Например, лотерейных покупок. Печатаем на этикетке QR код, при прочтении его смартфоном получаем доступ к тому или иному NFT или к пустышке, если покупатель ничего не выиграл.
Суть любого изобретения в том, что оно поначалу никому кроме своего изобретателя не нужно. Отсюда ясен путь к достижению желанной вершины - сделать все самому и использовать, использовать, использовать... И наслаждаться.
А что дальше? А дальше - ближайшее окружение изобретателя заинтересуется, захочет подражать и начнет подражать.
А дальше - больше ибо окружение окружения изобретателя точно так же заинтересуется, захочет подражать и начнет подражать. Ну вы поняли - новая информация, изойдет от источника волной и если это ценная информация то она за многое зацепится в инфо-пространстве и останется с нами. И изобретателем.
Что и требовалось доказать относительно того, как следует быть всякого рода изобретателям.
И напоследок - если в воде добиться нулевой плавучести, можно ли там смоделировать подобный рейлган? А потом уже привлечь внимание широкой общественности и известных филантропов.
Огромное спасибо за перевод этой статьи. Я плакал, когда читал ее. И смеялся, конешно, тоже.
На самом деле не верится, что все именно так. Мне почему-то кажется, что весь этот древний код на древних языках можно переписать.
И да, я пошел по ссылке «пузырьковая сортировка» и понял код (хоть и с некоторым трудом). COBOL понятен. Если вы программист.
Даже захотелось немного поработать с ним. Есть ссылка на онлайн-песочницу с обучением?
Ну и вообще…
Будь как COBOL!
Интересная статья. Тоже соображение появилось, по ходу прочтения: человек, двигаясь, вырабатывает тепло, если его аккумулировать, то в состоянии покоя можно будет этим теплом греться. Но надо посчитать необходимое потребление. Сколько там ватт примерно получается при вырабатывании электричества в процессе движения. У меня вот сушилка для обуви это 12 ватт и отлично греет живот, положенная сверху на свитер под куртку. На спину соответственно тоже надо 12 ватт. Обувь, перчатки — ватт 50 всего получается.
Принципы фундаментальной теории Стивена Вольфрама, с точки зрения программиста, рассмотренные на обычных картах
Есть колода обычных игральных карт
(36 штук, четыре масти, от шестерок до тузов).
Перемешана случайным образом.
Есть правила.
Правило 1: если первая карта красной масти, то вторая карта черной масти.
Правило 2: если первая карта черной масти, то вторая карта красной масти.
Теперь, пользуясь этими простейшими правилами, упорядочим случайную колоду:
Алгоритм применения правил.
п1. Берем карту и кладем на стол в первую стопку (или первой в будущей стопке).
Допустим это красная карта. Ок.
Берем следующую, она может быть или красной или черной.
Если черная, то кладем ее на красную. В первую стопку. И переходим к п.1.
А вот если карта красная, то уже интереснее. Это образование еще одной стопки, рядом.
Правила наши таковы — если выберем из колоды красную, должны положить ее на черную или рядом. И тоже самое для черной, должны положить на красную или рядом.
Наши дополнительные стопки это усложнение которое Стивен наблюдал со своими графами.
Случайным образом перемешанные карты могут содержать последовательности не только две красные подряд, но и пять красных и даже семь черных.
Таким образом сложность некоей конструкции (в нашем случае количество стопок упорядоченных карт) зависит напрямую от случайности.
Этот парень космически прав во всем.
Я чисто эмпирически запрограммировал редактор текстовых квестов на основе множеств, выборов одного элемента из множества, результатов таких выборов и правил, применяемых к множествам.
А теперь смотрю на то, что у него написано и вижу свой ВАССАБИ
Слишком слабый эффект, имхо.
Спецэффекты во Звездных Войнах куда круче мозг оживляют.
Но еще есть другая тема: улучшение тех характеристик мозга, которые отвечают за распознавание. Каким образом? Очень простым. Чтобы объяснить, окунемся в седую древность: обучение нейронных сетей по образцу. На вход сети даем десять тыщ, а лучше стопитсот образцов женского лица (художниками нарисованные подойдут). На выходе явная способность нашей сети распознавать лица. В процессе постепенное наращивание способности сети распознавать, отличать, выделять…
А ведь в наших мозгах тоже нейроны. Правда не цифровые, а аналоговые. Так что тогда, созерцание современного искусства продвинет нас в когнитивных областях? Или что абстрактно любое искусство призвано именно учить мозги распознавать?
Есть еще узоры. Полно их на сайтах — магазинах изображений. Узоры бывают разные, от четких, ясно различимых — здесь мозгу учиться особо нечему, до неясных, слабовыраженных. А вот здесь мозги как раз и включаются — добавляют пару десятков процентов к своей активности дабы успешнее распознать.
И это, брат, уже когнитивная тренировка. Без всяких химикалиев. Или, упаси Боже, электрошока…
Что если выпускать NFT для учета чего-нибудь?
Например, лотерейных покупок. Печатаем на этикетке QR код, при прочтении его смартфоном получаем доступ к тому или иному NFT или к пустышке, если покупатель ничего не выиграл.
46 лет. Пишу клиентское приложение для android. Сервер на Node.js уже написал. Безработный самоучка.
Суть любого изобретения в том, что оно поначалу никому кроме своего изобретателя не нужно. Отсюда ясен путь к достижению желанной вершины - сделать все самому и использовать, использовать, использовать... И наслаждаться.
А что дальше? А дальше - ближайшее окружение изобретателя заинтересуется, захочет подражать и начнет подражать.
А дальше - больше ибо окружение окружения изобретателя точно так же заинтересуется, захочет подражать и начнет подражать. Ну вы поняли - новая информация, изойдет от источника волной и если это ценная информация то она за многое зацепится в инфо-пространстве и останется с нами. И изобретателем.
Что и требовалось доказать относительно того, как следует быть всякого рода изобретателям.
И напоследок - если в воде добиться нулевой плавучести, можно ли там смоделировать подобный рейлган? А потом уже привлечь внимание широкой общественности и известных филантропов.
На самом деле не верится, что все именно так. Мне почему-то кажется, что весь этот древний код на древних языках можно переписать.
И да, я пошел по ссылке «пузырьковая сортировка» и понял код (хоть и с некоторым трудом). COBOL понятен. Если вы программист.
Даже захотелось немного поработать с ним. Есть ссылка на онлайн-песочницу с обучением?
Ну и вообще…
Будь как COBOL!
Есть колода обычных игральных карт
(36 штук, четыре масти, от шестерок до тузов).
Перемешана случайным образом.
Есть правила.
Правило 1: если первая карта красной масти, то вторая карта черной масти.
Правило 2: если первая карта черной масти, то вторая карта красной масти.
Теперь, пользуясь этими простейшими правилами, упорядочим случайную колоду:
Алгоритм применения правил.
п1. Берем карту и кладем на стол в первую стопку (или первой в будущей стопке).
Допустим это красная карта. Ок.
Берем следующую, она может быть или красной или черной.
Если черная, то кладем ее на красную. В первую стопку. И переходим к п.1.
А вот если карта красная, то уже интереснее. Это образование еще одной стопки, рядом.
Правила наши таковы — если выберем из колоды красную, должны положить ее на черную или рядом. И тоже самое для черной, должны положить на красную или рядом.
Наши дополнительные стопки это усложнение которое Стивен наблюдал со своими графами.
Случайным образом перемешанные карты могут содержать последовательности не только две красные подряд, но и пять красных и даже семь черных.
Таким образом сложность некоей конструкции (в нашем случае количество стопок упорядоченных карт) зависит напрямую от случайности.
Как вы считаете?
Я чисто эмпирически запрограммировал редактор текстовых квестов на основе множеств, выборов одного элемента из множества, результатов таких выборов и правил, применяемых к множествам.
А теперь смотрю на то, что у него написано и вижу свой ВАССАБИ
Юзать сад камней проще и эффективнее.
Спецэффекты во Звездных Войнах куда круче мозг оживляют.
Но еще есть другая тема: улучшение тех характеристик мозга, которые отвечают за распознавание. Каким образом? Очень простым. Чтобы объяснить, окунемся в седую древность: обучение нейронных сетей по образцу. На вход сети даем десять тыщ, а лучше стопитсот образцов женского лица (художниками нарисованные подойдут). На выходе явная способность нашей сети распознавать лица. В процессе постепенное наращивание способности сети распознавать, отличать, выделять…
А ведь в наших мозгах тоже нейроны. Правда не цифровые, а аналоговые. Так что тогда, созерцание современного искусства продвинет нас в когнитивных областях? Или что абстрактно любое искусство призвано именно учить мозги распознавать?
Есть еще узоры. Полно их на сайтах — магазинах изображений. Узоры бывают разные, от четких, ясно различимых — здесь мозгу учиться особо нечему, до неясных, слабовыраженных. А вот здесь мозги как раз и включаются — добавляют пару десятков процентов к своей активности дабы успешнее распознать.
И это, брат, уже когнитивная тренировка. Без всяких химикалиев. Или, упаси Боже, электрошока…