AlexTCH
313 subscribers
76 photos
4 videos
2 files
906 links
Что-то про программирование, что-то про Computer Science и Data Science, и немного кофе. Ну и всякая чушь вместо Твиттера. :)
Download Telegram
OK, it did surprisingly much better than I expected. Still missed by a mile of course and completely ignored the proof, but could pass a Turing test other day.
http://www.cs.nott.ac.uk/~pszit/cp.html

Введение в программирование используя Python от Thorsten Altenkirch. Выглядит любопытно, но что внутри — не смотрел. Зато обложка — огонь!
http://www.cs.nott.ac.uk/~psztxa/cpwp.jpg
https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematics_Made_Difficult

It was funny in 1972 but 50 years later in 2022 nLab took it to the whole new level. Probably mathematicians misunderstood what "post-irony" means.
Наконец-то по-настоящему полезный ИИ! 😁
Forwarded from Brenoritvrezorkre
elicit.org, некий рисёрч ассистент нейросеть
https://haslab.github.io/formal-software-design/index.html
"Formal Software Design with Alloy 6"

Includes a short section on teaching with Alloy4Fun and primers on relational and temporal logics for the reference.
But didn't read yet.
https://www.youtube.com/watch?v=85fiogkCyLY
Fundamental Computing group of the University of Groningen пиарится и пытается объяснить "простым смертным" чем они занимаются (спойлер: формальной верификацией программ).
Написал "poerational semantics". В принципе, так оно и есть... 😂
Новогодняя отъебутика от нашего e-бутика!
Wham! письмо!
https://youtu.be/lAU5hx_3xRc

A really nice lecture from Xavier Leroy giving an overview of critical software development and pretty much all of existing approaches to verification. With some entertaining examples from avionics.

And a gem from a question: "Fixing bugs is not research". I'm not sure much changed since 2016...
👍1
Apparently the computational complexity of gradient descent belongs to some obscure class. 😁
https://arxiv.org/abs/2011.01929
Оказывается, для "плоских" (один скрытый слой) нейронок с ReLU (нелинейной, между прочим) активацией, градиентный спуск из случайной точки (случайные начальные веса) доказанно находит глобальный минимум (при использовании квадратичной функции потерь): https://arxiv.org/abs/1810.02054
👍1