Pull to refresh
53
0
Михаил Митрошин @MastaLomaster

временно неработающий

Рисуем звук

Reading time 3 min
Views 20K
Пять лет назад на Хабре была опубликована статья «Печать и воспроизведение звука на бумаге» — о системе создания и проигрывания спектрограмм. Затем, полтора года назад Meklon опубликовал квест, в котором такая чёрно-белая логарифмическая спектрограмма стала одним из этапов. По авторскому замыслу, её надо было распечатать на принтере, отсканировать смартфоном с приложением-проигрывателем, и воспользоваться таким образом «надиктованным» паролем.


У меня в тот момент не было в досягаемости ни принтера, ни смартфона, так что меня заинтересовали два аспекта задачи:

  1. Как проще всего расшифровать спектрограмму без дополнительных устройств и без дополнительного софта — желательно, прямо в браузере?
  2. Можно ли её расшифровать вообще без софта — «на глаз»?

Читать дальше →
Total votes 25: ↑25 and ↓0 +25
Comments 14

Фильтр Калмана

Reading time 10 min
Views 404K


В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.
Читать дальше →
Total votes 178: ↑173 and ↓5 +168
Comments 84

Ноам Хомский: где искусственный интеллект пошел не туда?

Reading time 36 min
Views 55K
Комментарий переводчика: Подробное интервью с легендарным лингвистом, вышедшее 6 лет назад, но ничуть не утратившее своей актуальности. Ноам Хомский —  «современный Эйнштейн», как его называют, делится своими соображениями об устройстве человеческого мышления и языка, искусственном интеллекте, состоянии современных наук. На днях ему исполнилось 90 лет, и это кажется достаточным поводом для публикации статьи. Интервью ведет молодой учёный-когнитивист Ярден Кац, он сам прекрасно разбирается в предмете, поэтому беседа очень содержательна, а вопросы столь же интересны, как и ответы.

Читать дальше →
Total votes 51: ↑50 and ↓1 +49
Comments 48

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity