(source)

Иногда мне приходится рассказывать другим людям как работает машинное обучение и, в частности, нейронные сети. Обычно я начинаю с градиентного спуска и линейной регрессии, постепенно переходя к многослойным перцептронам, автокодировщикам и свёрточным сетям. Все понимающе кивают головой, но в какой-то момент кто-нибудь прозорливый обязательно спрашивает:

А почему так важно, чтобы переменные в линейной регрессии были независимы?

или

А почему для изображений используются именно свёрточные сети, а не обычные полносвязные?

"О, это просто", — хочу ответить я. — "потому что если бы переменные были зависимыми, то нам пришлось бы моделировать условное распределение вероятностей между ними" или "потому что в небольшой локальной области гораздо проще выучить совместное распределение пикселей". Но вот проблема: мои слушатели ещё ничего не знают про распределения вероятностей и случайные переменные, поэтому приходится выкручиваться другими способами, объясняя сложнее, но с меньшим количеством понятий и терминов. А что делать, если попросят рассказать про батч нормализацию или генеративные модели, так вообще ума не приложу.

Так давайте не будем мучить себя и других и просто вспомним основные понятия теории вероятностей.

В статьях про PVS-Studio всё чаще говорят об уязвимостях и дефектах безопасности, которые можно найти с помощью статического анализа. Авторов этих статей критикуют (и я в том числе), что не каждая ошибка является дефектом безопасности. Возникает однако интересный вопрос, можно ли пройти весь путь от сообщения статического анализатора до эксплуатации найденной проблемы и получения какой-то выгоды. В моём случае выгода всё же осталась теоретической, но эксплуатировать ошибку удалось, не особо вникая в код проекта.

Оптимизация необходима для увеличения скорости загрузки и работы сайтов, что в конечном итоге повышает удовлетворённость пользователей.

• С точки зрения User Experience (UX) фронтенд должен обеспечивать быструю загрузку и работу веб-страниц.
• А с точки зрения Developer Experience (DX) нам хочется, чтобы и сам фронтенд тоже работал быстро, был прост в использовании и вообще являлся примером для подражания.

Всё это делает пользователей и разработчиков счастливее, а заодно существенно улучшает ранжирование сайтов поисковиками. Например, Google уделяет особое внимание оптимизированности фронтенда. Если вы достаточно долго бились над тем, чтобы ваш сайт заработал побольше баллов в Google Pagespeed Insights, то, надеемся, эта статья поможет вам лучше понять, для чего всё это нужно и каково разнообразие стратегий оптимизации фронтенда.