Введение

Задачи окружают нас повсюду — и дома, и на работе, и во всяческих аспектах нашей повседневной жизни. У каждого со временем появляются собственные приёмы и методики работы со списками задач. Кто-то предпочитает модные приложения и продвинутые программы, кто-то по старинке всё записывает в бумажный ежедневник. А некоторые вообще не занимаются специальным планированием, но при этом чудесным образом всё успевают.

За долгие годы работы в IT такие методики и принципы выработались и у меня. Например, «Принцип пустого почтового ящика». Или «Принцип постепенного проявления». Они проверены временем и помогают мне успешно ориентироваться в окружающем потоке задач. В этой статье я хочу поделиться с вами этими принципами. Возможно, какие-то из них покажутся вам полезными и пригодятся.

На сегодняшний день DCDC конвертеры выпускают не только всем известные крупные производители, но и китайцы. Последние отличаются ценой около 50 рублей за 10-20шт. Когда я вижу настолько дешевые детальки, меня поглощает желание встроить их повсюду. Ситуация немного похожа на ситуацию с блогером Александр Полулях, он заливал алюминий везде, в тыкву, арбуз, муравейник, настолько было много таких экспериментов, что ему уже начали советовать в комментариях залить этот алюминий себе самому не буду говорить куда. Хотя применение данной микросхемы в этом посте оправдано, т.к. всегда огорчало падение яркости на фонариках, по мере того, как в них садятся батарейки.

Сегодня мы продолжим обсуждение особенностей наших восточных друзей. И я попытаюсь обьяснить, почему это работает так, как изображено на картинке китайской художницы Ян Лю из книги East meets West.

--- 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.

Впервые в истории открытый проект Axiom даёт возможность точно управлять мощными 3-фазными двигателями. Сейчас это как никогда актуально. Миллиарды тратятся на приближение эры электромобилей.

Самое приятное, что аппаратное обеспечение и прошивка имеют открытый исходный код! 

Если вам о чём-то говорят фамилии Зив, Хомченко и Рымкевич, иди сюда, дай обниму, бедолага-олимпиадник, то вы наверняка знаете, как важно прорешивать задачи для полноценного, осознанного и глубокого понимания изученного материала. Когда нет или совсем мало реальной практики, задачи дают возможность покрыть практикой все теоретические знания, погрузиться в неожиданные выводы, сложности, баги, препятствия. Более того, даже если практики достаточно, задачи помогают относительно быстро, комплексно и глубоко проработать типичные и нетипичные ситуации, возникающие в разработке (любой другой науке). Это всегда безопасный (никто не взрывает лабораторию и не роняет прод), доступный и удобный способ подробно разобраться в предмете. Определённо, программирования это касается в первую очередь.

Почему эту статью нужно читать? Потому что выводы, здесь сделанные, помогут вам не накосячить при выборе метода сборки корпуса вашего устройства. Как минимум – критически оценить уже принятые решения :)

Мы решили проверить технологию, на которой основан ChatGPT, посмотреть актуальное состояние open-source GPT-like моделей и ответить на вопрос — можно ли обучить GPT-like модель в домашних условиях?

Для эксперимента выбрали LLaMA и GPT-J и не самый мощный ПК с видеокартой Nvidia GTX 1080TI с 11 GB VRAM. Оказалось, что этого достаточно не только, чтобы загрузить модель, но и дообучить ее (fine-tune). Рассказываем — как мы это сделали.

Качество печатной платы зависит не только от оборудования, уровня технологов и процессов на фабрике. Не меньший вклад в него вносят конструкторские решения разработчика платы — тополога. От них зависит технологичность: то, насколько просто будет произвести и ремонтировать изделие. Наиболее технологичной плата получится, если тополог сразу учтёт технологические нормы и особенности производства, внеся их в параметры своего CAD‑проекта. Такой подход называется Design for Manufacturing (DFM) — дизайн, оптимизированный под производство. Давайте разбираться, что это такое.

Этот материал адресован в первую очередь топологам, технологам и всем, кто уже работает в RnD и на производствах — или готовится войти в индустрию. Но мы постарались сделать его доступным для всех читателей.

В какой‑то момент жизни большинство людей задается вопросами вроде «Почему я существую?», «Почему есть что‑то, хотя могло ничего не быть?», «Откуда появился наш мир?». С древних времен философы и ученые пытаются найти ответ на эти вопросы, а проповедники утверждают, что нашли единственно верный.

На первый взгляд кажется, что это самые сложные из всех возможных вопросов, однако это не так. Несмотря на сложность, а иногда даже и полную невозможность проверить истинность определенного ответа на эти вопросы, мы можем хотя бы судить об убедительности тех или иных ответов, их логической непротиворечивости и согласованностью с наблюдениями.

Может быть, существование мира неизбежно, как дважды два неизбежно равно четырем, а может быть, если нет ничего, то нет и никаких препятствий для возникновения мира. Мы можем гадать, мы можем строить теории и проверять их. В любом случае, мы можем хотя бы попытаться ответить на этот вопрос и примерно представляем себе формат ответа на него.

Существует гораздо более сложный вопрос — мы не только не можем проверить на истинность или ложность ответа на него, но мы даже не представляем себе формат ответа, да и сам вопрос, честно говоря, мы сформулировали с большим трудом. Кроме того, многие люди даже не понимают суть вопроса, а другие отрицают его осмысленность. Этот вопрос, величайшая загадка Вселенной — тайна человеческого сознания.