У технологии 0 маркетинга кроме сарафанного радио, о чем вы вообще говорите.
Маркетинг - это не только реклама по ТВ. Это красивые презентации, отчеты, семинары и т.д. и в это тоже бабки вбухали, больше, чем в исследования лекарств, например.
Здоровый скепсис это отлично, но тут на хабре не он, а просто дилетантский и поверхностный взгляд на технологию, которая изменит, а точнее уже изменила мир, но большинство этого пока не поняли.
Ну да, люди, которые этим занимаются, пишут, что AGI не будет на LLM, что достижения "open" AI чуть скромнее, чем про нее пишут журналисты. Прямо заговор какой-то. У вас в голове уже весь пазл сложился, как оно там будет в будущем. Напоминает рассуждения сектанта, если честно.
Если бы тем луддитам из прошлого тогда пообещали полет на Луну при помощи парового двигателя, то аналогия ваша была бы уместной. Но здесь, ровно на оборот. Те, кто хорошо разбирается в теме, выражают здоровый скептис. Если бы не лютый маркетинг этой технологии, направленный, как раз на гуманитариев, то и вопроса бы не возникло.
Там в первых главах максимально понятно дается понятие тензора. Гораздо понятнее, чем в этой статье. Поэтому. считаю, что это лучшая книга по данной теме для введения в предметную область. Это вообще хороший и понятный учебник.
Современное собеседование по алгоритмам покажет лишь, как хорошо соискатель тренировался на leetcode и не повезло ли ему с задачей, которую он недавно там решил. Человек, который недавно решил несколько задач на DFS и человек, который решал такое лет 10 назад потратят разное время. В вашей системе ценности кандидата второй будет хуже, хотя в реальности, скорее, наоборот. Кандидат, имеющий опыт будет более полезен для проекта.
Для читателей, которые пришли из другой области ваши формулы ничего не объясняют. Метод обратного распространения ошибок это тема отдельной и не самой простой для понимания статьи. Я не критикую, мне статья в целом понравилась. Просто предлагаю посмотреть на эти формулы со стороны читателя. К примеру, представьте, что вы наткнетесь на статью про магнитные поля для чайников, а автор впихнет в неё доказательство теоремы Гаусса - Остроградского
А лучшей инвестицией на этот случай будет домик в деревне с гектаром земли, печным отоплением и колодцем. И ещё нужно будет приобрести автомобиль «Жигули»-классика на карбюраторе для гарантии, что собственная машина против тебя не восстанет (я, кстати, как раз на такой и езжу).
Тогда и дробовик уж, чтобы такое добро охранять. А государству такие люди не очень-то и нужны (которые с дробовиком)
Доступ к иностранным сайтам с полезными материалами может стать ценным ресурсом, который будут выдавать только членам партии сотрудникам правильных компаний и ведомств. Его так же можно будет продавать коммерческим проверенным компаниям. А уж какие бабки можно будет рубить на "отечественных аналогах" в условиях олигополии, как верно заметили выше представить страшно.
Это шутка такая? Вы список библиотек, которые с ROS идут, видели? Да и потом это SOTA в робототехнике.
Я в ответе на первую цитату привёл пару примеров либ. Можете быстро найти их аналог или портировать их?
Из моего скромного списка только пару либ, да. Проект, например, блок управления беспилотником. Там, кроме, того, что я написа будет еще два десятка либ (работа с CAN, камерой, облаками точек и т.д.). Вот, например, захотел ты DeepSORT, в репозиториях сразу десятка имплементаций и на С++ и на питоне. Что касается вашего вопроса, то сколько комманд эти либы используют? У стека ROS сотни тысяч разработчиков.
Вы перепутали tensorflow и tensorrt. Возможно, haskell очень удобен в деле обучения нейросетей и инференса, но это огромный проект. Биндинги к таким проектам изобиуют багами.
3накомьтесь здесь, на хабре. Если есть ссылка на гитхаб, то вообще все понятно. По коду можно почти все о человеке узнать. Плюсовиков надо сразу обходить стороной (по себе сужу). Java разработчики - перспективные. Разработчики Хаскель - веселые. И т.д. Не ошибетесь!
В 2024-м году практически нет причин выбирать C++ (кроме, вероятно, целевых платформ, для которых нет компиляторов других языков, но и тогда я бы скорее взял что-то, компилирующееся в C, вместо написания кода на C или C++ напрямую).
Есть ли альтернатива С++ в крупном проекте, с кучей математики (а это автоматом тянет библиотеки типа eigen/opencv/ROS), инференсом нейросетей (tensorrt/cuda/npp) и возможностью быстро найти либу под любую задачу или быстро портировать её? Часто это все необходимо сделать под какую-либо борду, например, в беспилотнике. Как показывает практика, альтернативы нет даже близко. Любые решения с биндами библиотек превратят этот проект во франкенштейна с постоянными поисками багов в прослойках между основным языком и библиотеками.
Вкатиться, например, в проектирование беспилотников или робототехнику, не знаю.
Не уверен, что, ориентируясь на курсы или самообучение можно вкатиться легко в эту сферу без должной мотивации. Теория управления, линейная алгебра, ML, RL и теорвер здесь необходимо знать на уровне программы ВУЗа. А умение программировать как бы подразумевается изначально здесь.
У меня в 2014 деньги сперли из кошелька, приличную по тем временам сумму. Еще и пароль поменяли (который по легенде был записан на бумажке и не вводился) На запрос получил отписку, что внутренняя политика безопасности не моего ума дело. Разозлился я тогда сильно. Для меня было диковато, что из такой организации деньги могут просто украсть и поменять пароль, восстановить который можно было только посетив офис Яндекс в Москве. Злоумышленникам почему-то не понадобилось ехать в этот офис. Так и забил я тогда на яндекс кошелек и этот сервис
По моим скромным наблюдениям, разработчик на, собственно, написание кода тратит от 5 до 30% рабочего времени в зависимости от квалификации. Остальное - это встречи, согласования, продумывание архитектуры, поиск решений и т.д. и т.п. Особенно, если продукт новый. Я уже молчу про поиск багов, связанных с логикой программы. Если здесь будет прорыв, то уже хорошо, но вот заменой 9 инженеров из 10 здесь не пахнет. Инженер во все времена был квалифицированным и востребованным. Конечно, грамотный инженер, который свою квалификацию всегда улучшает. И в новом мире это будет особенно актуально.
Модели нелинейной динамики и её методы много где используются: При обработке медицинских данных, временных рядов, устойчивости движения. Вот вам пример из моего дисера. Для анализа файловой траектории ротора в турбонасосном агрегате жрд я использовал теорему Тэккинса для восстановления аттрактора, имея данные только с одного датчика
Лет 5 бы назад, я сказал что это очень интересный раздел физики (а может и не физики, а логики, математики или теории игр), изучающий очень сложные реальные процессы с таким количеством факторов, что малейшее изменение одного из них приведет в изменению всех процессов в системе, эффект бабочки, вот это вот все. Этому посвящено уйма статей, разобрано куча примеров, но сейчас, на мой взгляд, все они меркнут перед нейронными сетями.
Как перечисленные разделы физики и математики связаны с нейронными сетями? И количество факторов здесь вообще не причём, суть хаотических колебаний в механике именно в том, что они возникают в системах низкой размерности, например, аттрактор Лоренца
Маркетинг - это не только реклама по ТВ. Это красивые презентации, отчеты, семинары и т.д. и в это тоже бабки вбухали, больше, чем в исследования лекарств, например.
Ну да, люди, которые этим занимаются, пишут, что AGI не будет на LLM, что достижения "open" AI чуть скромнее, чем про нее пишут журналисты. Прямо заговор какой-то. У вас в голове уже весь пазл сложился, как оно там будет в будущем. Напоминает рассуждения сектанта, если честно.
Если бы тем луддитам из прошлого тогда пообещали полет на Луну при помощи парового двигателя, то аналогия ваша была бы уместной. Но здесь, ровно на оборот. Те, кто хорошо разбирается в теме, выражают здоровый скептис. Если бы не лютый маркетинг этой технологии, направленный, как раз на гуманитариев, то и вопроса бы не возникло.
Там в первых главах максимально понятно дается понятие тензора. Гораздо понятнее, чем в этой статье. Поэтому. считаю, что это лучшая книга по данной теме для введения в предметную область. Это вообще хороший и понятный учебник.
Почти достаточно. Мне хватило для понимания тензорного анализа, кроме того там есть список литературы и ссылки.
Книги Рашевского будет почти достаточно для этого "марафона" (имхо)
Современное собеседование по алгоритмам покажет лишь, как хорошо соискатель тренировался на leetcode и не повезло ли ему с задачей, которую он недавно там решил. Человек, который недавно решил несколько задач на DFS и человек, который решал такое лет 10 назад потратят разное время. В вашей системе ценности кандидата второй будет хуже, хотя в реальности, скорее, наоборот. Кандидат, имеющий опыт будет более полезен для проекта.
Для читателей, которые пришли из другой области ваши формулы ничего не объясняют. Метод обратного распространения ошибок это тема отдельной и не самой простой для понимания статьи. Я не критикую, мне статья в целом понравилась. Просто предлагаю посмотреть на эти формулы со стороны читателя. К примеру, представьте, что вы наткнетесь на статью про магнитные поля для чайников, а автор впихнет в неё доказательство теоремы Гаусса - Остроградского
Тогда и дробовик уж, чтобы такое добро охранять. А государству такие люди не очень-то и нужны (которые с дробовиком)
1993 год, 4 кб, "Марс" https://www.youtube.com/watch?v=_zSjpIyMt0k&t=32s
Было еще году в 2001 DirectX demo, правда там 64 кб и смотрелось круто
Доступ к иностранным сайтам с полезными материалами может стать ценным ресурсом, который будут выдавать только
членам партиисотрудникам правильных компаний и ведомств. Его так же можно будет продавать коммерческим проверенным компаниям. А уж какие бабки можно будет рубить на "отечественных аналогах" в условиях олигополии, как верно заметили выше представить страшно.Это шутка такая? Вы список библиотек, которые с ROS идут, видели? Да и потом это SOTA в робототехнике.
Из моего скромного списка только пару либ, да. Проект, например, блок управления беспилотником. Там, кроме, того, что я написа будет еще два десятка либ (работа с CAN, камерой, облаками точек и т.д.). Вот, например, захотел ты DeepSORT, в репозиториях сразу десятка имплементаций и на С++ и на питоне. Что касается вашего вопроса, то сколько комманд эти либы используют? У стека ROS сотни тысяч разработчиков.
Вы перепутали tensorflow и tensorrt. Возможно, haskell очень удобен в деле обучения нейросетей и инференса, но это огромный проект. Биндинги к таким проектам изобиуют багами.
3накомьтесь здесь, на хабре. Если есть ссылка на гитхаб, то вообще все понятно. По коду можно почти все о человеке узнать. Плюсовиков надо сразу обходить стороной (по себе сужу). Java разработчики - перспективные. Разработчики Хаскель - веселые. И т.д. Не ошибетесь!
Есть ли альтернатива С++ в крупном проекте, с кучей математики (а это автоматом тянет библиотеки типа eigen/opencv/ROS), инференсом нейросетей (tensorrt/cuda/npp) и возможностью быстро найти либу под любую задачу или быстро портировать её? Часто это все необходимо сделать под какую-либо борду, например, в беспилотнике. Как показывает практика, альтернативы нет даже близко. Любые решения с биндами библиотек превратят этот проект во франкенштейна с постоянными поисками багов в прослойках между основным языком и библиотеками.
Не уверен, что, ориентируясь на курсы или самообучение можно вкатиться легко в эту сферу без должной мотивации. Теория управления, линейная алгебра, ML, RL и теорвер здесь необходимо знать на уровне программы ВУЗа. А умение программировать как бы подразумевается изначально здесь.
У меня в 2014 деньги сперли из кошелька, приличную по тем временам сумму. Еще и пароль поменяли (который по легенде был записан на бумажке и не вводился) На запрос получил отписку, что внутренняя политика безопасности не моего ума дело. Разозлился я тогда сильно. Для меня было диковато, что из такой организации деньги могут просто украсть и поменять пароль, восстановить который можно было только посетив офис Яндекс в Москве. Злоумышленникам почему-то не понадобилось ехать в этот офис. Так и забил я тогда на яндекс кошелек и этот сервис
По моим скромным наблюдениям, разработчик на, собственно, написание кода тратит от 5 до 30% рабочего времени в зависимости от квалификации. Остальное - это встречи, согласования, продумывание архитектуры, поиск решений и т.д. и т.п. Особенно, если продукт новый. Я уже молчу про поиск багов, связанных с логикой программы. Если здесь будет прорыв, то уже хорошо, но вот заменой 9 инженеров из 10 здесь не пахнет. Инженер во все времена был квалифицированным и востребованным. Конечно, грамотный инженер, который свою квалификацию всегда улучшает. И в новом мире это будет особенно актуально.
Нет, 3ависимость от начальных условий, это свойство фиического мира, а проблема рассчетов - ее следствие всего лишь
Фазовой траектории
Модели нелинейной динамики и её методы много где используются: При обработке медицинских данных, временных рядов, устойчивости движения. Вот вам пример из моего дисера. Для анализа файловой траектории ротора в турбонасосном агрегате жрд я использовал теорему Тэккинса для восстановления аттрактора, имея данные только с одного датчика
Как перечисленные разделы физики и математики связаны с нейронными сетями? И количество факторов здесь вообще не причём, суть хаотических колебаний в механике именно в том, что они возникают в системах низкой размерности, например, аттрактор Лоренца