Мы продолжаем наши еженедельные публикации учебных материалов Технопарка. Предыдущие лекции были посвящены web-технологиям в целом, а также алгоритмам и структурам данных. В третьем блоке лекций рассказывается о языках С и С++.

Лекция 1. Язык С. Основы организации и использования оперативной и сверхоперативной памяти

Лекция начинается с введения в язык С: рассказывается об истории его появления, особенностях, преимуществах и недостатках, о сферах применения. Описываются основы препроцессорной обработки, рассматриваются вопросы управления памятью (модели управления памятью, области видимости объектов хранения) и производительность программ на языке С. Обсуждается связывание объектов хранения и их инициализация. Затем рассказывается о классах памяти в языке С. Следующая часть лекции посвящена проблематике указателей, а также работе с одномерными массивами. В заключение рассматривается стандарт POSIX и вопросы переносимости.

В современной математике комплексное число является одним из фундаментальнейших понятий, находящее применение и в «чистой науке», и в прикладных областях. Понятно, что так было далеко не всегда. В далекие времена, когда даже обычные отрицательные числа казались странным и сомнительным нововведением, необходимость расширения на них операции извлечения квадратного корня была вовсе неочевидной. Тем не менее, в середине XVI века математик Рафаэль Бомбелли вводит комплексные (в данном случае точнее сказать, мнимые) числа в оборот. Собственно, предлагаю посмотреть, в чем была суть затруднений, доведших в итоге солидного итальянца до подобных крайностей.

Крошечная нематода, или круглый червь Caenorhabditis elegans длиной около миллиметра — один из самых изученных организмов на Земле. Это первый многоклеточный организм, геном которого был полностью секвенирован. У C. elegans два пола — самцы и гермафордиты. Взрослая гермафордитная особь состоит всего из 959 клеток, а её нервная система — из 302 нейронов. Все связи между нейронами C. elegans (коннектом) также полностью описаны. Обилие всесторонней научной информации об этом черве и относительная простота его устройства несколько лет назад вдохновили сотрудников лаборатории моделирования сложных систем института систем информатики имени А. П. Ершова СО РАН создать исчерпывающую компьютерную модель C. elegans.

Со временем проект привлёк несколько десятков участников по всему миру, однако продолжал оставаться малоизвестным и недоступным для широкой публики: не так-то просто разобраться в том обилии исходных данных, касающихся устройства червя, и множестве подсистем модели, написанных на разных языках программирования, не говоря уже о том, чтобы установить и запустить всё это у себя на компьютере. В то же время, C. elegans широко используется при изучении биологии, и возможность «погонять» модель червя, с подробностями и в динамике рассмотреть, как он устроен, трудно переоценить. Поэтому команда проекта решила сделать модель доступной онлайн — чтобы любой желающий смог просто зайти на сайт проекта и заглянуть в «матрицу» в которой обитает виртуальный организм. В этом и заключается суть проекта OpenWorm на Кикстартере.

Для того, чтобы научиться воспринимать иностранную речь на слух, нужно много слушать. Правда, толку от этого будет немного, если вы не будете понимать, что люди говорят. Важно, чтобы мозг устанавливал связи между словами и их звуковыми образами. Для этого нужно слушать с субтитрами и текстовками, и слушать то, что соответствует вашему уровню и то, что вы способны понять на родном языке.

В последние годы область крупномасштабного моделирования мозговой активности стала активно развиваться и все большее количество математиков и нейробиологов вовлекается в нее. В данном обзоре я проведу краткий обзор наиболее известных и удачных проектов в этой области. Также в заключении опишу мои мысли по поводу перспективы и полезности дальнейшего развития проектов подобного рода.

Предполагалось, что когда компьютер научится понимать человеческую речь, мы быстро сможем создать искусственный интеллект. Но точность систем распознавания речи достигла своего пика в 1999 году и с тех пор застыла на месте. Академические тесты 2006 года констатируют факт: системы общего профиля так и не преодолели уровень 80%, тогда как у человека этот показатель составляет 96-98%.

Профессор Роберт Фортнер из Media Research Institute считает, что создатели систем распознавания речи окончательно зашли в тупик. Программисты сделали всё что смогли, и у них не получилось. Спустя несколько десятилетий они поняли, что человеческая речь — не просто набор звуков. Акустический сигнал не несёт достаточно информации для распознавания текста.

Изучавшие или изучающие английский язык знают, каким страшным может казаться множество английских временных форм глаголов.
Всего в английском 12 временных форм. А в русском-то, на первый взгляд, всего 3, и как их связать с английскими, для новичка может быть совершенно не понятно.

Привет. В этой серии постов я попробую рассказать про тестирование кода на питоне, в частности проектов django. Мы рассмотрим модульное тестирование (юнит-тесты), статический анализ кода и некоторые подводные камни тестирования веб-сайтов.

Вводную часть о пользе тестирования опустим — код, покрытый тестами, становится мягким и шелковистым, про это только ленивый еще не читал / писал.