Сегодня я расскажу про свои эксперименты с симуляцией эволюции.

В мире, разделенном на квадратные клетки живут боты. Боты могут заниматься фотосинтезом, смотреть в 8 направлениях вокруг себя, перемещаться, атаковать друг друга и размножаться делением.

За то, что бот будет делать в текущий ход, отвечает геном. При размножении есть шанс 1/4, что новый бот мутирует. При мутации его геном немного изменяется. Если мутация была положительной - бот может оставить больше потомства, таким образом полезные мутации будут приживаться, а вредные - отсеиваться.

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.

Обсуждение недавно опубликованной статьи натолкнуло меня на мысль написать свою программу, генерирующую последовательности изображений с анимацией фракталов. Прилагается программа с исходным кодом, примеры изображений и видео, полученное из последовательности изображений.

В наши дни термин «Мультивселенная» можно услышать всё чаще и чаще. К сожалению, большинство людей узнают о нём из кино, которое играет важную роль в популяризации этой идеи, но вместе с тем и дискредитирует её. Проблема в том, что в кино, как правило, альтернативные варианты развития событий и параллельные реальности пересекаются, что противоречит самой идее Мультивёрса, по крайней мере с точки зрения физика. Если между параллельными вселенными есть причинная связь, то они по определению являются одной вселенной. Также создаётся путаница между воображаемыми мирами с другими законами физики, космологической Мультивселенной и параллельными мирами Эверетта. Ну а для эзотериков идея Мультивёрса становится универсальным способом обоснования магии и паранормальных явлений. Например, в «Трансёрфинге» Вадима Зеланда Мультивселенная преподносится как некое «пространство вариантов» с альтернативными «линиями жизни», которые можно выбирать силой мысли. Что же, пора разобраться, насколько все эти представления соответствуют научной теории Мультивёрса.

Привет, Хабр!

При работе с PostgreSQL (да и в целом с любой БД) важно правильно настраивать и управлять ресурсами, такими как память, процессорное время и дисковые операции, и так далее для обеспечения лучшей производительности и стабильности работы БД.

В этой статье мы как раз и рассмотрим кратко о том, как управлять ресурсами в PostgreSQL.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

Цель статьи осветить state of the art методы сжатия целых чисел, чтобы сэкономить в будущем время исследования алгоритмов и терминологии. При этом описание части алгоритмов может быть упрощено для понимания. Сравнение алгоритмов тоже находится вне рамках этой статьи. Подробнее можно почитать в ссылках.

Многие из упомянутых ниже алгоритмов используются в прикладных задачах: сжатие битмап, обратных индексов, просто массивов данных.

Одним из самых больших разочарований, постигшим меня на пороге зрелости, явилось осознание факта – что даже абсолютная правота не является залогом победы в споре. Это знание изменило мой мир так же, как теорема Гёделя о неполноте изменила формальную логику. Я осознал, что вокруг меня существуют люди, которых невозможно переубедить, вне зависимости от убедительности аргументации и шаткости их позиции.

Традиционно начну издалека. Меня всегда интересовал вопрос: Почему ученые, раз такие умные, не вступают в дискуссии с обывателями, одержимыми разными лженаучными глупостями – ведь показать им истину не сложно: наука выработала многоженство инструментов, способных убедительно доказать любой спорный вопрос: от наличия законов Менделя на примере садовых мушек, до отмены «Новой Хронологии» через дендрохронологический анализ.

Сейчас я знаю ответ – переубедить сторонников лженаучных теорий невозможно. Но вовсе не потому, что они серьёзно заблуждаются. А в точности до наоборот – их невозможно переубедить, потому что они не заблуждаются вообще.

Эпистемологический статус: весьма неопределённый. В литературе приводятся обширные, но ненадёжные данные, и в этой статье я делаю некоторые весьма грубые допущения. Тем не менее, я удивлюсь, если мои заключения отличаются от истины более чем на 1-2 порядка.

В настоящее время мозг — это единственный известный пример AGI (сильного искусственного интеллекта). Даже мелкие животные с крошечными мозгами демонстрируют впечатляющую степень владения сильным искусственным интеллектом, в том числе, гибкость и агентное поведение в сложном мире, характеризующемся высокой неопределённостью. Если мы хотим понять, в какой степени современное машинное обучение приблизило нас к AGI, то стоит попробовать количественно оценить мощность мозга. Хотя уже проделано много отличной работы, дающей представление о возможностях мозга и о том, как эти данные экстраполируются на хронологию развития ИИ, мне никогда не удавалось по-настоящему разобраться в вопросе кроме как на практике. Так что ниже я решил проанализировать мозг в терминах современного машинного обучения и попытаюсь на основе этого анализа предположить, на что можно рассчитывать на текущем этапе разработки AGI.

Черная дыра — область пространства-времени с настолько сильным гравитационным полем, что ничто, включая свет, не может ее покинуть. Граница этой области называется горизонтом событий. В простейшем случае сферически симметричной чёрной дыры она представляет собой сферу с радиусом Шварцшильда, который считается характерным размером чёрной дыры.

Современные ученые сходятся на том, что у черных дыр нет одного четкого определения, и даже приведенное выше  — это один из вариантов. Если спросить разных ученых — астрофизиков и физиков — они подойдут к ответу с разных сторон. Общее резюме всех определений и формулировок примерно такое: масса свернула пространство и время. Черные дыры максимально компактный объект, который не демонстрирует свойств поверхности. Определяется воображаемый горизонт событий, который является условной границей между  черной дырой и окружающим ее пространством. Горизонт событий — это «область невозврата» или граница черной дыры. Свойство “не-демонстрации поверхности” имеет глубинный смысл и может привести   к более полному пониманию эволюции черной дыры.  В решении Шварцшильда, описывающем поведение черной дыры отмечается, что не смотря на наличие, радиуса Шварцшильда, входящее в решение, понятия точки центра не существует.

Для изучения черных дыр мы прибегнем к помощи  ультраметрического пространства. Подсказкой, что нам нужен именно этот тип пространств, может служить упомянутое выше замечание  о центре. В ультраметрическом пространстве любая точка внутри окружности является ее центром. Понимаемого нами центра (в обычном пространстве в обычной окружности) для внутренней области решения черной дыры нет, о чем справедливо указывается  в уравнениях решения Шварцшильда.

Исходя из того, что предыдущую статью не заминусовали и даже не сильно критиковали, попробую продолжить серию и поделиться с проблемами некоторых различий типов данных в MS SQL и PostgreSQL.

У меня многолетний опыт удаленной работы из разных локаций мира от привычных фрилансерских островов Юго-Восточной Азии до мировых столиц вроде Лондона. В этой заметке я хочу рассказать о своих наблюдениях. И показать, насколько сильно локация влияет на возможности в go global!

1️⃣ У всех людей, включая потенциальных работодателей, клиентов или кастомеров, есть "географические" стереотипы и предрассудки. Прежде всего о стоимости услуг или зарплате. 

Например если американский клиент видит фрилансера из Лондона, то не ожидает низкой цены услуг. И просто находясь в Лондоне, автоматически фильтруются все мелкие чеки. 

Более того, люди могут делать выводы и о квалификации специалиста: очевидно, что среднестатистический продакт из СФ скорее всего квалифицированнее севильского. Поэтому локация может быть в неотором смысле маркером экспертности, что безусловно влияет на глобальную востребованность.

То есть переезжая куда-то, мы закладываем некоторые ожидания для наших будущих контрагентов. Да, возможно это несправедливо, но так уж устроен мир.

2️⃣ Или например на второй год странствий немало талантливых дизайн-агентств мск/спб планирует переезд в Барселону. Про быт нет вопросов: считаю этот город лучшим в мире для жизни. 

Но делать свое агентство барселонским - это значит:

а/ Задать невысокие ожидания по чеку: для американского бизнеса что Барселона, что Верона, что Лиссабона - примерно одно и то же. Читай: "в Европе закажем подешевле". А чеки побольше будут уходить тем, кто переехал в Лондон, Нью-Йорк, Долину или хотя бы в Дублин.

Недавно попался на глаза примерно такой кусок запроса, и тут прекрасно примерно все:

• множество чтений из CTE (хоть и единственной записи, но все же);

• извлечение по каждому ключу текста с раскастовкой в jsonb;

• извлечение каждого отдельного json-ключа в каждое отдельное одноименное поле;

• "ручное" преобразование текстового представления массива в json в текстовое представление PostgreSQL.

А как - правильно?

Порой простое и очевидное решение может потянуть за собой хвост проблем в будущем. Например, добавление ретраев.

Меня зовут Денис Исаев, и я работаю в Яндекс Go. Сегодня я поделюсь опытом решения проблем с отказоустойчивостью из-за ретраев. Основано на реальных инцидентах в системе из 800 микросервисов.

Этот пост — продолжение вымышленных историй о разработчике Васе, который несколько лет назад разбирался с идемпотентностью в распределённых системах. Теперь перед ним новые задачи — получится ли справиться с ними в этот раз? Давайте узнаем.

Мы так привыкли к типам, что редко задаёмся вопросом, что же они такое на самом деле? А главное - почему возникла необходимость в их использовании? Этот поверхностный обзор сделан для того, чтобы продемонстрировать, как типы и другие связанные абстракции являются следствием из обобщения условий различных задач.

Это новая концепция обеспечения идентичности ограниченного набора системных объектов и сущностей, которой до этого очень недоставало. Администраторам баз данных приходилось «вручную» синхронизировать логины, задания агента, планы обслуживания и множество других системных сущностей, которые описывались в таблицах системных баз данных master и msdb. Теперь появился способ возложить это на SQL Server 2022, но ждать этой возможности нам пришлось 10 лет…

Весь мир - театр. В нём женщины, мужчины — все актёры.
Уильям Шекспир

При размышлении над этой цитатой из комедии "Как вам это понравится" известного английского драматурга Уильяма Шекспира в моём воображении предстает картина, в которой мир представляется мне в виде круглой театральной сцены. На этой сцене разворачивается пьеса бытия, и все мы в этом поразительном представлении являемся одновременно и актёрами, и постановщиками, и зрителями. При этом нельзя точно сказать, что именно происходит на сцене - у разыгрываемой пьесы нет ни единого сюжета, ни общего посыла. Поэтому неверно даже считать происходящее единой пьесой, скорее это бесконечное количество различных произведений - трагедий и комедий, персонажи и сюжеты которых тесно переплетаются между собой.

Никто из зрителей не видит спектакль целиком, каждый наблюдает лишь его небольшую часть. В зависимости от положения на сцене люди смотрят на происходящее под своим уникальным углом. Этой своей особенностью сцена чем-то напоминает знаменитый сад камней в японском храме Рёандзи. По легенде этот сад построен таким образом, что с какой бы точки человек не смотрел на него, из пятнадцати расположенных в нём камней будет видно только четырнадцать. Как минимум один всегда будет загорожен другими.

Благодаря круглой форме сцены количество различных точек зрения бесконечно, и среди них всегда найдутся как близкие друг к другу, так и противоположные. Кому-то спектакль покажется скучным, кому-то наоборот захватывающим. Кто-то довольствуется второстепенной ролью, кому-то хочется играть главную. Кто-то желает просто смотреть спектакль, кого-то же тянет внести вклад в его режиссуру. Хотя многие зрители и уверены в обратном, среди этих точек зрения нет правильных и неправильных - театр явно постмодернистский.

В этом посте я попытаюсь посмотреть на мировой спектакль под необычным углом и провести параллели между математикой, физикой, искусственным интеллектом, греческой философией и христианской теологией...

Итак, в part I мы разбирали жизненный цикл homo sapiens, который уже дошел до знания, как обращаться с паролями, умеет их централизованно хранить и теперь ему надо научиться передавать это знание (точнее, менеджер паролей и цифровое завещание) потомкам на тот случай, если его догонит какой-нибудь лев-тигар. Ведь именно передача полезных знаний между поколениями позволяет социуму избегать повторения простых ошибок, например хранить мастер пароль под клавиатурой и верить новостям из телевизора.

Но в начале, надо обсудить еще один способ восстановления доступа к своим данным аутентификации, на самый крайний случай: если потеряны ВСЕ устройства с бэкапами.