Думаю, как и я, очень многие задавались вопросом: «Почему несмотря на хорошее образование, любознательность, способности и трудолюбие, они зарабатывают меньше, чем им хочется. Где баг, который мешает зарабатывать больше?»

• отличаются от автосгенерированных (потому что просто надоело, хочется крафта/лора/разнообразия);
• маленького [S] или среднего [M] размера (потому что хочется играть один вечер, а не весь вечер, всю ночь, всё утро, и ещё пару дней «чинить» режим дня);
• с альянсом для двоих игроков (потому что разводиться после каждого PvP — так себе квест).

Модель сегрегации Шеллинга является одной из самых ранних агент-ориентированных моделей в социальной науке. Модель была представлена Томасом Шеллингом для иллюстрации того, как индивидуальные стимулы и индивидуальное восприятие различий могут привести к сегрегации. Хотя модель показательна для целого ряда явлений, когда люди склонны переселяться в зависимости от доли похожих соседей, она была признана особенно полезной для изучения сегрегации по месту жительства.

В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации. Изучение этнических жилых моделей израильских городов с высоким разрешением показывает, что реальность сложнее, чем эта простая дихотомия интеграции-сегрегации.

Этот мир охвачен пандемией незавершенных дел. Каждый день миллионы людей с азартом начинают новые дела и бросают их, так и не добравшись до конца. Недописанные книги, невыполненные обещания похудеть, построить дом, создать программу, сайт, пет-проект.

Незавершенные дела заставляют нас страдать. Мы возвращаемся к ним снова и снова, мысленно создавая бесконечный цикл упреков к себе, сожалений и оправданий. А еще брошенные проекты нередко создают сложности окружающим.

О том, чем вызван этот массовый недуг и как с ним справиться, поговорим в этом посте.

Однажды мне не спалось ночью и я залип на сайтах про паяльники. Возникло желание купить и сразу появились вопросы: на сколько ватт? Не больше 30? А почему большинство на 60-80 ватт? 60/40 олово свинец? А почему куча паяльных станций идут в комплекте с lead-free проводами припоя? Канифоль сейчас внутри проводов? А почему есть и провода припоя без канифоли? Бронзовую мочалку для очистки? А почему столько комплектов с и белой и бронзовой?

Вспомнил и повод, чтобы научиться паять. Когда-то Руслан Тихонов, руководитель кружка из Москвы, говорил мне что хочет сделать простые упражнения на платах ПЛИС для школьников. Как часть триады "микросхемы малой степени интеграции - ПЛИС - Ардуино". По этому поводу я купил самую дешевую плату с CPLD Altera MAX II (ныне это Intel FPGA), но обнаружил что у нее не припаян переходник.

Я выставил вопросы по паяльники на фейсбук и после оживленной дискуссии мой приятель Денис Никитин вызвался научить меня паять как полагается. Денис работает проектировщиком печатных плат в компании Zoox, ныне часть компании Amazon. Zoox делает беспилотные автомобили, то есть Денис на передовом рубеже паятельного прогресса. Я заснял мастер-класс от Дениса на видео:

В предыдущей части мы рассматривали вероятностную постановку задачи машинного обучения, статистические модели, модель регрессии как частный случай и ее обучение методом максимизации правдоподобия.

В данной части рассмотрим метод максимизации правдоподобия в классификации: в чем роль кроссэнтропии, функций сигмоиды и softmax, как кроссэнтропия связана с "расстоянием" между распределениями вероятностей и почему модель регрессии тоже обучается через минимизацию кроссэнтропии. Данная часть содержит много отсылок к формулам и понятиям, введенным в первой части, поэтому рекомендуется читать их последовательно.

В третьей части (статья планируется) перейдем от метода максимизации правдоподобия к байесовскому выводу и его различным приближениям.

Данная серия статей не является введением в машинное обучение и предполагает знакомство читателя с основными понятиями. Задача статей - рассмотреть машинное обучение с точки зрения теории вероятностей, что позволит по новому взглянуть на проблему, понять связь машинного обучения со статистикой и лучше понимать формулы из научных статей. Также на описанном материале строятся более сложные темы, такие как вариационные автокодировщики (Kingma and Welling, 2013), нейробайесовские методы (Müller et al., 2021) и даже некоторые теории сознания (Friston et al., 2022).

Python Дайджест собирает IT-новости уже 9 лет, рассказывает о концепциях, проектах, релизах. Кодовая база за это время мало изменилась и уже деградировала. Более 5 лет не хватало сил и времени, чтобы привести проект в актуальное состояние. Django с 1.9 обновилась уже до 4.1 версии, Python 3.4 не актуален, да даже обновить пакет через pip не получается, потому что сломан.

В 4 частях расскажу от первого лица, как 9-летний проект из состояния outdated вернулся в actual состояние и снова набрал 100 баллов в PageSpeed.

Начну с обновления до актуального Python и Django.

Я СВЧ-разработчик, в основном пишу авторские статьи в своём профиле на Хабре, но иногда делаю переводы интересных статей.

В этой статье одного из лучших ресурсов по СВЧ тематике описаны блоки приёмо-передающих модулей, рассказано немного об истории ППМ, а также показан пример европейского модуля.

В статье есть небольшие неточности и не очень много информации, но я считаю её полезной для прочтения.

Жаль, что вряд ли смогу отправить это письмо. А тебе, наверное, было бы интересно узнать, что жизнь и работа у тебя сложились неплохо. А если бы ты это прочитал вовремя, то могли бы сложиться еще лучше. Что касается работы — ты стал вполне приличным специалистом, сегодня тебя уважают, с тобой советуются и некоторые даже благодарны за науку. Очень хочется дать тебе тогдашнему несколько советов. Кое о чем из письма ты и так уже догадываешься, но сегодня я могу точно сказать — оно помогает.

Ссылка на видео-туториал и подробное объяснение

GitHub

В этом материале речь пойдет про стандарт EIP-2535, также широко известен как Diamond или Multi-Facet Proxy. Стандарт дает возможность создавать модульные, обновляемые смарт контракты, которые обладают рядом преимуществ перед такими стандартами обновляемых контрактов как Transparent и UUPS.

Очень часто возникающий вопрос: где можно разместить скрипты на Python, Flask-приложение, телеграм или дискорд ботов?

Один из вариантов — на своем компьютере при наличии внешнего IP-адреса и опыта в настройке проброса портов на роутере.

Цель этот статьи - подробная инструкция, как сделать хостинг Python-скриптов бесплатно и доступным 24/7 на примере телеграм-бота

Процессоры с P и E ядрами появились сравнительно недавно и как с ними уживаться все еще ломают голову разработчики.

Однако на самом деле эта дискриминация на первоклассные и второсортные ядра процессора появилась еще раньше. И пришлось изобретать свои костыли, чтобы важное запускалось на быстрых, а неважное на медленных ядрах.

Речь идет о турбо частоте. Суть в том, что практически у любого процессора базовая частота не имеет никакого значения. В режиме энергосбережения частота может быть сильно ниже базовой, а под полной загрузкой всех ядер частота также немного выше базовой (all core turbo). И конечно же, при условии отсутствия нагрузки на других, одно или несколько ядер могут повышать частоту еще выше до значения turbo.

Однако есть линейки процессоров (в частности это Xeon E5 v4), у которых определенные ядра ни при каких условиях не могут поднять частоту выше all core turbo. Будем называть их "медленными".

В этом блогпосте я поделюсь историей о том, как я обновлял свой старенький пет-проект по распознаванию цифр, как делал разметку для него, и почему модель предсказывает 12 классов, хотя цифр всего 10.
Вот ссылка на само приложение, если хочется интерактива сразу.

В последние годы наблюдается огромный прогресс в серии YOLO, в настоящее время в ней используются как модели обнаружения объектов без привязки, так и модели обнаружения объектов на основе привязки. Вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на архитектурных изменениях, YoloR выбирает новый маршрут. Он черпает вдохновение в том, как люди сочетают неявные знания с явными знаниями для решения новых задач. Предлагаемые методы значительно улучшают производительность Обнаружение объектов YoloR модели, в результате которых они будучи на ~88% ?быстрее и лучше (? 57,3% на Набор для тестирования COCO) с минимальными дополнительными затратами.

Пока ваша идея живет в вашем воображении, те возможности, которые видите вы, могут быть недоступны другим людям, которые думают иначе. Особенно если это люди из бизнеса. Для нас, влюбленных в свой креативный процесс, часто неочевидно, что идея, за которую мы цепляемся, не работает. Это одинаково справедливо и для digital-специалистов, и для людей творческих профессий. Например, сценарист Блейк Снайдер называет эту влюбленность в идею «запахом дождя на дороге на рассвете», когда взгляд или звук заставляет писателя думать, что он на верном пути. «Разумеется, умение находить смысл там, где другие его не чувствуют, говорит нам, что мы особенные. Но важно найти способ превратить это в нечто, что имеет смысл и для других», — утверждает Снайдер.

Даже в бизнес-среде далеко не все авторы хороших идей думают, как бизнесмены. Они настолько поглощены процессом придумывания, что забывают приземлить идею на реальную почву и не задают себе вопросы: «Откуда взять деньги на продвижение, сколько займет времени разработка? Кто и за сколько это купит? Есть ли у нас конкуренты?» Американский консультант Ицхак Адизес сравнивает этап появления идеи с ухаживанием и рекомендует «проблемы сердца решать умом, а проблемы ума решать сердцем». Это значит, что, пока у вас есть только идея, важно протестировать ее реальностью. Это может быть неприятно —  все равно что встать под холодный душ. Однако это отрезвляет и может предостеречь вас от ошибок, которые часто стоят репутации или денег. 

Думайте об идее как о продукте, которому необходимо позиционирование и маркетинговая упаковка под определенную целевую аудиторию (внутри компании), отстройка от конкурентов (другие внутренние проекты), ценностное предложение и продвижение. 

Купаясь в озере, заметил грациозную серую цаплю на дальнем берегу и попробовал тихо к ней подплыть. К сожалению, не могу показать красоту увиденного тогда, так как к счастью, записи ещё не научились извлекать из головы — ими можно любоваться лишь только во сне. Видели сон про цаплю? Посмотрите — красивый сон!

А если подготовиться и повторить заплыв?