В конце технического интервью, если кандидат ответил на вопросы и справился с задачами, у нас есть время для свободных вопросов, которые можно задать команде или кому-то из интервьюеров. Эту практику я переносил из компании в компанию, и она всегда помогала разрядить обстановку или вывести человека на разговор, если он был напряжен во время общения. Вопросы могут быть любые, кроме личных или тех, что под NDA. Обычно кандидаты задают технические вопросы по стеку, пайплайнам, иногда пытаются задать каверзные вопросы, особенно по плюсам, чтобы проверить нас. Иногда мы не можем ответить на них. Вопросы в стиле Google — например, «почему таблетки круглые?» — тоже встречаются, но недавно на одном из интервью прозвучал вопрос, на который вроде все и знали ответ, но никто сразу не смог его дать. Вопрос звучал так: «Какие общие технологии и решения появились в процессорах с времён 486, которыми мы часто пользуемся?»

Вопрос действительно интересный — что нового появилось, чем мы пользуемся каждый день? Что умеют современные процессоры, чего не могли процессоры год или два назад, пять или десять лет назад, сорок лет назад? Мы просто используем миллиарды транзисторов, даже не зная, как они работают. Покопавшись в Википедии, на сайте Агнера Фога и в документации Intel, я составил список того, что появилось и используется в современных процессорах. Всё, что указано ниже, относится в основном к x86 и консолям, если не указано иное. Поскольку консоли после третьего поколения PlayStation — фактически ПК с минимальными отличиями, речь дальше пойдёт в основном о ПК. История имеет склонность повторяться, и многое из того, что мы сейчас имеем, вводилось не один раз, просто под разными названиями.

В предыдущей статье (ч.1, ч.2) я рассказывал как построить свою полностью открытую вычислительную систему на опенсорсных решениях — некую синтезируемую систему-на-кристалле, которая будет адаптирована под ваши задачи, в которой всё до последнего триггера находится под вашим управлением и не зависит ни от рыночной конъюнктуры, ни от политических решений. В этой статье я расскажу и покажу как добавить к этой СнК простейший видеоадаптер под тип старого доброго Color Graphics Adapter (CGA), но с современным (HDMI) интерфейсом, с графическим и текстовым режимами и аппаратным скроллингом для плавной прокрутки изображений. Как и в предыдущей статье, речь пойдет о проектировании аппаратуры на языке SpinalHDL и синтезе её для микросхем ПЛИС, используя опенсорсный тул. Все эксперименты я буду проводить на плате «Карно» с ПЛИС Lattice серии ECP5, но весь мой код, за исключением части касающейся настроек PLL, будет аппаратно независимым и легко адаптируемым под любой тип микросхем ПЛИС из поддерживаемых тулчейном Yosys/NextPNR.

Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Болсуновская, я стратегический коуч-консультант в YADRO. Многие компании перешли на гибридный формат работы, где команды нуждаются в особом подходе для поддержания самоорганизации — процесса, при котором люди выполняют задачи без постоянного контроля руководителя. Я поделюсь своими наблюдениями, почему в современных условиях самоорганизация не происходит «магически» и что должен (и не должен) делать тимлид, чтобы помочь команде достичь этой цели.

Привет, Хабр! Я не являюсь преподавателем английского языка, но, как и многие присутствующие, долгие годы хотел постигнуть его дебри. В школе я от всего сердца завидовал ребятам, которым он даётся налегке, без видимых трудностей. Я же зубрил, пытался понять, получал двойки… и люто ненавидел английский язык как школьный предмет. Мечтал владеть, но совсем не хотел учить. После школы и университета приступал к его изучению несколько раз, однако каждый мой всплеск быстро угасал.

Наконец случилось чудо. В одну из очередных попыток я нащупал способ, который позволил продолжать развиваться, делать успехи, осознавать их и разжигать мой огонь всё сильнее и сильнее. Сегодня мне сложно представить день, проведенный без английского языка. И мне не хочется говорить без “изучения”, поскольку не сказал бы, что я именно учу. Скорее — постепенно “прошиваюсь” английским, как это обычно происходит с новорожденным детьми, которые постепенно начинают говорить, слушая и наблюдая за своими родителями. В настоящее время мой словарный запас не такой большой: 9 — 12 тысяч слов (зависит от теста). Я свободно смотрю видео на Ютубе разнообразной тематики (видеоуроки, спорт, фитнес, музыка, путешествия, кулинария, обзоры и т.д.), читаю документацию, компьютерную и популярную литературу, публицистику.

08.10.2024 начались сбои дискорд, в этой статье расскажу как обойти блокировку discord

У кого не работает Дискорд добро пожаловать в настройки обхода блокировки

https://github.com/ValdikSS/GoodbyeDPI/issues/692

откройте russia-blacklist.txt и допишите домены

Всем привет!

Я написал свой сервис знакомств на основе общих лайков. Это альфа версия и альфа анонс.

Ссылка - @RubikLoveRuBot

Мой бизнес основан на двух страницах из советской энциклопедии. Я стал первым производителем конопли в России, разработав свою инженерскую технологию с использованием фена и тазика. А еще боролся с вредителями на производстве и доказывал маркетплейсам, что я не наркоторговец.

Решение нашел в комментариях оригинального гитхаба от ValdikSS (работает только для самой последней версии 0.2.3rc3-2).

Модели OpenAI серии o1 —  это новые большие языковые модели, обученные с помощью подкрепления для выполнения сложных рассуждений. Модели o1 думают, прежде чем ответить, и могут создавать длинную внутреннюю цепочку рассуждений, прежде чем ответить пользователю.

В статье об ограничениях бета-версии, о том, как работает новая модель OpenAI, особенностях промптинга и других тонкостях.

Представьте, что изучать язык можно легко и с интересом. Я сам прошёл через это и понял, что можно обойтись без скучного заучивания правил и слов. В этой статье я расскажу об идеях Стивена Крашена, которые помогли мне понять, как реально освоить новый язык. Вы узнаете, почему одни люди начинают говорить свободно достаточно быстро, а другие застревают на месте, и как сделать так, чтобы обучение приносило эффективный результат.

TL;DR

Игры от Zachtronics:

TIS-100, EXAPUNKS, SHENZHEN I/O

Про создание процессора от логических элементов и до написания кода на ассемблере: браузерная бесплатная nandgame.com, более продвинутая Turing complete.

Если Вам нравится какая-то игра из перечисленных - наверно, и остальные тоже подойдут. В каждую из них я наиграл по 30+ часов, получил кучу удовольствия и научился чему-то новому.

Привет, Хабр! Пришло время поделиться самыми интересными докладами с конференций FPGA-Systems 2024.1, по мнению их участников. Под катом вас ждут топ-10 ошибок FPGA-инженеров, история о запуске Quake 2 на RISC-V, рассказ о новом высокоуровневом языке описания аппаратуры и несколько выступлений про укрощение сложностей верификации.

Привет, Хабр!

В последнее время замечаю огромное количество информации по поводу замедления Великого, но очень мало где видел конкретику о том, как именно это работает. Одно лишь отчаяние "мы все умрём".

Сразу скажу, что буду говорить обо всём, что известно на данный момент. Понятно, что с этим разбирался далеко не один я: огромное спасибо обывателям ntc party форума за проделанный ресёрч.

В конце статьи есть информация об известных на данный момент способах обхода, а также список ресурсов, с помощью которых можно еще глубже копнуть в замедление.

UPD 10.08.2024 Многие жалуются на недоступность ютуба в целом: не грузит домашнюю страницу. Переживать не стоит, оно обрабатывается всё тем же ТСПУ по всё той же стратегии, обходы должны работать.

Мы получили 1022 заявки, приняли из них 918, в шорт‑листы попало более 300 статей. Точной цифры по шорт‑листам нет неслучайно: поскольку наш естественный интеллект это вам не ChatGPT склонен уставать и ошибаться, несколько статей могут попасть в шорты, но, скорее всего, выпадут из них — так, во время подготовки этой статьи выяснилось, что из финала выбыли двое участников, скрывшие свои публикации в черновики.

Вообще, такого «Технотекста», как в этот раз, ещё не было: обычно мы сравнительно легко отсеивали участников и выбирали финалистов, разница в уровне материалов была очевидной. В этот раз номинанты сильные — и многие статьи не вышли в финал не потому, что они какие-то не такие, а потому что они объективно слабее лучших из лучших — но очевидно, что сильнее большей части статей на Хабре. Хотя участники «Технотекста» из года в год находят отличные способы добить нервную систему модераторов конкурса 😃

Этому миру требуется новая теория, теория, которая могла бы описать все теории на планете. Теория которая могла бы одинаково легко описывать философию, математику, физику и психологию. Сделать все виды наук вычислимыми.

Именно над этим мы и работаем. Эта теория, если у нас всё получится, станет единой метатеорией всего.

Прошёл год с прошлой публикации, и сейчас наша задача поделиться нашим прогрессом. Это по прежнему не стабильная версия, это черновик. И поэтому мы будем рады любой обратной связи, а так же участию в разработке теории связей.

Как и всё что мы делали до этого, теория связей публикуется и передаётся в общественное достояние и принадлежит человечеству. То есть именно тебе. У этого труда множество авторов, однако сам этот труд намного важнее конкретного авторства. И мы надеемся уже сегодня это сможет быть полезно каждому.

Мы приглашаем тебя стать частью этого увлекательного приключения.

Привет! Меня зовут Константин Яковлев, я научный работник и вот уже более 15 лет я занимаюсь методами планирования траектории. Когда речь идет о том, чтобы построить траекторию для одного агента, то задачу зачастую сводят к поиску пути на графе, а для этого в свою очередь обычно используют алгоритм A* или какие‑то из его многочисленных модификаций. Если же агентов много, они перемещаются в рабочем пространстве одновременно, то задача (внезапно) становится несколько более сложной и применить напрямую A* не получится. Вернее получится, но лишь для небольшого числа агентов (проклятье размерности, куда деваться). Тем не менее для централизованного случая, т. е. для случая, когда есть один (мощный) вычислитель, с которым связаны все агенты и который всё про всех знает, решить задачу много‑агентного планирования можно достаточно эффективно. Можно даже находить оптимальные решения для умеренного количества агентов за относительное приемлемое время (например, порядка 1 секунды на современном десктопном PC для 30–50 агентов).

Если же говорить о децентрализованном случае, т. е. о том случае, когда агентам необходимо действовать индивидуально (например, нет устойчивой связи с центральным контроллером), опираясь лишь на собственные (локальные) наблюдения и опыт, то с хорошими решениями задачи становится гораздо сложнее. Когда я говорю «хорошие решения», я имею в виду прежде всего такие алгоритмы, которые бы давали стройные теоретические гарантии в общем случае. Хотя бы гарантии того, что каждый агент дойдёт (за конечное время) до своей цели. Тем не менее, задача интересная и специалисты из индустрии и академии её пытаются решать.

В этом посте я расскажу о наших свежих наработках в этой области, а именно о гибридном методе, которые сочетает в себе принципы классического эвристического поиска (A*) и обучения с подкреплением (PPO). Метод получился неплохим, превосходящим многие современные аналоги по результатам экспериментов, а соответствующая статья была принята на The 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (пока доступен только препринт). Это одна из топовых академических конференций по искусственному интеллекту, которая в этом (2024) году проходила в Канаде (спойлер: я сам визу получить не успел, но моим коллегам и со‑авторам, кто имел ранее выданные Канадские визы, удалось принять личное участие и достойно представить нашу науку на мировом уровне).