Уже более десяти лет тот факт, что люди с трудом извлекают из своих данных полезную информацию, сбрасывают на чересчур большой размер этих данных. «Объем собираемой информации слишком велик для ваших хилых систем», — такой нам ставили диагноз. А лекарство, соответственно, заключалось в том, чтобы купить какую‑нибудь новую причудливую технологию, которая сможет работать в больших масштабах. Конечно, после того, как целевая группа по Big Data покупала новые инструменты и мигрировала с устаревших систем, компании снова обнаруживали, что у них по‑прежнему возникают проблемы с пониманием своих данных.

В результате постепенно некоторые начинали понимать, что размер данных вообще не был проблемой.

Мир в 2023 году выглядит иначе, чем когда зазвенели первые тревожные звоночки по поводу Big Data. Катаклизм обработки информации, который все предсказывали, не состоялся. Объемы данных, возможно, немного возросли, но возможности аппаратного обеспечения росли еще быстрее. Поставщики услуг все еще продвигают свои возможности масштабирования, но люди, которые сталкиваются с ними на практике, начинают задаваться вопросом, как они вообще связаны с их реальными проблемами.

А дальше будет и того интереснее.

Продолжаем погружение в историю вычислительной техники. Прошлый материал мы посвятили арифмометру Однера. Но, хоть это и крайне знаменитый арифмометр, за столетия до его появления уже существовали аппараты, помогающие при подсчетах. Сегодняшний материал посвящен арифмометру, созданному в XVII веке знаменитым немецким математиком Готфридом Вильгельмом Лейбницем. 

Одно из важнейших направлений для организаций – обеспечение физической безопасности сотрудников на производстве и предотвращение несчастных случаев. Для этого применяются различные методы, такие как обучение сотрудников по вопросам техники безопасности, использование видеоаналитики и анализа данных с датчиков для отслеживания аварийных ситуаций, а также применение носимых устройств.

Мы кратко окунёмся в историю носимых гаджетов, включая часы и экзоскелеты, и обсудим возможности таких средств индивидуальной защиты, как умные каски, рассмотрим примеры их внедрения и результаты.

Можно ли было представить до 2007 года, каким будет телефон будущего? А до 1990-х годов – как будут выглядеть ноутбуки в 2023? Если следить за тенденциями в ИКТ, в общении между людьми, за разработками учёных, и читать научно-фантастические произведения, смотреть фильмы о будущем – то да, представить будущее возможно.

В этой статье (и главное – в комментариях!) предлагаем поговорить о прошлом и о будущем, каким оно может стать. Обсудим водяные компьютеры и ДНК-компьютеры, органоиды из клеток мозга вместо искусственного интеллекта и будущее гибких дисплеев и аккумуляторов, а также возможности привнести запахи в использование гаджетов. 

Готовы ли мы к такому будущему? Или большая часть таких идей ограничивается фантазиями и прототипами, которые никогда не выйдут в серию? Давайте разберемся вместе.

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь, и я Unity Developer. В этой статье попытаюсь максимально просто рассказать и показать, как написать систему сохранения в игре в Unity. Скажу сразу, статья ориентирована для тех, кто только начинает свой путь в освоении разработки игр. Поэтому некоторые архитектурные принципы будут нарушены с целью упрощения кода. Ближе к концу статьи покажу как сохранять миссии, про которые писал ранее. Ну что ж, поехали...

Да, мы привыкли, что перемножение двух байт, или двух LONG это операция, которая происходит за константное время и не требует какого то особого алгоритма. Даже в школе мы учили наизусть таблицу умножения, что позволяло нам за константное время получить любой результат умножения двух чисел размером от 1 до 10.

Но, что если нам надо перемножить два числа любой длины? Не LONG, не байт, не число от 1 до 10, а любые два числа, которое, имеют в общем случае длину n бит, а результат умножения может иметь длину 2n бит.

В школе все мы проходили алгоритм умножения "столбиком". отличный алгоритм, который нас выручал в докалькуляторную эру, позволяя умножать числа произвольной длины.

Давайте применим его к нашей задаче.

В двоичной системе все выглядит проще, чем то, чему нас учили в школе для десятичных чисел. Берем два числа x и y в двоичном представлении. Чтобы получить произведение, нам надо сложить несколько раз числа x сдвинутые влево на позиции всех ненулевых битов y.

Баланс энергии прост, но не прямолинеен. Как правило, избыток энергии приводит к набору жира, а нехватка к его потере, но это не единственная опция. Сейчас постараюсь простым языком объяснить, почему дефицит калорий не всегда приводит к потере жира и может даже увеличить его количество, можно ли скинуть жир при избытке калорий и почему растут мышцы в дефиците, и все это не нарушая закон сохранения энергии. И да, речь не о воде, выпитой с избытком , съеденной соли или походом в туалет, а про качественные жиро-мышечные изменения.

Часто можно услышать утверждение: «у человека нет никаких выдающихся физических качеств, он не самый быстрый, не самый сильный, не самый высокий, но стал доминирующим видом благодаря развитому мозгу». Так ли это? Похоже, что да! Именно способность мозга обучаться, накапливать опыт и затем его передавать сделала нас теми, кто мы есть сегодня. Но был ли мозг тем самым game changer, который помог нам занять свою экологическую нишу, выжить и развиться до такой степени? Антропологи Dennis Bramble и Daniel Lieberman сделали занятный материал, в котором предлагают взглянуть на наши способности и эволюционную доминацию с другой стороны. Давай ознакомимся с их трудом, чтобы понять, что они имеют ввиду.

MusicGen - новая модель, позволяющая генерировать любую музыку по текстовому запросу. Сегодня мы узнаем о ней чуть больше, подумаем о том, кому она нужна, и запустим её локально.

Видимо, парням из Facebook* было мало выпустить текстовую модель Llama, давшую огромный разгон развитию локальных нейросеток, и они решили сделать то же самое в сфере музыки.

_{* организация запрещена в РФ}

Часто встречается мнение, что нарратив в играх - это диалоги, квесты, художественные описания и название персонажей, предметов, регионов... В этой заметке я сделаю попытку продемонстрировать разнообразие инструментария нарративного дизайнера и показать, что в основном это всё не про текст.

История приложения ArtMoney началась давно, в 1996 году. Его создал Михайлов Артём Сергеевич, выпускник факультета информатики Самарского аэрокосмического университета. Разработана программа для того, чтобы помогать геймерам. Например, получать бесконечные жизни и ману, боеприпасы и ресурсы. Не совсем спортивно, конечно, но если есть возможность получить внутриигровые бонусы, то, как говорится, «почему бы и да»?

Первые версии работали с играми под DOS и Windows. Но позже появилась поддержка всевозможных эмуляторов игровых консолей — от ZX Spectrum до Nintendo Switch. Так что если вам надо получить бессмертие в каком-нибудь редком консольном тайтле, то ArtMoney, скорее всего, с этим справится. Если вы думаете, что ArtMoney унесло ветрами времени, то нет — софт реально «живой», продолжает обновляться и радовать геймеров.

Приветствую, моё имя Назар. Я композитор и аранжировщик. Сочиняю музыку для игр и фильмов. Портфолио можно посмотреть здесь. Сотрудничаю с несколькими инди-проектами: Dictator Glory Fatherland, Sumo tatami и Артур и Шестая эпоха

Эта статья полезна для тех, кто ищет композитора, и для самих композиторов.

В статье даётся краткий обзор курса алгебры, призванный помочь тем, кто собирается изучать её самостоятельно, с репетитором или на курсах.
Университетский курс алгебры условно можно разбить на три части:
• элементарная алгебра (комплексные числа, многочлены, делимость, вычеты, ...);
• линейная алгебра (системы линейных уравнений, теория размерности, матрицы, линейные отображения, билинейные и квадратичные формы, тензоры, ...);
• высшая алгебра (алгебраические структуры: группы, кольца, поля, ...).

Для большинства наук и приложений, в машинном обучении, computer science прежде всего нужна, конечно, линейная алгебра. Для её успешного освоения нужно уверенно владеть элементарной алгеброй. На школьном уровне она (не)проста и скучна. Но при переходе в университет алгебра резко становится абстрактной и потому для многих сложной и непонятной: больно много аксиоматических определений — примеры еле поспевают. Как исторически произошёл этот скачок? Что нужно/полезно всем, изучающим математику, из высшей алгебры? Как лучше освоить азы линейной алгебры с прицелом на приложения, machine learning, не упустив что-то важное, но и не перетрудившись зря? Эти вопросы мы обсудим в статье.

Нейронные сети глубоко проникли в жизни простых людей, но если вспоминать игры, связанные с их обучением, в голову ничего не приходит. Именно это недоразумение мы и хотели исправить своим проектом.

Десять лет назад я начал изучать психологию манипуляций и решил узнать, насколько глубока кроличья нора. Начав с экстремистских материалов, я пообщался с религиозными фанатиками, сектантами, менеджерами активных продаж, мошенниками и даже (самая ужасная категория) дизайнерами интерфейсов приложений.

Когда количество средств воздействия, используемых когнитивных искажений и ошибок мышления перевалили за сотню, настало время задуматься – а как обеспечить базовый уровень психологической безопасности человека, который не хочет во всё это погружаться и изучать? Говоря иначе, какие правила, тезисы и приёмы можно использовать, чтобы минимизировать вероятность попасть под влияние? Основное – в этой статье. А иллюстрировать мне её поможет многоуважаемый Джордж Карлин.

Привет ИТ-сообщество! Я Анастасия Пятько, аналитик-внедренец из РТЛабс. Это компания, которая развивает всем известные Госуслуги и пытается облегчить нашу бюрократическую жизнь.

Недавно мне довелось выступить на HighLoad++ 2022 с похожей темой: «СМЭВ. Сильно проще, чем кажется. Полезные советы, как стартовать интеграцию через СМЭВ3 и СМЭВ4». Организаторы знают своё дело. В зале была заинтересованная аудитория, которая задавала вопросы с неподдельным интересом. С некоторыми разговор у стенда продолжался ещё несколько часов. Так родилась идея — зафиксировать всё текстом в этой статье.

Я объясняю экспериментальные результаты проверки теоремы Белла супердетерминизмом. Далее я показываю, как такая Вселенная может возникнуть и быть совместимой с субъективным опытом свободы воли.

В марте сервисы Datadog не работали более суток. Что пошло не так, как отреагировала команда инженеров, и что можно извлечь из этого инцидента? Это перевод эксклюзивного исследования, которое провел Гергели Орош (Gergely Orosz), консультант mobile.dev, автор нескольких книг по работе с инфраструктурой, в прошлом — инженер в Uber, Skype, Microsoft.