Представьте, что вас окружает бесконечно высокая стена, а о том, что находится за стеной абсолютно ничего неизвестно. Теперь представьте, что олицетворением данной стены является вот это уравнение:



Эту метафору будет проще понять, если провести аналогию с черной дырой: мы не знаем, что находится под ее горизонтом событий, и чтобы это узнать нам нужно придумать способ, как туда добраться. Нечто подобное существует в мире математики. Данное уравнение — это настоящая «формула» простого числа, но чтобы ею пользоваться, нам нужно придумать, как искать подходящие {a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, w, v, x, y, z}.

Черная дыра и данное уравнение — это предельные состояния чего-то реального и абстрактного. И, если о первом существует достаточно догадок и представлений, то о втором, практически ничего не известно. Но, что если это действительно «математическая» черная дыра? Разве вам не интересно что может произойти, если мы попадем под горизонт?

TL;DR: статья рассказывает об удобном, быстром и надежном способе определения Linux-программ, записывающих данные на диск, что помогает в выявлении большой или аномально частой нагрузки на дисковую подсистему, а также позволяет оценить накладные расходы файловой системы. Это особенно актуально для SSD в ПК, EMMC и Flash-памяти в одноплатных компьютерах.
В ходе написания статьи обнаружилось, что запись нескольких килобайт данных на файловую систему BTRFS приводит к записи 3 мегабайт реальных данных на диск.

Введение

«Ой, ерунда, ячейки памяти на современных SSD выйдут из строя через десятки лет обычного использования, не стоит об этом беспокоиться, и уж тем более переносить swap, виртуальные машины и папку профиля браузера на HDD» — типичный ответ на вопрос о надежности твердотельных накопителей c гарантированными ≈150 TBW. Если прикинуть, сколько типичное ПО может писать данных, то кажется, что 10-20 ГБ в сутки — уже большая цифра, пусть будет максимум 40 ГБ, куда уж больше. При таких цифрах ответ вполне разумен — нужно 10 лет, чтобы достичь гарантированных значений по количеству перезаписи ячеек, при 40 ГБ записанных данных ежедневно.
Однако за 6 лет я пользуюсь уже третьим SSD: у первого вышел из строя контроллер, а второй начал перемещать данные между ячейками несколько раз в день, что оборачивалось 30-секундными задержками в обслуживании записи.

После 7 месяцев использования нового SSD я решил проверить количество записанных данных, как их сообщает сам диск через SMART.
19.7 ТБ.
Всего за 7 месяцев я использовал 13% от гарантированного количества записанных данных, притом, что он настроен в соответствии с рекомендациями по выравниваю разделов и настройке ФС, swap у меня почти не используется, диски виртуальных машин размещены на HDD!

Недавно на eBay мне попалась партия интересных USB-девайсов (Epiphan VGA2USB LR), которые принимают на вход VGA и отдают видео на USB как веб-камера. Меня настолько обрадовала идея, что больше никогда не придётся возиться с VGA-мониторами, и учитывая заявленную поддержку Linux, я рискнул и купил всю партию примерно за 20 фунтов (25 долларов США).

Получив посылку, я подключил устройство, но оно даже не подумало появиться в системе как UVC. Что не так?

Я изучил сайт производителя и обнаружил, что для работы требуется специальный драйвер. Для меня это была новая концепция, ведь в ядре моего дистрибутива Linux обычно есть драйверы для всех устройств.

Любой технически сложный hardware-проект — всегда уравнение с множеством неизвестных: платформа, компоненты, технологии, производство, функциональность, реализуемость. «Пощупать», что получается, можно, когда пройдены дорогостоящие этапы: R&D, выбор комплектующих, разработка программ и поиск фабрики для производства.



Я уже подробно рассказывал на Хабре, как мы делали камеру для определения усталости водителя. Сегодня хочется сосредоточиться на том, что мы узнали при создании прототипа этого устройства, как при помощи прототипов быстро проверять гипотезы и какие платформы и компоненты лучше для этого использовать.

_{Слева — нейрофизиолог Елена Белова, справа — робот-хирург Neuralink}

Летом 2019 прошла презентация стартапа Neuralink, цель которого — создать интерфейс типа «мозг—машина». Илон Маск рассказал, что компании удалось наработать за несколько лет с момента основания. Представили робота-хирурга, гибкие нити для подключения чипов к мозгу и эффективные алгоритмы обработки сигналов. Мы встретились с нейрофизиологом, чтобы поговорить о том, что же такое Neuralink: бизнес и маркетинг или реальный научный прорыв?

На вопросы терпеливо отвечала Елена Белова — биохимик и биоинформатик по образованию, нейрофизиолог и иллюстратор по роду занятий, старший научный сотрудник Лаборатории клеточной нейрофизиологии человека Института химической физики.

Глупые вопросы задавал Иван Звягин, который прочитал несколько научно-популярных книг о работе мозга и эволюции.

Введение

На данный момент, на рынке представлен большой ассортимент одноплатников на любой вкус по приемлемой цене.

Как правило, различные сборки от производителей, предназначены для оценки платформы и являются отправной точкой нового проекта, поэтому не всегда подходят под конкретные задачи. В задачах где требуется высокая надежность, перед разработчиком встает вопрос, как доработать дистрибутив и потом не поплатиться за это полной переработкой образа и системы обновления.

Кому будет полезна статья:

• студентам, которые решили подзоработать репетиторством
• аспирантам или специалистам, которым выдали семинарскую группу
• старшим братьям\сестрам, когда младшие просят научить программировать (вышивать крестиком, говорить на китайском, анализировать рынки, искать работу)

То есть всем тем, кому нужно учить, объяснять, и кто не знает за что хвататься, как планировать уроки, что рассказывать.

Здесь вы найдете: ссылки на обучающие курсы и книги по педагогике и об образовании, на материалы о том, где почитать про обучающие цели, о привлечение внимания и упрощение материала.

Эта статья — краткое руководство для тех, кто хочет запустить свой собственный подкаст. Когда я вместе с моим нынешним соведущим год назад запускал подкаст “В бесконечность и далее”, я не смог найти ни одной по-настоящему всеобъемлющей статьи. Поэтому я решил попытаться заполнить этот пробел и написать руководство для себя из прошлого.

Немного о структуре — это руководство содержит 4 статьи:

1. Общая философия
   1.1. Зачем делать подкаст?
   1.2. Целевая аудитория
   1.3. Выбор жанра
   1.4. Формат
2. Технический базис
   2.1. Что такое подкаст с технической точки зрения
   2.2. Аудио-формат
   2.3. Про динамики, наушники и ламповый звук
   2.4. Про тихое помещение
3. Делаем покупки
   3.1. Покупаем микрофон
   3.2. Выбираем аудиоредактор
   3.3. Выбираем программу для записи звука
   3.4. Выбираем хостинг подкаста
   3.5. Сайт-визитка
4. Записываем и выпускаем
   4.1. Запись выпуска
   4.2. Редактирование выпуска
   4.3. Про джинглы и звуковые схемы
   4.4. Про фоновый шум
   4.5. Про фильтры
   4.6. Про Show Notes, а также про то, зачем слушать свой подкаст
   4.7. Публикация подкаста
   4.8. Монетизация
   4.9. Темы, которые есть, но о которых мы не говорили

Каждый раздел статьи содержит три блока

• Суть раздела — основная мысль, изложенная тезисно
• Детальное описание “что, зачем и почему”. Обычно — много букв, которые поясняют основную мысль, и находятся они в скрытой секции “Дополнительная информация”
• Ответ, который нашли мы

Интересно — читайте все. Нет времени — читайте первый и последний абзац.

1. Общая философия

1.1. Зачем делать подкаст?

Ответ может быть любым, но только не “потом посмотрим”, ”ещё не думал” или “не знаю”. Если ответа нет, весьма высока вероятность что

Разбивая крупные числа на мелкие, исследователи превысили фундаментальное математическое ограничение скорости

Четыре тысячи лет назад жители Вавилонии изобрели умножение. А в марте этого года математики усовершенствовали его.

18 марта 2019 два исследователя описали самый быстрый из известных методов перемножения двух очень больших чисел. Работа отмечает кульминацию давнишнего поиска наиболее эффективной процедуры выполнения одной из базовых операций математики.

«Все думают, что метод умножения, который они учили в школе, наилучший, но на самом деле в этой области идут активные исследования», — говорит Йорис ван дер Хувен, математик из Французского национального центра научных исследований, один из соавторов работы.

Мой друг инженер недавно меня удивил. Он сказал, что не уверен, является число 1 простым или нет. Я удивилась, потому что никто из математиков не считает единицу простым.

Путаница начинается с определения, которое дают простому числу: это положительное целое число, которое делится только на 1 и само на себя. Число 1 делится на 1, и оно делится само на себя. Но деление на себя и на 1 здесь не является двумя различными факторами. Так простое число это или нет? Когда я пишу определение простого числа, то пытаюсь устранить эту двусмысленность: я прямо говорю о необходимости ровно двух различных условий, деление на 1 и само на себя, или что простое число должно быть целым числом больше 1. Но зачем идти на такие меры, чтобы исключить 1?

Бытует мнение, что стать датасайентистом можно только имея соответствующее высшее образование, а лучше ученую степень.

Однако мир меняется, технологии становятся доступны и для простых смертных. Возможно, я кого-то удивлю, но сегодня любой бизнес-аналитик в состоянии освоить технологии машинного обучения и добиться результатов, конкурирующих с профессиональными математиками, и, возможно, даже лучших.

Дабы не быть голословным, я расскажу вам свою историю — как из экономиста я стал дата-аналитиком, получив необходимые знания через онлайн-курсы и участвуя в соревнованиях по машинному обучению.



Сейчас я ведущий аналитик в группе больших данных в QIWI, но еще три года назад я был довольно далек от датасайнс и об искусственном интеллекте слышал только из новостей. Но потом все изменилось, во многом благодаря Coursera и Kaggle.

Итак, обо всем по порядку.