К настоящему времени созданы десятки различных архитектур искусственных нейронных сетей. Мы кратко перечислим самые распространённые, чтобы вам было проще ориентироваться.
📍Свёрточные нейронные сети (CNN) наиболее востребованы в системах машинного зрения, таких как автопилот у Tesla или распознавание лиц у смартфона. Чаще всего их применяют в задачах классификации, кластеризации изображений и распознавания объектов.
📍Генеративные состязательные (также встречается написание через дефис) нейросети (GAN) сочетают в себе два компонента: генератора (создаёт контент) и дискриминатора (оценивает контент). GAN широко применяются для генерации изображений по текстовому описанию, разработки игровых уровней, создания дипфейков.
📍Сеть радиальных базисных функций (RBFN) используются для задач аппроксимации и классификации. Их широко применяют в роботизации, а также в системах автоматического управления технологическими процессами.
📍Рекуррентные нейронные сети (RNN) работают с последовательностью сигналов. Модель принимает на вход не одно состояние, а их последовательность — например, серию кадров или текстов. Основной принцип их работы заключается в наличии механизмов забывания и запоминания информации.
К архитектурам RNN относятся нейросети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU) —облегченный вариант, требующий меньше вычислительных ресурсов. Различные виды RNN используются в оптическом распознавании символов (OCR), чат-ботах, голосовых ассистентах и программах-переводчиках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍11
Собрали все рубрики этого канала в одном посте: нажимайте на тэги и читайте только то, что интересно❤️
📍#нейрословарь — разбираем термины из мира нейронных сетей;
📍#научные_статьи — научные (и сложные) труды наших сотрудников;
📍#подборки — ресурсы для специалистов разных областей ИТ;
📍#цитата — самые полезные мысли из интервью наших экспертов кратко;
📍#интервью — наши сотрудники о профессиональном пути и трендах отрасли;
📍#мнения_экспертов — экспертное видение профессии и рынка;
📍#новости_Криптонит — рассказываем, чем живёт компания;
📍#вакансии_Криптонит — для тех, кто хочет присоединиться к нашей команде;
📍#Криптонит_объясняет — просто(насколько это возможно) о сложных терминах и понятиях;
📍#языки_программирования — обзоры разных языков программирования: минусы, плюсы, где используются;
📍#история_математики — про необычные математические приборы;
📍#ИЯП — история языков программирования.
📍#задачки — решаем задачки на логику и математику
📍#нейрословарь — разбираем термины из мира нейронных сетей;
📍#научные_статьи — научные
📍#подборки — ресурсы для специалистов разных областей ИТ;
📍#цитата — самые полезные мысли из интервью наших экспертов кратко;
📍#интервью — наши сотрудники о профессиональном пути и трендах отрасли;
📍#мнения_экспертов — экспертное видение профессии и рынка;
📍#новости_Криптонит — рассказываем, чем живёт компания;
📍#вакансии_Криптонит — для тех, кто хочет присоединиться к нашей команде;
📍#Криптонит_объясняет — просто
📍#языки_программирования — обзоры разных языков программирования: минусы, плюсы, где используются;
📍#история_математики — про необычные математические приборы;
📍#ИЯП — история языков программирования.
📍#задачки — решаем задачки на логику и математику
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3❤2
Криптонит. Разработка, наука, шифрование pinned «Собрали все рубрики этого канала в одном посте: нажимайте на тэги и читайте только то, что интересно❤️ 📍#нейрословарь — разбираем термины из мира нейронных сетей; 📍#научные_статьи — научные (и сложные) труды наших сотрудников; 📍#подборки — ресурсы для специалистов…»
#языки_программирования #scala Продолжаем серию постов, где мы рассказываем об особенностях, применении, плюсах и минусах языков. Опытом разработки на Scala поделится Олег Булатов, старший программист направления серверной разработки.
Scala: где используется
📍«На Scala в основном пишут сервисы для backend, которые обрабатывают и сохраняют информацию в базах данных, осуществляют интеграцию с внешними сервисами, перекладывают файлы в распределённых хранилищах, создают отчеты. Пример типичного backend-сервиса — расчёт скидки на товар по карте лояльности в интернет-магазине.
📍Первый проект, который я делал на Scala — это чат-сервер. Его особенность — возможность обмениваться сообщениями между разными социальными сетями (ВКонтакте, Одноклассники и т.д.) с помощью официального API. Этот продукт затем использовался в контакт-центрах для обслуживания клиентов банков и интернет-провайдеров. Для удобства им нужен был такой чат-сервер, где были собраны все сообщения одного клиента.
📍В «Криптоните» я занимаюсь конструктором запросов для анализа большого количества данных. У нас в компании все продукты разрабатываются в рамках единой экосистемы, поэтому необходим сервис, который может их связывать. Конечная цель этого сервиса — возможность выстраивать компоненты для анализа различного типа данных (текст, изображение, аудио) в единую цепочку для их обработки. Коллеги из лаборатории больших данных и статистики приносят нам готовые ML-модели, а мы пишем на Scala сервис для конструктора запросов, который склеивает всё это в единый продукт».
Scala: где используется
📍«На Scala в основном пишут сервисы для backend, которые обрабатывают и сохраняют информацию в базах данных, осуществляют интеграцию с внешними сервисами, перекладывают файлы в распределённых хранилищах, создают отчеты. Пример типичного backend-сервиса — расчёт скидки на товар по карте лояльности в интернет-магазине.
📍Первый проект, который я делал на Scala — это чат-сервер. Его особенность — возможность обмениваться сообщениями между разными социальными сетями (ВКонтакте, Одноклассники и т.д.) с помощью официального API. Этот продукт затем использовался в контакт-центрах для обслуживания клиентов банков и интернет-провайдеров. Для удобства им нужен был такой чат-сервер, где были собраны все сообщения одного клиента.
📍В «Криптоните» я занимаюсь конструктором запросов для анализа большого количества данных. У нас в компании все продукты разрабатываются в рамках единой экосистемы, поэтому необходим сервис, который может их связывать. Конечная цель этого сервиса — возможность выстраивать компоненты для анализа различного типа данных (текст, изображение, аудио) в единую цепочку для их обработки. Коллеги из лаборатории больших данных и статистики приносят нам готовые ML-модели, а мы пишем на Scala сервис для конструктора запросов, который склеивает всё это в единый продукт».
🔥6👍3
Разомнём логику? Попробуйте решить задачу😉
📌Девять школьников, оставшихся в классе на перемене, были вызваны к директору. Один из них разбил окно в классе. На вопрос директора, кто это сделал, были получены следующие ответы:
Володя: «Это сделал Саша».
Аня: «Володя лжет!»
Егор: «Маша разбила».
Саша: «Аня говорит неправду!»
Рома: «Разбила либо Маша, либо Нина…»
Маша: «Это я разбила!»
Нина: «Маша не разбивала!»
Коля: «Ни Маша, ни Нина этого не делали».
Олег: «Нина не разбивала!»
Кто разбил окно, если известно, что из этих девяти высказываний истинны только три?
Решение: Есть только три школьника, относительно которых сделаны высказывания: Саша, Маша, Нина.
Допустим, что разбил Саша. Тогда мы должны считать истинными высказывания Володи, Саши, Нины, Коли и Олега — всего 5, а по условию задачи верны только три высказывания. Значит, это не Саша. Остаются Маша и Нина. Если разбила Маша, то получается, что правы Аня, Рома, Маша и Олег — всего 4. Этот вариант отпадает. Остаётся Нина. Проверяем. Если это Нина, то принимаем верными утверждения Ани, Ромы и Нины — их как раз три, как и сказано в условии. Ответ: Нина.
📌Девять школьников, оставшихся в классе на перемене, были вызваны к директору. Один из них разбил окно в классе. На вопрос директора, кто это сделал, были получены следующие ответы:
Володя: «Это сделал Саша».
Аня: «Володя лжет!»
Егор: «Маша разбила».
Саша: «Аня говорит неправду!»
Рома: «Разбила либо Маша, либо Нина…»
Маша: «Это я разбила!»
Нина: «Маша не разбивала!»
Коля: «Ни Маша, ни Нина этого не делали».
Олег: «Нина не разбивала!»
Кто разбил окно, если известно, что из этих девяти высказываний истинны только три?
Решение:
Допустим, что разбил Саша. Тогда мы должны считать истинными высказывания Володи, Саши, Нины, Коли и Олега — всего 5, а по условию задачи верны только три высказывания. Значит, это не Саша. Остаются Маша и Нина. Если разбила Маша, то получается, что правы Аня, Рома, Маша и Олег — всего 4. Этот вариант отпадает. Остаётся Нина. Проверяем. Если это Нина, то принимаем верными утверждения Ани, Ромы и Нины — их как раз три, как и сказано в условии. Ответ: Нина.
👍7🔥5🥰2
Сегодня мы подробнее расскажем о перспективных архитектурах нейросетей. Они используются в задачах классификации и генерации текстов, переводчиках и суммаризаторах (например, Т5 от Google). Их главная особенность состоит в том, что они работают с последовательностями сигналов.
📍Transformer — новая архитектура для работы с последовательностями, основанная на механизме внимания, благодаря которому лучше учитывается контекст. Состоит из блока кодирования и декодирования. Принимает на вход одну последовательность и выдаёт другую. Особенно это актуально в системах обработки естественной речи (текстов и аудиозаписей).
📍BERT/RoBerta — разновидность Transformer-архитектур для обработки текстов. Её главное отличие состоит в том, что в ней используется только блок кодирования информации. Она принимает на вход последовательность, а выдаёт фиксированный вектор.
📍GPT3 — разновидность Transformer-архитектур для генерации текстов. В ней используется только блок декодирования последовательностей. Модель всегда выдаёт на выходе последовательность. Например, она учится продолжать текст по первой реплике, а по заданной теме может сгенерировать тексты сочинений, рефератов и даже дипломных работ.
При поверхностном взгляде такие тексты будут выглядеть осмысленно, однако по сути это просто компиляция распространённых фраз на заданную тему. Обычно в ней сохраняется структура повествования, но зачастую выпадают логические связи, а выводы могут оказаться фактически неверными. #нейрословарь
📍Transformer — новая архитектура для работы с последовательностями, основанная на механизме внимания, благодаря которому лучше учитывается контекст. Состоит из блока кодирования и декодирования. Принимает на вход одну последовательность и выдаёт другую. Особенно это актуально в системах обработки естественной речи (текстов и аудиозаписей).
📍BERT/RoBerta — разновидность Transformer-архитектур для обработки текстов. Её главное отличие состоит в том, что в ней используется только блок кодирования информации. Она принимает на вход последовательность, а выдаёт фиксированный вектор.
📍GPT3 — разновидность Transformer-архитектур для генерации текстов. В ней используется только блок декодирования последовательностей. Модель всегда выдаёт на выходе последовательность. Например, она учится продолжать текст по первой реплике, а по заданной теме может сгенерировать тексты сочинений, рефератов и даже дипломных работ.
При поверхностном взгляде такие тексты будут выглядеть осмысленно, однако по сути это просто компиляция распространённых фраз на заданную тему. Обычно в ней сохраняется структура повествования, но зачастую выпадают логические связи, а выводы могут оказаться фактически неверными. #нейрословарь
👍26🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Делимся большим интервью с Олегом Зобовым, главным инженером по робототехнике в «Криптоните». Сейчас Олег руководит проектом, который позволит одновременно использовать роботов разных типов, делать их «умнее» и внедрять в те отрасли производства, где до сих пор большую часть манипуляций выполняют люди.
В интервью Олег рассказал о своём подходе к обучению, рекомендовал отечественные и зарубежные курсы, а также дал ряд экспертных советов. Самые яркие моменты из интервью мы оставим ниже, а прочитать полную версию вы можете тут.
📍«Сейчас мы по факту повторяем путь исследовательских зарубежных коллективов, пытаемся предложить нашим клиентам, грубо говоря, улучшенных промышленных роботов. То есть, мы берём промышленную руку, которая сделана Kuka, Fanuc или другим крупным концерном, но при этом не обладает выдающейся адаптивностью, или каким-то особенным функционалом. Затем окружаем её нашей системой технического зрения и обеспечиваем нейросетевой платформой принятия решений... Наша задача — автоматизировать не автоматизированное. То, что в России никто не берётся делать».
📍«Моя команда работает над классическими задачами промышленной робототехники. Сейчас мы выступаем в роли интегратора. Разрабатываем ячейку шестиосевого робота-манипулятора для решения набора задач, свойственных промышленности. У нас планируется обслуживание станков, конвейеров, повышение адаптивности робота на основе данных, получаемых с камер».
📍«Старые подходы к образованию, ограниченность или отсутствие общения нашей научной школы с зарубежными — всё это заставляет российскую школу робототехники двигаться с опозданием на несколько лет».
📍«Лет в десять я пошёл в центр научно-технического творчества молодёжи (НТТМ). Позже его руководитель создала «Евробот» — международные соревнования по робототехнике. Что касается фаблабов, то они появились за рубежом позже, когда НТТМ уже давно существовали в России..
📍«Сознательно отказался от зарубежного высшего образования, хотя у меня и была такая возможность. Предлагали поступить в Caltech без экзаменов, но я решил поступать в Бауманку с экзаменами и пошел на кафедру "Проектирование и технология производства электронной аппаратуры" (ИУ4)». #интервью #робототехника
В интервью Олег рассказал о своём подходе к обучению, рекомендовал отечественные и зарубежные курсы, а также дал ряд экспертных советов. Самые яркие моменты из интервью мы оставим ниже, а прочитать полную версию вы можете тут.
📍«Сейчас мы по факту повторяем путь исследовательских зарубежных коллективов, пытаемся предложить нашим клиентам, грубо говоря, улучшенных промышленных роботов. То есть, мы берём промышленную руку, которая сделана Kuka, Fanuc или другим крупным концерном, но при этом не обладает выдающейся адаптивностью, или каким-то особенным функционалом. Затем окружаем её нашей системой технического зрения и обеспечиваем нейросетевой платформой принятия решений... Наша задача — автоматизировать не автоматизированное. То, что в России никто не берётся делать».
📍«Моя команда работает над классическими задачами промышленной робототехники. Сейчас мы выступаем в роли интегратора. Разрабатываем ячейку шестиосевого робота-манипулятора для решения набора задач, свойственных промышленности. У нас планируется обслуживание станков, конвейеров, повышение адаптивности робота на основе данных, получаемых с камер».
📍«Старые подходы к образованию, ограниченность или отсутствие общения нашей научной школы с зарубежными — всё это заставляет российскую школу робототехники двигаться с опозданием на несколько лет».
📍«Лет в десять я пошёл в центр научно-технического творчества молодёжи (НТТМ). Позже его руководитель создала «Евробот» — международные соревнования по робототехнике. Что касается фаблабов, то они появились за рубежом позже, когда НТТМ уже давно существовали в России..
📍«Сознательно отказался от зарубежного высшего образования, хотя у меня и была такая возможность. Предлагали поступить в Caltech без экзаменов, но я решил поступать в Бауманку с экзаменами и пошел на кафедру "Проектирование и технология производства электронной аппаратуры" (ИУ4)». #интервью #робототехника
kryptonite.ru
Как научиться делать роботов и внедрять их там, где никто не решался - "Криптонит"
👍29🔥9❤7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наше новое издание — это труды Леонтия Магницкого в редакции Дмитрия Дмитриевича Галанина от 1914 года, а также история жизни учёного-математика и преподавателя, определившего судьбу отечественной математической науки. В основе нашей книги лежит «Арифметика» Магницкого — первый в России печатный курс по математике, который был издан в 1703 году и содержал подробное изложение арифметики, а также сведения из алгебры, геометрии, астрономии, геодезии и навигации.
Колорит добавляют стилизованная под старину обложка с изображением науки на троне, дореволюционная орфография и гравюры.
Книга «Леонтий Филиппович Магницкий и его арифметика» выпущена малым тиражом. Приобрести её можно уже сейчас в Музее криптографии.
📌Математика — основа современной криптографии, программирования и других технических специальностей. Поэтому мы в «Криптоните» и Музее криптографии хотим ещё раз привлечь внимание к её историческому базису и поделиться с вами книгой, которая более двух веков помогала сформировать фундаментальные знания нашим предкам.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥2
#Scala Наш ведущий инженер по обработке данных Артём Корсаков опубликовал статью для программистов на Scala.
В ней он рассказывает про уточняющие типы данных и практику их применения. Артём приводит примеры кода на Scala 2 и Scala 3, а также даёт практические советы, которые помогут избежать распространённых ошибок.
📌В конце статьи вы найдёте обширную подборку ссылок на публикации по данной теме, поясняющие видеоролики и библиотеки с открытым исходным кодом.
Полный текст читайте на Хабре.
В ней он рассказывает про уточняющие типы данных и практику их применения. Артём приводит примеры кода на Scala 2 и Scala 3, а также даёт практические советы, которые помогут избежать распространённых ошибок.
📌В конце статьи вы найдёте обширную подборку ссылок на публикации по данной теме, поясняющие видеоролики и библиотеки с открытым исходным кодом.
Полный текст читайте на Хабре.
👍16❤2
#scala Вы знаете, что у нас есть рубрика, где мы рассказываем про #языки_программирования? Мы уже рассмотрели Rust, а теперь погрузились в Scala. Сегодня — про его особенности.
Scala: особенности
📍У Scala полно «экзотических» особенностей. Сначала обучаться этому языку довольно непросто. В Scala есть смысл вкладываться с расчётом на долгосрочную перспективу: если вы освоили этот язык, то будете легко разбираться в сложных проектах. Плюс, инструментарий Scala намного интереснее Java.
📍Конечно, Scala можно использовать исключительно в рамках парадигмы ООП (объектно-ориентированного программирования), однако если вас интересует и функциональное программирование, Scala выступит «трамплином» и даст возможность вырасти от нуля до профи.
📍Scala возник как исследовательский язык — его создатели часто с ним экспериментируют. Если вам любопытно, как конструируют язык и как его можно использовать, то есть много интересных научных статей об этом.
📍Разработчики языка выделяют универсализм Scala за счёт своей экосистемы. Например, его можно запускать на разных платформах за счёт использования JVM или в браузерах с помощью компиляции в JavaScript. На данный момент доступна даже компиляция в нативные приложения при помощи Scala Native.
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Кстати, напоминаем про кейс нашего разработчика о пути в профессию «скалиста». В статье можно узнать, насколько сейчас острая конкуренция между Scala-программистами и у каких направлений Scala наибольшие перспективы. А еще там список книг и курсов, которые помогут прокачаться в Scala.
Scala: особенности
📍У Scala полно «экзотических» особенностей. Сначала обучаться этому языку довольно непросто. В Scala есть смысл вкладываться с расчётом на долгосрочную перспективу: если вы освоили этот язык, то будете легко разбираться в сложных проектах. Плюс, инструментарий Scala намного интереснее Java.
📍Конечно, Scala можно использовать исключительно в рамках парадигмы ООП (объектно-ориентированного программирования), однако если вас интересует и функциональное программирование, Scala выступит «трамплином» и даст возможность вырасти от нуля до профи.
📍Scala возник как исследовательский язык — его создатели часто с ним экспериментируют. Если вам любопытно, как конструируют язык и как его можно использовать, то есть много интересных научных статей об этом.
📍Разработчики языка выделяют универсализм Scala за счёт своей экосистемы. Например, его можно запускать на разных платформах за счёт использования JVM или в браузерах с помощью компиляции в JavaScript. На данный момент доступна даже компиляция в нативные приложения при помощи Scala Native.
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Кстати, напоминаем про кейс нашего разработчика о пути в профессию «скалиста». В статье можно узнать, насколько сейчас острая конкуренция между Scala-программистами и у каких направлений Scala наибольшие перспективы. А еще там список книг и курсов, которые помогут прокачаться в Scala.
👍17
💐Современные профессии утрачивают «половые признаки», особенно в сфере ИТ. В команде «Криптонита» есть множество замечательных сотрудниц на самых разных должностях.
К 8 Марта мы подготовили интервью с нашими охотницами на ошибки в ПО из департамента разработки. Они рассказали о буднях тестировщика и о том, как их профессиональные привычки повлияли на повседневную жизнь. Текст уже ждёт на Хабре.
К 8 Марта мы подготовили интервью с нашими охотницами на ошибки в ПО из департамента разработки. Они рассказали о буднях тестировщика и о том, как их профессиональные привычки повлияли на повседневную жизнь. Текст уже ждёт на Хабре.
Хабр
Какие ашипки не ловят автотесты: интервью с багхантершами
Современные профессии утрачивают «половые признаки», особенно в сфере ИТ. В команде «Криптонита» есть множество замечательных сотрудниц на самых разных должностях. К 8 Марта мы подготовили интервью с...
❤9👍7🔥2
Криптонит. Разработка, наука, шифрование
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📌«Уникальность этой книги в том, что она появилась. До 1703 года не было настолько фундаментальных, основательных учебников по арифметике и математике».
Это цитата Ивана Чижова, заместителя руководителя нашей лаборатории криптографии, про раритетное издание книги «Леонтий Филиппович Магницкий и его арифметика» в редакции Дмитрия Дмитриевича Галанина от 1914 года.
Мы попросили его рассказать, чем же так уникальна эта книга и отличаются ли прошлые подходы к изучению математики от современных? Спойлер:нет, но важен баланс подходов и учитель, который сможет заинтересовать.
📍Напоминаем, что это перевыпущенное нами раритетное издание вы можете купить в магазине сувениров Музея криптографии!
Это цитата Ивана Чижова, заместителя руководителя нашей лаборатории криптографии, про раритетное издание книги «Леонтий Филиппович Магницкий и его арифметика» в редакции Дмитрия Дмитриевича Галанина от 1914 года.
Мы попросили его рассказать, чем же так уникальна эта книга и отличаются ли прошлые подходы к изучению математики от современных? Спойлер:
📍Напоминаем, что это перевыпущенное нами раритетное издание вы можете купить в магазине сувениров Музея криптографии!
❤6👍5
Новая вакансия: специалист-исследователь в области обработки речи👨💻🕵️♀️
Наша лаборатория больших данных и статистики в поиске специалиста, который будет заниматься развитием и поддержкой решений, связанных с обработкой речи.
Задачи:
— исследование новых Speech-технологий, проведение экспериментов, реализация прототипов и доведение их до разработки;
— поддержка и расширение набора NLP-технологий;
— мониторинг свежих свежих статей и SOTA по Speech/NLP-технологиям;
— сбор и подготовка данных для задач проекта.
📍Полное описание вакансии можно найти по ссылке.
Другие вакансии «Криптонита» ищите на нашей карьерной странице.
#вакансии_Криптонит
Наша лаборатория больших данных и статистики в поиске специалиста, который будет заниматься развитием и поддержкой решений, связанных с обработкой речи.
Задачи:
— исследование новых Speech-технологий, проведение экспериментов, реализация прототипов и доведение их до разработки;
— поддержка и расширение набора NLP-технологий;
— мониторинг свежих свежих статей и SOTA по Speech/NLP-технологиям;
— сбор и подготовка данных для задач проекта.
📍Полное описание вакансии можно найти по ссылке.
Другие вакансии «Криптонита» ищите на нашей карьерной странице.
#вакансии_Криптонит
🔥6👍1
В зависимости от контекста данный термин может употребляться в разных значениях. С точки зрения разработчика инференс — это третий этап жизненного цикла искусственной нейронной сети (после её обучения и развёртывания).
Часто инференсом называют процесс работы уже обученной нейросети на конечном устройстве, или её
логический вывод (конечный результат обработки данных).
С понятием «инференс» тесно связаны две следующие характеристики нейросетей.
▪️Скорость инференса — важная метрика для сравнения производительности решений на базе ИИ. Она оценивается для разных нейросетей на одинаковом оборудовании, либо наоборот: для одной и той же нейросети на разном железе (например, на ядрах архитектур x86-64 и ARM, с ускорением на ГП и без него).
▪️Точность инференса — количественная оценка, обычно выражаемая в процентах. Она показывает, насколько результат работы нейросети соответствует истине. Например, сколько слов нейросеть правильно распознала в аудиозаписи, или сколько дорожных знаков интерпретировала верно.
При разработке нейросетей одновременно стараются повысить как скорость, так и точность инференса. Именно по этим характеристикам их оценивает конечный потребитель. #нейрословарь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍2
#Rust Наш системный программист Михаил Михайлов написал на Tproger статью для Rust-разработчиков.
В ней он рассказывает, как автоматизировать процесс сборки конфигурации приложения из различных источников и упростить код с помощью собственного решения — крейта config-manager.
Михаил приводит проблемы существующих решений для настройки приложений на Rust, демонстрирует стандартное применение разработанного инструмента и перечисляет достоинства реализации крейта.
📌В конце статьи вы найдёте ссылки на библиотеки, наш репозиторий с cookbook и наглядными примерами.
Полный текст читайте по ссылке.
В ней он рассказывает, как автоматизировать процесс сборки конфигурации приложения из различных источников и упростить код с помощью собственного решения — крейта config-manager.
Михаил приводит проблемы существующих решений для настройки приложений на Rust, демонстрирует стандартное применение разработанного инструмента и перечисляет достоинства реализации крейта.
📌В конце статьи вы найдёте ссылки на библиотеки, наш репозиторий с cookbook и наглядными примерами.
Полный текст читайте по ссылке.
👍7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Алексей Фёдоров, руководитель научной группы Российского квантового центра и лаборатории МИСиС, профессор МФТИ и PhD по теоретической физике Университета Парижа-Юг, рассказал нам, что думает по поводу современного математического образования.
📌«Очень разные есть студенты. Один студент, когда ты ему даёшь задачу, он даёт тебе ответ. И кажется, что это то, чего мы ожидаем. А самый лучший студент начинает в этой задаче "копаться", её немножко менять, формулировать, пытаться решить её шире, чем она была сформулирована. Мне кажется, что надо стимулировать вот этот второй подход».
А ещё Алексей рассказал, чем важна книга «Леонтий Филиппович Магницкий и его арифметика» в редакции Дмитрия Дмитриевича Галанина от 1914 года. Смотрите видео.
Мы напоминаем, что это перевыпущенное нами издание вы можете купить в магазине сувениров Музея криптографии!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥3
Forwarded from Музей криптографии
Шифры ХХ века: мастер-класс для школьников в Музее криптографии
18 марта / 16:00-17:00
Уже в эту субботу все желающие узнают о шифрах «Одноразовый блокнот» и Rasterschlüssel 44, которыми пользовались разведчики в прошлом веке, разберутся, чем шифры замены отличаются от шифров перестановки, а также научатся с их помощью зашифровывать и расшифровывать секретные послания.
Где?
Музей криптографии, 2 этаж, аудитория 1.
Кто ведет?
Мастер-класс проведет один из экскурсоводов музея.
Как попасть?
Купить билет по ссылке.
Внимание! Для посещения экспозиции необходимо приобрести отдельный входной билет.
18 марта / 16:00-17:00
Уже в эту субботу все желающие узнают о шифрах «Одноразовый блокнот» и Rasterschlüssel 44, которыми пользовались разведчики в прошлом веке, разберутся, чем шифры замены отличаются от шифров перестановки, а также научатся с их помощью зашифровывать и расшифровывать секретные послания.
Где?
Музей криптографии, 2 этаж, аудитория 1.
Кто ведет?
Мастер-класс проведет один из экскурсоводов музея.
Как попасть?
Купить билет по ссылке.
Внимание! Для посещения экспозиции необходимо приобрести отдельный входной билет.
👍4
Продолжаем серию постов про #языки_программирования. Вот такие плюсы и минусы #Scala выделяют наши разработчики.
Scala играет на одной площадке с Java, поэтому легче всего перечислить плюсы и минусы относительно него.
Преимущества
• Scala можно использовать вместо Java, например, если в legacy project библиотека написана на Java.
• Легче разобраться в сложном коде, написанном на Scala, чем на Java. Элементы функционального программирования позволяют писать модульные программы, которые легко компонуются друг с другом. Можно писать программу по кусочкам и избегать определённого класса ошибок.
• Scala community призывает изучать эффективные практики для разработки программного продукта. Достаточно прочитать несколько статей, чтобы узнать, как тот или иной функционал делается проще, современнее и полезнее.
• На Scala, в силу возраста, меньшее количество legacy projects. Например, на Java есть проекты, которые давно работают в продуктовых системах. Но разработка для них уже не ведётся, осуществляется только поддержка: оптимизация и поиск багов. На Scala же сейчас активно развиваются новые проекты.
Недостатки
• На данный моменты на Scala в основном пишут программы, если собираются запускать их на JVM, а доля Scala.js и Scala Native очень невелика. В результате возникает ограничение: Scala можно использовать только там, где можно использовать Java.
• Многие не спешат переходить с Java на Scala. Первый предполагает стабильность. На Java уже написано столько legacy software, что работы по его поддержке хватит на десятилетия. Переход же на Scala подразумевает некоторый риск, который не всем нравится, — опасение, что язык не будет так популярен лет через 10. Поэтому у всех Scala-разработчиков есть дух авантюризма😊
Scala играет на одной площадке с Java, поэтому легче всего перечислить плюсы и минусы относительно него.
Преимущества
• Scala можно использовать вместо Java, например, если в legacy project библиотека написана на Java.
• Легче разобраться в сложном коде, написанном на Scala, чем на Java. Элементы функционального программирования позволяют писать модульные программы, которые легко компонуются друг с другом. Можно писать программу по кусочкам и избегать определённого класса ошибок.
• Scala community призывает изучать эффективные практики для разработки программного продукта. Достаточно прочитать несколько статей, чтобы узнать, как тот или иной функционал делается проще, современнее и полезнее.
• На Scala, в силу возраста, меньшее количество legacy projects. Например, на Java есть проекты, которые давно работают в продуктовых системах. Но разработка для них уже не ведётся, осуществляется только поддержка: оптимизация и поиск багов. На Scala же сейчас активно развиваются новые проекты.
Недостатки
• На данный моменты на Scala в основном пишут программы, если собираются запускать их на JVM, а доля Scala.js и Scala Native очень невелика. В результате возникает ограничение: Scala можно использовать только там, где можно использовать Java.
• Многие не спешат переходить с Java на Scala. Первый предполагает стабильность. На Java уже написано столько legacy software, что работы по его поддержке хватит на десятилетия. Переход же на Scala подразумевает некоторый риск, который не всем нравится, — опасение, что язык не будет так популярен лет через 10. Поэтому у всех Scala-разработчиков есть дух авантюризма😊
👍4🔥4