Этот текст логически состоит из трёх частей. Сначала кратко расскажу про геометрическую алгебру с точки зрения математики. Потом расскажу как можно взять одну конкретную алгебру и использовать её для описания вращения и перемещения тел. И вишенка на торте - покажу, как будут выражаться физические сущности типа силы и момента, импульса, момента инерции и уравнений движения тел.
Web-программист, математик.
Стохастический язык программирования на основе алгоритмов Маркова
MarkovJunior — это вероятностный язык программирования, в котором программы являются сочетаниями правил перезаписи, а инференс выполняется при помощи распространения ограничений. MarkovJunior назван в честь математика Андрея Андреевича Маркова, придумавшего и исследовавшего то, что сейчас называется алгоритмами Маркова.
Все, что нужно знать про GPU: история технологии, архитектура графических процессоров и сферы их применения
GPU — графический процессор, который предназначен для ускорения рендеринга графики и параллельных вычислений. Он произвел настоящую революцию в том, как мы взаимодействуем с цифровым контентом. Будь то визуальные эффекты в видеоиграх, вычисления в алгоритмах машинного обучения или анимация в высококлассных программах для 3D-дизайна.
Роль GPU выходит за рамки рендеринга графики. С появлением вычислений общего назначения на графических процессорах (GPGPU) эти процессоры нашли применение в областях, где требуются высокопроизводительные вычисления. Например, ускорение задач искусственного интеллекта (ИИ), глубокое обучение до высокоскоростной аналитики данных и научные симуляции.
В этом материале мы рассмотрим историю GPU, архитектуру графического процессора и области его применения.
Мечтали про интерактивные книги, когда читали фантастику? Я знаю человека, который делает их прямо сейчас
Каково же было мое удивление, когда в прошлом году я наткнулся именно на такие пусть и не книги, но довольно подробные статьи. Делает их калифорнийский iOS-разработчик польского происхождения Бартош Цехановский (Bartosz Ciechanowski). И каждая его статья — штучный товар.
Как при помощи Rust в 150 раз ускорить код на Python
Python — довольно простой в освоении язык, по сравнению с некоторыми другими языками код на нём пишется очень быстро. Но в жертву приносится скорость выполнения кода.
Перепишем часть Python-кода в Rust и импортируем этот код в виде пакета Python в проект. Получим сверхбыстрый пакет Python, который сможем импортировать и использовать, как любой другой пакет. В качестве бонуса добавим многопроцессорность и в итоге получим функцию, которая примерно в 150 раз быстрее обычного кода на Python.
Обзор
Проблему решим в 6 шагов:
- Решим вопрос о том, почему функция медленная.
- Подготовим проект.
- Перепишем функцию в Rust.
- Скомпилируем код на Rust и разместим его в пакете Python.
- Импортируем пакет Python в проект.
- Выполним бенчмарк чистого Python и функции на Rust.
Пакет maturin скомпилирует Rust-код и преобразует его в готовый к работе пакет Python.
1. Решим вопрос о том, почему функция медленная
Важно понять, почему функция работает медленно. Давайте представим, что проекту требуется функция подсчёта количества простых чисел в диапазоне между двумя другими числами:
Как я несколько лет боролся с прокрастинацией и победил: полное практическое руководство
Постоянно откладываешь дела на потом и не видишь в этом проблемы? Мне это знакомо. Расскажу как не повторить моих ошибок и почему пора это прекращать. Не откладывай эту статью на потом!
Оценка прочности крепежа в натурном эксперименте и в облачном САЕ Prove.Design
Представьте, что вам потребовалось напечатать на 3d-принтере какой-нибудь крепеж. Как узнать, выдержит ли крепеж те нагрузки, которые будут воздействовать на него во время эксплуатации? Какой у такого крепежа будет запас прочности? Можно ли изменить конструкцию крепежа, чтобы сэкономить на материале и времени производства?
Ответ на этот вопрос можно получить как минимум двумя способами. Либо мы проводим натурные испытания, либо рассчитываем прочность крепежа с помощью CAE-программы.
Мы создали облачный сервис, в котором быстро и бесплатно можно произвести интересующий вас расчет.
Статистическая проверка случайности двоичных последовательностей методами NIST
Любой, кто, так или иначе, сталкивался с криптографией, знает, что без генераторов случайных чисел в этом деле не обойтись. Одно из возможных применений таких генераторов, например, – генерация ключей. Но не каждый при этом задумывается, а насколько «хорош» тот или иной генератор. А если и задумывался, то сталкивался с тем фактом, что в мире не существует какого-либо единственного «официального» набора критериев, который бы оценивал, насколько данные случайные числа применимы именно для данной области криптографии. Если последовательность случайных чисел предсказуема, то даже самый стойкий алгоритм шифрования, в котором данная последовательность будет использоваться, оказывается, уязвим — например, резко уменьшается пространство возможных ключей, которые необходимо «перебрать» злоумышленнику для получения некоторой информации, с помощью которой он сможет «взломать» всю систему. К счастью, разные организации все же пытаются навести здесь порядок, в частности, американский институт по стандартам NIST разработал набор тестов для оценки случайности последовательности чисел. О них и пойдет речь в данной статье. Но сначала — немного теории (постараюсь изложить не нудно).
ООП, «святая троица» и SOLID: некоторый минимум знаний о них
Необходимое вступление
Я не гарантирую, что изложенные здесь трактовки общепринятых терминов и принципов совпадают с тем, что изложили в солидных научных статьях калифорнийские профессора во второй половине прошлого века. Я не гарантирую, что мои трактовки полностью разделялись или разделяются большинством IT-профессионалов в отрасли или научной среде. Я даже не гарантирую, что мои трактовки помогут вам на собеседовании, хоть и предполагаю, что будут небесполезны.
Но я гарантирую, что если отсутствие всякого понимания заменить моими трактовками и начать их применять, то код вами написанный будет проще сопровождать и изменять. Так же я прекрасно понимаю, что в комментариях мной написанное будут яростно дополнять, что позволит выправить совсем уж вопиющие упущения и нестыковки.
Столь малые гарантии поднимают вопросы о причинах, по которым статья пишется. Я считаю, что этим вещам должны учить везде, где учат программированию, вплоть до уроков информатики в школах с углублённым её изучением. Тем не менее, для меня стала пугающе нормальной ситуация, когда я узнаю, что собеседник мой коллега, причём работающий уже не первый год, но про инкапсуляцию «что-то там слышал». Необходимость собрать всё это в одном месте и давать ссылку при возникновении вопросов зрела давно. А тут ещё и мой «pet-project» дал мне изрядно пищи для размышлений.
Тут мне могут возразить, что учить эти вещи в школе рановато, и вообще на ООП свет клином не сошёлся. Во-первых, это смотря как учить. Во-вторых, 70% материала этой статьи применимо не только к ООП. Что я буду отмечать отдельно.
Руководство по магическим методам в Питоне
Содержание
- Вступление
- Конструирование и инициализация
- Переопределение операторов на произвольных классах
- Представление своих классов
- Контроль доступа к атрибутам
- Создание произвольных последовательностей
- Отражение
- Вызываемые объекты
- Менеджеры контекста
- Абстрактные базовые классы
- Построение дескрипторов
- Копирование
- Использование модуля pickle на своих объектах
- Заключение
- Приложение 1: Как вызывать магические методы
- Приложение 2: Изменения в Питоне 3
Вступление
Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Они всегда обрамлены двумя нижними подчеркиваниями (например,
__init__
или __lt__
). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.[в закладки] Bash для начинающих: 21 полезная команда
→ Также читайте в нашем блоге цикл публикаций про bash-скрипты
Простое объяснение простоты. Глава 1: Теоретически просто
Простое объяснение простоты
КДПВ с областями, которые нам придется посетить, чтобы ответить на ГЛАВНЫЙ вопрос.
Предисловие
Я часто слышал совет: сделай проще.
А что значит простой? Когда мы говорим, что объект X — простой, каковы наши ожидания от X? Когда мы говорим, что какая-то вещь проще чем другая — как мы это оцениваем?
Что проще:
“Небольшое предложение из пяти слов” или слово “Дезоксирибонуклеиновый”?
“6*5” или “481”?
Или так:
У вас есть экран настроек. Пять пунктов из них относятся к графике, другие пять к уведомлениям. Надо ли вам создавать отдельные пункты «графика» и «уведомления» в основном меню? Или оставить все 10 пунктов на одном экране? Что будет проще для пользователя?
Вы и ваша работа *
Доктор Ричард Хэмминг, профессор морской школы Монтерея в штате Калифорния и отставной учёный Bell Labs, прочёл 7 марта 1986 года очень интересную и стимулирующую лекцию «Вы и ваши исследования» переполненной аудитории примерно из 200 сотрудников и гостей Bellcore на семинаре в серии коллоквиумов в Bell Communications Research. Эта лекция описывает наблюдения Хэмминга в части вопроса «Почему так мало учёных делают значительный вклад в науку и так многие оказываются в долгосрочной перспективе забыты?». В течение своей более чем сорокалетней карьеры, тридцать лет которой прошли в Bell Laboratories, он сделал ряд прямых наблюдений, задавал учёным очень острые вопросы о том, что, как, откуда, почему они делали и что они делали, изучал жизни великих учёных и великие достижения, и вёл интроспекцию и изучал теории креативности. Эта лекция о том, что он узнал о свойствах отдельных учёных, их способностях, чертах, привычках работы, мироощущении и философии.
Тридцать шесть градусов красоты
В ней плоскость не делится на десятиугольники, вместо этого все линии расположены под углами кратными 36°. Координаты в этой системе можно записывать целыми числами, по два целых числа на горизонтальное и вертикальное направление.
Расскажу как это нарисовать.
Через тернии к Haskell. 1/2
Первая часть короткого и жесткого введения в Haskell. Вторую часть можно найти здесь
tl;dr: Очень краткое и сжатое введение в Haskell.
- Введение
- Необходимый минимум из Haskell
- Сложная часть
UPD. Если туториал вам понравился, черкните пару строк автору оригинальной статьи. Человеку будет приятно ;)
От моноидов к алгебрам де Моргана. Строим абстракции на Haskell
Что общего у нормального распределения, конечных автоматов, хеш-таблиц, произвольных предикатов, строк, выпуклых оболочек, афинных преобразований, файлов конфигураций и стилей CSS? А что объединяет целые числа, типы в Haskell, произвольные графы, альтернативные функторы, матрицы, регулярные выражения и статистические выборки? Наконец, можно ли как-то связать между собой булеву алгебру, электрические цепи, прямоугольные таблицы, теплоизоляцию труб или зданий и изображения на плоскости? На эти вопросы есть два важных ответа: 1) со всеми этими объектами работают программисты, 2) эти объекты имеют сходную алгебраическую структуру: первые являются моноидами, вторые — полукольцами, третьи — алгебрами де Моргана.
Анимации в мире состояний
В нашем тексте рассказывается, как работать с анимациям в React-приложениях, и сравнивается несколько подходов (D3, React-Motion, «грязные компоненты»). А также о том, как «запускать» анимации в Redux-приложениях. Материал основан на расшифровке доклада Алексея Тактарова с нашей декабрьской конференции HolyJS 2017 Moscow. Прилагаем заодно видеозапись этого доклада:
Осторожно, трафик: под катом много картинок и гифок (сами понимаете, материал про анимации).
Почему прокрастинаторы прокрастинируют (откладывают дела «на потом») и как побороть прокрастинацию
pro-cras-ti-na-tion |prəˌkrastəˈnāSHən, prō-|
существительное
задержка или откладывание чего-либо: первый совет — избегайте прокрастинации.
Кто бы мог подумать, что после десятилетий борьбы с прокрастинацией словари будут содержать решение проблемы.
Избегать прокрастинации. Так элегантно в своей простоте…
Пусть люди, страдающие ожирением избегают переедания, те кто в депрессии пусть избегают апатии, и, пожалуйста, кто-нибудь скажите выбрасывающимся на берег китам, что им нужно избегать нахождения вне океана.
Нет, «избегайте прокрастинации» — хороший совет только для не настоящих прокрастинаторов. Для тех, кто говорит «Я захожу на Facebook несколько раз в день на работе. Я такой прокрастинатор!». Это те люди, которые будут говорить настоящему прокрастинатору «Не откладывай дела на потом и у тебя все будет хорошо».
Дело в том, что ни словари ни не настоящие прокрастинаторы не понимают, что для настоящих прокрастинаторов прокрастинация — не дополнительная опция. Это что-то, что они не знают как не делать.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Откуда
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Дата рождения
- Зарегистрирован
- Активность