В прошлом году, вернувшись с тренировки, я засел перед компьютером, чтоб посмотреть пару забавных мемов про котиков. И, обнаружив новость о выходе нового сериала Любовь, смерть и роботы– «Love, Death & Robots», я лениво потрогал её мышкой — глянуть одним глазком.

Пришел в себя я под утро. С красными глазами, затекшим, от сидения в кресле телом — но совершенно счастливым.

18 коротких фантастических историй — разноплановых, разных жанров и стилей, были невообразимо хороши. С многими я уже был знаком — часть эпизодов была снята по рассказам известных писателей, но увиденные вживую, они смотрелись как в первый раз. Впрочем, это вы, наверняка, знаете и без меня.

При пересмотре сериала, мои впечатления, впрочем, были уже не столь радужны — во мне проснулась писательская зависть. «Почему такое не снимают в России — возмущенно бормотал я, — я бы подобрал рассказы для сериала ничуть не хуже!»

«Я сниму свой сериал! — сказал я, чтоб справиться с завистью, — точнее, соберу 18 рассказов, ничуть не уступающих подборке сериала».

В конце есть краткое содержание.

Есть в Челябинске сетевая шиномонтажка, на каждом углу стоят их маленькие ларёчки. Они выдумали хитрый способ увеличения продаж. В сезон шиномонтажа, особенно осенью, они нанимают кучу бомжей и алкашей.

Получается примерно такая структура в каждом ларьке: управляющий, нормальный шиномонтажник, и куча бомжей. Управляющий занимается оплатой и организацией труда, с клиентами разговаривает, спорные ситуации разруливает. Шиномонтажник делает всю сложную работу – балансировку, перебортовку, контроль момента закручивания гаек и т.д.

А бомжи тупо снимают и ставят колёса. И, вроде, еще умеют их в мойку засовывать.

Схема простая. Приезжает человек переобуться, без предварительной записи. Видит – уже много машин стоит, и все вроде в работе. Расстраивается – придется развернуться и уехать, искать дальше… Но не тут-то было – подбегает управляющий, говорит – рады вас видеть, то сё, ща переобуем. Гена, Коля, тащите домкрат, обслуживайте клиента!

Подбегают бомжи и снимают одно или два колеса. Ну и всё, клиент в домике.

Текст статьи взят из презентации, которую я показывал в LinkedIn в2016 году. В презентации была предпринята попытка объяснить функциональное программирование без использования таких понятий, как «монады», «неизменность» или «побочные эффекты». Вместо этого она фокусируется на том, как размышления о композиции могут сделать вас лучшим программистом, независимо от того, какой язык вы используете.

40 лет назад, 17 октября 1977 года, премия Тьюринга была вручена Джону Бэкусу за его вклад в разработку систем программирования высокого уровня, прежде всего языка программирования Fortran. Всем лауреатам премии Тьюринга предоставляется возможность выступить с лекцией по выбранной ими теме в течение года, в котором они получили премию. Как создатель языка программирования Фортран, можно было ожидать, что Бэкус выступит с лекцией о преимуществах Фортрана и будущих разработках в этом языке. Вместо этого он прочитал лекцию под названием «Можно ли освободить программирование от стиля фон Неймана»? в котором он критиковал некоторые из основных языков того времени, включая Фортран, за их недостатки. Он также предложил альтернативу: функциональный стиль программирования.

Этапы, ошибки, выводы

Я пришёл в BeaversBrothers год назад. Меня позвали, когда компания запускала новую услугу — разработку VR/AR-решений для бизнеса. Чтобы отработать технологии и понять наши возможности, мы решили сделать виртуальную игру. Ведь в игре есть всё: завораживающий мир, яркий сюжет, увлекающий сценарий, интерактив с пользователем, сложная техническая реализация. Поэтому такой пилот был интересен нам вдвойне.

Мы разрабатывали игру полгода. Это был первый командный проект по виртуальной реальности, и мы наступили на все грабли, на которые могли наступить. В итоге мы получили колоссальный опыт, отработали все возможные ошибки, но всё-таки зарелизили игру Astro Collapse в магазине Oculus.

В этой статье я расскажу об основных этапах создания VR-игры и дам практические рекомендации разработчикам и их заказчикам. Не допускайте наших ошибок, и вы закончите игру за 3 месяца, а не за полгода.

Цель данной статьи – поднять вопросы распараллеливания кода программы для численного моделирования методом молекулярной динамики (МД) с помощью технологии CUDA. Зачем это вообще нужно, ведь уже существуют программные пакеты по МД, работающие в том числе и на CUDA? Дело в том, что я развиваю свою собственную концепцию «непостоянного поля сил» (non-constant force field), которая не реализована в существующих МД-программах.

Переделывать чужой код под эти нужды – довольно неблагодарное занятие, поэтому я взялся перенести уже написанный свой последовательный код и заодно поделится некоторыми размышлениями. Кроме того, это ответ на часто мелькающий здесь комментарий к статьям по CUDA, вроде этого .

Итак, что же такое молекулярная динамика? На Хабре уже есть несколько постов на эту тему, например здесь или вот здесь. Кратко, МД – это метод, позволяющий моделировать движение множества частиц (в том числе атомов, ионов, молекул) и рассчитывать коллективные свойства системы, зависящие от этого движения. Как это работает? Допустим для множества из N частиц заданы некоторые начальные координаты, скорости, массы и (главное!) законы взаимодействия между ними. Изменяем координаты согласно скоростям. На основе законов взаимодействия вычисляем силы, действующие между частицами. Раз знаем силу и массу – знаем ускорение. Поправляем скорость с учетом ускорения. И снова переходим к изменению координат. И так повторяем тысячи раз, пока не надоест не наберем достаточную статистику.

Мы продолжаем рассказ о проектах и продуктах, неразрывно связанных с российским центром разработки Intel. И сегодня речь пойдет о проекте-ровеснике Intel в Нижнем Новгороде – он тоже в этом году отмечает двадцатилетие! Это хорошо известная и широко используемая (а также широко известная и хорошо используемая), без преувеличения великая библиотека компьютерного зрения OpenCV. Ее создатели поделились с нами своими воспоминаниями – как все начиналось и что из этого получилось.

Изображение предоставлено автором. Основано на фотографии Патрика Томаса с Ансплэша

Это перевод статьи Дэвида Клира о методе ведения заметок Zettelkasten, благодаря которому немецкий социолог Никлас Луман написал более 70 книг и 400 научных статей. Стоит читать, если вы хотите создать собственную базу знаний, систематизировать идеи и перестать забывать важные мысли.

Статья бережно перенесена из блога бегущего редактора. Кстати, следить за анонсами новых статей можно в моём телеграм-канале. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!

SciPy (произносится как сай пай) — это пакет прикладных математических процедур, основанный на расширении Numpy Python. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных и прототипирования сложных систем, как MATLAB, IDL, Octave, R-Lab и SciLab. Сегодня я хочу коротко рассказать о том, как следует применять некоторые известные алгоритмы оптимизации в пакете scipy.optimize. Более подробную и актуальную справку по применению функций всегда можно получить с помощью команды help() или с помощью Shift+Tab.

Есть довольно простая идея, высказанная Фейнманом — цель физики найти простейшую теорию, которая сможет объяснить как можно больше явлений природы. Эта та идея, которая стоит за электродинамикой Максвелла или КЭД. Каждая новая большая теория объясняла больше явления природы и при этом была проще предшественников.

Это довольно простая мысль с далеко идущими последствиями. Так почему бы нам (инженерам) не взять ее на вооружение? Почему одни из лучших идей про разработку еще не формализованы и унифицированы, как тот же KISS или DRY? Они что, по сути не формализуемы? Это не может быть так если мы возьмем во внимание тот факт что информатика это раздел математики. Должен быть какой-то способ вывести эти пресловутые лучшие практики. И может, если у нас получиться вывести те что мы знаем по опыту, мы сможем выводить совершенно новые. В других научных дисциплинах именно это и происходило — ярче всего это было в авиации. Сначало, опытным путем, инженерам получилось построить то что хоть как-то да отрывается от земли, и только после физика крыла реально была изучена. С этой новой физикой мы имели просто взрывной рост отрасли.

Эта статься — моя приближенная попытка потыкать это все в поисках наших лучших практики в очень упрощенной математике стоящей за информатикой. Я предполагаю, все хорошо сформированные лучшие практики выводимы.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… рассекаю на велосипедах… по бездорожью… против ветра… в гору… на лыжах. И сегодня я приглашаю вас прокатиться со мной вдоль и поперёк текстовых форматов данных и вместе спроектировать идеальный формат.

Я уже рассказывал о нём 5 лет назад, что привело к жарким дебатам, повлёкшим за собой небольшие изменения синтаксиса. Поэтому позвольте рассказать с чистого листа что он представляет из себя на текущий момент.

Спикер \Дмитрий Карловский
Место \PiterJS #47
Время 2020-05-20

Это — расширенная текстовая версия одноимённого выступления на PiterJS#47. Вы можете читать её как статью, либо открыть в интерфейсе проведения презентаций, либо посмотреть видео.

У некоторых компьютерных терминов необычное происхождение. Многие слова относятся к давно забытым технологиям. В этой статье мы сдуем пыль времён с некоторых терминов, которыми пользуемся каждый день.

Бо́льшая часть статьи взята из Википедии, но найти пояснения не так-то просто, если не знаешь, что искать.

В трёх частях этой статьи мы:

• Напишем нейросеть с нуля на Python и обучим её алгоритмом градиентного спуска.
• Применим её к датасету The Wisconsin Cancer Data-set и предскажем по 9 различным признакам, является ли опухоль доброкачественной или злокачественной.
• Подробнее исследуем, как работает градиентный спуск и метод обратного распространения ошибки.
• Рассмотрим основы и изучим более сложные идеи. В части 1 мы разберёмся с архитектурой нашей нейросети, в части 2 напишем её на Python и глубже посмотрим на обратное распространение и градиентный спуск, а в части 3 применим её к The Wisconsin Cancer Data-set.

Многим не хватает графиков в Notion'e. Поэтому я решил напилить автоматическую штуку для их генерации.

Вот как это выглядит с моей стороны:


Всех интересующихся, как это реализовано, прошу под кат.

Данная заметка представляет собой обзор связи философии сознания и искусственного интеллекта. Она не претендует на оригинальное исследование, но автор надеется на плодотворную дискуссию и уничтожающую критику.

Введение

В настоящее время трудно найти тему более актуальную и быстро развивающуюся, чем искусственный интеллект. Возникающие проблемы и достигнутые результаты, затрагивая острые для многих аспекты, такие как монополия человека на разум и сознание, требуют философского исследования, например, проблема различия «сильного» и «слабого» искусственного интеллекта и, в особенности, проблема возможности создания «искусственного сознания». В данной заметки предпринимается попытка дать обзор современных взаимоотношений между философскими теориями сознания и текущим состоянием искусственного интеллекта (ИИ).

Посвящается памяти Джона Форбса Нэша-младшего

Вы ведь помните, что такое «простые числа»? Эти числа не делятся ни на какие другие, кроме самих себя и 1. А теперь я задам вопрос, которому уже 3000 лет:

• 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, p. Чему равно p? 31. Каким будет следующее p? 37. А следующее p ? 41. А следующее? 43. Да, но… как нам узнать, каким будет следующее значение?

Придумайте суждение или формулу, которые (хотя бы с грехом пополам) прогнозируют, каким будет следующее простое число, (в любом заданном ряду чисел), и ваше имя навечно будет связано с одним из величайших достижений человеческого мозга. Вы встанете в один ряд с Ньютоном, Эйнштейном и Гёделем. Разберитесь в поведении простых чисел, и можете потом всю жизнь почивать на лаврах.

Введение

Свойства простых чисел изучались многими великими людьми в истории математики. С первого доказательства бесконечности простых чисел Евклида до формулы произведения Эйлера, связавшей простые числа с дзета-функцией. От формулировки теоремы о простых числах Гаусса и Лежандра до её доказательства, придуманного Адамаром и Валле-Пуссеном. Тем не менее, Бернхард Риман до сих пор считается математиком, сделавшим единственное крупнейшее открытие в теории простых чисел. В его опубликованной в 1859 году статье, состоявшей всего из восьми страниц, были сделаны новые, ранее неизвестные открытия о распределении простых чисел. Эта статья по сей день считается одной из самых важных в теории чисел.

После публикации статья Римана оставалась главным трудом в теории простых чисел и на самом деле стала основной причиной доказательства в 1896 году теоремы о распределении простых чисел. С тех пор было найдено несколько новых доказательств, в том числе элементарные доказательства Сельберга и Эрдёша. Однако до сих пор остаётся загадкой гипотеза Римана о корнях дзета-функции.

Как же утомили рассказы про то что нет денег. Когда я это слышу, непременно хочется спросить «а их нет у кого?».

Представим себе вымышленную страну. Если у 80% населения страны нет денег, то где они? Правильно — у оставшихся 20%. При постоянном объёме денежной массы страны это именно так. Это элементарная логика.

По запросу R или Python в интернете вы найдёте миллионы статей и километровых обсуждений по теме какой из них лучше, быстрее и удобнее для работы с данными. Но к сожалению особой пользы все эти статьи и споры не несут.

Цель этой статьи — сравнить основные приёмы обработки данных в наиболее популярных пакетах обоих языков. И помочь читателям максимально быстро овладеть тем, который они ещё не знают. Для тех кто пишет на Python узнать как выполнять всё то же самое в R, и соответственно наоборот.

В ходе статьи мы разберём синтаксис наиболее популярных пакетов на R. Это пакеты входящие в библиотеку tidyverse, а также пакет data.table. И сравним их синтаксис с pandas, наиболее популярным пакетом для анализа данных в Python.

Мы пошагово пройдём весь путь анализа данных от их загрузки до выполнения аналитических, оконных функций средствами Python и R.

Как правило, все заинтересованы в том, чтобы расти, развивать свои профессиональные качества. Аналитики – не исключение. В данной статье я описала способы почерпнуть новые знания в сфере анализа.

"

В целом, развитие любого сотрудника можно описать матрицей Мотивация-компетентность (или энтузиазм-компетентность): в зависимости от уровня мотивации и уровня знаний выделяется четыре основных группы.

• Начинающие энтузиасты
• Разочарованные ученики
• Осторожные исполнители
• Уверенные профессионалы

Здравствуйте, меня зовут Михаил Капелько. Занимаюсь профессиональной разработкой ПО. Увлекаюсь разработкой игр и обучением программированию.

Предисловие

Осенью 2019-го я в третий раз участвовал в курсе обучения ребят 10-15 лет программированию в качестве одного из преподавателей. Наши курсы проходили с середины сентября по середину декабря. Каждое занятие было в субботу с 10:00 до 12:00. Подробнее о структуре каждого урока и деталях создаваемой на курсе игры можно узнать из статьи за 2018-й год.

Лично для себя я выделил две основные цели, к которым иду с помощью курсов:

• создать удобный инструмент для создания простейших игр, понятный заинтересованным людям в возрасте от 10 лет;
• создать программу обучения программированию, позволяющая заинтересованным людям в возрасте от 10 лет самостоятельно делать простейшие игры.

Где проходит граница между иллюстратором и специалистом по инфографике? Как визуализировать данные? Что говорит наука о различных дизайнерских решениях?

Прежде чем углубиться в рассуждения, я хочу рассказать о контексте. Описанные ниже идеи лежат в основу моего собственного опыта. Отчасти это мои наблюдения за 20 лет работы арт-директором. Это не исчерпывающий обзор литературных источников, не строгий взгляд на сферу научной визуализации. Это размышления, связанные с моей работой, начавшейся в издательской сфере, а также отсылки к некоторым полезным или провокационным источникам и сообществам. В чём-то я наверняка ошибусь, ведь я не специалист во всех поддисциплинах, о которых буду говорить. Но я работаю на пересечении этих поддисциплин, и со временем разработал ряд ресурсов, которые вас могут заинтересовать.