Несмотря на злободневность, идея этой заметки родилась задолго до известных событий. Задачка является любопытным математическим этюдом и прямо просится к рассмотрению через призму теории игр, хотя в этом ключе практически не освещается. Даже люди с хорошим математическим пониманием склонны игнорировать её игровую природу. В прогрессивных кругах при взгляде на людей, выступающих против вакцинации, принято задумчиво хмуриться и пожимать плечами, но было бы странно, если бы такое мощное социальное явление не имело под собой никаких фундаментальных основ. Есть ли в отказе от прививок рациональное? Большинство заявлений антивакцинаторов не имеют под собой никаких оснований, но причины поступков человека часто не совпадают с тем, что он декларирует. В этой статье я немножко поиграю с математической моделью конфликта и покажу, почему антивакцинаторство необоримо. Если вы заинтересовались, прошу к тексту.

Привет, друг. Удачно заглянул на огонёк ты, ибо сказку собираюсь сказать я. Об эпохах нынешней и минувшей, о пределах могущества кодерского, и о том, как в силе себе отказывая, силы достичь можно. А коли не интересна тебе тема парадигм, дальше листай и вид сделай, что не слышал о сказке моей. Зайдёшь же коли на огонёк, так знай, что словца красного ради не всегда сказитель хронологию соблюдал и на совести его перегибы все и недомолвки.

С древних времен считалось, что в феномене сознания есть что-то непонятное. Что-то непостижимое. Считалось, что сознание есть проявление нематериального, привнесенного высшими силами. Если для мифологического мировосприятия такой порядок вещей естественен, то со сменой парадигм и зарождением естествознания феномен сознания потребовал объяснения.

Задача управления движением интересна сама по себе. Как заставить механическую куклу решать задачи в трёхмерном пространстве? Пусть даже простые. Подойти к столу, взять предмет, перенести его, положить в корзину. Не упасть по дороге. Никуда не врезаться.

Роботы Boston Dynamics, весьма вдохновенны. Вещи которые они делают поразительны. Как что-то похожее получить в домашних условиях? Как вообще подойти к этой задаче и насколько она посильна?

За машинное обучение замолвите слово

Мы переживаем бум методов машинного обучения и может показаться, что нет такой задачи, которую не решила бы стомиллионслойная сеть, будь у нее бесконечное время и безграничный набор данных. Машинное обучение показывает прекрасные результаты при работе с изображениями, речью. Нейросети умеют "вспоминать" ответы на примеры, нарисованные на бумаге и предсказывать, куда полетит теннисный шарик еще до того, как он коснулся ракетки.

Говорят, что глубокое обучение, генетические алгоритмы и прочие новомодные дисциплины могут решать задачи любой сложности. И по видимому это действительно так. Если конечно у вас есть очень много времени и все данные этого мира.

Один из наиболее фундаментальных методов машинного обучения — генетический алгоритм. Как вы, несомненно знаете, великий генетический алгоритм матери природы работал два миллиарда лет, прежде чем появилась многоклеточная жизнь. Восемьсот миллионов лет спустя генетический алгоритм построил вид, представитель которого набирает данный текст. Есть ли у нас терпение на три миллиарда лет вычислительных экспериментов и можем ли мы позволить себе пойти этим путём?

They say, each professional developer must have done at least three pet projects: a sophisticated logging utility, a smart json parser, and an amazing programming language. Once we have both logger and parser accomplished, we finally decided to reveal our desperate success in creation one of the most innovative programming languages named Silverfish.

Привет, друг.

Как известно, каждый уважаемый кодер рано или поздно пишет свой логер, парсер json и язык программирования. Поскольку первое и второе мы уже написали, то нам ничего не остаётся, как представить наши наработки по новому инновационному языку программирования karasic.

Та работа, которую я хочу представить вашему вниманию, есть попытка еще раз написать систему скриптового 3д моделирования. Написать так, как я её хотел бы видеть.

Рецепт системы ZenCad довольно прост. Концепт скриптового 3д моделирования OpenScad, геометрическое ядро OpenCascade, python3 в качестве клея, библиотека ленивых вычислений evalcache для агресивного кеширования вычислений. Добавить специй еще из пары-тройки инструментов, приправить gui под соусом PyQt, и подать к столу перемешав, но не взбалтывая.

И хотя людей, которые для написания списка покупок или компиляции данных по квартплате используют скрипты на python, пересчитать по головам, но если так получилось, что вы используете скрипты для решения рутинных задач и иногда скрипты работают недопустимо долго, то возможно, идея применение ленивых вычислений ко всему что движется, придётся вам по вкусу.

О концепции ленивых вычислений вряд ли стоит подробно говорить. Идея пореже делать одно и то же, особенно, если оно долгое и тяжелое, стара как мир. Потому сразу к делу.

По разумению автора настоящего текста нормальный ленификатор должен:

1. Сохранять вычисления между вызовами программы.
2. Отслеживать изменения в дереве вычисления.
3. Иметь в меру прозрачный синтаксис.