А давайте возьмём простейший процессор и напишем его эмулятор на Python. Будем кормить его бинарниками и дебажить.

Статья для тех, кто всегда хотел разобраться в машинном коде, но боялся начать.

В мире компьютерных наук мало что может сравниться с созданием собственной операционной системы. В этой статье мы погрузимся в увлекательный мир разработки операционных систем, создав 16-битную ОС с помощью языка ассемблера NASM под архитектуру процессоров Intel x86-64. Мы рассмотрим каждый этап разработки, начиная с основ и заканчивая реализацией ключевых компонентов.

Одной из самых больших сложностей в осознании квантовой механики для меня стали спиноры. Действительно, откройте любое популярное изложение, и вам навешают лапшу на уши о то что "спинор - это такой объект, который при повороте на 360 градусов превращается в свою противоположность". Полезное определение? Кажется не очень.

Ну хорошо, черт с ними с популярными изложениями. Откроем учебник физики. Представление векторов как матриц (почему, откуда?), их разложения по столбцам и строкам, какие-то стрелочки , , матрицы Паули, Гамма-матрицы, вся эта дичь вроде работает и ее можно использовать для решения уравнения Дирака, но выглядит ли это разумным человеческим языком?

Дело в том, что матрицы очень хорошо выполняют одну роль - роль представления разнообразных геометрических структур. Линейные операторы? Пожалуйста. Элементы алгебры Ли? Вот вам матрицы! Графы - матрицы смежности! Веса соединений нейросетей, и так далее, тысячи применений им! Однако же, глядя на матрицу вы ровным счетом ничего не можете сказать о той структуре, которую она представляет. И именно поэтому изложение спиноров в подавляющем большинстве литературы для меня выглядело какой-то взятой с потолка чепухой.

В этой статье я решительно отказываюсь использовать матрицы - язык машин, и вместо этого предлагаю вашему внимание описание спиноров на языке людей - языке геометрической алгебры.

Пока весь мир затаив дыхание следит за большими языковыми моделями и одни грезят о том, как подсадят всех на свои сервисы LLM, а другие прикидывают как заменить бездушными симулякрами если не зажравшихся айтишников, то хотя бы штукатуров и бухгалтеров, обычным ML‑инженерам, по щиколотку в коричневой жиже машинного обучения, приходится решать приземлемые задачи чем бог послал.

В этой статье мы хотим представить вашему вниманию инструмент из нашего арсенала, который позволяет упростить и ускорить разметку, искать аномалии и контролировать генерацию синтетических датасетов с помощью нейросетевых моделей CVAE и нечеткой логики.

С момента выхода оригинальной статьи про трансформер прошло уже больше 7 лет, и эта архитектура перевернула весь DL: начав с NLP архитектура теперь применяется везде, включая генерацию картинок. Но та ли это архитектура или уже нет? В этой статье я хотел сделать краткий обзор основных изменений, которые используются в текущих версиях моделей Mistral, Llama и им подобным.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Что делать, если накануне переезда повысилась тревожность, а привычные методы не приносят успокоения?

Конечно же вырабатывать дофамин через решение упоротых инженерных задач!

Мне стало интересно - насколько тяжко было бы сделать свой интерпретатор байт-кода Java? И насколько сложно было бы научить его “новым трюкам”?

Писать я буду на Rust, поэтому и проект, не мудрствуя лукаво, назвал Rjava.

В мире видеоигр игровая физика играет важную роль, определяя реалистичность и взаимодействие игрового мира с игроком. Что же происходит под капотом? Какие алгоритмы и подходы используются в современных движках? И что же значит «застрять в текстурах»? (спойлер: чушь полнейшая)

В этой статье мы рассмотрим основные принципы и технологии, лежащие в основе работы физических движков, а также предоставим советы по ее оптимизации для улучшения производительности игрового движка.

Мы, разработчики ПО, пользуемся git каждый день, однако большинство из нас применяет только самые основные команды, например, add, commit, push и pull, как будто на дворе по-прежнему 2005 год.

С тех пор в Git появилось множество фич, пользование которыми может сильно упросить вашу жизнь. Так давайте исследуем некоторые из недавно добавленных современных команд git, о которых вам стоит знать.

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

Первый игровой автомат Atari Pong, был выпущен в 1972 году. Это игра для двух игроков, основанная на настольном теннисе, где каждый игрок управляет ракеткой и должен отбить мяч на другую сторону. Если игрок промахивается, соперник набирает очки. Первый кто наберет 11 очков становится победителем. Kent Steven в своей книге "The Ultimate History of Video Games" (Вся история видеоигр) описывает, что проект был отдан инженеру Aлану Алькорну (Alan Alcorn), который до этого не занимался играми и игровыми автоматами. Учитывая, что в кармане основателя Atari было немногим больше 500$, и привлечь опытных разработчиков для работы над неизвестным проектом шансы были минимальные, то Нолан Бушелл представил это как выполнение контракта для General Electric.

Алькорн превзошел ожидания на этот проект, кроме функции подсчета очков и таймера раунда, он добавил в игру разделение каждой ракетки на восемь условных сегментов, попадая в которые мяч менял траекторию движения на разные углы. Также вместо проектирования нового аркадного автомата как единого устройства, он использовал дешевый черно-белый телевизор, деревянный шкаф и ручки от газовой плиты. Кроме этого Алан перепроектировал оригинальную схему, заменил компоненты на более дешевые аналоги. Впоследствии таймер раунда был поправлен на изменение скорости шарика, это изменение добавило игре динамики, но потребовало больше памяти, из-за чего игра получила особенность, что ракетки не могли дойти до верхнего края экрана. Алькорну, ограниченному по времени, уже некогда было исправлять такое поведение и баг стал фичей, которая позволяла опытному игроку так отразить мячик, что он улетал в "мертвую зону".

Но каким бы точным и выверенным не был игровой процесс, центром игры является человек, ему свойственно ошибаться. Ошибаться в оценках, в действиях, в движения мышкой или скорости нажатия на кнопки. Когда у игрока не получается выполнить действие, которое, как он думает, было сделано правильно, он начинает ругать игру и окружение, отвлекаться и еще больше ошибаться и бросает играть. Зная эти особенности опытные дизайнеры всегда дают возможность ошибиться, но делают это так чтобы вы этого не заметили. Если игра слишком явно поддается, это раздражает даже больше, чем завышенная сложность.

Давайте разберем к каким уловкам прибегают игры, чтобы играть было интересно.

Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

В этой статье директор департамента разработки российской компании «Криптонит» и «скалист» Алексей Шуксто рассказывает о специфической технике функционального программирования, которая называется «трамплин» (trampoline).

Если кратко, то «трамплин» — это постоянный вызов в цикле новых частей вычисления вплоть до получения конечного результата. Трамплин можно рассматривать как шаблон проектирования, который позволяет избежать переполнения стека при рекурсивных вызовах функций.

Достигается это следующим образом: когда функция вызывает саму себя, то вместо этого вызова управление передаётся другой функции — трамплину. Эта функция-трамплин вызывает исходную функцию с нужными параметрами и, если нужно, передаёт управление другой функции-трамплину. Таким образом, при рекурсивных вызовах функций никакая информация не сохраняется на стеке, а управление всегда передаётся между функциями-трамплинами.

Чтобы вникнуть в детали, поясним ещё несколько моментов:

Продолжаем серию «C++, копаем вглубь». Цель этой серии — рассказать максимально подробно о разных особенностях языка, возможно довольно специальных. Это седьмая статья из серии, список предыдущих статей приведен в конце в разделе 10. Серия ориентирована на программистов, имеющих определенный опыт работы на C++. Данная статья посвящена концепции константности в C++.

Переменные являются основой любого языка программирования. Если значение переменной нельзя изменить после инициализации, то такие переменные называются неизменяемыми (immutable) переменными или константными переменными или просто константами. Константные переменные в том или ином виде поддерживаются во всех языках программирования и играют в них важную роль. Такие переменные помогают компилятору оптимизировать код, улучшают читаемость и надежность кода, позволяют выявлять бОльшее количество ошибок на стадии компиляции. Константы помогают решать проблемы, связанные с многопоточным доступом к переменным. Использование константных переменных влияет на проектные решения в объектно-ориентированном программировании, а функциональное программирование изначально исходит из неизменяемости используемых переменных.

В C++ концепции константности уделяется значительное место. Для переменных используется два вида константности, имеются ссылки и указатели на константу, константные функции-члены, константные итераторы. Попробуем разобраться во всех этих понятиях.

Давно хотел клавиатуру под себя, но даже в кастомных механиках мне не хватало кастомности. Смены цвета кнопок или звука переключателей было недостаточно. Поэтому я собрал клавиатуру с нуля.

В этой заметке я решил рассказать о SimulIDE. Это относительно новое программное средство с открытым исходном кодом, предназначенное для моделирования 8-битных микроконтроллеров семейств AVR и PIC, а также прочих электронных схем. По интерфейсу SimulIDE напоминает Proteus. SimulIDE кроссплатформенный и работает под Linux, Windows и Mac. Далее будут рассмотрены основные возможности этого симулятора и рассказано о моих личных впечатлениях от работы с данной программой.

На Новый год в подарок я получил детали для сплит-клавиатуры. Спустя полторы недели мне удалось её собрать, и начался мой интересный путь в мире кастомных клавиатур. Подробнее о процессе сборки и первых впечатлениях я рассказывал в предыдущей статье. Теперь представляю вам опыт использования спустя месяц.