Рис. 1

Ядро атома получается крохотным, его радиус в 10 000–100 000 раз меньше всего атома. Каждое ядро содержит определённое количество протонов (обозначим его Z) и определённое количество нейтронов (обозначим его N), скреплённых вместе в виде шарика, по размеру не сильно превышающего сумму их размеров. Отметим, что протоны и нейтроны вместе часто называют «нуклонами», а Z+N часто называют A – общее количество нуклонов в ядре. Также Z, «атомное число» – количество электронов в атоме.

Типичное мультяшное изображение атома (рис. 1) чрезвычайно преувеличивает размер ядра, но более-менее правильно представляет ядро как небрежно соединённое скопление протонов и нейтронов.

Содержимое ядра

Откуда нам известно, что находится в ядре? Эти крохотные объекты просто охарактеризовать (и это было просто исторически) благодаря трём фактам природы.

Многие из нас помнят как тяжело на физкультуре после кросса, после длительного розыгрыша в футболе, теннисе. Дыхание частое и хочется его побыстрее восстановить. От людей мы слышим разные советы как отдышаться быстрее. Я решил облачить все эти советы в цифры и провести эксперимент, в котором сравню несколько наиболее известных методов восстановления дыхания.

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.

Не у каждого хватает смелости поменять освоенную профессию, в которой уже достиг каких-то вершин. Ведь это требует больших усилий, а положительный результат не гарантирован. Полтора года назад мы рассказывали, как один из наших тимлидов серверной разработки переквалифицировался в iOS-программиста. И сегодня мы хотим рассказать о ещё более «крутом повороте»: Алан Chetter2 Басишвили, занимавшийся frontend-разработкой, настолько увлёкся машинным обучением, что вскоре превратился в серьёзного специалиста, стал одним из ключевых разработчиков популярного проекта Artisto, а теперь занимается распознаванием лиц в Облаке Mail.Ru. Интервью с ним читайте под катом.

Художественное представление искажения пространства-времени в кристалле

Каков шанс, что наша Вселенная представляет собой результат компьютерной симуляции? Эта идея давно обсуждается учёными и специалистами, и они расходятся во мнениях. Ясно, что наши далёкие потомки будут обладать практически неограниченными вычислительными ресурсами и смогут создавать виртуальные миры, подобные нашему. Учитывая большое количество таких миров, остаются небольшие шансы, что именно нам повезло жить в реальном мире, а не в симуляции. Например, Илон Маск оценивает наши шансы в 0,1%, а астрофизик Нил Деграсс Тайсон — в 50%. В общем, вопрос спорный.

Сейчас двое теоретических физиков из Израиля и России выдвинули новый аргумент в пользу того, что наш мир не может быть компьютерной симуляцией. Некоторые свойства пространства-времени слишком сложно рассчитать на компьютере любой производительности.

Мы продолжаем знакомить вас с оригинальными применениями технологии костной проводимости, и сегодня гаджет, который затрагивает сразу несколько волнующих вопросов, — подушка.

Привет, Друзья!

Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.

Пример использования на огромном графе:

Поиграться с демо можно здесь

В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.

Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

Многие люди представляют функциональное программирование как нечто очень сложное и «наукоемкое», а представителей ФП-сообщества – эстетствующими философами, живущими в башне из слоновой кости.

До недавнего времени такой взгляд на вещи действительно был недалек от истины: говорим ФП, подразумеваем Хаскель и теорию категорий. В последнее время ситуация изменилась и функциональная парадигма набирает обороты в web-разработке, не без помощи F#, Scala и React. Попробуем взглянуть на «паттерны» функционального программирования, полезные для решения повседневных задач с точки зрения ООП – парадигмы.

ООП широко распространено в разработке прикладного ПО не одно десятилетие. Все мы знакомы с SOLID и GOF. Что будет их функциональным эквивалентом?.. Функции! Функциональное программирование просто «другое» и предлагает другие решения.

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

Популярность JavaScript растёт, его возможности используют на разных уровнях применяемых разработчиками стеков технологий и на множестве платформ. На JS делают фронтенд и бэкенд, пишут гибридные и встраиваемые приложения, а также многое другое.

Анализ статистики GitHub показывает, что по показателям активных репозиториев и push-запросов, JavaScript находится на первом месте, да и в других категориях он показывает довольно высокие позиции.


Статистические сведения по JavaScript с GitHub

С другой системой статистических сведений по GitHub можно ознакомиться здесь, она подтверждает то, что было сказано выше.

Если множество проектов плотно завязаны на JavaScript, значит, разработчикам необходимо как можно более эффективно использовать всё, что даёт им язык и его экосистема, стремясь, на пути разработки замечательных программ, к глубокому пониманию внутренних механизмов языка.

Как ни странно, существует множество разработчиков, которые регулярно пишут на JavaScript, но не знают, что происходит в его недрах. Пришло время это исправить: этот материал посвящён обзору JS-движка на примере V8, механизмов времени выполнения, и стека вызовов.

­­ 

На первый взгляд, Clean Architecture – довольно простой набор рекомендаций к построению приложений. Но и я, и многие мои коллеги, сильные разработчики, осознали эту архитектуру не сразу. А в последнее время в чатах и интернете я вижу всё больше ошибочных представлений, связанных с ней. Этой статьёй я хочу помочь сообществу лучше понять Clean Architecture и избавиться от распространенных заблуждений.

Джентльменский набор терминов

Новый стандарт получения данных GraphQL стал популярен совсем недавно. Сейчас активно обсуждается развитие этой технологии, появляются все новые инструменты. Одно из достоинств GraphQL – он дает команде разработчиков универсальный язык для описания того, какие данные доступны в API. Но в каких терминах обсуждать сам язык запросов и технологию в целом?

Спецификация GraphQL содержит почти исчерпывающий набор терминов по всем аспектам GraphQL. Но спецификация довольно объемна. В этой статье мы на конкретных примерах узнаем наиболее важные понятия и термины, которых достаточно для обсуждения GraphQL на уровне специалиста.

Недавно прошла 61 годовщина рождения экспериментальной нейтринной физики. К круглой дате я на год опоздал, но все же. Хочу рассказать, как появилась одна из интереснейших областей современной физики. Началось все с того, что для выполнения законов сохранения энергии и импульса придумали принципиально нерегистрируемую частицу. Потом этого «полтергейста» тщательно искали, причем весьма экстравагантным способом. Вплоть до идей взрывать ядерные бомбы ради регистрации 2-3 событий, причем свободнопадающим в течение пары секунд однотонным детектором.

Так начиналась история совершенно новой области в физике, которая принесла больше Нобелевских премий, чем любая другая.

— Эдвард, большое спасибо, что согласились сегодня присоединиться к нам!

— Благодарность в высшей степени взаимна, Фрэнк!

— Итак, дорогие слушатели, сегодня в нашей студии один из ведущих экспертов по теории и практике сингуляризма, Эдвард Нортроп.

— Полноте, Фрэнк! Я и ведущий?

— Эдвард, Эдвард, давайте обойдёмся без лишней скромности. Вы как никто другой сможете ответить на все наши вопросы.

— Ох уж, ну ладно, Фрэнк, спрашивайте.

— Итак, начнём с простого. Для той части аудитории, что слушает наш канал недавно, в двух словах, что же такое сингуляризм?

Дизайнеры всегда стремились показывать красивые картинки заказчикам. Они добавляли стильные эффекты в изображения, находили крутые фотки в фотобанках, отбрасывали от объектов немыслимые тени (порой против законов физики реального мира) и прибегали к прочим хитростям. Возможно их зачастую не волновало насколько это реализуемо в работающий продукт. Картинки в такой красивой обертке далее отправлялись клиенту или руководителю и дизайнер готовился снимать сливки...

Так было раньше и это работало. Я сам прибегал к таким хитростям неоднократно. Однако, мир вокруг стремительно меняется. Современный продукт настолько сложен, что одна картинка не даст понимания и ответов на вопрос “Как это работает?”. Схематичное или wireframe прототипирование тоже постепенно угасает в закате, так как черно-белые линии и прямоугольники не дают клиенту полного понимания. Всё больше желающих сегодня видеть живой прототип, а не серию картинок…

Сейчас почти на всех сайтах есть регистрация. Реализована она чаще всего с помощью e-mail, реже с помощью смс. А что если сделать регистрацию через telegram бота? В качестве логина на сайте мы сможем использовать подтверждённый номер телефона, а сам бот будет посылать одноразовые коды для входа. В данной статье описан процесс создания такого бота на языке Golang.


Пример работы бота

Хотелось бы сразу отметить: в статье не будет описана реализация входа на сайт по одноразовым кодам.

Это случается хотя бы раз в жизни каждого программиста, менеджера проекта или тимлида. Вы получаете целую кучу парного навоза. Если повезёт, то всего несколько миллионов строк. Первоначальные авторы давно улетели в тёплые страны, а документация, если она имеется, безнадёжно устарела.

Ваша задача: выбраться из этого бардака.

После того, как отпустила первая инстинктивная реакция (сбежать подальше), вы начинаете работать над проектом, отлично понимая, что руководители компании следят за вашими успехами. Провал не вариант. Но пока что, судя по раскладу, именно провал кажется наиболее вероятным исходом. Так что делать?

Мне (не) повезло оказаться в такой ситуации несколько раз. И мы с небольшой группой друзей выяснили, что при должных навыках это очень выгодное дело — брать на себя такие кучи дымящегося убожества и превращать их в здоровые поддерживаемые проекты. Вот некоторые хитрости, которые мы используем:

Можно ли прочесть «программу на лето» за неделю и изучить рекомендованную литературу к экзамену за одну ночь? Разбираемся в вопросе, который всегда был актуален для студентов.

В комментариях к моим постам об ограничении калорий (1, 2) пару раз прозвучала мысль, что было б неплохо, если бы я привел данные по исследованиям и многдневного полного голодания. Что ж, попытаюсь.

Скажу сразу, что в сети очень много восторженных отзывов о том, как кому-то помогло длительное голодание (1, 2, 3). Отрицательных же (или хотя бы нейтральных) в разы меньше. Думаю, тут дело не только в мега-полезности голодания, но и в reporting bias — те, кому от голодания стало хуже, не особо горят желанием делиться опытом: ведь мало того, что неприятно рассказывать о своих неудачах, так еще и есть риск оскорбить религиозные чувства адептов голодания, которые расскажут, что ты всё делал неправильно, и вообще врёшь.

Наиболее взвешенная, на мой взгляд, научная статья по проблематике голодания была написана ещё в 1982 году. В её абстракте чётко изложены основные пункты, некоторые из которых я заметил и на себе:

Элиезер Шломо Юдковский — американский специалист по искусственному интеллекту, исследующий проблемы технологической сингулярности и выступающий за создание Дружественного ИИ. В неакадемических кругах больше известен как автор фанфика «Гарри Поттер и методы рационального мышления» под эгидой Less Wrong.

Меня всегда удивляли умные люди, верящие в вещи, кажущиеся мне абсурдными. К примеру, генетик и директор Национальных институтов здоровья Фрэнсис Коллинс верит, что Иисус восстал из мёртвых. Теоретик ИИ Элиезер Юдковский верит, что машины… Но лучше я дам слово ему самому. В 2008 я брал у него интервью на Bloggingheads.tv, но ничего хорошего из этого не получилось, поскольку я решил, что он был последователем гуру сингулярности Рэя Курцвейла. Но Юдковский ни за кем не следовал и никогда не учился в колледже. Он упрямый и оригинальный теоретик интеллекта, как человеческого, так и искусственного. Его работы (к примеру, эссе, помогшее мне понять, или давшее иллюзию понимания, теоремы Байеса) источает высокомерие самоучки, острые грани которого не были зашлифованы формальным образованием – но в этом есть часть его очарования. Даже когда он раздражает вас, Юдковский забавен, свеж, провокационен. Для подробностей его биографии смотрите его личный сайт или сайт Института исследования машинного интеллекта, в основании которого он участвовал. И почитайте это интервью с бонусом в виде комментариев от его жены Брийены.