Как именно вы спроектировали бы оптимизирующий компилятор? Точнее, как именно вы спроектировали и реализовали бы конкретные оптимизации? Попытка решить эту задачу за один присест — дело ошеломительно сложное и, пожалуй, даже невозможное, так как оптимизации компилятора во многом заключаются в следующем...

Присутствие нейронных сетей в нашей жизни становится все более распространенным, от голосовых ассистентов до узкоспециальных САПР. Несмотря на то, что область применения нейросетей расширяется, их потенциал все еще сильно ограничен удручающей энергоэффективностью существующих хардверных решений. Специализированные AI-чипы выходят в производство, как горячие пирожки, а ожидаемый рост энергопотребления нагруженных AI датацентров уже скоро позволит им отобрать у атомных электростанций звание главного врага всех экоактивистов. Разумеется, над решением проблемы энергопотребления AI или, будем честны, над решением проблемы энергопотребления цифрового умножения работает огромное количество исследователей по всему миру, на всех возможных уровнях абстракции, от математиков-фундаментальщиков до разработчиков передовых литографов.

А дальше, как это регулярно случается, внезапно оказалось, что все новое — это хорошо забытое старое, и спасение может заключаться в том, чтобы откопать давно забытые за бесперпективностью аналоговые вычисления и посмотреть на них свежим вглядом в свете новых задач.

Публикую первую главу лекций по теории автоматического управления, после которых ваша жизнь уже никогда не будет прежней.

Лекции по курсу «Управление Техническими Системами», читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки», факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.

Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика привествуется.

В этой статье представлен большой тренинг Рика Хартли по разводке земли в печатных платах. Перевёл и озвучил данное видео Dmitry Muravyev, за что ему огромное спасибо. Я всего лишь сделала конспект этого замечательного тренинга, чтоб люди могли ознакомиться с ним быстрее, чем смотреть двухчасовое видео, либо вернуться к каким-то отдельным темам, если позабылось. Категорически рекомендую ознакомиться с источником.

Впервые люди начали использовать землю в качестве проводника около 300 лет назад для отведения молний от зданий. Молния сама естественным образом стремится разрядиться на землю. Так что установив железный стержень на крыше здания и проведя от него  большой толстый провод вниз по зданию к балке, вбитой в землю, люди отводили молнии от зданий. Это был первый опыт использования земли в качестве возвратного пути для протекания тока. Из чего скоро стало ясно, что землю можно использовать в качестве возвратного пути и для других целей.

Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой, и мы хотим их суммировать. Можно наивно подумать, что их достаточно просто сложить, например, на Rust.

Однако это запросто может привести к произвольно большой накопленной погрешности. Давайте проверим:

naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 10000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 100_000_000]) = 16777216.0
naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000_000]) = 16777216.0

Ой-ёй… Что произошло? Проблема в том .что следующее 32-битное число с плавающей запятой после 16777216 — это 16777218. Так что при вычислении 16777216 + 1, значение округляется до ближайшего числа с плавающей запятой, имеющей чётную мантиссу, то есть снова до 16777216. Мы зашли в тупик.

К счастью, есть более совершенные способы суммирования массива.

Гуд ньюз эвриван! Вышло большое обновление учебника «100-Year QA‑Textbook — русскоязычная версия» — одного из самых полных источников по тестированию.

С момента первого релиза (100'000 хабр‑просмотров!) прошло полгода.
За это время столетний учебник стал бесплатным пособием для 10'000+ самообучающихся студентов.

Мы так привыкли к типам, что редко задаёмся вопросом, что же они такое на самом деле? А главное - почему возникла необходимость в их использовании? Этот поверхностный обзор сделан для того, чтобы продемонстрировать, как типы и другие связанные абстракции являются следствием из обобщения условий различных задач.

Очень часто можно встретить комментарий, что хотя в книге «дедукция», но на самом деле Шерлок Холмс якобы использовал индукцию. Обычно те, кто давно закончил учебу в этот момент пытаются вспомнить, что из них от общего к частному, а что — наоборот. Более продвинутые источники говорят, что ни первое и ни второе, а на самом деле там абдукция. Я же хочу показать, что Теорема Байеса и байесовские лучше всего подходят для описания этого метода (если считать, что метод вообще есть).

Пока большинство физиков-теоретиков заняты поисками фундаментальной «теории всего», которая должна объединить квантовую теорию поля с общей теорией относительности, некоторые учёные смотрят на это скептическим взглядом и предлагают двигаться совсем в другом направлении. Один из них – Дэвид Дойч – британский физик израильского происхождения, профессор Оксфордского университета, автор книг «Структура реальности» (1997) и «Начало бесконечности» (2011). С 2012 г. он вместе с итальянкой Кьярой Марлетто работает над теорией конструкторов, призванной – ни много ни мало – объединить все наши знания о реальности в единый набор мета-законов, или фундаментальных принципов, определяющих, что может происходить во Вселенной, а что запрещено. Теория конструкторов преподносится авторами как обобщение теории информации на всю остальную физику, а другие разделы физики, включая термодинамику, статистическую механику, теорию квантовых вычислений и даже квантовую механику – как её производные. Изучение конструкторов, по мнению Дойча, даст нам ключ к пониманию, откуда вообще взялись законы физики и почему они работают именно так, а не иначе. Но насколько оправданы его амбициозные заявления? Не является ли теория конструкторов очередной «теорией чего угодно», не дающей никаких предсказаний и неприменимой на практике?

Некоторое время назад я опубликовал на Хабре пост "Смысл жизни с точки зрения программиста-буддиста", в котором я рассматривал один из ключевых для жизни каждого человека вопросов - как найти смысл собственного существования внутри нашей бесконечной и бессмысленной Вселенной. Однако, я чувствую некоторую недосказанность в этом вопросе. В данном посте я хотел бы привести несколько обдумываемых мною идей и соображений и проанализировать проблему поиска смысла жизни не с личной, а с более отстранённой философской точки зрения.

Как составить список тех избирателей, которых нужно посетить обязательно.

Предположим, в вашем избирательном округе живет 320 000 постоянных жителей в 100 000 домах. Сомневаюсь, что у вас достаточно волонтеров, чтобы зайти в каждый из этих домов. К тому же, только 70 000 из всех этих жителей – члены вашей партии, и только от 25 000 из них можно ожидать голосования на праймериз. Эти 25 000 живут примерно в 15 000 отдельных домах (цифры не высосаны из пальца, а основаны на статистических исследованиях). Имеющиеся у вас 100 волонтеров и один неутомимый кандидат смогут обойти эти 15 000 домов только в том случае, если будут знать точно, какие дома нужно посетить обязательно. К счастью, существуют способы, позволяющие это узнать.

На Хабре уже долгое время публикуется совместный перевод (у которого ещё есть отдельный сайт авторства MagisterLudi) замечательной книги Ричарда Хэмминга "The Art of Doing Science and Engineering". Я долгое время хотел её прочитать в оригинале. Да не просто прочитать, а составить насколько возможно краткую выжимку основных идей каждой главы. И вот недавно мне удалось это сделать.

Целью самой книги является "подготовить вас к вашему техническому будущему" путём обучения "стилю" мышления. Поэтому извлечённые идеи в основном имеют достаточно общий характер. Также из-за частого способа передачи идеи в виде историй некоторые пункты статьи являются моей личной их интерпретацией.

Из-за достаточно большого количества материала и его "плотной" подачи данная статья всё равно получилась достаточно объёмной. Поэтому предлагаю её TL;DR.

Очень странно, но долгие годы подряд никто не переводил на русский «Free as in Freedom 2.0» — фундаментальную книгу про Ричарда Столлмана и его крестовый поход против проприетарного ПО, соглашений о неразглашении и других вещей, попирающих фундаментальные человеческие свободы в цифровую эпоху. Время это исправить!

Данная статья не вышла бы на свет и вовсе, если бы у меня не существовало такого фетиша как скупки книг по криптографии, за счёт которого я откопал ещё недавно выставленную книгу - "Криптография. Основы практического шифрования и криптографии". Книга описывает лишь основы криптографии, но можно ли заблудиться в трёх соснах? Давайте попробуем разобраться.