Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Градиентный спуск лежит в основе большинства методов AI/ML. Звучит как-то странно и пугающе. Спуск? Блин, надеюсь, мне не придется прыгать с парашютом...?

Не волнуйтесь, возможно, все же придется прыгнуть, но только если вы этого захотите. Это объяснение способен понять даже ваш 10-летний племянник.

Итак, функции активации. Что мы знаем о них помимо загадочной тайны ужасных соглашений о наименованиях (о чем поговорим позже ?) и зачем они нам нужны (если вас это вообще интересно)?

Идея, собственно, настолько проста, что даже ваш кот может разобраться в этом. Прежде всего, что-то похожее есть в наших головах. Для этого давайте взглянем на упрощенный нейрон (органический и искусственный):

Что если бы я вам сказал, что без понимания того, что такое backpropagation (обратное распространение ошибки), вы никогда не сможете использовать AI эффективно? Тогда я бы, конечно, соврал. Знать такие детали не требуется для использования AI в прикладных задачах, но, тем не менее, это базовый фундамент ML/AI, и понимать, как все устроено, полезно, ну или как минимум, интересно.

В данной части из серии статей про Swift concurrency мы подробно остановимся на сущности под названием Task и разберем на примерах, как с ней работать. Также поговорим про structured concurrency. Что это такое, как это понятие связано с Task и почему механизмы языка async/await structured, но не concurrent.

Помимо этого, мы разберем инструменты и механизмы structured concurrency. Среди них async let, Task hierarchy и Task cancellation. И, как обычно, не оставлю вас без примеров применения этого букета конкуррентности.

Это третья статья из цикла. В прошлой части мы разбирали типы метрик, и уже там начали встречаться перцентили. Это полезная штука, но для неподготовленного читателя она выглядит просто как математическая дичь. Эта статья поможет разобраться в перцентилях по-инженерному, не заканчивая профильный факультет.

Привет, Хабр! Это Леша Жиряков, техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. В прошлом посте я рассказывал про альтернативы Pandas, а сегодня будем сравнивать две библиотеки — Polars и Pandas. Обсудим, какие преимущества есть у Polars и за счет чего она выигрывает в производительности. В посте — мой взгляд, но мнения по этому поводу, конечно, разные. Пишите, что думаете, в комментариях — будем обсуждать!

Привет, жители Хабра! Это Леша Жиряков из МТС Диджитал. В прошлый раз я опубликовал пост Polars vs Pandas, а сегодня поговорим о FastAPI и Litestar — фреймворках для микросервисов. У каждого из них свои сильные стороны, так какой выбрать для своего проекта? Давайте разбираться. Ниже — о плюсах и минусах каждого, сравнение производительности и примеры валидации.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я техлид в команде PT BlackBox. Мы с коллегами разрабатываем продукт, который позволяет обнаруживать уязвимости в приложениях методом черного ящика. Фактически мы сами и пишем веб-приложения, и именно о них пойдет речь в статье.

Я бы хотел с вами поделиться своими наработками по теме бэкенд-приложений и предоставить вам шаблон-прототип, который, как мне кажется, может закрыть подавляющее большинство потребностей при их разработке.

Для написания прототипа я буду использовать FastAPI, FastStream и dishka. Эта статья будет особенно полезна тем, кто пишет на Tornado, Django, Flask или AIOHTTP и хочет перейти на более актуальные технологии для дальнейшего развития своих проектов на современных рельсах.

В этой статье мы рассмотрим принципы работы памяти в Swift и разберемся, как Swift располагает байты в памяти, как управляет памятью и что из себя представляет жизненный цикл объектов.

Введение

Всем привет! На связи Владимир Бойко и Александр Лахонин, мы занимаемся продуктом «Умная камера» в Центре технологий искусственного интеллекта Т-Банка.

В статье рассказываем, как в суперсжатые сроки реализовали распознавание номеров телефонов on-device на iOS. Результаты работы мы представили 40 тысячам гостей на стенде Т-Банка нашего продукта на ИТ-Пикнике 2024 — ежегодном фестивале для айтишников. 

Мы расскажем о технических достижениях и вызовах, с которыми столкнулись, поделимся решениями, которые разработали специально для мероприятия, а еще теми, что уже встроены в наши приложения и успешно используются

Доброго времени суток Хабр. Меня зовут Андрей, я занимаюсь разработкой на C# и сегодня я предлагаю сравнить Whipser и Vosk.

В череде дней «длинных» майских праздников решил развернуть голосовой помощник на сервере домашней автоматизации Home Assistant. Мой домашний сервер работает под управлением ОС Ubuntu Server 23.10 и не имеет никаких предустановленных источников или приемников аудио и видео информации. В Ubuntu были установлены аудиосервер PipeWire и менеджер сеансов WirePlumber. Такой выбор был продиктован тем, что эти приложения являются стандартным ПО по обработке аудио и видео потоков в Linux. В сети мне не удалось обнаружить какого-либо полного описания процесса настройки, и эта статья, в некоторой степени, восполняет этот пробел.

Функция async/await в Swift появилась в iOS 15, и я полагаю, что на данный момент вы уже знаете, как ее использовать. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, как работает async/await изнутри? Или, может быть, почему выглядит и ведет себя именно так? Или даже почему вообще была представлена?

В типичной для SwiftRocks манере мы углубимся в компилятор Swift, чтобы ответить на вопросы о том, как работает async/await внутри. Это не инструкция по использованию async/await, а глубокое погружение в историю и реализацию этой функции, чтобы понять, как она работает, почему она работает, чего можно добиться с ее помощью и, самое главное, какие нюансы следует учитывать при работе с ней.

Если вам когда-нибудь доводилось писать скрипты для Тарантула, то вы наверняка сможете понять мою боль. Тарантул - удивительный инструмент, который позволяет не только хранить относительно большие объёмы данных и обеспечивать поразительно быстрое выполнение операций CRUD над этими данными, но и предоставляет очень широкие возможности для обработки этих данных непосредственно в среде Тарантула. И под обработкой данных я имею ввиду не просто их валидацию и выполнение над ними каких-то математических операций, а почти весь спектр возможностей, предоставляемых языком Lua и ещё целую кучу полезных модулей, входящих в пакет поставки Тарантула или устанавливаемых из сторонних источников.

Для того чтобы написать, например, полноценный HTTP-сервер на Тарантуле (прошу не пинать меня за эту формулировку), нам нужно знать совсем немного - основы синтаксиса языка Lua и API основных модулей самого Тарантула. И вот если с Lua всё совсем просто - изучить этот язык за один вечер, я уверен, мало для кого окажется непосильной задачей - то вот с модулями Тарантула всё немного сложнее. Можно вдоль и поперёк проштудировать всю официальную документацию и уже непосредственно во время написания скрипта столкнуться с одной неприятной проблемой - писать относительно большие вещи для Тарантула жутко неудобно.

В прошлом году нашей QA-команде нужно было интегрировать Allure TestOps в проекты. До этого никто из нас этим не занимался, но вместе разобрались и сделали. Я осознал, что в одиночку потратил бы на это очень много времени или вообще бы не разобрался, потому что инструкции, как это сделать, не было. Поэтому написал свою, в надежде, что она будет полезна тем, кто окажется в такой же ситуации.

В общем, если вы тестируете бэкенд на .NET, а для сборки проектов используете GitHub Actions и хотите внедрить Allure TestOps — эта инструкция для вас.

В Swift, как и во многих других языках программирования, есть возможность получать информацию о структуре объекта в Runtime. Для этого в языке есть специальный механизм — Reflection. С его помощью можно просматривать содержимое любых сущностей, не зная о них абсолютно ничего.

Меня зовут Светлана Гладышева, я iOS-разработчик в Тинькофф. Расскажу, какие возможности есть у Reflection в Swift, в чем ограничения и подводные камни. Рассмотрим его применение на примерах и узнаем, для чего его можно использовать в повседневной работе. А еще поговорим о том, как можно отключить Reflection в проекте и на что это может повлиять.