Пару лет назад я сделал одну из самых странных покупок: Macbook Pro mid 2012. И как оказалось, это была просто великолепная покупка: ноутбук и по сей день способен выполнять несложные задачи, радуя вполне адекватной производительностью. А ещё тут дизайн, который стал уже современной классикой. В общем, решил поделиться своим опытом использования этого старичка.

Мы с Крисом недавно «с нуля» буквально за пару часов создали механизм поиска для моего блога. Основную часть проделал именно Крис, так как до этого с word2vec я был знаком лишь отдалённо.

Разработанный нами поисковик основывается на векторных представлениях (эмбеддингах) слов. Принцип здесь следующий. Функция получает слово и отображает его в N-мерное пространство (в данном случае N=300), где каждое измерение отражает определённый оттенок смысла. Вот хорошая статья (англ.) о том, как обучить собственную модель word2vec, и её внутреннем устройстве.

Суть работы созданного нами поиска заключается в преобразовании моих статей, а точнее составляющих их слов, в эмбеддинги, сохраняемые в общем пространстве. Затем при выполнении конкретного поиска текст его запроса преобразуется аналогичным образом и сопоставляется с векторами статей. В результате этого сопоставления, используя метрику косинусного сходства, мы ранжируем статьи по их релевантности запросу.

Уравнение ниже может показаться пугающим, но в нём говорится, что косинусное сходство, представляющее косинус угла между двух векторов cos(theta), определяется в виде скалярного произведения, поделённого на произведение величин каждого вектора. Разберём всё это подробнее.

Недавно наткнулся на новость о том, что количество приложений в Google Play Store сократилось на 47%.

Я сам энтузиаст разработки под Android и последние 5 лет работал над альтернативой для Google Play Music и Podcast под названием MusicSync. Так что, будучи близким к теме человеком, мне захотелось поделиться своим опытом обслуживания приложений и заодно пояснить, почему меня эта новость нисколько не удивила.

У меня есть несколько сторонних проектов, базирующихся на бэкенд-сервере с ограниченным веб-интерфейсом, и их обслуживание требует намного меньше усилий.

Если же говорить о приложении Android, то обслуживать его в качестве хобби-проекта гораздо хлопотнее. Вот некоторые из проблем, с которыми мне приходилось сталкиваться.

• координатой,
• импульсом,
• спином,
• квантовыми числами (заряд, цветовой заряд в КХД и т. д.).

Но тогда почему любимые рок-группы вполне можно слушать, причём с удовольствием, через динамики, которые ещё меньше и дешевле? — Потому что в записи звук уже сформирован должным образом.

Кремний правит IT-миром уже полвека, но сегодня даже самые продвинутые чипы всё чаще сталкиваются с пределами: тепловые ловушки, токи утечки и борьба за каждый дополнительный гигагерц превращается в разработку на грани фола на грани физики. Частотная гонка больше не спасает — теперь в фокусе многоядерные архитектуры, вертикальная упаковка и поиски замены кремнию.

Почему классические технологии больше не тянут, как новые подходы формируют будущее вычислений — и что это значит для разработчиков? Детали внутри.

Представьте, что вы построили идеальный сайт. Всё оптимизировано, но стоит тысяче пользователей из разных концов света одновременно захотеть посмотреть, как пушистик прыгает в коробку — и ваш сервер падает. Чтобы этого не случилось, в игру вступает CDN (Content delivery network). О том, как она работает, объясню на примере доставки котиков. 

Привет, Хабр!

Общаясь с коллегами, я заметил, что они незнакомы с последними возможностями CSS. Как обычно, у всех свои причины. У кого-то много повседневной рутины. Кому-то в принципе неинтересно, что нового происходит в CSS. А кто-то по привычке использует подходы десятилетней давности и ему норм.

Как фанату CSS, мне грустно. Сколько же прикольных вещей проходит мимо них. Да и их код может быть меньше, надёжнее и проще для понимания. В общем, я собрал несколько фрагментов кода, которые были популярны давным-давно, и переписал их с помощью новых возможностей CSS.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

В рамках этого проекта я сгенерировал около 30 миллиардов файлов случайных данных по 4 КБ. Из этих файлов на основании эвристик из полной коллекции файлов ROM Atari было выбрано примерно 10 тысяч. Затем система классификатора просканировала их при помощи эмулятора Atari 2600, чтобы проверить, окажется ли какой-то из этих случайных файлов игрой для Atari. Этот проект отвечает на вопросы, которые никто не задавал, он никому не нужен и представляет собой огромную пустую трату ресурсов. Что, если засунуть в GPU миллиард обезьян и заставить их написать игру для Atari 2600?

Благодаря прогрессу GPU, ИИ и машинного обучения сегодня мы можем (очень быстро) написать на Python скрипт, который дампит мусор в ROM по 4 КБ и спрашивает: «похоже ли это на игру?». Проект был создан не из ностальгии, моей первой консолью была NES. Я вознамерился исследовать нечто невообразимо обширное и посмотреть, найдётся ли там что-нибудь странное.

Представьте мир, где машины не просто следуют алгоритмам, а мыслят, обучаются и творят наравне с человеком, а возможно, и превосходят его. Это мир Общего Искусственного Интеллекта (AGI) – тот самый гипотетический рубеж, за которым ИИ достигнет когнитивных способностей, сопоставимых с человеческими. Мечта футурологов и ночной кошмар скептиков, AGI обещает революцию, сравнить которую по масштабу можно разве что с изобретением колеса или освоением огня. Но куда приведет нас этот тектонический сдвиг: к золотому веку всеобщего благоденствия или к закату человеческой цивилизации?

• возьмите готовый эмулятор;
• повторите то, что в нём уже сделано.