Последние инновации в сфере ИИ, наиболее примечательными из которых стали проекты наподобие GPT-4, очевидно, могут иметь далеко идущие последствия для общества: от утопического избавления от монотонного труда до антиутопического ущерба для работы художников в капиталистическом обществе, а также до экзистенциальных угроз самому человечеству.

Лично я получил формальное образование дата-саентиста, даже выиграв в высококонкурентном конкурсе по машинному обучению в одном из лучших университетов Австралии и написав магистерскую, для которой создал в MATLAB с нуля собственные библиотеки. Я не гений в этой сфере, но, очевидно, лучше большинства конкурентов, то есть практиков вроде меня; я не могу, сидя в пещере, создавать собственные библиотеки на C, но умею читать учебники, реализовывать готовые решения на языках высокого уровня и использовать библиотеки, написанные элитными организациями.

Поэтому с глубочайшим сожалением должен объявить, что следующий человек, который начнёт говорить мне о реализации ИИ, получит от меня сеанс живительных процедур над позвоночником; иными словами, я сломаю ему нафиг шею. Мне очень-очень жаль.

Или почему мне кажется, что про них нужно знать, но не нужно использовать в своей каждодневной работе.

Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой, и мы хотим их суммировать. Можно наивно подумать, что их достаточно просто сложить, например, на Rust.

Однако это запросто может привести к произвольно большой накопленной погрешности. Давайте проверим:

naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 10000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 100_000_000]) = 16777216.0
naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000_000]) = 16777216.0

Ой-ёй… Что произошло? Проблема в том .что следующее 32-битное число с плавающей запятой после 16777216 — это 16777218. Так что при вычислении 16777216 + 1, значение округляется до ближайшего числа с плавающей запятой, имеющей чётную мантиссу, то есть снова до 16777216. Мы зашли в тупик.

К счастью, есть более совершенные способы суммирования массива.

Параметры системы

Привет Хабр!

Меня зовут Алексей Пушкарёв, я – архитектор продуктовых решений компании ELMA. Наша команда разрабатывает одноименную Low-code платформу.  В этой статье я расскажу, почему мы выбрали микросервисную архитектуру для Low-code системы вместо классической монолитной, которой до этого занимались много лет. Поясню, почему использовали именно такие технологии и решения, с какими недостатками сами столкнулись. Поговорим, как такая архитектура сказалась на Low-code разработчиках.

Для кого эта статья? Для архитекторов, аналитиков, внедренцев и тимлидов и всех тех, кому интересна тема Low-code. Мне кажется, что в публичном пространстве мало информации об архитектуре таких решений и применяемых технологиях. Для многих они до сих пор остаются черным ящиком, что нередко приводит к обманутым ожиданиям, и в целом недоверию к Low-code как к технологии. Хочу показать, что находится под капотом у таких систем на примере платформы, которую сами разрабатываем.

Добро пожаловать под кат!

 Привет, читатель!

Идея использовать отечественные микроконтроллеры для разработки у меня была давно, но изобилие и доступность зарубежных решений давали возможность ленится в этом направлении. Сейчас происходит активно импортозамещение во многих областях, поэтому, считаю, стоит разобраться, что может предоставить отечественная элементная база в интересующих сферах.

Программирование микроконтроллеров сейчас для меня больше как хобби и научный интерес, которому уделяю свободное от работы время. На сегодняшний день 8-ми битные контроллеры использую в небольших роботах, для опроса различных датчиков или вывода информации. Поэтому выбирал для первых экспериментов простой и понятный микроконтроллер, совместимый или подобный чипам AVR. Для тех, кому интересен этот эксперимент — прошу под кат.

Редко можно найти настолько мотивирующих людей, как Василий Надеин. Он стримит на своем ютуб-канале STAN GAME уже не первый год и отличается от других блогеров не только неиссякаемым позитивом, но и манерой играть — Вася делает это ногами. Герой нашей статьи родился с ДЦП и не может самостоятельно передвигаться и держать мышку в руках. Однако он лихо расправляется с врагами в «Танках», учит других правильно строить тактику и параллельно рассказывает о своей жизни. Читайте это интервью (взяли наши коллеги из редакции М.Клик) и постоянно держите в голове, что Василий отвечает на каждый вопрос со смехом и улыбкой.

В Yandex Cloud с сегодняшнего дня открыт доступ к тестированию API YandexART — нейросети для генерации изображений и анимаций, которая лежит в основе приложения Шедеврум. Протестировать API можно в сервисе Foundation Models, в котором доступно несколько моделей машинного обучения, включая YandexGPT для генерации текстов и эмбеддинги для задач семантического поиска. 

Является продолжением предыдущих публикаций. Основное назначение публикаций — демонстрация возможностей R по решению различных "рутинных" задач по обработке данных, возникающих в бизнесе. Основной акцент ставится на создание законченного решения для конечного пользователя, а не на принципиальное решение частной задачи набором команд в консоли. Схематический прототип и продукт с конвейера имеют больше различий чем сходства.

По тонкой механике R есть огромное количество специализированных блогов, книг, а также github. Но обращаются к ним обычно только после того, как видят, что решение задачи средствами R возможно и весьма элегантно.

В одно воскресенье довелось мне стоять в очереди на избирательный участок №8134 в Алматы. Простоял я там 4 часа, а некоторые и того больше. И как-то совершенно случайно вспомнил, что в институте я учился на специальности “системы и сети массового обслуживания”, а тут у нас как раз такая сеть, которую можно попробовать рассчитать. А заодно ответить расчётами на некоторые вопросы.

<canvas width="300" height="300"></canvas>

const width = canvas.width = innerWidth
const height = canvas.height = innerHeight

const canvas = document.querySelector('canvas')
// не путать с объектом jQuery
const $ = canvas.getContext('2d')

Основная прелесть использования ПЛИС, на мой взгляд, состоит в том, что разработка аппаратуры превращается в программирование со всеми его свойствами: написание и отладка кода как текста на специализированных языках описания аппаратуры (HDL); код распространяется в виде параметризованных модулей (IP-блоков), что позволяет его легко переиспользовать в других проектах; распределенная разработка обширным коллективом разработчиков с системой контроля версий, такой же, как у программистов (Git); и, как и в программировании, ничтожно низкая стоимость ошибки.

Последнее очень важно, так как если при разработке устройства классическим методом разработчик несет вполне существенные затраты на сборку и производство изделия, и любая схемотехническая ошибка или ошибка трассировки печатной платы — это всегда выход на очередную итерацию и попадание на деньги, то при работе с ПЛИС ошибки ничтожны по своей стоимости и легко устранимы. И даже если в серийном изделии обнаруживается ошибка, то её во многих случаях можно устранить очередным апгрейдом прошивки «в поле» без замены изделия. Короче, с приходом ПЛИС разработка цифровой аппаратуры все больше и больше выглядит как программирование, а это, помимо всего прочего, существенно понижает порог вхождения в тему, и все больше программистов становятся разработчиками «железа». А новые люди, в свою очередь, приносят с собой в индустрию новые подходы и принципы.

В этой статье я хочу поделиться своим небольшим опытом «программирования» микросхем ПЛИС и тем, как я постепенно погружался в тему ПЛИСоводства. Изначально я собирался написать небольшую заметку про открытый тулчейн для синтеза Yosys. Потом — про язык SpinalHDL и синтезируемое микропроцессорное ядро VexRiscv, на нём написанное. Потом — про замену микроконтроллеров микросхемами ПЛИС на примере моей отладочной платы «Карно». Но в процессе я погрузился в историю появления Hardware Description Languages (HDL), и когда я начал писать, Остапа, как это часто бывает, понесло... В общем, получилось то, что получилось.

А еще эту статью можно рассматривать как глубокое погружение в то, что происходит вот на этом новогоднем видео.

Что такое МЭК 870-5-104 это и где применяется?

В этой статье я расскажу о том, как я делал самодельный SDR GPS приемник на микроконтроллере. SDR в данном случае означает, что приемник не содержит готовых GPS-модулей или специализированных микросхем для обработки GPS сигналов - вся обработка "сырых" данных выполняется в реальном времени на микроконтроллере (STM32 или ESP32).
Зачем я это сделал — просто Just for fun, плюс - получение опыта.

Сборник коротких рецептов по автоматизации инженерных систем дома, офиса и любого другого объекта на оборудовании Wiren Board.

Статья будет полезна всем, кто задумывался о построении умного дома, офиса, теплицы и любого другого объекта с автоматизацией и диспетчеризацией.