Всем привет!  Хочу написать свою первую статью о моём пути из менеджера по продажам / руководителя департамента одного из крупных банков / индивидуального предпринимателя в разработчики, который длился без немногого 2 года. Я постараюсь предоставить некоторые советы и рекомендации тем, кто в начале или середине пути в освоении разработки. Искренне надеюсь, что эта статья будет полезна тем, кто сейчас изучает Java или только планирует заняться ее изучением.

Опущу ту часть истории, что послужила волшебным пинком для начала обучения, скажу лишь, что выбор стека технологий пал на Java, даже уже не помню почему, видимо повелся на логотип, чашка ароматного кофе натолкнула меня на фантазии, что я буду программировать, попивая ароматный кофе. Но, как оказалось, в дальнейшем, кофе пил не я, а именно Java, пока я пытался ее освоить.

Бывают такие задачи, которые становятся камнем преткновения, и затыкают запланированное течение дел до такой степени, что формируется что-то похожее на водопад. Другие задачи потоком хлещут поверх затора, но сам камень не сдвигается.

Таким камнем стала для меня эта статья. Я задумала написать её ещё в апреле. Натолкнул меня на эту мысль ролик про прокрастинацию. К концу видео автор прорисовывают связь между прокрастинацией и тревожностью. По ходу просмотра и ревизии собственного опыта и наблюдений, всплыло несколько мыслей про то, откуда что берётся, как связаны между собой тревога, усталость и прокрастинация, и как с этим всем обращаться. И, самое главное, как развернуть это всё себе на пользу.

Накидала тезисы, структурировала в план, и даже написала пару первых абзацев. Дальше пошло как-то туго, структура перестала нравиться, начала её переделывать.  Затем кончился день, на следующий что-то отвлекло, подъехали новые срочные задачи, и...

Согласно общепринятой теории фазовые соотношения в спектре звука не важны для восприятия тембра. Как выясняется, это справедливо лишь отчасти (для частот выше 200 Гц). Для звуков низкой частоты (менее сотни Гц) начинает работать другой механизм, в чем и предлагаю убедиться.

Небольшая подборка веществ помогающих нашим мозгам работать чуточку лучше. Большинство из них продается в ближайшей аптеке, отпускается без рецепта, имеют доказательную базу и плюс-минус универсальны, так как «качают» самое важное — мотивацию, энергию и память.

Каждый раз, когда встает заветный вопрос, апгрейдить ли карточки в серверной или нет, я просматриваю подобные статьи и смотрю такие видосы (нет, маркетинговым материалам от Nvidia конечно верить нельзя, как показал недавний кейс с числом CUDA-ядер).

Канал "Этот Компьютер" очень сильно недооценен, но автор не занимается ML. А в целом при анализе сравнений акселераторов для ML в глаза как правило бросаются несколько вещей:

• Авторы учитывают как правило только "адекватность" для рынка новых карт в США;
• Рейтинги далеки от народа и делаются на весьма стандартных сетках (что наверное в целом хорошо) без деталей;
• Популярная мантра тренировать все более гигантские сетки вносит свои коррективы в сравнения;

Не нужно быть семи пядей во лбу, чтобы знать очевидный ответ на вопрос "а какая карта лучше?": карточки серии 20* в массы не пошли, 1080 Ti с Авито до сих очень привлекательны (и не особо дешевеют как ни странно, вероятно по этой причине).

Все это прекрасно и вряд ли стандартные бенчмарки сильно врут, но недавно я узнал про существование технологии Multi-Instance-GPU для видеокарт А100 и нативную поддержку TF32 и мне пришла идея поделиться своим опытом реального тестирования карточек на архитектуре Ampere (3090 и А100). В этой небольшой заметке я постараюсь ответить на вопросы:

• Стоит ли свеч обновление на Ampere? (спойлер для нетерпеливых — да);
• Стоят ли своих денег A100 (спойлер — в общем случае — нет);
• Есть ли кейсы, когда A100 все-таки интересны (спойлер — да);
• Полезна ли технология MIG (спойлер — да, но для инференса и для очень специфичных случаев для обучения);

За деталями прошу под кат.

Аисты жили в нашей деревне давно. Пока работал, было не до них, но всегда хотелось посмотреть на их жизнь сверху.

Только выйдя на пенсию я смог наладить круглосуточные трансляции из гнезда и за месяц полностью окупил расходы и даже начал зарабатывать вместе с аистами.

Нынче никого не удивишь достижениями искусственного интеллекта машинного обучения (ML) в самых разных областях. При этом доверчивые граждане редко задают два вопроса: (i) а какая собственно цена экспериментов и финальной системы и (ii) имеет ли сделанное хоть какую-то целесообразность? Самым важным компонентом такой цены являются как ни странно цена на железо и зарплаты людей. В случае если это все крутится в облаке, нужно еще умножать стоимость железа в 2-3 раза (маржа посредника).

И тут мы неизбежно приходим к тому, что несмотря на то, что теперь даже в официальные билды PyTorch добавляют бета-поддержку ROCm, Nvidia де-факто в этом цикле обновления железа (и скорее всего следующем) остается монополистом. Понятно, что есть TPU от Google и мифические IPU от Graphcore, но реальной альтернативы не в облаке пока нет и не предвидится (первая версия CUDA вышла аж 13 лет назад!).

Что делать и какие опции есть, когда зачем-то хочется собрать свой "суперкомпьютер", но при этом не хочется платить маржу, заложенную в продукты для ультра-богатых [мысленно вставить комментарий про госдолг США, майнинг, крах Бреттон-Вудсткой системы, цены на здравоохранение в странах ОЭСР]? Чтобы попасть в топ-500 суперкомпьютеров достаточно купить DGX Superpod, в котором от 20 до 100 с лишним видеокарт. Из своей практики — де-факто серьезное машинное обучение сейчас подразумевает карточки Nvidia в количестве примерно 8-20 штук (понятно что карточки бывают разные).

Ребенок подрос и появилась желание собрать домашний сервер на E5-2678 v3.

Данная статья будет полезна студентам и тем, кто хочет разобраться с тем, как происходит шумоподавление речи (Speech Denoising) с помощью глубокого обучения. На Хабре уже были статьи по данной тематике несколько лет назад (раз, два), но нашей целью является желание дать несколько более глубокое понимание процесса работы со звуком. 

Эмоциональное выгорание – одна из основных проблем специалистов IT и творческих видов деятельности. Эти профессии можно представить как лед и пламя, они крайне отличаются в плане поведенческих реакций, но внутри их объединяет низкая сопротивляемость давлению и стрессу, а также утонченные и болезненные переживания происходящего. Напряжение в таких сферах быстро приводит к нервному истощению, повышению тревожности и психосоматическим проявлениям.

Бывает, когда меня нанимают починить или взять на поддержку сайт, то я открываю его исходники и хочу воскликнуть: "А у кого вы его украли?" Потому что качество исполнения и сложность технологий значительно превосходят обыденные для такого класса сайтов. После того как я озвучиваю цену за поддержку подобного сайта и получаю в ответ недоумение, мне хочется уже кричать: "Что происходит?!"

В этой статье собраны мои размышления по поводу обустройства состояния View в Android. Так, одна View имеет несколько состояний. Вот так сложилось. View одна, а показывает разное.

В этой статье речь пойдет о том, как создать Flutter-приложение, которое умеет адаптироваться к разным экранам и ориентациям. Статья будет полезна как начинающим, так и опытным пользователям Flutter. Первые найдут шаблон для изучения, вторые — еще один взгляд на этот вопрос.

-Поехали!

К сожалению, концепция криптовалют, несмотря на своё изящество, не нашла понимания у основной массы пользователей. "Среднему пользователю" неважно, лежат ли его деньги в распределённом блокчейне или на каком-то конкретном сайте. Для него это всё равно "где-то в сети". Когда деньги на сайте - даже спокойнее, потому что понятно, кто за него отвечает, в случае чего можно поругаться или написать в соцсети о том, какие они негодяи, или даже подать в суд, а если деньги "потерялись" в блокчейне, то и пожаловаться некому. Пользователи, покупающие биткоины, не хранят приватные ключи у себя, а в основном делегируют это посторонним сайтам, потому для них разницы действительно нет. А даже если хранят у себя - сначала ведь этот ключ они где-то генерируют, и потом скачивают. Понятно, что это уже не полностью их ключ. В результате распространяются слухи о "взломе биткоина", когда деньги уходят хакерам, и подобные байки. С другой стороны, умные и авторитетные люди объясняют, что блокчейн и построенные на нём криптовалюты - это надёжно и правильно, и не верить им нет оснований.

Это закономерно привело к появлению муляжей криптовалют, которые якобы используют те же технологии, но при этом дают преференции их создателям, т.е. не такие уж децентрализованные. Для пользователей всё равно, а создателям профит. Самый распространённый из таких муляжей - Ethereum.