Задайте себе вопрос: какое максимальное количество человек присутствовало на колле в Зуме или Скайпе, в котором вы принимали участие? После этого спросите еще, а было ли вам удобно? Или все-таки лучше общаться небольшой группой в несколько человек?
Ну вот. А теперь представьте, что больше 100 лет назад одновременно «созвонились» свыше 5000 инженеров из восьми городов. Нет, камеру никто не включал:) Но тем не менее событие демонстрировало невероятные достижения инженерной мысли того времени.
Сегодня куда ни глянь — везде светодиоды. Из них делают гирлянды для елки, оформление рекламных щитов и панелей, очень (или не очень) мощные фонари, цифровые индикаторы для электронных часов или других электронных приборов, другие элементы освещения и сигнализации.
Однако не так давно, еще до эры широкого распространения светодиодов, все это создавалось с помощью различных газоразрядных ламп.
Для рекламных конструкций и декоративного освещения применяли газоразрядные трубки тлеющего разряда, также известные как лампы с холодным катодом, люминесцентные лампы и газосветные источники света. Чтобы зажечь такую лампу, необходимы высоковольтные источники питания — до нескольких тысяч вольт.
В этой статье я расскажу, как работают и где применяются неоновые лампы тлеющего свечения, или, как их еще называют, неонки. Это может показаться странным, но неоновые лампы используются до сих пор. На маркетплейсах вы найдете самые разные неоновые лампы, современные или из прошлого века.
Алгоритм Дейкстры долгое время считался самым эффективным способом обхода графа. Теперь исследователи доказали, что он «универсально оптимален».
Если вы долгое время ездите по одному и тому же маршруту, вы, вероятно, считаете его лучшим. Но «лучший» — это относительное понятие. Возможно, однажды произойдёт авария или дорога будет перекрыта, и ваш самый быстрый маршрут станет самым медленным.
Подобные сценарии также являются вызовом для исследователей, которые разрабатывают алгоритмы, пошаговые процедуры, которые компьютеры используют для решения проблем. Множество различных алгоритмов могут решить любую заданную проблему, и вопрос, какой из них лучше, может быть удручающе неоднозначным.
Сейчас совместная онлайн-работа на платформах вроде Google Docs, Microsoft Teams или Slack — это базовая вещь для десятков миллионов пользователей по всему миру. Ведь реально удобно работать над файлами, отслеживать ход проекта, вести совместный календарь или обмениваться сообщениями между людьми, порой находящимися в разных уголках Земли.
Но как люди работали в 80-х — начале 90-х, когда персональные компьютеры уже были во многих офисах, но ни о каких облаках никто не слыхивал? В статье расскажем, откуда появилась идея groupware и как Lotus Notes стал революционной программой для групповой работы «до того, как это стало мейнстримом».
В одной из предыдущих статей я уже упоминал нобелевского лауреата по физике 2024 года Джеффри Хинтона (праправнук Джорджа Буля). Вторым лауреатом стал Джон Хопфилд. Сеть Хопфилда — это одна из форм полносвязных рекуррентных нейронных сетей. Одной из ключевых особенностей сетей Хопфилда является их способность восстанавливать полные шаблоны из частичных или зашумленных входных данных, что делает их устойчивыми к неполным или поврежденным данным.
Джеффри Хинтон создал вариант сети Хопфилда, которая в качестве основы использует машину Больцмана. Оба учёных проводили свои работы с искусственными нейронными сетями с 1980-х годов. Основным фундаментом исследований стала технология, имитирующая нейронные цепи в мозге. Однако вот ведь незадача: работы подобного характера появились намного раньше, что по меньшей мере вызывает недоумение. Несколько японских учёных внесли не менее значительный вклад в развитие этих технологий и могли бы также получить эту награду.
Кунихико Фукусима, работавший в Научно-исследовательском институте технологий радиовещания NHK, и Шуничи Амари, почётный профессор Токийского университета, ранее добились новаторских результатов, которые привели к исследованию Хинтона и Хопфилда, отмеченному Нобелевским комитетом.
Так кто же эти самураи исследований в области искусственного интеллекта?
Первые прототипы электрических осветительных приборов появились еще 200 лет назад. За это время искусственный свет претерпел множество изменений, блуждая от одной технологии к другой. Сотни изобретателей один за другим тестировали тысячи конструкций, раз за разом пересобирая собственные устройства в надежде получить яркую, простую и удобную лампочку — такую, какой мы знаем ее сегодня. Купил и вкрутил!
Более того, именно обычная лампа позволила создать первые электронные вычислительные устройства — громоздкие компьютеры в больших шкафах, являющиеся дальними предками современных ПК, консолей и смартфонов. Однако начать стоит издалека — когда в начале позапрошлого века изобретение гальванического элемента (батарейки) случайно привело к открытию электрического светоизлучения.
Двадцатые годы XXI века отметились рядом интересных тенденций в робототехнике. Эта наука всегда находилась в поиске оптимальных решений, благодаря которым человечеству получится выжать максимум эффективности из роботов и адаптировать их под выполнение весьма неожиданных задач. Очевидный пример — монотонная работа на конвейерах, исследования космического и водного пространства, а также посещения действующих вулканов.
Появление миниатюрных роботов, оборудованных щупальцами, способно кардинально изменить правила игры. В эксперименте эти «малыши» сумели безопасно захватить отдельную икринку мойвы и даже нетравматично поймать живого муравья. Эта статья подробно расскажет о том, как были достигнуты столь впечатляющие результаты.
Сегодня расскажем о человеке, которого многие называли не иначе, как «Русский Леонардо» и «Второй Тесла». Его проекты будоражили умы современников, а Сергей Королев и Олег Антонов называли его своим учителем и гением авиации. Речь пойдет о Роберте Людвиговиче Бартини: его непростой биографии, достижениях и наследии.
Все мы хорошо знаем, что информация в Википедии далеко не всегда соответствует действительности. Поэтому когда на Хабре выходят материалы, основанные на данных из Вики, авторов таких статей в комментариях часто «раскладывают на атомы», указывая на элементарное отсутствие проверки матчасти.
Но порой ситуация совсем выходит из-под контроля. Так случилось в 2012 году, когда в интернете появились сотни статей с упоминанием Алана Макмастерса. Таинственного изобретателя электрического тостера из 1893 года, который стал чуть ли не национальным героем Шотландии. И которого, как оказалось, никогда не существовало.
Большие языковые модели (LLM) сталкиваются с трудностями при обработке длинных входных последовательностей из-за высоких затрат памяти и времени выполнения. Модели с расширенной памятью стали многообещающим решением этой проблемы, но текущие методы ограничены объёмом памяти и требуют дорогостоящего повторного обучения для интеграции с новой LLM. В этой статье мы познакомимся с модулем ассоциативной памяти, который может быть связан с любой предварительно обученной LLM без повторного обучения, что позволяет ему обрабатывать произвольно длинные входные последовательности.
В отличие от предыдущих методов этот модуль ассоциативной памяти объединяет представления отдельных токенов в непараметрическую модель распределения. Эта модель управляется динамически путём надлежащего балансирования новизны и свежести входящих данных. Извлекая информацию из консолидированной ассоциативной памяти, базовый LLM на стандартных тестах достигает лучших результатов. Эта архитектура называется CAMELoT (Consolidated Associationive Memory Enhanced Long Transformer). Она демонстрирует превосходную производительность даже при крошечном контекстном окне в 128 токенов, а также обеспечивает улучшенное контекстное обучение с гораздо большим набором демонстраций.
Появление Windows 95 в августе 1995 года стало поворотным моментом в истории компьютерной индустрии. Запуск новой системы сопровождался грандиозной рекламной кампанией. Microsoft не поскупилась на средства: Rolling Stones исполнили «Start Me Up» в рекламном ролике, Джей Лено рекламировал систему, а звезды «Друзей» снялись в обучающих видео. Очереди у магазинов, таких как CompUSA, растянулись на кварталы. Запуск системы стал событием, о котором говорили все.
Windows 95 стала не просто технологической новинкой, а частью поп-культуры. Запоминающийся звук запуска системы, узнаваемые иконки и простота использования стали символами эпохи и оставили неизгладимый след в памяти миллионов пользователей.
В этой статье мы расскажем, как опыты бихевиористов помогли создать знаменитую кнопку «Пуск», почему распространилась шутка о том, что Windows 95 заставляет плакать, понастальгируем над старым интерфейсом и разберем, почему именно Windows 95 определила взаимодействие с компьютерами и технологиями на многие годы вперед.
Оптическая электроника направлена на интеграцию оптических и электронных систем на невероятно высоких скоростях с использованием сверхбыстрых колебаний световых полей.
Представьте себе, как работает телефонный звонок: ваш голос преобразуется в электронные сигналы, смещается на более высокие частоты, передаётся на большие расстояния, а затем снова смещается вниз, чтобы его было ясно слышно на другом конце. Процесс, обеспечивающий такое смещение частот сигнала, называется смешением частот, и он необходим для таких коммуникационных технологий, как радио и Wi-Fi. Смесители частот являются жизненно важными компонентами во многих электронных устройствах и обычно работают с использованием частот, которые колеблются от миллиардов (ГГц, гигагерц) до триллионов (ТГц, терагерц) раз в секунду.
26 ноября 2024 года вышла новая мажорная версия инструмента для сборки приложений Vite. Это событие особенно примечательно тем, что это первый релиз после анонса VoidZero, где Even You представил грядущее направление развития основных продуктов.
Далее мы рассмотрим ключевые моменты этого обновления.
В основе этой статьи лежит материал статьи математика Джима Проппа.
Если бы новые виды чисел были как новые потребительские товары, математики имели бы полное право уволить маркетолога, который придумал названия для «комплексных» и «мнимых» чисел. Как бы звучал слоган для этих брендов? «Хотите купить число? Без проблем, хотя оно действительно трудно для понимания, и, что самое лучшее, его даже не существует!»
Математикам некого винить, кроме самих себя, поскольку один из них (Рене Декарт) наделил такие числа, как sqrt(−1), термином «мнимые», а другой (Карл-Фридрих Гаусс) — окрестил числа вроде 2+sqrt(−1), «комплексными». Сейчас эти названия кажутся немного не соответствующими смыслу понятий, скрывающихся за ними, но уже несколько столетий поздно просить всех использовать другие слова, хотя эти столетия дали нам более чёткое понимание того, для чего нужны эти относительно новые виды чисел.
В принципе, понятно, почему sqrt(−1) назвали «мнимым». Корень из -1 обозначает число x со свойством x2 = −1, но ни одно приличное число так себя не ведёт. Число может быть положительным, отрицательным или нулевым. Если x положительно, x2 тоже будет положительным. Если x отрицательно, x2 всё равно будет положительным, поскольку отрицательное число, умноженное на отрицательное число, является положительным числом. А если x равен нулю, x2 также будет равен нулю. Ни в одном из трёх допустимых случаев x2 не является отрицательным, поэтому x2 не может быть равным −1. Это в некотором роде невыполнимое уравнение. И можно было бы подумать, что это положит конец вопросу…
Представьте ситуацию. Вас с коллегами собирает руководитель и говорит: «Ребята, я хочу создать за шесть месяцев устройство, которого до этого не существовало на рынке. Объём потенциального рынка — миллионы штук в год. Причём продукт должен быть построен на основе инновационной разработки, ещё не готовой к массовому выпуску. Выделяю на это 10% от всего оборота компании. Работайте, господа».
Неплохо так, да? Немного похоже на какое-то самодурство начальника, чтобы имитировать бурную деятельность. Но фокус в том, что этим начальником был директор Texas Instruments Патрик Хаггерти, который решил создать первое «карманное» радио на основе транзисторов еще в далеком 1954 году. И черт возьми, у него и инженеров компании это получилось.
Как-то так получилось, что я никогда не воспринимал Android-телефон как объект, содержимым которого можно управлять из обычного .fsx. Все данные туда и обратно я таскал исключительно ручками при помощи USB и проводника. Дальше на стороне компа их мог раскидывать скрипт, но в зону телефона я не лез. Максимум, мог написать мобильное приложение для систематических операций с загрузкой на сервер и обратно. Однако недавно нужда заставила меня проникнуть из скрипта в обе области сразу, и это оказалось настолько проще, чем я предполагал, что теперь я испытываю злость и сожаление (как будто проморгал выигрышную комбинацию и додавливал противника лишние 4 хода).
Дисклеймер: До этого всё, что я публиковал на Хабре, касалось тем, которые мне известны очень хорошо. Ну или как минимум, затрагиваемое пространство всегда было заметно меньше известного. В этот раз ситуация обратная. Я случайно набрёл на интересную нишу и поверхностно изучил её. Так как я благополучно решил все свои задачи, то вряд ли буду раскапывать тему дальше. Но раз уж мне удалось неявно закрыть несколько запылившихся ишуев на Гитхабе, то мне показалось полезным просуммировать в тексте собранные знания, а также некоторые исторические наработки. Считайте, что я на секунду появился в дверях вашей комнаты, сказал нечто вроде «Посоны, там-то и там-то есть что-то интересное» и свалил.
В первой части статьи я рассказал о том, что несмотря на достижения полупроводниковой электроники, в ряде приложений до сих пор применяются радиолампы. И мы познакомились с работой диода, триода, тетрода и пентода.
Теперь настало время экспериментов. Будем снимать анодно-сеточную характеристику триода, соберем электромер и простой двухламповый усилитель низкой частоты на стержневых лампах.
В конце статьи вы найдете список полезных ссылок, которые помогут вам поближе познакомиться с радиолампами и их применением.
Symfony со стандартным набором «батареек» представляет из себя монструозное решение, способное реализовать если и не любые, то очень многие задачи бизнеса. Поделюсь подходом, о котором не каждый symfony‑разработчик слышал, а если и слышал, то разве что вскользь и навряд ли использовал этот метод в разработке. Думаю, пришла пора пролить свет на эту темную сторону.
Всем привет, меня зовут Горелов Кирилл, я бэкенд‑разработчик и я обожаю symfony‑фреймворк. Поговорим про возможность doctrine, которая позволяет возвращать нам готовую DTO, избавляя программиста от ручного труда и делая всю работу за него. Описанный подход под названием ResultTransformer — это термин, который описывает процесс преобразования данных в DTO.
Конечно же, вам не стоит бежать переписывать свой код, у этого подхода есть ряд ограничений, а местами он слишком избыточный и использовать его стоит лишь в некоторых кейсах. Итак, приступим.
В прошлой части я рассказал, как найти одну фальшивую монету среди нескольких, сравнивая вес различных наборов монет и используя наименьшее возможное количество сравнений. Также с помощью дерева решений я проиллюстрировал стратегии решения этой задачи.
В прошлой статье мы остановились на том, что необходимо сформулировать алгоритм выбора сравнений в каждой точке дерева решений для любого N ≥ 3. В статье будет много формул, за что я искренне извиняюсь, но кто сказал, что математика может обходиться без них?