Изображения формата JPEG встречаются повсюду в нашей цифровой жизни, но за этим покровом осведомлённости скрываются алгоритмы, устраняющие детали, не воспринимаемые человеческим глазом. В итоге получается высочайшее визуальное качество при наименьшем размере файла – но как конкретно всё это работает? Давайте посмотрим, чего именно не видят наши глаза!

Легко принять, как само собой разумеющееся, возможность отправить фотку другу, и не волноваться по поводу того, какое устройство, браузер или операционную систему он использует – однако так было не всегда. К началу 1980-х компьютеры умели хранить и показывать цифровые изображения, однако по поводу наилучшего способа для этого существовало множество конкурирующих идей. Нельзя было просто отправить изображение с одного компьютера на другой и надеяться, что всё заработает.

Что бы ни сказали — не станем спорить
Что бы ни дарили — не станем верить
Егор Летов «Как листовка»

Думаю не стоит лишний раз говорить о нашумевшем сериале Чернобыль и эффективности такого «сериального» воздействия на массы. Особенно на массы, проживающие на территориях, показанных в фильме. Выход каждой новой серии сопровождается всплеском публикаций в FB. В каждой из которых горечь, страх, боль. Что в такой ситуации я могу сделать ("кто виноват и что делать?")? Могу только описать свой взгляд на терапию лучевых поражений. Спасибо родненькой кафедре химии высоких энергий и проф. Шадыро О.И., которые пестовали в своих лабораториях нас, непутевых фармацевтов-радиохимиков. Надеюсь своей статьей честь этой, легендарной некогда, кафедры я не опорочу.

Ну и пишу, пишу, потому что стали забывать… Пугающе быстро стали забывать. Сначала в аптеках исчез йодид калия (я уж не говорю про описываемые в статье антидоты), потом так же неотвратимо исчезли льготы у ликвидаторов, знания у людей и т.д. и т.п.

В общем, спасибо, сценаристы HBO, за то, что всколыхнули Память. Мой посильный вклад — под катом. Рейтинг доступных (и не очень) антидотов, способных сработать при радиационном выбросе. В закладки — класть строго ВСЕМ! И прочитал сам — перекинь другу.

Эту статью я написал достаточно давно для своего блога, который теперь заброшен. Мне кажется, в ней есть весьма полезная информация, поэтому не хотелось бы, чтобы она просто исчезла. Очень может быть, что-то уже устарело, буду благодарен, если мне на это укажут.

Как правило, язык C++ используют там, где требуется высокая скорость работы. Но на C++ без особых усилий можно получить код, работающий медленнее какого-нибудь Python/Ruby. Именно подобным кодом оперируют многочисленные сравнения Any-Lang vs C++.

Вообще, оптимизация бывает трех типов:

1. Оптимизация уже готового, проверенного и работающего кода.
2. Изначально написание оптимального кода.
3. Просто использование оптимальных конструкций.

Специально заниматься оптимизацией готового кода следует только после того, как проект закончен и используется. Как правило, оптимизация потребуется только в небольшой части проекта. Поэтому сначала нужно найти места в коде, которые съедают большую часть процессорного времени. Ведь какой смысл ускорять код, пусть даже на 500%, если он отнимает только 1% машинного времени? И следует помнить, что, как правило, гораздо больший выигрыш в скорости дает оптимизация самих алгоритмов, а не кода. Именно про данный ее вид говорят: «преждевременная оптимизация — зло» (с).

Второй тип оптимизации — это изначальное проектирование кода с учетом требований к производительности. Такое проектирование не является ранней оптимизацией.

Третий тип даже не совсем оптимизация. Скорее это избегание неоптимальных языковых конструкций. Язык C++ довольно сложный, при его использовании частенько нужно знать, как реализован используемый код. Он достаточно низкоуровневый, чтобы программисту пришлось учитывать особенности работы процессоров и операционных систем.

«Сапёр» (Minesweeper) — это простая игра с простыми правилами, однако некоторые её конфигурации создают любопытные трудности. В этой статье мы создадим солвер «Сапёра» с увеличивающейся сложностью, и поразмышляем над тем, как меняется динамика игры при постепенном повышении уровня помощи. В конце мы разработаем новый вариант игры с гораздо более интересным геймплеем.

Локальные рассуждения: ноль соседних мин

В оригинальной игре используется один автоматический механизм: когда игрок открывает клетку, рядом с которой нет мин, движок игры открывает все соседние клетки. Это ничем не угрожает игре, поэтому можно спокойно позволить компьютеру это сделать, а сама ситуация сразу же понятна игроку и никак не мешает геймплею.

Такое рассуждение совершенно локально: для принятия решения о следующем действии учитывается информация только одной клетки.

Сложно придумать ситуацию, в которой игра стала бы хуже без этой автоматической помощи. Попробуйте сыграть в такую игру, чтобы получить представление о том, как она проходит без автоматического открытия клеток [в оригинале статьи все примеры интерактивны]

1. Шар на пружине, ньютоновская версия
2. Квантовый шар на пружине
3. Волны, классический вид
4. Волны, классическое уравнение движения
5. Квантовые волны
6. Поля
7. Частицы – это кванты
8. Как частицы взаимодействуют с полями

Вернёмся к уравнению колебаний шара на пружине

В одной из первых статей цикла мы сначала вывели формулу для колебательного движения шара

$$

А затем нашли уравнение движения, для которого эта формула была решением

$$

Здесь
• d²z/dt² обозначает изменение по времени изменения по времени z(t).
• K – сила пружины, М – масса шара, z₀ — равновесное положение.
• ν = √ K/M / 2π

Ключевым шагом для получения последнего уравнения частоты, выраженной через К и М был подсчёт d²z/dt² для колебательного движения шара z(t) = z₀ + A cos [ 2 π ν t ]. Мы нашли, что

$$

Недавно мы рассказали о способе наглядного представления однокубитных состояний — сфере Блоха. Всем чистым состояниям соответствуют точки на поверхности сферы Блоха, а смешанным — точки внутри нее. В этой публикации мы постараемся объяснить, что на самом деле представляют собой чистые и смешанные состояния.

Это давно назревшая статья об обучении с подкреплением Reinforcement Learning (RL). RL – крутая тема!

Вы, возможно, знаете, что компьютеры теперь могут автоматически учиться играть в игры ATARI (получая на вход сырые игровые пиксели!). Они бьют чемпионов мира в игру Го, виртуальные четвероногие учатся бегать и прыгать, а роботы учатся выполнять сложные задачи манипуляции, которые бросают вызов явному программированию. Оказывается, что все эти достижения не обходятся без RL. Я также заинтересовался RL в течение прошлого года: я работал с книгой Ричарда Саттона (прим.пер.: ссылка заменена), читал курс Дэвида Сильвера, смотрел лекции Джона Шульмана, написал библиотеку RL на Javascript, летом проходил практику в DeepMind, работая в группе DeepRL, и совсем недавно — в разработке OpenAI Gym, – нового инструментария RL. Так что я, конечно, был на этой волне, по крайней мере, год, но до сих пор не удосужился написать заметку о том, почему RL имеет большое значение, о чем он, как все это развивается.


Примеры использования Deep Q-Learning. Слева направо: нейросеть играет в ATARI, нейросеть играет в AlphaGo, робот складывает Лего, виртуальный четвероногий бегает по виртуальным препятствиям.

Года полтора назад я выкладывал на Хабр цикл видеолекций с моим видением того как работает мозг и каковы возможные пути создания искусственного интеллекта. За прошедшее с тех пор время удалось существенно продвинуться вперед. Что-то получилось глубже понять, что-то удалось смоделировать на компьютере. Что приятно, появились единомышленники, активно участвующие в работе над проектом.

В настоящем цикле статей планируется рассказать о той концепции интеллекта над которой мы сейчас работаем и продемонстрировать некоторые решения, являющиеся принципиально новыми в сфере моделирования работы мозга. Но чтобы повествование было понятным и последовательным оно будет содержать не только описание новых идей, но и рассказ о работе мозга вообще. Какие-то вещи, особенно в начале, возможно покажутся простыми и общеизвестными, но я бы советовал не пропускать их, так как они во многом определяют общую доказательность повествования.

          Круг танцующих извивался, как живое существо. Но среди них было свободное место и оно двигалось. Она знала, это место для нее. Мисс Тенета запретила ей. Но когда она это говорила? И потом, куда ей понять. Что она вообще понимает? Когда она танцевала в последний раз? Танец был в крови Тиффани, он манил ее. Шести танцующих недостаточно! 
          … Танцоры не сводили с нее глаз, а она подпрыгивала и кружила между ними, каждый раз оказываясь там, где никого не было.  

           сэр Терри Пратчетт "Зимних дел мастер" 

Несмотря на всю свою неказистость, "Крестики-нолики" являются краеугольным камнем мира настольных игр. Принцип "N в ряд" настолько прост и естественен, что был независимо изобретён сразу несколькими древними народами. В Китае и Японии он лёг в основу таких игр как "Рендзю" и "Хасами Сёги", в древней Европе — породил "Мельницу" — прародительницу "Алькуэрка" и, в конечном итоге, всего разнообразия современных шашек.

В своём исходном виде, «Крестики-нолики» не кажутся игрой сколь нибудь интересной. В самом деле, беспроигрышная стратегия, для каждого из игроков, в этой игре, совершенно очевидна, а победить, при правильной игре, совершенно невозможно. Подобная игра может привлечь к себе младших школьников, но никак не серьёзных игроков. Впрочем, есть несколько способов всё исправить…

Одним из проектов, которые я долго мечтал реализовать, были модульные боты задач с памятью. Конечная цель проекта заключалась в создании мира с существами, способными действовать независимо и коллективно.

Раньше я уже программировал генераторы миров, поэтому хотел заселить мир простыми ботами, использующими ИИ, определяющим их поведение и взаимодействия. Таким образом, благодаря влиянию акторов на мир можно было увеличить его детализацию.

Я уже реализовал базовую систему конвейера задач на Javascript (потому что это упростило мою жизнь), но мне хотелось чего-то более надёжного и масштабируемого, поэтому этот проект я написал на C++. На это меня сподвиг конкурс по реализации процедурного сада в сабреддите /r/proceduralgeneration (отсюда и соответствующая тема).

В моей системе симуляция состоит из трёх компонентов: мира, населения и связывающих их набора действий. Следовательно, мне нужно было создать три модели, о которых я расскажу в этой статье.

Для увеличения сложности я хотел, чтобы акторы сохраняли информацию о предыдущем опыте взаимодействия с миром и использовали знания об этих взаимодействиях в будущих действиях.

Когда у тебя в запасе много популярных инструментов вроде JAVA, Python, Ruby, PHP, C#, C++ и других, чувствуешь себя почти всемогущим. Стандартный подход в разработке рулит. Но только до тех пор, пока не столкнешься с определенным типом задач.

 
Подумайте, как правильно написать программу, которая оптимально…

• решит головоломку типа судоку или задачу о восьми ферзях;
• распределит задачи между определенным набором ресурсов;
• рассчитает расписание занятий;
• определит эффективный маршрут движения транспорта;
• составит график дежурств и т.п.
 
Если программирование в ограничениях и решение сложных комбинаторных задач планирования не самая сильная ваша сторона, то эта статья как раз для вас.

Алгоритм Wave Function Collapse генерирует битовые изображения, локально подобные входному битовому изображению.

Локальное подобие означает, что

• (C1) Каждый паттерн NxN пикселей в выходных данных должен хотя бы раз встречаться во входных данных.
• (Слабое условие C2) Распределение паттернов NxN во входных данных должно быть подобным распределению паттернов NxN в значительно большом количестве наборов выходных данных. Другими словами, вероятность встречи определённого паттерна в выходных данных должна быть близка к плотности таких паттернов во входных данных.

Если вы открыли данную статью, то наверняка уже слышали о кватернионах, и возможно даже используете их в своих разработках. Но пора подняться на уровень выше — к бикватернионам.

В данной статье даны основные понятия о бикватернионах и операции работы с ними. Для лучшего понимания работы с бикватернионами показан наглядный пример на Javascript с использованием Canvas.

Существует классическая задача для собеседований, часто формулируемая следующим образом:

Имеется массив натуральных чисел. Каждое из чисел присутствует в массиве ровно два раза, и только одно из чисел не имеет пары. Необходимо предложить алгоритм, который за минимальное число проходов по массиву определяет число, не имеющее пары.

Полагаю, никто не обидится, если я тут же приведу и решение задачи: уникальный элемент будет совпадать с $$-суммой всех элементов массива, вычисляемой за линейное время.

Предлагаю поразмыслить над другой вариацией данной задачи. Что, если все элементы, кроме искомого, будут присутствовать в массиве не парами, а тройками? Насколько при этом усложнится решение и останется ли оно линейным?

«10.01 х 10.01 = 1000.1001»
Джордж Оруэлл. «1010001001001000.1001001000100001»



Существует ли позиционная система счисления с иррациональным основанием, в которой все натуральные числа записываются конечным числом цифр? В которой число больше единицы, не имеющее цифр после запятой, наверняка не целое и даже не рациональное? В которой 1 + 10 = 100, а 1 + 1 = 10.01?

В этой статье я расскажу, как мне удалось портировать алгоритм рендера трехмерных сцен на формулы Excel (без макросов).

Для тех, кто не знаком с компьютерной графикой, я постарался как можно проще и подробнее описать все шаги. В принципе, для понимания формул должно быть достаточно знания школьного курса математики (+умение умножать трехмерную матрицу на вектор).

Также я сделал небольшое веб-приложение, где можно потренироваться в создании формул для произвольных фигур и сгенерировать свой файл Excel.

Осторожно: 19 картинок и 3 анимации под катом.

Задача Ханойских башен — одна из самых первых задач, которые предлагаются начинающим программистам, в основном, чтобы проиллюстрировать концепцию рекурсивных решений. В этой статье приводится метод, который позволяет теоретическим путем, без рекурсии, указывать оптимальное решение для текущего хода.

Пообщавшись с некоторыми знакомыми программистами, внезапно обнаружил, что не все знают про Ханойскую башню, а среди тех кто знает — мало кто понимает как решается эта задача.
Википедия по этому поводу пишет очень строго, по делу, и ничего не объясняет. Мол принимайте как прописную истину. Поэтому понять как она решается — сходу трудновато. А ведь задача очень простая, и между тем интересная в программировании и математически.

В статье будет много картинок. Объяснение как решать задачу рекурсивно и как она решается бинарным поиском.
В общем статья посвящается тем смелым, кто пока еще боится Ханойской башни, но хочет перестать её бояться.

Ранее я уже публиковал статью о Однострочниках на С++. Так в этом посте я хочу упомянуть ещё несколько алгоритмов, а также несколько реализаций алгоритма обмена двух чисел(с вычислением времени работы).
Всех заинтересовавшихся прошу под кат;)

В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.

Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.