Как стать автором
Обновить
18
0
Алексей @Ag47

Пользователь

Отправить сообщение

Самое понятное объяснение Специальной теории относительности

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 13 мин
Количество просмотров 89K

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

Читать далее
Всего голосов 378: ↑378 и ↓0 +378
Комментарии 387

Переворачивающиеся при умножении числа

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 21K

Здравствуйте!

Расскажу о серии задач, которая случайно возникла в процессе решения другой задачи. Мне на глаза попалось равенство:

81 * 27 = 2187

– Интересно, – подумал я. – А бывают ли ещё такие числа, чтобы цифры слева и справа повторялись?

Читать далее
Всего голосов 71: ↑71 и ↓0 +71
Комментарии 50

Как мы сделали переводчик точнее и дешевле Google и Yandex

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 11K

Всем привет! Меня зовут Никита, я Data Scientist из Raft. Сегодня я расскажу вам о том, как мы решили задачу перевода каталога товаров большого интернет-магазина с русского на арабский язык с применением искусственного интеллекта. Мы рассмотрим различные подходы и идеи, возникавшие в процессе погружения в эту задачу. Также я объясню, почему мы отказались от готовых решений и выбрали Large Language Models (LLM) в качестве основного инструмента. Как вы, возможно, уже догадались из названия, основным преимуществом нашего финального решения стала значительная оптимизация расходов: нам удалось сократить использование API OpenAI в 4 раза, при этом сохранив высокое качество перевода.

Читать далее
Всего голосов 25: ↑24 и ↓1 +23
Комментарии 9

VK плачет, Social Graph смеется, Telegram наблюдает

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 13K

Скажи мне кто твой друг, и я скажу кто ты

Вы наткнулись на необычный проектик, который изучает дружеские коллективы, группы конкретного пользователя или группы профилей с помощью социального графа связей.

Зачем всё это? Изначально по приколу, но надеюсь, вы тут с благими намерениями

Что было дальше?
Всего голосов 21: ↑19 и ↓2 +17
Комментарии 18

Как инженер звукозаписывающей компании изобрел компьютерный томограф

Время на прочтение 13 мин
Количество просмотров 7.4K

Годфри Хаунсфилд, инженер-исследователь компании EMI, изобрел компьютерный томограф после случайного разговора с врачом во время отпуска. Машина, созданная для изображения человеческого мозга, принесла ему Нобелевскую премию. Он предложил разработать аппарат, который мог бы создавать трехмерные изображения мозга с помощью рентгеновских лучей, и EMI одобрила проект. Что же из этого вышло — под катом.

Читать далее
Всего голосов 57: ↑57 и ↓0 +57
Комментарии 6

Графические оболочки FFmpeg

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 26K


Считается, что работа в консоли эффективнее GUI по нескольким причинам. Во-первых, там быстрее набирать команды, чем двигать курсором. Во-вторых, на CPU, память и GPU не ложится лишнее бремя графической оболочки, так что любые процессы быстрее выполняются в консоли.

Но есть люди, которые всегда предпочтут GUI. Они считают графический интерфейс «наиболее эффективным и удобным способом работы на десктопе». На самом деле они во многом правы, в том числе для специфических задач видеообработки важно сразу видеть результат.

FFmpeg — изначально консольная утилита. Но её популярность крайне высока. Поэтому появляются всё новые варианты графических оболочек для FFmpeg, чтобы доступ к инструменту получили абсолютно все пользователи.
Читать дальше →
Всего голосов 107: ↑107 и ↓0 +107
Комментарии 76

Внутренний Я(ндекс)

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 80K

В этой статье я хочу описать (часть) моего опыта взаимодействия со структурой, именуемой в дальнейшем «яндекс», с точки зрения работника. Опишу собеседования и этап «входа».

Да, уже были статьи про собеседование и даже в эту же структуру, некоторые из них я видел, но не во всём с ними согласен, к тому же конкретно С++ разработчиков я там не видел.

Читать далее
Всего голосов 469: ↑463 и ↓6 +457
Комментарии 287

Моя любимая задача для собеседований по программированию

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 96K

В сети есть уйма постов и видео, где разбираются ответы на вопросы LeetCode. Но обычно рассмотрение в них происходит с позиции соискателя, а не работодателя. В этой же статье я приведу разбор собственной задачи по программированию, которую использовал при приёме людей на работу в Amazon, Google и Microsoft.
Читать дальше →
Всего голосов 131: ↑126 и ↓5 +121
Комментарии 170

Мы разработали 44 устройства за 6 лет, продаем их по всему миру, только этого мало

Время на прочтение 38 мин
Количество просмотров 75K

История эмиграции, блеск и нищета стартапов, техническое порно, непрерывная разработка, гидроакустика, нарциссизм, рефлексия, open-source и много фото.

Это все под катом.

Начать погружение
Всего голосов 410: ↑409 и ↓1 +408
Комментарии 194

Медичи: семья, которая изобрела современные банки

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 14K
image

Чтобы понять, что происходит с банками сейчас, стоит посмотреть, а как их вообще изобретали.

Семья Медичи, прародители современных банков, ещё в конце XIV века сделали следующее:

  • Смогли обойти библейский запрет на ростовщичество (но так делал каждый второй).
  • Создали первую холдинговую структуру, что дало возможность не обмениваться деньгами между городами, а делать клиринговые операции.
  • Децентрализовали управление и активы, что очень защитило их от политики на местах.

То есть именно эта семья поняла, что нужно заниматься не только кредитованием бизнеса, не только обменом валюты, но и всеми торговыми транзакциями.

Надо сказать, что аналог SWIFT'а тех лет — так называемые таволи, банки, работающие на городских площадях, где при свидетелях вносились записи в книги. Поскольку они не обладали крупной филиальной сетью, их бизнес был не очень устойчивым.

А ещё Медичи — это те самые люди, благодаря которым мы знаем черепашек-ниндзя: они всячески поддерживали художников и скульпторов. Это был самый эффективный метод пиара тех лет. Так, Козимо де Медичи взял под своё покровительство Донателло, а Лоренцо ди Пьеро де Медичи заметил молодого Микеланджело и привлёк его к архитектуре Флоренции.

Разумеется, всё это семья делала не просто так, а потому что они настойчиво и целеустремлённо захватывали влияние и потом защищали свои инвестиции.
Читать дальше →
Всего голосов 60: ↑56 и ↓4 +52
Комментарии 11

Почему при умножении «минус на минус» дает «плюс»?

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 45 мин
Количество просмотров 33K

(фотография треков частиц и античастиц. источник: www.sciencephoto.com )

В чем, собственно, вопрос


Когда вы учились в школе, разве у вас не возникало желание получить простое объяснение, почему при умножении чисел “минус на минус” дает “плюс”? С умножением двух положительных все просто: $3 \times 5$ — это, когда у вас есть $3$ корзины по $5$ яблок. Умножение положительного и отрицательного тоже легко себе представить: $3 \times (-5)$ — это когда вы одолжили у соседа $3$ корзины по $5$ яблок в каждой и все эти яблоки уже съели. Но как тогда при помощи корзин и яблок предать смысл произведения $(-3) \times (-5)$ и почему оно неожиданно оказывается тем же самым, что и $3 \times 5$?

Этот вопрос — он не то, чтобы совсем простой. Когда я вновь задумался о нем, мне уже был знаком почти весь курс университетской математики, но даже с этим багажом знаний поиск ответа занял у меня почти неделю. Я до сих пор считаю, что получил его скорей случайно.

Объяснение, которое я тогда обнаружил, кажется мне по-настоящему красивым и в то же время достаточно простым, чтобы о нем стоило попробовать рассказать школьникам. Повествование у меня получилось, конечно, не самым кратким, но я старался составить его так, чтобы до всех ключевых идей мой читатель смог догадаться (почти) сам.

Если у вас неправильно отображаются формулы, попробуйте несколько раз перезагрузить страницу. Приятного чтения.
Шагнуть в кроличью нору
Всего голосов 49: ↑32 и ↓17 +15
Комментарии 297

Model soups: альтернатива ансамблированию при файнтюнинге моделей

Уровень сложности Сложный
Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 1.4K

Если зайти на Papers With Code и посмотреть на лидерборд для image classification на ImageNet (а также различных его вариациях), то можно обнаружить в топ-5 модель с незамысловатым названием model soups.

В этой статье мы разберемся с тем, что это такое, и кратко пробежимся по основным моментам оригинального папера.

Читать далее
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0 +14
Комментарии 2

Можно ли стать толще в дефиците энергии или стройнее в профиците? И почему картинка на постере — полный бред?

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 25K

Баланс энергии прост, но не прямолинеен. Как правило, избыток энергии приводит к набору жира, а нехватка к его потере, но это не единственная опция. Сейчас постараюсь простым языком объяснить, почему дефицит калорий не всегда приводит к потере жира и может даже увеличить его количество, можно ли скинуть жир при избытке калорий и почему растут мышцы в дефиците, и все это не нарушая закон сохранения энергии. И да, речь не о воде, выпитой с избытком , съеденной соли или походом в туалет, а про качественные жиро-мышечные изменения.

Читать далее
Всего голосов 43: ↑33 и ↓10 +23
Комментарии 161

Что делает ChatGPT… и почему это работает?

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 75 мин
Количество просмотров 144K

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Читать далее
Всего голосов 248: ↑248 и ↓0 +248
Комментарии 121

Математическая продлёнка. Рисуем по клеточкам

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 9.2K

Продолжаем серию заметок для занятий математического кружка. Героем нашего сегодняшнего рассказа будет листок в клеточку. Этот образ стал своеобразным символом школьной математики. На одних из нас он навевает депрессивную тоску, а на иных, действует, как возбудитель, взывая маниакальное желание что-нибудь формулировать, строить, решать и доказывать. Равнодушных "к тетрадке в клеточку", я приглашаю просто порисовать что-нибудь: косичку или лабиринт, или, на худой конец, енота. А мы пока обсудим вот какие клеточные вопросы:

Как в тетрадке в клеточку нарисовать квадрат площадью 13 клеток так, чтобы все его вершины лежали на пересечениях сетки? Какие, вообще, квадраты можно вписать в квадратную решётку? А сколько существует способов нарисовать таким образом прямоугольник с заданной площадью? Портреты каких правильных многоугольников можно изобразить в тетрадке? Какие существуют окружности, проходящие через пересечения сетки?

Читать далее
Всего голосов 60: ↑60 и ↓0 +60
Комментарии 12

Пишем GPT в 60 строк NumPy (часть 1 из 2)

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 16 мин
Количество просмотров 70K

В этом посте мы начнём реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
Читать дальше →
Всего голосов 96: ↑94 и ↓2 +92
Комментарии 33

Как я занял 13 место из 3500+ участников и стал Kaggle Competition Master

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 9.9K

Привет Хабр! Меня зовут Олег Сидоршин, я стажер (с марта буду джуном) в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка. До перехода в коммерческую разработку для практики своих навыков я активно участвовал в Kaggle-соревнованиях. 

Этот пост — ретроспектива о крупном соревновании по компьютерному зрению Petfinder Pawpularity Prediction, которое проходило в начале 2022 года. Расскажу, как сражался на одном уровне с Nvidia с их холодильниками, что помогло пережить полет с 400+ места на 13, и конечно же, о главных советах и уроках для улучшения качества ваших ML-систем на соревнованиях и в рабочей практике, даже если у вас почти нет бюджета.

Читать далее
Всего голосов 47: ↑47 и ↓0 +47
Комментарии 6

[Научпоп с кодом] Что такое «жидкая» нейросеть и как научить её играть в Atari?

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 8.2K


Алгоритмы в основе традиционных сетей настраиваются во время обучения, когда подается огромное количество данных для калибровки наилучших значений их весов, ликвидные («текучие») нейронные сети лучше адаптируются.


«Они способны изменять свои основные уравнения на основе входных данных, которые они наблюдают», в частности, изменяя скорость реакции нейронов, — рассказывает директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института Даниэла Рус.
Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0 +7
Комментарии 5

Как собрать самодельный принтер/плоттер

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 20K
Картинка youtube-канал «stefanopadoan art»

Есть один весьма примечательный вид ЧПУ-устройств, который не оставит равнодушным никого — самодельный принтер.

Мало того, что он является хорошим демонстратором принципов числового программного управления, задействуя все основные его элементы, но может также применяться для конкретных практических задач.

И именно об интересных путях создания подобного устройства мы и поговорим в этой статье.
Читать дальше →
Всего голосов 68: ↑67 и ↓1 +66
Комментарии 41

Часть 3. Управление знаниями в Obsidian. Продвинутые техники. Excalibrain. Spaced repetition. Breadcrumbs. Longform

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 30K

Эта статья завершает цикл "Управление знаниями в Obsidian". В ней будет предполагаться, что вы способны понять все техники и приемы из прошлой второй части про базовый рабочий процесс, т.к. здесь будут показаны продвинутые способы управления персональной базой знаний. В частности, статья затронет следующие темы:

• Ведение визуальной базы знаний (Excalidraw + Excalibrain)

• Создание системы для интервального повторения (Spaced repetition)

• Создание гибкой иерархии (Breadcrumbs + Excalibrain)

• Использование алгоритмов для поиска новых связей между заметками (Graph Analysis)

• Написание длинных текстов (Longform)

Я справлюсь
Всего голосов 19: ↑17 и ↓2 +15
Комментарии 15

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность