Джорджо де Кирико. Великий метафизик (The Grand Metaphysician), 1917.

Если посмотреть список хабов Хабра, то увидим, что в IT можно выделить много направлений. Для этой статьи возьмем классификацию попроще.

1) CS — создание подходов, имеющих научную новизну. Разработка новых алгоритмов. Основная цель: научная новизна, развитие CS, решение проблем CS.

2) Инженерно-конструкторская деятельность – комбинирование уже известных подходов (алгоритмов, ЯП, библиотек, технологий, исходных кодов), их адаптация под конкретную задачу. Основная цель: создание продукта для решения конкретной практической задачи.

3) Техническое обеспечение — решение типовых (зачастую тривиальных) проблем в ходе эксплуатации “железа” и софта. Обеспечение бесперебойной работы ПО и оборудования с учетом возникающих требований.

Очевидно, что в такой классификации риск неудачи убывает в каждом пункте. При работе над новым алгоритмом или устройством обычно невозможно полностью гарантировать успех. При использовании уже известных алгоритмов, языков, технологий, библиотек и готовых деталей машин – вероятность успешного исполнения работы возрастает. В последнем случае (обеспечение ) работник (должность может быть разная: инженер, системный программист, системный администратор и т.д.) исходит из минимизации замен по принципу: “не трогать то, что хорошо работает”.

Как видим цели противоположные: для научной новизны бывают нужны новые рискованные решения, а для обеспечения – наоборот. Для успешной разработки продукта, желательно применять уже опробованные зарекомендовавшие себя решения, хотя при их отсутствии может понадобится и эксперимент, как в CS.

Кому и насколько в IT нужна математика? — Попробуем ответить на этот вопрос (хотя бы частично).

Нейросети отчасти будто подрывают традиционную теорию машинного обучения, которая сильно опирается на идеи теории вероятности и статистики. В чём же заключается загадка их успеха?

Исследователи показывают, что сети с бесконечным числом нейронов математически эквивалентны более простым моделям машинного обучения — ядерным методам. Поразительные результаты можно объяснить, если эта эквивалентность простирается дальше «идеальных» нейронных сетей. Подробности рассказываем к старту нашего флагманского курса по Data Science.

У вас продакшн нейронные сети, терабайты данных? Вам хочется понять, как работает нейронная сеть, но на таком объеме это сложно сделать? Сложно, но можно. Мы в NtechLab находимся именно в той ситуации, когда данных так много, что привычные инструменты интроспекции нейронных сетей становятся не информативны или вовсе не запускаются. У нас нет привычной разметки для обучения атрибутов. Но нам удалось вытащить из нейронной сети достаточно, чтобы классифицировать все имеющиеся данные на понятные человеку и учтенные нейронной сетью атрибуты. В этом посте мы расскажем, как это сделать.

Цель этой статьи показать и объяснить многообразие дистрибутивов Линукс. Показать основные сходства (они же все почему то называются "Линуксы" или даже правильнее "GNU/Linux") и основные различия (если бы не было различий их бы столько не существовало).

Плюс рассмотрим несколько наиболее задаваемых новичками вопросов:
- Сколько их (Linux-дистрибутивов)? Зачем так много?
- Основанный на другом дистрибутиве" - не пиратство ли это?
- Платный Linux - Как можно продавать то, что по определению распространяется бесплатно?
- Что такое "отечественный Linux"?

Привет, Хабр!

Под фракталами понимают фигуры, особенность которых — подобие самим себе. В рамках курсовой работы по C++ мы написали приложение, шустро отрисовывающее 3D-фракталы и позволяющее их вращать, приближать-отдалять, изменять параметры, записывать видео и не только. В этой статье расскажем, как шла разработка, с какими задачами в ходе неё мы сталкивались и как их решали.

Некоторое время назад у меня возникла потребность писать несложные тексты, которые включали в себя математические рассуждения, формулы и вычисления. С помощью примеров и гайдов из интернета я смог освоить самые основы TeX и выполнять поставленные задачи. Но меня не покидала мысль о том, что я стреляю из пушки по воробьям, поэтому я очень обрадовался, когда один знакомый показал мне редактор Mathcha, который включал в себя возможности Word и TeX одновременно. Я считаю, что этот сервис слишком недооценён, и многим он понравится, поэтому я делаю обзор на него.

Дисклеймер: данный обзор основан на опыте работы автора с инструментом и не является рекламой сервиса Mathcha.io

Пока я работал на заводах, мир 1С сильно изменился. А мне ничего не сказали. Поэтому я, вернувшись в мир 1С, продолжил пользоваться старой терминологией и, в частности, устаревшим классификатором профессий.

Я считал, что главный в мире 1С – программист. Позже в жёлтый мир пришли новые профессии, из большой разработки – аналитики, архитекторы, разработчики, даже тестировщики. Но я, как упрямый баран, называл эти профессии ненужными, вынужденными. Это просто неудавшиеся программисты, говорил я. Не можешь программировать – иди в аналитики. Боишься разговаривать с директором – иди в разработчики. Вообще ничего не умеешь – иди в тестировщики.

Но даже такая картина мира 1С не могла до конца объяснить происходящего. Аналитиков, архитекторов, разработчиков, сервис-инженеров и даже программистов в нашей отрасли – мало. А людей – много. Кто они?

За два с лишним года наблюдений, исследований и выращивания 1Сников я понял, что подходящего названия их профессии сейчас просто нет. Оттого постоянно возникает путаница, завышенные ожидания, неверные направления подготовки. Поэтому пришлось придумать название профессии самостоятельно.

Разрешите представить: Слесарь 1С. Без стёба. Статья – абсолютно серьёзная.

Из новостей на неделе: вышел Unity 2021.2a19 с обновлением пайплайна работы с ассетами, исходники Периметра на Гитхаб выложили, вышел Blender 2.93 LTS, AMD FidelityFX Super Resolution появится в первых играх уже 22 июня, в Steam появились «совместные наборы», прогресс по GDScript в Godot по пути к 4.0, вышли Howler 2022, KeyShot 10.2 и новый пакет Arm Mobile Studio для Unity.

Из интересностей: исследование того, как Nanite работает изнутри, советы по оптимизации работы с Substance, анимированный мост в Unreal Engine чисто в шейдере, интересные примеры VFX из недавних фильмов.

Язык Python предоставляет всем пользователям возможность создавать свои пакеты и делиться ими со всем сообществом. Так появлялись очень популярные библиотеки для работы с данными (Pandas, Numpy, Matplotlib), для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), для веб разработки. Но есть много смешных, полезных или интересных пакетов, про которые вы вероятно никогда не слышали. Именно про них и пойдёт речь дальше.

Сейчас перед программистами стоит сложная задача - как внедрить такую громоздкую структуру, как нейронная сеть - в, допустим, браслет? Как оптимизировать энергопотребление модели? Какова цена таких оптимизаций, а так же насколько вообще обосновано внедрение моделей в небольшие устройства, и почему без этого нельзя обойтись.

Я показывал Хабру свою графику, хотя меня и заминусовали, я хочу показать снова то, над чем я работал, может кому то из большой аудитории Хабра понравится анимация, графика или идея, которая уже давно лежит на поверхности. Это прототип стрелочных часов, измеряющих время в 7300000-7320000 больших размерах, может столько и не нужно, но обычным 12-часовым часам явно не хватает делений для измерения хотя бы сегодняшней даты.

Я добавил красивую графику, чтоб было не слишком скучно: получилось что часы существуют в пространстве, зависящем от t1 (текущие дата и время), а окружающие фракталы в пространстве, вычисляя цвет пикселей, зависят от t2 (время прошедшее с момента запуска) - мне нравится эта особенность, она кажется странной.

Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.

21 мая стартует новый поток курса о математике для Data Science. Специально к его запуску мы делимся переводом, в котором автор решил рассказать, как делать анимации, подобные анимациям на канале 3Blue1Brown, чтобы вы могли иллюстрировать свои идеи и рассуждения о математике и не только.