Новогодние каникулы завершилиcь. Многие из вас приступают к реализации своих проектов, зерна которых сформировались к концу прошлого года, были посажены в новогоднюю ночь под бой курантов, и вот они начинают пускать ростки.

Проект “Здоровье” наверняка у вас не на последнем месте и вы уже в поисках рекомендаций по грамотному началу тренировок в зале. Я это вижу по возросшему числу просмотров статей на своем сайте, да и тут на Хабре немного подскочили.

В прошлом году я получал одно частое обращение: “на просторах интернета нет ни одного нормального научно-обоснованного гайда по силовым тренировкам для таких чайников, которые даже приблизительно не знают, где какие мышцы на теле находятся и как называются упражнения”.

Может такие гайды и есть, но нам они не встречались. В любом случае, с удовольствием сделаю свой такой. Пускай и у меня, и у вас будет.

Это большой материал, разбитый на 9 блоков, путь по которому мы начнем с самого начала: от того, что такое силовые тренировки и зачем они нам нужны и закончим прямыми рекомендациями в формате “что и как нужно делать”, попутно развеивая некоторые мифы и переживания относительно тренировок с железом.

Представьте, что вы показали другу фотографию кошки. Он сразу её узнает. Вы можете добавить к фото пару лишних пикселей, сделать её чуть ярче или даже наклеить на уголок стикер — ваш друг всё равно скажет: «Да это же кошка!». Его мозг гибок и основан на здравом смысле.

А теперь представьте, что ваш друг — это искусственный интеллект. Самый современный, натренированный на миллионах изображений. И вот вы показываете ему фото той же кошки. Он уверенно заявляет: «Это кошка. Точность: 99,9%». Вы добавляете к изображению один-единственный пиксель, подобранный особым образом. ИИ вдруг задумывается и выдаёт: «Со стопроцентной уверенностью заявляю, что это авокадо».

Это не баг и не фантастика. Это — adversarial-атака, или «состязательная атака». По сути, это оптическая иллюзия, созданная специально для машинного разума. И она reveals глубинную, почти философскую правду: ИИ видит мир не как мы. Для него картинка — это не образ, а просто гигантская таблица чисел, где каждое число — это яркость пикселя. Его гениальность — это умение находить в этой таблице хрупкие статистические закономерности. И эти закономерности можно сломать, едва к ним прикоснувшись.

Давайте заглянем в лабораторию хакеров ИИ и посмотрим на три самых наглядных примера, которые больше похожи на сцены из шпионского боевика.

Любители легкого чтения о трендах, ликуйте. Принесли в рубрику книгу на тему прогрессивного маркетинга от целого коллектива авторов. Обо всём по порядку.

Филип Котлер — легендарный маркетолог, почетный профессор Northwestern University. The Wall Street Journal причисляет его к шестерке самых влиятельных бизнес-мыслителей современности. Возможно, именно этот человек из всех живущих на планете знает об эволюции маркетинга всё.

Всем привет! Меня зовут Николай Первухин. Я увлеченный разработчик на GoLang, работаю в Ozon Банке в группе разработки сервисов ЗСК (KYC).

Большинство статей о внешней видеокарте посвящены погоне за FPS в играх. Здесь же я хочу сконцентрироваться на том, как заставить её приносить пользу разработчику.

Я видела по чатам несколько поданных кейсов по Digital Nomad в Италию, но на днях появился первый одобренный. И не сильно радуйтесь, кейс россиянина, но не из РФ, а если быть совсем точным, из Никосии (Южный Кипр). Но в любом случае для практики интересно с ним ознакомиться.

Цели:

Создать API с помощью Django REST Framework;

Создать динамическую документацию Swagger;

Сгенерировать для API код клиента на TypeScript;

Создать базовое приложение на ReactJS, которое будет использовать сгенерированный код на TypeScript для отображения данных из API.