Нет централизованного сервера. Используется любой email-сервер, который укажете

Надежное e2e-шифрование Autocrypt Level 1. Реализация прошла независмый аудит

Open Source, не преследует коммерческих целей, финансируется НКО и пользователями

Аудитория ~1М. Точно не оценить из-за отсутсвия телеметрии

Недостатки: не такой быстрый и отсутсвуют (пока) редактирование сообщений, реакции и треды

Помимо нейросетей и моделей машинного обучения, основанных на перцептронах, существуют и так называемые когнитивные архитектуры – они нацелены на имитацию человеческого интеллекта, как его себе представляют когнитивные науки через призмы разнородных теорий познания и гипотез. 

Для психологии именно здесь скрывается человечность и тот сильный искусственный интеллект, AGI, симулирующий все способности человека. Но как работают когнитивные архитектуры наподобие ACT-R или SOAR, и подойдут ли они для продвижения общего интеллекта? – в нашей статье. 

Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).

Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.

Когда в 2017 году появились трансформеры, популярные до этого RNN обрели слишком серьезного конкурента и отошли на второй план. Трансформеры допускали распараллеливание, а значит — ускоренное обучение, поэтому быстро захватили NLP. Преимущества трансформеров понятны, но с моделированием длинных последовательностей возникают проблемы даже у них. Для RNN это тоже непростая задача из-за исчезающих или взрывающихся градиентов. Но RNN с их линейной зависимостью от масштаба выглядят гораздо привлекательнее квадратичной сложности трансформеров. Идеальным вариантом было бы совместить преимущества тех и других. 

После первого поста на Хабре моя карьера сделала неожиданный поворот, и я оказался перед непростой задачей классификации, которая потребовала от меня изучения новых для себя архитектур и подходов. В этой статье я поделюсь опытом решения задачи классификации облака точек, имея лишь 10 примеров для каждого класса. Мы поговорим о том, как преобразование данных в воксельное представление и использование сиамских нейронных сетей с 3D свертками помогло достичь отличных результатов.

Не приходил ли вам когда-нибудь в голову вопрос о том, как устроены слои нейронных сетей под капотом? Задумавшись над этим вопросом, я перерыл интернет в поисках полноценной реализации слоёв, но находил лишь отдельные куски кода или слишком упрощенные примеры, где чаще всего использовался лишь один слой с одним нейронном для наглядности. В данной статье я реализовал полноценную многослойную нейронную сеть прямого распространения с неограниченным количеством нейронов.

Когда я пришла на проект, в нём уже было много всего: много данных, много источников, много задач в Airflow. Чтобы ощутить масштаб, достаточно, пожалуй, взглянуть на одну картинку.

В 1978 году вышел третий том монографии Дональда Кнута «Искусство программирования», где автор рассматривает алгоритмы сортировки и поиска. Помимо самих алгоритмов описаны аппаратные характеристики компьютера и их влияние на производительность при работе с алгоритмами.

В 2024 году мы с вами возьмём классические алгоритмы сортировки и посмотрим, как работает современный многоядерный процессор при сортировке нескольких массивов на одном и нескольких логических ядрах. Мы напишем приложение с графическим интерфейсом (GUI) на фреймворке Qt, обойдем глобальную блокировку интерпретатора (GIL), воспользуемся несколькими потоками, на один из которых переложим выполнение асинхронного цикла событий, и распараллелим этот поток для реализации параллельных вычислений.

Недавно мы проводили вебинар «Обкафкился по полной. Фейлы с Apache Kafka». На нём спикер Всеволод Севостьянов, Engineering Manager в HelloFresh, поделился фейлами из личной практики, а ещё рассказал, как мастерски ходить по тонкому льду Kafka и прокачать свой бэкенд. Для тех, кто пропустил или предпочитает читать, а не смотреть, подготовили текстовый вариант.

Экономичное отопление. Как утеплить дом и не разориться?

Каждый городской житель мечтает о загородном доме.

Тишина, свежий воздух!

И тут же вы едете смотреть участок земли в превосходном живописном и экологичном месте.

Вопрос стоимости отопления загородного дома‑ это та проблема, которую начинают решать уже ввязавшись в стройку на уже купленном участке земли в живописном месте.

И тут внезапно выясняется, что газа нет!

Что это означает?

Это означает, что у вас в наличии 15 кВт подключенного электричества на все хозяйственные нужды, включая отопление.

15кВт — много это или мало?

Ответ как обычно прячется в самом вопросе, а именно: Смотря для чего?

Ниже приведён проект реального одноэтажного дома. (см.рис.1–2)

Каждый человек мечтает о лучшей жизни, но не многие "приземляют" свои желания и цели на конкретные задачи сегодняшнего дня.

В этой статье я хочу поделиться инструментами, которые использую сам, для того, чтобы каждая задача сегодня приближала меня к глобальным целям в рамках нескольких лет.

Сейчас мы пройдем путь от вашего прошлого, до вашего будущего; от ваших целей, до задачи на ближайшие 2 часа.

Всех приветствую. В свое время намучался с установкой Убунты в дуал буте с Виндой, переустановкой Винды в такой схемы, переустановкой Убунты и т.д. Недавно снова столкнулся с задачей установки Убунты в дуал буте с Виндой, решил написать краткий гайд, т.к. информация в интернете, кажется, в основном на английском языке или устаревшая. Итак, что для этого потребуется: