Обновить
-7
0.2

Пользователь

Отправить сообщение

std::mdspan в C++23: многомерные данные без самодельных view

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров2.5K

Привет, Хабр!

В C++ долго не было нормального стандартизованного способа адресовать многомерные данные без самодельных обвязок на указателях, индексации по формуле и пачек typedef с макросами. В C++20 появился std::span для одномерных непрерывных диапазонов. Следующий логичный шаг — многомерный view с настраиваемым отображением индексов в адреса памяти. Этим шагом в C++23 стал std::mdspan в заголовке <mdspan>. Это не контейнер и не владеет памятью, это слой адресации поверх уже существующего буфера. Формально идею закрепили в P0009, а в стандарт попали mdspan, extents и политики layout; отдельная функция submdspan пошла в следующую версию стандарта C++26.

Читать далее

Плазмоны в экранированном прямоугольнике оказались похожи на волны в бассейне

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров834

Ученые из МФТИ и Института радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН исследовали поведение полностью экранированных двумерных плазмонов — локализованных электромагнитных волн, распространяющихся по поверхности металлов. Оказалось, что они ведут себя подобно тому, как колеблется вода в неглубоком бассейне. Статья опубликована в журнале Physical Review B. 

Уникальные электромагнитные волны, именуемые поверхностными плазмонными поляритонами или просто плазмонами, имеют способность распространяться в оптическом, инфракрасном и терагерцовом диапазонах частот вдоль границы металла и воздуха или диэлектрика. Термин «поверхностный плазмонный поляритон» указывает на то, что эти волны объединяют движение зарядов (электронного газа) на металлической поверхности (поверхностный плазмон) и электромагнитные волны в окружающем воздухе или диэлектрике (поляритоны). Это особая форма электромагнитных колебаний, сильно локализованных на тонком приграничном слое, толщина которого не превышает десятых долей микрометра. Другими словами, электрическое поле оказывается «запертым» в области, размеры которой не превышают длину световой волны. Это явление уникально, потому что дифракция обычно не позволяет локализовать волну света на такой малой длине. Используя особенности плазмонов, можно достичь различных целей: от применения их для биосенсоров и микроскопии до использования в новом поколении вычислительных устройств.

Читать далее

Свет считает быстрее: как работают фотонные вычисления и из какого «железа» они собраны

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров2.3K

Сколько времени занимает сложение двух лучей света? Почти никакого: интерференция рождает результат сразу, пока лучи проходят через чип. В этой статье — без мистики и рекламных лозунгов — разберём, как свет выполняет линейную алгебру, из каких модулей собирают фотонные процессоры и где они уже уместны в реальных задачах. К концу чтения у вас будет ясная картинка тракта «источник → модулятор → оптическая решётка → детекторы» и чек-лист для первого PoC.

Погружаемся в фотонику

Нейросети без градиентов: спектральное моделирование и построение решений

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение19 мин
Количество просмотров7K

В статье предлагается альтернативный подход к построению нейронных сетей без использования алгоритма обратного распространения ошибки. Вместо оптимизации весов с помощью градиентов рассматривается прямой спектральный синтез решений, основанный на анализе гармонического содержания сигналов. На примере логических функций XOR, AND и OR показано, как линейные и нелинейные преобразования влияют на спектр входных данных и как эти преобразования можно использовать для ручной сборки нейросетевых структур. Отдельное внимание уделяется роли функций активации как спектральных операторов. В завершение обсуждаются ограничения классического подхода к обучению и обозначаются перспективы использования частотного кодирования, которое будет рассмотрено в следующей статье.

Читать далее

Что такое графовые нейронные сети

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров31K

Графовые сети — это способ применения классических моделей нейронных сетей к графовым данным. Графы, не обладая регулярной структурой как изображения (каждый пиксель имеет 8 соседей) или тексты (последовательность слов), долгое время оставались вне поля зрения классических нейронных моделей, которые получили широкое распространение в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Большинство моделей векторизации графов (построения векторного представления вершин в графе) были достаточно медленными и использовали алгоритмы на основе матричной факторизации или спектральной декомпозиции графа. В 2015-16 годах появились более эффективные модели (DeepWalk, Line, Node2vec, Hope) на основе случайных блужданий. Однако и они имели ограничения, потому что никак не затрагивали при построении векторной модели графа дополнительных признаков, которые могут храниться в вершинах или на ребрах. Появление графовых нейронных сетей стало логичным продолжением исследований в области графовых эмбеддингов и позволило унифицировать под единым фреймворком предыдущие подходы.
Читать дальше →

Визуализация графов. Метод связывания ребер

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров58K
Иногда полезно представить граф в графической форме, так чтобы была видна структура. Можно привести десятки примеров, где это может пригодиться: визуализация иерархии классов и пакетов исходного кода какой-нибудь программы, визуализация социального графа (тот же Twitter или Facebook) или графа цитирования (какие публикации на кого ссылаются) и т.д. Но вот незадача: количество ребер в графе зачастую настолько велико, что нарисованный граф просто невозможно разобрать. Взгляните на эту картинку:



Это граф зависимостей некой программной системы. Он представляет собой дерево разбиения на пакеты (серые шарики — пакеты, белые — классы), на которое поверх наложены ребра зависимости одних классов от других. Чтобы не рисовать стрелки направления, ребра нарисованы в виде градиентных линий, где зеленый — это начало, а красный — конец ребра. Как видите, граф настолько визуально перегружен, что архитектуру программы невозможно проследить.
Под катом описание метода, решающего эту проблему.
Читать дальше →

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение41 мин
Количество просмотров111K

Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

Войти в симуляцию →

Rust: объясняем Владение и Субструктурные типы на пальцах

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров5.9K

Системы типов помогают разработчикам создавать надежные и безопасные программы. Однако такие термины, как «субструктурные типы» или «владение», нередко кажутся сложными и трудными для понимания, особенно для тех, кто не сталкивался с теорией типов в академической среде.

Новый перевод от команды МойОфис расскажет вам, как субструктурные типы и система владения в Rust помогают создавать безопасные и эффективные программы. Автор разбирает ключевые теоретические аспекты, выясняет, какие преимущества они предоставляют, и показывает, почему их использование становится неотъемлемой частью разработки современных языков. Вы узнаете, как субструктурные типы помогают обеспечивать безопасность и жизнеспособность программ, а также познакомитесь с идеями и проблемами их внедрения на практике.

Читать далее

Три необсуждаемых вопроса о микросервисах и параллельной распределённой обработке данных — чтобы жить стало легче

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Количество просмотров2.7K

Воркшоп для тех, кто впервые сталкивается с распределёнными системами.

В этой статье на примере решения несложного архитектурного кейса я покажу, что ответов только на 3 вопроса при проектировании систем распределённой параллельной обработки данных будет достаточно для обеспечения жёстких нефункциональных требований.

Читать далее

Моделирование управления AC двигателя — Field oriented control of PMSM с помощью opensource решений

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение50 мин
Количество просмотров7K

В этой статье я хочу поделиться результатом своих исследований в области моделирования систем управления двигателями переменного тока. В качестве объекта управления был выбран синхронный двигатель с постоянными магнитами PMSM (Permanent Magnet Synchronous Machine) как наиболее распространенная машина в современных транспортных средствах. Основное внимание будет уделено построению математической модели системы, объекта управления, и алгоритмов для симуляции. Для реализации модели я выбрал open source решения: Python control, Scilab. Мне было интересно, возможно ли использование свободных средств моделирования для построения более-менее сложных и реальных систем. Далее я поделюсь своими впечатлениями. В первой части статьи приводится теоретический материал, где описываются основные уравнения двигателя и элементы теории управления. Для теоретической части необходимы базовые понимания электротехники, ниже приложу ссылки, где можно обновить знания. Я постарался проработать разные источники литературы, чтобы взять необходимый минимум, с которым самому пришлось столкнуться для понимания сути процессов управления двигателем. Читатель вправе пропустить матчасть и перейти сразу к описанию реализации, и при необходимости вернуться к некоторым теоретическим аспектам в этом материале, или других источниках. Реализация алгоритмов управления построена по классическому принципу с помощью диаграммы потоков.

Читать далее

Транспортный уровень: TCP И UDP

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров13K

В контексте сетевой коммуникации транспортный уровень выполняет жизненно важную функцию — обеспечивает логическую связь между процессами приложений, работающими на разных компьютерах или серверах. Он отвечает за точную и надёжную передачу данных, гарантируя их последовательность, контроль ошибок и корректировку маршрутов при необходимости.

Транспортный уровень играет ключевую роль в организации обмена информацией: он управляет разбиением данных на пакеты, их доставкой и сборкой на стороне получателя. Это позволяет обеспечить эффективную, безопасную и бесперебойную работу сетевых приложений.

Читать далее

Типы и архитектуры параллельных вычислений: какие они бывают?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение19 мин
Количество просмотров6.5K

Привет, Хабр! В этом материале мы снова вернемся к теме GPU и машинного обучения, но на этот раз поговорим о параллельных вычислениях, видах параллелизма и типах архитектур, которые задействуют для эффективной тренировки и работы нейросетевых моделей.

Читать далее

Кто реально угрожает C++ (нет, Rust, не ты)

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров81K

Привет! Меня зовут Александр Каленюк, и я крепко подсел на C++. Пишу на C++ 18 лет кряду, и все эти годы отчаянно пытаюсь избавиться от этой разрушительной зависимости.

Всё началось в конце 2005 года, когда мне довелось писать движок для симуляции 3D-пространства. В этом движке было буквально всё, чем язык C++ мог похвастаться в 2005 году. Трёхзвёздочные указатели, восьмиуровневые зависимости, C-подобные макросы повсюду. Кое-где – вкрапления ассемблера. Итераторы в стиле Степанова и мета-код в стиле Александреску. В общем, всё. Кроме ответа на самый важный вопрос: зачем?

Читать далее

Как привести электроны и фотоны к общему знаменателю

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров7.7K

Меня довольно смущает плохо замаскированная эмерждентность окружающего мира, причём не только пространства, но и времени. Ранее я не мог не высказаться о знаменитом эксперименте с двумя щелями, а также о некоторых парадоксальных свойствах субатомного мира. Например, о том, что протон, по-видимому, самопроизвольно не распадается вообще, а нейтрон не распадается только в составе атомного ядра — в свободном же состоянии период полураспада нейтрона составляет около 10 минут. Как я ещё раньше упоминал в статье «Вы снова здесь, изменчивые тени», можно каким-то рациональным образом обосновать подобные факты, если допустить, что элементарные частицы – это тени четырёхмерных объектов, однако, это скорее фантазия, чем гипотеза. Сегодня же я хочу рассказать ещё об одних удивительных фермионах, зафиксированных в ушедшем 2024 году и названных «электронами Дирака». Электроны Дирака приобретают массу, лишь будучи в движении, и догадки о сути их природы, возможно, потребуют уточнить наши представления об электронах и фотонах.

Читать далее

Мультиагенты ИИ, мультиагенты неИИ и актеры. Адаптивность и автономность

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров2.3K

Данная статья является попыткой моего личного обобщения и выделения различий над зоопарком современных технологий, в которых в том или ином виде используются термины: мульти-агенты ИИ (ollama, meta, camel), мульти-агенты неИИ (MAS, эмержность, интеллект роя) и актеры (Akka, асинхронность, сообщения). А также интерес применимости к домену планирования - логистики, производства. Составления расписаний. С упором на футуристичность =)

Читать далее

Модификация автопилота роботакси для движения по изолированным полосам

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров933

Роботакси сталкиваются с серьезными проблемами в городских условиях. Предлагаемое (не мое и не новое) решение – изолированные полосы. Но для движения по ним необходима модификация автопилота роботакси.

Читать далее

Кэш. Теория кэширования. Устройство и разновидности кэша

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров20K

Кэш — это временное хранилище данных, предназначенное для ускорения доступа к часто используемой информации. Он работает по принципу сохранения уже обработанных данных, чтобы при повторном запросе не выполнять те же вычисления или не запрашивать информацию из медленных источников, таких как база данных или внешний сервер. Благодаря кэшу приложения работают быстрее, снижается нагрузка на систему, и пользователи получают мгновенный отклик вместо долгого ожидания.

Однако реализация кэша сопряжена с рядом сложностей. Например, нужно решать, какие данные хранить, как долго их держать в кэше и когда удалять устаревшую информацию. Ошибки в управлении кэшем могут приводить к устаревшим / несогласованным данным, или даже к более долгому времени получения ответа, чем без применения кэша. Также важно учитывать ограничения памяти, ведь хранение слишком большого объема данных может привести к излишнему расходу ресурсов и снижению производительности.

Перед началом изучения разновидностей кэшей и принципов их работы, предлагаю определить часто используемые термины:

Стать гуру кэша

Транскриптомный анализ: как посчитать гены?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение20 мин
Количество просмотров4K

Вся информация о нас закодирована в ДНК. Но как она реализуется? Как при помощи анализа данных секвенирования ученые находят количественные соотношения между группами генов? Что такое транскриптомика? Давайте разберемся, как находят закономерности в экспрессии генов и построим красочные визуализации.

Читать далее

Rust 1.84: новый релиз отличного языка программирования. Еще лучше, еще эффективнее, как всегда

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров13K

Источник изображения.

Вышел новый релиз языка программирования Rust версии 1.84. Этот язык общего назначения изначально разрабатывался проектом Mozilla, но теперь его поддерживает независимая некоммерческая организация Rust Foundation. Rust ориентирован на безопасную работу с памятью и обеспечивает высокий уровень параллелизма выполнения задач, не прибегая к сборщику мусора или полноценному runtime (runtime ограничен базовой инициализацией и поддержкой стандартной библиотеки). Что нового? Давайте разбираться.
Читать дальше →

Создание алгоритма для мультиагентной системы

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров3.2K

Интеллектуальный агент — это элемент в системе, выполняющий задачи, стоящие перед ним. Агент обладает следующими свойствами: активность, автономность, целенаправленность.

Существует 2 вида структуры агента: гетерогенное и гомогенное. Гомогенные агенты сконструированы идентично, то есть особо не отличаются друг от друга. А гетерогенный вид означает, что агенты отличаются друг от друга.

Также существует 2 вида среды: детермированная и недетермированная. В детермированной среде нет никакой случайности, то есть всегда выполнение действий будет приводить к одному и тому же результату. А недетермированная среда характеризуется непредсказумостью.

Существует 2 основных подхода управления роботами: централизованная и децентрализированная. Централизованная система означает, что есть один какой‑то агент, который руководит всем. А децентрализованная противоположна централизованной, то есть каждый агент действует независимо.

Мультиагентная система (МАС) — это система, состоящая из нескольких интеллектуальных агентов. Например, муравейник, он состоит из множества агентов, муравьев.

Актуальность: Мультиагентная система, в отличие от других методов, характеризуется высокой производительностью, быстротой решения поставленных задач и гибкостью.

Цель работы — Создание математической модели и алгоритма для роботизированной системы. Задачи:

Читать далее

Информация

В рейтинге
2 810-й
Зарегистрирован
Активность