Как стать автором
Обновить
0
0
Антон @antonqwerty

Программист

Отправить сообщение

Ты добавил всего две строчки. Почему на это ушло два дня?

Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 63K
На первый взгляд вопрос кажется разумным, но он делает некоторые ужасные предположения:

  • строки кода = усилие
  • строки кода = значение
  • все строки кода равны

Ничто из этого не является истинным.

Почему исправление, которое кажется таким простым, заняло два дня?
Читать дальше →
Всего голосов 157: ↑152 и ↓5 +147
Комментарии 225

Функциональное программирование — это не то, что нам рассказывают

Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 124K

Функциональное программирование — это очень забавная парадигма. С одной стороны, про неё все знают, и все любят пользоваться всякими паттерн матчингами и лямбдами, с другой на чистом ФП языке обычно мало кто пишет. Поэтому понимание о том, что же это такое восходит больше к мифам и городским легендам, которые весьма далеко ушли от истины, а у людей складывается мнение, что "ФП подходит для всяких оторванных от жизни программок расчетов фракталов, а для настоящих задач есть зарекомендовавший себя в бою проверенный временем ООП".



Хотя люди обычно признают удобства ФП фич, ведь намного приятнее писать:


int Factorial(int n)
{
    Log.Info($"Computing factorial of {n}");
    return Enumerable.Range(1, n).Aggregate((x, y) => x * y);
}

чем ужасные императивные программы вроде


int Factorial(int n)
{
    int result = 1;
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        result *= i;
    }
    return result;
}

Так ведь? С одной стороны да. А с другой именно вторая программа в отличие от первой является функциональной.


Как же так, разве не наоборот? Красивый флюент интерфейс, трансформация данных и лямбды это функционально, а грязные циклы которые мутируют локальные переменные — наследие прошлого? Так вот, оказывается, что нет.

Читать дальше →
Всего голосов 267: ↑259 и ↓8 +251
Комментарии 795

Знакомство с Neural ODE

Время на прочтение 20 мин
Количество просмотров 35K

Neural Ordinary Differential Equations


Значительная доля процессов описывается дифференциальными уравнениями, это могут быть эволюция физической системы во времени, медицинское состояние пациента, фундаментальные характеристики фондового рынка и т.д. Данные о таких процессах последовательны и непрерывны по своей природе, в том смысле, что наблюдения — это просто проявления какого-то непрерывно изменяющегося состояния.

Есть также и другой тип последовательных данных, это дискретные данные, например, данные NLP задач. Состояния в таких данных меняется дискретно: от одного символа или слова к другому.

Сейчас оба типа таких последовательных данных обычно обрабатываются рекуррентными сетями, несмотря на то, что они отличны по своей природе, и похоже, требуют различных подходов.

На последней NIPS-конференции была представлена одна очень интересная статья, которая может помочь решить эту проблему. Авторы предлагают подход, который они назвали Нейронные Обыкновенные Дифференциальные Уравнения (Neural ODE).

Здесь я постарался воспроизвести и кратко изложить результаты этой статьи, чтобы сделать знакомство с ее идеей чуть более простым. Мне кажется, что эта новая архитектура вполне может найти место в стандартном инструментарии дата-сайентиста наряду со сверточными и рекуррентными сетями.


Читать дальше →
Всего голосов 79: ↑76 и ↓3 +73
Комментарии 6

Как превратить спутниковые снимки в карты. Компьютерное зрение в Яндексе

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 31K
Один из главных источников данных для сервиса Яндекс.Карты — спутниковые снимки. Чтобы с картой было удобно работать, на снимках многоугольниками размечаются объекты: леса, водоёмы, улицы, дома и т. п. Обычно разметкой занимаются специалисты-картографы. Мы решили помочь им и научить компьютер добавлять многоугольники домов без участия людей.

За операции с изображениями отвечает область ИТ, которая называется компьютерным зрением. Последние несколько лет большую часть задач из этой области очень удачно решают, применяя нейронные сети. О нашем опыте применения нейронных сетей в картографировании мы и расскажем сегодня читателям Хабра.

Читать дальше →
Всего голосов 87: ↑84 и ↓3 +81
Комментарии 34

TON: Telegram Open Network. Часть 1: Вступление, сетевой уровень, ADNL, DHT, оверлейные сети

Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 104K

TON: Telegram Open Network


Уже две недели Рунет шумит про Telegram и ситуацию с его бессмысленной и беспощадной блокировкой Роскомнадзором. Рикошетом задело многих, но всё это — темы для постов на Geektimes. Меня же удивило другое — я до сих пор не видел на Хабре ни одного разбора запланированной к выходу на базе Telegram сети TON — Telegram Open Network. Мне захотелось восполнить этот недостаток, ибо поизучать там есть что — даже несмотря на отсутствие официальных заявлений о нём.


Напомню — ходят слухи о том, что Telegram запустил очень масштабное закрытое ICO, уже собрав в нём невероятные суммы. Предполагается, что уже в этом году будет запущена собственная криптовалюта Gram — и у каждого пользователя Телеграма автоматически появится кошелёк, что само по себе создает немалое преимущество перед остальными криптовалютами.


К сожалению, так как официальных заявлений нет, дальше я могу отталкиваться только от документа неизвестного происхождения, о чём я сразу вас предупреждаю. Конечно, он может оказаться очень искусной подделкой, но не исключено и то, что это — реальный whitepaper будущей системы, написанный Николаем Дуровым (и слитый, вероятно, кем-то из инвесторов). Но даже если это фейк, никто нам не запретит его поизучать и обсудить, верно?


Что же говорится в этом документе? Я попробую пересказать его своими словами, близко к тексту, но по-русски и чуть более человечно (да простит меня Николай со своей склонностью уходить в формальную математику). Имейте в виду, что даже в случае его подлинности, это черновое описание системы и оно, весьма вероятно, изменится к моменту публичного запуска.

Итак, приступим
Всего голосов 84: ↑83 и ↓1 +82
Комментарии 129

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Ярославль, Ярославская обл., Россия
Зарегистрирован
Активность