Предприниматель
90% проблем в нашей жизни — это проблемы во взаимоотношениях с другими людьми. Конфликты на работе, сложности в близких отношениях или одиночество из-за страха, что никто не примет тебя с твоими тараканами. И самое неприятное, что для этих проблем характерна бесконечная воспроизводимость.
Представьте человека, который изучает алгоритмы. Чтобы понять как они работают, приходится разбираться в их коде и представлять, как компьютер будет его выполнять. Это странно — почему мы должны учиться думать как компьютер, вместо того, чтобы заставить его помогать нам? Какая-то сильная технозависимость.
На мой взгляд, потеть должна машина, а человек учиться, не выворачивая мозги наизнанку. Поэтому я подумал, а почему бы не визуализировать работу алгоритмов? Визуализации помогли бы не закапываться в код, а наглядно показали бы как работают алгоритмы и позволили бы понять их. Что у меня получилось — читайте в этой статье.
Тема искусственного интеллекта сегодня — одна из самых обсуждаемых. Перспектива «обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта и стать властелином мира» заставила всех соревноваться в данной области. IT-гиганты, финансовые компании, бизнес-аналитики, университеты и научное сообщество предлагают собственное видение инструментов и методологии решения основных задач при их создании. Однако результаты удручают, особенно в сфере LegalTech.
Что такое настоящий LegalTech, а что скрывается под громкими рекламными слоганами? Почему никому из IT-разработчиков не удалось создать действительно прорывной и функциональный продукт, близкий к цифровому юристу? Какой подход позволил нам решить данные задачи и существенно приблизиться к созданию настоящего юридического искусственного интеллекта?
Недавно у наших добрых друзей из крупной розничной сети возникла задача ускорения поиска в 1С.
Во-первых, искать нужно было по клиентам (три справочника, 9 текстовых полей, поиск типа %like%) и всего-то по 2,5 млн записей. Сразу скажем, что полнотекстовый поиск и морфология — это пока не про Tarantool. В результате ряда экспериментов мы остановились на ElasticSearch, но т.к. он не в тему статьи, то можем написать отдельную, если будет интерес. Скажем только, что скорость выросла на порядок по сравнению с тем, что мы могли выжать из полнотекстового поиска MS SQL.
Во-вторых, нужен был поиск и подбор по товарам с выводом остатков по всем складам без дополнительных запросов. Скорость поиска должна была быть сопоставима с обычным откликом интерфейса, то есть около 0,2 сек вместо текущих 5-12 секунд в 1С (в зависимости от уровня нагрузки). 90 тысяч строк, список номенклатур меняется не часто, примерно по 10-50 позиций в день.
Многие знают что в блокчейне и системах на основе него одной из главнейших вещей является консенсус, договоренность машин и людей о чём либо по установленным правилам. Но… так ли это на самом деле? И не является ли это… обманом самого себя? В статье ниже мы в этом и разберёмся.
Для начала поймём а зачем вообще нужен консенсус и что это такое. Пусть у нас будет один банк и один вкладчик Николай, на счету которого числится 1000 рублей. Он отправляет письмо в банк с просьбой перевести все деньги на счёт своего друга Александра. И всё прекрасно — деньги списались с одного счета и записались на другой. В данном случае проблем никаких и нет, а новый владелец денег решил снять их в ту же минуту и всё хорошо.
Поддержите новые публикации пожертвованием по ссылке money.yandex.ru/to/41001178171050 (карта, ЯД) или через кнопку «Отправить деньги» ниже (ЯД, PayPal)
