Системный архитектор
В прошлой статье, отбросив всё, что нам было известно из мира «кровавого энтерпрайз IT», и опустошив чашу, мы «написали на коленке» простейший оповещатель (notifier). Объект, вызывающий по цепочке заранее зарегистрировавшихся клиентов (подписчиков) при наступлении какого-то события.
Настало время сделать его чуть удобнее для пользователей — добавить поддержку аргументов и позволить отписываться от событий прямо из кода подписчика.
О том, как сделать прозрачную синхронизацию заметок Obsidian между устройствами (Desktop, Android, iOS) через GitHub:
1. Без сторонних приложений (вроде iCloud, SyncThing, Termux и пр)
2. Бесплатно
3. Бонусом — резервная копия: как самих заметок, так и истории изменений.
В результате получается полноценная замена Notion: структурированные заметки с автоматической синхронизацией между устройствами.
int safeDiv(int a, int b) {
if (b == 0)
throw Div0(); // Исключения передаются особым образом
return a / b; // Теперь-то всё абсолютно безопасно, ведь так?
}(res, err), а Rust возвращает Result<T, E> — тип-сумму результата и ошибки.
Хотите довести до дурки любимого преподавателя компьютерных наук или навсегда прослыть «особенным» среди коллег сразу после (немедленного) увольнения?
Читайте про патентованный метод.
В жизни каждого программиста С++ рано или поздно возникает задача, которую кто-либо уже решил. Однако найти это решение бывает очень непросто в силу разных причин: оно недостаточно разрекламировано, либо имеет нечеткую документацию, или возникает проблема языкового барьера, ну, или поисковики просто плохо ищут).
Столкнувшись много раз подряд с тем, что найти что-то толковое довольно непросто, я решил попробовать распутать это узел и предложить для русскоязычных читателей свой справочник классных библиотек на С++. Я исходил из этого источника. Это очень многогранный и объемный список библиотек языка С++, но, скажем так, у меня были к нему вопросы. Потому я сделал перевод, затем значительно улучшил его в плане содержания (далее объясню, как, почему и зачем). На выходе получилось около 1000 библиотек. Как в сказке). Они, конечно, не покрывают все возможные задачи и предметные области, но поверьте, они затрагивают действительно многое.
После перехода на удаленку у меня в полный рост встала проблема с прокрастинацией задач. Все как по написаному:
И чтобы решить эту проблему раз и навсегда, купил себе простенький таймер, чтобы максимально легким способом (без всяких смартфонов), можно было устанавливать временные периоды для работы и перерывов.
Сразу хочу написать, что это решение, что называется "зашло", и даже сейчас я пишу статью под контролем таймера. Но сама статья не о самоорганизации работы, а об устройстве для этого (непосредственно самом таймере). Точнее о том, как я его дорабатывал под собственные нужды в надежде, что вдруг кому-то пригодится мой опыт.
В этой статье я постарался честно и вдумчиво проанализировать свой опыт выгорания и последующего восстановления нормального уровня энергии. Если что-то упустил, спрашивайте в комментариях.
Мне 48 лет, сидячий образ жизни, интеллектуальные задачи. С одной стороны вредных привычек нет, с другой, — спорта тоже явно не хватает. Похожая ситуация с питанием: не хожу в фастфуд, но и не сижу на ПП (полезное питание). Самый большой стресс для меня — это общение с людьми, которые мне не рады и выполнение задач, которые не интересны. Мне нравится глубоко изучать вопрос, так что, если статья покажется затянутой, не обессудьте.
Это заключительная часть серии статей по разработке симуляции эволюции с помощью нейронной сети и генетического алгоритма.
Recently, there has been a lot of talk about the success of artificial intelligence (AI), although this usually means another achievement in the field of generative neural networks.
And few people, speaking about AI, try to explain what they themselves understand by the term “artificial intelligence.” After all, it’s one thing to write about “AI problems,” and quite another to endow an ordinary computer algorithm with at least the rudiments of intelligence.
After all, the etymology of the established phrase “artificial intelligence” is not unambiguous and can take on different meanings depending on what meaning the author is trying to put into it.
Последнее время кто только не говорит про успехи искусственного интеллекта (ИИ), часто подразумевая под этим очередное достижение в области генеративных нейросетей. И как обычно, одни делают деньги на хайпе, другие жаждут появления Сары Коннор настоящего сильного ИИ (который в будущем захватит мир), а кто-то просто в очередной раз насилует журналиста.
И очень мало тех, кто при упоминании ИИ пытается пояснить, а что он сам понимает под термином "искусственный интеллект". Ведь одно дело писать про "область задач из разряда ИИ", и совсем другое, наделять обычный компьютерный алгоритм хотя бы зачатками разума.
Давно хотел написать, что сама этимология устоявшегося словосочетания "искусственный интеллект" не однозначна и может принимать разные значения из контекста, так как обозначает понятие, которое может отличаться от того, которое в него пытается вложить автор. И чтобы понять, что же в словосочетании "искусственный интеллект" не так, давайте разложим его на составляющие:
Это третья часть серии статей по разработке симуляции эволюции с помощью нейронной сети и генетического алгоритма.
В предыдущей статье мы реализовали простую FFNN (feedforward neural network — нейронная сеть прямого распространения), которая может передавать числа через рандомизированные слои — это первый шаг на пути создания мозга.
Однако рандомизация — это далеко не все. По большей части эволюция заключается во внесении небольших, постепенных изменений, чтобы система со временем становилась лучше, чтобы наш мозг начал накапливать знания и функционировать так, как ожидается.
Но как мы можем обучить группу чисел с плавающей точкой (запятой, если угодно)?
Не знаю — нужно ли вступление к статье, посвящённой ускорению машинного обучения (Machine Learning, ML)?
Ускорение обучения моделей — это именно то, в чём нуждаются все ML‑инженеры. Более быстрое обучение модели означает ускорение экспериментов, что, в свою очередь, ведёт к ускорению выпуска новых версий программных продуктов. Кроме того — чем выше скорость обучения — тем меньше ресурсов нужно на каждую итерацию обучения модели. Поэтому предлагаю перейти сразу к делу.
Для ЛЛ: RAID-5 совершенно не подходит для современных массивов из дисков на 5-10 Тб по нескольким причинам.
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.
Как-то меня зацепила статья Зачем вам нужен профсоюз? в которой от лица работников ИТ-отрасли стран СНГ пропагандируется организованная форма саботажа воздействия на работодателя, как единственный способ решения проблем между работниками и собственниками бизнеса.
Зацепила в первую очередь тем, что я успел побывать на каждой из сторон подобного противостояния и неоднократно приходилось вмешиваться и разруливать различные проблемы. Причем "разруливать", это не только объяснить сотруднику в чем он был не прав, но и показать руководству, что так делать не стоит и давайте попробуем вот-так, чуть по другому.
И ни одном случае ни разу не было ситуации, когда забастовка помогла бы в разрешении кризисной ситуации. Потому что забастовка, это "Ultima ratio", последний довод, и он хорош только в виде аргумента, до использования которого дело не дойдет. Но если уж дошло, то можно со 100% уверенностью готовить заявление на увольнение, потому что у работодателя достаточно способов не нарушая закон избавиться от подобных неадекватных сотрудников.
Существует несколько программ с графическим интерфейсом, предназначенных для создания Live USB-дисков.
Так начиналась переводная статья, комментарии к которой стали вторым толчком (а был ещё и первый) для написания обзора возможностей, системы для создания мультизагрузочных флешек ventoy.
Проект начатый китайским разработчиком longpanda примерно полтора года назад, в марте 2020-го, успел набрать популярность и уже включён в состав репозиториев некоторых дистрибутивов linux. И неспроста.
Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). И хотя у них остается еще много возможностей для совершенствования, но за последние несколько лет подобные приложения стали действительно востребованными. Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент (и судя качеству некоторых статей, в том числе и тут на Хабре).
Правда подобные инструменты иногда сбоят и выдают некорректную информацию т.е. "галлюцинируют", которую выдают за правду. Генераторы изображений могут нарисовать лошадей с пятью ногами или кисть руки с семью пальцами. Однако подобные "фантазии" не всегда плохо. Например, когда творчество ценится выше точности, генерация не существующего контента, но похожего на правду, может оказаться полезной.
Томас Валадес (Thomas Valadez) воспользовался этим творческим потенциалом, чтобы создать интересное устройство под названием «Storybook». Его проект с открытым исходным кодом превращает Raspberry Pi в рассказчика на базе искусственного интеллекта, способного создавать иллюстрированные сказки. Это устройство использует LLM и генератор изображений для создания одной страницы книги из никогда не существовавшего сборника рассказов и выводит их на E-Ink дисплей.
I always pay attention to assessing the complexity of programming in a particular language. Programming is indeed not an easy task and this is perceived as a fact and usually does not require any confirmation.
But the concept of “complexity” is akin to the term “heap”. For some, five coconuts is not so much, but for someone who ate one and “didn’t want any more,” this means that even one coconut will be too much for him.
The same goes for the complexity of programs. It seems that the constant increase in the complexity of programs is obvious to everyone and is observed in all areas of application of IT technologies, and programming languages themselves become more and more complex as they develop, but assessing “complexity” using numerical metrics is a problem. obviously a thankless task, but also “You can’t manage what you can’t measure...”
Typically, talk of “complexity” only implies value judgments without any numerical evaluation. And since I am personally interested in the issue of the complexity of programming languages, I decided to calculate the complexity of implementing the gcc compiler on some conditional “parrots”. What if we could see some patterns of difficulty changing over time?
Brainfuck — это один из эзотерических языков программирования, который имеет всего восемь команд, каждая из которых записывается одним символом.
А Bodyfuck — это жестовый интерпретатор Brainfuck, который позволяет писать код программы, используя различные движения тела без использования клавиатуры.
Смотрите, не перепутайте! :-)