Объясняем объекты

Раскладываем по полочкам объектно-ориентированное программирование:
https://thecode.media/this-is-object/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

УУУ! На Raspberry Pi 3 можно спокойно бегать в Quake III: https://www.youtube.com/watch?v=tfbBDARr9aI

Он может научить компьютер думать как человеческий мозг. Но хорошо ли это?

😢 Проблема: несмотря на активное развитие, ИИ не может мыслить как человек, потому что в основе лежит компьютерная логика.

😎 Изобрели: имитатор нейронных сигналов, отвечающий за передачу информации в человеческом мозге.

👨‍🔬 Кто: учёные и инженеры Техасского университета A&M.

🤔 А как: Очень сложно. Химия, новые материалы, всё такое: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/03/200303155700.htm

Зачем программистам сразу два монитора (а то и три)

Во-первых, это красиво.
https://thecode.media/split-screen/

#вопрос_Код

Представляем вам особый пятничный Python. Просто забудьте обо всём и наслаждайтесь.

#задачки_Код

Раньше эти деньги просто сгорали.

🧐 Что такое: электростанции, работающие на природном газе, не всегда могут отправлять избыточную энергию в сеть. В результате избыток газа просто сжигается.

Но электростанция Greenidge Generation в штате Нью-Йорк научилась использовать излишки энергии на заводе для майнинга: 7000 систем производят до 5,5 биткоина в день — около 45 000 долларов США по актуальному курсу. Для добычи биткоина нужно большое количество энергии — а на электростанции с этим нет проблем.

Аналитики расходятся во мнениях, насколько это перспективно, но кого волнует их мнение, если у них нет своей электростанции.

Какой высоты стол?

Китайская задача про стол, кота, черепаху и взрыв мозга.
https://thecode.media/made-in-china/

#лучшее_Код #задача_Код

Она отражает внутренние представления мозга о происходящем.

🧐 Что такое: когда мы открываем глаза, то сразу же видим окружающую картинку в мельчайших деталях. Ничего не тормозит и не загружается по пикселям. Учёные никак не могли воспроизвести этот механизм.

🤔 И тут: создали компьютерную модель, которая улавливает способность человеческой зрительной системы быстро генерировать подробное описание изображения и даёт примерное представление о том, как мозг это делает.

Новая исследовательская сеть обучается на основе модели, которая отражает внутренние представления мозга о том, как могут выглядеть сцены с лицами, поэтому она работает намного быстрее и точнее, чем уже ставшие традиционными модели.

👨‍🔬 Кто придумал: учёные Массачусетского технологического института.

Создали интуитивный нейропротез, который всему учится сам

Помощь всем, кому нужны протезы.

🤕 Проблема: текущие протезы не работают сами по себе — человеку нужно долго учиться ими управлять. Это не «подумал — взял», там целая система, и она не так проста, как кажется.

😯 Изобрели: нейропротез, работающий на технологии, которая изначально восстанавливает интуитивные движения ампутированной конечности.

😏 Как работает: в остаточные нервы ампутированной конечности внедряются микроимпланты для усиления сигнала, то есть связи с мозгом. Они и служат элементом, который восстанавливает интуитивное движение. Чтобы всё работало, в протез ввели обучающийся алгоритм.

👥 Кто: университет Мичигана, США.

👍 И что: протестировали, всё работает. Теперь обладатели такого нейропротеза могут пользоваться пинцетом, бесконечно двигать большим пальцем, брать круглые объекты и даже играть в «Камень, ножницы, бумага».

Пишем игру на Python

Прежде чем мы начнём программировать что-то полезное на Python, давайте закодим что-нибудь интересное.

https://thecode.media/pygames/

#лучшее_Код #проект_Код

Задача про полторы белки

Не спрашивайте, просто попробуйте решить:
https://thecode.media/squirrelrrel/

#лучшее_Код #задача_Код

Роботов научат повторять за человеком без программирования

Программисты не будут нужны? Да как так-то?

😒 Проблема: чтобы робот начал что-то делать, его нужно запрограммировать и протестировать. Это долго и дорого, а хочется быстро и дёшево.

😮 Придумали: систему PUnS (Planning with Uncertain Specifications), которая позволяет обучать роботов на своём примере.

😏 Как работает: робот ставит себе общую цель и с помощью сложных научных слов умеет импровизировать в её рамках. Это доказали на примере сервировки стола. Бот получил задание сервировать стол, но в процессе у него умыкнули один из предметов. Бот не растерялся, накрыл стол чем было, потом нашёл потерянный предмет. Сам догадался! В итоге из 20 000 попыток робот допустил всего 6 ошибок.

👥 Кто: команда MIT.

😎 И что: в будущем сможем учить роботов полностью на своём примере.

Что такое HTML (и почему это важно)

Изучаем основы веба на простом примере.
https://thecode.media/html/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Задача про драконьи яйца. Призываем программистов

Задача, которая решается с помощью программирования:
https://thecode.media/drakoni-yajca/

#лучшее_Код #задача_Код

Обычно стоит только человеку подписаться на Инстаграм «Кода», ему сразу становится как-то хорошо.

https://www.instagram.com/thecodemedia/

Как учатся нейронки

Самое простое объяснение того, как учатся нейронки. На графиках, картинках и пальцах, всё как мы любим:
https://thecode.media/1september/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Новый этап развития жёстких дисков.

😢 Проблема: жёсткие диски медленные.

😎 Решение: одномолекулярный магнит — новый материал, который увеличивает ёмкость и скорость обработки данных жёстких дисков. Химическую связь, которая придаёт материалу его магнитные свойства, можно контролировать с помощью сияния быстрых импульсов лазера на нём. Очень быстрых — в одну миллионную миллиардной доли секунды.

Новые жёсткие диски на базе этой технологии смогут обрабатывать данные в 100 раз быстрее, чем обычные, при этом они почти не нагреваются.

👨‍🔬👨‍🔬👨‍🔬 Кто: учёные Эдинбургского университета, Ньюкаслского университета и представители Королевского общества Карнеги.

Зачем нужен Scala?

Это Scala. А чего добился ты?
https://thecode.media/scala/

#объяснялово_Код