Pull to refresh
71
0
Самсонов Иван @kronos

Инженер

Send message

Вычисляемые знания и будущее чистой математики

Reading time25 min
Views64K


Перевод поста Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Computational Knowledge and the Future of Pure Mathematics"
Выражаю огромную благодарность тем, кто помог мне сделать этот перевод: Владиславу Глаголеву (Himura), Илье Марчевскому, Сергею Шевчуку (opckSheff) и Анне Коваленко.


Введение


Уже больше века, каждые 4 года в некоторой точке мира проходит Международный конгресс математиков (ICM). В 1900 году, именно на нем Давид Гильберт представил свою знаменитую коллекцию проблем математики, которая по сей день задает направление исследования математикам всего мира.

В этом году ICM проходит в Сеуле, и сегодня я отправляюсь туда. Однажды я уже бывал на ICM — в Киото в 1990 году. Тогда системе Mathematica было всего 2 года, и математики ещё только начинали привыкать к ней. Многие уже повсеместно её использовали, но на ICM были и те, кто говорил «Я занимаюсь чистой математикой. В чем, интересно, мне может помочь система Mathematica

Vychisljaemye-znanija-i-budushhee-chistoj-matematiki_1.gif
Читать дальше →
Total votes 85: ↑80 and ↓5+75
Comments45

Дорожная карта математических дисциплин для машинного обучения, часть 1

Reading time6 min
Views98K

Вместо предисловия


Допустим, сидя вечерком в теплом кресле вам вдруг пришла в голову шальная мысль: «Хм, а почему бы мне вместо случайного подбора гиперпараметров модели не узнать, а почему оно всё работает?»
Читать дальше →
Total votes 40: ↑39 and ↓1+38
Comments42

Firefly: культовый сериал продолжается в книгах

Reading time2 min
Views11K

Привет, Хабр!

"Светлячок" — это сериал снятый в жанре космического вестерна. Сериал состоит только из одного сезона, в котором всего 14 серий.

Сериал повествует о команде корабля класса "Светлячок", которая зарабатывает себе на жизнь мелкими преступлениями, перевозя на своем корабле различные грузы. Действие разворачивается в далекой планетарной системе, куда переселились люди несколько сотен лет назад.

Читать далее
Total votes 12: ↑8 and ↓4+5
Comments25

Mod и остаток — не одно и то же

Reading time4 min
Views264K


Приготовьтесь, вас ждёт крайне педантичная статья, которая вполне может спасти вас на собеседовании или сэкономить несколько часов при вылавливании бага в продакшне!

Я сейчас активно работаю над вторым сезоном «Руководства для самозванца» и пишу о шифре RSA для SSH, который, очевидно, является самым загружаемым фрагментом кода в истории IT.

Хочется полностью разобраться в этой истории. Кто придумал этот шифр, как он работает, почему работает и будет ли работать в будущем. Сейчас я раскопал одну чертовски интересную историю. Я не криптоманьяк и вижу, как других буквально засасывает в эту область. Но мне это тоже интересно, потому что повсюду есть маленькие норки, а меня как сороку привлекают блестящие штучки в глубоких норках. Я также очень хорош в метафорах.
Читать дальше →
Total votes 77: ↑72 and ↓5+67
Comments75

Программист учится рисовать. Дневник Емели

Reading time16 min
Views35K
Так получилось, что моим основным хобби на лихой 2020-й год стало освоение ремесла рисования.

Еще в январе я дал себе некое обещание в виде цели к концу года — прокачать навык рисования (звучит конечно абстрактно и совсем не по SMART-у, я думаю, это и повлияло в дальнейшем на то, как я развивал этот навык весь год и что получилось в итоге).

spoiler
В конце года я остался доволен собой и окончательно понял, что я хотел бы прокачиваться и дальше!

image
Так выглядел мой уровень изобразительных навыков в ноябре предыдущего (2019-го) года

Формат подачи данной статьи — это на 95% личный дневник, который я вел в гугл-доке, записывая, что я делал каждый месяц, свои ощущения и как-то фиксируя собственный прогресс — смотрел, сколько работ мне удалось нарисовать и какого они были качества — нравились ли они мне лично или были совсем так себе по исполнению.
Читать дальше →
Total votes 105: ↑104 and ↓1+142
Comments123

Как я научился проходить архитектурные секции

Reading time4 min
Views32K
Архитектурные секции у многих вызывают чувство неопределенности и тревоги: формулировки не изобилуют деталями, как проверить ответ — непонятно. При этом способность пройти архитектурную секцию отличает вчерашнего выпускника от человека, которому можно доверить строить нечто большее, чем обход бинарных деревьев. В определенный момент я решил как следует подготовиться секции по дизайну, потратил на это около пары недель и выработал системный подход, которым хочу с вами поделиться.
Читать дальше →
Total votes 37: ↑35 and ↓2+41
Comments18

Что такое Tokio и Async I/O и зачем это нужно?

Reading time10 min
Views21K

Сообщество Rust в последнее время сконцентрировало много своих усилий на асинхронном вводе/выводе, реализованном в виде библиотеки Tokio. И это замечательно.


Многим из участников сообщества, тем, которые не работали с веб-серверами и связанными с этим вещами, не ясно, чего же мы хотим добиться. Когда эти вещи обсуждались во времена версии 1.0, я тоже имел смутное представление об этом, никогда прежде не работав с этим раньше.


  • Что это такое — Async I/O?
  • Что такое корутины (coroutines)?
  • Что такое легковесные нити (threads)?
  • Что такое футуры? (futures)?
  • Как они сочетаются между собой?

Рассмотрим модели многопоточности на примере Rust и Go.

Читать дальше →
Total votes 33: ↑32 and ↓1+31
Comments14

Сотни тысяч маршрутов в секунду на ядро. Опыт Яндекс.Маршрутизации

Reading time5 min
Views14K


Пару недель назад Даня Тарарухин рассказал на Хабре, как появился наш сервис, Яндекс.Маршрутизация, и как он помогает компаниям с логистикой. Создавая платформу, мы решили несколько интересных проблем, одной из которых и посвящён сегодняшний пост. Я хочу поговорить о самом планировании маршрутов и необходимых для этого ресурсах.
Читать дальше →
Total votes 28: ↑24 and ↓4+29
Comments49

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур

Reading time7 min
Views97K
Многие материалы по нейронным сетям сразу начинаются с демонстрации довольно сложных архитектур. При этом самые базовые вещи, касающиеся функций активаций, инициализации весов, выбора количества слоёв в сети и т.д. если и рассматриваются, то вскользь. Получается начинающему практику нейронных сетей приходится брать типовые конфигурации и работать с ними фактически вслепую.

В статье мы пойдём по другому пути. Начнём с самой простой конфигурации — одного нейрона с одним входом и одним выходом, без активации. Далее будем маленькими итерациями усложнять конфигурацию сети и попробуем выжать из каждой из них разумный максимум. Это позволит подёргать сети за ниточки и наработать практическую интуицию в построении архитектур нейросетей, которая на практике оказывается очень ценным активом.
Читать дальше →
Total votes 67: ↑62 and ↓5+57
Comments53

Паттерны React

Reading time10 min
Views134K
Привет Хабр! Предлагаю вашему вниманию свободный перевод статьи «React Patterns» Майкла Чана, с некоторыми моими примечаниями и дополнениями.

Прежде всего хотел бы поблагодарить автора оригинального текста. В переводе я использовал понятие «Простой компонент» как обозначение Stateless Component aka Dump Component aka Component vs Container
Конструктивная критика, а так же альтернативные паттерны и фичи React приветствуются в комментах.

Оглавление
  • Простые компоненты — Stateless function
  • JSX распределение атрибутов — JSX Spread Attributes
  • Деструктуризация аргументов — Destructuring Arguments
  • Условный рендеринг — Conditional Rendering
  • Типы потомков — Children Types
  • Массив как потомок — Array as children
  • Функция как потомок — Function as children
  • Функция в render — Render callback
  • Проход по потомкам — Children pass-through
  • Перенаправление компонента — Proxy component
  • Стилизация компонентов — Style component
  • Переключатель событий — Event switch
  • Компонент-макет — Layout component
  • Компонент-контейнер — Container component
  • Компоненты высшего порядка — Higher-order component

Поехали!
Читать дальше →
Total votes 29: ↑25 and ↓4+21
Comments26

15 вещей, которые вы должны знать об Ansible

Reading time9 min
Views78K
Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод опубликованной на codeheaven.io статьи «15 Things You Should Know About Ansible» за авторством Marlon Bernardes.

В последнее время я много работал с Ansible и решил поделиться некоторыми вещами, которые выучил по пути. Ниже вы найдете список из 15 вещей, которые, как я думаю, вы должны знать об Ansible. Что-то пропустил? Просто оставьте комментарий и поделитесь вашими личными советами.
Читать дальше →
Total votes 56: ↑55 and ↓1+54
Comments11

Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 1 — линейная регрессия

Reading time8 min
Views153K
Оглавление

Часть 1 — линейная регрессия
Часть 2 — градиентный спуск
Часть 3 — градиентный спуск продолжение

Введение


Этим постом я начну цикл «Нейронные сети для новичков». Он посвящен искусственным нейронным сетям (внезапно). Целью цикла является объяснение данной математической модели. Часто после прочтения подобных статей у меня оставалось чувство недосказанности, недопонимания — НС по-прежнему оставались «черным ящиком» — в общих чертах известно, как они устроены, известно, что делают, известны входные и выходные данные. Но тем не менее полное, всестороннее понимание отсутствует. А современные библиотеки с очень приятными и удобными абстракциями только усиливают ощущение «черного ящика». Не могу сказать, что это однозначно плохо, но и разобраться в используемых инструментах тоже никогда не поздно. Поэтому моей первичной целью является подробное объяснение устройства нейронных сетей так, чтобы абсолютно ни у кого не осталось вопросов об их устройстве; так, чтобы НС не казались волшебством. Так как это не математический трактат, я ограничусь описанием нескольких методов простым языком (но не исключая формул, конечно же), предоставляя поясняющие иллюстрации и примеры.

Цикл рассчитан на базовый ВУЗовский математический уровень читающего. Код будет написан на Python3.5 с numpy 1.11. Список остальных вспомогательных библиотек будет в конце каждого поста. Абсолютно все будет написано с нуля. В качестве подопытного выбрана база MNIST — это черно-белые, центрированные изображения рукописных цифр размером 28*28 пикселей. По-умолчанию, 60000 изображений отмечены для обучения, а 10000 для тестирования. В примерах я не буду изменять распределения по-умолчанию.
Читать дальше →
Total votes 54: ↑47 and ↓7+40
Comments43

Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе

Reading time30 min
Views187K
Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Читать дальше →
Total votes 136: ↑133 and ↓3+130
Comments16

Математика для искусственных нейронных сетей для новичков, часть 2 — градиентный спуск

Reading time8 min
Views132K
Часть 1 — линейная регрессия

В первой части я забыл упомянуть, что если случайно сгенерированные данные не по душе, то можно взять любой подходящий пример отсюда. Можно почувствовать себя ботаником, виноделом, продавцом. И все это не вставая со стула. В наличии множество наборов данных и одно условие — при публикации указывать откуда взял данные, чтобы другие смогли воспроизвести результаты.

Градиентный спуск


В прошлой части был показан пример вычисления параметров линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Параметры были найдены аналитически — , где — псевдообратная матрица. Это решение наглядное, точное и короткое. Но есть проблема, которую можно решить численно. Градиентный спуск — метод численной оптимизации, который может быть использован во многих алгоритмах, где требуется найти экстремум функции — нейронные сети, SVM, k-средних, регрессии. Однако проще его воспринять в чистом виде (и проще модифицировать).
Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1+25
Comments18

Это маленькое чудо — алгоритм Кнута-Морриса-Пратта (КМП)

Reading time9 min
Views180K
Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта используется для поиска подстроки (образца) в строке. Кажется, что может быть проще: двигаемся по строке и сравниваем последовательно символы с образцом. Не совпало, перемещаем начало сравнения на один шаг и снова сравниваем. И так до тех пор, пока не найдем образец или не достигнем конца строки.
Читать дальше →
Total votes 69: ↑67 and ↓2+65
Comments57

Коктейли ко дню программиста

Reading time5 min
Views188K
Здравствуй, Хабр!

Осталось несколько дней до дня программиста и, конечно, в эту 13-ю пятницу, многие из пользователей хабра буду отмечать этот праздник. Буду отмечать и я.

По случаю профессионального праздника, мне бы хотелось поделиться с хабравчанами рассказом о своём небольшом кулинарном проекте, который удалось реализовать буквально накануне. Думаю из названия поста уже стало понятно, что это — коктейли для программиста. Кажется, до этого момента IT и миксологию еще никто не пытался объединить, а потому у меня есть некоторая надежда на успех моего начинания.

Все началось вот с чего: моя супруга увлекается кулинарией и ведет небольшой кулинарный блог. В прошлом году на мой день рождения она пригласила к нам в гости на кухню настоящего бармена из барного startup-проекта БАРаДОМа.нет. С момента знакомства с Артёмом (барменом который превратил мой день рождения в домашнюю барную вечеринку), у меня появилась идея: найти рецепты (или придумать самим) коктейлей, которые бы вписались в IT-тематику.

Итогом нескольких дней активной переписки с Артёмом стала вот такая небольшая коктейльная карта:

  • Ruby
  • Python
  • Суровый Perl
  • JMP (aka Assembler)
  • Profit!
  • Epic fail
  • Memory leak


Под катом рецепты и фото коктейлей, которые мы сделали на нашей кухне. И, да, я не без причины публикую этот пост не в пятницу, а немного раньше.

Чин-чин!
Total votes 240: ↑217 and ↓23+194
Comments109

Необыкновенный способ генерации лабиринтов

Reading time6 min
Views87K
В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

Читать дальше →
Total votes 265: ↑264 and ↓1+263
Comments53

Частые ошибки при разработке lockfree-алгоритмов и их решения

Reading time13 min
Views60K
На хабре уже было несколько статей про lock-free алгоритмы. Этот пост — это перевод статьи моего коллеги, которую мы планируем публиковать в нашем корпоративном блоге. По роду деятельности мы пишем огромное количество lock-free алгоритмов и структур данных, и этой статьей хочется показать, насколько это интересно и сложно одновременно.



Эта статья во многом похожа на эту статью, но в той статье рассматриваются не все проблемы, с которыми можно столкнуться, разрабатывая lock-free структуры данных, и уделяется очень мало внимания решению этих проблем. В этой статье хочется детально остановиться на некоторых решениях, которые мы используем в реальной реализации lock-free структур данных в нашем продукте, и больше внимания уделить оценке производительности.
Читать дальше →
Total votes 148: ↑147 and ↓1+146
Comments52

Поиск часто встречающихся элементов в массиве

Reading time5 min
Views120K
Задача: в массиве длиной N найти элемент, который повторяется больше N/2 раз.

Казалось бы, чего тут думать? Возьмём Dictionary<значение элемента, число появлений>, за один проход по массиву сосчитаем появления каждого элемента, потом выберем из словаря искомый элемент. Решение за O(N), куда может быть ещё быстрее?

Есть один нюанс: для словаря нам потребуется O(N) дополнительной памяти — в несколько раз больше размера исходного массива, и это при реализации словаря хоть хэш-таблицей, хоть деревом. Что будем делать, если наша цель — обработка сигнала неким устройством с маленькой памятью? Массив — замеры уровня сигнала, из которых один — «настоящий» передаваемый уровень, а остальные — шум и помехи. Неужели придётся для определения «настоящего» уровня возиться с хэш-таблицами и деревьями?

К счастью, нет: достаточно O(1) дополнительной памяти, и по-прежнему одного прохода по массиву.
Читать дальше →
Total votes 105: ↑98 and ↓7+91
Comments38

Числа Каталана

Reading time5 min
Views182K
Несомненно, самым замечательным математическим фактом является тождество . В нем удивительным образом сошлись, казалось бы, совершенно не связанные константы из разных областей математики. Доказать это тождество не так сложно, но объяснить его, понять глубинный смысл, удается немногим.
В качестве еще одного замечательного факта хотелось бы вспомнить числа Каталана, которые удивительным образом всплывают в самых разных комбинаторных задачах. К сожалению, они выпадают из рассмотрения типовой школьной программы, но уверен, что любой специалист компьютерных наук должен быть знаком с ними.
Читать дальше →
Total votes 198: ↑180 and ↓18+162
Comments105
1

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Registered
Activity