключать? Bloc, Flutter_bloc, bloc_pattern и т.д.?

Такое количество вариантов архитектур и инструментов для их реализации действительно может на долго затянуть стадию выбора.

Одной из основных отличительных черт любого живого организма является способность к сохранению и воспроизведению необходимой информации для создания себе подобных. В первую очередь это проявляется в репликации ДНК, когда из одной родительской ДНК появляется пара дочерних, являющихся точной копией своего прародителя. В природе этот процесс наблюдается повсеместно, однако воссоздать его в лабораторных условиях с нуля крайне сложно, тем не менее, вполне реально.

Ученые из института биохимии им. Макса Планка (Германия) успешно создали биологическую систему, которая обладает способностью к репликации собственного ДНК. Какие методики были применены для создания синтетического реплицирующего ДНК, насколько эффективна полученная система и что данное открытие значит для современной синтетической биологии? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.

«Наш продукт популярен на внутреннем рынке, поэтому теперь мы думаем выходить на международный. С чего мне начать как менеджеру по продукту?»

«Поначалу выход на новый рынок не казался чем-то сверхсложным, но вопросов появляется всё больше и больше… а сроки поджимают».

Примерно такое я регулярно слышу от людей, которые начинают выводить свой продукт на международный рынок. Сложность выхода на глобальный уровень обычно недооценивают, и это приводит к задержкам, дополнительным расходам и сокрушительным провалам.

В этой статье мне хотелось бы пройтись по моему контрольному списку вопросов, составленному на основе общепринятых рекомендаций по локализации и моего 10-летнего опыта международного масштабирования программных продуктов (это и мобильные игры, и B2C-приложения для массового рынка, и SaaS-продукты B2B).

Примечание. Этот список ни в коем случае не исчерпывающий. В нем рассмотрено в основном то, что поможет менеджеру по продукту обеспечить беспроблемный выход ПО на новом рынке (поэтому здесь я не углубляюсь в продажи, маркетинг и юридические аспекты).

Для начала — основные понятия:

• Глобализация — подготовка продукта к работе на разных рынках. Сюда относится различные аспекты маркетинга, дизайна и технологической реализации.
  
• Интернационализация (сокращенно — i18n) — обеспечение максимальной универсальности продукта, создание прочного фундамента для локализации и перевода.
  
• Локализация (сокращенно — l10n) — адаптация продукта к определенным региону, культуре и языку.
  
• Перевод (сокращенно — t9n) — собственно перевод продукта на новый язык.
  

Недооценка объема работы по интернационализации и локализации часто связана с тем, что эти процессы воспринимаются лишь как перевод пользовательского интерфейса и документации, тогда как на самом деле это куда более сложные задачи.


Взаимоотношение различных процессов в рамках продукта. Источник: блог Adobe.

Переведено в Alconost

Перед Новым годом команда Михаила Sverdlove Свердлова объявила, что готова делиться обезличенными данными уроков Skyeng с внешними исследователями и стартапами. Вскоре после праздников мы поговорили с Мишей, о каких именно данных идет речь, что уже с ними делают и почему получить свой дата-сет можно, только написав ему на почту.



— Если вы делитесь данными, то почему бы просто не залить датасет куда-нибудь?
Самый большой корпус английского языка в России, по-моему, составляет 10 тысяч позиций. К концу января в нашей школе глобально прошло свыше 9,1 миллионов уроков — насколько знаю, большим набором именно по онлайн-образованию и урокам один-на-один обладают только китайские школы.

Мы знаем, что происходило и как менялись действия учителя и ученика за все уроки, которые мы провели, у нас есть трек истории всех упражнений по ним. Это порядка 120 метрик по учителям, а также около 300 параметров по детям двух возрастных групп (4-11 и 11-18 лет) и взрослым разных возрастов, городов, статусов (например, студентам) и так далее. И это точно не все параметры, которые мы можем собирать, — кажется можно использовать в 2-3 раза больше. На таком объеме история «вот ссылка на датасет, покрутите, кто хочет» едва ли будет работать.

В последнее время я много экспериментировал с процедурной генерацией на основе ограничений. В частности, с алгоритмом Wave Function Collapse (WFC, коллапс волновой функции). Я даже написал собственную open source-библиотеку и ассет unity.

WFC — это очень гибкий алгоритм, в особенности с разработанными мной улучшениями. Но в то же время я обнаружил, что достаточно трудно создавать с его помощью практичные уровни, применимые для компьютерных игр. Основная сложность заключается в том, что у WFC нет какой-то глобальной структуры. Всё, что он делает — заставляет генерацию выходных данных выглядеть локально похожей на входящие данные, например, при взгляде на отдельные небольшие прямоугольники выходных данных.

В этой статье я расскажу, чему научился и что сможет поднять генераторы на основе ограничений на новый уровень.

Или как понять, что ваш дизайн уже пора выкинуть, и как сделать новый

— Нужно делать как нужно, а как не нужно делать не нужно!
Фраза из интернетов

Это статья о промышленном дизайне в приборостроении: почему вы без него не обойдётесь; что делать и кого искать, если вы всё-таки решились «на промдизайн»; как понять, что именно вам необходимо; кто и за сколько сделает эту работу за вас и что предпринять, чтобы получилось то, что нужно вам, а не дизайнеру или кому другому. Всё — на примерах реальных разработок, а как же иначе.

Про принцип единственной ответственности (The Single Responsibility Principle, SRP) уже было написано множество статей. В большинстве из них даётся лишь поверхностное его описание мало чем отличающееся от информации в википедии. А те немногие статьи что затрагивают ключевые особенности SRP делают это вскользь, не акцентируя на них внимания и не развивая тему дальше.

Эта статья — попытка дать более глубокое объяснение принципу единственной ответственности, а также показать как его всё таки можно применять на практике. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

В преддверии старта курса «Разработчик C#» подготовили перевод интересного материала.

---

Async/Await — Введение

Языковая конструкция Async/Await существует со времен C# версии 5.0 (2012) и быстро стала одним из столпов современного программирования на .NET — любой уважающий себя C# разработчик, должен использовать ее для повышения производительности приложений, общей отзывчивости и разборчивости кода.

Async/Await делает обманчиво простым внедрение асинхронного кода и избавляет программиста от необходимости разбираться в деталях его обработки, но многие ли из нас действительно знают, как она работает, и каковы преимущества и недостатки этого метода? Существует много полезной информации, но она разобщена, поэтому я решил написать эту статью.

Ну что ж, давайте углубимся в тему.

Привет, Хаброжители! Квантовые вычисления не просто меняют реальность! Совершенно новая отрасль рождается на наших глазах, чтобы создать немыслимое ранее и обесценить некоторые достижения прошлого. В этой книге рассмотрены наиболее важные компоненты квантового компьютера: кубиты, логические вентили и квантовые схемы, а также объясняется отличие квантовой архитектуры от традиционной. Вы сможете бесплатно экспериментировать с ними как в симуляторе, так и на реальном квантовом устройстве с применением IBM Q Experience.

Вы узнаете, как выполняются квантовые вычисления с помощью QISKit (программный инструментарий для обработки квантовой информации), Python SDK и других API, в частности QASM.

Наконец, вы изучите современные квантовые алгоритмы, реализующие запутанность, генерацию случайных чисел, линейный поиск, факторизацию целых чисел и др. Разберетесь с состояниями Белла, описывающими запутанность, алгоритмом Гровера для линейного поиска, алгоритмом Шора для факторизации целых чисел, алгоритмами оптимизации и многим другим.

Всем привет. С некоторым запозданием я решил опубликовать эту статью. Каждый год я стараюсь подвести итоги произошедшего в области обработки естественного языка (natural language processing). Не стал исключением и этот год.

BERTs, BERTs are everywhere

Начнем по порядку. Если вы не уехали в глухую Сибирскую тайгу или отпуск на Гоа на последние полтора года, то вы наверняка слышали слово BERT. Появившись в самом конце 2018-ого за прошедшее время эта модель завоевала такую популярность, что в самый раз будет вот такая картинка:

Через такое прошли многие стартапы: каждый день регистрируются толпы новых пользователей, а команда разработчиков изо всех сил пытается поддержать работу сервиса.

Это приятная проблема, но в Сети мало чёткой информации, как аккуратно масштабировать веб-приложение с нуля до сотен тысяч пользователей. Обычно встречаются или пожарные решения, или устранение узких мест (а часто и то, и другое). Поэтому люди используют довольно шаблонные приёмы по масштабированию своего любительского проекта в нечто действительно серьёзное.

Попытаемся отфильтровать информацию и записать основную формулу. Мы собираемся пошагово масштабировать наш новый сайт для обмена фотографиями Graminsta с 1 до 100 000 пользователей.

Запишем, какие конкретные действия необходимо сделать при увеличении аудитории до 10, 100, 1000, 10 000 и 100 000 человек.

Где проходит граница между иллюстратором и специалистом по инфографике? Как визуализировать данные? Что говорит наука о различных дизайнерских решениях?

Прежде чем углубиться в рассуждения, я хочу рассказать о контексте. Описанные ниже идеи лежат в основу моего собственного опыта. Отчасти это мои наблюдения за 20 лет работы арт-директором. Это не исчерпывающий обзор литературных источников, не строгий взгляд на сферу научной визуализации. Это размышления, связанные с моей работой, начавшейся в издательской сфере, а также отсылки к некоторым полезным или провокационным источникам и сообществам. В чём-то я наверняка ошибусь, ведь я не специалист во всех поддисциплинах, о которых буду говорить. Но я работаю на пересечении этих поддисциплин, и со временем разработал ряд ресурсов, которые вас могут заинтересовать.