Пользователь
Первая встреча с Turbo Pascal
Начать стоит с самого начала, когда я впервые увидел Turbo Pascal 5.0. Тогда для меня это было что‑то на грани чуда.
Ведь как в те времена делалось «в норме»:
«Здравствуйте это служба безопасности банка. Вам срочно необходимо подтвердить ваши операции. Вот прям завтра до 18:00 необходимо собрать полный комплект документов и предоставить нам. Вы под подозрением в отмывании денег! Отправили письмо на почту, срочно ответьте!.»
Чем заканчиваются подобные звонки — знает, наверное, каждый.
В мире разработки программного обеспечения существует множество "священных коров" — принципов и практик, которые принимаются как данность и редко подвергаются критическому анализу. Особенно показательна ситуация с принципами SOLID на русскоязычных ресурсах: достаточно открыть Хабр, чтобы найти 100500 статей о SOLID, и в каждой из них принципы интерпретируются по-разному.
Само существование такого количества "объяснительных" статей говорит о фундаментальной проблеме: если принципы требуют толкования, значит их названия не являются самодостаточными и интуитивно понятными. А если каждый разработчик понимает принципы по-своему, возникает вопрос — зачем вообще нужны принципы, которые не дают однозначного руководства к действию? Принципы SOLID, предложенные Робертом Мартином, давно стали одной из таких "священных коров". Однако пришло время честно признать: то, как мы используем SOLID сегодня, часто противоречит изначальным идеям и в целом иногда может приносить больше вреда, чем пользы. Зависит от контекста.
Самый яркий пример искажения первоначального замысла — это интерпретация принципа единственной ответственности (SRP).
Не так давно всех потрясла новость об устаревании оборудования популярного видеохостинга, в результате чего сервис перестал нормально работать и началось замедление. Сначала в замедлении сервиса пытались обвинить Роскомнадзор, но до сих пор нет внятных нормативно-правовых актов (поправьте меня в комментариях, если я ошибаюсь), которые бы позволяли данному органу применять методы блокировки в отношении сервиса. Я не верю, что государственный орган может нарушать закон, поэтому будем исправлять проблему самостоятельно и поднимем свой «кэширующий» сервер.
В качестве нашего «кэширующего» сервера будем использовать дешевый одноплатный компьютер MangoPi MQ-Quad (или другой аналогичный), стоимостью не более $29.
Из специальной теории относительности вытекает, что масса и энергия являются разными проявлениями одного и того же – концепция, среднему уму незнакомая.
— Альберт Эйнштейн
— Вовочка, бросай свои эксперименты с холодным ядерным синтезом, иди к ЕГЭ готовься.
— Ща, мам.
В этой статье я расскажу о том, как я делал самодельный лазерный сканирующий дальномер, использующий триангуляционный принцип измерения расстояния, и об опыте его использования на роботе.
Продолжаю рассказывать об интересных докладах на MBC Symposium (MBC, кстати, расшифровывается как Mind Brain Computation).
Surya Ganguli — человек из теоретического neuroscience, то есть, занимается тем, чтобы понять, как работает мозг, на основе измерений импульсов нейронов на различных уровнях.
И вот тут независимо от neuroscience в мире случается deep learning, и у нас получается некую искусственную систему чему-то научить.
В отличие от мозга, в котором у нас ограниченное разрешение, сложность с повторяемостью, итд итп, про deep network-то мы знаем абсолютно все, про все веса, про все состояния. Возникает вопрос — если мы собираемся разобраться, как работает мозг, может попробуем для начала понять как и почему работает вот такая маленькая система?
Без надежд, что мозг работает также, скорее с прицелом разработать какие-то методы, которые могут быть применимы потом.