Пока пара новых статей на технические темы еще в процессе написания, я решил опубликовать небольшой лингвистический материал. Достаточно часто замечаю, что коллеги, у которых английский язык — не родной, неправильно произносят некоторые характерные для IT сферы слова. И дело здесь не в том, насколько аутентично произносятся отдельные звуки, а именно в транскрипции. Регулярно встречал ситуации при общении с носителями, когда неправильно произносимое слово приводило к недопониманиям.

Дальше я приведу несколько наборов слов, сгруппированных по типовым ошибкам. К каждому слову будет приложена транскрипция, приблизительная транскрипция на русском и ссылка на более детальную информацию в словаре. Так как большинство IT компаний все-таки работает с Северной Америкой, то транскрипции будут из US English.

Вопрос о формуле для многоугольника в полярных координатах регулярно возникает на тематических ресурсах — и так же регулярно остаётся без внятного ответа. В лучшем случае попадается решение через функцию остатка от деления — что не является «чистым» с математической точки зрения, поскольку не позволяет производить над функцией аналитические преобразования. Видимо, настоящие математики слишком заняты решением проблем тысячелетия и поисками простого доказательства теоремы Ферма, чтобы обращать внимание на подобные банальные задачи. К счастью, в этом вопросе воображение важнее знания, и для решения этой задачи не нужно быть профессором топологических наук — достаточно знания школьного уровня.

В продолжение моего поста про вычислимую Вселенную я хочу представить вам свой перевод статьи Стивена Вольфрама, созданной в рамках его проекта The Wolfram Physics Project.

Неожиданное открытие

За прошедшие несколько веков произошел настоящий прорыв в наших знаниях о принципах работы окружающего нас мира. Но несмотря на это, у нас все еще нет фундаментальной теории физики, и мы все так же не имеем ответа на вопрос о том, как именно работает наша Вселенная. Я занимаюсь этой темой уже порядка 50-и лет, но только в последние несколько месяцев все кусочки пазла наконец-то начали складываться вместе. И получающаяся картина оказалась гораздо прекрасней, чем все, что я только мог себе представить.

Понимайте свою программу без ущерба для производительности

Журналирование — это очень важная часть разработки ПО. Оно помогает разработчикам лучше понимать выполнение программы и судить о дефектах и непредвиденных сбоях. Журнальное сообщение может хранить информацию наподобие текущего статуса программы или того, в каком месте она выполняется. Если происходит ошибка, то разработчики могут быстро найти строку кода, которая вызвала проблему, и действовать с учетом этого.

Python предоставляет довольно мощный и гибкий встроенный модуль logging со множеством возможностей. В этой статье я хочу поделиться восемью продвинутыми возможностями, которые будут полезны при разработке ПО.

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.

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.

Публикую очередную главу из моего курса лекций по компьютерной графике (вот тут можно читать оригинал на русском, хотя английская версия новее). На сей раз тема разговора — отрисовка сцен при помощи трассировки лучей. Как обычно, я стараюсь избегать сторонних библиотек, так как это заставляет студентов заглянуть под капот.

Подобных проектов в интернете уже море, но практически все они показывают законченные программы, в которых разобраться крайне непросто. Вот, например, очень известная программа рендеринга, влезающая на визитку. Очень впечатляющий результат, однако разобраться в этом коде очень непросто. Моей целью является не показать как я могу, а детально рассказать, как подобное воспроизвести. Более того, мне кажется, что конкретно эта лекция полезна даже не столь как учебный материал по комьпютерной графике, но скорее как пособие по программированию. Я последовательно покажу, как прийти к конечному результату, начиная с самого нуля: как разложить сложную задачу на элементарно решаемые этапы.

Внимание: просто рассматривать мой код, равно как и просто читать эту статью с чашкой чая в руке, смысла не имеет. Эта статья рассчитана на то, что вы возьмётесь за клавиатуру и напишете ваш собственный движок. Он наверняка будет лучше моего. Ну или просто смените язык программирования!

Итак, сегодня я покажу, как отрисовывать подобные картинки:

Python понимает все популярные форматы файлов. Кроме того, у каждой библиотеки есть свой, «теплый ламповый», формат. Синтаксис, разумеется, у каждого формата сугубо индивидуален. Я собрал все функции для работы с файлами разных форматов на один лист A4, с приложением в виде примера использования в jupyter notebook.

Ода Джулии

Очень трудно передать весь восторг, который сопутствовал запуску первых программ и исправлению первых ошибок с использованием этого языка. Прост и красив как Python, немножко похож на Fortran, удобная работа с массивами и графиками, а также возможность осуществлять лютую оптимизацию и распараллеливание даже для таких чайников, как я мои одногруппники. Можно работать на разных уровнях абстракции: от высокоуровневого программирования с динамической типизацией можно спуститься до ассемблерных команд, то есть, тут вам и питонская общедоступность и скорость выполнения фортрановских считалок. Не могу отделаться от ощущения, что Mathcad, Scilab и даже, прости Господи, C++ начинают в моем сердце уходить на второй план.

Сегодня мы отправимся в красочное путешествие по миру клеточных автоматов, попутно изучая некоторые хитрые приемы их реализации, а также попытаемся понять, что скрывается за этой красотой — любопытная игра для праздного ума или глубокая философская концепция, находящая отклики во многих моделях.

Что такое киберфизические системы, почему они так актуальны сегодня, и какую роль в их развитии играет искусственный интеллект?

Изучение различных свойств информационно-технических систем с точки зрения взаимодействия их физической и цифровой составляющих — новое и актуальное направление современной науки о киберфизических системах [1].

Главными составными частями любой киберфизической системы являются (Рис.1):

• физический слой системы (различные объекты реального физического мира самой разнообразной природы);
• цифровой слой системы (множество данных о системе, хранимых в памяти компьютеров, алгоритмы управления физическими объектами, алгоритмы обработки информации и пр.);
• интерфейс взаимодействия цифрового и физического слоя (различные сенсоры, управляющие механизмы и пр.);
• интерфейс взаимодействия цифрового и физического слоя с человеком (различные XR технологии).

«А нам и без магистратуры неплохо…»

• Билл Гейтс не имеет высшего образования – только два года обучения в бакалавриате Гарвардского университета…
• Стив Джобс проучился всего 1 семестр в колледже…
• Павел Дуров имеет диплом специалиста-филолога, а основатели Яндекса – Аркадий Волож и Илья Сегалович учились на геологов…

Этот список можно было бы продолжить и убедиться, что и без специальной магистратуры в области информационных технологий можно очень неплохо преуспеть в области IT.

Но это не совсем верно. Попробуем это доказать.