В 1994 (или в конце 1993, уже не помню) приятелю, у которого мы играли на денди, наконец-то купили РС. 386DX40/4MB/270MB/0.28 — вроде так тогда писалось. Звуковушки не было. Но монитор был крутой, не какой-то там 3NE с крутилками, а Bridge с цифровым управлением и памятью на режимы, не приходилось их подстраивать. У 3NE какая-то память тоже была, но всё равно картинку приходилось подстраивать нередко, особенно если в разных разрешениях игры были, да ещё виндой пользовался.

Сами игры 1994 я бы не назвал такими уж деревянными — VGA и SVGA, местами живое видео, поддержка звуковых карт стала обязательной, скорее на спикере звука не будет. Потому решил обязательным признаком деревянности считать работу под DOS. Это позволит довести ретроспективу до логического конца в 1997 году, когда вышли последние заметные тайтлы. Дальше уже окончательно началась эпоха Windows. Но до туда ещё три года и несколько десятков хороших игр.



Содержание:
Деревянные игрушки — эпилог, что осталось прибитым к потолку
Деревянные игрушки, часть последняя — 1997
Деревянные игрушки, часть десятая — 1996
Деревянные игрушки — неписи
Деревянные игрушки, часть девятая — 1995
Деревянные игрушки, часть восьмая — 1994
Деревянные игрушки, часть седьмая — 1993
Деревянные игрушки, часть шестая — 1992
Деревянные игрушки, часть пятая — 1991
Деревянные игрушки, часть четвертая — 1990
Деревянные игрушки, часть третья — 1989
Деревянные игрушки, часть вторая — 1986-1988
Деревянные игрушки, часть первая — 1982-1985

Одна из самых распространенных тем запросов, с которыми приходят к детским специалистам, это речь. Самая очевидная проблема — это когда ребенок не говорит. Вот ему год, а он молчит. Вот ему уже три, а он все равно молчит. А вот уже пять… Тут понятно, что что-то пошло не так. Есть менее очевидные проблемы, которые на самом деле тоже про речь. Например, ребенок плохо учится. Почему плохо учится? Оказывается, когда ему учительница задает вопрос, он в ответ двух слов связать не может. Или у ребенка почему-то нет друзей. И оказывается, что он просто не представляет, как со сверстниками вообще разговаривать. Ну и не разговаривает. И так далее.

Самый нужный человек здесь, как понятно, логопед (и очень важно дойти до логопеда, если есть подозрение, что развитие речи пошло как-то не так). Игротерапевты с этим тоже работают, потому что умение разговаривать и договариваться развивается вместе с развитием игры. Чтобы понять, как это происходит, начнем с самого начала.

В предыдущей серии: мы составили подборку советской мультипликационной научной фантастики. Собрали комментарии о тех мультфильмах, которые не вошли в первую часть — и рассказываем о них сейчас.

Недавно на arXiv.org была загружена статья с не очень интригующим названием "Neural reparameterization improves structural optimization" [arXiv:1909.04240]. Однако оказалось, что авторы, по сути, придумали и описали весьма нетривиальный метод использования нейросети для получения решения задачи структурной/топологической оптимизации физических моделей (хотя и сами авторы говорят, что метод более универсален). Подход очень любопытный, результативный и судя по всему, — совершенно новый (впрочем, за последнее не поручусь, но ни авторы работы, ни сообщество ODS, ни я, аналогов припомнить не смогли), поэтому его может быть полезно знать интересующимся как использованием нейросетей, так и решением разнообразных задач оптимизации.

В связи с тем, что мобильные устройства уже давно имеют обширный функционал, то задачи автоматизации можно смело переносить и на них. И, как нельзя лучше, здесь так же хорошо подходит cron для их выполнения. Но если в «обычных» Linux системах настройка cron занимает мало времени, то Android устройство требует более сложной работы по его настройке.

Если тебе интересна тема автоматизации и ты хочешь, чтобы твои shell-скрипты запускались сразу же после загрузки устройства, да еще и могли бы запускаться по таймеру — добро пожаловать под кат!

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!

Предлагаю вашему вниманию инструкцию как оптимально (по моему мнению) перейти на свободное программное обеспечение при использовании смартфона на примере операционной системы LineageOS (далее сокращённо LOS) и приложений из F-Droid.

Я думаю, что это статья будет вам интересна, даже если вы не можете установить себе LOS, так как в данной статье также рассмотрены стандартные настройки Android, настройки и методика использования полезных приложений, магазин приложений F-Droid, разрешения Android, которые нельзя ограничить и другие, возможно полезные для вас нюансы.

Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.

А также значительно уменьшающую количество связей внутри сети, повышая тем самым их быстродействие.

Эта тривиальная задача возникла в один из пятничных дней и должна была занять 2-3 минуты времени. В общем, как всегда.

Коллега попросил поправить скрипт у него на сервере. Сделал, сдал ему и обронил ненароком: «Время спешит на 5 минут». Сервер его, пусть сам и разбирается с синхронизацией. Полчаса, час прошел, а он всё пыхтит и тихо матерится.

«Бестолочь! — подумал я, переключаясь в консоль сервера — ну ладно оторвусь ещё на пару минут.»

Смотрим, ntp, rdate, sdwdate не установлены, timesyncd отключен и не запущен.

# timedatectl
      Local time: Sun 2019-08-25 20:44:39 +03
  Universal time: Sun 2019-08-25 17:44:39 UTC
        RTC time: Sun 2019-08-25 17:39:52
       Time zone: Europe/Minsk (+03, +0300)
     NTP enabled: no
NTP synchronized: no
 RTC in local TZ: no
      DST active: n/a

Здесь сразу отмечу, что аппаратное время верное: по нему будет легче ориентироваться дальше.

Отсюда и началась череда ошибок.

Введение

Люди носят фитнес-браслеты по разным причинам, я могу предположить некоторые из них:

1. Для того, чтобы поддерживать себя в форме и выполнять цели по активности;
2. Потому что это некая модная штучка;
3. Чтобы ставить над собой эксперименты или узнать себя лучше.

Я ношу фитнес браслет по причине номер 3. В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно извлечь данные из браслета и попробовать получить некоторые зависимости.

Методы для извлечения этих данных работают для Mi Band 1, 1S и, возможно, 2 (приложение для 2, кажется, такое же).

В прошлой главе мы узнали, что глубокие нейронные сети (ГНС) часто тяжелее обучать, чем неглубокие. И это плохо, поскольку у нас есть все основания полагать, что если бы мы могли обучить ГНС, они бы гораздо лучше справлялись с задачами. Но хотя новости из предыдущей главы и разочаровывают, нас это не остановит. В этой главе мы выработаем техники, которые сможем использовать для обучения глубоких сетей и применения их на практике. Мы также посмотрим на ситуацию шире, кратко познакомимся с недавним прогрессом в использовании ГНС для распознавания изображений, речи и для других применений. А также поверхностно рассмотрим, какое будущее может ждать нейросети и ИИ.

Это будет длинная глава, поэтому давайте немного пройдёмся по оглавлению. Её разделы не сильно связаны между собой, поэтому, если у вас есть некие базовые понятия о нейросетях, вы можете начинать с того раздела, который вас больше интересует.

Основная часть главы – введение в один из наиболее популярных типов глубоких сетей: глубокие свёрточные сети (ГСС). Мы поработаем с подробным примером использования свёрточной сети, с кодом и прочим, для решения задачи классификации рукописных цифр из набора данных MNIST:

Представьте, что вы – инженер, и вас попросили разработать компьютер с нуля. Как-то раз вы сидите в офисе, изо всех сил проектируете логические контуры, распределяете вентили AND, OR, и так далее,- и вдруг входит ваш босс и сообщает вам плохие новости. Клиент только что решил добавить неожиданное требование к проекту: схема работы всего компьютера должна иметь не более двух слоёв:



Вы поражены, и говорите боссу: «Да клиент спятил!»

Босс отвечает: «Я тоже так думаю. Но клиент должен получить то, что хочет».

Выбирая очередной монитор, решил «упростить» себе процесс выбора среди обилия мониторов на рынке. А получилось использовать некоторую, возможно даже научно-обоснованную, теорию, покрывающую многие области человеческой деятельности, в общем, и выбор монитора, в частности.

Надеюсь, мои изыскания кому-то также пригодятся, а также позволят сохранить зрение и нервы.

Привет, читатель.

По стопам моего первого поста подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами по обработке данных. Ведь ни для кого не секрет, что обучение на хороших примерах проходит эффективнее и быстрее. Посмотрим, что интересного нам смогут показать одни из лучших примеров по обработке данных.

Схема работы с текущим постом унаследуется от моего поста про лучшие блокноты по ML и DS, а именно — сохранил в закладки → передал коллеге.

+ бонус в конце статьи — крутой курс от ФПМИ МФТИ.



Итак, давайте приступим.

Подборка датасетов с рабочими примерами обработки данных:

Suicide Rates Overview 1985 to 2016 — сравнение социально-экономической информации с показателями самоубийств по годам и странам.

Примеры обработки:

• Suicide data — Full interactive dashboard;
• Mental Health, Happiness, Economics, Human Freedom;
• Data Visualization of Suicide Rates

Тестирую элементы питания на профессиональном оборудовании. Цель охватить большую часть рынка элементов питания Европы и России.

На данный момент протестированы более 230 аккумуляторов и батареек. Сделано более 1000 тестов. Израсходовано 4 ящика батареек и несколько месяцев жизни.

Результатом проделанной работы стала база знаний по аккумуляторам и батарейкам. Под катом рассказываю почему я решил создать базу знаний и как это было сделано.

Реклама добилась своего: большинство покупателей уверены, что батарейки Duracell и Energizer значительно лучше других. Чтобы проверить, так ли это, я протестировал 20 видов щелочных (alkaline) батареек AAA — от самых дешёвых до самых дорогих.

Можете использовать этот пост как аргумент при переговорах.



Вы, наверное, уже слышали эту продуманную фразу, которую произнес Рид Хастингс, CEO компании Netflix, говоря о развитии компании: «Наш главный конкурент – это сон». Он логично рассуждает, что с точки зрения прибыльности его бизнеса, сон, занимающий треть всего времени – огромный ресурс, за который можно побороться. Но если мы дорожим своим здоровьем, красотой и жизнью, то он не должен получить от нас ни минуты от нашего сна. Мы всё еще настолько недооцениваем сон, что этот факт удивителен сам по себе. Почему мы считаем сон чем-то, чем можно жертвовать, что можно сжимать, над чем можно издеваться? Даже простейшее популярное представление о биологии говорит нам, что природа не стала бы требовать от нас трети жизни на что-то неважное.

Какова ценность ваших первых 25 лет жизни, начиная с момента, когда вы впервые открыли глаза и заплакали, и тем временем, когда вы осознали, что взрослая жизнь уже идет полным ходом? Ценность сна даже измерять абсурдно, а ведь он в нашей жизни занимает приблизительно столько же времени.

Между тем, мы действительно не знаем, почему мы спим. Да, у нас есть объяснения – насчет консолидации памяти, обучения, восстановления сил и прочее. Сам вопрос остается открытым и задается вновь и вновь, потому что мы подозреваем, что это не все, что мы знаем про сон.

Все животные спят, при условии, что они живут хотя бы несколько дней. Есть исключения, но они могут быть чисто методологическими: еще до недавнего времени ученым не хватало данных назвать сном периоды отключения у некоторых животных (насекомых).

^{Принципиальная схема змеи, рисовала прекрасная Ш.А.Г. с моих слов}

У меня подруга на двадцать пятом году жизни взяла змею на руки и удивилась, что она милая и тёплая. Так вот, я до сих пор дико боюсь змей, но не могу не признать, что они красивые. Не всегда в смысле эстетики, но в смысле инженерного дизайна — точно.

Ну и вокруг них много недопонимания.

Начнём с того, что змеи приятные на ощупь. Они никакие не слизкие, а сухие и чаще всего тёплые (в большинстве мест, где вы их можете найти в природе, потому что они вообще-то не теплокровные). Но пока мы не зашли дальше, давайте сразу договоримся, что после прочтения поста вы не кинетесь обниматься со всеми встречными змеями. Среди них много ядовитых, а среди ядовитых много таких, которые убивают человека за раз. И многие движутся при этом быстрее вашей реакции.

Есть змеи, которые умеют плеваться ядом вам в глаза. Есть змеи, которые офигенно плавают. Есть змеи, которые могут двигаться под песком как маленькие версии червя из Дюны.

Но начнём с разбора змеи. С корпуса.

Есть такие области знания, которые «аршином общим не измерить...». В принципе, в моей «домашней» области, коллоидной химии, под такое направление можно спокойно помещать любое фундаментальное понятие, будь-то адсорбция (с адсорбентами) или адгезия (с клеями). Честно говоря, мысль написать про клей у меня не возникала. Но когда читатели в каждой теме, связанной с полимерами начинают просить рассказать про клеи — об этом поневоле задумаешся (ну и хочется конечно же отпарировать на «все надо клеить суперклеем»). Адгезия и клеи — очень обширная тема, поэтому я все-таки решил за нее взяться, но разбить повествование на несколько частей. Сегодня первая часть — вводно-информационная. Чтобы узнать за счет чего клей клеит, какие бывают клеи и какой клей лучше подходит для склеивания _____ (вписать нужное), традиционно идем под кат (и кладем в закладки).

В прошлый раз мы делали подборку ресурсов с полноценными музыкальными композициями для приложений, игр или видео. Сегодня рассказываем о площадках с библиотеками коротких звуков и семплов, распространяемых в основном по лицензиям класса Creative Commons.