😖 Harmonograph Pendulum Aka Inventions At G.W.R. Exhibition [1937]

Как гармонограф повлиял на физику? В этой заметке поговорим о приборе, который находится на стыке искусства, эксперимента и глубокой теории — о гармонографе (Harmonograph). В конце XIX века это устройство было не просто научной игрушкой, а наглядной лабораторией сложения колебаний. Два или три маятника, соединенные с пишущим элементом, рождали на бумаге те самые фигуры Лиссажу и сложные спирали, которые мы сегодня видим в учебниках. Гармонограф напоминает нам, что за самыми красивыми узорами часто скрывается элегантная математика. Он был первым шагом от простого гармонического осциллятора к пониманию сложного, динамического мира.

📚 Подбор книг по теории колебаний, волнам, резонансам [около 90 книг]

Почему это было важно для теории колебаний?

1. Визуализация суперпозиции: До широкого распространения компьютеров гармонограф позволял увидеть результат сложения гармоник. Ученые могли изучать биения, резонанс и влияние малых возмущений в реальном времени.
2. Экспериментальная проверка: Сложные траектории, предсказанные уравнениями, получали физическое воплощение. Это помогало оттачивать саму математическую модель.
3. Мост к нелинейности: Усложненные гармонографы с нелинейной связью между маятниками давали узоры, намекающие на хаотическое поведение — тему, которая будет взорвана лишь век спустя.

Малоизвестные факты из теории колебаний:

▪️ Парадокс Даниэля Бернулли: В 18 веке он теоретически предсказал, что форму колебания струны можно представить как бесконечную сумму синусоид (ряд Фурье). Современники сочли это абсурдом — как конечное движение можно описать бесконечным рядом? Понадобились десятилетия, чтобы эта идея стала краеугольным камнем.

▪️ Стохастический резонанс: Иногда добавление шума в колебательную систему не разрушает, а усиливает полезный сигнал. Это не интуитивное явление наблюдается и в климатических моделях, и в работе нейронов.

▪️ Колебания в статике: Теория колебаний описывает не только маятники. Распространение трещин в материале, вспышки популяций в экологии и даже циклы экономики формально подчиняются тем же дифференциальным уравнениям.

📝 Какую математику нужно освоить, чтобы покорить теорию колебаний? Если вы студент и хотите глубоко понять эту область, вот ваш план:

▫️ 1. Математический анализ: Дифференциальное и интегральное исчисление — это язык, на котором говорит природа. Особенно важно понять производные и первообразные.
▫️ 2. Обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ): Базовый курс по ОДУ — ключ к решению уравнений движения маятника, груза на пружине и т.д. Фокус на линейные ОДУ с постоянными коэффициентами.
▫️ 3. Линейная алгебра: Понятия собственных значений и собственных векторов критически важны для анализа систем связанных осцилляторов (например, два маятника, соединенные пружиной).
▫️ 4. Комплексные числа: Они невероятно упрощают решение уравнений колебаний, превращая тригонометрию в элегантную экспоненту (формула Эйлера).
▫️ 5. Фурье-анализ: Для понимания разложения сложных колебаний на простые гармоники — следующий уровень мастерства.

Теория колебаний — раздел математики, в котором рассматривающая всевозможные колебания, абстрагируясь от их физической природы. Для этого используется аппарат дифференциальных уравнений.
А вы когда-нибудь видели настоящий гармонограф в работе? Или может, пробовали симулировать его в Python/Mathematica? Делитесь в комментариях. Фото и видео приветствуются. #физика #наука #science #physics #колебания #волны #опыты #эксперименты #теория_колебаний #математика

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🖥 Практика языка C (МФТИ, 2023-2024). Допсеминар: системы сборки (make, cmake).

00:00 Зависимости и хедера
08:22 Build.sh
11:48 Makefiles и декларативная модель
19:51 Ленивые и переменные
30:52 Автоматические переменные
36:15 Первая версия makefile
41:33 Функции и wildcards
47:40 Вторая версия makefile и зависимости от хедеров
56:36 Третья итерация: почти идеальный makefile
01:06:26 Знакомство с cmake
01:19:35 Бонус. Немного больше про cmake.
01:30:40 Окончательные уроки.
автор: tilir

🔨 Поговорим о двух столпах сборки C-проектов: Make и CMake. Их часто противопоставляют, но на самом деле они решают разные задачи в цепочке превращения кода в бинарник.

▪️Make (или make и Makefile) — Это менеджер задач, который исполняет команды, описанные в Makefile. Его логика проста: цели, зависимости и команды.

app: main.o utils.o
    gcc main.o utils.o -o app

main.o: main.c
    gcc -c main.c

utils.o: utils.c
    gcc -c utils.c

clean:
    rm -f *.o app

Запускаем make — и он по цепочке зависимостей собирает всё, что изменилось.
Плюс: Полный контроль, переносимость (если использовать общие команды).
Минус: Писать Makefile для большого кроссплатформенного проекта — боль и рутина.

▪️ CMake (и CMakeLists.txt) — это мета-сборщик или система генерации скриптов сборки. CMake не компилирует сам, а генерирует нативные файлы для других систем: Makefile для Linux/macOS, .sln для Visual Studio, проект для Xcode и т.д.

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(MyApp)
add_executable(app main.c utils.c)

Запускаем так:

mkdir build && cd build
cmake ..
make

Плюс: Кроссплатформенность, управление зависимостями (find_package), относительная простота для сложных проектов.
Минус: Свой язык и абстракция, которая иногда «утекает».

▫️ Make — низкоуровневый инструмент, который говорит компилятору как и когда делать свою работу.
▫️ CMake — высокоуровневый инструмент, который говорит разным системам сборки (включая Make), как они должны работать с вашим проектом.
▫️ CMake использует Make? Да! Чаще всего CMake генерирует Makefile, а затем вы вызываете make, который уже управляет компилятором.
▫️ Для маленьких, учебных или специфичных проектов — Makefile может быть быстрее и понятнее. Для средних/крупных или кроссплатформенных — CMake почти стандарт индустрии.

❓А что вы предпочитаете в своих проектах и почему? Может, у вас есть любимый лайфхак для Makefile или неочевидный трюк с CMake? Или вы вообще используете что-то третье (Meson, Bazel, простой скрипт)? Делитесь опытом!
#cpp #cmake #программирование #cplusplus #it #C

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

❤Подборка наших полезных каналов и чатов

🎥 Учебные фильмы — фильмы по физике, математике, программированию, технологиях, химии, биологии. Самые интересные видео для развития.

👾 Эпсилон — канал с книгами по информационной безопасности, IT технологиям, робототехнике и достижениям Computer Science.

💡 Репетитор IT men — блог с заметками преподавателя по физике, математике, IT, железе. Разборы интересных задач, рассуждения о науке, образовании и методах обучения.

🧬 Chemistry.Biology.Anatomy — канал для химиков, биологов и медиков.

⚙️ Техника .TECH — эстетика технологий различных времен

🧠 Псевдоинтеллектуал — канал в духе научной флудилки: шутки, философия, наука, споры, поводы для рефлексии.

🛞 V - Байкер — канал для любителей мото- и вело- тематики

🗣 Мыслитель — канал с лучшими мыслями современной философии

✏️ Physics.Math.Code — чат по серьезным вопросам по физике, математике, программированию и IT в целом.

📝 Техночат — обсуждаем технические книги и посты канала Physics.Math.Code

👺 Hack & Crack [Ru] — обсуждаем лайфхаки и информационную безопасность в контексте программирования.

🎞 Наука в .MP4 — обсуждаем видеоуроки и научные фильмы канала Учебные фильмы . Делимся идеями о том, что можно посмотреть по научной тематике

🔩 Техника — чат с обсуждениями современной техники.

🧪 Химия.Биология.Анатомия — чат любителей химии, биологии, медицины.

📖 Заметки преподавателя — чат для преподавателей по физ-мату и IT. Обсуждаем интересные задачи.

🙂 Чат псевдоинтеллектуалов — флудилка для тех, кто любит поговорить о науке с юмором, и о всяком и о в целом.

⌛ Маятник Максвелла — это классическая демонстрация превращения энергии, но в его работе есть несколько тонкостей, о которых часто не рассказывают. Обычный маятник совершает колебания за счёт силы тяжести и силы натяжения нити. Маятник Максвелла — это, по сути, тяжёлый гироскоп на растяжимых нитях.

🥷 Физика процесса:

1. Исходное состояние (верхняя точка): Диск удерживается наверху. Он обладает максимальной потенциальной энергией Eₚ = m⋅g⋅h. Его кинетическая энергия (и поступательная, и вращательная) равна нулю.
2. Спуск: Под действием силы тяжести диск начинает падать вниз.
— Нить разматывается с оси диска.
— Чтобы нить разматывалась без проскальзывания, диск вынужден вращаться. Сила натяжения нити создаёт вращающий момент относительно оси диска.
— Энергия преобразуется: Потенциальная энергия переходит не только в поступательную кинетическую энергию m⋅v² /2, но и во вращательную ((I⋅ω² )/2, где I — момент инерции диска, ω — угловая скорость).
— Ускорение диска вниз меньше ускорения свободного падения g, так как часть работы силы тяжести идёт на раскрутку диска, а не только на разгон его вниз.
3. Нижняя точка: Диск достигает максимальной скорости и максимальной угловой скорости. Вся потенциальная энергия превратилась в сумму кинетических энергий: m⋅g⋅h = m⋅v² /2 + I⋅ω² /2.
4. Подъём: По инерции диск продолжает вращаться. Нить теперь наматывается на ось, поднимая диск вверх.
— Кинетическая энергия преобразуется обратно в потенциальную.
— Диск замедляется до тех пор, пока не остановится в верхней точке.

Почему стрелка рычажных весов будет колебаться? Представим, что ось маятника закреплена не на статичной подставке, а на платформе рычажных весов. Рычажные весы измеряют не массу, а силу. А именно — силу реакции опоры, которая равна по модулю силе натяжения нити T в условиях равновесия. Уравнение динамики поступательного движения центра масс диска (второй закон Ньютона) выглядит так:
m⋅g - 2⋅T = m⋅a, где a — ускорение диска вниз. Отсюда получаем выражение для силы натяжения одной нити: T = m⋅(g - a)/2.

Теперь проанализируем, что происходит с T в разных фазах движения:
▪️1. В начале спуска (верхняя точка): Диск только начинает движение. Его ускорение a максимально (но меньше g, как мы выяснили). Значит, (g - a) > 0, но относительно мало. Сила T принимает некое начальное значение, меньшее, чем mg/2 в состоянии покоя. Весы покажут уменьшение силы по сравнению с весом неподвижного диска.
▪️2. Во время спуска: Ускорение a постоянно (в идеальном случае без трения)? Нет! Это важный момент. По мере раскрутки диска всё большая часть силы тяжести расходуется не на линейное ускорение, а на угловое (через момент силы натяжения). Фактически, ускорение a во время спуска не постоянно. Оно максимально в начале и уменьшается по мере раскрутки диска, стремясь к нулю в нижней точке, где скорость максимальна. Следовательно, разность (g - a) увеличивается, и сила натяжения T растёт в течение спуска.
▪️3. В нижней точке: Линейное ускорение a меняет знак (теперь это ускорение вверх для торможения). В тот самый миг, когда движение вниз прекращается и начинается движение вверх, a направлено вверх. В уравнении mg - 2T = m*a (где a теперь отрицательно, если направление вниз — положительное), величина (g - a) становится больше g. Сила натяжения T резко возрастает, превышая значение для покоящегося диска (mg/2). Весы покажут увеличение силы.
▪️4. Во время подъема: Теперь диск движется вверх с замедлением. Ускорение направлено вниз (тормозящее). Сила натяжения T снова уменьшается от максимального значения в нижней точке.

Сила натяжения нити T непостоянна на протяжении всего цикла. Она меняется в зависимости от мгновенного ускорения центра масс диска. Рычажные весы, будучи инерционными, но чувствительными, реагируют на эти изменения силы. Вместо того чтобы показывать постоянный вес mg, стрелка весов будет колебаться в такт движению маятника. #механика #опыты #эксперименты #видеоуроки #физика #physics #наука #science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

⚙️Одно видео — несколько сложных задач по физике, которые возникают у инженеров. Давайте обсудим.

▪️Базовый школьный уровень сложности:

Задача № 1. Почему широкая покрышка? Объясните, почему на мощных спортивных мотоциклах часто ставят очень широкие задние колеса с большей площадью контакта с дорогой. Если сила трения скольжения (и покоя) не зависит от площади опоры, зачем это делается? Какая выгода от широкой покрышки с точки зрения физики?

Задача № 2. Наклон в повороте. При движении по окружности радиусом R со скоростью V мотоциклист должен наклонить мотоцикл на угол α от вертикали. Чему равен этот угол? Считайте, что мотоцикл — материальная точка, сила трения обеспечивает центростремительное ускорение, а сила реакции опоры направлена перпендикулярно плоскости мотоцикла (наклоненной).

▪️Продвинутый углубленный уровень абитуриентов:

Задача № 3. Торможение передним и задним тормозом. Мотоцикл массой m движется по горизонтальной дороге. Центр масс (ЦМ) расположен на высоте h над дорогой и на расстоянии a от оси заднего колеса и b от оси переднего (колесная база L = a+b). Коэффициент трения между шинами и дорогой равен μ.
а) Какое максимальное тормозное ускорение можно достичь, используя только задний тормоз, без риска поднять заднее колесо (т.е. без "козла")?
б) То же, используя только передний тормоз, без риска потери сцепления заднего колеса (считайте, что его тормоз не заблокирован)?

Задача № 4. Гироскопический эффект и управление. Переднее колесо мотоцикла (неповоротной вилки) имеет момент инерции I, вращается с угловой скоростью ω (соответствует скорости движения V, радиус колеса R: ω = V/R). При движении по прямой мотоциклист хочет начать поворот наклоном.
а) Объясните, как гироскопический момент, возникающий при наклоне (прецессии) колеса, помогает или мешает повороту.
б) Оцените величину этого момента, если мотоциклист наклоняет мотоцикл с угловой скоростью Ω (рад/с). Сравните с центробежной силой. Является ли этот эффект основным в управлении на высоких скоростях?

▪️Олимпиадный уровень сложности:

Задача № 5. Динамика "стоппи" (торможение передним колесом с поднятием заднего)
Мотоцикл начинает экстренное торможение передним тормозом. В какой-то момент заднее колесо отрывается от земли ("стоппи"). Пренебрегая силами сопротивления воздуха и считая мотоцикл абсолютно твердым телом (колесная база L, высота ЦМ h, расстояние от ЦМ до задней оси a), определите:
а) Зависимость угла наклона мотоцикла от времени θ(t) после отрыва заднего колеса. Считайте, что момент тормозной силы на переднем колесе относительно ЦМ постоянен и равен M.
б) При каком условии мотоцикл перевернется через переднее колесо, а не вернется на заднее после прекращения торможения? Получите критерий через M, момент инерции мотоцикла относительно поперечной оси, проходящей через ЦМ I, и начальный угол θ₀ (угол наклона в момент отрыва).

Задача № 6. Резиновая мотоциклетная шина накачана до давления P₀. Она контактирует с абсолютно жесткой горизонтальной поверхностью. Шина деформируется, и площадь контакта представляет собой прямоугольник длиной L (по направлению движения) и шириной W (ширина профиля). Известно, что давление в контакте не постоянно: в центре оно примерно равно P₀, а к краям возрастает из-за деформации каркаса. Рассмотрим упрощенную модель: давление распределено по длине контакта по закону p(x) = P₀ + k⋅x², где x — расстояние от центра пятна контакта, -L/2 ≤ x ≤ L/2.
а) Найдите коэффициент k из условия, что суммарная сила реакции опоры равна весу мотоцикла mg (приходящемуся на это колесо).
б) Чему равен тормозной момент, который может создать такое колесо при коэффициенте трения μ, если тормозной механизм создает на ободе момент Mторм? Считайте, что при торможении давление перераспределяется (смещается вперед), и его максимум находится в точке x = L/4. Как это влияет на склонность к блокировке колеса? #задачи #физика #механика #олимпиады #кинематика

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🎤 Научно-популярный фильм о свойствах лазера. Леннаучфильм [1982]

Что общего у скальпеля для тончайших операций, проигрывателя Blu-Ray и устройства для сварки космических кораблей? Всё это — лазер. В 80-е он уже перестал быть фантастикой, но оставался для многих загадочным «лучом».

Давайте перенесемся в эпоху, когда лазер был главным символом прогресса. В нашей коллекции — эталонный научпоп от Леннаучфильма (1982), просто и гениально объясняющий, как и почему работает лазер.

Что вас ждет внутри?
🔴Азы, без которых никуда: индуцированное излучение, оптический резонатор, понятие когерентности. И всё это — без сложных формул, на понятных визуальных аналогиях.
🔴Наглядные эксперименты, которые запоминаются лучше любых слов: лазерный луч, летящий через дым, демонстрация интерференции и монохроматичности.
🔴Первые применения, которые тогда казались чудом: гравировка, точные измерения, связь. Это взгляд из прошлого на технологию, изменившую наш мир.
🔴Неповторимая атмосфера классического советского научпопа: вдумчивый нарратив, акцент на фундаментальной физике и гипнотизирующая съемка самих экспериментов.

Почему это актуально и сегодня?
▪️ Безупречная педагогика. Современным роликам часто не хватает этой методичной ясности и глубины.
▪️ Исторический срез. Фильм фиксирует момент, когда лазер из лабораторной установки превращался в инструмент для промышленности и медицины.
▪️ Эстетика чистого знания. Это кино заставляет влюбиться в саму физику явления. Красота строгой науки здесь видна невооруженным глазом.

Этот фильм — идеальный способ за час понять принцип, лежащий в основе технологий, которые сейчас у нас в кармане (в смартфонах) и в кабинетах врачей.
#лазер #физика #наука #научные_фильмы #оптика #видеоуроки #лекции #леннаучфильм #physics #science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Искусство программирования / The Art of Computer Programming

💾 Скачать книги

Поскольку Кнут всегда считал «Искусство программирования» основным проектом своей жизни, в 1993 году он вышел на пенсию с намерением полностью сконцентрироваться на написании недостающих частей и приведении в порядок существующих. Он полагал, что на завершение работы потребуется 20 лет.

«Искусство программирования» (англ. The Art of Computer Programming) — фундаментальная монография известного американского математика и специалиста в области компьютерных наук Дональда Кнута, посвященная рассмотрению и анализу важнейших алгоритмов, используемых в информатике. В 1999 году книга была признана одной из двенадцати лучших физико-математических монографий столетия.

Основной чертой монографии Кнута, выгодно отличающей её от других книг, посвящённых программированию, является исключительно высоко поднятая планка качества материала и академичности изложения, а также глубина анализа рассматриваемых вопросов. Благодаря этому она стала настоящим бестселлером и настольной книгой каждого профессионального программиста.

🖥 1. Нужен ли уровень Тьюринга?

Страх перед формулами — главный барьер. Да, математика там есть, и серьезная: комбинаторика, теория вероятностей, анализ алгоритмов. Кнут не бросает читателя в омут. Он постепенно вводит понятия, обильно сопровождая их примерами и упражнениями (с решениями!). Это не учебник для разгона с нуля, но для человека с базовой университетской подготовкой (или с высокой мотивацией и готовностью гуглить термины) — она доступна. Это математика компьютерной эры, а не абстрактная.

💻 2. А на работе-то пригодится?

Прямой ответ: в повседневной разработке CRUD-приложений вы вряд ли будете вручную выводить сложность сортировки слиянием.
Но косвенно — бесценно. Чтение Кнута — это:
▫️Качка для ума: перестраивает мышление на глубокое понимание почему одна операция быстрее другой.
▫️Фундамент: вы перестаете быть «пользователем» структур данных и алгоритмов, а становитесь тем, кто понимает их изнутри. Это уровень уверенности, который не купишь курсом по «паттернам».
▫️Культурный код: вы начинаете видеть элегантность и красоту в эффективных решениях. Это как разница между ремесленником и архитектором.

🕰 3. А в 2026-то это еще актуально?

Ядро книги — фундаментальные алгоритмы и принципы. Сортировки, поиски, хеширование, работа с деревьями — это «таблица умножения» нашей профессии. Меняются языки, фреймворки, парадигмы, но эти основы — нет.
Более того, в эпоху big data, AI и высоконагруженных систем понимание сложности алгоритмов важнее, чем когда-либо. Кнут учит мыслить эффективно в ресурсоограниченной среде — а это и есть суть программирования.

Это не книга, чтобы «подтянуть JS перед собеседованием». Это — инвестиция в интеллектуальный капитал. Для:
▪️Будущих и настоящих инженеров-алгоритмистов, разработчиков компиляторов, ученых.
▪️Программистов, которые хотят выйти за рамки шаблонной разработки и понять суть вещей.
▪️Любого, кто считает программирование не только ремеслом, но и искусством (судя по названию, сам Кнут так и считал).
А вы заглядывали в «Искусство программирования»? #программирование #алгоритмы #подборка_книг #computer_science #code #математика #math #physics #IT #лекции #видеоуроки

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🖥 Как AMD совершила исторический разворот и где Intel проиграли

Это история о том, как атусайдер стал лидером. Рассмотрим противостояние 🖥 vs 🖥.

📉 Год абсолютного дна для AMD: 2015-2016

Вспомним мрачные времена. Пока Intel выпускала шустрые, но «топтавшиеся на месте» Core i-серии, AMD пыталась продавать свои многоядерные, но отсталые по архитектуре Bulldozer/Excavator.
▪️FX-8350 против Core i7-4770K — это был не бой, а избиение в одно ядро и на ватт.
▪️Доля рынка CPU у AMD упала ниже 15%. Компания была на грани.
▪️Покупатель на PC смотрел только на Intel. Это была фактически монопольная власть.

📈 Перелом: Архитектура Zen (2017)

С приходом Ryzen на микроархитектуре Zen игра изменилась навсегда. AMD сделала ставку на:
▪️Chiplet-подход («чиплеты»). Вместо одного кристалла — несколько маленьких, соединенных скоростной шиной Infinity Fabric. Это дешевле в производстве и позволяет быстро масштабировать ядра.
▪️Много ядер для масс. Intel держала 4-6 ядер для десктопа годами. Ryzen предложил 8, 12, 16 ядер обычным пользователям.
▪️Цена/производительность. За те же деньги — больше ядер и потоков. Это взломало рынок.

🔍 2026 год: насколько AMD преуспела?

К сегодняшнему дню ситуация кардинально изменилась:
▪️Рыночная доля на десктопе и серверах (EPYC) стабильно превышает 50%, а в некоторых сегментах доходит до 70%.
▪️Техпроцесс: Пока Intel билась с собственным 10nm/Intel 7, AMD, благодаря партнерству с TSMC, перешла на 3nm и 2nm техпроцессы раньше конкурента. Энергоэффективность — их конек.
▪️Архитектурный задел: Zen 5 и Zen 6 доказали, что chiplet-подход — это будущее. Intel лишь недавно начала массово внедрять нечто подобное (Tile-архитектура).
▪️Интеграция: Покупка Xilinx сделала AMD лидером в гибридных процессорах (CPU+FPGA), что критически важно для ИИ и дата-центров.

Интересные факты:

▫️Железо: Скорость шины Infinity Fabric в современных чипах AMD сопоставима с оперативной памятью DDR4 начального поколения. Фактически, это сеть на кристалле. Network-on-Chip, NoC — это архитектурный принцип, при котором отдельные блоки внутри процессора (ядра, кэш-память, контроллеры памяти и ввода-вывода) обмениваются данными не через одну общую шину, а через высокоскоростную коммуникационную сеть, встроенную в сам кристалл. Это то, что позволило AMD так эффектно обогнать Intel: они создали не просто процессор, а "многочиповый модуль" (MCM), части которого общаются между собой на скоростях, сопоставимых с оперативной памятью, как равноправные узлы в сети.
▫️Электроника: Битва пакетов (сокетов). Удержание сокета AM4 с 2017 по 2021 годы — гениальный ход маркетинга. Пользователи могли менять 4 поколения CPU без замены материнской платы. Intel меняла сокет чуть ли не каждые два поколения.
▫️Программирование: Революция AMD заставила разработчиков игр и софта наконец-то начать эффективно распараллеливать код. Игры на 8+ потоков стали нормой лишь после прихода многоядерных Ryzen.
▫️Материалы: В погоне за отводом тепла от крошечных 3нм чиплетов, в премиальных СЖО теперь можно найти наноструктурированные поверхности и жидкий металл вместо пасты по умолчанию.

🖥AMD совершила, возможно, лучший камбэк в истории технологий. От состояния, близкого к банкротству, до технологического лидерства за 10 лет. Они не просто догнали Intel, а переопределили правила игры: chiplet-дизайн, агрессивная дорожная карта, фокус на эффективность.

🖥 Intel сейчас — могучий конкурент, который очнулся и выдает крутые продукты (например, Core Ultra с NPU). Но золотой век монополии без инноваций закончился.

Практическая задача по электронике для наших подписчиков

Внутри центрального процессора. Полный демонтаж процессора IBM Power Processor

GPU и CPU в чем разница между процессорами? Наглядный опыт

🧐 А что если для работы не нужен особо дорогой компьютер?

Как лучше собирать оперативную память, если вам необходим какой-то фиксированный объем RAM, например 32 Гб ?

#hardware #железо #техника #программирование #разработка #development #computer_science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib