Создание электрических схем и трассировка печатных плат становятся всё более простыми делами. Производители компонентов интегрируют в изделия всё больше функционала, выкладывают готовые модели, условные графические обозначения (УГО) и целые схемы, сайты автоматически генерируют источники питания, фильтры и многое другое. Тем не менее, даже при проектировании простых печатных узлов обнаруживаются ошибки, часто — глупые и очевидные.

XX век начался для Поднебесной Империи паршиво. Изоляционизм привел к отставанию в промышленности, обнищанию населения, провалу в науке и технике. К социальным, культурным и финансовым проблемам добавилась прикладная: технологии из стран с алфавитным письмом нужно было приспособить к сложнейшему китайскому языку.

Люди сталкиваются с большим объёмом информации, часть из которой достоверна, а часть освещает интересующую область односторонне, а иногда и сознательно искажённо.

Эта статья о том, как отличать достоверную информацию от искажённой, и о том, как правильно подавать информацию, чтобы убедить других людей.



Начнём с того, что люди не всегда мыслят рационально. Это данность, которая обусловлена принципами работы нашего интеллекта, выработанными в процессе эволюции. Условно, представим разум, разделённый на две Системы. Устройство разума не так однозначно, но описанное упрощение позволит понять причины искажений. Первая система генерирует решения и гипотезы быстро «если коснёмся горячего предмета, то отдёрнем руку». Вторая, принимает решения путём логических рассуждений. Первая Система генерирует гипотезы, а вторая принимает их или отвергает. Такой способ мышления медленный и энергозатратный. Логическое рассуждение используется людьми реже и требует больших усилий. Это причина большинства когнитивных искажений.

Так, галочка «по умолчанию согласен» позволила увеличить количество согласных на донорство до 86% в Швеции, тогда как в Дании, где при получении прав нужно самостоятельно ставить согласие, т. е. принимать осознанный выбор, количество согласных на донорство 4%.

Фразовые глаголы – одна из самых коварных и загадочных тем в английском языке. Коварная она потому, что глаголов много, они легко входят и выходят из обихода, а загадочная – потому что к большинству глаголов можно подобрать не фразовый, а обычный синоним, но в то же время вероятность его употребления крайне низкая. Фразовые глаголы незаменимы в ежедневном общении на любую тему, и в офисе вы тоже не раз их услышите. А еще вы часто писали о них в комментариях, поэтому мы решили, что будет актуально собрать несколько подборок фразовых глаголов на самые насущные темы, сегодня — первая из них.

Предлагаем вашему вниманию коллекцию полезных CSS-сниппетов, в которых вы можете разобраться за 30 секунд, а то и быстрее.

Искусственные нейронные сети сейчас находятся на пике популярности. Можно задаться вопросом, сыграло ли громкое название свою роль в маркетинге и применении этой модели. Я знаю некоторых бизнес-менеджеров, радостно упоминающих об использовании в их продуктах «искусственных нейронных сетей» и «глубокого обучения». Так ли рады были бы они, если бы их продукты использовали «модели с соединёнными кругами» или «машины „совершишь ошибку — будешь наказан“»? Но, вне всяких сомнений, искусственные нейросети — стоящая вещь, и это очевидно благодаря их успеху во множестве областей применения: распознавание изображений, обработка естественных языков, автоматизированный трейдинг и автономные автомобили. Я специалист по обработке и анализу данных, но раньше не понимал их, поэтому чувствовал себя мастером, не освоившим свой инструмент. Но наконец я выполнил своё «домашнее задание» и написал эту статью, чтобы помочь другим преодолеть те же самые препятствия, которые встретились мне в процессе моего (всё ещё продолжающегося) обучения.

Код на R для примеров, представленных в этой статье, можно найти здесь в Библии задач машинного обучения. Кроме того, после прочтения этой статьи стоит изучить часть 2, Neural Networks – A Worked Example, в которой приведены подробности создания и программирования нейросети с нуля.

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).

С момента первого обзора весов MGB споры не утихают, и на то есть причины. Тем не менее, еще раз перечислим самые распространенные способы оценить состав тела, поговорим о совпадениях и поделимся лайфхаком, где сделать самую дешевую денситометрию в Москве.