Иногда трудно заставить себя делать что-то нужное: мыть посуду, делать зарядку, работу работать… В интернете есть много статей с рецептами преодоления нежелания, и каждый день добавляются новые. Я вижу во многих статьях одну и ту же проблему.

Взять, например, дерево — почему оно не цветет? Или дождей давно не было, или тень от других деревьев закрыла свет, или соль в почву попала, или вредные насекомые завелись, или дерево слишком молодое, или зима наступила, или это нарисованное дерево — можно придумать много очень разных причин. От причины зависит выбор действия, которое поможет увидеть цветущее дерево.

Взять, например, не дерево, а танк — почему он не заводится? Или водитель плохо обучен, или механик пошутил, или диверсант слил горючее, или денег не хватает на ремонт, или генерал приказал ждать команды, или танк утонул, или еще не сошел со сборочного конвейера — причины могут быть очень разные. От причины зависит выбор действия, которое поможет завести танк.

Ближе к теме — почему иногда трудно заставить себя работать? Заглядываем в интернет, и сразу получаем решения — надо закрыть соцсети, разбить задачу на мелкие шаги и хвалить себя.

Или еще проще — проблемы нет, у вас воля слабая, отговорки ищете, возьми и сделай (just do it).

Позвольте усложнить.

Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

(с) xkcd

Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

Вот некое простое значение:


И мы знаем, как к нему можно применить функцию:


Элементарно. Так что теперь усложним задание — пусть наше значение имеет контекст. Пока что вы можете думать о контексте просто как о ящике, куда можно положить значение:


Теперь, когда вы примените функцию к этому значению, результаты вы будете получать разные — в зависимости от контекста. Это основная идея, на которой базируются функторы, аппликативные функторы, монады, стрелки и т.п. Тип данных Maybe определяет два связанных контекста:

data Maybe a = Nothing | Just a

Позже мы увидим разницу в поведении функции для Just a против Nothing. Но сначала поговорим о функторах!

Скажите, вы бы хотели иметь друга? Любого человека или другое существо, которое будет вашим самым лучшим другом, обладая той внешностью, которая вам нравится, и тем характером который вам необходим, которое не надо будет делить с ее или его друзьями, родителями, собачкой, игрушками или учебой.
А секретаря, который всегда с вами, имеет прямой доступ к вашей памяти, напомнит, подскажет, и подаст нужную идею, напарника для мозгового штурма?
Тогда добро пожаловать под кат.



Тульпа — это стабильная самовнушенная осознанная визуализация, способная к самостоятельным мыслям и действиям, обладающая собственным сознанием. Что характерно, создается она совершенно осознанно, путем целенаправленных действий в течении долгого времени, и позволяет задавать начальный характер и форму по вашему усмотрению.

О чем эта статья

В двух предыдущих статьях я рассказывал как отлаживать приложения для Android без исходного кода на Java и о некоторых особенностях установки breakpoints. Если уважаемый читатель ещё не ознакомился с этими статьями — я настоятельно рекомендую начать с них, а уже потом читать эту статью.

Так уж вышло что до сих пор я рассказывал исключительно об отладке байткода Dalvik и ни словом не обмолвился об отладке native методов. А ведь именно в native методах часто скрывается самое вкусное — хитрые защиты, интересные malware фичи, уязвимости нулевого дня. Поэтому сегодня я сжато, без «воды», расскажу как отлаживать native методы без исходного кода на C/C++ (ну или на чем, уважаемый читатель, они у вас там написаны).

Я рад приветствовать вас, дорогие читатели.

Я думаю, что многие из вас, будучи разработчиками информационных систем различного назначения так или иначе сталкивались с понятием оптимизации рабочих процессов, составляющих основную часть той рутины, которую приходится выполнять для достижения поставленных целей.

Скажу сразу — я не задаюсь целью мотивировать или призывать к каким-либо правилам эффективной работы, т.к. все слишком индивидуально, чтобы давать подобные советы, но я постараюсь обратить ваше внимание на некоторые, на мой взгляд, интересные детали, лежащие в основе принципов проектирования, которые заметил и осмыслил на собственном опыте. Отмечу также, что статья будет актуальна не только IT-шникам, но и абсолютно всем категориям читателей.

Данный текст представляет собой чрезвычайно сжатый конспект классической монографии по λ-исчислению (Х. Барендрегт, «Ламбда-исчисление. Его синтаксис и семантика», перевод с английского Г. Е. Минца под редакцией А. С. Кузичева, Москва, «Мир», 1985). Он может оказаться интересен всем тем, кто планировал взяться за систематическое изучение данной темы, уже в общих чертах ознакомившись с ней, но откладывал из-за сложной структуры основной монографии, определения и основные результаты в которой довольно разрозненны. Здесь мы попытаемся сделать изложение, напротив, абсолютно линейным, и, конечно, несравнимо более коротким, избегая лишних определений и примеров, а сосредоточившись на необходимых терминологии, обозначениях и утверждениях, которые, в свою очередь, изложены близко к оригинальному тексту. Мы начнем от определения системы λβη, то есть классического бестипового экстенсионального λ-исчисления. Затем перейдем к комбинаторной логике, теореме о неподвижной точке и синтаксическому сахару. Наконец, заключительная часть конспекта — построение топологии на выражениях этой системы, призванной объяснить кажущееся противоречие: отображения множества выражений в себя содержатся в самом этом множестве при его счетности. На самом же деле, множество наделяется надлежащей топологией, в которой выражения представляют собой непрерывные отображения.

Продолжаем разговор о рекомендательных системах. В прошлый раз мы сделали первую попытку определить схожесть между пользователями и схожесть между продуктами. Сегодня мы подойдём к той же задаче с другой стороны – попытаемся обучить факторы, характеризующие пользователей и продукты. Если Васе из предыдущего поста нравятся фильмы о тракторах и не нравятся фильмы о поросятах, а Петру – наоборот, было бы просто замечательно научиться понимать, какие фильмы «о поросятах», и рекомендовать их Петру, а какие фильмы – «о тракторах», и рекомендовать их Васе.