Десятилетиями теория происхождения жизни с РНК в главной роли занимала лидирующие позиции. Новое исследование может поколебать уверенность в происхождении жизни, основанную на этой теории.

Популярная теория утверждает, что жизнь появилась из богатого химикатами супа, в котором первой начала воспроизводить себя РНК. Но комбинация из пептидов и РНК может оказаться более эффективной

Четыре миллиарда лет назад, кружась в доисторическом химическом супе Земли, появились первые молекулярные предшественники жизни. И хотя точное определение этих молекул остаётся темой раздражённых споров, учёные соглашаются на том, что этим молекулам нужно было осуществлять два основных действия: сохранять информацию и катализировать химические реакции. Современные клетки передают эти полномочия, соответственно, ДНК и её белкам — но согласно популярному объяснению, преобладающему в современных исследованиях происхождения жизни и учебниках по биологии, первой эту роль играла РНК, проложив дорогу для ДНК и белков, перехвативших эти обязанности позднее.

Идея того, что все взаимодействия и частицы, наблюдаемые сегодня, являются проявлениями единой, всеобъемлющей теории, притягательна, но требует дополнительных измерений и кучи новых видов частиц и взаимодействий

Задолго до Эйнштейна у людей, изучавших Вселенную, была мечта найти единое уравнение, охватывающее как можно больше явлений. Вместо того, чтобы для каждого физического свойства Вселенной иметь свой закон, можно было бы объединить их в единую, всеобъемлющую платформу. Все законы электрических зарядов, магнетизма, электрических токов, индукции и прочего были объединены в одну платформу Джеймсом Клерком Максвеллом в середине XIX века. С тех пор физики мечтали о Теории всего: едином уравнении, управляющем всеми законами Вселенной. Какого прогресса мы достигли? Таков вопрос нашего читателя, желающего узнать:

Добилась ли наука прогресса в отношении Теории Великого объединения (ТВО) и Теории всего? Не могли бы вы пояснить, что для нас означало бы, если бы мы нашли объединяющее уравнение?

Да, прогресс достигнут, но до цели мы пока не добрались. Кроме того, нет даже уверенности в том, что Теория всего вообще существует.

Что делать рациональному учёному с невозможным результатом?

Антонио Эредитато настаивает, чтобы интервью с ним велось по скайпу, и чтобы обе камеры были включены. Это мужчина чуть старше среднего возраста, волосы с проседью обрамляют широко раскрытые глаза и точёный подбородок. Он легко улыбается, а его взгляд приковывает внимание, как свет прожектора. Итальянский акцент добавляет лишних гласных в конце произносимых им слов.

Мы беседуем 15 минут перед тем, как он соглашается дать интервью под запись. Он рассказывает, что не хочет поощрять журналистов, способных исказить его слова и выдать сенсационную и недостоверную историю. Он согласился побеседовать со мной по скайпу потому, что я не журналист, а физик и одновременно автор, проведший 13 лет в окопах экспериментальной физики частиц. В итоге он говорит: «Ладно, я посмотрел вам в глаза, я вам доверяю. Возможно, это моя проблема. Возможно, я слишком доверчив, но я вам доверяю». Он смеётся и откидывается на стуле, простирая руки в стороны.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Why should you return early?» автора Szymon Krajewski



В начале моего приключения в роли программиста мой код зачастую напоминал вермишель. В любых условных выражениях я только и делал, что сразу переходил к описанию верного исхода, оставляя на конец остальное. «Это работает, вот и все», — говорил я себе, а код продолжал расти, как на дрожжах. Тысячи написанных методов в итоге заставили меня задуматься, а не стоит ли поменять их внутреннюю логику, возвращая отрицательные результаты как можно раннее. Таким образом, я пришел к тому, что теперь называю правилом «неотложного провала».

Очевидно, что существует несколько подходов написания одной и той же функции. Например, как можно начать выполнение основной части сразу после положительного исхода условного оператора, так и можно сначала пробежаться по всем отрицательным исходам, возвращая ошибки из функции, а уже только потом перейти к основной логике. Иными словами, я открыл для себя разные стили написания условных конструкций.

Что такое GPT?

1. Введение

Продолжаем рассматривать строение программной части (software) мобильных устройств (МУ). Сегодня поговорим об устройстве GPT-раздела памяти. Написать об этом меня побудила публикация Изучаем структуры MBR и GPT, вместо того, чтобы писать комментарии к ней. Я хотел бы не поругать или поправить автора, а дополнить вышеуказанную публикацию с уклоном в МУ.


Итак, GPT (GUID Partition Table) это:

• в первую очередь название схемы разметки памяти (GPT-схема) МУ ;
• затем уж название раздела памяти (GPT-раздел), где расположена физически эта схема;
• ну и также название файла-образа GPT-раздела памяти (GPT-файл).

Существует две схемы разметки памяти: MBR и GPT. Каждая схема содержится в отдельном разделе памяти, называемом, соответственно, MBR или GPT.

Как устроена MBR-схема разметки можно посмотреть в [1], а GPT это другой формат описания разметки памяти — GUID (GUID Partition Table). Он является частью EFI (Extensible Firmware Interface) — стандарта UEFI, используемого вместо BIOS для загрузки разделов памяти.

Переход на другой формат позволил устранить самый существенный недостаток MBR-формата — малое число разделов. Если в MBR помещалось только 4 записи с ограничением на длину раздела и его смещение из-за того, что эти параметры описывались 32-разрядными числами, то в GPT можно разместить 128 записей о разделах. Причем их параметры уже описываются в 64-разрядной системе счисления…

Считаете, что в одну реку нельзя войти дважды? Современная физика считает иначе

Все мы слышали поговорку: «в одну реку нельзя войти дважды» [в оригинале there’s no time like the present, то есть «другого такого момента, как прямо сейчас, не существует» / прим. перев.]. В широком смысле это означает, что необходимо «ловить момент», или заканчивать заниматься прокрастинацией. С психологической точки зрения в этом есть смысл. Люди ощущают «ход времени», и у текущего момента есть особенное качество. Если отбросить гипноз и сны, не существует способа непосредственно испытывать прошлое или будущее так же, как мы испытываем настоящее. Но правдива ли поговорка? Согласна ли современная физика с тем, что в одну реку нельзя войти дважды?

Наша наилучшая на сегодняшний день теория пространства и времени — теория относительности. До эйнштейновской революции, случившейся более ста лет назад, физика считала время «внешним параметром» — независимой, фундаментальной особенностью реальности, на которую не влияют никакие другие факторы Вселенной. Является ли ход времени реальным или кажущимся (этот философский спор ужасно стар, он шёл ещё до Эйнштейна, и его теории не разрешают эту дискуссию), сейчас нам уже известно, что временные интервалы не внешние, и не определяются везде одинаково. Время — внутренний компонент физической системы, измерение, переплетённое с тремя пространственными. Все вместе они образуют «пространство-время», и на них влияют различные факторы, включая скорость (относительно других наблюдателей или систем) и гравитационные силы. Поскольку теория относительности постулирует постоянство скорости света для всех наблюдателей (даже движущихся относительно друг друга), пространство-время само по себе должно деформироваться, и концепция временного интервала становится гибкой.

Изучающие английский язык рано или поздно сталкиваются с неправильными глаголами: ненавистной как минимум сотней необходимых в быту глаголов, которые имеют по три формы. И все эти три формы надо зубрить, зубрить, зубрить! Неужели английский без них не может обойтись? И вообще, почему в русском неправильных глаголов нет, а в английском есть? Можно ли как-нибудь обойтись без них? Для ответов на все эти вопросы нам надо обратиться к истории языка.

На одном из первых занятий на первом моём курсе по нейровизуализации произошёл сбивающий с толку диалог.

Профессор: в этом эксперименте люди смотрят на крестик в центре экрана, в то время как слева или справа от крестика им показывают пятно Габора…
Студент: извините, а что такое пятно Габора?
Профессор: А, ну это свёртка синусоиды с гауссовой кривой.

Он улыбался нам, не обращая внимания на то, что позади него на экране как раз было изображение пятна Габора. Он выжидающе поднял брови. Вся его поза говорила: «Ну что, теперь понятно?»

Студент: Эмм…
Профессор: Нет? Вот, давайте я вам покажу.

Всё ещё игнорируя экран с презентацией, он повернулся к доске. На ней он нарисовал синусоиду, а под ней — гауссову кривую.

«А теперь вы проводите над ними операцию свёртки!» [по мнению некоторых специалистов в комментариях, данная функция является произведением гауссианы и синусоиды, а не свёрткой / прим. перев.]

Студент сдался. Возможно, у него были некие представления по поводу математической операции свёртки, но не было нужной интуиции. Ему требовалось, чтобы кто-нибудь просто указал пальцем на нужное место на экране: вот, это пятно Габора.

С приобретением нового телевизора возник вопрос, какую приставку для него брать. Возможностей Chromecast уже не хватало и хотелось полноценный медиацентр на Kodi. Телевизор со SmartTV покупать не вариант — Kodi можно установить только на Android (из SmartTV платформ), а к нему я отношусь без особой любви, к тому же он уже внутри телевизора, а не в отдельной коробке, которую можно безбоязненно перепрошивать. Ну а зачем мне полноразмерный Android, со всеми его сервисами и программами в виртуальной машине, без полноценного GNU/Linux окружения и, скорее всего, без обновлений? По той же причине также были отметены многочисленные готовые медиацентры на Android, хотя та же приставка от Xiaomi довольно хороша. Можно было бы подумать насчёт SmartTV на TizenOS, но для него нет Kodi.

Правило 34

Пользователь Reddit под ником DeepFakes научил нейросети создавать интимные ролики со звездами. Его жертвами уже стали: Эмма Уотсон, Мейси Уильямс, Скарлетт Йоханссон, Галь Гадот.

Для создавая подобных видео были использованы алгоритмы машинного обучения такие как TensorFlow, которые Google бесплатно предоставляет исследователям, аспирантам и всем, кто интересуется машинным обучением, а также материалы из открытого доступа.

С первого взгляда кажется правдоподобным, но на видео наблюдаются артефакты лицо не отслеживается правильно, хотя распознать фэйк не искушенному зрителю будет сложно.

Большой брат

Как инструменты Adobe, которые могут заставить людей говорить что-либо, и алгоритм Face2Face, который может подменять лица в режиме реального времени, этот новый тип поддельного видео показывает, что человечество находимся на грани, где легко создать правдоподобные видеоролики о том чего мы никогда не делали.

1. Введение

Как оказалось, разметка физической памяти мобильных устройств (МУ) это малоописанный раздел знаний, необходимых разработчику. Т.к. память существует во всех устройствах, созданных на основе микропроцессоров или микроконтроллеров, а их уже миллиарды, то это еще и очень-очень востребованный раздел знаний.

Эта статья посвящена аспектам разметки памяти только МУ, т.к. именно здесь существует тесно свитый разными производителями клубок из файлов описания разметки при почти полном отсутствии теоретических данных о структуре самих этих файлов.

Разметка физической памяти МУ формируется на основании таблиц или списков описаний параметров разделов памяти. Практически каждая фирма-производитель МУ имеет свою форму (структуру) этих таблиц. Тем не менее, все описания параметров разделов имеют много общего, что позволяет рассматривать их в едином контексте.

На основе таблиц описаний затем формируются файлы разметки памяти, которые в виде образов разделов прошиваются непосредственно в память МУ.

Часть 2
3.2._sparsechunk-файлы.
4.Создание dat-файлов.
5.Источники информации.

Структура образов разделов, содержащих файловую систему.

1.Введение

Образы разделов мобильных устройств (МУ), содержащих файловую систему (ФС) ext4, имеют большие размеры, например, размер образа раздела system может достигать нескольких ГБ, а размер образа раздела userdata составляет уже несколько десятков ГБ.

Эти особенности требуют от разработчика прошивок применения «хитростей» при выполнении операций первоначальной загрузки прошивок МУ или установки обновлений, т.к. размеры образов разделов становятся не только соизмеримыми с объемом оперативной памяти МУ, но и значительно их превышают.

Разработчики стоковых (заводских) прошивок для уменьшения размера образов разделов в настоящее время применяют следующие способы:

• разделение (разрезание) образа на части (chunks);
• сжатие образа целиком;
• использование dat-файлов.

В основе первого способа лежит уменьшение размера образа за счет разделения его на несколько частей, называемых кусками (chunks), при этом размер каждого куска не должен превышать заранее выбранную допустимую величину. Это позволяет уменьшить размер порции информации, передаваемой в МУ за один сеанс.

В статье по одномерным мирам я писал о различных одномерных мирах (доходной линии, радужной линии, эоловой линии) — и у всех них измерения не были физическими измерениями пространства. В чём же разница между измерением вообще и честным пространственным измерением? То есть, что имеется в виду, когда говорят, что измерение как-то связано с физическим пространством?

Это в какой-то мере элементарный вопрос с элементарным ответом, и некоторые из вас, кто чувствует себя знакомым с такими концепциями, возможно, будет скучно. Но один из интересных фактов состоит в том, что очевидный ответ, который будет дан в этой статье, в более сложном случае будет не совсем верным. И когда мы дойдём до чудесной темы о том, как связаны между собой квантовая теория поля и теория квантовых струн, мы увидим, что этого ответа уже будет недостаточно, причём по очень хитрой причине. Так что прочтите это, но не отметайте, как слишком очевидное — поскольку в будущем могут произойти совершенно неочевидные вещи.

Вероятно, лучше всего понять эту тему на сравнениях и контрастах. Возьмём радужную линию (рис. 2 из статьи по одномерным мирам). Что делает её не пространственным измерением?

Рис. 1: атом водорода. Не в масштабе.

Вы знаете, что Большой адронный коллайдер в основном занимается тем, что сталкивает друг с другом протоны. Но что такое протон?

В первую очередь – ужасная и полная неразбериха. Настолько же уродливая и хаотичная, насколько прост и элегантен атом водорода.

Но что тогда такое атом водорода?

Это простейший пример того, что физики называют «связанным состоянием». «Состояние», по сути, означает некую штуку, существующую довольно долгое время, а «связанное» означает, что её компоненты связаны друг с другом, будто супруги в браке. На самом деле, пример супружеской пары, в которой один супруг гораздо тяжелее другого, сюда очень хорошо подходит. Протон сидит в центре, едва двигаясь, а по краям объекта движется электрон, движется быстрее, чем вы и я, но гораздо медленнее скорости света, всеобщего скоростного ограничения. Мирный образ брачной идиллии.

Или он кажется таким, пока мы не заглянем в сам протон. Внутренности самого протона больше напоминают коммуну, где плотно расположено множество холостых взрослых и детей: чистый хаос. Это тоже связанное состояние, но связывает оно не нечто простое, вроде протона с электроном, как в водороде, или хотя бы несколько десятков электронов с атомным ядром, как в более сложных атомах типа золота – но несметное количество (то есть, их слишком много и они слишком быстро меняются, чтобы их можно было подсчитать практически) легковесных частиц под названием кварки, антикварки и глюоны. Невозможно просто описать структуру протона, нарисовать простые картинки – он чрезвычайно дезорганизован. Все кварки, глюоны, антикварки, мечутся внутри с максимально возможной скоростью, почти со скоростью света.

После публикации моей статьи о том, какой была бы Земля, будь она в два раза больше, у читателей появился вопрос: «А что насчёт тороидальной Земли»? Вопрос не самый оригинальный, эту тему уже обсуждали в онлайне и проводили её моделирование. Но я люблю всё делать сам, так что я попытался провести свой собственный анализ.

Может ли существовать тороидальная планета?

Стабильность тороидальной планеты неочевидна. С практической точки зрения планеты можно рассматривать как жидкие шарики без поверхностного натяжения – прочность камня не сравнить с весом планеты. Они обладают эквипотенциальными гравитационными поверхностями с учётом центробежного потенциала. Если бы это было не так, то на них встречались бы места, которые могли бы уменьшить свою энергию перетеканием в сторону понижения потенциала. Ещё один очевидный факт – существование верхней границы скорости вращения, после которой планета развалится: центробежная сила на экваторе превышает гравитацию и материал улетает в космос.

Что делает людей особенными? В некотором смысле большой палец и гортань, говорит нейробиолог Дэвид Иглман, но многое связано с нашей способностью быть креативными и постоянно придумывать новые идеи.

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.