Какие игроки есть на рынке импакт-инвестиций? Какие вообще бывают проекты по импакт инвестициям?
На самом деле эти вопросы сейчас обсуждаются и ландшафт меняется. В общем случае импакт инвестиции ставят своей целью не только получение прибыли, но и достижение измеримых позитивных изменений в обществе и экологии. Это кстати новый аналитический тренд, что всем этим проектам нужны понятные и измеримые метрики.
Тогда, что может быть примером импакт инвестиций?
Количество атомов в наблюдаемой Вселенной — где-то 10^80, число Дэвидов на картинке к статье — 2. Количество книг в этой подборке находится между этими ориентирами и будет пополняться (всегда рад рекомендациям). Что же это за книги?
Не будучи лингвистом, языки я люблю, поэтому накопил (и даже прочитал) довольно много книг по этой теме. В статье я собрал наиболее яркие книжки, которые попали мне в руки и запали в душу. Среди тем — популярная лингвистика, переводы, конланги и нескучные учебные пособия. Начнем с наиболее популярных.
Здесь каждая глава будет посвящена какому-то конкретному языку.
Европа — языковой пирог
Филолог и журналист из Нидерландов рассказывает каков на вкус этот самый пирог. Все это сделано в форме максимально нефромальных заметок, в конце каждой из которых есть примеры заимствованных из этого языка слов. Также автор приводит и непереводимые слова, например "мерак" — удовольствие, получаемое от какого-то простого времяпровождения, например, от общения с друзьями (сербохорватский). Помимо этого вы узнаете, что слово avalanche (лавина) — только одно заимствованное английским из романшского (одного из четырех официальных языков Швейцарии), а самое известное заимствованное слово из чешского — робот.
При создании своего бота я столкнулся с одной неприятной проблемой, заключалась она в том, что авторизация на сайте слетала на следующий день. Для корректной работы бота требовалось чтобы авторизация не слетала больше месяца, как при работе с обычным браузером.
В статье будет рассказано, как была решена данная проблема.
К середине XVII века закончился период первичного накопления знаний о растениях земного шара. Взгляд учёных устремился на принципы функционирования растительного организма. Большим подспорьем в изучении тончайших механизмов стало развитие микроскопической техники и открытия в области химии.
Начал формироваться такой раздел ботаники как физиология растений.
Всем привет!
Продолжаем дайджесты новостей и других материалов о свободном и открытом ПО и немного о железе. Всё самое главное про пингвинов и не только, в России и мире.
Главные темы нового выпуска:
И многое другое…
В составлении дайджеста мне помогали qark, invasy и 6 пользователей через нашего Telegram бота [→]
Ещё — мы не только составляем FOSS дайджесты, но и автоматизируем процесс, все 3 проекта автоматизации тоже являются FOSS, их можно посмотреть на GitHub [→]. На очереди ML и мы собираем средства на хакатоны [→], будем рады если читатели помогут, всё ведь для вас.
Глубокое обучение – это часть машинного обучения на основе нейронных сетей. В наше время каждый слышал про нейронные сети, да, может, и не каждый знает, что это такое и что оно делает, но само название всем знакомо.
Многие устройства, существующие сейчас, имеют внутри себя нейронную сеть, которая решает ту или иную задачу системы. На самом деле, если разбираться глубже это достаточно сложная структура, напоминающая совокупность нейронов в человеческом мозге. Сама их идея заставила многих заняться этой отраслью, чтобы получить выдающиеся результаты. Поэтому к 2021 году нейросети применяются в различных областях нашей жизни. Кибербезопасность не стала исключением.
Кибербезопасность-это полный набор всех методов, отвечающих за защиту сетей, программного обеспечения. С реализацией Интернета вещей IoT кибербезопасность становится все более важной, чем когда-либо. Компьютерные сети уязвимы для многих угроз. Более того, система должна быть защищена не только от внешних угроз, но и также необходимо защитить от внутренних, таких как неправомерное использование авторизованного доступа.
Об эволюционистской концепции Ивана Ефремова я писал ранее. Удивительно, что идеи учёного и писателя о красоте как наивысшей целесообразности не сыскали должного внимания со стороны изобразительного искусства, где, казалось бы, самое место их воплощению. Отдельные попытки советского кинематографа отразить творчество Ивана Ефремова не выдерживают конкуренции с реализациями фантастических сюжетов, выполненных на Западе на современном технологическом уровне («Звёздные войны», анимационный сериал «Любовь, смерть и роботы», и т.д.). Целые молодёжные субкультуры возникают вокруг японских творений в стиле аниме. Тем досаднее на этом фоне выглядит соответствующий провал в сфере отечественной мультипликации и научной фантастики. Да и космос ныне – совсем не в моде… Однако, люди, мечтающие исправить положение, существуют, и вниманию читателя предлагается интервью как раз с таким коллективом единомышленников. Вячеслав и Александра Ильяевы работают над анимационным проектом по мотивам произведений Ивана Ефремова «Туманность Андромеды» и «Сердце Змеи». Изображение танцующей девушки, приведённое выше – созданный ими образ Тайны Дан, биохимика звездолёта Тантра.
Все хотя бы раз слышали про землетрясения. Это опасное природное явление которое может привести к разрушению зданий, возникновению цунами и гибели людей. С помощью составления каталогов землетрясений и анализа сейсмической активности человечество пытается минимизировать риски от наступления сейсмических событий. Основной источник данных в сейсмологии - это непрерывные записи движения грунта, которые регистрируют с помощью сейсмических станций. Для того что бы составить представительный каталог землетрясений необходимо определить времена вступлений сейсмических волн в непрерывном потоке, рассчитать параметры очага и выполнить оценку магнитуды. Каждый этап рутинной обработки сейсмологических данных это предмет отдельной статьи, но мы с вами посмотрим на самое интересное - распознавание сейсмических волн методами машинного обучения. Определение времён вступлений сейсмических волн до сих пор выполняется (или корректируется) операторами-сейсмологами. Автоматизация этой сложной задачи позволит полностью исключить ручной труд при непрерывной обработке данных любой сейсмической сети. При этом, необходима такая модель, которая с одной стороны могла обеспечить точность отметок вступлений на уровне человека, а с другой была эффективна на этапе вывода (эксплуатация на CPU). Возможно ли это? Давайте посмотрим!
Как сейчас помню, понедельник 25е октября, я заступаю на дежурство по проду и с самого утра мне прилетает задача: сегодня в ночь с 24 на 25 ноября, наблюдалась проблема с недоступностью приложения. Глянув сентри я увидел кучу ошибок от базы со statement timeout, а так же непонятные ActiveRecord::ConnectionNotEstablished: No connection pool with 'primary' found С мыслью "база не отвечала, проблема не на нашей стороне" я спокойно отдал задачу на разбирательство админам, а сам параллельно глянул графики, может там был всплеск каких-нибудь джобок или запросов, но ничего криминального в графане небыло: тяжеловесных джобок в 12 не запускается, а те, что запускаются отработали очень быстро.
Разработав инструмент для визуализации RAM и zRAM в Android, я обнаружила, что в телефонах происходит активная конкуренция за ресурсы. И если процессу понадобятся ресурсы, которые уже заняты кем-то другим, он отберет их, что может привести к критическим ситуациям и конфликтам оборудования.
Пользовались ли вы когда-нибудь такими утилитами как htop, top, vmstat? Если у вас вообще установлен Linux, то скорее всего да. И они действительно хорошо показывают статистику использования ресурсов в ОС. Я исследовала операционные системы, и мне не хватало понимания того, как реально выглядит физическое адресное пространство: какие конкретно адреса заняты, какие свободны, что происходит, если процессы запрашивают одни и те же адреса, как часто это происходит.
Была гипотеза, что в Android (и в Linux), возникает активная конкуренция за ресурсы. Спойлер из названия статьи: она подтвердилась.
Предлагаю ознакомиться с ранее размещенными материалами по проекту StarLink (SL):
‣ Часть 30. Сравнение сервиса StarLink с сервисами других операторов ШПД
‣ Часть 31. Описание антенны Ка-диапазона
‣ Часть 32. Проблемы терминалов StarLink из-за перегрева
‣ Часть 33. Прошивка Терминала
‣ Часть 34. SpaceX планирует купить компанию SWARM
‣ Часть 35. Проблема StarLink и LEO группировок
‣ Часть 36. Ретроспектива частотных планов
Любое digital-агентство рано или поздно напишет статью о выборе между подрядчиком и инхаус-командой. Мы решили поддержать эту славную традицию и обозначить свое мнение. Отойдем от традиционных тезисов, что отдел в штате – это дорого, все фрилансеры безответственные, а единственный верный вариант – обратиться в агентство. Каждый случай индивидуален, и нужно исходить из потребностей и бюджета.
Корпорация Google заявила о начале работы над проектом из сферы ИИ, в рамках которого корпорация планирует создавать комплексные нейросети. Они, по словам разработчиков, смогут одновременно работать над решением тысяч или даже миллионов разных тасков одновременно. Проект получил название Pathways.
В общем-то компьютерные системы некорректно сравнивать с мозгом человека, но сами разработчики заявили о том, что принцип работы Pathways несколько похож на принцип работы мозга человека. Под катом - подробности проекта.
Особенности Pathways
Чаще всего нейросети "затачивают" на решение одной специализированной задачи. Как только эта задача выполнена, нейросеть можно обучить по-новому для решения другой задачи. После обучения она напрочь "забывает" о своей предыдущей специализации. Pathways же сможет работать параллельно над решением самых разных задач, "помня" обо всех своих специальностях.
Вице-президент Google Джефф Дин (Jeff Dean) заявил следующее: "Сейчас именно так обучается подавляющее большинство моделей машинного обучения. Мы на увеличиваем количество задач, которые решают отдельные модели, вместо этого разрабатываются тысячи уникальных моделей. Соответственно, обучение каждой новой задаче требует времени и большого количества данных".
По его словам, новая модель может все изменить - нейросети могут справляться с решением разных задач, как и говорилось выше, тысяч и миллионов уникальных тасков. Более того, "опыт", полученный нейросетью в ходе решения одной из задач, может быть скомбинирован с "опытом" решения другой. И, соответственно, такой комплексный подход даст возможность решить третью, более сложную или специфическую задачу.
Эта статья является переводом материала «Tackling Complexity in the Heart of DDD».
Давайте проведем небольшой эксперимент: попробуем объяснить суть предметно-ориентированного проектирования (DDD) тому, кто понятия об этом не имеет. Это, особенно если делать кратко, непросто. Ограниченные контексты, сущности, события домена, объекты значений, домены, агрегаты, репозитории… с чего начать?
Чтобы найти порядок в кажущемся хаосе, я хочу проанализировать методологию DDD с довольно необычной точки зрения — применив DDD к самому DDD. В конце концов, эта методология предназначена для работы со сложными доменами, не так ли?
Я абсолютно уверен что скоро в telegram - перевод аудио-сообщений в текст будет функцией по-умолчанию, ну а пока хотел бы показать простенький пример как реализовать такой функционал в telegram-боте (которых уже сотни, но почему бы не посмотреть как это работает на примере).
В очереди в кинотеатр я бросаю быстрый взгляд на часы. Человек позади меня замечает это и спрашивает, который час. Я смотрю на него в неожиданном замешательстве. За две секунды, прошедшие с тех пор, как я посмотрела на часы, я каким-то образом забыла, сколько времени. Мне приходится еще раз взглянуть на запястье, и только тогда я могу ответить на вопрос. Половина пятого, и да, это означает, что мы оба пропустим начало фильма.
Знакомый сценарий? Можете вспомнить случаи, когда вы искали факт, но почти мгновенно забывали полученную информацию? Если да, возможно, вы стали жертвой «эффекта Google».
