• покажу, как использовать PyTorch C++ API для интеграции нейросети в проект на движке Unity;
• сам проект я подробно описывать не буду, это не имеет значения для данной статьи;
• использую готовую модель нейросети, преобразовав её трассировку в бинарник, который будет подгружаться в рантайме;
• покажу, что такой подход существенно облегчает деплой сложных проектов (например, нет проблем с синхронизацией сред Unity и Python).

Добро пожаловать в реальный мир

Возможности C# из года в год становятся всё шире. Разные фичи делают жизнь программиста приятнее, но предназначение и особенности некоторых из них могут быть очевидны не всем. Например, старый-добрый yield. Для некоторых разработчиков, особенно начинающих, это самая настоящая магия – непонятная, но интересная. В данной статье будет показано, как же всё-таки работает yield, и что на самом деле скрыто за этим волшебным словом. Приятного чтения!

Об авторе

При реализации потоковых алгоритмов часто возникает задача подсчёта каких-то событий: приход пакета, установка соединения; при этом доступная память может стать узким местом: обычный -битный счётчик позволяет учесть не более событий.
Одним из способов обработки большего диапазона значений, используя то же количество памяти, является вероятностный подсчёт. В этой статье будет предложен обзор известного алгоритма Морриса, а также некоторых его обобщений.

Другой способ уменьшить количество бит, необходимое для хранения значения счётчика, — использование распада. Об этом подходе мы рассказываем здесь, а также собираемся в ближайшее время опубликовать ещё одну заметку по теме.

Мы начнём с разбора простейшего алгоритма вероятностного подсчёта, выделим его недостатки (раздел 2). Затем (раздел 3) опишем алгоритм, впервые преложенный Робертом Моррисом в 1978 году, укажем его важнейшие свойства и приемущества. Для большинства нетривиальных формул и утверждений в тексте присутствуют наши доказательства — интересующийся читатель сможет найти их во вкладышах. В трёх последующих разделах мы изложим полезные расширения классического алгоритма: вы узнаете, что общего у счётчиков Морриса и экспоненциального распада, как можно уменьшить ошибку, пожертвовав максимальным значением, и как эффективно обрабатывать взвешенные события.

Мы продолжаем серию публикаций адаптированного и дополненного перевода "Карманной книги по TypeScript".

Другие части:

• Часть 1. Основы
• Часть 2. Типы на каждый день
• Часть 3. Сужение типов
• Часть 4. Подробнее о функциях
• Часть 5. Объектные типы
• Часть 6. Манипуляции с типами
• Часть 7. Классы
• Часть 8. Модули

Обратите внимание: для большого удобства в изучении книга была оформлена в виде прогрессивного веб-приложения.

Примитивы: string, number и boolean

В JS часто используется 3 примитива: string, number и boolean. Каждый из них имеет соответствующий тип в TS:

• string представляет строковые значения, например, 'Hello World'
• number предназначен для чисел, например, 42. JS не различает целые числа и числа с плавающей точкой (или запятой), поэтому не существует таких типов, как int или float — только number
• boolean — предназначен для двух значений: true и false

Обратите внимание: типы String, Number и Boolean (начинающиеся с большой буквы) являются легальными и ссылаются на специальные встроенные типы, которые, однако, редко используются в коде. Для типов всегда следует использовать string, number или boolean.

if (debug) {
    log("...");
}

Меня всегда поражало, что основы всей нашей цивилизации были заложены людьми, жившими две с половиной тысячи лет назад и не имевшими почти никаких способов получения знаний о мире кроме собственного разума - только лишь с помощью него одного они по капле воды смогли догадаться о существовании океана.

В этом посте я хочу рассказать про трех великих философов античности, чьи идеи о природе сущего находят подтверждение в теориях квантовой механики и самых смелых гипотезах современной теоретической физики.

Как появился Пегас?

Величайшим из древнегреческих философов по праву считается ученик Сократа афинянин Платон. Именно благодаря его "Диалогам" до нас дошла большая часть сведений о греческой философской мысли.

Несмотря на то, что Платон изучал и даже преподавал математику, никаких особенных математических достижений он после себя не оставил. Но все же девизом основанной им Академии он избрал фразу "Не геометр да не войдет", тем самым подчеркнув важность математики для познания мира и формирования ума.

Основной идеей философии Платона была, извините за каламбур, сама "идея". Именно он ввел в оборот это слово, которое на древнегреческом звучало как "эйдос". Для объяснения своей теории Платон обычно использовал аллегорию, позже ставшую известной как миф о пещере. Я вкратце приведу здесь только самую ее суть.

Представьте себе абсолютно пустую белую комнату. В этой комнате нет дверей, на одной из стен почти под потолком располагается единственное окно. Под этим окном стоит кресло, к которому железными цепями крепко-накрепко привязан человек. Его голова и тело зафиксированы таким образом, что единственное, что он видит - противоположную от окна стену. Этот человек в раннем детстве был похищен учеными, подключен к системам жизнеобеспечения и привязан цепями к своему креслу, он вырос в этой комнате и никогда не видел мира за ее пределами. Время от времени ученые проносят за окном какие-то предметы: статуи, изображения животных, растений, зданий. Узник не видит самих предметов, а видит лишь только тени, отбрасываемые ими на противоположную от окна стену комнаты. Он различает в этих тенях схожие паттерны и дает им названия. Узник искренне считает, что те тени на стене, что он видит и которым дает имена - реальны.

1. в репозиторий попадают ненужные файлы или наоборот не попадают нужные
2. множество больших файлов раздувает размер репозитория
3. проблема с мерджем yaml файлов Unity
4. в репозиторий добавлен только сам файл или только meta
5. в проекте присутствуют пустые папки
6. сложность автоматической нумерации версий и билдов
7. неудобство использования кода между несколькими проектами

Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но, в конце 2020 года прошел новый виток. На этот раз не за 4 года, а за один. поговорим о Трансформерах в ComputerVision. В статье будет обзор новинок, которые появились в последний год.

Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

• Приемлемый уровень естественности речи;
• Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
• Поддержка синтеза как в 16kHz так и в 8kHz из коробки;
• Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
• Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
• Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
• Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
• Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
• Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Хочу рассказать свою реализацию компиляции математических выражений. Будем компилировать в функцию от произвольных аргументов. В планах:

1. Арифметические операции, тригонометрия, и другие численные функции.

2. Булева алгебра (логика), логические операторы (и, или, и т. д.), а так же знаки сравнения.

3. Произвольные типы в качестве входных, выходных, и промежуточных.

Приятного чтения!

Программа Тюремных Тренировок — это эффективные методы обучения по работе со своим весом. Многие из этих забытых, но действенных техник — находятся на грани исчезновения. Современный бодибилдинг поменял наше мышление, навязав ложные убеждения. Поэтому мы сняли этот фильм в Алькатрасе, вернувшись во времена, когда «Скала» была крупнейшей тюрьмой для особо опасных преступников. Пожалуй, это самое правильное место, чтобы показать методы тренировок заключённых.

«Забудь дедукцию, давай продукцию», —  эту формулу я усвоил сразу после окончания института. Тогда я ещё был финансистом и мир науки и образования меня буквально выкинул в мир бизнеса. Я ждал матриц, проектных структур, менеджмента строго по Мескону и Хедоури, а получил «твою мать, какого х** бюджет не сводится, давай, подрисуй цифирь и отправим это уже главнюкам». Вооот, а это была компания на 120 человек с чистой прибылью в пару сотен миллионов. Это было начало 2008 года, который компания пережила, сократив 23 человека. А вот декабрь 2014-го стал последним месяцем существования всего холдинга. Я, уже большой чувак, понимал, что это всё — результат череды управленческих ошибок. К тому времени я работал сисадмином в ИТ-компании и был уверен, что здесь всё будет круто. Сменив три ИТ-компании, я понял, что айтишники при всей инженерной стройности управляют и развиваются без вектора. И знаете, сейчас меня это тревожит.

Короче, я вам щас про реальный менеджмент затру. Субъективно.

Эта статья является развёрнутым комментарием к другой статье. Обычно я прохожу мимо, но сейчас меня почему-то задело.