По всей видимости, робот действительно может написать симфонию. По крайней мере, творения нейро-Бетховенов и Мэдлибов могут водрузить кромешное иго на стриминговых площадках уже в обозримом будущем — в конце 2025 туда загружалось порядка Читать полностью »
Я не являюсь профессиональным DSP разработчиком, моя стезя — системное программирование и разработках встраиваемых систем, в частности, специальных систем связи для работы с VoIP. Данная статья рассчитана на тех, кому интересны алгоритмы обработки звука и кто начинает свой путь в их изучении. Здесь я хочу описать свой путь в исследовании и реализации одного из алгоритмов. На Хабре уже выходили статьи на данную тему. Читать полностью »
У меня 1000+ баллов на Codewars, много решённых задач на LeetCode и просто бесконечное множество решенных задач из разных приложений и собеседований.
Но каждый раз я сталкиваюсь с одними проблемами: при решении задачи я часто путаюсь, выбираю не самый оптимальный путь, трачу время на странные подходы и в итоге прихожу к неоптимальному решению с лишними затратами времени, знакомо?
Проведя небольшую рефлексию, я понял в чем проблема: решая задачи, я вообще не задумывался о паттернах, хотя это главное из чего должно строиться решение задачи!
В середине прошлого века люди задумались, способен ли человек передать некоторой системе (например, компьютеру) роль непосредственного создателя художественного произведения. Можно ли не просто превратить устройство в инструмент, а сделать его автономным генератором формы, цвета или звука? Так зародилось процедуральное (или генеративное) искусство.
В этой статье расскажем, как художники воображали себя компьютерами, почему алгоритмические произведения долго не находили признания, и обсудим, можно ли вообще считать результат работы алгоритма искусством.
Откройте ваш плейлист и нажмите play на любом треке.
Эта песня попала в ваши наушники благодаря одной идее. Той самой, за которую француза в 1807 году высмеяли на заседании Парижской академии наук. Лаплас был «за», но Лагранж встал и сказал: «Это невозможно.»
Француза звали Жан-Батист Жозеф Фурье. Его идея была настолько простой, что учёные отказались ей поверить.
Сейчас она обрабатывает каждую фотографию на вашем телефоне. Каждый пакет Wi-Fi. Каждый звонок. Каждый JPEG. Каждый MP3. Каждое MRI-сканирование. Каждую команду Siri. Каждый кадр на стриминговых платформах.
Анимация: генерирует последовательность из 255 высокоточных кадров в формате BMP (frame_000.bmp ... frame_254.bmp) и автоматически компилирует их в видеоролик (файл Mandelbrot.mp4) с частотой 30 кадров в секунду, используя встроенный FFmpeg.
В 1931 году 25-летний Курт Гёдель написал доказательство, которое перевернуло мир математики с ног на голову. Выводы были настолько поразительными, а само доказательство настолько изящным, что это было… как-то даже забавно. Я хотел поделиться с вами его открытием.
Объединение
На протяжении последних 300 лет математики и ученые делали поразительные открытия, которые привели к появлению одной великой закономерности. Эта закономерность заключалась в объединении: идеи, которые раньше считались разрозненными и непохожими, неизменно оказывались одним и тем же!
TikTok, Reels, Shorts затягивают похлеще Гаргантюа из Интерстеллар. Но почему одних людей затягивает в пучину с головой, а другие практически в них не заходят? Новое исследование предлагает объяснение: тип привязанности на основе тревожности или же модель отношений, основанная на страхе быть покинутым. Вот тот самый фактор, предсказывающий зависимость от коротких видеороликов.
После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия.