Эффект наблюдателя является краеугольным камнем квантового мистицизма – популярного нынче направления эзотерики, маскирующегося под науку и распространяющего искажённые интерпретации квантовой механики. Он покушается на святое – принцип реализма, согласно которому существует объективная, независимая от сознания наблюдателя реальность. Поэтому его очень любят философы-идеалисты, экстрасенсы, мистики и представители культуры нью-эйдж. Ведь было бы так замечательно, если бы наука экспериментальным путём доказала способность человека влиять на вещественный мир силой мысли! Это сильно воодушевляет тех, кто верит в нематериальную природу сознания, управление реальностью, «секрет притяжения», телекинез и прочую магию. Ссылки на теоретическую физику придают их словам больше убедительности. Мол, официальная наука признала, что каждый из нас своими мыслями создаёт окружающую действительность. Вот только сами физики почти единогласно открещиваются от такой трактовки и наотрез отказываются признавать первичность сознания по отношению к материи. Почему же эффект наблюдателя вызывает столько противоречий: из-за его неверного понимания некоторыми популяризаторами или по причине нежелания учёных-материалистов отказываться от старой парадигмы? Давайте разберёмся.

Собрал все в одном месте! Выбор образовательных материалов в области нейронных сетей, а также различные проекты с открытым исходным кодом с нейронными сетями, которые могут быть полезны для разработки сервисов

Квантовые компьютеры. С точки зрения традиционного программиста-математика.
Часть 1. Основы. Квантовый регистр.

О чем эта публикация

Имея более чем немалый опыт в традиционном программировании, я долгое время не касался темы квантовых компьютеров. Для меня это была какая то неизвестная магия. Безусловно, я знал теоретические основы, знал, какого рода задачи можно решать на квантовых цепях. Но не мог самостоятельно составить не только ни одной квантовой программы, даже разобраться в существующих квантовых алгоритмах не мог.

И вот, наконец, я закрыл этот пробел. И теперь, вспоминая, с каким непониманием я сталкивался, когда осваивал эту тему, захотел изложить ее так, чтобы тема была понятней с точки зрения опытного программиста. Конечно без математики тут никуда, нужно понимание линейной и комплексной алгебры. Поэтому, с точки зрения не просто программиста, а программиста-математика.

Многие теоретические курсы очень долго подводят к сути, накачивая нужной, но очень сложной теорией. Я попытался сократить этот период и как можно скорее перейти к сути, раскрывая нужную теорию по мере необходимости.

Feature-Sliced Design — это архитектурная методология, активно набирающая популярность в последнее время. И не зря: организация разработки по её правилам позволяет упростить процессы, сделать их быстрее и гибче. Больше не нужно будет переживать из-за совместной работы в одном домене и конфликтов кода, долго искать ответ на вопрос «А куда же впилить новую фичу, тут и так намешано…» 

О том, как устроена Feature-sliced Design, чем она отличается от «классической» организации кода, плюсах и минусах от её внедрения — в этой статье.

Мы в API отказались от большого количества unit-тестов в пользу большого количества интеграционных/системных, чтобы тестировать меньшим количеством кода большее количество функций, а также наблюдать за взаимодействием разных частей системы.

На самом деле мы просто решили писать тесты не на отдельные классы/методы, а на интерфейс api, которым пользуются клиенты - на сервисы этого API. Тестируя их, мы убиваем двух зайцев: проверяем логику работы сервисов api + форматирование результата.

А такое тестирование сопряжено с несколькими проблемами.

“Врать плохо,” — скажет любой сытый и состоявшийся человек. А сытому, как известно, голодного не понять.

Возможно, мой карьерный каминг-аут будет вам полезен. На хэдхантре такого "резюме" вы точно не прочитаете.

1. ограничение доступа к данным для пользователей не прошедших аутентификацию
2. ограничение доступа к данным для аутентифицированных, но не обладающих необходимыми привелегиями пользователей
3. предотвращение несанкционированного доступа с помощью прямых обращений к API
4. фильтрация данных в поисковых запросах и списковых элементах UI (таблицы, списки)
5. предотвращение изменения данных, принадлежащих одному пользователю другими пользователями

1. Модел байндинг: ожидали int, пришел string – возвращаем 400
2. Валидация значений: поле email, должно быть в формате your@mail.com, а пришло 123Petya – возвращаем 422
3. Валидация бизнес-правил: ожидали что корзина пользователя активна, а она в архиве. Возвращаем 422

К сожалению стандартный механизм байндинга ASP.NET MVC не различает ошибки несоответствия типа (получили string вместо int) и валидаци, поэтому если вы хотите различать 400 и 422 коды ответа, то придется это сделать самостоятельно. Но речь не об этом.

Как слой бизнес-логики может вернуть в контроллер сообщение об ошибке?

1. Богатая (насыщенная) модель — данные и поведение инкапсулируются внутри объектов предметной области.
2. Анемичная модель — в объектах предметной области инкапсулируются только данные, поведение (методы) выносится в отдельный слой сервисов.

В новом уроке мы с вами поговорим о настройке хуков и напишем свой первый обработчик команд.

В первом уроке я вам рассказывал что такое хуки, давайте повторим:

Hooks (Хуки) — это способ общения с программой, по средствам отправки данных от сервера — клиенту. То есть при определённых изменениях в программе, сервер (приложение) будет отправлять данные на указанный URL скрипта клиента.

Например. Каждый раз когда пользователи будут писать сообщения боту, данные о сообщениях будут отправляться на указанный скрипт, где вы сможете записать сообщения в БД или отправить ответ.

Для регистрации хука нужно выполнить 2 правила:

Автор статьи: Артем Михайлов

Квантовые вычисления представляют собой новую парадигму в области информационных технологий, основанную на принципах квантовой механики. В отличие от классических вычислений, которые основаны на использовании двоичной системы счисления и логических операций над битами (единицами и нулями), квантовые вычисления оперируют с квантовыми системами и используют кубиты, которые могут находиться в состоянии суперпозиции и обладать квантовой взаимосвязью между собой — квантовой запутанностью.

Вряд ли найдётся тот, кто ещё не знаком с ChatGPT, Midjourney, StableDiffusion - такая популярность говорит сама за себя. Хайп вокруг генеративного искусственного интеллекта (далее - ИИ) не утихает и уже начинает немного надоедать. Но мы, как разработчики, должны оставаться в курсе событий и принимать реальность такой, какая она есть.

А реальность такова:

• Использование Copilot и его аналогов, ChatGPT и других генеративных нейросетей увеличивает вашу продуктивность.

• Бизнес активно ищет возможности оптимизировать процессы или внедрить новые фичи на основе генеративного ИИ.

Давайте разберём каждое из этих утверждений.

Откуда берëтся динамический хаос в простейших механических системах? Как его изучать? А это настоящий хаос или просто что-то очень сложное?

Я начинаю мини-серию статей, в которой мы будем понемногу знакомиться с элементами теории хаоса. За последние полвека сформировался набор классических примеров, кочующих из одного популярного введения в другое: аттрактор Лоренца, логистическое уравнение, двойной маятник, подкова Смэйла и т.п. Я, конечно, их упомяну, но мне бы хотелось показать что, кроме классики, есть хаотические системы, обойдённые вниманием, но, тем не менее, имеющие малую размерность и вполне ясные физические модели, при этом способные порождать красивые и сложные, примеры хаотического поведения, поддающиеся объяснению.

Это пример небольшого исследования, доступного студентам младших курсов, поэтому я позволю себе привести некоторые подробности анализа, которые искушённому читателю могут показаться излишними. Моя задача показать, что даже очень простые системы могут быть очень интересными, красивыми и доступными для глубокого анализа. И, конечно же, это повод показать симпатичные картинки, как правило, фрактальные. Ведь все же любят фракталы, верно? Ну, поехали!

Веб-потоки (web streams) предоставляют основанный на веб-стандартах способ асинхронной потоковой передачи данных по сети. Они позволяют разработчикам обрабатывать большие наборы данных по чанкам (chunks — части, куски), контролировать перегрузку сети (обратное давление — backpressure) и создавать высокоэффективные и отзывчивые приложения.

Использование веб-потоков может повысить производительность и отзывчивость приложения. Обработка данных по мере их поступления позволяет применять обновления и реагировать на взаимодействия пользователя в реальном времени, обеспечивая бесшовный пользовательский опыт за счет быстрой загрузки данных, предоставления актуальной информации и плавного, более интерактивного интерфейса.

Web Streams API постепенно становится краеугольным камнем основных веб-платформ, включая браузеры, Node.js и Deno. В этой статье мы рассмотрим, что такое веб-потоки, как они работают, их преимущества, а также инструменты, созданные на их основе.

Привет! В статье поделюсь, как инструмент автоматического рефакторинга Rector помогает обуздать легаси и автоматизировать обновление PHP проектов и пакетов, чтобы процесс проходил эффективнее и малой кровью. 

Статья написана на основе доклада с PHP Russia 2022.