Криптонит. Разработка, наука, шифрование

«Ясными ночами я собираюсь в путь с треногой, монтировкой и рюкзаком оптики, словно на секретное задание....»

У нашего коллеги Андрея есть интересное хобби — наблюдательная астрономия. Именно она заставляет «взрослого человека припереться в глухомань и мёрзнуть посреди ночи просто потому, что захотел посмотреть на звёзды» 😂

Во время одного из таких походов у Андрея родились стихи — а потом с помощью нейросети он создал и мелодию! Получилась песня — послушать её можно тут.

❗️На Хабре он рассказал весь процесс создания трека — будет полезно тем, кто тоже хочет дропнуть свой хит! Читайте материал и смотрите невероятные фото космических объектов🌌

📌А вот для затравки: «Представьте, что вы по собственной воле стоите в безлюдной глуши глубокой ночью и всматриваетесь в звёздное небо. Поначалу ничего необычного не происходит. Прибыв на место вскоре после заката, можно успеть проводить взглядом Венеру и легко отыскать другие яркие точки, которые вовсе не звёздочки: Юпитер, Сатурн, а чуть позже — Марс».

👁‍🗨Рассказываем про русские счёты Свободского в нашей рубрике #история_математики

Классические счёты мало изменялись на протяжении веков. Со времён абака, это были всё те же костяшки, скользящие по тонким стержням и позволявшие хранить один результат промежуточных вычислений.

Только в 1828 году русский генерал-майор Фёдор Михайлович Свободский представил усовершенствованные счёты, над которыми он трудился более десяти лет.

🧮С их помощью он выполнял не только сложение и вычитание, но также умножение, деление, возведение в степень и вычисление квадратных корней.

При этом на чисто механическом устройстве достигалась скорость в пять раз быстрее, чем для расчётов на бумаге. Главный секрет был в увеличении «оперативной памяти» и её настраиваемом объёме.

Когда на классических счётах сдвигают костяшки вправо, то сохраняют на них число. Чтобы так хранить больше одного числа, Свободский предложил уменьшить счёты и объединить их.

❗️В зависимости от задачи в одну раму помещали от трёх до тридцати наборов с костяшками. Слагаемые, множители и другие переменные «откладывались» на одних счётах, а результат операций с ними вычислялся на других.

Двигать маленькие костяшки пальцем было неудобно, поэтому их перемещали специальным стержнем — капилоном (сейчас мы подобным образом используем стилус).

📌После смерти Свободского счёты продолжали совершенствовать Владимир Георгиевич фон Бооль, Фёдор Венедиктович Езерский и другие российские изобретатели.

Неужели вы думали, что в этом году мы оставим вас без новогодних подарков? Конечно, нет!

Мы разыгрываем два новогодних набора «Криптонита» среди наших подписчиков!

Что в новогоднем подарке?
▪️Книга «Изобретения профессора Вагнера». Это серия научно-фантастических рассказов советского писателя Александра Беляева.
▪️Кожаная закладка
▪️Ёлочная игрушка в виде кубика Рубика
▪️Домино из дерева

Смотрите распаковку в видео⬆️

Как выиграть один из двух наборов?
▪️Подписаться на наш канал «Криптонит. Разработка, наука, шифрование» (и не отписываться)
▪️Нажать внизу на кнопку «Участвовать»

Всё! Результаты подведём 23 декабря в 15:00. Бот выберет победителей случайным образом.

Полные правила конкурса можно почитать тут.

🧮Пятничная задачка! Пишите ваши решения в комментариях — чуть позже поделимся ответом🖤 #задачки

Барин собирается в город и велит извозчику запрячь четвёрку коней (2x2). Есть вороной, гнедой, рыжий и серый кони. Хозяин не знает как их лучше расставить, поэтому просит показать все варианты.

Сколько раз извозчику придётся помучаться из-за того, что барин сам не знает, чего хочет?

Если нет планов на субботу, то советуем интересную лекцию в Музее криптографии!🔥

📌 Еще не зарегистрировались на лекцию креативного директора экспозиции Музея криптографии
Анны Титовец «Взломать город. Цифровые интервенции и художественный хактивизм в городской среде»?

Тогда поторопитесь, ведь билетов все меньше! На встрече вы узнаете много нового о цифровых технологиях в городской среде и их связи с искусством:

подробности ищите в карточках 👆

🔴 Встречаемся в Музее криптографии
уже в эту субботу, 14 декабря, в 14.00!

⇢ Регистрация по ссылке ⇠

📸: Алекс Ховит, Джейсон Петерсон, Анастас Суткус

«Город говорит» реализуется при поддержкеФонда Потанина.#креативныймузей

Как вы думаете, когда был придуман первый объектно-ориентированный язык? Рассказываем в нашей рубрике про историю языков программирования. #ИЯП

🧠По одной из версий — ещё в мае 1962 года, сразу после презентации компьютера UNIVAC 1107. Тогда к директору системного программирования Eckert–Mauchly Computer Роберту Бемеру подошёл норвежский программист Кристен Нюгор, предложивший ему ряд смелых идей по развитию языка Алгол-60, которые позволили бы выполнять на UNIVAC алгоритмическую симуляцию различных процессов реального мира.

🟦Вскоре Нюгор по приглашению Бемера выступил с докладом на международной конференции IFIP по обработке информации. Его работа называлась «SIMULA – расширение ALGOL для описания дискретно-событийных систем». Среди прочего, она описывала ключевые концепции ООП: классы, подклассы и наследование.

❗️Название SIMULA расшифровывалось как SIMIUlation LAnguage и подчёркивало тот факт, что основной целью этого языка была цифровая симуляция.

Докладом заинтересовались в Вычислительном Центре города Осло, где Нюгор вместе с Оле-Йоханом Далем продолжили работу над Simula — уже как над самостоятельным языком.

⚡️В июне 1967 года Нюгор и Даль представили язык Simula-67. Он был стандартизирован в феврале следующего года и стал популярным алголоподобным языком общего назначения. «Симула-67» использовалась в образовательных целях университетами Норвегии, Дании и Швеции. На этом языке выполняли моделирование СБИС (сверхбольших интегральных схем), что ускорило разработку ЭВМ нового поколения.

👁‍🗨В СССР «Симула-67» использовался на ЭВМ семейства «Урал», в частности — «Урал-16» и применялся для моделирования работы целых заводов.

Simula-67 повлиял на создание С++ (который задумывался как «Си с классами»), Pascal, Eiffel и многих других языков.

Сегодня прогуляемся по лесу... по случайному лесу с деревьями решений — речь пойдёт про методы машинного обучения🌳#нейрословарь

Один из методов машинного обучения называется «дерево решений». Он эффективен для задач классификации и регрессии, с которыми чаще всего сталкиваются при анализе изображений и текстов.

🧠Деревья решений названы так потому, что похожи на древовидные диаграммы. Каждый узел в них соответствует функции (проверяющей какое-либо условие), а исходящие из узлов ветви — это вероятные результаты проверки.

Структуры деревьев максимально наглядны и позволяют проследить ход принятия решений. Но деревья не отличаются стабильностью: даже лёгкие изменения в данных могут привести к существенным изменениям в структуре дерева. Поэтому они часто страдают от переобучения.

Чтобы устранить эти недостатки, был разработан более продвинутый метод машинного обучения на основе деревьев решений — случайный лес (random forest).Это ансамблевый метод машинного обучения, применяемый в основном для анализа медицинских данных, маркетинговых исследований и кредитного скоринга.

❗️Случайный лес комбинирует предсказания нескольких деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных.

В задачах регрессии случайный лес делает предсказание путём усреднения результатов всех деревьев, а в задачах классификации он выбирает вариант, к которому пришло большинство деревьев.

Такой подход повышает точность предсказаний и снижает влияние эффекта переобучения. Однако он требует в разы больше ресурсов и теряет лёгкость интерпретации. В свою очередь, случайный лес может быть частью ещё более сложных ансамблей.

📌Необычные названия для методов, правда? А какие интересные названия в машинном обучении, математике и разработке знаете вы?

Покодим? Собрали шесть наших лучших прикладных материалов за 2024 год.

В них найдёте много кода на Scala, Rust, Java, JavaScript и Python — все тексты писали разработчики «Криптонита». Сохраняйте🖤

🟦#java#scalaЖизнь, смерть и р̶о̶б̶о̶т̶ы̶ управление ресурсами в Scala. Большая статья про особенности управления жизненными циклами объектов в Scala и Java разных версий. Читать

🟦#rustКаксоздать middleware (или промежуточное ПО) с помощью библиотеки Tower? Оно часто используется в веб-разработке. Читать

🟦#javascript#vueJS Выстраиваем архитектуру данных в многооконном приложении на примере сайта с погодой.Читать

🟦#scala Трамплин (trampoline) — это специфическая техника функционального программирования. Зачем они нужны в Scala трамплины и как их использовать?Читать

🟦#javascriptКак создать набор иконок, который понравится и UX-дизайнерам, и frontend-разработчикам?Читать

🟦#python В Python сообществе есть много инструментов, которые решают похожие задачи, но делают это по-разному. Так что делать? Есть инструмент, который появился только в этом году, но уже решает множество проблем.Читать

🖤Команда лаборатории искусственного интеллекта «Криптонита» победила в хакатоне SafeSpeak-2024!

Наши коллеги, специалисты-исследователи Анна Холькина и Карина Янышевская, заняли первое место в хакатоне SafeSpeak-2024, организованном университетом МТУСИ и институтом AIRI.

📌Основная задача хакатона — обнаружение дипфейков для обеспечения безопасности голосовой связи. Команды разрабатывали модели для обнаружения атак аудио-спуфинга.

Наша команда сделала обзор перспективных научных статей, провела детальный анализ данных для определения требований робастности моделей и на основе них выбрала данные, модель и стратегию обучения.

Результаты оценивались по метрике Equal Error Rate (EER): чем ниже EER, тем система сбалансированнее и допускает меньше ошибок. Также оценивались технические отчеты, написанные в формате научной статьи, где отображались подробности реализации.

❗️В результате наши ребята достигли метрики EER в 5.6%, что почти в 3 раза эффективнее следующей по рейтингу команды (её результат — 15.4%).

👾В нашу команду ищем Rust Developer (middle)! Что предстоит делать и какой стек технологий вас ждёт, рассказали в карточках⬆️ #вакансии_Криптонит

Откликайтесь на вакансию

Кстати, сегодня в 12:00 в Москве на конференции RustCon 6 декабря выступит наш системный программист Михаил Михайлов. Он поделится опытом поиска оптимального решения по использованию ML-моделей в приложениях на Rust, как в сервисах, так и нагруженных пайплайнах.

Если будете там, приходите послушать!