Солнечная панель на аккумуляторе небольшая по площади. Заряд вообще отследить не удалось.
Отдельно покупал панель в 5 раз большей площади, она как раз способна зарядить телефон (не помню, с какой скоростью). Хотя действительно греется, что для панели тоже не хорошо.
Апроксимацию облака точек плоскостью можно легко сделать методом главных компонент (principal component analysis, PCA), который реализуется нахождением собственных векторов матрицы ковариации координат точек. Один из векторов - нормаль к искомой плоскости. Собственные вектора через SVD можно найти, как указано в комменте выше.
А ещё через PCA можно находить не только плоскости, а и "иглы" или "эллипсоиды", анализируя соотношения собственных чисел матрицы ковариации.
И да, я тоже сначала изобрёл свой метод, аналогичный PCA.
В классическом шифровании сообщение можно незаметно записать, а потом ключ может стать известным в будущем, алгоритм шифрования может быть взломан и т.д. Применение квантовому обнаружению прослушки вполне найдётся.
То, что машинное обучение позволяет решать некоторые задачи удобнее, чем программы, основанные на алгоритмах, я видел ещё лет 6 назад, а пионеры в этой области - наверно гораздо раньше. Не уверен, что МО полностью заменит программиста во всём, но и не применять его означает быть ограниченным теми алгоритмами, что можешь знать, понять или придумать.
И, возможно, системы генерации кода - это лишь переводчик с обычного языка на машинный язык. В самом деле, зачем нужен условный С++, если то же можно сформулировать на родном языке?
Вот тут понятнее точно не стало. Предикат - это функция, возвращающая boolean. Например, имеющая тип A => Boolean. Именно отсюда название "p" в определении
def filter(p : A => Boolean): List[A]
Хотя и это определение понятно только тем, кто уже в курсе, что делает filter(). Но тогда уж надо назвать функцию не filter(), а например retainWhere().
литиевые батареи двух телефонов проработали больше шести лет, вместо положенных трех
Литиевые батареи стали более долговечными года с 2012. У меня ноут с того времени 10 лет проработал, в конце срока аккумулятор ещё живой был. И пара телефонов с тех пор устарела, но аккумуляторы относительно рабочие.
Ну дык, тело пропускает радиоволны иначе, чем воздух, и поэтому искажает их. Этот эффект был прямо таки очевиден в эпоху аналогового ТВ, когда движение рядом с антенной включало/отключало помехи, ослабляя и так слабый сигнал, но столкнуться с таким можно и сейчас, если техника работает на пределе чувствительности.
Скорее всего, есть какой-то недостаток в адаптере или в антенне, и при подключении согласованность нарушается. В норме такого нет.
Солнечная панель на аккумуляторе небольшая по площади. Заряд вообще отследить не удалось.
Отдельно покупал панель в 5 раз большей площади, она как раз способна зарядить телефон (не помню, с какой скоростью). Хотя действительно греется, что для панели тоже не хорошо.
Апроксимацию облака точек плоскостью можно легко сделать методом главных компонент (principal component analysis, PCA), который реализуется нахождением собственных векторов матрицы ковариации координат точек. Один из векторов - нормаль к искомой плоскости. Собственные вектора через SVD можно найти, как указано в комменте выше.
А ещё через PCA можно находить не только плоскости, а и "иглы" или "эллипсоиды", анализируя соотношения собственных чисел матрицы ковариации.
И да, я тоже сначала изобрёл свой метод, аналогичный PCA.
В классическом шифровании сообщение можно незаметно записать, а потом ключ может стать известным в будущем, алгоритм шифрования может быть взломан и т.д. Применение квантовому обнаружению прослушки вполне найдётся.
Ловите математика!
То, что машинное обучение позволяет решать некоторые задачи удобнее, чем программы, основанные на алгоритмах, я видел ещё лет 6 назад, а пионеры в этой области - наверно гораздо раньше. Не уверен, что МО полностью заменит программиста во всём, но и не применять его означает быть ограниченным теми алгоритмами, что можешь знать, понять или придумать.
И, возможно, системы генерации кода - это лишь переводчик с обычного языка на машинный язык. В самом деле, зачем нужен условный С++, если то же можно сформулировать на родном языке?
Вспомнился 2007, тогда вместо "я" говорили "мну" :)
Интересно, есть ли подобные закономерности для других многоугольников?
Далеко не сразу становится понятно, что означают эти "Да" - помогут или усложнят?
Неужели тактовая частота компьютера-симулятора 1 Герц?
Им для raft третьего нанять надо, а они не могут.
Чуть ли не половина букв имеют греческие начертания, интересно.
Я когда-то писал в конспектах "д" как "Δ" для быстрой записи, оказывается, всё придумано раньше)
Шрифт несовременный, грамматика с ошибками (или тоже несовременная). Заучить начертание букв - и дело пойдёт.
...и ядро процессора.
Вот тут понятнее точно не стало. Предикат - это функция, возвращающая boolean. Например, имеющая тип
A => Boolean. Именно отсюда название "p" в определенииХотя и это определение понятно только тем, кто уже в курсе, что делает filter(). Но тогда уж надо назвать функцию не filter(), а например retainWhere().
Литиевые батареи стали более долговечными года с 2012. У меня ноут с того времени 10 лет проработал, в конце срока аккумулятор ещё живой был. И пара телефонов с тех пор устарела, но аккумуляторы относительно рабочие.
В программно-аппаратных проблемах нет ничего странного. Бывает. В отличие от мистики.
Ну дык, тело пропускает радиоволны иначе, чем воздух, и поэтому искажает их. Этот эффект был прямо таки очевиден в эпоху аналогового ТВ, когда движение рядом с антенной включало/отключало помехи, ослабляя и так слабый сигнал, но столкнуться с таким можно и сейчас, если техника работает на пределе чувствительности.
Скорее всего, есть какой-то недостаток в адаптере или в антенне, и при подключении согласованность нарушается. В норме такого нет.
Магическое мышление у инженеров вполне может идти в комплекте с руками из жопы, а там уже "узел то работает, то не работает, колдунство какое-то".
Эти идеи (про выявление причинно-следственных закономерностей как основную задачу мозга) ещё Канеман высказывал, лет 50-60 назад.
Мозг заточен на выявление закономерностей, и видит их даже там, где их нет. Вот и всё "научное доказательство" в 99.9...% таких случаев.