Рубрика «классификация» - 5

image

Дождливым полднем 1968 года молодой австралийский выпускник Бойд Рэйворд зашёл в заброшенный офис в здании Парк Леопольд в Брюсселе. Внутри был «захламлённый, затхлый, весь в паутине офис, который заливало дождём». Кипы бумаг, книг и рукописей высились до потолка – интеллектуальные «остатки кораблекрушения» от, на первый взгляд неорганизованного, учёного.

Предыдущий хозяин офиса, Поль Отле, был к тому времени мёртв уже 25 лет. Библиограф, пацифист и предприниматель, в своё время он был признанным гением, наслаждался компанией нобелевских лауреатов и принимал участие в создании Лиги Наций. Ко времени смерти в 1944 году он увидел, как закатилась его репутация, как разрушились его планы и как нацисты растащили и уничтожили крупную часть его работы. Когда он умер, незадолго до конца войны, вряд ли кто-нибудь это заметил.

Кто же такой был Поль Отле? Встречайте забытого отца информационной архитектуры.

Веб, которого не было

imageВ 1934 году, годами ранее изобретения Вэниваром Бушем концепции «мемекса» (прообраза гипертекстового устройства), десятилетиями до изобретения Тэдом Нельсоном термина «гипертекст», Поль Отле придумал новый вид рабочей станции учёного – движущийся стол в форме колеса, работающий с набором спиц на шарнирах, расположенных под несколькими движущимися поверхностями. Машина позволяла бы пользователю искать, читать и вносить новые записи в огромную механическую базу данных, хранящую сведения на индексных карточках размера 3х5.

Система позволяла бы не только получать документы – можно было бы также обозначать связи между ними, «связи, который каждый документ имеет со всеми другими, и который бы создавали нечто, что можно было бы назвать Универсальной Книгой».

Отле представлял себе, как пользователи когда-нибудь получат доступ к базе данных с любого расстояния посредством «электрического телескопа», соединяющегося с ней по телефонной линии и получающего факсимильное изображение, проецируемое на плоский экран.
Читать полностью »

Добрый день, коллеги!

Я предлагаю вам прочитать статью, которая является логическим продолжением начатой мной серии статей, посвященных моделированию предметных областей.

Моделирование функциональных и физических событий в логической парадигме - 1

В этой статье я продолжаю давать определения терминам в рамках логической парадигмы. Я развиваю мысль о том, что такое реальность и о том, как мы ее моделируем. Я подчеркиваю тот факт, что мир, в котором мы живем, — это иллюзия. Мы даже не знаем, есть ли мы на самом деле, или наше существование — тоже иллюзия. Наше «Я» думает, что существует, но существует оно в мире иллюзий. Все, что мы видим, и что моделируем, — мы видим иллюзию и моделируем иллюзию.
Читать полностью »

2 года назад я написал статью о классификации знаний в области программирования. Это было на волне интереса и моей активной деятельности по самообразованию в компьютерных науках. Написал статью и забыл о ней. Публиковать на Хабре не собирался. В конце концов, она базируется на моем личном опыте и знаних, которые могут оказаться весьма субъективны.

Недавно, на фоне постоянно поступающих вопросов «как научиться программированию?», я вспомнил про этот материал и перечитал его. Прошло уже 2 года, пополнился опыт, добавились знания, изменились взгляды. Но эта статья для меня не утратила актуальности, и я не нашел почти ничего, что хотел бы в ней изменить. Мне показалось, что она все же достойна публикации. И, возможно, кому-то она поможет в собственном профессиональном развитии.

Но прежде, чем «запустить» материал, еще небольшое отступление. О том, почему вообще я все это писал. Дело в том, что у нас в странах бывшего СССР с образованием в области IT очень туго. С одной стороны нет программ обучения, которые подготовят специалистов на должном уровне (наверное, за очень редкими исключениями, которые можно отнести к погрешности). С другой стороны, из-за широких возможностей самообразования, программисты и не спешат учиться в ВУЗах — все стремятся начать практиковать как можно раньше. Часто изучается только одно направление (например PHP+Mysql — самое популярное) и в бой. Причем, на этом все заканчивается. В итоге у нас огромное количество программистов, которые и базовых вещей не знают. Отсюда вытекают проблемы с качеством кода, и с эффекивностью алгоритмов, с велосипедированием.

Но программирование — это полноценная область знаний, которая требует в том числе и инженерной подготовки. Точно так же, как строительство или телекоммуникации. Да, построить дом (особняк) можно своими руками и без образования. А поднять большинство сайтов можно прочитав пару книг по PHP и HTML. Но многоэтажку без специальной подготовки не построишь, как и Гугл не напишешь, не зная основ.

Возможности для самообразования в компьютерных науках сейчас огромны. Единственное, чего не хватает, — это системности подготовки. Как разобраться, что и в какой последовательности изучать? Мне кажется, что этот материал поможет разложить по полочкам области знаний в компьютерных науках и составить для себя программу изучения по книгам. Выбор книг — тема отдельная, в рамки статьи не входит, но это можно обсудить в комментариях.

Поехали.

Читать полностью »

Если вы хотите создать хороший бизнес, вы должны хорошо обдумать каких людей стоит впускать в него, а каких нет.

Эмоции и поведение могут передаваться через социальные сети примерно также как вирус гриппа. Хороший человек, которого вы впустили в вашу жизнь увеличивает ваши шансы на успех на 11%. В исследовании, опубликованном в 2010 году в трудах Королевского общества.

Об отчете этого британского общества Wired писал, что для удвоения несчастий достаточно всего лишь одного несчастного друга.

Выяснение того, кого избегать, а кого впускать не всегда будет легким. Небольшая практика поможет вам исключить из своего круга людей, которые могут утопить ваш бизнес.

Опишем 10 типов людей (сотрудников или клиентов), которых вам стоит избегать, если вы хотите достигнуть в бизнесе хоть какого-то веса:
siren

1. Сирена

Сирены — это те удивительные люди, которые приходя в ваш бизнес, чуть более, чем полностью отвлекают вас от дел. Более чем у кого бы то ни было, у этих людей имеется способность выводить вас из состояния концентрации.
Читать полностью »

В статистике и анализе данных подразумевается, что все значения являются действительными числами (векторами действительных чисел) или с легкостью могут быть к ним сведены. А вот, например, в непараметрической и нечисловой статистике, а также в эконометрике весьма важно на какой шкале взяты данные, чтоб понимать, какие операции и методы с ними применимы.

Проблема с определением шкал еще состоит в том, что их строят математики, строго формализуя, что делает ее непонятной большинству. Например, в классической книге Пфанцагля шкалы определяются так:

Тривиум теории измерений - 1

Где с. о. – система с отношениями, а ч. с. о. – числовая с. о., те же самые которые используются в алгебре и теории нормальных форм реляционных баз данных. Если вам это просто и понятно, можете дальше не читать, для остальных далее я расскажу про шкалы просто и понятно и обосную важность понимания данного материала.
Читать полностью »

Одной из наиболее интересных задач для команды наших инженеров-проектировщиков было построения единого «дерева неисправностей» для крупной корпоративной информационной системы мониторинга оборудования.

В данной статье хочу поделиться нашим опытом, возможно кому-то будет интересно.
Читать полностью »

Учил студентов предмету «Тестирование и отладка программного обеспечения» в ИжГТУ. Структуру курса обучения построил на основе классификации видов тестирования.
Виды тестирования

Читать полностью »

Продолжаем разговор. В прошлый раз мы сделали первый шаг на переходе от наивного байесовского классификатора к LDA: убрали из наивного байеса необходимость в разметке тренировочного набора, сделав из него модель кластеризации, которую можно обучать ЕМ-алгоритмом. Сегодня у меня уже не осталось отговорок – придётся рассказывать про саму модель LDA и показывать, как она работает. Когда-то мы уже говорили об LDA в этом блоге, но тогда рассказ был совсем короткий и без весьма существенных подробностей. Надеюсь, что в этот раз удастся рассказать больше и понятнее.
Вероятностные модели: LDA, часть 2
Читать полностью »

Продолжаем разговор. Прошлая статья была переходной от предыдущего цикла о графических моделях вообще (часть 1, часть 2, часть 3, часть 4) к новому мини-циклу о тематическом моделировании: мы поговорили о сэмплировании как методе вывода в графических моделях. А теперь мы начинаем путь к модели латентного размещения Дирихле (latent Dirichlet allocation) и к тому, как все эти чудесные алгоритмы сэмплирования применяются на практике. Сегодня – часть первая, в которой мы поймём, куда есть смысл обобщать наивный байесовский классификатор, и заодно немного поговорим о кластеризации.

Вероятностные модели: от наивного Байеса к LDA, часть 1
Читать полностью »

        Сегодня мы хотели бы рассказать о своем исследовании в области персонализации новостной ленты в рамках проекта favoraim. Сама идея показывать пользователю только те новости (далее записи), которые будут ему интересны, не новая и вполне естественная. Для решения этой задачи есть устоявшиеся и хорошо зарекомендовавшие себя модели.

        Принцип работы этих алгоритмов похож: мы анализируем реакцию пользователей (feedback) на предыдущие записи и пытаемся прогнозировать его реакцию на текущие события. Если реакция «положительная», событие попадает в ленту, если «отрицательная» — не попадает. Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js