В нашем стремительно развивающемся мире легко сконцентрироваться исключительно на технологических достижениях и забыть о важности человеческих связей. Однако важно помнить, что несмотря на все достижения в области коммуникационных технологий, ничто не может заменить личного контакта и понимания, которые возникают при общении с кем-то на его родном языке. Изучение иностранного языка позволяет находить общий язык с людьми из разных культур и строить более крепкие, значимые отношения.

Я помню, как в школьные годы думал, что изучение языков - это лишь скучный и неприятный предмет. Однако, когда я начал изучать и использовать иностранные языки по своему желанию, это стало для меня нечто большим. Сейчас изучение языков стало моим хобби, которым я действительно наслаждаюсь. Каждый язык открывает окно в новый мир, раскрывает различные культуры, способы мышления и выражения. Изучение языков приносит удивительные ощущения и наполняет меня чувством изумления.

Про мои уровни владения языками: я свободно владею английским, в 2013 году достиг уровня В2 в немецком языке (но сейчас мой уровень снизился), в 2014 году достиг уровня примерно N3 в японском языке (но уровень тоже упал), и недавно достиг уровня В2 в испанском языке.

В этой статье блога я хочу поделиться своим опытом изучения разных языков, описать, как мой подход эволюционировал со временем, и дать советы по эффективным подходам.

• Научные мультфильмы, что показывать детям без вреда для них?
• Простые опыты с ребенком дома
• Как мы для музея науки сделали самую большую катушку Тесла в Украине
• Как сделать мощную лестницу Иакова из трансформатора от микроволновки своими руками

“Электронщики, как учит нас Парацельс, самозарождаются среди паяльников, радиодеталей, универсальных плат и проводов” (@teap0t)

Возможно, это действительно так, но без хорошей книги - учебника или справочника, которые служат катализатором, этот процесс может так и не завершиться. А лучшей книгой для начинающих разработчиков электронных схем и практически библией электронщиков последние сорок лет, считается "Искусство схемотехники" (англ. - The Art of Electronics) Пауля Хоровица и Уинфилда Хилла.

Энтропия – одна из самых важных и в то же время трудных для понимания физических концепций, без которой невозможно представить себе научную картину мира. Энтропия является неотъемлемым свойством макроскопических систем, но, в отличие от температуры, давления или объёма, её нельзя измерить с помощью приборов. Ситуацию усугубляет тот факт, что у энтропии есть множество определений, на первый взгляд никак между собой не связанных. В термодинамике это мера необратимого рассеяния или бесполезности энергии, в статистической физике – вероятность осуществления некоторого макроскопического состояния системы, в теории динамических систем – мера хаоса в поведении системы, в теории информации – мера неопределённости источника сообщений, определяемая вероятностями появления тех или иных символов при их передаче. Создаётся впечатление, что гуманитарию разобраться в этом без знания формул – непосильная задача. Но я покажу обратное. Сразу оговорюсь, что в данной статье будут рассмотрены только термодинамический и статистический аспекты энтропии, а о том, как энтропия связана с информацией, я расскажу как-нибудь отдельно.

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?

Люди на Земле уже многие века как-то решают свои внутренние конфликты. Да что там говорить - это умеют делать даже обезьяны. Хотя у людей получается лучше: нам помогают не только инстинкты и развитый неокортекс, но и чужой опыт: мифы, религии, философские учения, нормы культуры, а порой даже и книги об "успешном успехе".

Однако, развитие человечества не стоит на месте, и наша цивилизация совершает экспансию не только в космос, биотехнологии и виртуальные реальности, но и во внутренний мир человека. Научный подход (наблюдение-гипотеза-эксперимент-результат) и инженерный подход (изобретение практичных технологий, учитывающих реальные ограничения) находит место и в психологии. Решение внутренних конфликтов превращается из искусства в повторяемую технологию, а психология - из гуманитарной - в инженерную дисциплину (с некоторыми оговорками).

В этой статье вас ждёт:

• Дизассемблирование структуры внутреннего конфликта до атомарных инструкций
• Путешествие в джунгли legacy-кода, хранящегося в чертогах подсознания.
• Разрешение внутренних конфликтов как выплата техдолга,
• Формирование эффективных промптов для бионейросети (той, которая между ушами)
• Простота: фреймворк, который подходит для решения доброй половины внутренних конфликтов
• Глубина: экстремальное погружение во внутренний мир человека.

Представляю вниманию уважаемого сообщества вторую статью из серии «Территория Большого взрыва». От современного устройства Вселенной, описанного в первой части, перейдём к эволюции представлений человечества о её устройстве от древности до теории Большого взрыва. Взглянем на эту теорию в её классическом виде и обозначим её основные проблемы и противоречия

Наткнулся недавно на книгу "1100 words you Need to Know" by Murray Bromberg and Melvin Gordon" (для уровня C1-C2). Она легко гуглится в Яндексе.

Данную книгу упоминали уже здесь, на Хабре, как хороший способ изучения новых слов. Я напишу еще немного.

Все чаще объектами статистического анализа становятся не массивы (таблицы) значений, а временные ряды. Такие ряды формируются при наблюдениях за природными процессами и явлениями, изучении социологических или макроэкономических показателей, при промышленном производстве и сбыте продукции. Главное, что отличает временной ряд от других типов данных – это то, что номер (время) наблюдения имеет значение. То есть, важен не только результат измерения, но и тот момент времени, когда оно выполнено. К сожалению, при применении статистических методов на этот нюанс часто не обращают внимания. Однако, именно эта "мелочь" приводит к очень серьезным и нетривиальным следствиям с точки зрения обработки таких сигналов. Самые обычные формулы, описанные во всех учебниках, внезапно отказываются работать. А попытки их применения "в лоб" иногда дают, мягко говоря, весьма неожиданные результаты. Например, статистическая связь между числом пиратов и глобальным потеплением оказывается не просто "значимой", а "практически достоверной". Что удивительно, столкнувшись с такой ситуацией, даже достаточно грамотные исследователи не всегда понимают, где же тут "порылась собака" . Данные вроде бы правильные, математика (как и жена Цезаря) – точно вне подозрений. А результат – ни в какие ворота... А Вы твердо уверены, что всегда правильно оцениваете значимость таких корреляций?

19 ноября 1942 года началась операция "Уран": контрнаступление с целью окружения и уничтожения нацистской группировки около Сталинграда.

В итоге операции "Уран" войска стран "Оси" потеряли более 900 тысяч человек, а в Великой Отечественной Войне начался перелом. Перелом, который был бы невозможен, если бы СССР не был в состоянии произвести и поставить на фронт десятки тысяч артиллерийских орудий и миллионы снарядов к ним. Если бы СССР не развернул военную промышленность. Если бы уже для неё не была обеспечена ресурсная и кадровая база. Если бы не запустили в своё время I пятилетку и ГОЭЛРО, Их-то я и собираюсь разобрать в качестве выдающихся примеров стратегического планирования.

В качестве противовеса, как делать не нужно, я разбираю, из-за каких ошибок в стратегическом планировании некоторые крупные и успешные корпорации потеряли своё лидерство, а то и вовсе оказались на грани банкротства.

Первая часть.

Значение слова – это его использование в языке
Людвиг Витгенштейн (сурс) 

Что это вообще за магия такая? Коллокация – это просто пара или группа слов, которые часто возникают вместе. Такие комбинации звучат естественно для носителей языка, однако, тем, у кого язык не родной, бывает сложно догадаться до этой естественной комбинации.

А что если я скажу, что они улучшают сразу и вашу способность органично говорить, и канонично писать, и что совсем удивительно воспринимать английский от носителей языка на слух? И главный вопрос, который меня мучает – почему я узнал об этой технике изучения языка только полгода назад? (Рассказ об этой подготовке здесь.) 

Внимательно посмотрите на пример с картинки. Как только собеседник начал(а) произносить “pitch d…” ваш мозг, зная нужные коллокации, подскажет, что там должно быть “dark”. Даже если вы плохо расслышали эту часть. Это один из механизмов, через который коллокации позволяют лучше воспринимать язык на слух.

Подробнее о том, как их учить и использовать и будет эта статья.

Disclaimer: если у вас филологическое образование, то вам наверное будет смешно, что кто-то открыл для себя коллокации и их использование для изучения иностранного языка в 202N году, а вот если вы, как и я, когда-то читали “randomize” как “рандомизе”, то возможно эта статья будет вам полезной.

В прошлой статье мы рассматривали механизм внимания (attention) – чрезвычайно распространенный метод в современных моделях глубокого обучения, позволяющий улучшить показатели эффективности приложений нейронного машинного перевода. В данной статье мы рассмотрим Трансформер (Transformer) – модель, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения. Более того, для ряда задач Трансформеры превосходят модель нейронного машинного перевода от Google. Однако самое большое преимущество Трансформеров заключается в их высокой эффективности в условиях параллелизации (parallelization). Даже Google Cloud рекомендует использовать Трансформер в качестве модели при работе на Cloud TPU. Попробуем разобраться, из чего состоит модель и какие функции выполняет.

Впервые модель Трансформера была предложена в статье Attention is All You Need. Реализация на TensorFlow доступна как часть пакета Tensor2Tensor, кроме того, группа NLP-исследователей из Гарварда создали гид-аннотацию статьи с реализацией на PyTorch. В данном же руководстве мы попробуем максимально просто и последовательно изложить основные идеи и понятия, что, надеемся, поможет людям, не обладающим глубоким знанием предметной области, понять данную модель.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)" автора Jay Alammar.

Sequence-to-sequence модели (seq2seq) – это модели глубокого обучения, достигшие больших успехов в таких задачах, как машинный перевод, суммаризация текста, аннотация изображений и др. Так, например, в конце 2016 года подобная модель была встроена в Google Translate. Основы же seq2seq моделей были заложены еще в 2014 году с выходом двух статей — Sutskever et al., 2014, Cho et al., 2014.

Чтобы в достаточной мере понять и затем использовать эти модели, необходимо сначала прояснить некоторые понятия. Предложенные в данной статье визуализации будут хорошим дополнением к статьям, упомянутым выше.

Sequence-to-sequence модель – это модель, принимающая на вход последовательность элементов (слов, букв, признаков изображения и т.д.) и возвращающая другую последовательность элементов. Обученная модель работает следующим образом:

Лекция, в которой есть ключевые моменты современной спортивной физиологии. Все бесплатно в открытом доступе, ничего не продается, рекламы нет.

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).

Начнем с бекграунда и причин.

Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.

Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.

Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.

Мы познакомимся с элементами математики, каждодневно пользуемыми каждым естествознателем (математиком, физиком, инженером). Высшее образование строят на их познании и умении применить. В доступном изложении вы узнаете о современной геометрии и универсальных инструментах математической физики и инженерии (пространстве состояний, уравнениях движения, теории поля, энергии, конечных автоматах).

Математика для взрослых. Дорожная карта от выпускника Хармфульского клуба математики.

(1) Школа. (2) Матанализ. (3) Аналитическая геометрия. (4) Линейная алгебра.

Все плейлисты, материалы, курсы в открытом доступе и бесплатны.