Человек не силен интеллектом, это надо признать и понимать. Вот пока не преподадут в универе основы МО, никакого профита не получается. Оценки возможностей человеческого мозга основаны на собирательном образе человека, в качестве такого человека выступают Архимед, Галилей, Бруно, Гаусс, Эйнштейн одновременно, а это так себе идея… Ибо такого человека не существует. Познание через образование (с учителем) работает, а без него — пиши пропало.
У датасайентиста в голове примерно следующее: искусственный интеллект решающий алгоритм — это алгоритм оптимизации аппроксимационной функции на обучающих примерах.
Конечно, в определении не звучит ничего такого из эмпириокритицизма, бихевиоризма, идеализма, материализма… И вообще философ скажет, что тут какое-то пространное объяснение, при этом какое-то слишком элементарное. Но это именно определение всего разнообразия алгоритмов машинного обучения и анализа данных. И истинные датасайентисты знают это определение.)
Самое важное из этого следует, что любое умное решение ИИ — это сплав некоторой аппроксимационной функции и обучающих данных, а оптимизация этой функции — есть познание. Если функция подобрана удачно и критерий оптимизации работает хорошо, то значит алгоритм обучается, иначе нет. Там еще про переобучение (overfitting) и обобщающую способность (generalization) тема, про которые философы не в курсе в принципе, так как абсолютно некомпетентны в данной области.
Сама по себе задача MEX банальна. Гораздо интереснее задача Ozon-MEX, которая включает в себя шифрование. Будем решать Ozon-MEX.
Алгоритм 1. Пусть обновился ключ шифрования и он равен x. Обратим внимание, что при шифровании пользователь с id=x принимает новый id, равный 0, а в более общем случае заметим, что если у пользователей ряд старших бит совпадает со старшими битами ключа, то новый id будет близок к 0.
Это все ведет к идее алгоритма поиска отсутствующих id пользователей, близких к текущему ключу x. Так как ключ на практике намного короче id (занимает O(k) памяти, k<<n). Для примера k=32, n=300 000 000 (русскоговорящее население планеты).
Делаем перебор в лоб, начиная со значения ключа x. Если пользователь id=x существует, то изменяем младшие биты. И так далее. Перебор в лоб имеет сложность O(2^k) по быстродействию и O(1) по памяти. С ключом длиннее примерно 32-бит алгоритм проигрывает по быстродействию алгоритму «просеивания» по быстродействию, но не по памяти.
Алгоритм 2. Мы понимаем, что ключ шифрования меняется гораздо реже, чем регистрируются пользователи. Следовательно, образуются частично упорядоченные наборы id, которые впоследствии «разрушаются» новым ключом шифрования.
Мы хотим иметь ключ длиной 512 бит, но при этом не перебирать 2^512 вариантов. Мы можем сохранить в памяти диапазоны id и сохранить старый ключ (компрометировать его). В принципе это нормально, но тогда важно генерировать новые ключи случайным генератором.
Допустим, выдали пул id от 0 до 10000, ключ был x=x1. Пришел запрос на шифрование новым ключом — сохраняем значения [0, 10000, x1], принимаем новый ключ x2, который пока нельзя компрометировать.
Зная предыдущие наборы [0, max1, x1], [0, max2, x2],… и текущий ключ x, можно находить «пустоты» намного быстрее, чем в алгоритме 1. Начало диапазона всегда 0, поэтому, в принципе, можно не сохранять в памяти.
Сам алгоритм заключается в том, чтобы не перебирать все комбинации как это делается в алгоритме 1. Оставляю возможность сформулировать алгоритм кому-то другому, мне дальше неинтересно.
Бездоказательно про культуру, характер, привычки и этнографические особенности. Просто кривая карта 1972 года, принципы построения которой в Москве или Лондоне тоже не прижились бы. Не так ли? Мы просто сейчас прочитали маркетинговый текст, что мол у НЙ-метро какой-то особый дух, животворящая энергия и т.п. и т.д. На самом деле метро как метро.
мозг более энергоэффективный: в среднем он потребляет 20–30 Вт;
мозг лучше справляется с распознаванием образов, речи, потоками сложноустроенной информации;
мозг пластичен, в отличии от модульной архитектуры компьютера: один отдел может выполнять функции другого (при необходимости);
работу мозга можно охарактеризовать как параллельную, нет необходимости в тактовом генераторе;
на основе имеющегося опыта мозг способен к прогнозированию будущих событий;
мозг невероятно обучаем и адаптивен.
Это все самообман, просто бездоказательный поток сознания))). Например, про энергоэффективность человеческого мозга 20-30 Вт. За какую проделанную работу? Я сейчас запущу нейронную сеть и она на 60000 примерах за 10 минут выучит распознавание рукописных цифр. После успешного решения задачи я выключу компьютер, компьютер нажжет не более 10 ватт-часов. А сколько человека с нуля этому учить с его «20-30 ваттами»???? Вы когда несете бред, думайте, о чем говорите!
В семь лет сформируются интуитивные и при этом неправильные базовые представления о кинематике и динамике: например, потом непонятно, почему ракета в космосе не испытывает трение. И таких заблуждений будет много.
Я бы не делал акцент на преподавании «физики для младенцев», а просто развивал кругозор, навыки. Потом сложнее переучивать что ли.
А гипотеза про
генетика определяет конечный результат на 40-60%
ошибочная в корне, хотя бы потому что не всегда факторы аддитивны, иногда мультипликативны. Обнулите фактор образования (маугли), и тогда обнулится общее развитие. То есть в данном педагогическом аспекте факторы скорее мультипликативны. А от генетики почти ничего не зависит, это расизм. Хотя если ребенок здоровый, не страдает болезнями, ему проще учиться. Но больных детей малый процент. Поэтому коэффициент генетики варьирует в диапазоне 0,00...1,00. 0,00 — это ребенок-овощ, 1,00 — здоровый ребенок. При этом усредненная статистика сильно смещена к 0,95. Зная оценку «генетического коэффициента» для своего ребенка, большую или маленькую, вы наверное еще можете получить результат от бездаря до гения, приложив усилия.)
В 2020-м наконец-то задумались, что динамический текст (числа в основном) должен быть крупным шрифтом, а статический текст - мелким шрифтом.)))
Не очень видно использование стандартных цветов (красный, желтый, зеленый, синий) и мигания для привлечения внимания. Все мысли только о комфорте, рассуждения с точки зрения дизайна. Это же неполноценный подход. Ваш подход заключается в предположении, что на все элементы на экране человеческий глаз смотрит равномерно, одинаково. А это не так. У вас перегруженный интерфейс, глаза разбегаются. Вопрос нерешенный.
Я может что-то пропустил, но в SOLID вроде как наоборот, нежели рассказывается в статье: родители должны описывать поведение более обще, абстрактно, а потомки должны лишь уточнять поведение. Рекомендации статьи с Customer и Microcustomer говорят о противоположном, как будто родители и потомки поменялись местами. И пример кода, который в статье назван неправильным, наоборот, по мне, является корректным. Пример кода далее Foo-Bar наоборот некорректный. И так далее. Где правда?
Дается ссылка на другую статью Хабра про квадраты и прямоугольники, тот автор также облажался: не смог придумать SOLID-решение для такого простого примера. У меня возникло сиюминутное желание навалять статью для Хабра)))
Типичная манипуляция философа — объявить ЗАКОНОМЕРНОСТЬ всего лишь ЧАСТНЫМ МНЕНИЕМ. Но извините, в жизни часто случается так, что существуют истины, от которых не отвертеться. Философия мертва и я попрыгаю на ее трупе. Можно?)))
А все те факты, что якобы философия в каких-то отдельных случаях дает плоды для других наук*: для лингвистики, юриспруденции и др., лишь свидетельствует:
— о слабости тех самых наук,
— о засилии философии (точнее засилии философов **) в них,
— о псевдонаучности тех разделов науки.
* Проверьте, нет ли сильных наук в ряду этих прифилософских наук.
** Философы-в-науке — это те типа Эйнштейны, которые вроде ученые, но постоянно скатываются в философию, то есть иногда несут бред, который не имеет фактических ошибок, но бесполезен, кроме как вспомогательный маячок для студентов, которым плохо дается точный курс, формула.
Такими вопросами задаются только философы, им больше нечем заняться. Наука же дала ответ и пошла дальше приносить пользу, а философия топчется на месте, мусоля мнения и идеи по поводу любого пустякового вопроса. Вот это и есть «самое дело». Непонятно объяснено?
Для меня вообще очень просто принимается тот факт, что философия — это псевдонаука. Доказательство простое: у философии нет предмета. У математики есть предмет, у физики, у химии, у биологии — у всех есть предмет. А философия БЕСПРЕДМЕТНА. Попытка философов залазить в другие науки и находить таким образом предмет обречена на провал, ибо специалисты в науках лучше философа разберутся в теме. Вот так и выходит: философ размышляет на тему квантовой физики, а специалисты ржут над ними.
Единственный предмет, который остался у философии, это исследование варева мыслей, теорий, идей, концепций, зачастую бестолковых и ложных. Так как в это варево перестали поступать струи адекватных и свежих знаний, то это исследование потихоньку становится исследованием истории философии.
Любой философ популяризирует многополярность идей, отсутствие строгой системы, тем самым подготавливают почву для внедрения своих пустых умозаключений, поднимая себя в глазах обывателя.
На самом деле наука прошла мимо философа. Философ просто чешет и льет воду.
Если в качестве редактора текста данной фантазии на тему посадить инженера, то он наковыряет тут сотни оплошностей, исправление которых значительно изменит весь текст. А если же редактором сделать экономиста, то его просто скрючит от ужаса.
А если текст показать просто человеку, родственнику, папе, в конце концов, то он вовсе охренеет. Возможно он не оценит передовую гениальность сынка, ибо тот определил, что копать под картошку в майские праздниками — это должны делать биороботы с марса.
Забыли про самое главное — работодатели заглянут в карман работника, увидят там ББД 30000 руб и урежут зарплату на эту сумму или близкую к ней. Типа тебе же хватало раньше. Это произойдет чуть ли не автоматически по всей стране в условии конкурентных рынков, в том числе рынков труда.
И в итоге ББД получится не как дополнительный доход, а лишь гарантия дохода в случае безработицы. То есть защита от стресса и ухода на дно при потере работы и при смене работы, при потере квалификации по причинам здоровья, при проблеме получения квалификации в начале трудового пути. Не более.
Америкосы компостируют мозги всему миру типа: гениальный вертолет, освоение луны, «Маск не хочет денег, он хочет на Марс», «ключевой момент в истории космонавтики». По существу все это пустота, 60 лет назад это было круто, а сейчас даже вьетнамцы в космосе бороздят просторы.
искусственный интеллектрешающий алгоритм — это алгоритм оптимизации аппроксимационной функции на обучающих примерах.Конечно, в определении не звучит ничего такого из эмпириокритицизма, бихевиоризма, идеализма, материализма… И вообще философ скажет, что тут какое-то пространное объяснение, при этом какое-то слишком элементарное. Но это именно определение всего разнообразия алгоритмов машинного обучения и анализа данных. И истинные датасайентисты знают это определение.)
Самое важное из этого следует, что любое умное решение ИИ — это сплав некоторой аппроксимационной функции и обучающих данных, а оптимизация этой функции — есть познание. Если функция подобрана удачно и критерий оптимизации работает хорошо, то значит алгоритм обучается, иначе нет. Там еще про переобучение (overfitting) и обобщающую способность (generalization) тема, про которые философы не в курсе в принципе, так как абсолютно некомпетентны в данной области.
Алгоритм 1. Пусть обновился ключ шифрования и он равен x. Обратим внимание, что при шифровании пользователь с id=x принимает новый id, равный 0, а в более общем случае заметим, что если у пользователей ряд старших бит совпадает со старшими битами ключа, то новый id будет близок к 0.
Это все ведет к идее алгоритма поиска отсутствующих id пользователей, близких к текущему ключу x. Так как ключ на практике намного короче id (занимает O(k) памяти, k<<n). Для примера k=32, n=300 000 000 (русскоговорящее население планеты).
Делаем перебор в лоб, начиная со значения ключа x. Если пользователь id=x существует, то изменяем младшие биты. И так далее. Перебор в лоб имеет сложность O(2^k) по быстродействию и O(1) по памяти. С ключом длиннее примерно 32-бит алгоритм проигрывает по быстродействию алгоритму «просеивания» по быстродействию, но не по памяти.
Алгоритм 2. Мы понимаем, что ключ шифрования меняется гораздо реже, чем регистрируются пользователи. Следовательно, образуются частично упорядоченные наборы id, которые впоследствии «разрушаются» новым ключом шифрования.
Мы хотим иметь ключ длиной 512 бит, но при этом не перебирать 2^512 вариантов. Мы можем сохранить в памяти диапазоны id и сохранить старый ключ (компрометировать его). В принципе это нормально, но тогда важно генерировать новые ключи случайным генератором.
Допустим, выдали пул id от 0 до 10000, ключ был x=x1. Пришел запрос на шифрование новым ключом — сохраняем значения [0, 10000, x1], принимаем новый ключ x2, который пока нельзя компрометировать.
Зная предыдущие наборы [0, max1, x1], [0, max2, x2],… и текущий ключ x, можно находить «пустоты» намного быстрее, чем в алгоритме 1. Начало диапазона всегда 0, поэтому, в принципе, можно не сохранять в памяти.
Сам алгоритм заключается в том, чтобы не перебирать все комбинации как это делается в алгоритме 1. Оставляю возможность сформулировать алгоритм кому-то другому, мне дальше неинтересно.
Бездоказательно про культуру, характер, привычки и этнографические особенности. Просто кривая карта 1972 года, принципы построения которой в Москве или Лондоне тоже не прижились бы. Не так ли? Мы просто сейчас прочитали маркетинговый текст, что мол у НЙ-метро какой-то особый дух, животворящая энергия и т.п. и т.д. На самом деле метро как метро.
Но я почитал с удовольствием, спасибо.
Это все самообман, просто бездоказательный поток сознания))). Например, про энергоэффективность человеческого мозга 20-30 Вт. За какую проделанную работу? Я сейчас запущу нейронную сеть и она на 60000 примерах за 10 минут выучит распознавание рукописных цифр. После успешного решения задачи я выключу компьютер, компьютер нажжет не более 10 ватт-часов. А сколько человека с нуля этому учить с его «20-30 ваттами»???? Вы когда несете бред, думайте, о чем говорите!
Я бы не делал акцент на преподавании «физики для младенцев», а просто развивал кругозор, навыки. Потом сложнее переучивать что ли.
А гипотеза про
ошибочная в корне, хотя бы потому что не всегда факторы аддитивны, иногда мультипликативны. Обнулите фактор образования (маугли), и тогда обнулится общее развитие. То есть в данном педагогическом аспекте факторы скорее мультипликативны. А от генетики почти ничего не зависит, это расизм. Хотя если ребенок здоровый, не страдает болезнями, ему проще учиться. Но больных детей малый процент. Поэтому коэффициент генетики варьирует в диапазоне 0,00...1,00. 0,00 — это ребенок-овощ, 1,00 — здоровый ребенок. При этом усредненная статистика сильно смещена к 0,95. Зная оценку «генетического коэффициента» для своего ребенка, большую или маленькую, вы наверное еще можете получить результат от бездаря до гения, приложив усилия.)
В 2020-м наконец-то задумались, что динамический текст (числа в основном) должен быть крупным шрифтом, а статический текст - мелким шрифтом.)))
Не очень видно использование стандартных цветов (красный, желтый, зеленый, синий) и мигания для привлечения внимания. Все мысли только о комфорте, рассуждения с точки зрения дизайна. Это же неполноценный подход. Ваш подход заключается в предположении, что на все элементы на экране человеческий глаз смотрит равномерно, одинаково. А это не так. У вас перегруженный интерфейс, глаза разбегаются. Вопрос нерешенный.
Дается ссылка на другую статью Хабра про квадраты и прямоугольники, тот автор также облажался: не смог придумать SOLID-решение для такого простого примера. У меня возникло сиюминутное желание навалять статью для Хабра)))
А все те факты, что якобы философия в каких-то отдельных случаях дает плоды для других наук*: для лингвистики, юриспруденции и др., лишь свидетельствует:
— о слабости тех самых наук,
— о засилии философии (точнее засилии философов **) в них,
— о псевдонаучности тех разделов науки.
* Проверьте, нет ли сильных наук в ряду этих прифилософских наук.
** Философы-в-науке — это те типа Эйнштейны, которые вроде ученые, но постоянно скатываются в философию, то есть иногда несут бред, который не имеет фактических ошибок, но бесполезен, кроме как вспомогательный маячок для студентов, которым плохо дается точный курс, формула.
Для меня вообще очень просто принимается тот факт, что философия — это псевдонаука. Доказательство простое: у философии нет предмета. У математики есть предмет, у физики, у химии, у биологии — у всех есть предмет. А философия БЕСПРЕДМЕТНА. Попытка философов залазить в другие науки и находить таким образом предмет обречена на провал, ибо специалисты в науках лучше философа разберутся в теме. Вот так и выходит: философ размышляет на тему квантовой физики, а специалисты ржут над ними.
Единственный предмет, который остался у философии, это исследование варева мыслей, теорий, идей, концепций, зачастую бестолковых и ложных. Так как в это варево перестали поступать струи адекватных и свежих знаний, то это исследование потихоньку становится исследованием истории философии.
Все еще непонятно?
На самом деле наука прошла мимо философа. Философ просто чешет и льет воду.
Тесла окружает)))
А если текст показать просто человеку, родственнику, папе, в конце концов, то он вовсе охренеет. Возможно он не оценит передовую гениальность сынка, ибо тот определил, что копать под картошку в майские праздниками — это должны делать биороботы с марса.
И в итоге ББД получится не как дополнительный доход, а лишь гарантия дохода в случае безработицы. То есть защита от стресса и ухода на дно при потере работы и при смене работы, при потере квалификации по причинам здоровья, при проблеме получения квалификации в начале трудового пути. Не более.
Zabor(); // Это забор
Fence(); // Забор Честертона
Some_Fence(); // Не знаю зачем, но без него не работает.
А про землю забыли? Старшип типа земля(США)-земля(С.Корея), например.