Генетический алгоритм нужен, когда ты знаешь параметры своей нейросети, но не знаешь, что должно получиться на выходе, например, этот алгоритм можно использовать для игры в Google динозаврика или Flappy Bird, потому что там ты не знаешь, что должно быть на выходе, но у тебя есть возможность сортировать наиболее жизнеспособные варианты, например по времени, это называется фитнес функций.

У меня никогда не получалось найти такой алгоритм и чтобы он работал, и был простым, и его можно было использовать, поэтому я приступил к созданию своего легкого, простого, прекрасно работающего Genetic Algorithm.

Моя цель не растянуть написания этой статьи, и замучить читателей её длиной, поэтому сразу приступим к коду. Как уже упоминалось, код простой, поэтому большую часть не нужно описывать целыми сочинениями.

Вначале нам потребуется импортировать модули:

Эта статья выросла из ответа на комментарии к статье Основные отличия PascalABC.NET, где возник традиционный спор про то, есть ли смысл в 2023 году изучать Pascal. Для комментов мой ответ слишком большой, так что оформлю в виде такого спонтанного поста.

Как бывший программист-практик, ныне преподающий информатику в обычной сельской школе, выскажу своё мнение касательно Pacal в школе, да и вообще того, как сейчас обстоят дела с изучением информатики.

Сразу уточню: речь, прежде всего, идёт о среднем звене "среднестатистических" школ, где информатика изучается строго по ФГОС - только с 7-9 классы, по 1 часу (уроку в 40-45 минут) в неделю. Если хотите изучить "единую министерскую" программу, можете скачать её с официального сайта Минпроса.

Конкретно на программирование эта программа отводит порядка 30 часов . По 1 часу в неделю, растянутых на конец 8 - начало 9 классов (с перерывом в 3 месяца, ага).

За это время авторы ФГОС предлагают с нуля (!) объяснить детям (которые только-только поверхностно изучили строение компьютера и принципы работы с мышино-клавиатурным интерфейсом (а нынешние дети реально от мыши тупят, т.к. с пелёнок привыкли к тачскринам!) ):

Привет, Хабр!

На связи участник профессионального сообщества NTA Максим Алёшин.

Сегодня создание интерактивной карты на python не составляет большого труда: стоит подключить библиотеку (например, Folium или Bokeh), указать картографический сервер, и после выполнения нескольких «магических» строк кода ваши данные как на ладони!

Но что делать, если данные есть, визуализировать их хочется, а в сети, в которой вы работаете, нет доступа к картографическим серверам? В этом случае помогут Plotly и GeoPandas. Но придётся провести ряд подготовительных работ. В этом посте шаг за шагом я покажу, как построить интерактивную карту России по регионам с помощью Plotly, которая будет работать без интернета, регистрации и смс.

В конце лета 1859 года, сразу после полуночи, золотоискатели, дремавшие в Скалистых горах Колорадо, проснулись от полярного сияния. Они описывали его «Такое яркое, что можно было легко видеть друг друга». В своем репортаже об этом, опубликованном в The Rocky Mountain News, газета утверждала, что «некоторые настаивали на том, что это был дневной свет, и начали готовить завтрак».

В тысячах километров оттуда, толпа собралась на улицах Сан-Франциско, тоже глядя наверх. «Все небо, казалось, покрылось волнами, что-то вроде полей зерна на сильном ветре. Воды залива отразили блестящие оттенки Авроры», — написал один журналист из San Francisco Herald 5 сентября 1859 года. — « Ничто не может превысить величие и красоту этого зрелища. Эффект почти сбивает с толку своей невероятностью, и тысячи испытывают смешанное чувство страха и восторга». Похожим опытом в те дни поделились жители всего мира, но больше всего явление было заметно на западе США.

Для начала хочу пояснить, почему я решил перевести этот текст Эрика Энгейма. На волне изменений в мире актуальным становится вопрос открытости программного и аппаратного обеспечения. И если с ПО ситуация относительно понятная — open source цветет, то в аппаратном обеспечении по-прежнему доминируют закрытые архитектуры CPU — x86, ARM, PowerPC и другие. Исходя из этого особенно интересно следить за одной из немногих открытых (и главное — живых) архитектур RISC-V.

В этой статье автор рассказывает, почему критика архитектуры RISC-V не очень оправдана. Он развинчивает 8 мифов вокруг нее и приходит к выводу в духе «хейтеры просто не умеют ее готовить». Если интересно, перевод классного текста под катом.

Когда я писал в начале года статью “Кто есть кто в мировой микроэлектронике”, меня удивило, что в десятке самых больших полупроводниковых компаний пять занимаются производством памяти, в том числе две – только производством памяти. Общий объем мирового рынка полупроводниковой памяти оценивается в 110 миллиардов долларов и является постоянной головной болью участников и инвесторов, потому что, несмотря на долгосрочный рост вместе со всей индустрией микроэлектроники, локально рынок памяти очень сильно лихорадит – 130 миллиардов в 2017 году, 163 в 2018, 110 в 2019 и 110 же ожидается по итогам 2020 года.

Объем рынка памяти близок к трети всей микроэлектроники, а в десятке самых больших компаний памятью занимается половина. Так чем же полупроводниковая память такая особенная? Давайте разбираться.

Ключевые идеи

• Прогресс программного обеспечения может стимулировать архитектурные инновации
  
• Повышение уровня программно-аппаратных интерфейсов создаёт возможности для инноваций архитектуры
  
• Рынок в конечном итоге определяет победителя в споре архитектур

Учёные и инженеры могут с выгодой использовать давно заброшенный подход к вычислениям

Интересное ощущение возникает когда общаешься с нашими космопромышленниками, особенно из старой гвардии. Они работают на самом переднем крае науки и техники, совершают выдающиеся достижения, достойные первых полос мировых изданий и учебников. При этом, к своей реально фантастической работе они относятся как к обычному производству: государство заказало — мы выполнили; да, интересные задачи были, пришлось постараться, освоить новые технологии, сделать пару [десятков] открытий, найти новые оригинальные решения, открыть Вселенную человеку…