Marlin Steel вообще уникальная компания. Им удалось выстоять в жесткой конкурентной борьбе с дешевыми металлическими изделиями из Китая и переориентироватся на сложные высокоточные изделия. Кроме того в компании работает всего 28! человек (в 1998-м было 18). Так что скорее Marlin Steel: контрпример для всей статьи.
«Но если контакт произошел, последствия должны быть настолько незначительными, чтобы уже на следующий день человек пошёл на работу, максимум с синяком, а не с травмой или открытой раной»,
В худшем случае человек пойдет на работу с открытой раной?
Думаю здесь подойдет сортировка со сжатием данных. При работе с 32 битными числами, считываем 64MB данных (2^24) I, сортируем, дифференцируем. Полученный массив D возможно хорошо сожмется.
Какой будет размер алфавита массива D в худшем случае?
Например, каждый последующий элемент массива D будет создавать новый элемент алфавита с помошью инкремента 1:
1, 2, 3, 4, 5, 6…
Тогда входной массив I будет иметь вид
1, 2, 4, 7, 11…
Функция входного массива I(n) = (n^2 — n + 2) / 2
Но так как мы работаем с 32 битными числами, то
(n^2 — n + 2) / 2 <= 2^32
n<92683
То есть в алфавите D будет не больше 92683 элементов.
Раз уж вы продолжаете строить модель языка по тексту, то возможно будет удобнее вначале получить модель морфологии.
В противном случае словарь получается очень странный: знаки пунктуации лезут.
Также я сомневаюсь, что из текущего словаря будет удобно строить морфологию, так как нет контекста.
If I had kids, I feel like it would be a disservice if I didn’t make them sit in front of the Playground for at least six hours a day to teach them the intricacies of quantum computing.
Раз уж речь зашла про Anki и интервальное обучение, хотелось бы узнать, с помощью каких критериев можно оценить обучающую модель Anki? К какому результату должна стремится эта модель?
Понятно, что чем лучше ученик помнит статьи, тем модель качественнее. Но при интервальном обучении нет ясного представления о том, хорошо-ли ученик помнит статью. Косвенно можно взять эту величину, как текущий интервал опроса для статьи. Но, как показывает практика, часто слова после месячного или годового интервала забываются полностью. Получается, что такая модель имеет хорошую оценку, но на самом деле качество обучения неудовлетворительное.
Другая характеристика, это комбинация параметров:
1) затрат времени на обучение в день,
2) равномерности обучения (без срывов),
3) опять же, суммы интервалов.
Возможно, эта характеристика будет лучше отражать качество модели обучения.
В итоге хочется, чтобы модель при обучении учитывала:
1) профиль запоминания статей (склонные к внезапному забыванию),
2) связи статей (например, эффективнее запоминать слова одной тематики, или похожие по звучанию),
3) состояние ученика (уставший или бодрый).
Если тихо говорить, все равно никто вас не услышит из-за гула. Да и людям в метро обычно нет дела до окружающих.
Другая проблема, это запоминание конфиденциальной информации. Вот ее в метро неприятно светить.
Можно любой валидный аккаунт хабра ввести, и любой email. Форму регистрации это устраивает. Начнется ли квест после этого, сейчас проверить невозможно.
Помню, в 2003 году только начал играть и получил от GM-а свой городок в подарок. Разговорились. Я предложил свою помощь в реализации какой-то фичи в движке. Тогда у меня был минимальный опыт разработки на C. Зато я получил исходный код клиента — настоящее сокровище.
Несколько дней ушли на ознакомление с движком. Попробовал гонять другие движки на тестовых данных, чтобы лучше понять логику работы.
В конце концов фича была реализована. Но возникли проблемы с тестированием. Так как у меня не было реальных данных игры (Дмитрий категорически отказался делиться), то очень сложно было проверить побочные эффекты фикса.
Даже была идея запустить VS remote debugger на машине GM. Наивный, я думал, что задебажится будет очень просто.
В конце концов, решили оставить фикс как есть. Был просчитан первый ход на новом движке. Кажется все довольны: фича работает. Но через неокоторое время пришел фидбек от гневных игроков, которые заметили несправделивый дележ лута в очередной битве. Затем, гневные возмущения игроков, откат хода, откат движка, пересчет хода.
Не удивительно, что больше предложений от GM-а по правке движка я не получал. Дальше исходный код Дмитрий правил самостоятельно.
Я продолжил разрабатывать код под Атлантис, но теперь уже с позиции игрока: писал бота для автономной игры.
Захватывающее было время. Спасибо, GM.
Эта модель очень плохая, хотя и дешевая. Чудес не бывает.
1. Миниатюрные размеры коробочки не позволяют нормально отводить тепло.
2. Убогий блок питания едва тянет само устройство. Заметьте, что питание напрямую идет на чипы и на шины USB. Забудьте про надежное подключение более двух USB устройств: получите жуткие наводки и пропадание устройств. USB хабы с питанием не помогут.
3. Андройд мало пригоден для подключения USB периферии: стандартных клавиатуры, мыши, звуковых и сетевых адаптеров. Это закрытая андройд прошивка и плохо поддерживается сообществом пользователей и производителем.
4. Linux можно поставить, но на графику драйверов нет.
5. Андройд и железка плохо поддерживают высокие разрешения экрана.
Для дома лучше накинуть 50-70 баксов и взять коробочку побольше с нормальным питанием и всеми портами на борту. Вероятно, она сможет нормально поддерживать Linux.
http://crsouza.blogspot.ru/2010/03/kernel-functions-for-machine-learning.html
youtu.be/ladqJQLR2bA?t=83
Как будто инопланетянин человеческую кожу натянул.
В худшем случае человек пойдет на работу с открытой раной?
github.com/ivan2kh/dummy/blob/master/sort.go
Какой будет размер алфавита массива D в худшем случае?
Например, каждый последующий элемент массива D будет создавать новый элемент алфавита с помошью инкремента 1:
1, 2, 3, 4, 5, 6…
Тогда входной массив I будет иметь вид
1, 2, 4, 7, 11…
Функция входного массива I(n) = (n^2 — n + 2) / 2
Но так как мы работаем с 32 битными числами, то
(n^2 — n + 2) / 2 <= 2^32
n<92683
То есть в алфавите D будет не больше 92683 элементов.
Раз уж вы продолжаете строить модель языка по тексту, то возможно будет удобнее вначале получить модель морфологии.
В противном случае словарь получается очень странный: знаки пунктуации лезут.
Также я сомневаюсь, что из текущего словаря будет удобно строить морфологию, так как нет контекста.
6 часов в день!
Понятно, что чем лучше ученик помнит статьи, тем модель качественнее. Но при интервальном обучении нет ясного представления о том, хорошо-ли ученик помнит статью. Косвенно можно взять эту величину, как текущий интервал опроса для статьи. Но, как показывает практика, часто слова после месячного или годового интервала забываются полностью. Получается, что такая модель имеет хорошую оценку, но на самом деле качество обучения неудовлетворительное.
Другая характеристика, это комбинация параметров:
1) затрат времени на обучение в день,
2) равномерности обучения (без срывов),
3) опять же, суммы интервалов.
Возможно, эта характеристика будет лучше отражать качество модели обучения.
В итоге хочется, чтобы модель при обучении учитывала:
1) профиль запоминания статей (склонные к внезапному забыванию),
2) связи статей (например, эффективнее запоминать слова одной тематики, или похожие по звучанию),
3) состояние ученика (уставший или бодрый).
Другая проблема, это запоминание конфиденциальной информации. Вот ее в метро неприятно светить.
Бегите, покупайте скорее.
Несколько дней ушли на ознакомление с движком. Попробовал гонять другие движки на тестовых данных, чтобы лучше понять логику работы.
В конце концов фича была реализована. Но возникли проблемы с тестированием. Так как у меня не было реальных данных игры (Дмитрий категорически отказался делиться), то очень сложно было проверить побочные эффекты фикса.
Даже была идея запустить VS remote debugger на машине GM. Наивный, я думал, что задебажится будет очень просто.
В конце концов, решили оставить фикс как есть. Был просчитан первый ход на новом движке. Кажется все довольны: фича работает. Но через неокоторое время пришел фидбек от гневных игроков, которые заметили несправделивый дележ лута в очередной битве. Затем, гневные возмущения игроков, откат хода, откат движка, пересчет хода.
Не удивительно, что больше предложений от GM-а по правке движка я не получал. Дальше исходный код Дмитрий правил самостоятельно.
Я продолжил разрабатывать код под Атлантис, но теперь уже с позиции игрока: писал бота для автономной игры.
Захватывающее было время. Спасибо, GM.
1. Миниатюрные размеры коробочки не позволяют нормально отводить тепло.
2. Убогий блок питания едва тянет само устройство. Заметьте, что питание напрямую идет на чипы и на шины USB. Забудьте про надежное подключение более двух USB устройств: получите жуткие наводки и пропадание устройств. USB хабы с питанием не помогут.
3. Андройд мало пригоден для подключения USB периферии: стандартных клавиатуры, мыши, звуковых и сетевых адаптеров. Это закрытая андройд прошивка и плохо поддерживается сообществом пользователей и производителем.
4. Linux можно поставить, но на графику драйверов нет.
5. Андройд и железка плохо поддерживают высокие разрешения экрана.
Для дома лучше накинуть 50-70 баксов и взять коробочку побольше с нормальным питанием и всеми портами на борту. Вероятно, она сможет нормально поддерживать Linux.