Pull to refresh
7
0
vserge @vserge

Специалист по информационному моделированию

Send message

Что такое пространство?

Reading time 16 min
Views 73K

Не то, что вы думаете


image

Попросите группу физиков и философов определить «пространство», и вы, скорее всего, увязнете в долгой дискуссии, в которой будут встречаться такие глубокие, но бессмысленные комбинации слов, как «сама ткань пространства-времени является физическим проявлением концепций квантовой энтропии, сотканной воедино универсальной природой местоположения». Если подумать, может вам и не стоит затевать глубокие дискуссии между физиками и философами.

Является ли пространство просто бесконечной пустотой, лежащей в основе всего? Или же это пустота между объектами? Что, если пространство – это ни то, ни другое, а вовсе даже и физическая сущность, способная плескаться, будто ванна с водой?

Оказывается, что природа пространства – одна из величайших и самых странных загадок Вселенной. Так что приготовьтесь к… пространным рассуждениям.
Читать дальше →
Total votes 29: ↑26 and ↓3 +23
Comments 145

Julia. Метапрограммирование и макросы

Level of difficulty Medium
Reading time 20 min
Views 1.9K

Julia является одним из самых востребованных математических языков программирования. Однако некоторые особенности этого языка, которые обеспечивают гибкость и позволяют расширять её области применения, не столь часто используются программистами. В этой статье пойдёт речь о механизме макросов, который выгодно её отличает от прочих скриптовых языков программирования.

Механизм макросов используется в Julia довольно часто. Макрос при использовании начинается с символа @ и имеет вид @show, @benchmark… А также, в неявной форме, макросами являются регулярные выражения r"[a..z]" (это макрос с полным именем r_str), а также многочисленные другие способы применения, включая примеры Modia.jl / Unitful.jl с макросом u_str, где физическая величина «вшита» в число:

L = 0.8u"m",
m = 1.0u"kg",
d = 0.5u"Nms/rad",
g = 9.81u"m/s^2",

Читать далее
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Comments 0

Кратко про FP в Julia

Level of difficulty Easy
Reading time 5 min
Views 1.6K

В отличие от императивного подхода, где выражается последовательность операций, функциональное программирование (FP) сосредотачивается на "что" и "как" должно быть вычислено, а не на "когда". Это приводит к более чистому, модульному и легко тестируемому коду.

Juliа поддерживает анонимные функции, замыкания, и имеет систему типов, которая позволяет писать высокооптимизированный код без потери читаемости и удобства.

Читать далее
Total votes 16: ↑14 and ↓2 +12
Comments 5

Временные ряды с Julia с библиотекой TimeSeries.jl

Level of difficulty Easy
Reading time 4 min
Views 1.4K

Julia позволяет достигать скорости, сравнимой с C, что делает её хрошим выбором для временных рядов.

Пакет TimeSeriesпредоставляет удобные методы для работы с данными временных рядов в Julia.

Читать далее
Total votes 16: ↑15 and ↓1 +14
Comments 2

Figma — простое решение для дизайнера, сложное решение для верстальщика

Reading time 6 min
Views 216K

Если вы работаете в области web-разработки, то рано или поздно, вам суждено будет познакомиться с Figma. Смиритесь с этим фактом и начинайте изучать. Я же попробую описать данный продукт, с точки зрения повседневного пользователя.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑19 and ↓7 +12
Comments 41

Вперед в будущее: Wayland против X11

Level of difficulty Medium
Reading time 38 min
Views 25K

Доброго времени суток, дорогие читатели! Сегодня я затрону одну интересную тему — графические дисплейные сервера и протоколы в Linux. В этой статье я расскажу вам о архитектуре X11 и Wayland, историю их создания и наконец-то сделаем вывод: Иксы на мороз, или вейланд на помойку?


Еще в далеком 2016 году вышла Fedora 25 с окружением GNOME 3.22 на базе дисплейного сервера Wayland. А в RHEL 10 выкинут X11 на мороз. Релиз RHEL 10 намечен на 2025 год, CentOS Stream 10 — на 2024 год. Для обеспечения работы приложений, требующих X11, будет использоваться XWayland. Таким образом, в 2029 году (к моменту окончания первого этапа поддержки RHEL 9) стоит ожидать появление первого аппаратного обеспечения, не поддерживающего X11.


И как я думаю — будущее за Wayland. Но пока X11 является стандартом. Давайте разберем это!


Читать дальше →
Total votes 98: ↑91 and ↓7 +84
Comments 115

«Это ключ? Нет, кое-что получше»: будущее беспарольной аутентификации

Reading time 11 min
Views 12K

Скорую «смерть» паролей предрекают уже больше 10 лет, их не любил даже Билл Гейтс. Однако мы и сейчас продолжаем использовать пароли настолько часто, что быстро отказаться от них не получится. Несмотря на это, впереди уже проглядывается будущее, в котором заходить в любой сервис можно будет, например, с помощью отпечатка пальца или скана лица. А пароли навсегда уйдут в прошлое. О том, насколько мы уже приблизились к этому времени, читайте ниже.

Читать далее
Total votes 37: ↑29 and ↓8 +21
Comments 48

КОМПАС-3D и Linux → Часть 1

Reading time 3 min
Views 65K

Вода, конечно, камень точит и курочка по зёрнышку клюёт, а ползущая линуксонизация начала настигать промышленность. Видимо, план перехода на операционные системы на базе ядра linux принимает четкие очертания и начинает реализовываться. И одними из первых на этом пути находятся предприятия оборонно-промышленного комплекса нашей страны с их процессами конструкторско-технологической подготовки производства. Реализация такого плана требует, кроме запуска офисных приложений, еще и запуск САПР под ОС на ядре linux.

Вот, в рамках этой задачи, мы “поковырялись” и расскажем про наш опыт запуска системы КОМПАС-3D  в операционной системе Ubuntu с помощью Wine.

Узнай как настроить КОМПАС-3D под Linux
Total votes 25: ↑25 and ↓0 +25
Comments 103

Меры сложности: колмогоровская, вычислительная и эффективная сложность, логическая и термодинамическая глубина

Level of difficulty Medium
Reading time 24 min
Views 3.5K

Это продолжение статьи «Информация об информации», где я показал, что информация – физическая величина, не имеющая ничего общего с духом, сознанием, «информационным полем» и другими эзотерическими понятиями. Но среди философов и мистиков бытует мнение, что физическая и метафизическая информация – не одно и то же. Дескать теория информации изучает только цифровые данные, а информация как таковая – это другое. Ведь об информации можно говорить только при наличии источника и приёмника информации, а значит, её объективно не существует без субъекта, который будет её воспринимать и интерпретировать. Кроме того, ни количество информации по Хартли, ни количество энтропии по Шеннону не позволяют оценить смысл сообщения. Но значит ли это, что смысл, глубину или сложность информации нельзя измерить количественно и объективно? Пожалуй, пришло время разобраться, что такое сложность, как её можно измерить, связана ли она с упорядоченностью системы и есть ли у неё объективные критерии. Также мы выясним, насколько наши сообщения универсальны и можно ли прочитать их вне биологического или культурного контекста.

Читать далее
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Comments 70

Чистые трудозатраты по фиче. Миф или реальность?

Level of difficulty Easy
Reading time 3 min
Views 1.5K

На моем текущем месте работы руководство очень трепетно относится к внесению трудозатрат. Необходимость ведения трудозатрат при продуктовой разработке - вопрос дискуссионный, но кто бы что не говорил, статистические данные могут быть полезны при планировании.

Как правило, если мыслить категориями гибких методологий задачи имеют иерархическую структуру, самые крупные - эпики, своеобразные вехи продукта, которые задают направление развития. Далее идут истории / фичи - законченные фрагменты функционала представляющие ценность. Внизу иерархии располагаются уже задачи предназначенные для конкретных исполнителей (аналитиков, дизайнеров, разработчиков). С моей точки зрения наибольшую ценность представляют исторические данные от том, на сколько точно команда попадает в оценку той или иной фичи. Однако точно оценить фичу целиком очень сложно, поэтому мы оцениваем только задачи нижнего уровня.

Большинство современных систем ведения задач позволяют не только фиксировать оценки и трудозатраты по конкретным задачам, но и агрегировать оценки подзадач в задачах верхнего уровня.

И вот в какой-то момент мы обратили внимание, что несмотря на то, что мы вроде бы достаточно точно оцениваем задачи нижнего уровня агрегированные трудозатраты по фиче все равно сильно уезжают за первоначальную оценку. Причина оказалась в том, некоторые участники команды вносили трудозатраты не в задачи нижнего уровня, а непосредственно в эпики и истории, размывая тем самым показатели.

Для ведения задач в компании используется продукт JetBrains YouTrack, поэтому для решения проблемы трудозатрат списываемых в верхнеуровневые задачи было решено воспользоваться механизмом пользовательских рабочих процессов (в YouTrack можно писать свои собственные рабочие процессы на JavaScript).

Читать далее
Total votes 6: ↑3 and ↓3 0
Comments 5

Интерпретация моделей и диагностика сдвига данных: LIME, SHAP и Shapley Flow

Reading time 38 min
Views 29K

В этом обзоре мы рассмотрим, как методы LIME и SHAP позволяют объяснять предсказания моделей машинного обучения, выявлять проблемы сдвига и утечки данных, осуществлять мониторинг работы модели в production и искать группы примеров, предсказания на которых объясняются схожим образом.

Также поговорим о проблемах метода SHAP и его дальнейшем развитии в виде метода Shapley Flow, объединяющего интерпретацию модели и многообразия данных.

Читать далее
Total votes 36: ↑35 and ↓1 +34
Comments 1

Как языковая модель предсказывает следующий токен (часть 1)

Reading time 27 min
Views 6.2K

Я обучил небольшой (порядка 10 миллионов параметров) трансформер по превосходному туториалу Let’s build GPT: from scratch, in code, spelled out Андрея Карпати. После того, как он заработал, я захотел максимально глубоко понять, как он устроен внутри и как создаёт свои результаты.

В исходной научной статье, как и во всех туториалах по трансформерам упор в основном делается на многоголовом самовнимании, — механизме, при помощи которого трансформеры обучаются множественным взаимосвязям между токенами, не используя рекурретности или свёртку. Ни в одной из этих статей или туториалов я не нашёл удовлетворительного объяснения того, что происходит после внимания: как конкретно результаты вычисления внимания превращаются в точные прогнозы следующего токена?

Я подумал, что могу пропустить несколько примеров промтов через обученный мной небольшой, но работающий трансформер, изучить внутренние состояния и разобраться в них. То, что казалось мне быстрым исследованием, оказалось полугодовым погружением, но дало результаты, которыми стоит поделиться. В частности, у меня появилась рабочая теория, объясняющая, как трансформер создаёт свои прогнозы, и эмпирические свидетельства того, что это объяснение, по крайней мере, правдоподобно.

Если вы знакомы с трансформерами и хотите сразу узнать вывод, то он таков: каждый блок трансформера (содержащий слой многоголового внимания и сеть с прямой связью) изучает веса, связывающие конкретный промт с классом строк, найденных в обучающем корпусе. Распределение токенов, соответствующее этим строкам в обучающем корпусе, и есть приблизительно то, что блок выводит как прогноз для следующего токена. Каждый блок может ассоциировать один и тот же промт со своим классом строк обучающего корпуса, что приводит к другому распределению следующих токенов, а значит, и к другим прогнозам. Окончательный результат работы трансформера — это линейное сочетание прогнозов каждого блока.

Читать далее
Total votes 27: ↑27 and ↓0 +27
Comments 5

А что, КОМПАС-3D умеет работать с файлами других САПР? Часть 1

Level of difficulty Easy
Reading time 4 min
Views 7.6K

Одна из частых головных болей инженера — открыть файл, созданный в одной САПР, в другой. Но просто открыть — это цветочки, а если нужно прочитать и дальше добавить этот файл в сборку, внести изменения в конструкцию, сформировать чертеж. Разбираемся, как это работает в КОМПАС-3D, какие форматы он читает и как работает с чертежами по моделям других CAD-систем.

Работа с форматами других CAD-систем — не новость для пользователей КОМПАС-3D, эта функциональность развивается последние четыре версии.

Читать далее
Total votes 4: ↑4 and ↓0 +4
Comments 7

Когнитивные искажения, о которых стоит помнить

Reading time 15 min
Views 73K

Из-за когнитивных искажений мы иногда принимаем иррациональные решения, а также выносим суждения на основе информации, которую мы обрабатываем. Фактически, когнитивные искажения — это запрограммированная ошибка в нашем мозге.

Также их можно представить как простые правила, которым следует мозг, чтобы обрабатывать поступающую информацию с минимальными затратами.

Когнитивных искажений существует большое множество, и о них полезно знать. В этой статье мы сделаем обзор 151 искажения, которые часто встречаются в повседневной жизни: как в личной, так и в профессиональной.

Читать далее
Total votes 95: ↑87 and ↓8 +79
Comments 34

Поднимаем Apache Superset — необходимый и достаточный гайд

Reading time 9 min
Views 38K

Пингвины для привлечения внимания. Как поднять Apache Superset, подключить к нему локальный Postgres и чтобы потом на вас коллеги не смотрели косо.

Читать далее
Total votes 5: ↑4 and ↓1 +3
Comments 12

Apache Superset. Первый взгляд на BI инструмент

Level of difficulty Easy
Reading time 7 min
Views 56K

В последнее время изучая вакансии на сайтах по поиску работы, все чаще стал отмечать, что помимо платных инструментов BI от кандидатов требуется знание еще бесплатных платформ. Мой предыдущий опыт работы по построению графической отчетности был связан исключительно с коммерческими продуктами, поэтому я решил выделить время на ознакомление с альтернативными решениями. Выбор Superset был случайным, так как я обратил внимание на него лишь потому, что он входит в экосистему Apache. Сразу хочу оговориться, что в данной заметке не будет сравнения Superset с платными инструментами. Такое сопоставление функционала просто некорректно из-за разных “весовых категорий”. Также я не буду выделять плюсы и минусы решения по сравнению с бесплатными аналогами, так как это очень дискуссионный вопрос. Неизбежно найдутся адепты того или иного продукта, которые будут доказывать ошибочность моих суждений. Поэтому я построил публикацию в форме простого описания “нюансов”, которые я выделил для себя, начав знакомство с Superset. Читатели же сами смогут сделать свои выводы.

Читать далее
Total votes 8: ↑8 and ↓0 +8
Comments 4

Детекция объектов. YOLO. Часть 2

Level of difficulty Medium
Reading time 9 min
Views 3.6K

Кто такой YOLO? 🤔

Когда пытаешься разобраться в работе YOLO по статьям в интернете, постоянно натыкаешься на примерно такое объяснение: «Алгоритм делит изображение сеткой SxS, где каждому элементу этой сетки соответствует N ббоксов с координатами, предсказаниями классов и тд...». Но лично мне становилось только непонятнее от такого высокоуровнего описания.. Ведь в исследованиях часто всё происходит примерно так: перебирают гипотезы, пока не получат приемлемый результат, а потом уже придумывают красивое описание. Поэтому для ясности хочется в данной статье рассказать, как вообще приходили к идеям, которые ложились в основу YOLOv1 и последующих версий.

Читать далее
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Comments 0

Как спроектировать умный дом с Алисой: опыт реализации и «нащупанные» подводные камни. Часть 2

Reading time 3 min
Views 17K

Привет! На связи Роман Люкшин, системный эксперт‑аналитик в компании «БАРС Груп». В рабочее время я помогаю создавать ИТ‑решения в сфере строительства, ЖКХ и соцзащиты. А в свободное — совершенствую систему «умный дом», созданную собственными руками и веду «дневник» этого технологического эксперимента. В первой части я рассказал о предыстории проекта, выборе оборудования и планировании домашней сети под умные устройства. Это вторая часть, и в ней я привожу мануал по настройке голосового помощника Алиса к популярным сценариям работы «умного дома».

Читать далее
Total votes 14: ↑9 and ↓5 +4
Comments 21

Как спроектировать умный дом с Алисой: опыт реализации и «нащупанные» подводные камни. Часть 1

Reading time 5 min
Views 19K

Привет! Я Роман Люкшин, системный эксперт-аналитик в компании «БАРС Груп». Пару лет назад я задался целью собрать собственную систему «умный дом». Это начиналось как эксперимент, поэтому я фиксировал и продолжаю фиксировать все проделанные этапы и их результативность. Решил поделиться с вами опытом и рекомендациями, как разработать и внедрить подобное SMART-решение в собственном жилье

Читать далее
Total votes 13: ↑9 and ↓4 +5
Comments 17

Как спроектировать умный дом с Алисой: опыт реализации и «нащупанные» подводные камни. Часть 3

Reading time 6 min
Views 45K

Привет! На связи Роман Люкшин, системный эксперт-аналитик компании «БАРС Груп». Сегодня я продолжу рассказ о том, как создавал систему «умный дом» своими руками.

Читать далее
Total votes 11: ↑7 and ↓4 +3
Comments 18

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity