Не так давно я писал пост про умную коробку для выращивания клубники на балконе. Я убедился, что у меня получается и добился хороших результатов. Это подвигло меня продолжить дело и создать нечто большее. Я решил построить небольшую теплицу в закрытом помещении — контейнере, чтобы контролировать факторы, влияющие на развитие клубники и получить более качественный результат. На этот раз я отказываюсь от субстрата и перехожу на аэропонику.

Автор: Лысый Камрад (@LKamrad)

В центре города Ростова на Дону на углу улиц Чехова и Седова при научно-исследовательских работах найдена бутылка с посланием из прошлого и предметами 120-летней давности, сообщается на аккаунте в инстаграмме Комитета по охране объектов культурного наследия Ростовской области.

Давайте глянем вместе, что в нем, и попробуем понять, кто его написал.

После 2-х лет разработчиком на С# в небольшой английской компании в сфере строительства, я решил выяснить свою стоимость как специалиста на рынке труда Великобритании. Несмотря на то, что большинство вакансий представляют собой примерно одно и то же: «Требуется человек-оркестр с 10+ лет опыта для очень интересной работы», — я специально выбирал позиции исключительно младшего разработчика не содержащих цифр 5+, 10+ и 15+ в описании. Как это было — читайте дальше.

Автор: Лысый Камрад (@LKamrad)

Посмотрите внимательно на это судно. Построенное в 1858 году, оно могло доставить 4000 пассажиров в любую точку планеты, не требуя дозаправки. Даже сегодня на это способны только суда с ядерной установкой, но этот гигант был построен за 100 лет до первого из них.

"Левиафан", пожалуй, величайший корабль в истории человечества. Железный монстр в гигантском облаке вздымающихся белых парусов или вырисовывающийся сквозь клубы адского черного дыма, валящего из его труб, этот роскошный лайнер, чудо викторианской эпохи был ласково назван "великим малышом" своим создателем.

Викторианская эпоха - эра пылающей меди, грохочущего чугуна, сверкающей стали, угольных клубов дыма и свиста пара. Тогда казалось, что инженерная наука способна решить любую задачу, достаточно правильно выбрать и приспособить для этого паровой двигатель. И самым замечательным из инженеров того времени стал человек маленького роста, но с невероятно смелыми и великими мечтами.

Вот уже много лет Россия является космической державой, которая относительно стабильно запускает множество ракет в космос. Но с течением времени все отчётливее становится видно, что в разработке обычных ракет Россия отстаёт от США и уже даже от Китая.

Так что на данный момент Россия отстаёт от ведущих космических держав в разработке ракет-носителей, а её основной лётный парк составляет советское наследие. Навряд ли в будущем ситуация кардинально сможет поменяться, достаточно лишь сравнить бюджеты космических агентств (да и стран), чтобы понять это. Тем не менее у России есть туз в рукаве. Им является ядерный буксир «Нуклон». О нём — в этой статье.

2021 год в машинном обучении ознаменовался мультимодальностью — активно развиваются нейросети, работающие одновременно с изображениями, текстами, речью, музыкой. Правит балом, как обычно, OpenAI, но, несмотря на слово «open» в своём названии, не спешит выкладывать модели в открытый доступ. В начале года компания представила нейросеть DALL-E, генерирующую любые изображения размером 256×256 пикселей по текстовому описанию. В качестве опорного материала для сообщества были доступны статья на arxiv и примеры в блоге. 

С момента выхода DALL-E к проблеме активно подключились китайские исследователи: открытый код нейросети CogView позволяет решить ту же проблему — получать изображения из текстов. Но что в России? Разобрать, понять, обучить — уже, можно сказать, наш инженерный девиз. Мы нырнули с головой в новый проект и сегодня рассказываем, как создали с нуля полный пайплайн для генерации изображений по описаниям на русском языке.

В проекте активно участвовали команды SberAI, SberDevices, Самарского университета, AIRI и SberCloud.

Мы обучили две версии модели разного размера и дали им имена великих российских абстракционистов – Василия Кандинского и Казимира Малевича:

1. ruDALL-E Kandinsky (XXL) с 12 миллиардами параметров;

2. ruDALL-E Malevich (XL), содержащая 1,3 миллиарда параметров.

Некоторые версии наших моделей доступны в open source уже сейчас:

1. ruDALL-E Malevich (XL) [GitHub, HuggingFace]

2. Sber VQ-GAN [GitHub, HuggingFace]

3. ruCLIP Small [GitHub, HuggingFace]

4. Super Resolution (Real ESRGAN) [GitHub, HuggingFace]

Две последние модели встроены в пайплайн генерации изображений по тексту (об этом расскажем ниже).

Версии моделей ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small, ruCLIP Large, Super Resolution (Real ESRGAN) также скоро будут доступны в DataHub.

Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России: 

1. Модель ruDALL-E Kandinsky (XXL) обучалась 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100 — всего 20 352 GPU-дней;

2. Модель ruDALL-E Malevich (XL) обучалась 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 15 дней на 192  GPU TESLA V100 – всего 3 904 GPU-дня.

Таким образом, суммарно обучение обеих моделей заняло 24 256 GPU-дней.

Разберём возможности наших генеративных моделей.

Это вторая часть статьи про numba. В первой было историческое введение и краткая инструкция по эксплуатации numba. Здесь я привожу слегка модифицированный код задачи из статьи про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» (там сравнивается производительность реализаций одного алгоритма на разных языках/компиляторах) с более детальными бенчмарками, графиками и пояснениями. Сразу оговорюсь, что я видел статью Ох уж этот медленный C/C++ и, скорее всего, если внести в код на си эти правки, картина несколько изменится, но даже в этом случае то, что питон способен превысить скорость си хотя бы в таком варианте, само по себе является примечательным.

Давно собирался написать статью о numba и о сравнении её быстродействия с си. Статья про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» подтолкнула к действию. В комментариях к этой статье упомянули о библиотеке numba и о том, что она магическим образом может приблизить скорость выполнения кода на питоне к скорости на си. В данной статье после небольшого обзора по numba (часть 1) чуть более подробный разбор этой ситуации (часть 2).

На неделе я зашла в магазин, возвращаясь с работы. И в отделе игрушек и товаров для детей нашла забавную коробочку под названием “Питомец Юрского периода”. Естественно, я подумала, что это очередная растущая игрушка, коих в данном магазине сотни. Однако, взяв в руки коробочку, я поняла, что ошиблась.

Не так давно (а именно 4 октября 2021 года) официально увидела свет юбилейная версия языка python, а именно версия 3.10. В ней было добавлено несколько изменений, а самым интересным (на мой взгляд) было введение pattern matching statement (оператор сопоставления с шаблонами). Как гласит официальное описание этого оператора в PEP622, разработчики в большей мере вдохновлялись наработками таких языков как: Scala, Erlang и Rust.

Для тех, кто еще не знаком с данным оператором и всей его красотой, предлагаю познакомиться с pattern matching в данной статье. 

«Я экспериментировал с задачами кубического представления в стиле предыдущей работы Эндрю и Ричарда Гая. Численные результаты были потрясающими…» (комментарий на MathOverflow)

• 100 км/ч — скорость струи воды, которую выпускает из клешни креветка при охоте и строительстве.
• 80 кПа — акустическое давление, которое создает креветка на расстоянии 4 см от когтя.
• 4 427 °C — температура при схлопывании кавитационного пузыря во время «щелчка» (в 4 раза горячее, чем лава).
• Регенерация. У креветки-щелкуна только одна клешня умеет «щелкать». Если рабочую клешню оторвать, вторая перестроится, чтобы начать «щелкать».
• 200 дБ — с такой громкостью схлопывается кавитационный пузырь, поэтому креветка-щелкун — самый громкий обитатель морей (перепонки человека лопаются при 160 дБ).
• ВМФ США обучали своих операторов гидролокаторов отличать звуки креветок-щелкунов от шума подлодок врага во время Второй мировой.

1. Спать регулярно, ложиться и вставать в одно и то же время — самое важное. 
2. Биоритмы — частично наследуются, частично регулируются стилем жизни. На них можно влиять самому.
3. Нормальное время отхода ко сну около 22:00. Сова и жаворонок — это отклонение на ±1-2 часа. Больше — это нарушение и сдвиг фазы сна, чаще из-за внешних раздражителей.
4. Самая частая причина плохого сна и тяжелого засыпания — неправильный свет.
5. Для сдвига режима на 1 час организму нужен 1 день на адаптацию.
6. Невозможно «доспать» бессонную ночь. Досыпание устраняет только 30% последствий недосыпа.
7. Прежде, чем искать причины плохого сна, исключите психологические проблемы (тревожность, депрессию), нарушения щитовидки, дефицит железа, диабеты, сердечно-сосудистые заболевания и патологию почек и мочеполовой системы.
8. Водителям и пассажирам: 17 часов без сна равны 0,5 промилле, 21 час без сна — 0,8 промилле.
9. В постели без сна больше 15 минут не находиться — совет при бессоннице. 
10. Самые физиологичные будильники — те, что светятся. 

У некоторого султана было два мудреца: Али-ибн-Вали и Вали-ибн-Али. Желая убедиться в их мудрости, султан призвал мудрецов к себе и сказал: «Я задумал два числа. Оба они целые, каждое больше единицы, но меньше ста. Я перемножил эти числа и результат сообщу Али и при этом Вали я скажу сумму этих чисел. Если вы и вправду так мудры, как о вас говорят, то сможете узнать исходные числа».

Мудрецы задумались. Первым нарушил молчание Али.
— Я не знаю этих чисел, — сказал он, опуская голову.
— Я это знал, — подал голос Вали.
— Тогда я знаю эти числа, — обрадовался Али.
— Тогда и я знаю! — воскликнул Вали.
И мудрецы сообщили пораженному царю задуманные им числа.

Назовите эти числа.