Цикл статей «Логика сознания» подошел к своей середине. Семь предыдущих частей были посвящены описанию паттерно-волновой модели распространения информации в мозгу, присущего этой модели механизма квазиголографической памяти, смысловой модели информации и того как миниколонки коры создают пространство вычисления контекстов.

Предлагаемая модель не относится к мейнстриму нейронауки. Большинство современных исследователей считают, что искусственные нейронные сети и биологические нейронные конструкции близки по своей сути и основаны на общих принципах. В нашей модели, мозг не имеет ничего общего с нейронными сетями. Различие приблизительно такое же, как между классической и квантовой механикой. Внешне результаты местами могут быть похожи, но в основе лежат совершенно разные принципы.

Что такое информация, как найти скрытый в ней смысл, что вообще есть смысл? В большинстве толкований информацию сопоставляют с сообщением или с данными, используя эти слова как синонимы. Сообщение обычно подразумевает конкретную форму. Например, устная речь, текстовое послание, сигнал светофора и тому подобное. Термин «сообщение» чаще используют, когда  говорят об информации в связи с ее передачей. Под данными обычно подразумевают информацию, для которой определена форма ее хранения или передачи. Например, мы говорим о данных, когда упоминаем записи в базе данных, массивы в памяти компьютера, сетевые пакеты и тому подобное. Сам термин «информация» мы предпочитаем использовать, когда  нет необходимости заострять внимание на способе ее передачи или  форме представления.

Информация, чтобы быть использованной, должна получить интерпретацию. Например, красный сигнал светофора можно интерпретировать как запрет ехать, улыбку как сигнал хорошего расположения и тому подобное. Конкретная интерпретация называется смыслом информации. По крайней мере, такой трактовки придерживается международная организация по стандартизации: «knowledge concerning objects, such as facts, events, things, processes, or ideas, including concepts, that within a certain context has a particular meaning».

Сергей Аверин ( XEK )

Изначально я хотел сделать доклад про сравнение фреймворков, но потом подумал, что закидают помидорами, поэтому доклад — просто адский троллинг, как водится у меня. И он, скорее, не про HighLoad, а про менеджерскую задачу, которая стоит над всем этим делом, включая фронтенд.

Про что же, все-таки, получился доклад? Доклад про то, как выбирали новый фреймворк, почему выбирали, и какие задачи решали.

Ранее мы говорили о том, что любая информация имеет как внешнюю форму, так и внутренний смысл. Внешняя форма — это то, что именно мы, например, увидели или услышали. Смысл — это то, какую интерпретацию этому мы дали. И внешняя форма, и смысл могут быть описаниями, составленными из определенных понятий.

Было показано, что если описания удовлетворяют ряду условий, то давать им интерпретацию можно, просто заменяя понятия исходного описания на другие понятия, применяя определенные правила.

Правила трактовки зависят от тех сопутствующих обстоятельств, в которых мы пытаемся дать интерпретацию информации. Эти обстоятельства принято называть контекстом, в котором трактуется информация.

Кора мозга состоит из нейронных миниколонок. Мы предположили, что каждая миниколонка коры — это вычислительный модуль, который работает со своим информационным контекстом. То есть каждая зона коры содержит миллионы независимых вычислителей смысла, в которых одна и та же информация получает свою собственную трактовку.

Был показан механизм кодирования и хранения информации, который позволяет каждой миниколонке коры иметь свою полную копию памяти о всех предыдущих событиях. Наличие собственной полной памяти позволяет каждой миниколонке проверить, насколько ее интерпретация текущей информации согласуется со всем предыдущим опытом. Те контексты в которых трактовка оказывается «похожа» на что-то ранее знакомое составляют набор смыслов, содержащихся в информации.

Когда мы думаем о семье, обычно представляем примерно такую картинку. Отец что-то объясняет сыну, а сын его внимательно и с удовольствием слушает. Идиллическая картина, не правда ли? Казалось бы, то же самое должно быть и в бизнесе, но в реальности все не так радужно, как нам хотелось бы. В этой статье я постарался проанализировать феномен “родственники в бизнесе” в России на основе своего опыта.

В одной из прошлых статей под названием «Как теряют бизнес. Реальные истории от бизнес-консультанта» я описал реальный случай потери бизнеса из-за кумовства. Там я рассказывал, как компанию практически до банкротства довели родственники владельца бизнеса.

Как показывает практика, в российском бизнесе кумовство или присутствие в бизнесе родственников носит массовый характер. Практически в каждом проекте мне пришлось, так или иначе, столкнуться с этим явлением.

И сейчас я решил подробнее остановиться на этом явлении, разобраться, почему это плохо, и поделиться практическими советами из моего опыта работы бизнес-консультантом.

Когда я говорю о кумовстве или о родственниках в бизнесе, я имею в виду любые личные отношения. Это могут быть дети, жена, братья, сваты, друзья и знакомые. Любые люди, отношения с которыми невозможно удерживать в рамках исключительно профессиональных.

Лично я считаю, что наличие родственников в бизнесе явление негативное. И примеры, которые я буду приводить, также будут большей частью отрицательные. Причины такого отношения и обоснование их я также обязательно рассмотрю ниже.

В свое время на Хабре был опубликован цикл статей «Логика мышления». С тех пор прошло два года. За это время удалось сильно продвинуться вперед в понимании того, как работает мозг и получить интересные результаты моделирования. В новом цикле «Логика сознания» я опишу текущее состоянии наших исследований, ну а попутно попытаюсь рассказать о теориях и моделях интересных для тех, кто хочет разобраться в биологии естественного мозга и понять принципы построения искусственного интеллекта.

Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.

Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.

Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.

Начнем разговор о мозге с несколько отвлеченной темы. Поговорим о клеточных автоматах. Клеточный автомат – это дискретная модель, которая описывает регулярную решетку ячеек, возможные состояния ячеек и правила изменений этих состояний. Каждая из ячеек может принимать конечное множество состояний, например, 0 и 1. Для каждой из ячеек определяется окрестность, задающая ее соседей. Состояние соседей и собственное состояние ячейки определяют ее следующее состояние.
Наиболее известный клеточный автомат – это игра «Жизнь». Поле в игре «Жизнь» состоит из ячеек. Каждая ячейка имеет восемь соседей. Задается начальная комбинация. Затем начинается смена поколений. Если у занятой ячейки два или три занятых (живых) соседа, то ячейка продолжает жить. Если соседей меньше 2 или больше 3, то ячейка умирает. Когда у пустой ячейки оказывается ровно 3 соседа в ней зарождается жизнь. Задав произвольную начальную комбинацию можно пронаблюдать ее эволюцию.

Когда с нами что-то происходит наш мозг фиксирует это, создавая воспоминания. Изменения, которые при этом происходят с мозгом, принято называть энграммами или следами памяти.

Вполне естественно, что понимание того, как выглядят следы памяти – основной вопрос изучения мозга. Без этого невозможно построить никакую биологически достоверную модель его работы. Понимание строения памяти непосредственно связано с пониманием того, как мозг кодирует информацию и как он ей оперирует. Все это, пока, — неразгаданная загадка.

Еще большую интригу в загадку памяти вносят исследования по локализации воспоминаний. Еще в первой половине двадцатого века Карл Лэшли поставил очень интересные опыты. Сначала он обучал крыс находить выход в лабиринте, а затем удалял им различные части мозга и снова запускал в тот же лабиринт. Так он пытался найти ту часть мозга, которая отвечает за память о полученном навыке. Но оказалось, что память каждый раз сохранялась, несмотря на временами значительные нарушения моторики. Крысы всегда помнили где искать выход и упорно стремились к нему.

Как и в любом другом бизнесе, планирование — это обязательная часть. Оно почти никогда не сбывается (разве что только у таких фанатиков как мы), но и без него нельзя. Если вы хотите что-то улучшать, это нужно запланировать и замерить. Сейчас и в последствии считать будем все. Привыкайте. Это не сложно + я дам для этого нужные инструменты.

P.S. Это вторая статья из цикла «Как сделать веб-студию эффективной и начать зарабатывать?» Первую тоже желательно прочитать. Теперь к бизнес планированию!

Один из аспектов профессии разработчика — посвящение профанов в особенности процесса разработки ПО.
С. Макконнелл, Совершенный код

Цель этой публикации — поделиться опытом работы над проектом со сложной историей и тяжёлым наследием. После ухода из очередного т.н. «стартапа», я решил что хочу попробовать новых ощущений: enterprise, legacy, etc. Для этого взялся за работу над корпоративным приложением для транснационального концерна. Разработка на тот момент шла уже третий год, приложение пережило несколько поколений разработчиков, но стабильного релиза так и не было.

Полагаю публикация будет полезной:

• разработчикам принимающим аналогичное решение, чтобы взвесить за и против
• менеджерам «непростых» проектов, чтобы лучше понять причины и следствия технических проблем
• и, конечно, просто любопытствующим

Затрагиваемые в статье вопросы:

• Низкая компетенция разработчиков, и что с этим можно поделать?
• Какие аргументы убедительны в глазах заказчика для нефункциональных изменений в проекте?
• Почему работа аналитиков и QA очень важна с точки зрения разработки в частности и для проекта в целом?

Привет Хабр! Я занимаюсь разработкой электроники (благо навыки охватывают большую часть этого интереснейшего увлечения). И заказали мне как-то разработку GSM-логгера для ЖКХ.

Кроме наличия требуемых входов/выходов (в том числе 4-20 ма) и источника питания 5-30 в для датчиков, основным условием было минимизация потребления дабы иметь возможность питаться от батарей.После проработки схемотехники и печатной платы во весь рост встал вопрос о используемом протоколе. Хотелось чего-то простого и стандартного.

Ранее мы описали клеточный автомат, в котором могут возникать волны, имеющие хитрый внутренний узор. Мы показали, что такие волны способны распространять информацию по поверхности автомата. Оказалось, что любое место автомата может быть, как приемником, так и источником волн. Чтобы принять волну в каком-либо месте, достаточно посмотреть, какой узор получается в нем в момент прохождения волны. Если этот узор запомнить и впоследствии воспроизвести в том же месте, то от этого узора распространится волна, повторяющая на своем пути узор исходной волны.

Все это сильно напоминает радиосвязь. В любом месте земли можно принять сообщение и запомнить. Потом из любого места его можно снова запустить в эфир. При этом широковещательная трансляция подразумевает не конкретного получателя, а доступность сигнала для всех.

Автомат, который мы описываем обладает памятью. Точнее, памятью обладают все его элементы. Память элемента специфична. Единственное, что видит элемент автомата – это узор, составленный из активности своих соседей. Единственное, как элемент может отреагировать на тот или иной узор – это либо самому стать активным, либо, наоборот, выключиться. Память элемента – это набор запомненных им узоров с указанием, как на них реагировать: включаться или выключаться.

В предыдущей части мы показали, что в клеточном автомате могут возникать волны, имеющие специфический внутренний узор. Такие волны могут запускаться из любого места клеточного автомата и распространяться по всему пространству клеток автомата, перенося информацию. Соблазнительно предположить, что реальный мозг может использовать схожие принципы. Чтобы понять возможность аналогии, немного разберемся с тем, как работают нейроны реального мозга.

Введение

Прежде всего определимся с терминами. Есть много разных представлений о том, кто же такой full stack разработчик, кто-то даже вполне обоснованно считает, что такие разработчики — это миф, но в этой статье будет иметься в виду разработчик, который обладает знаниями и умениями, позволяющими с нуля написать некий софт и вывести его в продакшн. При этом софт может быть рассчитан на web платформу, мобильные приложения или десктопные. Идеальный full stack разработчик — это тот, кто владеет в какой-то мере всеми платформами и может разработать и установить на них свой софт. Но это действительно скорее миф.

Возможно, по заголовку кому-то покажется, что это жалобный пост, который говорит о том, как плохо живётся неквалифицированному школьнику, который похватал всего из разных статей в интернете. Нет, пост не жалобный, мы говорим про full stack, а не full slack, и в конце будет так же рассмотрен список плюсов. И мы будем рассматривать не школьника, а разработчика с опытом работы в пять и более лет. Просто посмотрим, какие минусы есть в таком развитии.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский, и я… архитектор множества широко известных в узких кругах фреймворков. Меня никогда не устраивала необходимость из раза в раз решать одни и те же проблемы, поэтому я всегда стараюсь решать их в корне. Но прежде, чем их решить, нужно их обнаружить и осознать, что довольно сложно находясь в плену привычек, паттернов, стереотипов и "готовых" решений. Каждый раз сталкиваясь с проблемами в реализации задачи, я задумываюсь "что, блин, не так с этим инструментом?" и, конечно же, иду пилить свой инструмент: функцию, модуль, библиотеку, фреймворк, язык программирования, архитектуру ЭВМ… стоп, до последнего я ещё не докатился.

Речь сегодня пойдёт о JS-фреймворках. Нет, я не буду рассказывать про очередное готовое решение, не в том цель поста. Я лишь хочу посеять в ваших головах несколько простых идей, которые вы не встретите в документации ни к одному популярному фреймворку. А в конце мы постараемся сформировать видение идеальной архитектуры построения пользовательского интерфейса.

2015 год выдался богатым на нововведения, связанные с улучшениями веб-платформы. Аксель Рошмайер рассматривает 6 технологий, которые ему кажутся наиболее интересными:

1. Electron;
2. React Native;
3. Прогрессивные веб-приложения;
4. Visual Studio Code;
5. Rollup;
6. WebAssembly.

Введение

В этой статье я задался целью осветить некоторые фундаментальные результаты теории машинного обучения таким образом, чтобы концепции были понятны читателям, немного знакомыми с задачами классификации и регрессии. Идея написать такую статью все четче проявлялась в моем сознании с каждой прочитанной книгой, в которой идеи обучения машин распознаванию рассказывались как бы с середины и совершенно не понятно, на что авторы того или иного метода опирались при его разработке. С другой стороны существует ряд книг, посвященных основным концепциям в машинном обучении, но изложение материала в них может показаться слишком сложным для первого прочтения.

На сегодняшний день разработчики PHP ведут работу над API уровня С. И в этом посте я буду по большей части рассказывать о внутренней разработке PHP, хотя если по ходу повествования встретится что-то интересное с точки зрения пользовательского уровня, то я буду делать отступление и объяснять.

А ваше приложение — RESTful? Чтобы ответить на этот вопрос нужно сначала разобраться что такое RESTful. Бытует мнение, что отдавать правильные коды ответов в HTTP — это уже RESTful. Или делать правильные идемпотентные HTTP-запросы — это вообще очень RESTful. Мы в Хекслете сделали практический курс по протоколу HTTP (отличия версий, отправка форм, аутентификация, куки и пр.), и в нем мы стараемся рассказать о правильном использовании запросов, но нужно понимать, что RESTful это не про HTTP, это вообще не про протоколы интернета. Современный веб и взаимодействие между браузером и сервером с помощью HTTP и URI могут удовлетворять принципам RESTful, а могут и не удовлетворять.

В сегодняшнем переводе — простое и понятное описание RESTful, и какой должна быть система, чтобы ее можно было так называть.

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи Ember.js  —  Goodbye MVC (Part 1).

На конференции EmberConf 2015 Йегуда Кац и Том Дейл сообщили о скором появлении некоторых изменений в Ember 2. В частности, наибольшее внимание привлекли маршрутизируемые компоненты. Они позволяют признать контроллеры устаревшими и убрать их. Конечно, это встревожило многих пользователей Ember, так как Ember и Sproutcore всегда были клиентскими фреймворками MVC.