Что компьютеру сделать легко, а что почти невозможно? Эти вопросы лежат в основе вопроса вычислительной сложности. Представляем вам карту этого ландшафта.

В сфере высокочастотной торговли зачастую борются за любое уменьшение сетевой задержки, ведь это дает возможность получить информацию об изменении цены инструмента раньше остальных и отправить заявку на исполнение быстрее конкурентов по более выгодным условиям. Нередко можно встретить такие решения, как отказ от промежуточного сетевого оборудования в виде сетевого коммутатора, который мог бы обеспечить использование торгового подключения несколькими серверами сразу. Но зачем подключать каждый сервер напрямую к инфраструктуре биржи, если можно платить за один аплинк и подключить его в классический ToR(Top-of-rack) коммутатор? Конечно для уменьшения сетевой задержки, ведь современный сетевой коммутатор внесет лишние 200-500 наносекунд задержки.

Конечно можно обратиться к low-latency коммутаторам, базирующимся на FPGA матрицах, таким как серия Cisco Nexus 3550 Fusion (в прошлом Exablaze ExaLINK Fusion) или Arista 7130 Series (в прошлом Metamako MetaMux).

Интернет-технологии охватывают весь мир своей сложной инфраструктурой. За очень короткое время интернет превратился в инструмент коммуникации, информации и архивирования данных, а также в политическое, информационное и идеологическое поле битвы. Само по себе его присутствие стимулирует дебаты о степени права на свободное выражение мнений, которое оно должно допускать, и это еще более осложняется трудностью применения национальных правил и правовых кодексов к реальности, которая по своей природе имеет тенденцию пересекать границы и представлять себя как транснациональную.

Однако часто транснациональный образ интернета не позволяет тем, кто ее использует, понять ее истинную природу, путая всемирную сеть с идеологией или идеологиями, с которыми она сочетается и вектором которых она становится. В этом концептуальном хаосе становится важным понять Интернет таким, какой он есть на самом деле. Таким образом, подход, который следует поддерживать, должен заключаться в рассмотрении инструментального охвата, использования, организационных возможностей, вытекающих из него, и, следовательно, субъектов, которые извлекают из него выгоду, и различных контрастов между ними.

В конечном итоге, [исследователю] станет ясно, что Интернет — это не что иное, как новая информационная технология, гораздо более мощная, быстрая и точная, чем предыдущие, которая ускорила некоторые часто ранее существовавшие явления в геометрической прогрессии. Более того, как и любая информационная технология, она усиливает и подпитывает явления политического характера (и, следовательно, военного, согласно знаменитому определению Клаузевица).

Много лет я занимаюсь разработкой событийной семантики [1, 2], событийной логики [3], спецификации языка описания деятельности, а также Event Flow архитектуры [4], на базе которой построен семантический workflow-движок. Все это выросло из идеи субъектно- событийного подхода к моделированию сложных систем [5], который условно можно считать инженерным наследником философской темпоральной онтологии [6, 7].

И вот, некоторое время назад я решил провести эксперимент и научить ChatGPT создавать и исполнять событийные модели. Результат сообщу сразу: это у меня получилось, хотя и не без головной боли, с постоянными упрашиваниями, подсказками, напоминаниями… Но по порядку.

Упомянутый Event Flow движок работает с событийными семантическими моделями, описывающими сущности или действия какой-либо предметной области. Он проглатывает очередное модельное событие (согласно условиям, прописанным в этом событии) и либо строит по нему поле экранной формы, если значение надо получить от человека, либо выполняет запрос к уже имеющимся данным, создавая в итоге новое предметное событие. Таким образом после выполнения всех событий одной модели у нас получается индивид сущности или действия, а по сути, выполняется фрагмент бизнес-логики. (В Приложении есть несколько слов о событийной семантике от самого ChatGPT).

Что требовалось от ChatGPT? (1) Запомнить формат записи событий; (2) освоить синтаксис инициации свойств и актов, правила построения моделей и создания индивидов; (3) научиться по текстовому описанию строить модели и (4) при предоставлении в текстовом же виде конкретных значений - создавать индивиды. При этом, что существенно, в модели могут иметься запросы к значениям уже созданных индивидов.

Привет, Хабр! В конце года мы анонсировали новые форматы постов и запуск мобильных приложений, а ещё одно нововведение дошло только сейчас — это уровни сложности публикаций. Все подробности под катом.

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

Многие кошельки биткоина при выборе монет для отправки предпочитают использовать крупную монету, баланс которой больше отправляемой суммы. После каждой такой транзакции образуется монета-сдача. Через какое-то время весь кошелёк зарастает такими монетами порядка 0.001 (~10 долларов на текущий момент), которые уже и не на что потратить. Когда в очередной раз мне понадобилось сделать транзакцию, мне пришла в голову мысль, а нельзя ли собрать транзакцию так, чтобы сдачи не было. Кошелёк упрямо предлагал «распилить» ещё одну более крупную монету, так что я решил руками выбрать монеты, чтобы насобирать необходимую сумму. Однако это оказалось не так просто: сумма или получалась меньше нужного значения или слишком сильно его превосходила. В итоге я решил, что должен быть алгоритм, с помощью которого из монет можно собрать нужную сумму или чуть больше. Оказалось, что это не только возможно, но работает настолько хорошо, что сподвигло меня написать эту статью. Но обо всём по порядку.

Заблуждение 1. Любые символы, кроме управляющих, имеют предсказуемую ширину

Все начинается с идеи. Когда в голову приходит интересная мысль, ею хочется поделиться. А вдруг ее украдут? Нужно заранее позаботиться о правовой охране, чтобы вашу разработку не забрали конкуренты. Говорят, что идеи не патентуют, тогда что делать? 

Развеиваем мифы и рассказываем, как запатентовать идею, на каком этапе нужно обратиться в Роспатент. 

На самом-самом деле его секреты нафиг никому не нужны. И кстати, такой ключ за 5 баксов ещё надо поискать

Шифропанкам посвящается. Мы собрали тулкит из популярных программ (преимущественно с симметричным шифрованием), которые помогут защитить личные данные от несанкционированного доступа и попросили исследователя криптографии из компании «Криптонит» прокомментировать наш выбор.

Под катом безопасные решения для шифрования файлов при помощи браузера, для быстрой защиты, пересылки, загрузки в облако шифрованных данных, криптографические контейнеры с двойным дном, десяток консольных инструментов для криптографии и комбайн, объединяющий их под единым графическим интерфейсом. А еще ответы на животрепещущие вопросы, например: «Что лучше AES, Кузнечик, Serpent или Twofish»?

Всем привет! Наша команда SberIDP занимается задачей извлечения сущностей и фактов из текстовых данных. В банке исторически обрабатывается большое число неструктурированных документов и автоматизация в этой области позволяет сэкономить много времени и ресурсов, а также улучшить клиентский путь. Например, с помощью предварительной обработки документов мы ускорили выдачу кредитов до 7 минут.

Современные методы, основанные на глубинном обучении, требуют от сотен до тысяч примеров для получения приемлемого качества в задачах NER. Сегодня мы разберем направление Few-Shot, которое позволяет решать данную задачу всего лишь на нескольких примерах, и поделимся результатами наших экспериментов. Мы смогли достичь state-of-the-art результатов на датасете Few-NERD и выложили полученные веса на HuggingFace для всех желающих.

Новаторская работа в области компьютерного зрения показала эффективность моделей с одним кодером, предварительно обученным классификации изображений, для захвата обобщённых визуальных представлений, эффективных в других задачах. Подробности рассказываем к старту флагманского курса по Data Science.

Аннотация

Ещё один NAS своими руками, часть 4: призрак Чернобыля

В предыдущей статье были рассмотрены простые шифры, использующие алфавиты естественных языков (ЕЯ). Автоматическая обработка сообщений в компьютерных и сетях связи предусматривает использование искусственных языков (ИЯ), что более эффективно во многих отношениях. Ранее описывалась классификация шифров и для некоторых из них было показано как они применяются в области информационной безопасности. Здесь продолжим такое рассмотрение, но для более сложных шифров.

• Научные мультфильмы, что показывать детям без вреда для них?
• Простые опыты с ребенком дома
• Как мы для музея науки сделали самую большую катушку Тесла в Украине
• Как сделать мощную лестницу Иакова из трансформатора от микроволновки своими руками

Всем хеллоу, сегодня речь пойдет о младшем брате катушек Теслы, генераторе факельного разряда, или "факельнике". Этот экземпляр был собран мной больше года назад, но тогда мне не хватило терпения настроить его до конца, да и были существенные косяки в конструкции и исполнении. Недавно же я довел устройство до ума, и, раз уж пошла речь о высоковольтных устройствах, таких как ZVS-генератор и генератор Ройера, описанных в недавних статьях, решил написать статейку на Хабр, может кому будет интересно.