Я читаю курс статистического мышления магистрам, и одна тема вызывает у них явные затруднения — чем стандартное отклонение отличается от стандартной ошибки, и в каких случаях, применять ту или иную статистику. Думаю, будет интересно поговорить об этом в блоге ЛАНИТ.

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Занимаясь БПЛА с 2016 года, я решил разобраться в устройстве полетных контроллеров максимально глубоко и создать квадрокоптер с нуля, не используя готовый полетный контроллер и готовый софт. Спустя долгое время разработки мне удалось это сделать. Я написал прошивку с максимально простым исходным кодом и выложил ее на GitHub. В этой статье я расскажу о теории и практике разработки полетного софта для квадрокоптера и проиллюстрирую это на примере своего дрона на базе микроконтроллера ESP32, который можно увидеть на картинке выше.

Существует такое остроумное приспособление как гидротаранный насос. Его ещё называют гидро ударный насос или hydraulic ram.

Это чисто механический прибор, который преобразует кинетическую энергию потока жидкости в потенциальную энергию жидкости. Происходит это благодаря искусственно создаваемым гидравлическим ударам.

Это, пожалуй, единственный в технике пример, когда гидроудар приносит пользу, а не вред.

В этом тексте я расскажу о своём опыте конструирования экземпляра этого прибора.

Привет! Меня зовут Александр Каленюк, и я крепко подсел на C++. Пишу на C++ 18 лет кряду, и все эти годы отчаянно пытаюсь избавиться от этой разрушительной зависимости.

Всё началось в конце 2005 года, когда мне довелось писать движок для симуляции 3D-пространства. В этом движке было буквально всё, чем язык C++ мог похвастаться в 2005 году. Трёхзвёздочные указатели, восьмиуровневые зависимости, C-подобные макросы повсюду. Кое-где – вкрапления ассемблера. Итераторы в стиле Степанова и мета-код в стиле Александреску. В общем, всё. Кроме ответа на самый важный вопрос: зачем?

В поле общественного обсуждения проблем нашей страны постоянно всплывают такие вопросы, как недостаточные темпы технического прогресса, нехватка специалистов и обычной трудовой силы, и многое подобное, и в таком вот стиле.

Обсуждать все это в общем для простого человека несколько проблемно, но можно воспользоваться подходом «в малой капле отражается море» и посмотреть, как те же самые проблемы существуют в среднего размера НИИ.

В 2008 году я устроился ведущим инженером в НИИ Физических измерений, г. Пенза.

Для меня работа в этом НИИ была более чем знакома, я там работал с середины 80-х по середину 90-х. НИИФИ с момента своего создания было сосредоточено на создании датчиков и специализированной измерительной аппаратуры для космической отрасли.

Начало 2000-х характеризовалось тем, что цены на нефть поползли вверх, в государстве появились какие-то деньги, но одновременно стала происходить череда ярких и красочных неудач с нашими ракетами. И вопрос – а что же там происходит с нашими ракетами – создал на НИИФИ фокус ощутимого финансового потока.

Поскольку в этой организации работает куча людей, связанных между собой родственными связями, то, помимо официального молчания по всем щепетильным вопросам, организация была пронизана слухами, что у нас общий бюджет НИИ достиг сначала 0,7 (примерно 2008–2009), далее 0,9; потом 1,3; 2,1 и 2,7 (2012) миллиарда рублей.

Здесь можно задаться очень простым вопросом – а вот кто будет делать интеллектуальное наполнение проектов под эти в общем-то огромные финансовые потоки.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

В этом материале я бы хотел поделиться с начинающими AI-художниками информацией, которая сразу отвечает на все вопросы, и помогает начать использовать StableDiffusion в качестве генеративного инструмента.

Я бы очень сильно хотел чтобы такой материал попался мне, когда я только начинал познавать возможности SD. Тут я попытался кратко и концентрированно описать все те знания и инструменты, которые имеют большое практическое значение при работе c SD.

Так же в конце будет изложен mindset, который необходимо иметь чтобы научиться пользоваться SD. Я буквально попытаюсь научить вас думать как AI художник.

Поэтому без лишних слов, начинаем.

Всем ведь приходилось заниматься улучшением производительности? Для игр особенно актуально, ну может какая-то три-в-ряд не страдает этим. Как обычно серебряной пули нет, начинаем со структур данных, алгоритмов, спускаемся ниже если не помогает, придумываем SoA, AoS шаблоны. Если проблема не решается, подтягиваем профайлеры и предметно разбираем узкие места, но все чтобы мы не делали зачастую таким узким местом всегда будет "железо". Можно сколько угодно оптимизировать другие места, но CPU c его гигагерцами будет простаивать 90% времени если его неправильно "кормить" данными. Одной (только одной из проблем) проблемой организации эффективной работы с данными будет меньше, если знать и уметь работать с кэшами разных уровней. Тут на вики описано, как "на пальцах" быстренько убить перф на обходе массива, простого и общего решения для такого обхода нет. Можно и дальше увеличивать размер кэша, что собственно и делают (гдето здесь на хабре была новость, что Интел при переходе на L1 кэш размером 32кб, заново спроектировал блок доступа к нему, сорян не нашел ссылку), но это дорого, неэффективно на масштабах современных процов, и всегда найдутся данные, которые этот кэш отравят, опять. Интересно как починить? го под кат...

Краткая история капитализма и волн технологических инноваций, а также подборка увлекательных задач, на которые стоит обратить внимание всякому, кто интересуется искусственным интеллектом.

Трудная проблема сознания

Любительское эссе на серьезную тему с ноткой иронии над эгоцентризмом современной академической среды.

На основе деконструкции личного субъективного опыта путешествия во времени, ответ на ‘трудную проблему’ теорий сознания может быть в концепции симбиотических организмов. Сознание существует вовне вычислительных функций мозга, взаимодействуя на квантовом уровне из других измерений или из-за пределов пространства-времени. Мозг работает как интерфейс, фокус сознательного внимания проявляется в самоощущении (ощущении сознания), помогая построению Модели реальности в которой человек живёт большую часть времени без осознанности.

После моей предыдущей статьи про 30+ задач, которые может выполнять chatGPT, мы решили запустить своего чат бота в Телеграм, которые за 3 месяца вырос до более 1 миллиона активных пользователей. Сегодня мы запустили большое обновление и функционал "Ролевых" моделей chatGPT 4, который превращает чат бота в продвинутого AI ассистента. Я хочу поделиться с вами новыми фичами и полезными возможностями бота, которые помогут каждому оценить потенциал AI технологий.

У меня родилась статья в продолжение серии хороших статей:

Перейти с Linux на macOS и не сойти с ума

7 причин почему вам не стоит переходить на Mac, или как справиться с этой демонической машиной

Я, старый дурак пользователь Windows (26 лет стажа, ну да, с 1997 г.) решил купить макбук. Вот этот, предпоследний, стильный-модный-молодежный на процессоре M1 Pro. Нафига, а главное зачем - вопрос риторический и не предполагающий ответа (захотелось). Как его можно настроить, чтобы заскорузлому виндузятнику стало возможно использовать этот чудо-компьютер с яблоком без очень сильной боли в одном месте, я попытаюсь написать в этой заметке. Хотел бы я, чтобы полгода назад мне на глаза попалась такая!

Собрал в одно месте все самое нужное и популярное. Для тех, кто больше любит посмотреть, чем почитать, в конце прикрепил ссылку, где можно посмотреть ролики авторов, которые очень подробно обо всем рассказывают. Пользуйтесь на здоровье =)

prompt для этих ИИ будут фактически одинаковым, как и для других похожих сервисов.

На днях я наткнулся на одно любопытное видео.

Моей первой реакцией было Братан, хорош, давай, давай, вперёд! Контент в кайф, можно ещё? Вообще красавчик! Можно вот этого вот почаще? отрицание и усталость, потому что всё это я уже слышу на протяжении лет пяти с разной интенсивностью в зависимости от текущих объектов хайпа. В этом посте я попытаюсь разобраться, что из сказанного в видео является правдой.

Утверждения:

1. Закон Мура больше не выполняется из-за фундаментальных физических ограничений ⇒ масштабирование нейросетевых моделей по вычислительному бюджету невозможно.

2. Нейросетевые модели внедряются слишком медленно.

3. Ответы нейросетевых моделей неконтролируемы и неинтерпретируемы.

Дальше обсудим каждое из них.

Многие из нас хотели бы жить вечно. Или как минимум чувствовать себя здоровее. Но некоторые превращают это в цель своей жизни. Они тратят огромные деньги и усилия, чтобы изменить свою биологию, надеясь как-то оттянуть неизбежное, и вечно оставаться молодыми.

Понятно, что таким часто страдают спортсмены, для которых здоровье — это всё. Например, теннисист Новак Джокович, 35 лет, любит сидеть в камере под высоким давлением, чтобы обогатить свою кровь кислородом. Американский футболист Том Брэди в 45 лет принимает «антивозрастные» добавки, наносит на кожу увлажняющие порошки и катает по телу специальные вибрирующие шарики для улучшения гибкости мышц. А Криштиану Роналду выглядит моложе своих 38 лет за счет строгой диеты из яиц, батата и брокколи и регулярных «ванн» в своем личном кислородном резервуаре (гипербарическая оксигенотерапия).

Но среди наших братьев айтишников биохакинг в последние годы стал даже популярнее, чем среди спортсменов. Мол, научились взламывать игры и сайты, сможем взломать и свое тело! Чтобы начитить себе 140 лет жизни и чтоб никогда не болела спина!

Здесь, как обычно, есть три уровня: от начинающего хакера, впервые узнавшего, что такое root-доступ, и до бога-взломщика своего тела, на которого работает целый подпольный синдикат.

Давайте разберемся, на какие практические шаги пошли самые целеустремленные из нас, чтобы продлить свою жизнь. И сколько всё это стоит.

Осторожно, в посте много фото!