Борьба за выживание на планете Земля, это всегда борьба долгосрочных, генетически обусловленных, стратегий. Гены конечно же не мыслят категориями стратегий, они не мыслят вовсе. Но они формируют свойства организмов, которые определяют их стратегии выживания. Стратегий этих огромное разнообразие; кто-то заботится об отпрысках, кто-то плодит миллионы потомков, авось кто выживет, кто-то развивает мозг, кто-то учиться менять цвет кожи. А кое-кто учится считать.

Сумев выбрать правильную стратегию, можно прекрасно существовать сотни миллионов лет, не обладая при этом ни продвинутым мозгом, ни быстрой реакцией, ни даже нервной системой. Ниже рассказ об одной из таких стратегий. На мой взгляд, если бы проводился чемпионат стратегий, она заслуживает первое место. Стратегия настолько же проста, насколько не очевидна.

Программа обучения Frontend-разработке.

Frontend-разработчик — это специалист, который занимается созданием пользовательского интерфейса веб-приложений. Он отвечает за то, чтобы веб-сайт или веб-приложение выглядело хорошо и функционировало безупречно для пользователей.

Frontend-разработчик обеспечивает взаимодействие пользователей с веб-приложением, создавая удобный, интуитивно понятный интерфейс, который обеспечивает приятный опыт использования.

При изучении темы ядер (kernel) в ML/DS программы вузов, роадмэпы и видео на YouTube обычно рассматривают её через призму SVM, не говоря уже о всеми любимых курсах:). Казалось бы, это неплохо: вот тебе краткое объяснение и модель, которая использует ядра. Но, увы, в этих областях желательно понимать многие процессы интуитивно, так сказать — «тяжело в учении, легко в бою». К тому же, эта тема нечто большее, чем просто метод; она позволяет связать многие вещи в машинном обучении в единую картину через пространство, что я и хочу показать в этой статье.

Представьте, что вы сидите на скучнейшем уроке литературы: кто-то спит, кто-то рисует в тетради, кто-то чатится в ICQ, кто-то проходит очередной уровень Gravity Defied, а вы люто набираете на своём Sony Ericsson программу на Бейсике, которая случайным образом выводит имя одного из одноклассников и какой-нибудь слегка обидный неправдивый факт о нём. Наконец, последние строчки дописаны, вы запускаете программу и показываете её соседу по парте, потом телефон уходит на другой ряд и… к концу урока добрая половина класса уже потирает ладони, чтобы хорошенько отвесить вам подзатыльников за такие приколы. Но последствия не так важны, как эйфория от того, что путь мобильной разработки для вас только-только начинается.

Это был 2006 год. У многих из нас ещё не было ПК, зато были мобильные телефоны с небольшими экранами, ограниченный доступ в Интернет и много свободного времени, которое хотелось потратить на реализацию какой-нибудь идеи.

Я не понимаю, как на это реагировать. Некий товарищ полгода спрашивает у меня советы как начать с Verilog/FPGA/ASIC, но при этом ничего не начинает, хотя его вопросы становятся все более экзотическими. Чтобы было понятнее, опишу как бы это выглядело для программирования. Предположим к вам пришел молодой человек и спрашивает как научиться программировать. Вы ему говорите что-нибудь типа:

"Сесть за компьютер, написать и запустить программу Hello, world. Одновременно скачать книжку с описанием языка и базовых приемов и читать ее в общественном транспорте, перед сном и в приемной у зубного врача. Периодически садиться за компьютер, написать и отладить программы: сортировки массива, игры Жизнь, ханойских башень итд. С выводом на текстовый терминал, окно в GUI или веб-страницу - по вкусу. Далее вы поймете в какую сторону копать или не идти в это дело вообще."

Молодой человек вас горячо благодарит и уверяет как он сильно хочет стать настоящим программистом. Потом он Hello, world не пишет и никакой книжки читать не начинает, но последовательно спрашивает у вас:

Мы продолжаем цикл статей про «черные кабинеты» – подразделения, где занимались перлюстрацией корреспонденции и взломом шифров. В прошлой публикации кандидат исторических наук и старший научный сотрудник Музея криптографии Анастасия Ашаева рассказала о европейских cabinet noir. В этот раз речь пойдет о подобных структурах, которые образовались в XVIII веке в Российской империи. Спойлер: уже в следующем столетии они окажутся самыми продвинутыми и эффективными во всей Европе. 

Но не будем торопить события. Сперва наш эксперт скажет «несколько слов» о развитии шифрования еще со времен Древней Руси, вкладе Петра Великого в отечественную криптографию и учреждении самого первого русского «черного кабинета». Вишенкой же на торте станет история о том, как государевы дешифровщики помогли императрице Елизавете Петровне не проиграть Франции в настоящей «игре престолов».

Наверное многие слышали историю, рассказанную М. Задорновым в одном из своих выступлений, про трех поросят выпущенных в американской школе с номерами 1, 2 и 4 с панчлайном о том, как полиция долго искала поросенка номер 3.

Мое знакомство с компьютерами типа IBM PC происходило по похожему сценарию. В юности (начало 90х), в скудной литературе регулярно мелькали процессоры 8086(8088) и 80286, 386, затем 486 и т.д. Однако процессор 80186, который было бы логично ожидать не попадался.

Рассказать всё о машинном обучении на двух страницах текста — невыполнимая задача. Именно сложность и многообразие темы могут отталкивать тех, кто только начинает знакомство с ней. Однако мы хотим помочь на этом пути и дать упрощённое введение в машинное обучение, чтобы каждый смог уловить его базовые принципы и понять, где его можно применять. Мы будем рады, если после прочтения кому-нибудь станут интересны нюансы и детали. А пока начнём с обобщений.

В самом общем смысле, машинное обучение можно описать как метод автоматизации, позволяющий компьютерам анализировать данные и делать на их основе какие-то выводы. Зачастую эти выводы используются для создания прогнозов о будущих событиях.

Можно, конечно, попытаться обойтись и без машинного обучения. Самый простой подход — проанализировать данные и составить понятный набор правил формата if-else (если-то). Между прочим, это применяется в реальной жизни, например, при анализе потребительской корзины. Составляется набор ассоциативных правил вида {хлеб, чай} → {молоко}. Это означает, что если покупатель приобретает хлеб и чай, то, скорее всего, он также купит молоко. Вуаля — мы сделали прогноз на будущее. 

Прошу сохранять спокойствие, если слова крипта и NFT у вас ассоциируются со словом скам. В этой статье не будет никаких финансовых рекомендаций, рекламы, только программирование. Вообще мне нравится автоматизировать какую-либо деятельность, которая приносит доход, и буквально вчера мне абсолютно случайно на глаза попался обзор некой игровой платформы, представляющей собой NFT-игру в жанре RPG (т.е. все игроки желают с помощью игровых механик преумножить свой капитал, добывая токены). Одна из механик игры просто не позволила мне пройти мимо и не задуматься об её автоматизации, так как выглядит она очень простым, но скучным, и долгим занятием. А это то, что нужно.

В последние годы мы стали свидетелями стремительного развития и роста популярности чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных и широко используемых чат-ботов стал ChatGPT от компании OpenAI, который продемонстрировал впечатляющие возможности в общении и решении разнообразных задач.

Однако ChatGPT - далеко не единственный продвинутый чат-бот, доступный сегодня. Не так давно компания Anthropic представила миру Claude v.3 Opus - ИИ-ассистента нового поколения, который во многом превосходит возможности ChatGPT и имеет ряд значимых отличий. И хотя на первый взгляд Claude может показаться похожим на своего более известного "коллегу", при ближайшем рассмотрении становятся видны существенные различия в архитектуре, возможностях и особенностях взаимодействия с пользователем.

В этой статье мы рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем. Наша цель - предоставить полезное руководство, которое поможет вам в полной мере освоить и применять Claude, избегая распространенных ошибок и открывая новые горизонты в решении задач с помощью ИИ. Конечно, в этой статье не получится рассказать все, но самое основное - однозначно.

Приятного прочтения!:)

Привет всем! Меня зовут Юля, я фронтенд-разработчик, наставник на курсах по JS и React и организатор профессионального сообщества Tbilisi JS. В Практикуме я помогаю студентам на курсе «React-разработчик».

За время работы в разных компаниях и над разными проектами я поняла, что Git — это не только (и не столько!) знание самой технологии и конкретных команд, но и определённая культура взаимодействия, практики, подходы, договорённости. Всё это помогает участникам команды лучше понимать друг друга и работать быстрее и чётче.

Поговорим как раз об этом — о том, что формирует культуру работы с Git: начнём с конвенций именования коммитов и закончим практиками работы в пуллреквесте. В конце статьи я поделюсь полезными ссылками на интерактивные обучалки, шпаргалки и гайды.

Давайте ненадолго перенесёмся в школьные годы и вспомним уроки математики и физики. Помните, чему равно число π? Естественно, помните, мы же на Хабре! А чему равно π в квадрате? Это тоже странный вопрос. Конечно, 9,87. А чему равно ускорение свободного падения g помните? Ещё бы, это число так тщательно вдолбили в нашу память, что захочешь — не забудешь: 9,81 м/c². Конечно, оно может варьироваться, но для решения базовых школьных задачек мы обычно использовали именно это значение.

А теперь, внимание, следующий вопрос: а с какого это перепугу π² примерно равно g?

Привет-привет! С вами снова Оля — программист Учебного центра компании «Тензор»... и радиофизик. До этого я рассказывала вам о рабочих кейсах, а сегодня поведаю о программистско-астрофизическом эксперименте.

Бывало ли на вашем пользовательском веку такое, что компьютер внезапно завис или не смог прогрузить страницу? Грешили ли в этот момент на проклятую технику? А ведь причина может быть в другом — космическое излучение могло быть источником ваших бед! В этой статье разберем уязвимость с самого известного фреймворка cwe.mitre.org.

Как известно, майнинговое оборудование выделяет большое количество тепла. В среднем это 3500 Ватт у асиков. Утилизация этого тепла - такая же проблема как и шум работы асика. Все, кто имеют опыт в майнинге понимают, что максимальная рентабельность достигается за счёт полезного использования тепла. Именно по этой причине сейчас так популярно отопление майнингом. Вместо затрат на отопление, майнер зарабатывает на обогреве своего помещения, то есть асики работают на бесплатной розетке в отопительный период.

В моём случае майнинговое отопление максимально выгодно: объект коммерческий, с розеткой 7 р/кВт, отопление электрическое, газа нет вообще, на объекте постоянно люди.

В этой серии статей я поделюсь ключевыми идеями и инструментами для развития системного мышления, необходимого для решения комплексных проблем и перехода к экономике замкнутого цикла. В первой части разберём шесть ключевых понятий.

Привет, Хабр! На связи Андрей Аврамчук (@Mimizavr). Недавно я побывал на онлайн-презентации GitVerse — платформы для совместной разработки и хостинга кода. Планируется, что она станет инструментом нового поколения, избавляющим разработчика от многих болей. Под катом вы узнаете:

— Чем GitVerse может помочь открытому ПО.

— Почему перенос своих проектов на платформу — это легко и приятно.

— Куда спрятаться от ИИ (спойлер: никуда).

— Умеет ли GitVerse в CI/CD.

— И наконец, какие есть причины смотреть в будущее с оптимизмом.