За последние десять лет в России появились компании, которые на основе анализа ДНК сообщают клиенту информацию о его персональной предрасположенности к большому количеству различных заболеваний, склонностям к каким-либо видам спорта или особенностям характера. Эти компании дают вам оценку вашего персонального риска, в основном используя информацию из опубликованных научных работ о том какие участки ДНК и как сильно ассоциированы с болезнью или признаком. Однако, на сегодня для большинства многофакторных болезней и признаков генетики умеют оценивать риски с достаточно ограниченной точностью. Основная причина в том, что мы еще достаточно мало знаем о том как работает наша ДНК. Ниже я расскажу о том какие точности у этих тестов, чем вы рискуете проходя их и что думает обо всем этом экспертное сообщество.
Биоинформатик, Аналитик данных, Электроэнергетик
Category theory: начало
Всем привет.
В качестве вступления немного о себе.
Меня зовут П., мне 37 и я начал учиться программированию в 33-34 года (старт был размыт в 2016-2017 годах). Я начал с изучения C# для последующего трудоустройства в качестве разработчика игр. Скорее всего на мое решение повлияла жена с её пониманием достижения скорейшей прибыли (ошибка 1: я, в очередной раз в своей жизни, погнался за материальными ценностями в ущерб внутреннему Миру). Учиться я начал на одном крупном онлайн ресурсе, который не заслужил упоминания о себе (ошибка 2: я верил, что за деньги можно получить качественное образование, потому что за него заплачены самое ценное в этом мире - ДЕНЬГИ). Обучение затянулось (по моей вине) и вместо 3-х месяцев продлилось около года. В этот период я занимался ни шатко ни валко. В процессе этого обучения я понял, что разработка игр не мое и я переключился на java (произошло это уже в 2018 году). В процессе самостоятельного изучения java я предпринимал попытки найти себе деятельность связанную с этим языком. Продолжалось мое бессистемное изучение java около 1.5 лет. Я ничего не создал и не нашел деятельность, где могу применить себя как разработчик. Тем не менее, в процессе поиска занятости наткнулся на вакансию команды разработчиков, которая предлагала программу обучения и трудоустройство после этого. Программа была доступна в двух вариантах: фронтенд (JS/TS, React.Js, Redux) и бэкенд (Haskell). Без особых оснований я выбрал бэкенд и Haskell (шел 2019 год). В ходе этой деятельности, я влюбился в Haskell. К сожалению, любовь не кормит, а у меня возрастные особенности и необходимость кормить достаточно большую семью (жена и больше двух детей). В связи с этим в 2020 году (перед мировыми потрясениями) я принял решение пойти на платный курс того же онлайн ресурса по изучению python и программой с уклоном в сторону ИИ (ошибка 3: взвешенное решение: "python высокорелевантный язык"; "по прошествии n лет, предположил, что ресурс изменил свой подход к образованию, так как документально гарантировал трудоустройство"; "по результату обучения выдается диплом о повышении квалификации"; "не хотелось, чтобы деньги обесценились, поэтому хотелось вложить их в себя" - может оказаться совсем невзвешенным, другими словами наивным). На текущий момент я продолжаю обучение на онлайн курсе. Я не подтвердил свое предположение об улучшевшейся модели обучения, но я получил некую программу, которой я могу следовать и которая не позволяет мне забросить обучение на длительный срок.
Нормали и обратное транспонирование, часть 1: внешняя алгебра
Есть такой загадочный факт о линейных преобразованиях: некоторые из них, а именно неоднородное масштабирование и сдвиг, по какой-то причине различают "обычные" векторы и нормали. Когда мы преобразуем "обычный" вектор матрицей, то нормали почему-то нужно преобразовывать обратной транспонированной матрицей. Как это понять?
С помощью нехитрых выкладок можно убедиться, что обратная транспонированная матрица сохраняет перпендикулярность нормалей к своим касательным плоскостям. В какой-то степени этого доказательства достаточно, но оно упускает более глубокую и интересную историю о стоящей за всем этим геометрии. Эту историю я и хочу поведать в нескольких следующих статьях.
Как построить прибыльный инвестиционный портфель: 4 практических шага
Изображение: Unsplash
Умение подбирать активы для инвестиций – ключевой навык для извлечения прибыли на бирже. Для решения этой задачи инвесторам необходимо анализировать собственный психологический портрет, ставить реалистичные цели инвестирования и научиться правильно распределять активы разных типов внутри портфеля.
Издание Investopedia опубликовало образовательный материал, в котором рассказывается о том, как построить и поддерживать качественный инвестпортфель. Мы подготовили адаптированную версию этой полезной статьи.
Инвестиции в периоды падений на рынке: 3 стратегии поведения на бирже
Изображение: Unsplash
Ситуация, при которой финансовые и фондовые рынки снижаются на протяжение достаточно длительного времени, называют «медвежьим рынком». Портал Investopedia рассмотрел несколько стратегий поведения биржевых инвесторов, которые они могут использовать в подобной ситуации. Мы подготовили адаптированную версию этого материала.
Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей
Анализ дзета-функции Римана
Вся моя жизнь неразрывно связана с математикой. В голове постоянно рождаются мысли: «Почему именно так и какое этому объяснение?». Мне нравится находить разные способы решения интересных задач.
КЛЕТКА VII. Анализ Генетического кода II
Иллюстрация melmagazine.com (Source)
В настоящее время для информационного обмена широко используются сети общего доступа с каналами, не защищенными от нарушителя. Как организуется защита можно прочитать здесь.
В сообщении отправителем защищается целостность, конфиденциальность, доступность сообщения для чего используются результаты теорий кодология, криптология, стеганология.
В предлагаемой работе продолжим рассмотрение только одного частного вопроса — анализа кодов сообщений.
Параметризация нейросетью физической модели для решения задачи топологической оптимизации
Темная сторона Google Chrome
Не так давно я перевел статью о том как Google Chrome практически полностью монополизировал рынок браузеров. В силу специфики такого жанра как "перевод", я не мог вносить существенные изменения в настрой и основной посыл статьи, поэтому на выходе получился слегка однобокий и восхваляющий взгляд автора оригинала.
Для восстановления баланса и гармонии, я бы хотел рассказать об основных проблемах и неприятных моментах в истории становления браузера от "компании добра".
Ликбез по псевдослучайным генераторам
ShIoTiny и окружающий мир: аналоговые датчики или АЦП для самых маленьких
Основные тезисы или о чем эта статья
Продолжение серии статей о ShIoTiny — визуально программируемом контроллере на базе чипа ESP8266. Ключевой особенностью данного контроллера является возможность его программирования путем рисования программы в браузере.
В данной статье описана краткая теория аналого-цифрового преобразования и практическое применение АЦП контроллера ShIoTiny.
Предыдущие статьи серии.
ShIoTiny: малая автоматизация, интернет вещей или «за полгода до отпуска»
ShIoTiny: узлы, связи и события или особенности рисования программ
ShIoTiny: вентиляция влажного помещения (проект-пример)
Оптимальная линейная фильтрация: от метода градиентного спуска до адаптивных фильтров
Развивая тему конспектов по магистерской специальности "Communication and Signal Processing" (TU Ilmenau), продолжить хотелось бы одной из основных тем курса "Adaptive and Array Signal Processing". А именно основами адаптивной фильтрации.
Для кого в первую очередь была написана эта статья:
1) для студенческой братии родной специальности;
2) для преподавателей, которые готовят практические семинары, но ещё не определились с инструментарием — ниже будут примеры на python и Matlab/Octave;
3) для всех, кто интересуется темой фильтрации.
Что можно найти под катом:
1) сведения из теории, которые я постарался оформить максимально сжато, но, как мне кажется, информативно;
2) примеры применения фильтров: в частности, в рамках эквалайзера для антенной решетки;
3) ссылки на базисную литературу и открытые библиотеки (на python), которые могут быть полезны для исследований.
В общем, добро пожаловать и давайте разбирать всё по пунктам.
Habr Special // Подкаст с автором книги «Вторжение. Краткая история русских хакеров»
Habr Special — подкаст, в который будем приглашать программистов, писателей, ученых, бизнесменов и других интересных людей. Гость первого выпуска — Даниил Туровский, спецкор Медузы, который написал книгу «Вторжение. Краткая история русских хакеров». В книге 40 глав, которые рассказывают о том, как зарождалось русскоязычное хакерское сообщество сначала в позднем СССР, а затем и в России, и во что это вылилось теперь. На сбор фактуры у автора ушли годы, а вот на выпуск — всего несколько месяцев, что по меркам издательств очень быстро. С разрешения издательства Individuum мы публикуем отрывок книги, а в этом посте — расшифровка самого интересного из нашего разговора.
Физика пузырьков: поиск механизма разрушения пены
Самые простые вещи могут иметь самые необычные и даже неизученные аспекты. С малых лет мы пытаемся понять естество всего, что нас окружает. Как работает лампочка в люстре, почему небо синее, откуда дождь идет, почему лимон кислый, а сахар сладкий — это лишь малый список вопросов, которые может задать любопытный ребенок за очень малый промежуток времени. Вырастая, мы не так сильно интересуемся подобными вещами, уделяя внимание чему-то более важному, по нашему мнению. Но понимание природы простых, на первый взгляд, вещей может иметь большую пользу.
Сегодня мы познакомимся с весьма необычным исследованием, в котором ученые пытались понять механизм разрушения пены. Вы когда-нибудь задумывались, почему пенка в вашем капучино не такая долговечная, как хотелось бы? Если вам говорили, что вы просто не умеете ее готовить, то теперь у вас будет весьма научный контраргумент. Какая именно череда событий приводит к разрушению структуры пены, что является катализатором этого процесса и какая польза от таких знаний? Ответы на эти и другие вопросы мы найдем в докладе исследовательской группы. Поехали.
Введение в свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks)
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.
Выход новых лекций запланирован каждые 2-3 дня.
Указатели в Python: в чём суть?
Если вы когда-нибудь работали с такими низкоуровневыми языками, как С или С++, то наверняка слышали про указатели. Они позволяют сильно повышать эффективность разных кусков кода. Но также они могут запутывать новичков — и даже опытных разработчиков — и приводить к багам управления памятью. А есть ли указатели в Python, можно их как-то эмулировать?
Указатели широко применяются в С и С++. По сути, это переменные, которые содержат адреса памяти, по которым находятся другие переменные. Чтобы освежить знания об указателях, почитайте этот обзор.
Благодаря этой статье вы лучше поймёте модель объектов в Python и узнаете, почему в этом языке на самом деле не существуют указатели. На случай, если вам понадобится сымитировать поведение указателей, вы научитесь эмулировать их без сопутствующего кошмара управления памятью.
Шины и протоколы в промышленной автоматике: как всё это работает
Наверняка многие и вас знают или даже видели, каким образом управляются большие автоматизированные объекты, например, атомная станция или завод со множеством технологических линий: основное действо часто происходит в большой комнате, с кучей экранов, лампочек и пультов. Это комплекс управления обычно называется ГЩУ — главный щит управления для контроля за производственным объектом.
Наверняка вам было интересно, как всё это работает с точки зрения аппаратной и программной части, и какие там используются протоколы передачи данных. В этой статье мы разберемся, как различные данные попадают на ГЩУ, как подаются команды на оборудование, и что вообще нужно, чтобы управлять компрессорной станцией, установкой производства пропана, линией сборки автомобиля или даже канализационно-насосной установкой.
Микробиота. Как заботиться о бактериях кишечника
Автор иллюстраций Rentonorama
Перенос стиля
Для начала необходимо подключить необходимые библиотеки
import time
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch import optim
import torchvision
from torchvision import transforms
from io import BytesIO
from PIL import Image
from collections import OrderedDict
from google.colab import files
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Москва и Московская обл., Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity