ВНИМАНИЕ! Если у вас нет шума в ушах (тиннитуса) и/или нейросенсорной тугоухости, но есть особенности психики в части психосоматики или подобного – покиньте данный пост не читая.

Самые важные победы в мире – победы над собой

Всем привет. Меня зовут Паша Герасимов, мне 38, я – инженер в ИТ, геймер, и у меня диагноз НСТ (нейросенсорная тугоухость), а также субъективный шум в ухе (тиннитус) и гидропс правого лабиринта. По ощущениям, это комбо – шум/гул/свист в ухе, снижение слуха, чувство заложенности за перепонкой, и гиперакузия (повышенная чувствительность к некоторым звукам). Для тех, кто не в теме – представьте, что у вас ухо заложено ваткой, а внутри уха – звук неработающего канала ТВ (как видео пример, или mp3). И так – регулярно, месяцами, без возможности исправления.  

До 37 лет я практически не болел и не ходил по поликлиникам, это повлияло на всю историю с тиннитусом, поэтому для многих очевидные вещи, я понял на своей шкуре. 

В этой статье я расскажу, как постепенно разбирал этот непонятный .zmbx, про устройство и преимущества glTF как формата передачи 3D-ассетов между разными инструментами, и про то, какие проблемы я решал, конвертируя одно в другое.

Статья посвящена одному из самых простых способов организовать круглосуточную и бесконечную трансляцию на любую платформу.

В моём случае — реализована трансляция CCTV камеры, но контент можно выбрать любой, какой пожелаете.

Изучение логических ошибок помогает в развитии критического мышления, необходимого во всех сферах жизни. School of Thought проделала отличную работу, описав 24 наиболее распространенные логические ошибки.

Мы рассматривали 10 удивительных игр для изучения CSS. А в этой статье мы сделаем то же самое для JavaScript. Изучать язык, играя в игры, очень весело, а для некоторых людей это отличный способ наглядного восприятия языка.

Без лишних слов, представляю десять фантастических игр, с помощью которых вы можете изучать JavaScript.

Я написал книгу и назвал ее "Электрообереги". Она рассказывает про те замечательные устройства в электрощитке, что спасают нас от погибели. Начиная от предохранителей, которые существуют более века, заканчивая новейшими устройствами защиты от дугового пробоя. (Включая АВ, АВДТ, ВДТ, УЗО, РН, УЗИП, СГД и т.д.) Рассказ построен так, чтобы даже блондинке стало ясно как эти устройства устроены и зачем они нужны. Кто давно на меня подписан подобные посты уже видел - книжка представляет собой собранные воедино и причесанные публикации за последние два года. Еще я перерисовал все сторонние иллюстрации и теперь книжка лицензионно чиста - ни один мерзкий копираст не подкопается.

А еще сегодня у меня день рождения. И это хороший повод сделать подарок миру - книжка публикуется под открытой лицензией CC BY-NC-SA, тоесть ее можно распространять совершенно свободно.

--- Обновление статьи 9 Августа 2023 ---

В течении последнего полугода в сфере текстовых нейронок всё кипит - после слитой в сеть модели Llama, aka "ChatGPT у себя на пекарне" люди ощутили, что никакой зацензуренный OpenAI по сути им и не нужен, а хорошие по мощности нейронки можно запускать локально.

Основная проблема в том, что всё это требует глубоких технических знаний.

Но в этой статье я расскажу, как запустить добротную нейросеть на домашнем ПК с 16ГБ ОЗУ в несколько кликов. Буквально в несколько кликов - копаться в консоли не придётся.

Привет, меня зовут Емельянов Михаил, я Python-программист и я хотел бы показать вам свой небольшой «проект выходного дня» — Flywheel, микро-платформу для изучения иностранных языков — смесь Duolingo и Anki, программу, которая может помочь вам правильно писать на английском. Flywheel доступен в исходниках, лежит на GitHub.

Как вы, возможно, знаете, обобщенное знание иностранного языка можно разложить на четыре относительно независимые составляющие: чтение, письмо, слушание и говорение. К сожалению, тренировка одной из этих способностей не будет напрямую отражаться на остальных компонентах, поэтому, например, развивая навык чтения, мы достаточно опосредованно влияем на навык письма. Flywheel — «точилка» именно для письменного английского.

Если вы когда-нибудь пользовались Duolingo, то имеете представление о формате, в котором будет идти обучение. Последовательность проста: вот тебе фраза, переведи её на другой язык; программа запомнит, когда ты в последний раз переводил ту или иную фразу и насколько успешно у тебя это получилось; в зависимости от правильности ответа будет определено время, когда тебе нужно задать эту же фразу еще раз. В целом, на мой взгляд, как сам Duolingo, так и используемый им подход — просто гениальны. Но… Есть нюансы, которые несколько портят впечатления от процесса учёбы, и именно для их устранения я и задумал Flywheel.

Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python

Мотивация: в рамках моего личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения я решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow. Я считаю, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным. Эта статья содержит то, что я узнал, и, надеюсь, она будет полезна и вам!

Что такое нейронная сеть?

В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.

Нейронные сети состоят из следующих компонентов:

Начитавшись рекламных статей из цикла «умная дача», и испытав достаточно сильную фрустрацию от качества контента и «адекватности» предлагаемых технических решений, решил поделиться своим опытом автоматизации загородного дома.

К моим словам прошу относиться со здоровой долей скепсиса, ибо я не нейтив-спикер, а просто ИТшный переводчик-редактор (пусть даже и с 20-летним опытом).

В последние полгода англо-русские переводы по понятным причинам практически исчезли, и по работе на проверку приходят в основном русско-английские, зачастую на «рунглише». Отмечу, что «рунглишевые» ошибки в присылаемых материалах более или менее однотипные, поэтому я и предположил, что коллегам может быть полезно, если эти ошибки кто-то разложит по полкам.

Эту памятку или «дорожную карту» я опубликовал в своем телеграм-канале несколько месяцев назад, многократно её обкатал на проектах, и убедился в ее применимости — поэтому вешаю ниже.

Шагов в этой памятке 5:

В физике часто оперируют волновыми функциями с ярко выраженными свойствами частиц. Давно стали обыденными понятия частиц с положительным и отрицательным зарядами и с соответствующим взаимодействием. Широко используют Лоренц-преобразования, когда при увеличении скорости волна-частица сжимается, с соответствующим увеличением полной энергии при приближении к скорости света.

Но можно ли представить простейшую и наглядную модель, из которой выводятся все эти свойства разом?

Одной из таких моделей является модель Френкеля-Конторовой, которую мы рассмотрим в рамках истории теории солитонов.

Сейчас в поисках простого релокейта многие отправляются в Сербию, Грузию или Казахстан. Но есть страна, куда переехать еще проще — причем по уровню комфорта она не слишком уступает многим другим. Речь о Киргизии, или, как его называют местные, Кыргызстане.

Наша героиня Ольга переехала туда в начале декабря 2022 года и расскажет, почему там безумно просто легализоваться, насколько эта страна на самом деле мусульманская, как здесь обстоят дела с ценами и что вообще ждет тех, кто тоже решит сюда переехать. Передаем ей слово.

В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения.

В следующей части рассмотрим метод максимизации правдоподобия в классификации: в чем роль кроссэнтропии, функций сигмоиды и softmax и как кроссэнтропия связана с "расстоянием" между распределениями вероятностей и почему модель регрессии тоже обучается через минимизацию кроссэнтропии. Затем перейдем от метода максимизации правдоподобия к байесовскому выводу и его различным приближениям.

Данная серия статей не является введением в машинное обучение и предполагает знакомство читателя с основными понятиями. Задача статей - рассмотреть машинное обучение с точки зрения теории вероятностей, что позволит по новому взглянуть на проблему, понять связь машинного обучения со статистикой и лучше понимать формулы из научных статей. Также на описанном материале строятся более сложные темы, такие как вариационные автокодировщики (Kingma and Welling, 2013), нейробайесовские методы (Müller et al., 2021) и даже некоторые теории сознания (Friston et al., 2022).

Как отобразить временные интервалы вместе с графиком временного ряда, с разными цветами для разных групп? Иногда хочется увидеть как события влияют на метрику. Рассмотрим на примере изменений температуры и извержений российских вулканов.

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим про оперативную память, про то, какие ее типы можно свободно купить в магазине для сборки ПК или его модернизации. Под катом рассказ об отличиях разных типов ОЗУ друг от друга, о разгоне и охлаждении памяти, а также несколько мыслей о том, имеет ли значение, какую планку памяти стоит установить в конкретный компьютер, чтобы добиться оптимального сочетания быстродействия, энергоэффективности и стоимости. Этот пост будет интересен тем, кто не считает себя DDR-гуру и при выборе памяти не уверен на 100% какие именно нужны тайминги, типы и характеристики модулей.

Представьте себе ситуацию, когда ваш банк не пропустит транзакцию на покупку авиабилета не потому, что у вас нет денег, а потому, что у вас нет достаточного количества углеродных квот. Представили? Так вот именно это будущее предлагает нам зелёная повестка и уже приступила к реализации задуманного.